http://srd.pgasa.dp.ua:8080/xmlui/handle/123456789/5099 2026-04-10T20:03:08Z http://srd.pgasa.dp.ua:8080/xmlui/handle/123456789/5252 Название: Прогнозування часу до наступного замовлення клієнта інтернет-магазину на підґрунті методів машинного навчання Авторы: Піскунова, Олена Валеріївна; Piskunova, Olena; Клочко, Ростислав Сергійович; Klochko, Rostyslav Краткий осмотр (реферат): UK: У зв'язку зі швидким розвитком Інтернет-торгівлі та посилення конкуренції на роздрібному ринку України компанії змушені шукати нові шляхи для росту власного бізнесу. Можливим варіантом є підвищення ефективності маркетингової діяльності, досягти якої можна за рахунок прогнозування поведінки споживачів та побудови маркетингової політики з огляду на індивідуальні особливості кожного клієнта. Метою дослідження, представленого у статті, було прогнозування поведінки клієнтів Інтернет-магазину, а саме часу до наступного замовлення, на підґрунті методів машинного навчання та порівняльний аналіз ефективності різних алгоритмів моделювання. Реалізовано п’ять алгоритмів класифікації: лінійний дискримінантний аналіз, дерево рішень, «випадковий ліс», метод опорних векторів, k – найближчих сусідів та здійснено порівняльний аналіз їх ефективності. З огляду на особливості поведінки клієнтів, для прогнозування часу до наступного замовлення запропоновано розглядати такі часові проміжки в майбутньому, коли клієнт зробить наступне замовлення: до двох місяців, від двох до шести місяців, від шести до п'ятнадцяти місяців та відсутність наступного замовлення. Прогнозування таких проміжків дає змогу визначити клієнтів, які з більшою ймовірністю зроблять наступну покупку, і зосередити на них рекламні бюджети або будувати стратегію управління клієнтським досвідом: активовувати клієнтів, які пішли, пропонувати знижки клієнтам, які збираються піти. Розглянуто особливості оцінювання якості класифікаційних моделей на основі «матриці невідповідності» за показниками Accuracy, F1, Recall та Precision точності прогнозування. Проведене дослідження дало змогу надати перевагу моделі класифікації «випадковий ліс». Для підвищення якості моделювання було застосовано десятикратну перехресну перевірку. Зважена точність F1 У групах «до двох місяців» та «від двох до шести місяців» досягла 62,5% і 64,1% відповідно. Розроблена модель має зменшити вплив людського фактору на процес прийняття рішень у ході побудови маркетингових стратегій та підвищити їх ефективність.; EN: Due to the rapid development of e-commerce and increased competition in the retail market of Ukraine, companies are forced to look for new ways to grow their business. One of the options is to optimize business processes, in particular to increase the efficiency of marketing activities. Predicting consumer behavior is one of the most effective methods of optimizing marketing budgets by building processes based on the individual characteristics of each client. The aim of the study was to predict the behavior of online store customers, namely the time before the next order, based on machine learning methods and a comparative analysis of the effectiveness of different modeling algorithms. Five classification algorithms were implemented: linear discriminant analysis, сlassification and regression trees, random forest, support vector machine, k - nearest neighbors and comparative analysis of their efficiency was performed. Given the peculiarities of customer behavior for forecasting time to the next order, it is proposed to consider the following time intervals in the future when the customer makes the next order: up to two months, two to six months, six to fifteen months, and without order. Predicting such intervals allows us to identify customers who are more likely to make the next purchase and focus our advertising budgets on them, or build a customer experience management strategy: activate customers who have left, offer discounts to customers who are going to leave. Peculiarities of classification models quality assessment on the basis of the “confusion matrix” according to the forecasting accuracy indicators “Accuracy”, “F1”, “Recall” and “Precision” is considered. The study allowed us to give preference to the model of classification "random forest". A tenfold cross-validation was used to improve the quality of the simulation. The weighted accuracy of “F1” in the groups “Up to two months” and “two-six months” reached 62.5% and 64.1%, respectively. The developed model should reduce the influence of the human factor on the decision-making process in the construction of marketing strategies. 2020-11-01T00:00:00Z http://srd.pgasa.dp.ua:8080/xmlui/handle/123456789/5250 Название: Активи суб’єктів державного сектору економіки: поняття, класифікація та методичні засади організації обліку Авторы: Юрченко, Олександра Богданівна; Yurchenko, Oleksandra Краткий осмотр (реферат): UK: Без володіння знаннями теоретичних основ і методики організації обліку суб’єктів державного сектору економіки неможливо відображати інформацію про господарські операції з активами в бухгалтерському обліку; систематизувати та узагальнювати обліково-аналітичні дані з метою складання звітності, а також інтерпретації їх для задоволення інформаційних потреб осіб, що приймають рішення; формувати обліково-аналітичну інформацію про наявність та рух фінансових і нефінансових активів для ефективного управління діяльністю суб’єкта державного сектору; застосувати отримані знання в практичній діяльності тощо. Упровадження Національних положень (стандартів) бухгалтерського обліку в державному секторі економіки призвело до зміни системи обліку, що, своєю чергою, потребує удосконалення методичної бази обліку, фінансової звітності, особливо в частині операцій з активами.; EN: Reforming the accounting and reporting system in the public sector of Ukraine’s economy is a long and difficult process. Changes in legislation, testing of a new chart of accounts, new forms of financial reporting in practice, the use of a new grouping of assets, capital, liabilities; changes in the structure of property and sources of its formation (including equity) pose new challenges to improve the methodology of organization, accounting in new realities for scientists, and appropriate training, improving skills and competencies for practitioners. Thus, the accounting practice of public sector entities includes the concepts of assets, financial and non-financial assets. Assets are resources controlled by a budgetary institution as a result of past events; the use of them is expected to result in future economic benefits. Financial assets are financial instruments that include cash and cash equivalents; current and long-term receivables, financial investments, promissory notes received and other financial assets. Non-financial assets are all assets, except financial ones, that are used or held by a budgetary institution for the purpose of obtaining future economic benefits. Among them there are fixed assets, investment property, intangible assets, capital investments and other non-current tangible assets. Without knowledge of the theoretical foundations and methods of organization of accounting of public sector entities, it is impossible to show information about business transactions with assets in accounting; to systematize and generalize accounting and analytical data for the purpose of compiling reports, as well as their interpretation to meet the information needs of decision makers; to form accounting and analytical information on the availability and movement of financial and non-financial assets for effective management of the public sector entity; to apply the acquired knowledge in practice, etc. 2020-11-01T00:00:00Z http://srd.pgasa.dp.ua:8080/xmlui/handle/123456789/5248 Название: Проблемні задачі щодо антикризових аналітичних процедур фінансової стійкості підприємств торгівлі Авторы: Аніпко, Людмила Володимирівна ·; Anipko, Ludmila; Клімович, Ірина Миколаївна; Klimovych, Irina Краткий осмотр (реферат): UK: Антикризові аналітичні процедури фінансової стійкості підприємств торгівлі (надалі – АП ФС) є частиною внутрішнього фінансового аудиту господарської діяльності. Для здійснення АП ФС практично прийнятна система фінансового моніторингу. Розроблена класифікація дозволяє визначити здатність підприємства до здійснення АП ФС. Розроблено аналітичний метод, що дозволяє на основі аналізу фінансового стану і багатоваріантного прогнозу розробляти заходи щодо забезпечення фінансової стійкості підприємства торгівлі. Шляхом інтерполяції здійснюється дослідження поточного фінансового стану, а екстраполяції – багатоваріантний прогноз, чисельне значення інтегрального (комплексного) показника, що характеризує фінансову стійкість, визначається рівнянням регресії, що включає фактори, наведені в класифікації, значущість яких визначається коефіцієнтами рівняння регресії. На підґрунті аналізу чисельних значень коефіцієнтів регресії є можливість визначити найбільш вагомі фактори, що впливають на фінансову стійкість підприємств торгівлі, та таки, які майже не впливають на неї. Складові з суттєво малими чисельними значеннями коефіцієнтів регресії взагалі можна відкинути. Це зменшить кількість показників, що впливають на фінансову стійкість і таким чином, можна зменшити кількість складових у рівнянні регресії до двох трьох найбільш значущих, що дозволяє вирішити вже задачу оптимізації. Показана доцільність застосування інтегральних та комплексних показників. Отримані результати є лише інформаційним підґрунтям для господарського адміністрування підприємства торгівлі щодо прийняття управлінських рішень, формування перспективних планів. Розроблені підходи до оцінки фінансової стійкості підприємств мають універсальний характер та можуть бути використані для підприємств інших галузі економіки.; EN: Anti-crisis analytical procedures the financial stability of trade enterprises (hereinafter – AP FS) are part of the internal financial audit of economic activity. The system of financial monitoring is practically acceptable for the implementation of AP FS. The developed classification allows to determine the ability of the enterprise to implement AP FS. An analytical method has been developed that allows, based on the analysis of the financial condition and multivariate forecast, to develop measures to ensure the financial stability of the trade enterprise continuously. By interpolation, the study of the current financial situation, and extrapolation – a multivariate forecast, the numerical value of the integrated (complex) indicator that characterizes financial stability is determined by the regression equation, including factors listed in the classification, the significance of which is determined by regression equations. Based on the analysis of the numerical values of the regression coefficients, it is possible to determine the most important factors that affect the financial stability of trade enterprises, and those that have almost no effect on it. Components with significantly small numerical values of the regression coefficients can be generally discarded. This will reduce the number of indicators that affect financial stability and thus, you can reduce the number of components in the regression equation to the two three most important, which allows you to solve the problem of optimization. The expediency of using integrated and complex indicators is shown. The obtained results are only an information basis for the economic administration of the trade enterprise in making management decisions, the formation of long-term plans. The developed approaches to assessing the financial stability of enterprises are universal and can be used for enterprises in other sectors of the economy. 2020-11-01T00:00:00Z http://srd.pgasa.dp.ua:8080/xmlui/handle/123456789/5247 Название: Соціальне забезпечення внутрішньо переміщених осіб в умовах децентралізації на сході України Авторы: Шевченко, Олена Олександрівна; Shevchenko, Olena; Давидов, Владислав Олександрович; Vladyslav, Davydov; Удовиченко, Данило Віталійович; Udovychenko, Danylo Краткий осмотр (реферат): UK: У статті обґрунтовано теоретичні аспекти реалізації державної політики соціального забезпечення в умовах децентралізації влади, концептуальні основи вибору національної моделі економічного розвитку господарської системи в контексті соціальної складової державної політики (стан параметрів соціально-економічної моделі розвитку національної економіки, ефективність застосування соціально орієнтованої політики держави, інституційне середовище функціонування сучасної господарської системи, генезис сучасної моделі функціонування глобальної економіки) і методологічні підходи до визначення потреб і базових детермінант формування, розвитку системи соціального захисту населення в конкретно-історичних умовах як форми прояву рівня соціалізації глобальної економіки. Проаналізовано сучасний стан національної господарської системи (у частині деформації соціально-економічної підсистеми, ризиків поглиблення соціальної нерівності) і визначено соціальні ризики, притаманні сучасному суспільству, що дає змогу вибрати найбільш результативні заходи протидії породженим ними негативним наслідкам. Запропонований механізм регулювання здійснення соціального супроводу внутрішньо переміщених осіб на Сході України, функції інститутів соціального захисту за відповідною класифікацією і положення щодо програми дій уряду на період подолання кризових станів в країні з урахуванням регіональних проблем соціального захисту населення дасть змогу подолати соціальну дезінтеграцію соціальної незахищеності внутрішньо переміщених осіб і забезпечити рівноправність у доступі до соціальних послуг в умовах інклюзивності розвитку національної господарської системи на Сході України.; EN: For more than six years, forced internal displacement has remained one of the main challenges and priorities of Ukraine's public policy. Under the difficult conditions of forced relocation, the state has a number of obligations to strengthen the protection of the human rights of internally displaced persons. Social cohesion is one of the basic doctrines of modern society. It involves the active participation of the population in solving pressing problems of life, in overcoming social isolation and social disintegration. An organic component of the latter is the system of social protection of internally displaced persons in the context of decentralization of power in eastern Ukraine, adequate to the nature of the functioning and development of market relations. The article substantiates the theoretical aspects of the implementation of state social security policy in the decentralization of power, the conceptual basis for choosing a national model of economic development of the economic system in the context of the social component of state policy (the state of parameters of socio-economic model of national economy). functioning of the modern economic system, the genesis of the modern model of the global economy) and methodological approaches to determining the needs and basic determinants of formation, development of social protection in specific historical conditions, as a form of socialization of the global economy (public policy expands its format to the system of providing social services as an attribute of the national economic system, reflecting the level of their socialization); analyzed the current state of the national economic system (in terms of deformation of the socio-economic subsystem, the risks of deepening social inequality) and identified social risks inherent in modern society, which allows you to choose the most effective measures to counteract the negative consequences; proposed a mechanism for regulating the implementation of social support for vulnerable groups, the functions of social protection institutions according to the appropriate classification (such structure clearly identifies their role in regulating social reproduction on the basis of complementary combination, reducing the risks of possible decline in living standards in crisis) and government action programs for overcoming the crisis in the country, taking into account regional problems of social protection, which will overcome the social disintegration of social insecurity of internally displaced persons and ensure equal access to social services in an inclusive development of the national economic system in eastern Ukraine. 2020-11-01T00:00:00Z