Науковий вісник НГУ

Аналіз математичних методів опису фінансових потоків: динамічне моделювання інноваційної компанії

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Батьківська категорія: 2024

Категорія: Зміст №5 2024

Створено: 29 жовтня 2024

Останнє оновлення: 29 жовтня 2024

Опубліковано: 30 листопада -0001

Автор: I. C. Пожуєва, Т. I. Левицька

Перегляди: 40

Authors:

I. C. Пожуєва, orcid.org/0000-0002-9337-0443, Національний університет “Запорізька політехніка”, м. Запоріжжя, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Т. I. Левицька*, orcid.org/0000-0002-8002-156X, Національний університет “Запорізька політехніка”, м. Запоріжжя, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2024, (5): 177 - 183

https://doi.org/10.33271/nvngu/2024-5/177

Abstract:

Мета. Розробка динамічної математичної моделі інноваційної компанії, що працює за українським законодавством, яка дає можливість аналізувати й коректувати її фінансову діяльність.

Методика. При розробці моделі та опису фінансових потоків було проведено факторний аналіз необхідних показників фінансового стану розглянутого підприємства, що надалі використовувалися у розрахунках представленого математичного моделювання. Розроблено математичний апарат для підрахунку фінансових показників за часом. За допомогою індукційних, дедуктивних і логічних методів проведено аналіз фінансового стану за рік.

Результати. Проаналізовані основні методи та інструменти опису фінансових потоків. Проведене математичне моделювання інноваційної компанії, яке дає можливість проаналізувати витрати підприємства й визначити розмір його вільних коштів. Проведено розрахунок фінансових показників підприємства, що продемонстровані у вигляді таблиць, а динаміка показана на діаграмах і графіках. Усі розрахунки проводилися на основі існуючого українського законодавства з використанням сучасних інформаційних технологій.

Наукова новизна. Розроблена та впроваджена до використання математична динамічна модель змін фінансових потоків на підприємстві. Запропонована модель ураховує різні статті витрат і прибутку відповідно до державного законодавства. Розрахунки дозволяють проаналізувати в динаміці й визначити вплив різних показників на фінансовий стан підприємства, що дозволяє прискорити прийняття та впровадження рішень при керуванні фінансовими потоками. Дана динамічна модель є зручним інструментом для будь-якого підприємства на території України.

Практична значимість. Результати, що були отримані у ході дослідження можуть стати основою для створення необхідних цифрових інструментів дослідження, аналізу й коректування фінансових потоків конкретного підприємства. Тепер доступні методи, які дозволяють аналізувати та більш точно описувати фінансові потоки, й прогнозувати їхні зміни в майбутньому. Представлена методологія дозволяє створювати динамічні моделі, що можуть ураховувати складні залежності між різними показниками та прогнозувати поведінку фінансових потоків у реальному часі. Фінансова модель дозволяє імітувати грошові потоки запланованої діяльності й оцінювати наперед фінансове планування, з урахуванням проведених досліджень. Вона є зручною у використанні та дозволяє аналізувати різні сценарії розвитку бізнесу, істотно заощаджує час.

           
Ключові слова: фінансові потоки, математична модель, прибуток, вільні фінансові коштиReferences:

1. Ghoddusi, H., Creamer, G. G., & Rafizadeh, N. (2019). Machine learning in energy economics and finance: A review. Energy Economics, 81, 709-727. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2019.05.006.

2. Pang, X., Zhou, Y., Wang, P., Lin, W., & Chang, V. (2020). An innovative neural network approach for stock market prediction. The Journal of Supercomputing, 76, 2098-2118. https://doi.org/10.1007/s11227-017-2228-y.

3. Semenchuk, T., & Vasiliha, S. (2020). Application of management matrix models for strategic planning of enterprise activities. Technium Social Sciences Journal, 8, 398. https://doi.org/10.47577/tssj.v8i1.532.

4. Kozuk, V., & Solovij, Kh. (2016). Modification of the Boston Consulting Group matrix in the strategic management of an enterprise. Technology Audit and Production Reserves, 1(3(27), 96-102. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2016.60886.

5. Krasovskyi, M. A., & Kudrytska, Z. V. (2020). Forecasting Methods in Financial Markets in the Digital Economy. The Problems of Economy, 1(43), 250-256. https://doi.org/10.32983/2222-0712-2020-1-250-256.

6. Muhammed Muti Ur Rehman (2023). Graph theory as a catalyst for effective economic policy development: unveiling the power of network analysis. EPRA International Journal of Multidisciplinary Research (IJMR), 9(1), 25-29.

7. Tiwari, A. K., Boachie, M. K., & Gupta, R. (2021). Network Analysis of Economic and Financial Uncertainties in Advanced Economies: Evidence from Graph-Theory. Advances in Decision Science, 25(1), 188-215. https://doi.org/10.47654/v25y2021i1p188-215.

8. Battiston, S., & Martinez-Jaramillo, S. (2018). Financial networks and stress testing: Challenges and new research avenues for systemic risk analysis and financial stability implications. Journal of Financial Stability, 35, 6-16. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2018.03.010.

9. Zhaoying Ouyang (2022). Construction and Application of Economic Management Fuzzy Decision Model Based on Fuzzy Relevance Method. Journal of Mathematics, 2022, 11. https://doi.org/10.1155/2022/9878815.

10. Stepanenko, О. А. (2012). Analysis of the cash flow of project funds by the method of simulation modeling. Visnyk sotsialno-ekonomichnykh doslidzhen, 3(2), 189-194.

11. Ascani, A., Bettarelli, L., Resmini, L., & Balland, P.-A. (2020). Global networks, local specialisation and regional patterns of innovation. Research Policy, 49(8), 104031. https://doi.org/10.1016/j.respol.2020.104031.

12. Rebman Jr, C. M., Booker, Q. E., Wimmer, H., Levkoff, S., McMurtrey, M., & Powell, L. M. (2023). An Industry Survey of Analytics Spreadsheet Tools Adoption: Microsoft Excel vs Google Sheets. Information Systems Education Journal, 21(5), 29-42.

13. Hrybovska, Yu., & Kononenko, Zh. (2023). Application of information systems in enterprise management. Ekonomika ta suspilstvo, (47), 1-7. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-84.

14. Menon, A. (2020). Time Series Analysis in SAP Predictive Analytics. SSRN 3677420, 7. https://doi.org/10.2139/ssrn.3677420.

15. Thakur, J., & Das, P. (2023). Deploying SPSS in Digital Market Analytics: Leveraging IT Tools for Informed Business Strategies. In 2023 3^rd International Conference on Technological Advancements in Computational Sciences (ICTACS), 1277-1282. https://doi.org/10.1109/ICTACS59847.2023.10390498.

16. Sklyaruk, I., & Vovk, N. (2024). Management accounting of business processes in conditions of digitization. Ekonomika ta suspilstvo, (59), 1-8. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-59-69.

17. Antoniuk, O. R., & Yaroshchuk, А. S. (2022). Accounting organization in small enterprises: experience of Ukraine and foreign practice. Bulletin National University of Water and Environmental Engineering, 3(99), 3-11. https://doi.org/10.31713/ve320221.

18. Prymus, Yu. S., & Golovchenko, Ye. Yu. (2020). Optimization of settlements with suppliers and contractors of enterprises. Ekonomichnyi prostir, (163), 133-137. https://doi.org/10.32782/2224-6282/163-23.

19. Levandovska, O. M. (2023). Cognitive modeling of the economic development of the enterprise. Problems of modern transformations. Series: economics and management, (8), 3-7. https://doi.org/10.54929/2786-5738-2023-8-04-10.

20. Hrytsenko, К., & Hrytsenko, A. (2022). Payments flows system-dynamic model for assessing the efficiency of leasing operations. Ekonomichnyi analiz, 32(4), 115-126. https://doi.org/10.35774/econa2022.04.115.

21. Pulina, Т. (2015). Determination of the competitive position of the enterprise on the world market of metallurgical products. Scientific Bulletin of UNFU, 25(1), 230-239.

• < Попередня
• Наступна >