DSpace Institutional Repository of Vadym Hetman Kyiv National Economic University
 

iRKNEU >
Інститут інформаційних технологій в економіці >
Кафедра економіко-математичного моделювання >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/27481

Название: Several Methods for Evaluating the Investment Attractiveness of Small Innovation Enterprises
Другие названия: Деякі методи оцінювання інвестиційної привабливості малих інноваційних підприємств
Некоторые методы оценивания инвестиционной привлекательности малых инновационных предприятий
Авторы: Ignatova, Iuliia
Ігнатова, Юлія Володимирівна
Игнатова, Юлия Владимировна
Datsenko, Nataliia
Даценко, Наталія Володимирівна
Даценко, Наталия Владимировна
Rudyk, Nataliia
Рудик, Наталія Василівна
Рудик, Наталия Васильевна
Ключевые слова: small innovation enterprise
startup
descriptive statistics
density function
мале інноваційне підприємство
стартап
дескриптивна статистика
функція щільності розподілу
малое инновационное предприятие
стартап
дескриптивная статистика
функция плотности распределения
Submit Date: 2019-03-26T09:14:45Z
Issue Date: 2017
Издатель: Харківський національний економічний університет
Библиографическое описание: Ignatova Iu. V. Several Methods for Evaluating the Investment Attractiveness of Small Innovation Enterprises / Ignatova Iu. V., Datsenko N. V., Rudyk N. V. // Бізнес Інформ. – 2017. – № 4. – С. 171–178.
Краткий осмотр (реферат): An important factor of impact on the development and living abilities of small and medium-sized innovation enterprises, including startups, is the opportunity to evaluate their investment attractiveness. The main reason for the «failure» of such enterprises is the lack of instrumentarium to forecast the potential number of their customers, and therefore their financial results. The article suggests the number of projected customers as an indicator for evaluation of the investment attractiveness of small innovation enterprises. The authors propose to use a number of mathematical models on the basis of the instrumentarium of descriptive statistics and simulation modeling. The proposed models are built on the basis of the hypothesis of normality of the distribution law of random amounts of income clients and allow forecasting with high accuracy in relation to the day of week, and therefore evaluating the investment risks for potential investors.
Важливим фактором, що впливає на розвиток та життєдіяльність малих і середніх інноваційних підприємств, зокрема стартапів, є можливість оцінити їх інвестиційну привабливість. Основною причиною «провалу» таких підприємств є відсутність інструментарію для прогнозування потенційної кількості своїх клієнтів, а отже, і фінансових результатів. Як показник оцінювання інвестиційної привабливості малого інноваційного підприємства у статті пропонується розглядати кількість прогнозованих клієнтів. З цією метою запропоновано використовувати ряд математичних моделей на основі інструментарію дескриптивної статистики та імітаційного моделювання. Запропоновані моделі побудовано на основі гіпотези про нормальність закону розподілу випадкової кількості надходження клієнтів. Вони дозволяють здійснити прогноз високої точності залежно від дня тижня, а отже, і оцінити інвестиційні ризики для потенційних інвесторів.
Важным фактором, влияющим на развитие и жизнедеятельность малых и средних инновационных предприятий, в том числе стартапов, является возможность оценить их инвестиционную привлекательность. Основной причиной «провала» таких предприятий является отсутствие инструментария для прогнозирования потенциального количества своих клиентов, а значит, и финансовых результатов. В качестве показателя оценивания инвестиционной привлекательности малого инновационного предприятия в статье предлагается рассматривать количество прогнозируемых клиентов. С этой целью предложено использовать ряд математических моделей на основе инструментария дескриптивной статистики и имитационного моделирования. Предложенные модели построены на основании гипотезы о нормальности закона распределения случайного количества поступления клиентов и позволяют осуществить прогноз высокой точности в зависимости от дня недели, а значит, и оценить инвестиционные риски для потенциальных инвесторов.
URI: http://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/27481
ISSN: 2222-4459
Appears in Collections:Кафедра економіко-математичного моделювання

Files in This Item:

File Description SizeFormat
Ignatova_171.pdf718,55 kBAdobe PDFView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

 

DSpace Software Copyright © 2002-2010  Duraspace - Feedback