Source: http://fkd.org.ua/article/view/136536
Timestamp: 2019-04-18 12:42:19+00:00

Document:
The paper is devoted to the problem of improving the efficiency of financial management of corporate systems based on the implementing of the mechanisms of early informing and prevention of financial crises. The proposed model basis of the mechanism includes the following modules: a module for analyzing the financial condition of the corporation, a module for analyzing the financial condition of subsidiaries, a module for evaluation the impact of the financial crisis on the financial condition of the corporation as a whole, and the crisis management module. Particular attention is paid to the modules for estimation the financial condition of the corporation and of its subsidiaries. The possibilities of using the neuro-fuzzy approach to estimate the threat of financial crisis forming at subsidiaries and the corporation as a whole are explored. The obtained results showed the high predictive accuracy of the developed neural-fuzzy models and the expediency of their application in the financial activity of the corporations.
Gurianova L. S., & Trunova, T. N. (2010). Syntez modelei formuvannia finansovoi stratehii pidpryiemstva [Synthesis of models of formation of financial strategy of the enterprise]. Biznes-Inform – Business-Inform, 4 (2), 10-15 [in Ukrainian].
Gurianova, L. S., Klebanova, T. S., & Trunova, T. N. (2017). Modeliuvannia finansovoi stratehii pidpryiemstva v umovakh nestabilnosti [Modeling the financial strategy of an enterprise in conditions of instability]. Ekonomichni nauky – Economic sciences, 3. Retrieved from https://www.iki.bas.bg/en/economistudies-ioumal-0 [in Ukrainian].
Trydid, O. M. (2009). Ekonomichni ta matematychni modeli otsinky finansovoho stanu pidpryiemstv [Economic and mathematical models of assessing the financial situation of undertakings]. Kyiv: UBS NBU [in Ukrainian].
Yelysieieva, O. K., & Reshetniak, T. V. (2007). Metody ta modeli otsinky ta prohnozuvannia finansovoho stanu pidpryiemstv [Methods and models of estimation and forecasting of financial condition of enterprises]. Kramatorsk: DDMA [in Ukrainian].
Klebanova, T. S., & Kyzym, N. A. (ed.) (2010). Modeli otsinky, analizu ta prohnozuvannia sotsialno-ekonomichnykh system [Models of estimation, analysis and forecasting of social and economic systems]. Kharkiv: FOP Pavlenko A. G., PH «INZhEK» [in Ukrainian].
Berneti, S. (2011) Design of Fuzzy Subtractive Clustering Model using Particle Swarm Optimization for the Permeability Prediction of the Reservoir. International Journal of Computer Applications, 29 (11), 33-37.
De Andres, Javier, Lorca, Pedro, de Cos Juez, Francisco Javier, & Sánchez-Lasheras, Fernando (2011). Bankruptcy forecasting : A hybrid approach using Fuzzy c-means clustering and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). Expert Systems with Applications, 38 (3), (pp. 1866-1875).
Chen, Ning, Ribeiro, Bernardete, Vieira, Armando, & Chen, An (2013). Clustering and visualization of bankuptcy trajectory using self-organizing map. Expert Systems with Applications, 40 (1), 385-393.
Ko, Yu-Chien, Fujita, Hamido, & Li, Tianrui (2017) An evidential analysis of Altman Z-score for financial predictions; Case study on solar energy companies. Applied Soft Computing, 52, 748-759. Retrieved from 10.1016/j.asoc.2016.09.050.
Davydenko, N. M. (2012). Otsinka finansovoho stanu pidpryiemstv korporatyvnoho typu v ahrobiznesi Ukrainy [Assessment of the financial condition of enterprises of corporate type in agrobusiness of Ukraine]. Bukhhalterskyi oblik ta finansy ahrobiznesu – Accounting and finance of agribusiness. Retrieved from http://magazine.faaf.org.ua/zmist/perehliad/290/84.
Matviychuk, A. V. (2010). Bankruptcy Prediction in Transformational Economy: Discriminant and Fuzzy Logic Approaches. Fuzzy Economic Review, 15 (1), 21-38.
Li, S., & Wang, S. (2014). A financial early warning logit model and its efficiency verification. Knowledge-Based System, 70, 78-87. Retrieved from 10.1016/j.knosys.2014.03.017.
Klebanova, T. S., Chakhovets, L. O., & Panasenko, O. V. (2011). Nechitka lohika ta neironni merezhi v upravlinni pidpryiemstvom [Fuzzy logic and neural networks in enterprise management]. Kharkiv: PH «ІNZhEK» [in Ukrainian].
Zarei, M., Rabiee, M., Zanganeh, T. (2011). Applying adaptive neuro fuzzy model for bankruptcy prediction. International Journal of Computer Applications, 20 (3), 15-21.
Bahia, I. (2013). Using Artificial Neural Network Modeling in Forecasting Revenue: Case Study in National Insurance Company International. International Journal of Intelligence Science, 3 (3), 136-143. Retrieved from 10.4236/ijis.2013.33015.
Guryanova, L. S., Klebanova, T. S., Gvozdytskiy, V. S., Milevskyi, S. V. (2017). Prohnozuvannia yak osnovnyi element systemy upravlinnia korporatsiiamy [Forecasting as a basic element of the corporations management system]. Finansovo-kredytna diialnist: problemy teorii ta praktyky – Financial and credit activity: problems of theory and practice, 2 (23). Retrieved from http://fkd.org.ua [in Ukrainian].
Клебанова Т. С. Моделі функціонування та розвитку підприємств агропромислового комплексу : монографія / Т. С. Клебанова, І. В. Ніколаєв, С. О. Хайлюк. – Харків : ФОП Либуркіна Л. М.; ПН «ІНЖЕК», 2010. – 232 с.
Гурянова Л. С. Синтез моделей формування фінансової стратегії підприємства / Л. С. Гурянова, Т. Н. Трунова // Бізнес-Інформ. – 2010. – № 4 (2). – С. 10–15.
Гурянова Л. С. Моделювання фінансової стратегії підприємства в умовах нестабільності [Електронний ресурс] / Л. Гурьянова, Т. Клебанова, Т. Трунова // Економічні науки. – 2017. – Вип. 3. – Режим доступу : https://www.iki.bas.bg/en/economistudies-ioumal-0.
Трідид О. М. Економічні та математичні моделі оцінки фінансового стану підприємств : монографія / О. М. Тридід. – Київ : УБС НБУ, 2009. – 212 с.
Єлисєєва О. К. Методи та моделі оцінки та прогнозування фінансового стану підприємств : монографія / О. К. Єлисєєва, Т. В. Решетняк. – Краматорськ : DDMA, 2007. – 208 с.
Клебанова Т. С. Моделі оцінки, аналізу та прогнозування соціально-економічних систем : монографія / Т. С. Клебанова, Н. А. Кизим (ред.). – Харків : ФОП Павленко А. Г.; ПН «ІНЖЕК», 2010. – 280 с.
Berneti S. Design of Fuzzy Subtractive Clustering Model using Particle Swarm Optimization for the Permeability Prediction of the Reservoir / S. Berneti // International Journal of Computer Applications. – 2011 – № 29 (11). – Р. 33–37.
c-means clustering and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) / Javier De Andres, Pedro Lorca, Francisco Javier de Cos Juez, Fernando Sánchez-Lasheras // Expert Systems with Applications. – 2011. – Vol. 38. – Issue 3. – March. – P. 1866–1875.
Ning Chen. Clustering and visualization of bankuptcy trajectory using self-organizing map / Ning Chen, Bernardete Ribeiro, Armando Vieira, An Chen // Expert Systems with Applications. – 2013. – Vol. 40. – Issue 1. – January. – P. 385–393.
Yu-Chien Ko. An evidential analysis of Altman Z-score for financial predictions; Case study on solar energy companies [Electronic resource] / Yu-Chien Ko, Hamido Fujita, Tianrui Li // Applied Soft Computing. – 2017. – Vol. 52. – P. 748–759. – Available from : 10.1016/j.asoc.2016.09.050.
Давиденко Н. М. Оцінка фінансового стану підприємств корпоративного типу в агробізнесі України [Електронний ресурс] / М. М. Дайденко // Бухгалтерський облік та фінанси агробізнесу. – 2012. – Режим доступу : http://magazine.faaf.org.ua/зміст/перегляд/290/84.
Matviychuk A. V. (2010) Bankruptcy Prediction in Transformational Economy: Discriminant and Fuzzy Logic Approaches // Fuzzy Economic Review. – Vol. 15. – Is. 1. – P. 21–38.
Li S. A financial early warning logit model and its efficiency verification / Li S., Wang S. [Electronic resource] // Knowledge-Based Systems. – 2014. – Vol. 70. – P. 78–87. – Available from : 10.1016/j.knosys.2014.03.017.
Brezigar-Masten A. CART-based selection of bankruptcy predictors for the logit model / Arjana Brezigar-Masten, Igor Masten // Expert Systems with Applications. – 2012. – Vol. 39. – Issue 11. – September. – P. 10153–10159.
Клебанова Т. С. Нечітка логіка та нейронні мережі в управлінні підприємством : мoнографія / T. С. Клебанова, Л. О. Чаховець, О. В. Панасенко. – Харків : ПФ «ІНЖЕК», 2011.
Zarei M. Applying adaptive neuro fuzzy model for bankruptcy prediction / M. Zarei, M. Rabiee, T. Zanganeh // International Journal of Computer Applications. – 2011. – № 20 (3). – P. 15–21.
Bahia I. Using Artificial Neural Network Modeling in Forecasting Revenue: Case Study in National Insurance Company International [Electronic resource] / I. Bahia // International Journal of Intelligence Science. – 2013. – Vol. 3. – № 3. – P. 136–143. – Available from : 10.4236/ijis.2013.33015.
Гурянова Л. С. Прогнозування як основний елемент системи управління корпораціями [Електронний ресурс] / Л. С. Гурянова, Т. С. Клебанова, В. С. Гвоздицький, С. В. Мілевський // Фінансово-кредитна діяльність: проблеми теорії та практики. – 2017. – № 2 (23). – Режим доступу : http: //fkd.org.ua.

References: V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V.