Purpose. Development of the method of KPI tree transformation into the decision tree to be used in BSC. Methodology. Creating mathematical model of inverse calculations to achieve the above purpose. Findings. Mathematical tool of the inverse computation to transform the tree of KPI indicators in the decision tree for application was developed. The Balanced ScoreCard concept appeared 15 years ago. But even now many companies face a great amount of problems during its implementation due to unavailability of clear methods and tools. There is a list of problems that appears during the implementation process: suitable performance indicators definition and calculation methods, connection of indicators in different management levels, decision preparation based on the hierarchy of goals, intuition influence on the decision-making rocess, decision-making support systems design and so on. To solve this problem an enterprise should develop new formalized methods and tools and find new indicators that can be decomposed easily and utilized in the decision-making process. Originality. For the first time the method of inverse calculations was adapted for extending functionality of ballanced scorecard. Practical value. The method shown in this paper can be used independently, without the formation of cards, within the BSC framework. This method allows improving such class of enterprise information systems as Business Performance Management.

Purpose. Development and construction of economic-mathematical forecasting model of exchange rates by means of neural networks for definition of exchange rates behavior on the Internet market taking into account factors of technical and fundamental analyses. Methodology. For solution of this goal methods of the comparative analysis, systematic comprehensive approach and methods of economic-mathematical modeling by means of neural networks were used. Findings. Research of major factors by tools available to do a forecast concerning fluctuations of exchange rates in the future was carried out. We have defined that the exchange rates behavior is influenced by rather large number of factors relating to methods of fundamental and technical analyses. It was established that any factors cannot guarantee 100 % reliability in a forecast. Only application of a comprehensive approach insures high degree of forecast accuracy. Economic-mathematical forecasting model of exchange rates with the neural networks for the purpose of implementation of a comprehensive approach was offered and constructed. It has allowed complex indicators of fundamental and technical analyses. On the basis of technical and fundamental analyses indicators of exchange rates behavior on the Internet market the group of factors which have numerical measurement was created. Justification of mathematical apparatus of neural networks as optimum for construction economic-mathematical model for the performance of forecasts and taking into account the purpose put in this work was executed. On the basis of the created group of factors construction of economy was executed - mathematical model of funds of neural networks, for which entrance data on the selected factors move and on exit look-ahead value of exchange rates turns out. Originality. Construction of economic-mathematical forecasting model of exchange rates for Internet market was executed by neural networks which unlike the existing considering groups of ten factors, such as: the index of the relative size of the prices, the index of simplification of the market, the index of Dow Jones, the "Standard and powers" index, the New York stock exchange index, indices of the American stock exchange, the RSI indicator, the average index of the directed movement ADX, the index of off-exchange turn, the stochastic indicator. Practical value. The practical significance of these results is the possibility of increasing the accuracy of the forecast of exchange rates on the Internet market by the use of advanced mathematical apparatus, which was based on the expanded set of factors affecting the fluctuations of exchange rates.

Досліджено проблему просторового розміщення шкіл у контексті регіонального розвитку. Проаналізовано чинники розміщення шкіл як продуктивних сил регіону. Обгрунтовано соціальну неприйнятність витратного підходу до редизайну системи розміщення шкіл на прикладі м. Стаханов Луганської області.

Вирішено проблему типологізації регіонів за рівнем науково-технічного розвитку (НТР), що надає можливість враховувати ступінь зв'язку між факторами, які впливають на розвиток. Обгрунтовано доречність застосування когнітивного підходу до досягнення поставленої задачі. Виділено групу факторів (концептів), що впливають на рівень науково-технічного розвитку регіону та встановлено зв'язки між ними. Визначено місце кожного фактора в загальному ланцюзі концептів. Розроблено знакову когнітивну карту типологізації регіонів за рівнем НТР.

Purpose - development of method for determining the optimal stock of products, which would allow combining several models of optimal order quantity estimation, excluding errors of each composing model. The analytical model that allows averaging the estimation results obtained by means of statistical and Wilson models is designed. Optimization approach to the problem ensures uniqueness of obtained results and provides proper and unambiguous solution. It is statistically substantiated and experimentally confirmed that the statistical and Wilson models, designed to determine the optimal order quantity provide far different results. The capacity of combining the results of these calculations in a single complex is examined. For the first time the difference between the data obtained by means of Wilson and statistical models is defined. A formula of combining the results into a single package assuring unification of both approaches is developed. The optimal order supply for each product type on the criteria minimum of unsold goods storage costs or maximum of sale profit or minimum amount of unit storage can be defined having the following consumption parameters: overall demand statistics, net cost plus additional storage costs per unit of product, delivery and placing goods costs, stock capacity, the amount of stock remains, deficit matrix for each commodity type and sales profit per product type. Moreover, consideration of warehouse capacity allows determining the product that ensures maximum of sale profit. The method had been tested on real business data.

Розглянуто питання моделювання сталого розвитку регіонів (СР). Зазначено, що питанням моделювання сталого розвитку регіонів уже достатньо тривалий час займаються як вітчизняні, так і закордонні науковці. Але ця тема й нині залишається актуальною. Наголошується про важливість збереження екологічного стану країни взагалі та регіонів зокрема, про необхідність гармонійного розвитку соціальної, економічної та екологічної сфер. Літературний аналіз наукових робіт у напрямі дослідження також наводить роботи дослідників і підходи до моделювання СР регіонів, які були представлені декілька десятиліть тому. Надано огляд моделей, які вже були запропоновані науковцями та дослідниками, та відзначено переваги і недоліки цих моделей. Підсумовуючи проведений аналіз літературних досліджень, виділено низку проблем, які все ще не є вирішеними при моделюванні СР регіонів. Мета роботи - усунути наявні протиріччя в моделюванні СР і запропонувати альтернативний підхід у моделюванні, який базується на встановленні надійного взаємозв'язку між основними показниками діяльності регіону у трьох сферах: економічній (ЕС), екологічній (ЕкС) і соціальній (СС). Відповідно до поставленої мети висунуто гіпотезу про можливість застосування інструменту нейронних мереж (НМ) із метою формування надійних зв'язків між показниками СР і виконанням подальшого моделювання. Наведено аргументи щодо використання НМ для досягнення поставлених цілей. Із метою побудови НМ сформовано систему вхідних і вихідних параметрів за трьома сферами: ЕС, СС та ЕкС. При виборі факторів ураховано попереднє опубліковане дослідження, у якому було проведено кореляційний аналіз факторів стійкого розвитку та відібрано найбільш впливові. Основою для навчання НМ слугували статистичні дані СР України з 2004 до 2018 р. Виконано побудову трьох НМ: ЕС, СС та ЕкС. Для навчання мереж використано лише 70 відсотків даних із вибірки, інші використано для тестування. У результаті побудовані НМ показали високу ступінь якості прогнозу і можуть бути надалі успішно використані для моделювання показників СР регіонів. Побудовані НМ здатні визначати показники СР, які представлені основними макроекономічними показниками регіону, на основі значної кількості вхідних параметрів. Причому такий підхід надасть можливість не тільки моделювати СР, а й визначати, якою мірою той чи інший фактор на нього впливає.