Download to read offline
Аналіз існуючих підходів до моделювання розвитку ІТ-компаній
- 1. АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ ПІДХОДІВДО МОДЕЛЮВАННЯ РОЗВИТКУ ІТ- КОМПАНІЙ Виконала : студентка Харківського національного економічного університету ім. Семена Кузнеця Голець Аліна Іванівна Тези на тему:
- 2. • Мета роботи—дослідити та оцінити сучасні методи моделювання розвитку ІТ- компаній, визначити їхні переваги, недоліки та сфери застосування. • Аналізуються підходи до моделювання, їхні переваги й недоліки, а також можливості адаптивних моделей, що враховують швидкі зміни в ІТ-секторі. Виявлено, що для досягнення максимальної ефективності необхідний комплексний підхід, який поєднує кілька методів. Отримані результати можуть сприяти покращенню стратегічного управління в ІТ-бізнесі.
- 3. Основні методи моделювання 1.Системна динаміка 2.Агентне моделювання 3.Економетричні методи 4.Адаптивні моделі
- 4. Системна динаміка • Аналіздовгострокових тенденцій. • Врахування взаємозв'язків між ключовими показниками. • Недоліки: не враховується поведінковий фактор.
- 5. Агентне моделювання • Досліджуєсистему через агентів (співробітники, клієнти, партнери). • Гнучкість у моделюванні поведінки окремих елементів. • Недоліки: високі обчислювальні витрати.
- 6. Економетричні методи • Використаннястатистичних та математичних моделей. • Висока точність прогнозів. • Недоліки: складність адаптації до швидких змін.
- 7. Адаптивні моделі • Використаннямашинного навчання, нейромереж, AI. • Самонавчання моделей при зміні ринку. • Приклади застосування: прогнозування попиту, автоматизоване фінансове управління.
- 8. Порівняння методів Параметр Системна динаміка Агентне моделювання Економетричні методи Адаптивні моделі ГнучкістьСередня Висока Низька Висока Точність прогнозу Висока Висока Висока Дуже висока Обчислювальні витрати Низькі Високі Середні Високі
- 9. Висновок • Таким чином,жоден із розглянутих підходів не є універсальним, і ефективне моделювання розвитку ІТ-компаній потребує комплексного використання методів. Комбінація різних методів, включаючи системну динаміку, агентне моделювання, економетричні аналізи та адаптивні алгоритми, дозволяє отримати більш точні прогнози та покращити управлінські рішення
- 10. Література 1. Дроздов К.Імітаційне моделювання як метод соціологічного аналізу. URL:https://elibrary.kdpu.edu.ua 2. Bonabeau, E. Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. URL : https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.082080899 3. Гур'янова Л. С. Економетрика : навчальний посібник для студентів напряму підготовки "Економічна кібернетика" всіх форм навчання / Л. С. Гур'янова, Т. С. Клебанова, О. А. Сергієнко, С. В. Прокопович. – Х. : ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2015. – 384 с. 4. Smith J. The Impact of Artificial Intelligence on IT Companies: A Comprehensive Study. Journal of Computational Intelligence, 15(3), 45-60. 5. Johnson, M. (2021). Dynamic Systems and IT Forecasting. Technology and Business Review, 12(1), 88-99. 6. Wang, T., & Chen, H. (2021). Hybrid Approaches for IT Growth Modeling. Emerging Trends in Computational Analysis, 5(2), 75-90.