Кафедра економічної кібернетики (ЕК)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра економічної кібернетики (ЕК) за Ключові слова "330.3"
Зараз показуємо 1 - 4 з 4
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Аналітика використання технологій штучного інтелекту підприємствами пріоритетних галузей економіки(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Куліковська, Аліна Станіславівна; Лазаренко, Ірина СергіївнаМагістерська дисертація Куліковської Аліни Станіславівни на тему «Аналітика використання технологій штучного інтелекту підприємствами пріоритетних галузей економіки» зі спеціальності 051 Економіка, освітньо-професійної програми «Економічна аналітика», Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2024, Київ. Магістерська дисертація складається зі вступу, 3 розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Виконана в обсязі 113 сторінок, містить 21 рисунок. Актуальність теми. Актуальність теми зумовлена стрімким розвитком технологій штучного інтелекту (ШІ), які стають ключовим драйвером підвищення конкурентоспроможності підприємств у пріоритетних галузях економіки, таких як енергетика, логістика, аграрний сектор та виробництво. Використання ШІ сприяє оптимізації процесів, зниженню витрат і підвищенню якості продукції. Для України в умовах війни це забезпечує адаптацію до швидкозмінних умов та ефективне використання ресурсів. Інтеграція ШІ в бізнес-процеси підприємств стає важливим чинником економічного відновлення та зростання. Зв’язок дослідження з науковими програмами, планами, темами. Магістерська дисертація виконувалась в Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» відповідно до планів наукових досліджень кафедри економічної кібернетики за темою «Аналітика та моделювання економічного розвитку в імперативах Trans Tech».(№ 0123U101760) Роль автора полягає в аналізі існуючих підходів до оцінки економічної ефективності впровадження ШІ, адаптації цих підходів до умов функціонування українських підприємств та побудові оптимізаційних моделей для прийняття управлінських рішень. Метою магістерської дисертації є розгляд теоретичних аспектів використання технологій штучного інтелекту на підприємствах пріоритетних галузей економіки, аналітика економічних тенденцій їх впровадження, а також розроблення методичних положень та інструментарію для оцінки економічної ефективності використання цих технологій на підприємствах. У межах дослідження передбачається надання аналітично обґрунтованих практичних рекомендацій для прийняття управлінських рішень щодо оптимізації використання ШІ з урахуванням специфіки української економіки та особливостей функціонування бізнесу в умовах обмежених ресурсів. Завдання дослідження: розкрити сутність, зміст положення використання ШІ на світовому ринку; дослідити методи та інструментарій визначення економічної ефективності від використання ШІ в діяльності підприємства; зробити підбір методів аналітичного обґрунтування впровадження ШІ для забезпечення економічного розвитку підприємств пріоритетних галузей економіки. Оцінити вплив використання ШІ на економічний розвиток підприємств; проаналізувати вплив війни на розвиток та впровадження ШІ в діяльність підприємств пріоритетних галузей економіки України; провести аналіз та інтерпретацію даних для виявлення основних трендів впровадження ШІ в діяльність підприємств пріоритетних галузей економіки. Розробити аналітичний інструментарій для обґрунтування прийняття рішень щодо забезпечення ефективного впровадження ШІ на підприємстві; сформувати аналітично обґрунтовані рекомендації для ефективного впровадження ШІ на підприємстві; провести оцінювання економічної ефективності впровадження ШІ на підприємствах на основі аналізу даних та створення прогностичних моделей. Об’єктом дослідження є процеси впровадження та реалізації ШІ для підвищення ефективності діяльності на підприємствах пріоритетних галузей економіки. Предмет дослідження теоретичні та методичні положення, методи і технології економічної аналітики ефективності впровадження технологій штучного інтелекту на підприємствах пріоритетних галузей економіки, зокрема прогностична, діагностична та рекомендаційна аналітика щодо оцінки економічних процесів. Також дослідження включає розробку методичних підходів та практичних рекомендацій для обґрунтування прийняття управлінських рішень, прогнозування наслідків від впровадження ШІ, а також стратегії їх інтеграції у виробничі та бізнес-процеси підприємств для підвищення їх конкурентоспроможності. Методи дослідження. Для узагальнення та обґрунтування теоретико-методичних засад дослідження було використано методи індукції та дедукції, а також методи логічних узагальнень. Для визначення впливу технологій штучного інтелекту на економічні процеси підприємства були застосовані оптимізаційні та методи сценарного підходу. Моделі впливу економічних факторів на ефективність використання ШІ використовувались для виявлення ключових детермінант, які впливають на прийняття управлінських рішень щодо впровадження новітніх технологій. Практичне значення одержаних результатів. Результати дослідження мають практичне значення для підприємств, що впроваджують або планують впроваджувати технології штучного інтелекту у свої бізнес-процеси. Рекомендації щодо інтеграції ШІ в управлінські процеси можуть бути використані для оптимізації виробничих витрат, підвищення ефективності прийняття рішень та мінімізації ризиків. Розроблені методи аналітики дозволяють підприємствам проводити більш точне прогнозування економічних результатів, а також визначати оптимальні стратегії інвестицій у технології ШІ. Впровадження цих результатів може забезпечити зростання конкурентоспроможності підприємств в умовах високої економічної динаміки. Апробація результатів магістерської дисертації: Публікація тез доповіді конференції Куліковська А.С. Аналітика використання технологій штучного інтелекту в пріоритетних галузях економіки та підприємствах. Моделювання та прогнозування економічних процесів: зб. тез доп. XVІII Міжнар. наук.-практ. конф., м. Київ, 5 груд. 2024 р. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, Вид-во «Політехніка», 2024. URL: https://mpeproc.fmm.kpi.ua.Документ Відкритий доступ Економічна аналітика та моделювання гуманітарної логістики в умовах війни(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бойко, Денис Романович; Лазаренко, Ірина СергіївнаМагістерська дисертація Бойко Дениса Романовича на тему «Економічна аналітика та моделювання гуманітарної логістики в умовах війни» зі спеціальності 051 Економіка, освітньо-професійної програми «Економічна аналітика», Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2024, Київ. Магістерська дисертація складається зі вступу, 3 розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Виконана в обсязі 144 сторінок, містить 12 рисунків, 6 таблиць та 1 додаток. Актуальність теми. Гуманітарна логістика є важливою під час військових конфліктів, забезпечуючи безпечне постачання допомоги. В умовах війни, коли інфраструктура пошкоджена, потрібно адаптувати логістичні потоки до ризиків на маршрутах. Це вимагає застосування методів оптимізації для ефективного управління ресурсами і зниження витрат, особливо для доставки гуманітарної допомоги в зону конфлікту. Зв’язок дослідження з науковими програмами, планами, темами. Магістерська дисертація виконувалась в Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» відповідно до планів наукових досліджень кафедри економічної кібернетики за темою «Аналітика та моделювання економічного розвитку в імперативах Trans Tech».(№ 0123U101760). Роль автора полягає у дослідженні та оптимізації логістичних потоків гуманітарної допомогу в умовах воєнного стану Метою дослідження є діагностика та аналіз логістичних потоків гуманітарного спрямування, виявлення проблемних аспектів та можливостей оптимізації з урахуванням мінімізації витрат та ризиків для доставки допомоги в умовах військових дій. Завдання дослідження. Розкрити сутність та зміст логістичних процесів в умовах воєнного стану, проаналізувати принципи організації гуманітарних потоків у кризових умовах та існуючі стратегії для ефективної доставки допомоги; дослідити інформаційно-аналітичного програмного забезпечення для оптимізації гуманітарних потоків у під час воєнного стану, зокрема для зниження витрат і мінімізації ризиків. Оцінити чинників впливу на організацію гуманітарних потоків, враховуючи обмеження, такі як пропускна здатність шляхів та безпека; провести аналітику та моделювання мінімізації витрат на транспортування, обираючи оптимальні маршрути та враховуючи обмеження; використати аналітичний інструментарій для діагностики реальних даних у моделюванні гуманітарних потоків. Розробити математично-аналітичний інструментарій для оптимізації гуманітарних потоків, враховуючи обмеження, такі як доступність маршрутів та ризики; провести аналіз результатів моделювання для оцінки ефективності запропонованої моделі, порівняти реальні дані з отриманими прогнозами і визначити можливі шляхи покращення. Розробити рекомендації для покращення ефективності гуманітарної логістики, зокрема щодо оптимізації маршрутів, зниження витрат і підвищення рівня безпеки. Об’єктом дослідження виступають логістичні процеси з доставки гуманітарної допомоги в умовах кризи та війни. Предметом дослідження є математично-аналітичний інструментарій оптимізації логістичних потоків та вибору маршрутів доставки з урахуванням ризиків і стану інфраструктури. Методи дослідження. У роботі застосовано аналітичні методи, методи оптимізації логістичних потоків, аналізу ризиків для оцінки загроз на маршрутах доставки та оцінки ефективності моделі на основі емпіричних даних про поставки гуманітарної допомоги. Використано інструментарій економічної аналітики для оцінки витрат на транспортування, мінімізації ризиків та вдосконалення логістичних процесів. Наукова новизна дослідження полягає в діагностиці та аналізі логістичних потоків гуманітарного спрямування, виявленні проблемних аспектів та оптимізації з урахуванням мінімізації витрат та ризиків для доставки допомоги в умовах військових дій. Запропонований підхід дозволяє визначати безпечні та економічно вигідні маршрути, мінімізуючи витрати та ризики. Практичне значення результатів полягає в тому, що запропонований математично-аналітичний інструментарій оптимізації гуманітарних потоків підвищує ефективність доставки допомоги в умовах кризи та війни, зменшуючи витрати, забезпечуючи своєчасне постачання та мінімізуючи ризики. Даний підхід може бути використана гуманітарними організаціями та державними структурами для покращення планування та управління логістичними операціями в умовах обмеженої інфраструктури. Надані рекомендації також дозволяють адаптувати стратегії доставки до змінних умов. Апробація результатів магістерської дисертації: Публікація тез доповіді конференції Бойко Д.Р. Використання методів машинного навчання для моделювання логістичних потоків у кризових умовах. Моделювання та прогнозування економічних процесів: зб. тез доп. XVІII Міжнар. наук.-практ. конф., м. Київ, 5 груд. 2024 р. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, Вид-во «Політехніка», 2024. URL: https://mpeproc.fmm.kpi.ua.Документ Відкритий доступ Оптимізаційна аналітика у формуванні інвестиційного портфеля підприємства(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Крикун, Євген Олександрович; Лазаренко, Ірина СергіївнаМагістерська дисертація Крикуна Євгена Олександровича на тему «Оптимізаційна аналітика у формуванні інвестиційного портфеля підприємства» зі спеціальності 051 Економіка, освітньо-професійної програми «Економічна аналітика», Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2024, Київ. Магістерська дисертація складається зі вступу, 3 розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Виконана в обсязі 134 сторінки, містить 24 рисунки, 25 таблиць та 1 додаток. Актуальність теми. Ефективне управління інвестиційним портфелем є ключовою задачею сучасної економіки, особливо в умовах глобалізації, динамічних змін фінансових ринків та зростаючої невизначеності. Використання інноваційних підходів, таких як Big Data, машинне навчання (Deep Learning) та Data Science, дозволяє підвищити точність прогнозів, знизити ризики й оптимізувати структуру портфеля. Алгоритми прогнозування й автоматизованої оптимізації забезпечують адаптацію до змін у зовнішньому середовищі. Актуальність теми зумовлена потребою в нових методологіях, що поєднують теоретичні основи інвестиційного аналізу з інноваційними рішеннями для управління портфелем в умовах цифрової трансформації. Зв’язок дослідження з науковими програмами, планами, темами. Магістерська дисертація виконувалась в Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» відповідно до планів наукових досліджень кафедри економічної кібернетики за темою «Аналітика та моделювання економічного розвитку в імперативах Trans Tech».(№ 0123U101760). Роль автора полягає у визначенні оптимального портфелю акцій, ґрунтовному аналізі портфельної теорії, оптимізаційних методів та методів прогнозування часових рядів. Метою магістерською дисертації є ґрунтовний аналіз теоретичних засад портфельної теорії, розробка та застосування оптимізаційних моделей для формування ефективного інвестиційного портфеля, а також проведення прогнозного аналізу динаміки історичних цін акцій із використанням методів класичного машинного навчання та алгоритмів глибокого навчання. Особливу увагу приділено порівняльному аналізу результатів, отриманих різними підходами, із подальшим проведенням економічної оцінки й формуванням обґрунтованих інвестиційних рішень та рекомендацій для створення оптимального портфеля. Завдання дослідження: розкрити сутність, зміст інвестиційних проєктів та портфельної теорії; дослідити методи прогностичної аналітики класичного машинного навчання для роботи із часовими рядами; здійснити підбір та обґрунтувати підходи о визначення наповнення оптимального інвестиційного портфелю. Провести аналіз та оцінку оптимізаційних методів для формування оптимального портфелю; дослідити аналітичний інструментарій прогнозування часових рядів; провести аналітичне моделювання для визначення ефективності інвестиційних проєктів. Провести прогностичну аналітику реалізації інвестиційного портфелю з використанням методів аналізу часових рядів; використання аналітичних методів машинного навчання для аналізу та прогнозування результатів реалізації інвестиційних проєктів; провести компаративний аналіз та розробити рекомендації для формування оптимального інвестиційного портфелю на основі економіко-математичного моделювання та аналізу даних. Об’єктом дослідження: є проєкти інвестиційної діяльності підприємства, у вигляді формування портфелю акцій. Предметом дослідження – є аналітичні методи та практичні аспекти використання сучасних підходів до формування оптимального інвестиційного портфелю, зокрема застосування алгоритмів прогнозування часових рядів і методів аналізу великих даних. Особлива увага приділена інструментам машинного навчання, глибокого навчання (Deep Learning) і Data Science для прогнозування фінансових показників та формування ефективних інвестиційних рішень в умовах цифрової трансформації економіки. В додаток до цього, важливим аспектом є порівняльний аналіз отриманих результатів, який є підґрунтям проведення економічної аналітики отриманих результатів. Методи дослідження. аналітичний, емпіричний, індукція, дедукція, оптимізаційний, прогностичний, компаративний. Наукова новизна одержаних результатів. Елементами наукової новизни магістерської дисертації є: порівняльний аналіз двох видів прогностично-аналітичного інструментарію: цін акцій та коваріаційної матриці, удосконалено підхід побудови ARIMA моделі шляхом додаткового покрокового навчання. Практичне значення одержаних результатів. Розроблений аналітично-математичний інструментарій, зокрема RNN, DNN та ARIMA моделі, мають вагоме практичне застосування у формуванні оптимального інвестиційного портфеля. Їх використання, у поєднанні з удосконаленою моделлю оптимізації портфеля, забезпечує досягнення ефективних результатів, що можуть бути успішно впроваджені у практичну діяльність. Апробація результатів магістерської дисертації: Виступ на конференції з публікацією тез доповіді: Krykun Y. Lazarenko I., Data mining techniques for portfolio building. Моделювання та прогнозування економічних процесів: зб. тез доп. XVІII Міжнар. наук.-практ. конф., м. Київ, 5 груд. 2024 р. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, Вид-во «Політехніка», 2024. URL: https://mpeproc.fmm.kpi.ua Публікації. Стаття (видання категорії Б): Lazarenko I., Krykun Y. Portfolio management with time series analysis methods Economic bulletin of National technical university of Ukraine «Kyiv polytechnical institute». 2024. No 29. URL: https://ev.fmm.kpi.ua/article/view/309267/300787Документ Відкритий доступ Розроблення інструментарію аналітики та системної діагностики макроекономічної безпеки(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Завальна, Марина Валеріївна; Мажара, Гліб АнатолійовичМагістерська дисертація Завальної Марина Валеріївни на тему «Розроблення інструментарію аналітики та системної діагностики макроекономічної безпеки» зі спеціальності 051 Економіка, освітньо-професійної програми «Економічна аналітика», Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2024, Київ. Магістерська дисертація складається зі вступу, 3 розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Виконана в обсязі 134 сторінок, містить 36 рисунків, 40 таблиць та 3 додатки. Актуальність теми. Макроекономічна безпека є важливою складовою економічної безпеки, що охоплює ключові сфери функціонування держави та сигналізує про можливі негативні явища. Внутрішні економічні проблеми, інтеграція в міжнародну торгівлю та серйозні зовнішні потрясіння значно вплинули на стабільність економіки України. Беручи до уваги умови розвитку економіки України останнього десятиріччя, розробка інструментів аналізу та діагностики макроекономічної безпеки є критично важливою для оцінки стійкості економіки, прогнозування ризиків і формування стратегій її відновлення. Зв’язок дослідження з науковими програмами, планами, темами. Зв’язок дослідження з науковими програмами, планами, темами. Магістерська дисертація виконувалась в Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» відповідно до планів наукових досліджень кафедри економічної кібернетики за темою «Аналітика та моделювання економічного розвитку в імперативах Trans Tech» (НДДКР 0123U101760). Роль автора полягає у аналізі рівня макроекономічної безпеки, виборі ключових індикаторів, побудові інструменту прогностичної аналітики рівня макроекономічної безпеки. Метою магістерською дисертації є узагальнення теоретико-методичних основ макроекономічної безпеки, аналіз поточного рівня макроекономічної безпеки, вдосконалення переліку ключових індикаторів та побудові прикладного інструменту прогностичної аналітики рівня макроекономічної безпеки на середньострокову перспективу, з урахуванням сучасних викликів. Завдання дослідження: проаналізувати поняття макроекономічної безпеки та її роль в системі національної безпеки; визначити систему індикаторів макроекономічної безпеки і методики оцінювання та інструменти аналізу макроекономічної безпеки; проаналізувати поточний рівень безпеки за індикаторами макроекономічної безпеки; визначити параметри оцінки важливості індикаторів макроекономічної безпеки, кластеризувати індикатори на основі їх оцінок по відповідних параметрах та обрати групу найважливіших показників; розробити методичні засади динамічного моделювання та прогнозування макроекономічної безпеки на основі ключових індикаторів; побудувати прогноз індикаторів на середньострокову перспективу, запропонувати рекомендації для покращення прогнозного рівня безпеки та оцінити ефект від впровадження запропонованих рекомендацій; порівняти методи прогнозування ключових індикаторів рівня макроекономічної безпеки. Об’єкт дослідження – процес аналітичного оцінювання та діагностики рівня макроекономічної безпеки України. Предмет дослідження – теоретичні положення та методи аналітики й системної діагностики макроекономічної безпеки. Методи дослідження. Для досягнення мети та виконання завдань дослідження було застосовано комплекс загальнонаукових і спеціальних методів: монографічний метод, метод логічних узагальнень, наукової абстракції, конкретизації, аналізу й синтезу, методи економічного і статистичного аналізу, метод кластеризації, математичний та регресійний аналізу, моделі системної динаміки, методи екстраполяції часових рядів, математичне програмування. Наукова новизна одержаних результатів. Дістала подальшого розвитку систематизація індикаторів макроекономічної безпеки, до яких в результаті дослідження було віднесено: рівень безробіття, індекс споживчих цін, реальний темп приросту ВВП, середня схильність до заощаджень. Удосконалено попередньо побудовану автором модель прогностичної аналітики ключових індикаторів макроекономічної безпеки, так до оцінки обсягів виробництва був доданий коефіцієнт впливу дефіциту електроенергії в мережі, а також модель була розширена на моделювання ще одного показника – середньої схильності населення до заощаджень, рівняння економічної динаміки якого було запропоновано автором вперше. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання розробленого інструменту прогностичної аналітики для макроекономічного прогнозування та аналізу стану макроекономічної безпеки. Побудований інструмент може бути застосованим державними органами, аналітичними підприємствами й установами, а також при розробці стратегій підвищення макроекономічної безпеки. Апробація результатів магістерської дисертації: 1. Завальна М. В., Мажара Г. А. Макроекономічна безпека України: аналіз динаміки та підхід до визначення ключових індикаторів. Економічний вісник Донбасу. Прийнято до друку. 2024. № 3. URL: http://www.evd-journal.org/en/journal/. 2. Mazhara, G., Pyshnograiev, I., & Zavalna, M. (2023). Scenario modeling of the critical macroeconomic and sustainable development indicators of Ukraine. In E3S Web of Conferences (Vol. 408, p. 01019). EDP Sciences. URL: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202340801019. 3. Завальна М. В., Мажара Г. А. Побудова трьохсекторної моделі економічного зростання з ендогенним показником технологічного прогресу. Економічний вісник НТУУ «КПІ». 2023. № 25. С. 72-78. URL: http://ev.fmm.kpi.ua/article/view/278606/273276.