Assessment of joint stock companies finance security risks in Ukraine

Management of Non-current Assets and Capital Investments in Enterprises of the Agro-industrial Sector: A Case Study of Ukraine

“…However, approaches to understanding the essence of such management are debatable and can be interpreted differently by different researchers. In particular, it is necessary to note the significant contribution to the study of practical aspects of enterprise asset management, which was made in the works of such scientists as N. Barabash [3], A. Boiar [4], R. Mann [5], I. Oleksandrenko [12], T. Shmatkovska [16], O. Stashchuk [17], V. Varenyk [19], V. Yakubiv [20], V. Zhuk [21] and others.…”

Introduction of NSFR Ratio in the Activities of Commercial Banks in Ukraine

“…However, the views of a group of scientists who are critical of the application of the most controversial of these indicatorsthe ratio of instant liquidity, arguing that his high value contributes to excessive outflow of funds from active operations of the bank [3,11,23]. The same remarks, but from the standpoint of a critical review of all liquidity ratios, are expressed in studies of general approaches to the formation of corporate liquidity, including banks [6,21,24]. In this aspect, it should also be noted that research aimed at defining the essence of bank liquidity as an element of ensuring their financial stability in times of crisis, which are reflected in the methodological approaches to liquidity recommended by the Basel Committee [17,18].…”

Інноваційні Технології Штучного Інтелекту В Управлінні Логістикою Соціальних Підприємств

“…Необхідно зазначити, що зважаючи на виявлені проблеми, найбільш ефективним в даний час можна вважати застосування штучного інтелекту у схемах випереджувальної логістики для підвищення ефективності та точності управління логістичними процесами соціальних підприємств. За такого підходу він здатний аналізувати великі обсяги даних та спостерігати за змінами в реальному часі, що дозволяє передбачити можливі проблеми або відхилення в ланцюгах постачання [12]. Штучний інтелект також використовує алгоритми машинного навчання для створення моделей попиту та ефективного планування запасів, що дозволяє соціальним підприємствам підготуватися до змін в попиті.…”