Browsing by Author "Velykoivanenko, Halyna"
Now showing 1 - 20 of 33
Results Per Page
Sort Options
Item Fractal analysis of the economic sustainability of enterprise(EDP Sciences, 2019-05) Matviychuk, Andriy; Матвійчук, Андрій Вікторович; Матвийчук, Андрей Викторович; Novoseletskyy, Oleksandr; Vashchaiev, Serhii; Ващаєв, Сергій Сергійович; Ващаев, Сергей Сергеевич; Velykoivanenko, Halyna; Великоіваненко, Галина Іванівна; Великоиваненко, Галина Ивановна; Zubenko, IgorThe article deals with the method of calculating the fractal analysis, the time series of economic sustainability of the industrial enterprise on the trend-resistant sustainability were investigated by estimating the depth of the long-term memory of the time series and constructing a phase portrait. According to the approach used, the “depth of the long memory” is estimated in terms of fuzzy sets. The approach to the estimation of the index of economic stability is developed, based on the methods of forming an integrated indicator consisting of an assessment of such subsystems as the industrial and technical, financial-economic and subsystem of main parameters of the market environment. These helps to estimate the economic stability of the enterprise in the conditions of incomplete information from purpose of making effective management decisions. Combination of techniques for the formation of an integral index and a fractal analysis of the assessment of its trend stability showed an effective result, which was confirmed by the experiments.Item Fuzzy time series forecasting using semantic artificial intelligence tools(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2022) Bielinskyi, Andrii; Soloviev, Volodymyr; Solovieva, Viktoriia; Velykoivanenko, Halyna; Великоіваненко, Галина Іванівна; Великоиваненко, Галина ИвановнаThis study investigates the application of Fuzzy Time Series (FTS) methods in forecasting the Bitcoin market. FTS methods have gained significant attention due to their simplicity, adaptability, forecasting precision, and computational efficiency. They generate interpretable representations of time series patterns, enabling knowledge transfer, auditability, reusability, and upgradability. The study specifically focuses on time-invariant rule-based FTS techniques, namely the conventional First-Order FTS (Song and Chen) and Weighted First-Order FTS (Yu) models. The research rigorously evaluates and compares the predictive performance of these methods across a range of accuracy metrics. Additionally, the article expands the understanding and application of FTS methods in cryptocurrency forecasting. Through comprehensive experimental evaluations and statistical analyses, it uncovers insights into the strengths, limitations, and potential areas for improvement of these FTS approaches. By highlighting their comparative accuracy and computational efficiency, the research contributes to the existing studies and provides practical recommendations for researchers and practitioners in the cryptocurrency domain.Item Адаптивне компʼютерне моделювання – інструмент глибокої та своєчасної економічної аналітики(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-01-24) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Коляда, Юрій Васильович; Koliada, YuriiItem Аналіз квантильних мір оцінювання фінансового ризику(Тернопільський національний економічний університет, 2013) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина ИвановнаПроаналізовано підходи до кількісного оцінювання ризиків, що виникають у процесі функціонування фінансових ринків. Сформульовано переваги використання квантильної міри ризику Value-at-Risk для оцінювання фінансових ризиків, а саме, здатність: оцінювати ризик можливих втрат відповідно до ймовірності іх виникнення; агрегувати ризики окремих активів у єдину величину для портфеля, ураховуючи інформацію про іх кількість, волатильність і період часу; оцінювати і порівнювати між собою ризики за різними фінансовими інструментами, за різними портфелями фінансових інструментів, різні види фінансових ризиків на одному та на різних ринках. За умови відомих параметрів розподілу ймовірностей випадкової величини дохідності (збитковості) фінансових інструментів, запропоновано використовувати оцінки ефективних значень, у підtрунті яких лежить поняття квантиля розподілу. Запропоновані оцінки ураховують об'єктивно-суб'єктивну структуру ризику, а саме, - рівень дохідності або збитковості (середній, очікуваний, бажаний тощо), показник відхилення від вказаного рівня дохідності або збитковості, а також рівень несхильності (схильності) суб'єктів прийняття рішень до ризику у вигляді заданої ймовірності α, що відображає особисте ставлення. Проведено аналіз та визначено умови, за яких надаються переваги певній оцінці.Item Аналіз рівня стійкості та визначення рейтингів страхових компаній України(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2018) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Бесчастна, Галина Олександрівна; Beschastna, Galyna; Бесчастная, Галина АлександровнаУ статті наведено результати дослідження у сфері визначення рівня стійкості страхових компаній України та їх рейтингування на засадах економіко-математичного моделювання. Аналіз існуючих підходів виявив, що застосування методик, які традиційно використовуються провідними рейтинговими агенціями та фінансовими установами, для оцінки страхових компаній, що діють у динамічно змінюваному фінансовому ринку України, є майже неможливим. Тому авторами запропоновано основні етапи визначення рівня стійкості компаній на базі підсумкового інтегрального показника стійкості та розвитку страховиків з метою подальшого їх рейтингування. Також представлено два підходи, що базуються як на класичних експертних та економетричних методах, так і на принципах нейро-нечіткого моделювання, та проведено їх порівняльний аналіз. Розроблені у роботі підходи дозволяють розподілити страховиків на кластери за рівнем їх ефективності та провести аналіз положення на ринку фінансових послуг відносно інших його учасників, беручи до уваги як якісні, так і кількісні показники їх роботи. Апробація побудованих моделей була проведена на історичних даних щодо діяльності страховиків України протягом 2008–2017 рр. у показала, що найадекватніші результати отримано в результаті поєднання карт самоорганізації Кохонена, принципів нечіткої логіки та експертних методів. Цей підхід дозволив не просто розділити страховиків на групи у кожен період часу, а й адекватно відобразив динаміку роботи компаній, що діють в українському страховому полі та їх місце на ринку відносно інших його учасників. The article contains the results of research in determining the level of sustainability and rating of insurance companies in Ukraine based on economic and mathematic modeling. Analysis of existing approaches has shown that it is almost impossible to use the traditional techniques of leading rating agencies and financial institutions for evaluating insurance companies, which operates in the dynamic financial market of Ukraine. That is why the authors have proposed the main stages of determining the sustainability level of companies based on the final integral indicator of sustainability and development of insurers, as well as their rating. Two approaches, which are based both on classical expert and econometric methods and on the principles of neuro-fuzzy modeling, as well as their comparative analysis are presented in this publication. These approaches allow classifying insurers in accordance with their level of efficiency and conducting an analysis of their position in the financial market in comparison with other participants, taking into account both qualitative and quantitative indicators of their work. Testing of the models was made based on the historical data of insurers’ activities during 2008-2017. It showed that the most adequate results were obtained as a result of a combination of Kohonen’s self-organization maps, principles of fuzzy logic and expert methods. This approach allow not only to divide insurers into groups in each particular period, but also adequately reflected the dynamics of the companies operating in the Ukrainian insurance field and their place in the market in comparison with other participants.Item Аналіз стану системи пенсійного страхування у частині пенсій, що призначаються на пільгових умовах(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-06) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Тюпа, О. В.Item Генеративний штучний інтелект як чинник нових викликів та можливостей в освітній діяльності(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-04) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Матвійчук, Андрій Вікторович; Matviichuk, Andrii; Матвийчук, Андрей Викторович; Скіцько, Володимир Іванович; Skitsko, Volodymyr; Скицко, Владимир ИвановичItem Дослідження ефекту перенавчання нейронних мереж на прикладі задачі аплікаційного скорингу(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2016) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Корчинський, Владислав Вікторович; Korchynskyi, Vladislav; Корчинский, Владислав Викторович; Чернишова, Вікторія Вадимівна; Chernyshova, Vika; Чернышова, Виктория ВадимовнаУ статті досліджено проблему перенавчання нейронних мереж. Розкрито теоретичне підґрунтя виникнення цього явища та висвітлені негативні наслідки його прояву. Проведено експериментальне дослідження ефекту перенавчання на прикладі задачі моделювання кредитних ризиків фізичних осіб. З цією метою побудовано низку логістичних регресій і нейромереж персептронного типу різних конфігурацій, перевірка адекватності яких здійснювалась як на навчальній, так і на тестовій вибірках. Результати порівняння показників точності класифікації позичальників за критерієм Джині для обох вибірок дозволили отримати деякі нові узагальнення щодо сутності ефекту перенавчання та рекомендації щодо його уникнення. Практичною цінністю проведеного дослідження є отримані нові знання щодо способів позбавлення скорингових моделей від ефекту перенавчання, що дозволить забезпечити їх стійкість і стабільність результатів моделювання кредитних ризиків у прикладній діяльності банківських установ, що сприятиме стабільності фінансової системи в цілому.Item Дослідження нейромережевих моделей аплікаційного скорингу(Черкаський національний університет імені Б. Хмельницького, 2017-05) Матвійчук, Андрій Вікторович; Matviychuk, Andriy; Матвийчук, Андрей Викторович; Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина ИвановнаItem Етапи управління портфелем цінних паперів комерційного банку(ДВНЗ «Українська академія банківської справи НБУ», 2010) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Гончаренко, В. А.Стаття присвячена проблемі управління портфелем цінних паперів комерційного банку. Запропоновані авторами етапи управління інвестиційним портфелем враховують особливості діяльності комерційного банку та вимоги чинного законодавства.Item Застосування методів машинного навчання до прогнозування часових рядів криптовалют(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2019) Дербенцев, Василь Джоржович; Derbentsev, Vasil; Дербенцев, Василий Джорджевич; Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Даценко, Наталія Володимирівна; Datsenko, Nataliia; Даценко, Наталия ВладимировнаРобота присвячена питанням прогнозування короткострокової динаміки часових рядів криптовалют за допомогою методів машинного навчання (ML). Проаналізовано методологічні засади, переваги та недоліки використання ML-алгоритмів при дослідженні фінансових часових рядів.Проведено прогнозні розрахунки динаміки трьох найбільш капіалізованих криптовалют (Bitcoin, Ethereum, Ripple) на 90-денний часовий горизонт як за допомогою запропонованого методу бінарного авторегресійного дерева (BART), так і звикористанням нейронних мереж (багатошарового персептрону, MLP) та ансамблю моделей дерев регресії та класифікації (випадковий ліс, RF). Перевагою побудованих моделей є те, що їх застосування не накладає жорстких обмежень на статистичні властивості досліджуваних часових рядів, при цьому в якості предикторів використовуються лише минулі значення цільової змінної. Проведено порівняльний аналіз прогностичних властивостей побудованих моделей, згідно з яким усі моделів цілому достатньо адекватно описують динаміку досліджуваних криптовалют, при цьому похибки прогнозу цін за середньою абсолютною процентною похибкою (MAPE) для моделей BART та MLP склали в середньому 3,5%, а для моделі RF—в межах 5%.Проведені комп’ютерні експерименти підтвердили доцільність застосування розглянутих ML моделей для задач короткострокового прогнозування фінансових часових рядів. Побудовані моделі та їх ансамблі можуть бути покладені в основу алгоритмів для автоматизованих торгових систем, призначених для інтернет-трейдінгу. This paper is devoted to the problems of the short-term forecasting cryptocurrencies time series using machine learning approach. The methodological principles, advantages and disadvantages of using ML-algorithms in the study offinancial time series are analyzed.The 90-day time horizon of the three most capitalized crypto-currencies (Bitcoin, Ethereum, Ripple) dynamics has been estimated both using the proposed Binary Autoregressive Tree model (BART), and Neural Networks(Multilayer Perceptron, MLP) and an ensemble of Classification and Regression Trees models (Random Forest, RF). The built models have such advantages as their application does not impose strict limitation on the statistical properties of the studied time series,with only past values of the target variable being used as predictors. Comparative performance of the predictive ability of the constructed models is carried out, according to which all the models adequately describe the dynamics of the cryptocurrencies. Price forecast errors calculated by the MAPE for the BART and MLP models were on average 3.5%, and for RF model—within 5%.Computer experiments have confirmed the feasibility of using proposedML-models for the short-term forecasting of financial time series. The constructed models and their ensembles can become the basis for the algorithms for automated trading systems for online trading. Работа посвящена вопросам прогнозирования краткосрочной динамики временных рядов криптовалют с помощью методов машинного обучения (ML). Проанализированы методологические основы, преимущества и недостатки использования ML-алгоритмов при исследовании финансовых временных рядов. Проведены прогнозные расчеты динамики трех наиболее капитализированных криптовалют (Bitcoin, Ethereum, Ripple) на 90-дневный временной горизонт как с помощью предложенного метода бинарного авторегрессионного дерева (BART), так и с использованием нейронных сетей (многослойного персептрона, MLP) и ансамбля моделей деревьев регрессии и классификации (случайный лес, RF). Преимуществом построенных моделей является то, что их применение не накладывает жестких ограничений на статистические свойства изучаемых временных рядов, причем в качестве предикторов используются только предыду-щие значения целевой переменной.Проведен сравнительный анализ прогностических свойств построенных моделей, согласно которому все модели в целом достаточно адекватно описывают динамику исследуемых криптовалют, при этом ошибки прогноза цен, рассчитанные по средней абсолютной процентной погрешности (MAPE), для моделей BART и MLP составили в среднем 3,5%, а для модели RF—в пределах 5%. Проведенные компьютерные эксперименты подтвердили целесообразность применения рассмотренных ML моделей для задач краткосрочного прогнозирования финансовых временных рядов. Построенные модели и их ансамбли могут быть положены в основу алгоритмов для автоматизированных торговых систем, предназначенных для интернет-трейдинга.Item Комплекс економіко-математичних моделей оцінювання інвестиційної привабливості суб’єктів господарювання(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2012-04-23) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Мамонова, К. М.Стаття містить результати дослідження альтернативних підходів до моделювання інвестиційної привабливості підприємств. Зокрема, авторами розроблено комплекс економіко‐математичних моделей, який дозволяє приймати інвестиційні рішення в умовах неповноти та неоднорідності інформації, Опираючись на методологічний інструментарій теорії нечіткої логіки та нейронних мереж.Item Концепція моделювання нелінійних економічних процесів в умовах невизначеності(Донецький національний університет, 2011) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина ИвановнаItem Методичні аспекти розвитку електронної освіти при підготовці сучасного економіста-кібернетика (досвід кафедри економіко-математичного моделювання ДВНЗ «КНЕУ імені Вадима Гетьмана»)(Видавничий дім «ІНЖЕК», 2012-05) Вітлінський, Вальдемар Володимирович; Vitlinskiy, Valdemar; Витлинский, Вальдемар Владимирович; Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Піскунова, Олена Валеріївна; Piskunova, Olena; Пискунова, Елена ВалерьевнаItem Моделювання внутрішніх кредитних рейтингів позичальників комерційного банку(Тернопільський національний економічний університет, 2012) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Трокоз, Любов О.; Trokoz, LiubovУ статті розглянуто сутність та методологічні особливості процесу визначення внутрішніх кредитних рейтингів позичальників комерційних банків. Авторами досліджено методи оцінювання кредитоспроможності позичальників комерційних банків та проведено розрахунки з метою визначення рівнів їхніх внутрішніх рейтингів на основі інструментарію регресійного аналізу, дискримінантного аналізу та нейромереж. Описані методи можуть бути використані у банківській практиці для оцінювання кредитоспроможності як уже наявних, так і майбутніх клієнтів-позичальників фінансової установи.Item Моделювання волатильності валютних курсів на підгрунті багатовимірної моделі GARCH(Тернопільський національний економічний університет, 2013) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина ИвановнаУ статті розглянуто особливості процесу прогнозування валютних обмінних курсів з урахуванням можливих взаємовпливів різних економічних факторів. Здійснено перевірку наявності прямого впливу між валютними курсами, відсотковими ставками, фондовими індексами і цінами на нафту. Побудовано моделі для прогнозування та оцінювання ефектів взаємовпливу між волатильністю валютних курсів і зазначеними факторами.Item Моделювання ефективності податкових пільг(Інтернет-холдинг Олега Соскіна, 2014) Матвійчук, Андрій Вікторович; Matviychuk, Andriy; Матвийчук, Андрей Викторович; Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина ИвановнаУ статті запропоновано методологічний підхід до побудови економіко-математичних моделей оцінювання фіскального, економічного та соціального ефектів від упровадження податкових пільг, що надаються в Україні, та визначення часового лага, коли можна спостерігати ефект від дії пільги. Обґрунтовано доцільність проведення аналізу результативності податкової пільги на основі абсолютних значень показників фінансових чи соціально-економічних ефектів, що отримуються від її впровадження, а не шляхом розрахунку відносних показників ефективності за окремими складовими (фіскальна, соціальна чи економічна ефективність) або інтегральних показників (бюджетна ефективність та ін.). Експериментальне дослідження побудованих моделей засвідчило високу ефективність запропонованого підходу.Item Моделювання кредитоспроможності позичальників комерційного банку(Національний університет «Острозька академія», 2013) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Трокоз, Любов О.У статті розглянуто концептуальні положення внутрішньобанківської кредитної політики та роль кредитної діяльності у структурі активних операцій комерційного банку. Здійснено доспідження наявних підходів щодо моделювання кредитоспроможності позичальників, надані рекомендації з приводу використання штучних нейронних мереж, а саме карт самоорганізації Кохонена, у процесі оцінювання кредитоспроможності.Item Моделювання інвестиційної привабливості підприємства з використанням нечітко-множинного підходу(Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, 2009-04) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Великоиваненко, Галина Ивановна; Мамонова, Катерина МиколаївнаItem Нейро-нечітка модель оцінювання прострочених позик комерційного банку(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2014-01-17) Великоіваненко, Галина Іванівна; Velykoivanenko, Halyna; Трокоз, Любов О.; Trokoz, LiubovУ статті досліджено проблеми простроченої кредитної заборгованості та створення ефективних методів управління проблемними боргами у фінансових закладах. Розглянуто сутність і методологічні особливості процесу скорингового оцінювання позичальників комерційних банків, зокрема, колекторського скорингу.Авторами розроблено економіко-математичну модель колекторського скорингу, що ґрунтується на поєднанні інструментарію теорії нечіткої логіки та штучних нейронних мереж. Розроблена модель має ієрархічну структуру, ураховує кількісні та якісні змінні, що характеризують позичальників. Особливістю побудованої моделі є залучення карт самоорганізації Кохонена для встановлення параметрів функцій належності у процесі фаззифікації кількісних змінних, а також для автоматичної побудови бази знань у процесі оброблення якісних змінних. Для агрегації лінгвістичних змінних на кожному з рівнів ієрархії авторами використано композиційне правило згортки, яке дозволяє сформувати базу нечітких знань без залучення експертної думки в умовах багатокритеріальності та відсутності бази порів-няння для інтегральних змінних вищого рівня ієрархії.Практична цінність побудованої моделі колекторського скорингу щодо стягнення простроченої заборгованості полягає у мож-ливості розроблення рекомендацій щодо роботи з кожним сегментом портфеля прострочених кредитів відповідно до розрахованого рівня кредитного ризику. Впровадження у роботу фінансових установ моделей оцінювання кредитних ризиків на підґрунті нейро-нечітких технологій матиме позитивний вплив на фінансові результати від кредитної діяльності комерційних банків і сприятиме стабільності фінансової системи в цілому.