Effectiveness of the Powerful Methods of Oil and Gas Production Intensification and Prospects of Their Application for Unconventional Collectors

Analyzed of world experience using modern technologies explosive intensification of oil gas output, pulse and stationary hydraulic fracturing. The prospects of using pulsed counterparts of hydraulic fracturing to extraction unconventional resources is shown

Overcoming systemic barriers preventing healthy urban development in the UK: Main findings from interviewing senior decision-makers during a 3-year planetary health pilot

This paper sets out the main findings from two rounds of interviews with senior representatives from the UK’s urban development industry: the third and final phase of a 3-year pilot, Moving Health Upstream in Urban Development’ (UPSTREAM). The project had two primary aims: firstly, to attempt to value economically the health cost-benefits associated with the quality of urban environments and, secondly, to interview those in control of urban development in the UK in order to reveal the potential barriers to, and opportunities for, the creation of healthy urban environments, including their views on the use of economic valuation of (planetary) health outcomes. Much is known about the ‘downstream’ impact of urban environments on human and planetary health and about how to design and plan healthy towns and cities (‘midstream’), but we understand relatively little about how health can be factored in at key governance tipping points further ‘upstream’, particularly within dominant private sector areas of control (e.g. land, finance, delivery) at sub-national level. Our findings suggest that both public and private sector appeared well aware of the major health challenges posed by poor-quality urban environments. Yet they also recognized that health is not factored adequately into the urban planning process, and there was considerable support for greater use of non-market economic valuation to help improve decision-making. There was no silver bullet however: 110 barriers and 76 opportunities were identified across a highly complex range of systems, actors and processes, including many possible points of targeted intervention for economic valuation. Eight main themes were identified as key areas for discussion and future focus. This findings paper is the second of two on this phase of the project: the first sets out the rationale, approach and methodological lessons learned

Аналіз фінансового стану й прогнозування ризику банкрутства банків

The problem of banks financial state analysis and bankruptcy risk forecasting is considered. In this study, financial indices of 170 Ukrainian banks were chosen, the training sample included 120 banks, and the test sample included 50 banks. Financial indices were taken one and two years before the 2008-2009 crisis of the bank system in Ukraine. Taking into account the uncertainty of the input data, the following fuzzy methods for solving this problem are suggested: fuzzy neural networks (FNN) ANFIS, TSK and fuzzy GMDH. The experimental investigations of the suggested methods were performed and their efficiency was estimated for the bank system of Ukraine. The comparative analysis of the suggested fuzzy methods with conventional classical methods was performed. The results of experiments showed that FNN TSK gave a better forecast than ANFIS. Also, the increase in the number of rules in FNN does not improve the forecasting accuracy. While comparing different fuzzy methods, it was found that FNN TSK gives a more accurate forecast at the short-term forecast (one year), while fuzzy GMDH gives a better forecast at the middle and long-term intervals (two and more years). In a whole, the fuzzy methods give a better forecast than classical methods in the problem of Ukrainian banks bankruptcy risk forecasting. The most essential financial indices for bankruptcy risk forecasting were determined.Рассмотрена проблема анализа финансового состояния и прогнозирования риска банкротства банков на примере банковской системы Украины. Для исследования были выбраны финансовые показатели 170 банков Украины, из которых 120 банков составля-ли обучающую выборку, а 50 банков — проверочную. Использованы данные за год и два года до кризиса банковской системы 2008-2009 гг. Учитывая недостоверность ряда исходных данных по финансовым показателям для решения данной проблемы предло-жено использовать нечеткие методы: нечеткие нейронные сети ANFIS и TSK, а также нечеткий МГУА. Проведены экспериментальные исследования предложенных методов, выполнена оценка их эффективности и проведен сравнительнсй анализ с классическими четкими методами оценки риска банкротства. В результате экспериментов установлено, что среди нейронных сетей сеть TSK дает более точные результаты, чем сеть ANFIS. Изменение количества правил в обучающей выборке не оказывает значительного влияния на результаты прогнозирования. При сравнении нечетких методов было установлено, что нечеткие нейронные сети дают лучшие результаты при использовании данных за год до прогноза, то есть при краткосрочном прогнозировании, а нечеткий МГУА дает лучшие результаты при использовании данных за год до прогноза, то есть при долгосрочном про-гнозировании на два и более лет.Розглянуто проблему аналізу фінансового стану й прогнозування ризику банкрутства банків на прикладі банківської системи України. Для дослідження було обрано фінансові показники 170 банків України, з яких 120 банків становили навчальну вибірку, а 50 банків — перевірочну. Використано дані за рік та два роки до кризи банківської системи 2008–2009 рр. Враховуючи недостовірність низки вихідних даних за фінансовими показниками для розв’язку цієї проблеми запропоновано використовувати нечіткі методи: нечіткі нейронні мережі ANFIS та TSK, а також нечіткий МГУА. Проведено експериментальні дослідження запропонованих методів, виконано оцінку їх ефективності й проведено порівняльний аналіз із класичними чіткими методами оцінки ризику банкрутства. У результаті експериментів встановлено, що серед нейронних мереж мережа TSK дає більш точні результати, ніж мережа ANFIS. Зміна кількості правил у навчальній вибірці не виявляє значного впливу на результати прогнозування. Порівнюючи нечіткі методи було встановлено, що нечіткі нейронні мережі дають кращі результати при використанні за рік до прогнозу, тобто при короткостроковому прогнозуванні, а нечіткий МГУА дає кращі результаті при використанні даних за два і більше років до прогнозу, тобто при довгостроковому прогнозуванні на два й більш років

Urban Living Labs: Governing Urban Sustainability Transitions

Urban Living Labs (ULL) are advanced as an explicit form of intervention delivering sustainability goals for cities. Established at the boundaries between research, innovation and policy, ULL are intended to design, demonstrate and learn about the effects of urban interventions in real time. While rapidly growing as an empirical phenomenon, our understanding of the nature and purpose of ULL is still evolving. While much of the existing literature draws attention to the aims and workings of ULL, there have to date been fewer critical accounts that seek to understand their purpose and implications. In this paper, we suggest that transition studies and the literature on urban governance offer important insights that can enable us to address this gap

Financial state analysis and bankruptcy risk forecasting for banks

Розглянуто проблему аналізу фінансового стану й прогнозування ризику банкрутства банків на прикладі банківської системи України. Для дослідження було обрано фінансові показники 170 банків України, з яких 120 банків становили навчальну вибірку, а 50 банків — перевірочну. Використано дані за рік та два роки до кризи банківської системи 2008–2009 рр. Враховуючи недостовірність низки вихідних даних за фінансовими показниками для розв’язку цієї проблеми запропоновано використовувати нечіткі методи: нечіткі нейронні мережі ANFIS та TSK, а також нечіткий МГУА. Проведено експериментальні дослідження запропонованих методів, виконано оцінку їх ефективності й проведено порівняльний аналіз із класичними чіткими методами оцінки ризику банкрутства. У результаті експериментів встановлено, що серед нейронних мереж мережа TSK дає більш точні результати, ніж мережа ANFIS. Зміна кількості правил у навчальній вибірці не виявляє значного впливу на результати прогнозування. Порівнюючи нечіткі методи було встановлено, що нечіткі нейронні мережі дають кращі результати при використанні за рік до прогнозу, тобто при короткостроковому прогнозуванні, а нечіткий МГУА дає кращі результаті при використанні даних за два і більше років до прогнозу, тобто при довгостроковому прогнозуванні на два й більш років.The problem of banks financial state analysis and bankruptcy risk forecasting is considered. In this study, financial indices of 170 Ukrainian banks were chosen, the training sample included 120 banks, and the test sample included 50 banks. Financial indices were taken one and two years before the 2008-2009 crisis of the bank system in Ukraine. Taking into account the uncertainty of the input data, the following fuzzy methods for solving this problem are suggested: fuzzy neural networks (FNN) ANFIS, TSK and fuzzy GMDH. The experimental investigations of the suggested methods were performed and their efficiency was estimated for the bank system of Ukraine. The comparative analysis of the suggested fuzzy methods with conventional classical methods was performed. The results of experiments showed that FNN TSK gave a better forecast than ANFIS. Also, the increase in the number of rules in FNN does not improve the forecasting accuracy. While comparing different fuzzy methods, it was found that FNN TSK gives a more accurate forecast at the short-term forecast (one year), while fuzzy GMDH gives a better forecast at the middle and long-term intervals (two and more years). In a whole, the fuzzy methods give a better forecast than classical methods in the problem of Ukrainian banks bankruptcy risk forecasting. The most essential financial indices for bankruptcy risk forecasting were determined.Рассмотрена проблема анализа финансового состояния и прогнозирования риска банкротства банков на примере банковской системы Украины. Для исследования были выбраны финансовые показатели 170 банков Украины, из которых 120 банков составляли обучающую выборку, а 50 банков — проверочную. Использованы данные за год и два года до кризиса банковской системы 2008-2009 гг. Учитывая недостоверность ряда исходных данных по финансовым показателям для решения данной проблемы предложено использовать нечеткие методы: нечеткие нейронные сети ANFIS и TSK, а также нечеткий МГУА. Проведены экспериментальные исследования предложенных методов, выполнена оценка их эффективности и проведен сравнительнсй анализ с классическими четкими методами оценки риска банкротства. В результате экспериментов установлено, что среди нейронных сетей сеть TSK дает более точные результаты, чем сеть ANFIS. Изменение количества правил в обучающей выборке не оказывает значительного влияния на результаты прогнозирования. При сравнении нечетких методов было установлено, что нечеткие нейронные сети дают лучшие результаты при использовании данных за год до прогноза, то есть при краткосрочном прогнозировании, а нечеткий МГУА дает лучшие результаты при использовании данных за год до прогноза, то есть при долгосрочном прогнозировании на два и более лет