Моделі оцінки кризовості коксохімічних підприємств на основі превентивного підходу
Loading...
Date
2015
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана»
Abstract
У статті представлено та обґрунтовано методологічне засади оцінки кризовості коксохімічних підприємств на основі превентивного підходу, що полягає в розбитті підприємств галузі на класи кризи на базі мінімального набору діагностичних ознак. Методом субтрактивного кластерного аналізу система діагностичних показників була скорочена до мінімально необхідного набору з метою проведення на його основі експрес-оцінки кризовості підприємства. Експрес-оцінка, виконана за допомогою методу Уорда і k-середніх, дозволила розподілити всі підприємства коксохімії на три класи кризовості: клас потенційної, середньої та глибокої кризи. З метою визначення ймовірності переходу досліджуваного підприємства у класи кризовості в наступному періоді побудовано прогноз діагностичних ознак за допомогою методів адаптивного прогнозування. Розпізнавання стану підприємства здійснювалось методами дискримінантного аналізу та нейронних мереж. Тестування усіх розроблених в роботі моделей показало високий рівень їх ефективності, проте нейронні мережі виявились більш адекватним інструментарієм для поставленого завдання, тому і були використані для розпізнавання прогнозного стану підприємства. Побудований комплекс моделей надає можливість оперативно визначати кризовість досліджуваних підприємств, що дозволяє використовувати його як ефективний інструмент превентивного управління.
The article represents the methodological basis and justification of crisis assessment at coke enterprises based on a preventive approach, which is aimed at dividing the enterprises of coke industry into classes of the crisis on the basis of the minimum set of diagnostic indicators. Subtractive method of cluster analysis is used for reducing the diagnostic indicators system to the minimum necessary set. The purpose is to carry out express- assessment of the crisis situation at the enterprises. Express-assessment was made by the method of Ward and k-means and allowed to distribute all coking enterprises into the three classes of crisis: potential, medium and deep crisis. In order to determine the probability of transition to classes of crisis for the investigated companies in the next period the forecasting of diagnostic indicators was made, it was supported by using of short-term adaptive forecasting methods. Recognition of the predicted enterprises’ situation was carried out by discriminant analysis and neural networks through the comparing the quality of the recognition between both models. Neural networks appeared more appropriate tool for this task, so method was used to detect the predicted class of crisis for the coke enterprises. Adequacy testing for all of the models showed its high level. Proposed complex of models allowed quickly identify crisis stage of the enterprises that meets the requirements of preventive management.
В статье представлен и обоснован методологический базис оценки кризисности коксохимических предприятий на основе превентивного подхода, который заключается в разбиении предприятий отрасли на классы кризиса на базе минимального набора диагностических признаков. Методом субтрактивного кластерного анализа система диагностических показателей была сокращена до минимально необходимого набора с целью проведения на его основе экспресс-оценки кризисности предприятия. Экспресс-оценка, выполненная с помощью метода Уорда и k-средних, позволила распределить все предприятия коксохимии на три класса кризисности: класс потенциального, среднего и глубокого кризиса. С целью определения вероятности перехода исследуемого предприятия в классы кризисности в следующем периоде построен прогноз диагностических признаков с помощью методов адаптивного прогнозирования. Распознавание состояния предприятия осуществлялось методами дискриминантного анализа и нейронных сетей. Тестирование всех разработанных в работе моделей показало высокий уровень их эффективности, однако нейронные сети оказались более адекватным инструментарием для поставленной задачи, поэтому и были использованы для распознавания прогнозного состояния предприятия. Построенный комплекс моделей дает возможность оперативно определять кризисность исследуемых предприятий, что позволяет использовать его как эффективный инструмент превентивного управления.
The article represents the methodological basis and justification of crisis assessment at coke enterprises based on a preventive approach, which is aimed at dividing the enterprises of coke industry into classes of the crisis on the basis of the minimum set of diagnostic indicators. Subtractive method of cluster analysis is used for reducing the diagnostic indicators system to the minimum necessary set. The purpose is to carry out express- assessment of the crisis situation at the enterprises. Express-assessment was made by the method of Ward and k-means and allowed to distribute all coking enterprises into the three classes of crisis: potential, medium and deep crisis. In order to determine the probability of transition to classes of crisis for the investigated companies in the next period the forecasting of diagnostic indicators was made, it was supported by using of short-term adaptive forecasting methods. Recognition of the predicted enterprises’ situation was carried out by discriminant analysis and neural networks through the comparing the quality of the recognition between both models. Neural networks appeared more appropriate tool for this task, so method was used to detect the predicted class of crisis for the coke enterprises. Adequacy testing for all of the models showed its high level. Proposed complex of models allowed quickly identify crisis stage of the enterprises that meets the requirements of preventive management.
В статье представлен и обоснован методологический базис оценки кризисности коксохимических предприятий на основе превентивного подхода, который заключается в разбиении предприятий отрасли на классы кризиса на базе минимального набора диагностических признаков. Методом субтрактивного кластерного анализа система диагностических показателей была сокращена до минимально необходимого набора с целью проведения на его основе экспресс-оценки кризисности предприятия. Экспресс-оценка, выполненная с помощью метода Уорда и k-средних, позволила распределить все предприятия коксохимии на три класса кризисности: класс потенциального, среднего и глубокого кризиса. С целью определения вероятности перехода исследуемого предприятия в классы кризисности в следующем периоде построен прогноз диагностических признаков с помощью методов адаптивного прогнозирования. Распознавание состояния предприятия осуществлялось методами дискриминантного анализа и нейронных сетей. Тестирование всех разработанных в работе моделей показало высокий уровень их эффективности, однако нейронные сети оказались более адекватным инструментарием для поставленной задачи, поэтому и были использованы для распознавания прогнозного состояния предприятия. Построенный комплекс моделей дает возможность оперативно определять кризисность исследуемых предприятий, что позволяет использовать его как эффективный инструмент превентивного управления.
Description
Keywords
Кризові ситуації, фінансово-господарська діяльність, коксохімічна промисловість, субтрактивний кластерний аналіз, метод k-середніх, прогнозування, дискримінантний аналіз, нейронна мережа, багатошаровий персептрон, Crisis situation, financial and economic activity, by-product-coking industry, subtractive cluster analysis, k-means method, prediction, discriminant analysis, neural network, multilayer perceptron, Кризисные ситуации, финансово-хозяйственная деятельность, коксохимическая промышленность, субтрактивный кластерный анализ, метод k-средних, прогнозирование, дискриминантный анализ, нейронная сеть, многослойный персептрон
Citation
Клебанова Т. С. Моделі оцінки кризовості коксохімічних підприємств на основі превентивного підходу / Т. С. Клебанова, К. С. Коваленко // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2015. – № 4. – С. 80–112.