Цель статьи - предложить рекомендации по совершенствованию системы показателей сбалансированности региональной транспортной инфраструктуры. Методология статьи основывается на теоретическом обобщении, структурном анализе и системном подходе. Были проанализированы состояние моделей сбалансированности региональных транспортных систем, показатели для оптимизации транспортной инфраструктуры, разработана система показателей сбалансированности транспортной системы. Были даны рекомендации, являющиеся новизной статьи. Сделан вывод, что применение системы показателей сбалансированности для оптимизации региональной транспортной инфраструктуры позволяет учитывать разные аспекты функционирования и развития транспортного комплекса. Каждая группа показателей должна оцениваться по ее гибкости и адаптивности, что представляет собой опцион, имеющий инвестиционную цену. Адекватный анализ показателей помогает выявить проблемные зоны, определить приоритеты в развитии и планировании инвестиций.
В данной статье описываются особенности методов управления организацией и их роль в бизнес-процессах предприятий оптовой торговли на современном этапе становления отечественного рынка. Определены объекты, субъекты, меры повышения эффективности и их влияние на процесс реализации продукции и финансовое состояние предприятия в целом, а также рассмотрены имеющиеся подходы к повышению эффективности управления бизнесом на примере предприятий оптовой торговли. Объектом исследования послужили современные предприятия оптовой торговли, методы повышения эффективности управления бизнес-процессами данных предприятий и особенности их применения в условиях неопределенности внешней среды, а предметом - методы повышения эффективности управления и их влияние на функционирование предприятия в условиях неопределенности внешней среды. Также в процессе написания данной статьи авторами был изучен комплекс мер по повышению эффективности, применяемых на предприятиях оптовой торговли, и выдвинуты предложения по его оптимизации в рамках повседневной деятельности организаций данного типа.
В условиях усиливающейся макроэкономической нестабильности и волатильности финансовых рынков оптимизация финансового левериджа приобретает ключевое значение для обеспечения устойчивости и конкурентоспособности компаний. В статье рассматриваются теоретико-методологические основы оптимального управления структурой капитала, обобщаются классические и современные подходы - от trade-off и pecking order теорий до моделей реальных опционов и робастной оптимизации. Предложена концептуальная модель оптимизации левериджа, основанная на динамическом стохастическом управлении с учётом макроэкономических рисков, издержек финансовых затруднений и трансакционных ограничений. Особое внимание уделено интеграции различных методик в единую систему, включающую сценарный анализ, стохастическое моделирование, элементы рыночного тайминга и робастные процедуры. Представленный интегративный подход позволяет формализовать адаптивную стратегию управления долговой нагрузкой, минимизировать стоимость капитала и ограничить потери в стрессовых условиях.
Цель исследования - раскрыть роль и значение математических методов в современной экономической теории и практике. Задачи исследования включали анализ применения математического моделирования, статистических методов, эконометрики и других математических инструментов в различных областях экономики. В результате исследования выявлено, что математика позволяет формализовать экономические процессы, строить прогнозы, оптимизировать решения и проводить количественный анализ экономических явлений. Практическая значимость исследования заключается в демонстрации необходимости математической подготовки для специалистов в области экономики и финансов, а также в обосновании применения математических методов для повышения эффективности экономических решений.
Подход Байеса очень широко используется в и современном анализе, а также моделировании. Его можно встретить при измерении аналитических данных; в эконометрическом анализе; в регуляризации задач нейросетевого моделирования; при осуществлении программного обеспечения с использованием интервальных вероятностей; при оценке финансового состояния организаций при процедуре их кластеризации на нейронных сетях; при оценке воздействий внешних шоков на макроэкономические показатели экономического уровня страны; при прогнозировании и оценке операционных IT-рисков.