Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Нейромережні та нечіткі моделі бюджетування промислових підприємств

Neuronet and fuzzy budgeting models for industrial enterprises

DOI:

10.33111/nfmte.2012.171

Анотація: У статті розглянуто підхід до розробки бюджетів на сучасному промисловому підприємстві з використанням штучних нейронних мереж і нечітких моделей. Запропоновано структуру моделі бюджетування, виконано математичне формулювання завдання.
Обґрунтоване застосування штучних нейронних мереж для прогнозування та нечіткої математики для розрахунків і оцінки системи бюджетів.
Abstract: This article describes an approach to the design of budgets for the modern industrial enterprise with using artificial neural networks and fuzzy models. It’s proposed the structure of budgeting model and proposed a mathematical formulation of the problem. And also it’s grounded the usage of artificial neural networks for prediction and fuzzy mathematics for the calculation and evaluation of budgets.
Ключові слова: Бюджет, бюджетування, штучні нейронні мережі, математична модель, менеджмент, нечітка логіка.
Key words: Budget, budgeting, artificial neural networks, mathematical model, management, fuzzy logic.
УДК: 33:007, 519.86
UDC: 33:007, 519.86
To cite paper
In APA style
Lysenko, Y., Bizyanov, E., & Khemelyov, O. (2012). Neuronet and fuzzy budgeting models for industrial enterprises. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 1, 171-188. http://doi.org/10.33111/nfmte.2012.171
In MON style
Лисенко Ю., Бізянов Є., Хмельов О. Нейромережні та нечіткі моделі бюджетування промислових підприємств. Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. 2012. № 1. С. 171-188. http://doi.org/10.33111/nfmte.2012.171 (дата звернення: 22.02.2024).
With transliteration
Lysenko, Y., Bizyanov, E., Khemelyov, O. (2012) Neiromerezhni ta nechitki modeli biudzhetuvannia promyslovykh pidpryiemstv [Neuronet and fuzzy budgeting models for industrial enterprises]. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, no. 1. pp. 171-188. http://doi.org/10.33111/nfmte.2012.171 [in Russian] (accessed 22 Feb 2024).
# 1 / 2012 # 1 / 2012
60
Views
3
Downloads
0
Cited by

  1. Вітлінський В. В. Економічний ризик: ігрові моделі: навч. посіб. / В. В. Вітлінський, П. І. Верченко, А. В. Сігал, Я. С. Наконечний; за ред. д-ра екон. наук, проф.В. В. Вітлінського. — К.: КНЕУ, 2002. — 446 с.
  2. Контроллинг как инструмент управления предприятием / Е. А. Ананькина, С. В. Данилочкин, М. В. Эренбург и др.; под ред. Н. Г. Данилочкиной. — М.: ЮНИТИ, 2002. — 279 с.
  3. Модели управления проектами в нестабильной экономической среде : монография / С. И. Левицкий, Ю. Г. Лысенко, А. В. Филиппов и др.; под ред. чл.-корр. НАН Украины, д-ра экон. наук, проф. Ю. Г. Лысенко [изд. 2-е, перераб. и доп.]. — Донецк: Юго-Восток, 2009. — 354 с.
  4. Птускин А. С. Нечеткие модели и методы в менеджменте: учеб.пособ. / А. С. Птускин. — М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. — 216 с.
  5. Тулупьев А. Л. Байесовские сети: логико-вероятностный подход / А. Л. Тулупьев, С. И.Николенко, А. В. Сироткин.— СПб.: Наука, 2006. — 607 с.
  6. Хмелев А. Г. Нейросетевые модели идентификации и оптимизации системы бюджетирования крупных промышленных предприятий / А. Г. Хмелев, Л. А. Лютянская // Научный информационный журнал «Бизнес информ». — 2010. —№ 2(1). — С. 103—106.
  7. Экономика предприятия (фирмы): учебник / О. И. Волков, О. В. Девяткин, Ю. Ю.Ковалева и др.; под ред. проф. О. И. Волкова и доц. О. В. Девяткина [изд. 3-е, перераб. и доп.]. — М: ИНФРА-М, 2002. — 601 с.
  8. Haykin S. Neural Networks — A Comprehensive Foundation. 2nd ed. — Upper Saddle River: Prentice Hall Inc., 1999. — 842 p.
  9. Kahneman D. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk / D. Kahneman, A. Tversky // Econometrica. — 1979. — № 2. — Vol. 47. — P. 263—292.
  10. Piegat A. Fuzzy Modeling and Control. — Heidelberg: Physica Verlag, 2001. — 728 p.