| Анотація: | Методологія дослідження. Результати отримані за рахунок застосування методів: абстракції – при визначенні сутності категорії «ризик»; аналізу й синтезу – при висвітленні сутності ризиків аграрних підприємств; логічного й історичного – при дослідженні процесу еволюції підходів до визначення ризиків аграрних підприємств; метод класифікацій – при зведенні наявних підходів до математичних методів оцінювання ризиків в групи; загального й особливого – при встановленні єдності існуючих методів оцінки ризиків; порівняння – для визначення переваг та недоліків видів математичної оцінки величини ризиків; абстрактно-логічного аналізу – для узагальнення та формулювання висновків. Результати. Встановлено, що на тлі великої кількості визначень ризику у науковій літературі відсутнє його усталене розуміння. Проаналізовано суттєві особливості аграрного виробництва та визначено їх вплив на формування ризиків аграрних підприємств. Виявлено сутнісні ознаки ризиків аграрних підприємств та їх особливостей. Проаналізовано зміст основних сучасних методів оцінки та моделювання ризиків стосовно підприємств агропромислового комплексу (детерміністичного методу, статистичного методу, ймовірнісно-статистичного методу, теоретико-імовірнісного методу, логіко-лінгвістичного методу, методу імітаційного моделювання, експертного методу, методу нечітких множин) та виділені їх особливості. Показано переваги використання для оцінки ризиків аграрних підприємств методів нечіткої логіки. Наведено алгоритм оцінки ризику на основі методу нечіткої логіки. Новизна. На основі теоретичних та аналітичних узагальнень щодо математичних методів оцінки ризиків аграрних підприємств обґрунтовано можливість використання математичного апарату нечіткої логіки та логіко-лінгвістичного моделювання для оцінки вихідної інформації, яка має нечіткий, невизначений та ймовірнісний характер Практична значущість. Вирішальним для розробки та впровадження заходів щодо запобігання ризикам на сільськогосподарських об’єктах є розробка методики виявлення та опису джерел небезпеки, а також умов їх прояву під час експлуатації цих об’єктів. Обмеженість і якість наявних науково-методичних матеріалів не відповідає практичним потребам. У зв’язку з цим перспективним видається використання логіко-лінгвістичного моделювання для оцінки ризиків. Така оцінка подання нечіткої інформації є найбільш прийнятною, оскільки дає можливість формалізувати знання експертів у зручній семантичній формі. |
| Література: | - 1. Hertz, D.V. (1964). Risk analysis in capital investment. Harvard Business Review, 42 (1), 95-106. Retrieved from https://hbr.org/1979/09/risk-analysis-in-cap-ital-investment
- 2. Kenett, R. (2000). Towards a grand unified theory of risk. Operational Risk. London: Informa Business Publishing.
- 3 Knight, F.H. (1921). Risk, Uncertainty, and Profit. Hart, Schaffner, and Marx Prize Essays, 31. Labrary of Economics and Liberty. Boston and New York: Houghton Mifflin. Retrieved from: http://www.econlib.org/library/Knight/knRUP.html
- 4. Barry, P.J. (1984). Risk Management in Agriculture: Iowa State University Press Ames, Iowa doi.org/10.2307/1241100
- 5. Catlett, L. & Libbin, J. (2007): Risk Management for Agriculture: A Guide to Futures, Options, and Swaps. Thomson Corporation, New York.
- 6. Hardaker, J.B., Huirne, R.B.M., Anderson, J.R., & Lien, G. (2004). Coping wth Risk in Agriculture. CABI, Wallingford.
- 7. Vlek, C., & Stallen, P.J. (1980). Rational and personal aspects of risk. Acta Psychologica, 45, 273-300.
- 8. Dubois, D., & Prade, H. (2014). Possibilistic logic-an overview. In: Siekmann, J.H. (ed.) Computational Logic. Handbook of the History of Logic, 9, 283-342. Elsevier, Amsterdam.
- 9. Zadeh, L.A., Fu, K.S., Tanaka, K. & Shimura M. eds. (1975). Fuzzy Sets and Their Applications to Cognhive and Decision Processes. New York: Academic Press.
- 10. Nemcev, V.N. (2011). Novye aspekty risk- menedzhmenta predpriyatiya v usloviyakh innovatsion- nogo razvitiya. Ekonomicheskie issledovaniya, 4, 1-3. Retrieved from https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:027034:13927245
|
Архів