CC BY
7
УДК 330.46:519.865.7
КОИЦЕПТУАЛЬИ! ЗАСАДИ МОДЕЛЮВАННЯ ОЦ1ИЮВАИИЯ ТА УПРАВЛ1ННЯ РЕПУТАЦ1ЙИИМ
РИЗИКОМ П1ДПРИ6МСТВА-ПОСЕРЕДИИКА
© 2016 ТРОСТЯНСЬКА к. м.
УДК 330.46:519.865.7
Тростянська К. М. Концептуальн засади моделювання оцiнювання та управлiння репутацiйним ризиком
тдприемства-посередника
Наявний на сьогодт теоретико-методолог'нний, економко-математичний нструментарш не дае змоги здйснити адекватну тдтримку при-йняття управтнських ршень щодо мiнiмiзацi¡ репутацшного ризику тдприемства-посередника. Для досягнення системностi та безперервностi процесу управтння репутацшним ризиком необхiдна побудова комплексу економко-математичних моделей, що дозволять в умовах нечткостi iнформацi¡ та невизначеностi подш об'ективними методами оцнити р'вень репутацшного ризику та вплив на нього окремих фактор'в, про-водити iмiтацiю рзних стрес-сценарИв i о^нювати настдки реатзаци тих чи нших управтнських ршень. Метою статт'> е розробка концеп-туальних засад моделювання оцтювання та управтння репута^йним ризиком тдприемства-посередника. Окреслено основт цш моделювання; визначено особливост'! предметно¡'област'1 достдження, що обумовлюють застосування 'тструмент'в моделювання; визначено постдовнкть процесу моделювання та об(рунтовано виб'р метод'в, що складають теоретико-методолог'те тд(рунтя моделювання о^нювання та управтння репута^йним ризиком.
Ключов'! слова: слабоструктурована предметна область, когштивне моделювання, методика достдження, управтння репута^йним ризиком. Рис.: 2. Формул: 4. Б'бл.: 12.
Тростянська Карина Миколавна - здобувач, кафедра бантсьш справи, Дн'тропетровський нацюнальний утверситет iм. Олеся Гончара (пр. Гагар'та, 72, Днтропетровськ, 49050, Украна) E-mail: karina_tr@ukr.net
УДК 330.46:519.865.7 Тростянская К. Н. Концептуальные основы моделирования оценивания и управления репутационным риском предприятия-посредника
Имеющийся сегодня теоретико-методологический, экономико-математический инструментарий не позволяет осуществить адекватную поддержку принятия управленческих решений по минимизации репутационного риска предприятия-посредника. Для достижения системности и непрерывности процесса управления репутационным риском необходимо построение комплекса экономико-математических моделей, позволяющих в условиях нечеткости информации и неопределенности событий объективными методами оценить уровень репу-тационного риска и влияние на него отдельных факторов, проводить имитацию различных стресс-сценариев и оценивать последствия реализации тех или иных управленческих решений. Целью статьи является разработка концептуальных основ моделирования оценивания и управления репутационным риском предприятия-посредника. Обозначены основные цели моделирования; определены особенности предметной области исследования, обусловливающих применение инструментов моделирования; определена последовательность процесса моделирования и обоснован выбор методов, составляющих теоретико-методологическое основание моделирования оценивания и управления репутационным риском.
Ключевые слова: слабоструктурированная предметная область, когнитивное моделирование, методика исследования, управление репу-тационным риском. Рис.: 2. Формул: 4. Библ.: 12.
Тростянская Карина Николаевна - соискатель, кафедра банковского дела, Днепропетровский национальный университет им. Олеся Гончара (пр. Гагарина, 72, Днепропетровск, 49050, Украина) E-mail: karina_tr@ukr.net
UDC 330.46:519.865.7 Trostianska K. M. Conceptual Foundations for Modeling the Evaluation and Management of Reputational Risk in Case of Intermediary Enterprise
The available theoretical-methodological, economic-mathematical instrumentarium does not allow for adequate support for managerial decisions to minimize reputational risk of intermediary enterprises. In order to achieve consistency and continuity in the process of management of reputational risk, it is necessary to build a set of economic-mathematical models, providing in conditions of information ambiguity and uncertainty of events to evaluate by means of objective methods the level of reputational risk together with the influence of individual factors, to conduct simulation of various stress scenarios and assess the impact of implementation of certain administrative decisions. The article is aimed at developing conceptual foundations for modeling the evaluation and management of reputational risk in case of intermediary enterprise. The main goal of modeling have been outlined; features of the subject area of research, which contribute to the application of modeling tools, have been determined; sequence of the modeling process has been determined and the choice of methods, composing the theoretical-methodological basis of modeling the assessment and management of repu-tational risk has been substantiated.
Keywords: semistructured subject area, cognitive modeling, research methodology, management of reputational risk. Fig.: 2. Formulae: 4. Bibl.: 12.
Trostianska Karyna M. - Applicant, Department of Banking, Dnipropet-rovsk National University named after Oles Gonchar (72 Haharina Ave., Dnipropetrovsk, 49050, Ukraine) E-mail: karina_tr@ukr.net
Cyчаснi умови фyнкцiонyвання шдприемств-посе-редниюв, що характеризуются зростанням кон-куренци внаслцок посилення цшового тиску з боку постачальниюв та споживачiв ресурав, штеграци Украши до мiжнаpодних торговельних вцносин та свь тового фшансового ринку, вимагають посилено'1 уваги кеpiвництва цих шдприемств до управлшня репутацш-ним ризиком.
Прийняття кеpiвною особою ршень з питань управлшня репутацшним ризиком сьогодш ускладнене несформовашстю цкксного образу репутацшного ризику, необхцного для адекватно'1 оцшки ситуаци, невизна-чешстю причин виникнення ризику. ^ím того, досвц управлшня репутацшним ризиком а, отже, i статистичш даш щодо впливу репутацшного ризику на стан i результата дшльност шдприемств обмежеш; для оцшки
ризику характерне використання нечгтких величин; не розроблено единих шдход1в до формування системи управлшня, що забезпечуватиме попередження та зни-ження р1вня ризику.
Досягнення системност та безперервност1 проце-су управл1ння репутац1йним ризиком можливе завдяки застосуванню комплексу економ1ко-математичних моделей, що дозволять в умовах неч1ткост1 шформащ! та невизначеност1 подш об'ективними методами оц1нити р1вень репутацшного ризику та вплив на нього окремих фактор1в, проводити 1м1тац1ю р1зних стрес-сценарив 1 оц1нювати насл1дки реал1зацГ! тих чи 1нших управлш-ських р1шень.
Питання економ1ко-математичного моделювання в управлшш складними системами розкрит1 в наукових працях багатьох заруб1жних 1 вичизняних учених, зо-крема, З. Авдеево! [1], Н. Ващенко [2], В. Величка [2-4], В. Гладуна [2; 4], А. Грабарева [5], О. блкеево! [6], К. Ко-вальчука [7], Е. Луценка [8], I. Семенч1 [7; 9; 10] та ш. У публ1кац1ях з питань управлшня репутац1йним ризиком шдприемства застосуванню економ1ко-математичних метод1в щодо ощнювання репутацшного ризику та управлшня ним не було придкено достатньо! уваги фах1вцями, що зумовлене складшстю проблеми моделювання ощню-вання та управлшня репутацшним ризиком.
Моделювання оцшювання та управл1ння репутацш-ним ризиком п1дприемства-посередника потребуе обгрун-тованого шдбору адекватного шструментарю та визна-чення посл1довност1 процесу, що 1 е метою дано! стат.
Для вдосконалення ощнювання та управлшня репутацшним ризиком шдприемства-посередника в ход1 моделювання необх1дно вир1шити ряд завдань: уточни-ти поняття «репутац1йний ризик шдприемства-посе-редника», встановити в1дсутн1 лог1чн1 зв'язки предметно! област1 (ПО) «Репутацшний ризик п1дприемства-посередника», визначити та впорядкувати фактори репутац1йного ризику, побудувати модель ощнювання
ршня репутащйного ризику шдприемства-посередника, визначити управлшсью впливи на репутацшний ризик на шдстав1 адекватно! модел1 управл1ння репутац1йним ризиком, розробити вар1анти стратег1й управл1ння.
Нами запропоновано проводити моделювання оц1нювання та управлшня репутацшним ризиком шдприемства-посередника в такш посл1довност1
Етап 1. Обгрунтування методичних пiдходiв моделювання
Завданнями першого етапу е узагальнення ксну-ючих п1дход1в до оц1нювання репутацшного ризику п1д-приемства-посередника та управлшня ним, оцшка акту-альност1 моделювання ощнювання та управлшня репутацшного ризику, формулювання мети моделювання, обгрунтування шструментарю розв'язання задач1 моделювання. На цьому еташ досл1дження було виявлено слабо-структурован1сть ПО «Репутацшний ризик п1дприемства-посередника» (рис. 1), яка зумовила визначення цкей моделювання та обрання метод1в виршення поставлених в досл1дженн1 завдань, яю будуть описан1 дал1.
Цкями моделювання е досл1дження сутност1 репутацшного ризику п1дприемства-посередника, вияв-лення найбкьш суттевих фактор1в, що впливають на його р1вень, визначення керуючих вплив1в та прогнозу-вання !х насладив.
Етап 2. Структуризацiя предметно! облает «Репутацшний ризик шдприемства-посередника»
Метою даного етапу е визначення множини кон-цепт1в модел1 оц1нювання та управл1ння репутац1йним ризиком 1 множини в1дносин м1ж ними. У ход1 струк-туризацГ! ПО повинш бути сформульован1 узагальнен1 визначення специф1чних терм1н1в управл1ння репутацшним ризиком 1 встановлен1 лог1чн1 зв'язки ПО, роз-ширене поняття про об'ект досл1дження. Результатом структуризацГ! ПО е побудова концептуально! модел1
Рис. 1. Ознаки слабоструктурованост предметно! областi «Репутацiйний ризик шдприемства-посередника» Джерело: авторська розробка.
репутацшного ризику шдприемства-посередника, ви-значення та впорядкування фактор1в впливу на репута-ц1йний ризик оргашзаци.
Зважаючи на ознаки слабоструктурованост1 ПО, наведен1 на рис. 1, можливост1 використання експертних та емп1ричних знань як джерела знань про сутшсть та природу репутацшного ризику як економ1чно! категори обмежен1. Нами запропоновано зад1яти об'ектив1зоваш знання (в1домост1 з книг i статей, нормативних доку-мент1в, шших баз знань), що е доступними, мають форму викладення, що полегшуе введення в базу знань.
З метою уточнення змкту термша «репутацiйний ризик пiдприемства-посередника» пропонуеться моде-лювання максимально повно! структури наукового знання про об'ект дослцження. Цшсний, системний погляд на ПО дослцження, можливiсть вiдновити вiдсутнi ло-гiчнi зв'язки ПО дае онтолопчний пiдхiд, згiдно з яким ПО сприймаеться як сукупшсть взаемопов'язаних понять з 1х специфiчними атрибутами i властивостями, що мае складну багаторiвневу iерархiчну будову.
Процес шзнання ПО, який здiйснюеться на основi онтологiчного пiдходу (структуризацiя ПО), е початко-вим етапом синтезу модел^ що пiдготовлюе ii формал-зацш. Сьогоднi етап структуризаци ПО е неформалiзо-ваним i виконуеться експертом.
Природа репутацiйного ризику як економiчноi категори може бути визначена у ходi вивчення зв'язкiв термшу «репутацiйний ризик» з iншими термшами бази знань. Вважаемо, що органiзацiя бази знань у виглядi зростаючо! пiрамiдальноi мережi (ЗПМ) дасть змогу не ткьки розпiзнавати окремi поняття, але й встановити асоцiативну близьюсть мiж поняттями за загальними елементами !хнгх описiв. Перевагами ЗПМ, порiвняно до нейронних мереж, е автоматичне форму-вання ii структури залежно вiд даних, що вводяться, вцсутшсть необхiдностi введення апрiорноi шдмГрно-ст мережi, можливiсть представити узагальненi знання у виглядГ правил чи понять. Алгоритм побудови ЗПМ детально викладений у роботах [2, с. 22; 3, с. 51-53], у робот [7, с. 89-97] розкрито методологш побудови бази знань менеджменту систем.
Метод ЗПМ реалiзуе система штелектуального аналiзу даних CONFOR (ConceptFormation) [11], що не е предметно-орiентованою та може бути застосована для аналiзу даних в будь-якш ПО за умови, що даш представлен як множина опийв об'ектiв у виглядi набору значень ознак.
У нашому дослiдженнi при побудовi мережi в базi знань вхiдною шформащею е iмена окремих об'ектiв ПО та набори значень ознак (рецептори), яю !х опису-ють. Для отримання узагальнених визначень термiнiв ПО передбачаеться формування експертно! бази, що мктить iснуючi визначення термiнiв, зiбранi з наявних джерел. Кожному термшу vi в розрахунках вiдповiдае множина ознак A(vi) = {ai, an, ..., aN}, де an - деяка ознака термша, N - юльюсть ознак в опий термша. Вага ознаки pi в опий термша v розраховуеться за формулою [10, с. 137]:
\A(v,)
Формулювання узагальнених визначень специ-фiчних термiнiв управлiння репутацшним ризиком на основi суттевих ознак, вага яких може бути розрахована за допомогою системи CONFOR, сприятиме усуненню суб'ективiзму та багатовизначеностi термiнологii ПО.
Для з'ясування сутносй репутацiйного ризику шдприемства-посередника доцкьне дослiдження вк,носин мiж цим термином та шшими специфiчними термiнами ПО. З метою встановлення логiчних зв'язкш, розширення уявлення про окремi поняття ПО пропонуеться побудува-ти графи подiбностi за окремими термiнами бази знань.
На графах подiбностi доцкьно вiдображати сутте-вi зв'язки мiж термiнами бази знань ПО. Зпдно з теорiею розпiзнавання образiв при наявностi перетину простору ознак об'екпв вiдношення подiбностi (2) е метричною мiрою !хньо! близькостi, а, отже, використання вцно-шень подiбностi дозволить обгрунтовано впорядкувати термши ПО за ознакою подiбностi. Значення ступеню подiбностi термiнiв запропоновано розрахувати за подходами, викладеними в робот [10, с. 96]:
2 Pi
Е(A(v, )ПA(Vj))
(2)
де rfV. - ступiнь подiбностi термiна vt до термiна Vj.
Представлення бази знань у виглядГ ЗПМ дае мож-ливкть задiяти не ткьки специфiчнi термши, пов'язаш з управлiнням репутацiйним ризиком оргашзаци, але й термiни з уже кнуючих баз знань з питань управлшня, найбкьш придатною з яких для використання у досль дженш вважаемо об'ективно побудовану та впорядкова-ну базу знань менеджменту систем, розроблену Семен-чею I. 6. [9]. Побудова лопчних ланцюпв у базi знань ПО дозволить дослiдити природу репутацшного ризику як економiчноi категори, а також побудувати базовий тезаурус ПО, що е концептуальною моделлю предметно"! область Тезаурус ПО за [12, с. 465] мае вигляд:
Ts = V, R, (3)
де V - множина термшв;
R - множина вцносин мiж термiнами.
Як вцносини обрано вiдносини подiбностi (див. формулу (2)).
Внаслцок вiдсутностi статистично'! бази щодо втрат шдприемств при погiршеннi д1аово! репу-таци для виявлення множини факторiв, що впли-вають на величину репутацшного ризику шдприемства-посередника, не можуть бути задiянi статистичш ме-тоди (метод головних компонент, факторного аналiзу, багатовимiрного шкалювання) та нейромережевi технологи, якi широко представлен в iнших дослiдженнях та мають розроблеш iнформацiйнi системи для реалЬ-заци. Отже, нами запропоновано застосувати об'ектно-структурний пГдхГд, заснований на видкенш базових структурних ознак (термшв) та вГдносин мГж ними. За-вдяки притаманнiй даному шдходу системностi е мож-
1
V
а
n
ливкть об'ективним шляхом видкити значущi ризико-створюючi фактори. Абстрактнiсть, що виникае при ви-користаннi термiнiв, сприяе формуванню ушверсально-го перелiку ризикостворюючих факторiв, що не обумов-лений станом конкретного шдприемства-посередника та його зовшшнього оточення в конкретний перюд часу, та об'ективному впорядкуванню факторiв. Для вирiшення проблеми формалiзащ! ккьюсних залежно-стей факторiв та об'ективного ощнювання сили впливу окремих факторiв на репутацiйний ризик шдприемства-посередника пропонуеться задшти ступiнь подiбностi
IV. як показник сили взаемозв'язку факторiв.
Осккьки згiдно з теорiею графiв найбiльш сильний зв'язок виникае мiж сумiжними вершинами в замкнутому ланцюгу орiентованого графа, для визначення пере-лiку ризикостворюючих факторiв необхцно визначити термiни, що мають двосторонш вiдносини подiбностi
1]у. з термшом «репутацiйний ризик шдприемства-по-
середника» та прийняти рiшення щодо ктотност сили зв'язку.
Етап 3. Когнiтивне моделювання
Метою етапу е побудова моделi репутацiйного ри-зику пiдприемства-посередника.
Нами запропоновано для дослдження та управ-лiння репутацiйним ризиком пiдприемства-посередника застосувати методи когштивного моделювання, осккь-ки у зв'язку зi слабоструктурованiстю ПО прийняття рь шень з управлшня репутацiйним ризиком шдприемства-посередника не може базуватися на шдходах шгтацш-ного моделювання, орiентованих на юльюст об'ективнi оцiнки, i методах традицшно! теори прийняття рiшень, що передбачае вибiр кращо'1 альтернативи з множини чико сформульованих альтернатив.
Розроблена для дослцжень складних систем (со-цiально-економiчних, екологiчних, полiтичних), методологiя когнiтивного моделювання дае мож-ливiсть поеднати методичш пiдходи рiзних дисциплiн у систему методiв, необхiдних для центифжаци об'екта дослцження у виглядi когштивно! карти, аналiзу шляхiв i циклiв когнггивно! моделi, прогнозування, сценарного аналiзу та розробки можливих стратегiй розвитку сис-теми, пошуку керуючих впливiв для забезпечення бажа-но! стратег^ розвитку на основi розв'язання обернено'1 задачу тощо.
На даному етапi необхцно вирiшити ряд завдань: провести параметризащю когштивно! моделi (визначити шкали значень факторiв, сили та напряму !хнього взаемного впливу), побудувати когштивну карту репу-тацiйного ризику, визначити методичш шдходи щодо оцiнювання рiвня репутацiйного ризику шдприемства-посередника, визначити множину керованих факторiв та перелж можливих управлiнських впливiв, спрогнозу-вати тенденци змiни репутацiйного ризику шляхом ви-рiшення прямо! задачi.
Когштивна модель репутацiйного ризику може бути представлена у виы^ параметричного функцюналь-ного графа Ф :
де
Фп = X, ^, 0), G = (V, Ж) - знаковий орiентований граф;
Х = {х} - множина показниюв оцiнки концептiв когштивно! моделi, I = 1, п;
£ = {/¡} - функцш зв'язку мiж концептами;
0 {0г} - простiр значень показникiв оцшки концеп-тiв когштивно! моделi.
Для моделювання нами обрано систему аналiзу ситуаций та пiдтримки прийняття ршень на основi ког-нiтивних карт «Канва», перевагами яко!, порiвняно з ш-шими системами когнiтивного моделювання, е можли-вiсть врахувати поточний стан об'екта управлшня, нала-штувати вагу зв'язку мiж факторами, провести додатковi експертнi процедури з метою зменшення суб'ективiзму когштивно! моделi.
Для обгрунтування вибору управлiнських впливiв при розробщ сценарив пропонуеться застосувати метод iмпульсного моделювання. Оцiнити достовiрнiсть скла-дених сценарив пропонуеться на основi показникiв консонансу, розрахованих у систему «Канва».
Етап 4. Вир1шення обернено! задачi
На останньому етапi моделювання в рамках вирь шення обернено! задачi передбачаеться розробка варь антiв стратегiй управлiння репутацiйним ризиком шдприемства-посередника та практичних рекомендаци щодо '1хньо'1 реалшаци.
Завдання розробки стратеги управлшня репута-цiйним ризиком шдприемства-посередника полягае в
тому, щоб вцнайти таку стратегiю и^ <=и§, застосу-
вання яко! для отримання прогнозу розвитку ситуаци переводить ситуащю з початкового у цкьовий стан.
Сценарне дослцження рiзних стратегiй досягнен-ня мети здшснюеться в iнформацiйнiй системi «Канва» в пiдсистемi порiвняння сценарив розвитку ситуаци.
Методику дослцження з питань моделювання ощнювання та управлшня репутацшним ризиком шдприемства-посередника та шструментарш, що пропонуеться для застосування, можливо подати у виглядi концептуально! схеми (рис. 2).
ВИСНОВКИ
Отже, у стати сформульовано концептуальш засади моделювання ощнювання та управлшня репутацшним ризиком шдприемств-посередниюв: окреслеш цш моделювання, визначеш особливост предметно! област дослiдження, що обумовлюють застосування шструменпв моделювання, визначено послiдовнiсть моделювання та обгрунтовано вибiр методiв для вико-ристання в оцiнюваннi та управлшш репутацiйним ризиком. Запропоноваш пiдходи будуть використанi при подальшш розбудовi когнiтивно! моделi репутацiйного ризику шдприемства-посередника. ■
Л1ТЕРАТУРА
1. Авдеева З. К. Эвристический метод концептуальной структуризации знаний при формализации слабоструктурированных ситуаций на основе когнитивных карт / З. К. Авдеева,
Необхщьпсть удосконалення оцшювання та управлЫня репутацшним ризиком шдприемства-посередника
Рис. 2. Концептуальна схема процесу моделювання оцiнювання та управлiння репутацiйним ризиком
шдприемства-посередника
Джерело: авторська розробка.
С. В. Коврига // Управление большими системами. - 2010. -№ 31. - С. 6-34.
2. Ващенко Н. Д. Прогнозирование на основе растущих пирамидальных сетей / Н. Д. Ващенко, В. П. Гладун, В. Ю. Величко // Программные продукты и системы. - 2002. - № 2. - С. 21-26.
3. Величко В. Ю. Алгоритм побудови зростаючих трамн дальних мереж у паралельному обчислювальному середовищi / В. Ю. Величко // Комп'ютерш засоби, мережi та системи. - 2011. -№ 10. - С. 50-57.
4. Гладун В. П. Структуризация и анализ данных в растущих пирамидальных сетях / В. П. Гладун, Н. Д. Ващенко, В. Ю. Ве-
<С т
2
о
=Т
о
о
<
о
Ш
личко, Ю. Г. Ткаченко // Системы дослщження та шформацшн технологи. - 2004. - № 1. - С. 82-92.
5. Грабарев А. В. Програмна реалiзацiя та сценарне дошдження розробленоТ нечптоТ когытивноТ моделi / А. В. Грабарев // Ефективна економка. - 2012. - № 1 [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://www.economy.nayka.com. ua/?op=1&z=1178
6. Слкеева О. К. Теоретико-методологiчнi аспекти мате-матичного моделювання соцiально-економiчних систем : моно-графiя / О. К. ёлкеева. - Днiпропетровськ : Наука i освгга, 2009. -388 с.
7. Семенча I. €. 1нтелектуальний аналiз менеджменту систем : монографiя / I. ё. Семенча, К. Ф. Ковальчук. - Днтропе-тровськ : Бiла К. О., 2011. - 132 с.
8. Луценко Е. В. Типовая методика и инструментарий когнитивной структуризации и формализации задач в СК-анализе / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - Краснодар: КубГАУ, 2004. - № 01 (003). - С. 388-414 [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://ej.kubagro. ru/2004/01/pdf/16.pdf
9. Семенча И. Е. База знаний основных социально-экономических и общенаучных терминов в помощь руководителю: терминологический словарь-справочник / И. Е. Семенча. -Днепропетровск : Маковецкий Ю. В., 2010. - 88 с.
10. Семенча I. €. Розробка понятмноТ бази знань з метою дослщження менеджменту систем / I. ё. Семенча, В. Ю. Величко // Вкник Днтропетровського уыверситету. Серiя «Економка». -2010. - Випуск 4 (1). - С. 134-138.
11. Система интеллектуального анализа данных CONFOR [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.aduis.com.ua
12. Гладун А. Я. Использование тезауруса предметной области как инструмента представления знаний при повышении эффективности проблемно-ориентированного поиска в Web / А. Я. Гладун, Ю. В. Рогушина // Штучний штелект. -2010. - № 3. - С. 462-472.
Semencha, I. Ye., and Kovalchuk, K. F. Intelektualnyi analiz menedzhmentusystem [Intelligent analysis management systems]. Dnipropetrovsk: Bila K. O., 2011.
Semencha, I. E. Baza znaniy osnovnykh sotsialno-ekonomi-cheskikh i obshchenauchnykh terminov v pomoshch rukovoditelyu: Terminologicheskiy slovar-spravochnik [The knowledge base of basic socio-economic and general scientific terminology to help head: Glossary Directory]. Dnepropetrovsk: Izd-vo «Makovetskiy», 2010.
Semencha, I. Ye., and Velychko, V. Yu. "Rozrobka poniatiinoi bazy znan z metoiu doslidzhennia menedzhmentu system" [Development of conceptual knowledge base to research management systems]. Visnyk Dnipropetrovskoho universytetu. Seriia "Ekonomika", no. 4 (1) (2010): 134-138.
"Sistema intellektualnogo analiza dannykh CONFOR" [Data Mining System CONFOR]. http://www.aduis.com.ua
Vashchenko, N. D., Gladun, V. P., and Velichko, V. Yu. "Prog-nozirovaniye na osnove rastushchikh piramidalnykh setey" [Forecasting on the basis of growing pyramidal networks]. Program-mnyeprodukty isistemy, no. 2 (2002): 21-26.
Velychko, V. Yu. "Alhorytm pobudovy zrostaiuchykh piramidalnykh merezh u paralelnomu obchysliuvalnomu seredovyshchi" [Algorithm for constructing growing pyramidal networks in parallel computing environment]. Kompiuterni zasoby, merezhi ta sys-temy, no. 10 (2011): 50-57.
Yelisieieva, O. K. Teoretyko-metodolohichni aspekty mate-matychnoho modeliuvannia sotsialno-ekonomichnykh system [Theoretical aspects of mathematical modeling of socio-economic systems]. Dnipropetrovsk: Nauka i osvita, 2009.
Науковий керiвник - Семенча I. €., доктор економiчних наук, професор, професор кафедри баншсько'Т справи Днтропетровського нацюнального ушверситету ím/ Олеся Гончара
REFERENCES
Avdeyeva, Z. K., and Kovriga, S. V. "Evristicheskiy metod kontseptualnoy strukturizatsii znaniy pri formalizatsii slabostruk-turirovannykh situatsiy na osnove kognitivnykh kart" [Heuristic method of conceptual knowledge in structuring the formalization of poorly structured situations on the basis of cognitive maps]. Up-ravlenie bolshimi sistemami, no. 31 (2010): 6-34.
Gladun, V. P. et al. "Strukturizatsiya i analiz dannykh v ras-tushchikh piramidalnykh setyakh" [Structuring and analysis of data in growing pyramidal networks]. Systemni doslidzhennia ta informatsiini tekhnolohii, no. 1 (2004): 82-92.
Gladun, A. Ya., and Rogushina, Yu. V. "Ispolzovaniye tezau-rusa predmetnoy oblasti kak instrumenta predstavleniya znaniy pri povyshenii effektivnosti problemno-oriyentirovannogo poiska v Web" [Using the thesaurus domain as a knowledge representation tool in improving the efficiency of problem-oriented research on the Web]. Shtuchnyiintelekt, no. 3 (2010): 462-472.
Hrabariev, A. V. "Prohramna realizatsiia ta stsenarne doslidzhennia rozroblenoi nechitkoi kohnityvnoi modeli" [Software implementation and scenario studies developed fuzzy cognitive model]. http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=1178
Lutsenko, E. V. "Tipovaya metodika i instrumentariy kogni-tivnoy strukturizatsii i formalizatsii zadach v SK-analize" [Typical methods and tools of cognitive structuring and formalization of tasks in the IC-analysis]. http://ej.kubagro.ru/2004/01/pdf/16.pdf
