Кафедра обліку та економічного аналізу (О та ЕА)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра обліку та економічного аналізу (О та ЕА) за Автор "Burlan Svitlana"
Зараз показуємо 1 - 4 з 4
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Загальні тенденції розвитку підприємств машинобудування України(2020) Бурлан С. А.; Каткова Н. В.; Циганова О. С.; Burlan Svitlana; Katkova Natalia; Tsyhanova OlexandraУ статті проведено аналіз діяльності та визначення загальних тенденцій розвитку підприємств машинобудування України. Досліджено динаміку кількості великих, середніх та малих машинобудівних підприємств та їх питомої ваги в загальній кількості підприємств промисловості України; кількості працівників машинобудівних підприємств та їх частки в загальній кількості працівників всіх промислових підприємств України; обсягу машинобудівних виробництв та їх частки у загальному обсязі випуску промислової продукції України; індексів продукції машинобудування; обсягів та питомої ваги виробництва та реалізації продукції машинобудування в загальному обсязі виготовленої та реалізованої промислової продукції. На основі проаналізованих даних зроблено висновок про здатність адаптації машинобудівних підприємств до ринкових та політичних змін, які спричинили кризу 2014 р. При цьому вони залишаються неспроможними технічно переозброювати промисловість України кожні 10 років, що є основною причиною її відставання за технічним рівнем від промислово розвинутих країн.Документ Методичні підходи до прогнозування прибутку підприємства(Економіка та суспільство, 2024-04-29) Бурлан Світлана Анатоліївна; Прокопович Леонід Борисович; Burlan Svitlana; Prokopovich LeonidРозглянуті питання підвищення достовірності оцінювання рівня чистого прибутку на підприємствах з виробництва хлібопродуктів. В роботі були побудовані однофакторні та багатофакторні регресійні моделі за методом найменших квадратів. Приймаючи до уваги наявність мультиколінеарності між факторами, для побудови багатофакторних моделей методом найменших квадратів значення факторів були перетворені за допомогою методу головних компонент. Всі моделі побудовані за методом найменших квадратів за різних причин були усунені від подальшого дослідження. На наступному етапі дослідження побудовані багатофакторні моделі оцінювання рівня чистого прибутку за допомогою методів: k-ближніх сусідів та бінарного дерева рішень. Регресійна модель на основі бінарного дерева рішень пройшла всі перевірки та її можна рекомендувати для прогнозування величини чистого прибутку на підприємствах з виробництва хлібопродуктів.Документ Облікове-аналітичне забезпечення в умовах економічної нестабільності: ключові аспекти(2023) Погорєлова О. В.; Бурлан С. А.; Медведєва В. М.; Pohorielova Olena; Burlan Svitlana; Medvedeva VictoriaНестабільність бізнес-середовища на сучасному етапі зумовлює значні виклики для всіх груп стейкхолдерів, зокрема, бізнесу. В даному контексті особлива проблематика постає в сфері забезпечення адекватного функціонування компаній в умовах значних екзогенних і ендогенних викликів. Метою статті є ідентифікація особливостей облікової та аналітичної бази управління операційними процесами компанії в умовах зростання економічної нестабільності на мікро- та макрорівні з точки зору функціонування корпоративного сектору.Документ Розвиток методичних підходів щодо управління фінансовими результатами підприємства(Економіка та суспільство, 2023-01-30) Прокопович Леонід Борисович; Бурлан Світлана Анатоліївна; Prokopovich Leonid; Burlan SvitlanaВ статті розглянута проблема підвищення достовірності прогнозування фінансових результатів діяльності підприємства в умовах використання різних сучасних підходів для побудови регресивних моделей. На основі даних фінансової звітності підприємства, яке досліджувалося, проаналізовано характер існуючої залежності рівня чистого фінансового результату діяльності підприємства від собівартості реалізованої продукції та величини витрат звітного періоду. Запропоновані лінійні та нелінійні регресивні моделі для прогнозування величини фінансового результату на основі метода найменших квадратів, а також, як альтернатива до регресивним моделям – моделі на основі машинного навчання. Виконано порівняльний аналіз отриманих моделей щодо можливості їх використання для побудови прогнозу величини чистого фінансового результату діяльності підприємства. За результатами проведеного дослідження визначено переваги моделі на основі нейронної мережі для фінансового прогнозування.