MANAGEMENT DEVELOPMENT TO POWERS OF THE PRODUCTION CAPITAL FUND OF THE BUILDING ENTERPRISE

In article are considered problems of the estimation and management development to powers of the main fund of the building enterprise. It is conducted critical analysis of the ways of the estimation to powers of the main fund, offered different author, and on this base is improved way, connected with choice leading link. The offered methods, allowing adjust the structure of the main fund of the building enterprise with provision for available beside it building technology

The bear in Eurasian plant names: Motivations and models

Ethnolinguistic studies are important for understanding an ethnic group's ideas on the world, expressed in its language. Comparing corresponding aspects of such knowledge might help clarify problems of origin for certain concepts and words, e.g. whether they form common heritage, have an independent origin, are borrowings, or calques. The current study was conducted on the material in Slavonic, Baltic, Germanic, Romance, Finno-Ugrian, Turkic and Albanian languages. The bear was chosen as being a large, dangerous animal, important in traditional culture, whose name is widely reflected in folk plant names. The phytonyms for comparison were mostly obtained from dictionaries and other publications, and supplemented with data from databases, the co-authors' field data, and archival sources (dialect and folklore materials). More than 1200 phytonym use records (combinations of a local name and a meaning) for 364 plant and fungal taxa were recorded to help find out the reasoning behind bear-nomination in various languages, as well as differences and similarities between the patterns among them. Among the most common taxa with bear-related phytonyms were Arctostaphylos uva-ursi (L.) Spreng., Heracleum sphondylium L., Acanthus mollis L., and Allium ursinum L., with Latin loan translation contributing a high proportion of the phytonyms. Some plants have many and various bear-related phytonyms, while others have only one or two bear names. Features like form and/or surface generated the richest pool of names, while such features as colour seemed to provoke rather few associations with bears. The unevenness of bear phytonyms in the chosen languages was not related to the size of the language nor the present occurence of the Brown Bear in the region. However, this may, at least to certain extent, be related to the amount of the historical ethnolinguistic research done on the selected languages

THE IMPACT OF THE BASIC ASSETS EFFICIENCY ON THE OF CONSTRUCTION PRODUCTS COST PRICE

In article are considered problems of the analysis of the influence mode to usages and conditions of the building technology and facilities to mechanizations on prime cost produced building product. It is offered original scheme intercropping the factors, in accordance with influence of the working expenses of the facilities of the lab our on prime cost of the building product. The offered methods of the estimation physical wear-out level of the building technology and competitiveness of the active part of production assets of the building enterprise

EXPENSESES OF THE BUILDING ENTERPRISE AS ECONOMIC CATEGORY AND OBJECT OF MANAGEMENT

The notions «production costs» and «expenses» of building enterprise are elaborated. The designed methods warning regulations of the expenses of the building enterprise. The different approaches are considered to shaping the vector of the factors, characterizing expenses of the building enterprise and model of the expenses as object of management in the manner of «black box» that allows to organize their efficient regulation on deflection and indignation in sloppy economic ambience

ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКУ ВИКОРИСТАННЯ ФІНАНСОВИХ ПОСЕРЕДНИКІВ ДЛЯ ЛЕГАЛІЗАЦІЇ КРИМІНАЛЬНИХ ДОХОДІВ

The increase in international trade, the active development of integration and convergence processes in the global financial market, the rapid implementation of digital technologies in various spheres of life, as well as the growth of cross-border organized crime have led to increased shadow economic activity and improved forms and methods of money laundering. Under these conditions, it is essential to assess the risk of money laundering adequately through financial institutions and determine its dynamics in the future. The primary purpose of the study is to build a predictive neural network model to define the dynamics of the risk of using banking institutions to legalize criminal funds. The methodological tools of the study were methods of exponential smoothing (using exponential trend, linear Holt model and decaying trend), artificial neural network model (multilayer perceptron MLP-architecture using BFGS algorithm, radial basis function of RBF-architecture usage). Assessment and forecasting of money laundering risk through financial institutions is based on 13 relevant indicators, the source of which is internal financial statements. The object of research is the chosen 20 Ukrainian banks. Investigation of the forecast model in the paper is carried out in the following logical sequence: the forecast values of relevant factors influencing the risk of using financial institution in shadow operations are determined; training of neural networks according to the formed sample of indicators; forecasting the risk of using financial intermediaries of Ukraine for the legalization of criminal proceeds for the period 2020-2025 based on constructed neural networks. The calculations showed that by 2025 only 40% of the analyzed banks in Ukraine would be able to reduce their participation in the legalization of illegally obtained funds. The quality of the constructed forecasts is high, as the efficiency coefficient for most constructed models ranges from 0.9 to 1.0. The results of the study can be useful for the management of financial institutions to take a set of preventive measures in the system of internal financial monitoring, as well as scientists who deal with this issue.Збільшення обсягів міжнародної торгівлі, активний розвиток інтеграційний та конвергентних процесів на світовому фінансовому ринку, стрімке впровадження цифрових технологій у різні сфери життя, а також зростання масштабів транскордонної організованої злочинності призвели до нарощення обсягів тіньової економічної діяльності та удосконалення форм і методів відмивання незаконно отриманих коштів. За цих умов украй важливим є адекватна оцінка ризику легалізації кримінальних коштів за посередництва фінансових установ і визначення його динаміки в майбутньому. Основною метою проведеного дослідження є побудова прогнозної нейромережевої моделі для визначення динаміки ризику використання банківських установ для легалізації кримінальних коштів.  Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали методи експоненційного згладжування (з використанням експоненційного тренду, лінійної моделі Хольта і затухаючого тренду), моделі штучної нейронної мережі (багатошаровий персептрону MLP-архітектури з використанням алгоритму BFGS, радіальна базисна функція RBF-архітектури з використанням алгоритму RBFT). Об’єктом дослідження обрано 20 банків України. Побудову прогнозної моделі здійснено в такій логічній послідовності: визначено прогнозні значення релевантних факторів впливу на ризик залучення фінансової установи в тіньові операції; навчання нейронних мереж за сформованою вибіркою показників; прогнозування ризику використання фінансових посередників України для легалізації кримінальних доходів на період 2020—2025 рр. на основі побудованих нейронних мереж. Проведені розрахунки засвідчили, що до 2025 року лише 40 % аналізованих банків України зможуть зменшити їх участь у легалізації незаконно отриманих коштів. Якість побудованих прогнозів є високою, оскільки коефіцієнт ефективності для більшості побудованих моделей коливається в межах 0,9—1,0. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними для менеджменту фінансових установ з метою вжиття комплексу превентивних заходів у системі внутрішнього фінансового моніторингу, а також науковцям, які займаються цією проблематикою