Browsing by Author "Kernasyuk, Y."
Now showing 1 - 4 of 4
Results Per Page
Sort Options
Item Вплив традиційної і біоенергетичної технології використання гною на економічну ефективність виробництва м’яса великої рогатої худоби(КНТУ, 2010) Кернасюк, Ю. В.; Kernasyuk, Y.В статті наведено результати досліджень оцінки впливу традиційної та біоенергетичної технології використання гною в сільському господарстві на економічну ефективність виробництва м’яса великої рогатої худоби. На основі системного підходу визначено економічний ефект та доведено перевагу комплексної технології біоенергетичної утилізації гною порівняно із традиційним його використанням в якості органічного добрива. Запропоновано пропозиції щодо внесення змін в методику бухгалтерському обліку та калькулювання витрат на побічну продукцію (гній). In the article results over of researches of estimation of influence of traditional and bio-power technology of the use of manure are brought in agriculture on economic efficiency of production of meat of cattle. On the basis of approach of the systems an economic effect is certain and advantage of complex technology of bio-power utilization of manure is well-proven by comparison to his traditional use as an organic fertilizer. Offered suggestion in relation to making alteration in methodology of record-keeping and calculation of charges on side products (manure).Item Науково-методологічні підходи до визначення собівартості виробництва та економічної ефективності продукції біоенергетичної утилізації гною(КНТУ, 2010) Кернасюк, Ю. В.; Kernasyuk, Y.В статті наведено результати наукових досліджень пошуку методичних підходів до визначення собівартості та оцінки економічної ефективності виробництва біогазу і біодобрив. Розроблено модель раціонального використання органічних відходів (гною) у тваринництві на основі комплексної його переробки та виробництва електроенергії, тепла, газоподібного палива, органічних біодобрив. Визначено економічну ефективність та окупність біогазової установки за двома методиками. In the article results over of scientific researches of search of the methodical going are brought near determination of prime price and estimation of economic efficiency of production of biogas and biofertilizers. The model of rational utilization of organic wastes (manure) is worked out in a stock-raising on the basis of his complex processing and production of electric power, heat, gaseous fuel, organic biofertilizers. Economic efficiency and recoupment of the biogas setting is certain after two methods.Item Нейронні штучні мережі як ефективний інструмент адаптивного прогнозування в аграрному секторі економіки(ЦНТУ, 2017) Кернасюк, Ю. В.; Kernasyuk, Y.Стаття присвячена дослідженню можливостей методу штучних нейронних мереж і його практичного застосування при розробці моделі прогнозу розвитку аграрного сектору економіки. Обґрунтовано теоретичний і методичний підхід до побудови моделі прогнозування сільськогосподарського виробництва на основі штучних нейронних мереж. Виявлені за допомогою кореляційного аналізу фактори впливу на виробництво валової продукції сільського господарства. Розроблено модель прогнозу виробництва валової продукції сільського господарства Кіровоградській області на середньостроковий і довгостроковий період. The purpose of the article is to provide scientific and methodological substantiation and development of a model for predicting the development of agricultural production in the Kirovohrad region on the basis of the application of artificial neural networks. The peculiarity of forecasting at the regional level is the need to take into account a significant number of exogenous and endogenous factors of influence. For prediction along with traditional methods of econometric analysis of time series it is expedient to use artificial neural networks. Correlation dependence of factors of development of the agrarian sector of the economy influencing the dynamics of gross agricultural production is determined. The theoretical model of forecasting of gross agricultural production is developed. According to research results, using the method of artificial neural networks and the software product of the analytical platform of the Deductor Academic 5.3.0.88 package, a methodical approach has been developed to construct a forecasting model for gross agricultural production. The essence of the proposed approach is based on a combination of methods of adaptive forecasting and the instrument of artificial neural networks. The methodical approach of adaptive forecasting of gross output of agricultural production is developed. The model of adaptive prediction based on artificial neural networks allows to take into account a significant number of factors of influence and tendencies in the development of ultra-complicated systems, which include agriculture, as well as to provide a lower error margin of forecast.Item Факторний аналіз рентабельності виробництва як основа моделювання альтернативних варіантів управлінських рішень(КНТУ, 2009) Лисенко, А. М.; Кернасюк, Ю. В.; Lysenko, A.; Kernasyuk, Y.В статті відображено механізм розробки альтернативних варіантів управлінських рішень на основі проведення факторного аналізу рентабельності виробництва продукції з використанням детермінованих моделей. Доведено, що за інших рівних умов підприємствам більш вигідно здешевити виробництво продукції, ніж підвищити ціну продажу. Розрахунки виконано з використанням інформації про стан тваринницьких галузей в сільськогосподарських підприємствах Кіровоградської області. In the article the mechanism from development of alternative variants of administrative decisions is represented on the basis of conducting of factor analysis of profitability of production of goods with the use of the determined models. It is demonstrated to that other things being equal to the enterprises more advantageous to reduce in price production of goods, than to raise the cost of sale. Calculations are realization with the use of statistical information of the consist of cattle-breeding branch in the agricultural enterprises of the Kirovograd region.