Статья

Наименование	Виртуальная система оперативной диагностики сервисных организаций
Авторы	Шиков Н. Н., к. т. н., доц. Мова Е. В., к. э. н., доц. Шиков Р. Н., инж.
Раздел	Математические, статистические и инструментальные методы в экономике
Год	2025	Выпуск	20	Страницы	39 - 46
УДК	519.66:517.44			EDN	GYXCCU
Аннотация	В статье акцентировано внимание на особенностях диагностирования деятельности сервисной организации и решении задачи оперативного распознавания причин финансовой дестабилизации с использованием платформы виртуальных систем. На модель возложена задача распознавания опережающими темпами негативных явлений, вызванных отклонениями внешних и внутренних факторов от нормативных. Недорогие аппаратно-программные средства диагностики динамических систем можно создать, сочетая работу нейронных сетей по оценке уровней финансовой устойчивости с возможностями регрессионных моделей при распознавании дестабилизирующих факторов. Действенными приемами виртуальной системы, увеличивающими ее быстродействие и точность, являются: 1) установление весового вклада факторов при их отборе для отражения финансового состояния организации; 2) использование результатов решения нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих операционную деятельность малого предприятия, для обучения нейросети; 3) безынерционная идентификация дестабилизирующих факторов финансового состояния предприятия.
Реферат	Цель. Создание виртуальной системы, позволяющей оперативно диагностировать стадии развивающихся негативных производственно-экономических явлений в сложных условиях, вызванных вариацией внешних и внутренних факторов сервисных организаций. Методика. Использование нейросетевых методов моделирования и системного анализа динамических систем, методов прогнозирования ситуаций и распознавания дестабилизирующих факторов с помощью регрессионных моделей. Научная новизна. Научная новизна предложенного подхода состоит в выборе структуры виртуальной системы диагностики (комбинированной функциональной структуры: модель, реальный объект и индикативные его параметры), сочетающей динамические свойства моделей малых предприятий и безынерционные качества регрессионных уравнений, обеспечивающих в комплексе распознавание причин финансовой дестабилизации и использование их опережающих свойств для принятия управленческих решений. Практическая значимость. Создание недорогих аппаратно-программных комплексов, обеспечивающих получение диагностической опережающей информации о причинах дестабилизации финансовой устойчивости сервисных организаций и использование ее для преодоления негативных последствий.
Ключевые слова	нейросетевая модель, диагностические факторы, вес факторов, производственная функция, регрессионный анализ, виртуальная система.
Финансирование
Список источников	1. Кретова Н. В., Нетесова С. И. Финансовая устойчивость компании в контексте оценки ее финансово-хозяйственной деятельности // Молодая наука Сибири: электрон. науч. журн. 2021. № 1 (11). C. 656–661. EDN KRVLXC 2. Давлетшина С. М., Мендель О. П. Оценка финансового состояния организации (предприятия): учебное пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун‐т. Уфа: УГАТУ, 2021. URL: https://www.ugatu.su/media/uploads/MainSite/Ob%20universitete/Izdateli/El_izd/2021‐153.pdf. 3. Горбатков С. А., Фархиева С. А. Нейросетевая модель диагностики стадий развивающегося банкротства корпораций // Финансы: теория и практика. 2018. № 22 (3). С. 112–123. DOI: 10.26794/2587-5671-2018-22-3-112-123 4. Ростовцев В. С. Искусственные нейронные сети: учебник. Киров: Изд-во ВятГУ, 2014. 208 с. 5. Шиков Н. Н., Бойко Н. З., Шиков Р. Н. Вероятностный признак финансовой дестабилизации предприятий сервисного обслуживания //Экономический вестник ДонГТУ. 2023. № 15. С. 60–67. 6. Шиков Н. Н., Припотень В. Ю. Оперативная финансовая устойчивость аптечных сетей // Торговля и рынок. 2018. Т. 2. № 3 (47). С. 104–114.
Полный текст