Моделювання величини доходу від реалізації продукції комунального підприємства

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПрокопович Леонід Борисович
dc.contributor.authorШевчук Сергій Валентинович
dc.contributor.authorProkopovich Leonid
dc.contributor.authorShevchuk Serhii
dc.date.accessioned2024-10-08T11:06:36Z
dc.date.available2024-10-08T11:06:36Z
dc.date.issued2024-03-25
dc.descriptionПрокопович, Л. Б. Моделювання величини доходу від реалізації продукції комунального підприємства = Modeling the amount of income from the sale of the utility company's products / Л. Б. Прокопович, С. В. Шевчук // Економіка та суспільство. – 2024. – № 61.
dc.description.abstractДосліджено завдання підвищення достовірності оцінювання рівня чистого доходу від реалізації продукції комунального підприємства. Проаналізована залежність величини чистого доходу від реалізації продукції від таких факторів, як: собівартість реалізованої продукції, інші операційні доходи. Наявність мультиколінеарності між факторами викликало потребу побудови регресійних моделей за методом найменших квадратів за кожним фактором. Також, були побудовані моделі за методом найменших квадратів після застосування до факторів методу головних компонент. В роботі розглянуті і моделі на основі машинного навчання. Були побудовані регресійні моделі на основі k-ближніх сусідів та бінарного дерева рішень. Найліпшої серед всіх досліджених регресійних моделей оцінювання рівня чистого доходу від реалізації продукції комунального підприємства виявилася модель бінарного дерева рішень.
dc.description.abstract1The task of increasing the reliability of estimating the level of net income from the sale of products of a utility company is studied. The dependence of the amount of net income from sales of products on such factors as cost of sales and other operating income is analyzed. The presence of multicollinearity between the factors necessitated the construction of regression models using the least squares method for each factor. To build a stepwise model, the paper uses a transformation based on the decimal logarithm. We also built models using the least squares method after applying the principal components method to the factors. To test the internal parameters of the regression models built using the least squares method for significance, we used the value of their p-values. All models where the primary data were transformed using the principal components method failed the significance test. After checking the internal parameters in order to find the best model, the obtained regression models were compared using the following indicators: coefficient of determination, Fisher's criterion, and average approximation error. As a result of the comparison, the logarithmic model was recognized as the best single-factor regression model by the least squares method. To solve the problem of increasing the reliability of estimating the level of net income from the sale of products of a utility company, the paper also considers models based on machine learning. Regression models based on k-nearest neighbors and a binary decision tree were built. To build models using machine learning methods, the initial data were standardized and transformed using the principal component method. When comparing the resulting models, it turned out that the two models based on machine learning methods have a smaller approximation error than the models based on the least squares method. The best regression model for estimating the level of net income from the sale of a utility company's products was the binary decision tree model. The coefficient of determination of this model was 0.987, and the value of the average approximation error was 0.91%.
dc.identifier.govdocDOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-61-118
dc.identifier.issn2524-0072 (Online)
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/8904
dc.language.isouk
dc.publisherЕкономіка та суспільство
dc.relation.ispartofseriesУДК; 657.9
dc.subjectдохід від реалізації продукції
dc.subjectкомунальні підприємства
dc.subjectрегресія
dc.subjectметод головних компонент
dc.subjectдерево рішення
dc.subjectk-ближніх сусідів
dc.subjectrevenue from sales of products
dc.subjectutility companies
dc.subjectregression
dc.subjectprincipal component method
dc.subjectdecision tree
dc.subjectk-nearest neighbors
dc.titleМоделювання величини доходу від реалізації продукції комунального підприємства
dc.title.alternativeModeling the amount of income from the sale of the utility company's products
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Prokopovich 27.pdf
Розмір:
337.16 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Статті (О та ЕА)