Інструменти розпізнавання образів як основа ефективного антикризового управління

  • L. V. PARIY Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій
Ключові слова: методи розпізнавання, кризова ситуація, антикризове управління, моделі, система розпізнавання.

Анотація

В умовах нестабільності розвитку економіки України особливого значення сьогодні набуває проблема виникнення кризових явищ на підприємствах. Подібне явище є закономірним для будь-якого суб'єкта господарювання і має тенденцію до періодичного повторення протягом всього часу його існування – з моменту створення до ліквідації. Практика діяльності підприємств показує, що з усіх властивостей, притаманних кризовому стану, найбільш характерним є його раптовість. Цей факт є рішучим у визначенні сутності антикризового управління, що складається з розпізнавання слабких сигналів, які несуть інформацію про наступ кризи, з метою своєчасного прийняття мір, щоб уникнути цього. Необхідність раннього виявлення (розпізнавання) кризової ситуації на підприємстві, попередження її подальшого розвитку та практичної діагностики обумовлює пошук та розробку ефективних методів антикризового управління.

Одним із можливих підходів до рішення даної проблеми є застосування методів розпізнавання ситуацій, побудованих на базі теорії розпізнавання образів та її методів. Існуючі на даний момент методи розпізнавання образів достатньо різноманітні, проте у них традиційно розуміється зображення. У даній роботі під образом пропонується розуміти ситуацію як структурований опис вивченого об'єкта або явища, що демонструється як вектор ознак. Кожен елемент такого вектору є числовим значенням одного з ознак. Перевагою такого підходу є не тільки можливість рішення задачі про приналежність об'єкта до когось класу, але й побудова алгоритмів, що класифікують, складність яких наведена у відповідності з довжиною вибірки, по якій виробляється розпізнавання. Це може бути досягнуто шляхом навчання системи розпізнавання на навчальних вибірках. Було запропоновано підхід до рішення задачі діагностики кризового стану підприємства також на основі розпізнавання ситуацій, проте така процедура будувалась на класичних методах багатовимірного аналізу.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

1. Blank, I. O. (2011). Antykryzove upravlinnia [Crisis Management: Textbook]. NIKA-Tsentr.
2. Zaitsev, O. V. (2018). Prohnozuvannia bankrutstva pidpryiemstv v umovakh nestabilnosti [Forecasting the bankruptcy of enterprises in conditions of instability]. Ekonomichnyi visnyk NTUU “KPI” [Economic Bulletin of NTUU "KPI"], (15), 136–142.
3. Kovalchuk, T. H., Kononenko, O. M., & Miziuk, B. M. (2011). Ekonomichna diahnostyka diialnosti pidpryiemstv [Economic diagnostics of enterprise activity: Study guide]. Znannia.
4. Lihonenko, L. O. (2005). Antykryzove upravlinnia pidpryiemstvom [Crisis management of the enterprise: Textbook]. Kyiv National University of Trade and Economics.
5. Mnykh, Ye. V. (2011). Ekonomichnyi analiz [Economic Analysis: Textbook]. Tsentr uchbovoi literatury.
6. Petrenko, V. (2023). Ohliad metodiv diahnostyky kryz [Review of crisis diagnostic methods]. Ekonomichnyi visnyk [Economic Bulletin]. Retrieved from http://lib.osau.edu.ua/jspui/bitstream/123456789/5345/1/8.pdf
7. Tereshchenko, O. O. (2006). Antykryzove finansove upravlinnia na pidpryiemstvi [Anti-crisis financial management at the enterprise: Monograph]. KNEU.
8. Judijanto, L., Sihotang, J., & Simbolon, A. P. H. (2024). Early warning systems for financial distress: A machine learning approach to corporate risk mitigation. International Journal of Basic and Applied Science, 13(1), 110–121. https://ijobas.pelnus.ac.id/index.php/ijobas/article/view/470
9. Yi, L., & Wang, P. P. (2024). Ensemble Machine Learning Models in Financial Distress Prediction: Evidence from China. Journal of Mathematical Finance, 14(2), 201–215. https://www.scirp.org/journal/paperinformation?paperid=133428

Переглядів анотації: 29
Завантажень PDF: 29
Опубліковано
2025-06-30
Як цитувати
PARIY, L. V. (2025). Інструменти розпізнавання образів як основа ефективного антикризового управління. Науковий вісник Національної академії статистики, обліку та аудиту, (1-2), 133-139. https://doi.org/10.31767/nasoa.1-2-2025.11