У даній статті розглянуто внутрішні та зовнішні причини банкрутства суб'єктів господарювання за сучасних умов. Визначено основні їх ознаки та види. Досліджено та опрацьовано ознаки стійкої фінансової неспроможності господарюючого суб'єкта. Виявлено небезпеки та загрози, які впливають на фінансову безпеку підприємств, а також джерела таких негативних впливів. Визначено основні проблеми та окреслено завдання, які необхідно вирішити задля забезпечення та підтримки фінансової безпеки суб'єкта господарювання.Ключові слова: банкрутство, фінансова неспроможність, фінансова безпека, причини банкрутства, види банкрутства.BONDAR O., RZAYEVA T.

УДК 514.18 Поплавський О.А., Бондар О.А., д. екон. н., професор Павлов С.В., Поплавська А.А., студентка ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ СПОТОВИХ І Ф'ЮЧЕРСНИХ БІРЖОВИХ РИНКІВ Київський національний університет будівництва i архітектури В даній статті детально розглянуто особливості роботи автоматизованих систем допомоги прийняття рішень при роботі на спотових та ф'ючерсних біржових ринках. У контексті нових енергетичних цілей ЄС, однією з яких, є міжрегіональне співробітництво ринків електропостачання. Румунський енергетичний ринок сьогодні є одним з основних інструментів просування та реалізації внутрішнього енергетичного ринку в ЄС, як частина механізму взаємозв'язку на регіональному рівні, що представляє особливий інтерес. Зміну вартості ціни електричної енергії важко прогнозувати оскільки вона залежить від багатьох факторів, які в свою чергу, по своїй природі мають нелінійний вплив. За останні роки було розроблено багато автоматизованих систем на основі машинного навчання та систем штучного інтелекту, але незважаючи на існуючі методики прогнозування, розроблені аналітичні системи та програмні продукти, тільки незначна кількість із них здатна надати адекватний результат рішення проблеми. Суттєві переваги на сьогоднішній день серед існуючих методик мають нейронні мережі, тому в даному досліджені запропоновано універсальну архітектуру для задач підтримки прийняття та прогнозування рішень автоматизованою системою для спотового і ф'ючерсного біржових ринків. Ключові слова: інтелектуальні системи, автоматизовані системи, штучний інтелект, спот, біржа, ф'ючерс, машинне навчання, нейронна мережа Вступ. Системи штучного інтелекту (ШІ) застосовуються для вирішення завдань апаратного або програмного моделювання тих видів людської діяльності, які вважаються інтелектуальними. Не залишається в стороні і фінансова сфера: з'являються все нові інструменти, як онлайнсервіси або роботи-консультанти [1,2], які допомагають приймати інвестиційні рішення і управляти активами, крім того, поширення набувають квантові фонди, в яких рішення про інвестиції приймаються автоматично на основі математичних моделей та предкативних методів аналізу для прогнозування [3][4][5][6][7].