Principles of forming a modern accounting and analytical model of commercial organization in digital economy

Purpose: The article presents basic methodological approaches to the creation of a new model of forming and functioning of the accounting and analytical system to meet the information needs of internal and external stakeholders of organizations. Design/Approach/Methodology: Substantiation of the principles of building a system for accounting and analytical information management that meets current conditions for the business functioning using modern hardware and software. Findings: The developed model of cascade functioning of organization’s information support system optimizes the structure and content of accounting and analytical modules, contributes to the effective implementation of management functions, timely control and rapid response to the impact of negative factors. Practical implications: The principles of information flow management system constructing formulated in the article contribute to optimization of expenses for organization of accounting and analytical functions, improvement of quality of financial and non-financial reporting, realistic assessment and forecasting of business efficiency. Originality/Value: The proposed new model for constructing an accounting and analytical information base allows to improve the procedures of collection, processing, storage and disclosure of financial and non-financial information, to create a balanced structure of the database on the basis of cascade digitization of primary and derived data.peer-reviewe

Thermocontrolled Reversible Enzyme Complexation-Inactivation-Protection by Poly(N-acryloyl glycinamide)

A prospective technology for reversible enzyme complexation accompanied with its inactivation and protection followed by reactivation after a fast thermocontrolled release has been demonstrated. A thermoresponsive polymer with upper critical solution temperature, poly(N-acryloyl glycinamide) (PNAGA), which is soluble in water at elevated temperatures but phase separates at low temperatures, has been shown to bind lysozyme, chosen as a model enzyme, at a low temperature (10 °C and lower) but not at room temperature (around 25 °C). The cooling of the mixture of PNAGA and lysozyme solutions from room temperature resulted in the capturing of the protein and the formation of stable complexes; heating it back up was accompanied by dissolving the complexes and the release of the bound lysozyme. Captured by the polymer, lysozyme was inactive, but a temperature-mediated release from the complexes was accompanied by its reactivation. Complexation also partially protected lysozyme from proteolytic degradation by proteinase K, which is useful for biotechnological applications. The obtained results are relevant for important medicinal tasks associated with drug delivery such as the delivery and controlled release of enzyme-based drugs

The image of the professional future self of the Psycho-pedagogical education students

In the article the image of the professional future and its empirical study of students' of psychological and pedagogical directions are preparationВ статье рассмотрен образ профессионального будущего и его эмпирическое исследование у студентов психолого-педагогического направления подготовк

Thermocontrolled Reversible Enzyme Complexation-Inactivation-Protection by Poly(N-acryloyl glycinamide)

A prospective technology for reversible enzyme complexation accompanied with its inactivation and protection followed by reactivation after a fast thermocontrolled release has been demonstrated. A thermoresponsive polymer with upper critical solution temperature, poly(N-acryloyl glycinamide) (PNAGA), which is soluble in water at elevated temperatures but phase separates at low temperatures, has been shown to bind lysozyme, chosen as a model enzyme, at a low temperature (10 °C and lower) but not at room temperature (around 25 °C). The cooling of the mixture of PNAGA and lysozyme solutions from room temperature resulted in the capturing of the protein and the formation of stable complexes; heating it back up was accompanied by dissolving the complexes and the release of the bound lysozyme. Captured by the polymer, lysozyme was inactive, but a temperature-mediated release from the complexes was accompanied by its reactivation. Complexation also partially protected lysozyme from proteolytic degradation by proteinase K, which is useful for biotechnological applications. The obtained results are relevant for important medicinal tasks associated with drug delivery such as the delivery and controlled release of enzyme-based drugs

Abstract P-45: Structure of the Bacteriophage AR9 Bacillus Subtilis Chaperonin According to Cryo-Electron Microscopy

Background: Chaperonins are a family of molecular chaperones Hsp60 (heat shock proteins 60). GroEL is a bacterial chaperonin. It ensures the correct folding of proteins, using the energy of ATP hydrolysis. Three-dimensional reconstructions of its predicted orthologs were obtained and biochemically characterized in free and nucleotide-bound states for bacteriophages EL Pseudomonas aeruginosa, OBP Pseudomonas fluorescens (Kurochkina, L. P. et al., Journal of virology, 2012; Semenyuk, P. I. et al., Biochemical Journal, 2016; Stanishneva-Konovalova, T. B. et al., Journal of Structural Biology, 2020). Physicochemical studies were carried out for the bacteriophage AR9 Bacillus Subtilis and confirmed that the protein has chaperone activity and does not require co-chaperonin to function (Semenyuk P. I. et al., International Journal of Biological Macromolecules, 2020). Methods: The recombinant chaperonin of the B. subtilis bacterial phage AR9 (gp228) was isolated and purified in a free state and vitrified in Vitrobot Mark IV. Data were collected using a Titan Krios cryo-TEM and processed in Warp, RELION and cryoSPARC software. Results: The final structures of the chaperonin were reconstructed with a C1 and C7 symmetry at the resolution of 4.5 Å and 4.0 Å respectively. Significant heterogeneity of the apical domains was addressed further using 3D classification and symmetry expansion in RELION resulting in a set of classes reflecting the conformational transition of the subunits between different states. At least four different conformational states of the subunit were clearly resolved. Conclusion: Gp228 structure show similarities between bacteriophage chaperonin and also bacterial chaperonin GroEL. It is formed by a single ring consisting of seven identical subunits, each has three domains: equatorial, intermediate, and apical. The subunits of the apo-form chaperonin Gp228 exhibit significant conformational flexibility in the apical and intermediate domains

Нейронные модели в диагностике финансового результата предприятий жилищно-коммунального хозяйства

The   aim  of  the  research  is  the  usage  of  an  artificial  neural network  as a tool not only for forecasting,  but also for operative diagnostics of a financial  state through combining  deterministic and  stochastic factors in one model.  This  circumstance  expands the possibilities of effective influence on the formation of an acceptable  level of the company’s  financial  condition  in various activities.  The  proposed universal  model  is presented  in the article in relation  to the  company’s  characteristics  in the  housing and  utilities  sector.The  article  proposes a  method  for  diagnosing  the  level  of  the housing and  utility  company’s  financial  condition  based on the use of a factor neural model of the financial results of their activities.Materials and methods.  The  neural network  modeling methodology allows you to create models that have  several advantages:  learning ability  (they  adapt  to various  changes);  universality  (able  to solve a wide  range of data analysis and processing tasks);  speed (process various  data  in  parallel  mode);  ease  of use (easy  to operate  after training);  fault  tolerance  (resistant  to local  damage  to the  neural network  structure and external  noise).One of the main  tasks that neural networks  successfully solve is the problem of classification  – the assignment  of the sample  to one or several predefined classes. Most often, the input sample is determined by  the  input  data  vector.  The  components  of  this  vector  are  the various characteristics of the sample. The  classifier in the form of a neural network  relates the object to one of the classes in accordance with the partitioning of the N-dimensional input space. The  number of components of the vector determines  the dimension  of this space. In the context of this article, the input sample is the financial condition of the organization at a particular point in time. The input vector that characterizes the sample includes a set of direct and indirect factors of the financial results of a housing and utility company. The neurons of the  output  layer  are  a  set of different  classes.  In  the  course of operation,  the neural network  assigns to each input vector a neuron in the output layer. The significance of the input data can be adjusted using connections between neurons and changing the neural network architecture. Neural networks can have a complex architecture when different  parts of the  neural  network  include  different  numbers  of connections and different neurons.The  article develops  the  ideas  laid  down  by its authors  in [7,  8], where a neural network  of direct propagation and a way of learning with a teacher have already been used. The model, described below, has been modified due to the authors’ desire to improve it, as well as dictated by the specifics of the housing and utility companies: a list of key indicators has been developed that affect not the financial  result, but, consequently,  the financial  condition of companies in this sector of the Russian  economy;  the number  of input factors characterizing the input sample was increased,  each direct factor or group of direct factors was supplemented  with an indirect factor; direct and indirect factors explaining the same processes are combined  into clusters that influence  the  corresponding  neuron;  the  number  of neurons  in  the output layer has been expanded, the number of classes has been increased, the data are classified by means of the neural network in more detail; in the course of the program, it is possible to select the period to which  the input data (month, quarter,  half year,  year) belong. The  additions  made  a positive  impact  on the  work  of the  neural network.  The  accuracy of attributing the input sample to a specific cluster and the sensitivity of the neural network  has increased. The number of clusters has grown up to 50. Innovations  have increased the  usability  of  the  program.  New   interface  allowed  to  analyze data  monthly.  The  programmatic  way  of interpreting the data  has changed  due to the fact that not all input data  changes depending on the period.Цель исследования. Целью исследования  является  использование искусственной нейронной сети как инструмента не только прогнозирования, но и оперативной диагностики  финансового состояния  через объединение в одной модели  факторов  детерминированного и стохастического характера. Данное  обстоятельство расширяет возможности  эффективного воздействия на формирование приемлемого уровня финансового состояния предприятий в различных  видах  деятельности. Предложенная универсальная модель представлена в статье применительно к особенностям  предприятий жилищно-коммунального сектора. В статье предлагается современная методика диагностики уровня финансового состояния предприятий, основанная на использовании факторной нейронной модели финансовых результатов их деятельности.Материалы  и методы.  Методология нейросетевого  моделирования позволяет  создавать  модели,  обладающие  рядом преимуществ: обучаемостью (адаптируются к различным изменениям); универсальностью (способны решать широкий круг задач анализа и обработки  данных);  быстродействием (обрабатывают различные данные в параллельном  режиме); простотой применения (просты в эксплуатации после обучения); отказоустойчивостью (устойчивы к локальным  повреждениям  структуры  нейронной сети и внешним  шумам).Одной из главных задач, которую нейронные сети успешно решают,  является  задача  классификации - отнесение  принадлежности образца к одному или нескольким предварительно определенным классам.  Чаще всего входной образец определяется входным вектором данных. Компоненты этого вектора представляют собой различные  характеристики образца.  Классификатор  в виде  нейронной  сети  относит  объект  к одному из классов в соответствии с разбиением  N-мерного пространства входов.  Размерность  этого  пространства определяется  количеством  компонент  вектора.В контексте данной  статьи  входной  образец – это финансовое состояние организации в определенный  момент времени. Входной  вектор,  который  характеризует образец,  включает набор прямых  и косвенных  факторов  финансовых  результатов предприятия жилищно-коммунального хозяйства. Нейроны выходного  слоя представляют собой набор различных  классов. В процессе работы нейронная  сеть каждому  входному  вектору ставит  в соответствие нейрон  в выходном  слое. Значимость входных  данных  можно  регулировать, используя  связи  между нейронами  и изменяя  архитектуру нейронной сети. Нейронные сети могут иметь сложную архитектуру, когда разные части нейронной  сети  включают разное  количество  связей  и разные нейроны.Результаты. Данная  статья  развивает идеи,  заложенные  ее авторами   в  работах  [7,8],  где  уже  использована   нейронная сеть прямого  распространения и способ обучения  с учителем. В описанную ранее модель внесены изменения, связанные со стремлением  авторов к ее усовершенствованию, а также продиктованные спецификой деятельности предприятий жилищно-коммунального хозяйства:  разработан перечень основных показателей, оказывающих влияние  не финансовый  результат, а, следовательно, и финансовое  состояние  предприятий этого сектора российской экономики; увеличено число входных факторов, характеризующих входной образец, каждый прямой фактор или группа  прямых  факторов  дополнена  косвенным  фактором; прямые и косвенные  факторы,  объясняющие одни и те же процессы,  объединены  в  кластеры, которые  оказывают влияние на соответствующий нейрон; расширено  количество  нейронов выходного  слоя,  увеличено  количество  классов, классификация данных по средствам нейронной сети проходит более детально; в процессе работы программы обеспечена возможность  выбора периода,  к которому  относятся  входные данные (месяц,  квартал,  полугодие,  год).Заключение. Внесенные  дополнения  положительно  сказались на работе нейронной  сети.  Увеличилась  точность  отнесения входного образца к определенному кластеру и чувствительность нейронной  сети.  Количество  кластеров выросло до 50. Нововведения усилили  удобство работы с программой.  Новый интерфейс позволил проводить анализ данных ежемесячно. Программный способ интерпретации данных изменился  в связи с тем,  что не все входные данные изменяются в зависимости от периода

Метод нейронных сетей в моделировании финансовых показателей компании

The content of modern management accounting is formed in conjunction with the rapid development of information technology, using complex algorithms of economic analysis. It makes possible the practical realization of the effective management idea - management of key performance indicators, which certainly includes the indicators of financial performance of economic entities.An important place in this process is given to the construction and calculation of factorial systems of economic indicators. A substantial theoretical and empirical experience has been accumulated to solve the problems that arise. The aim of this study is to develop a universal modern model for factor analysis of finance results, allowing multivariate solutions both current and promising character with monitoring in real time.The realization of this goal is achievable by using artificial neural networks (ANN) in an appropriate simulation, which are increasingly used in the economy as a tool for supporting management decisionmaking. In comparison with classical deterministic and stochastic models, ANN brings the intellectual component to the modeling process. They are able to learn to function based on the gained experience, the result of allowing less and less mistakes.The article reveals the advantages of such an alternative approach. An alternative approach to factor analysis, based on the method of neural networks, is proposed. Advantages of this approach are marked. The paper presents a phased algorithm of modeling complex cause-and-effect nature relationships, including factors’ selection for the studied result, the creation of the neural network architecture and its training. The universality of such modeling lies in the fact that it can be used for any resulting indicator.The authors have proposed and described a mathematical model of the factor analysis for financial indicators. It is important that the model included the factors of both direct and indirect actions with a range of quantitative parameters: conditional-ideal, real, the worst. The copyright factor selection algorithm complements the developed model. Because of the functioning of the neural network, a management report on the financial performance of the company is formed. During the research, the following methods have been used: the system approach in factors’ classification of financial results, factor analysis and mathematical modeling at development of the corresponding neural model. The research is based on a complex of theoretical and empirical developments of domestic and foreign authors. The actual digital materials of the real economic entity are involved in the verification phase of the research results.The advantage of the model is the ability to track changes in the input data and indicators in the online mode, to build quality forecasts for future periods with different combinations of the whole set of factors. The proposed instrument of factor analysis has been tested in the activities of real companies. The factors can ensure growth in terms of financial results; visualization of business processes is enhanced, as well as the probability of making rational management decisions. Содержание современного управленческого учета формируется во взаимосвязи со стремительным развитием информационных технологий и применением сложных алгоритмов экономического анализа. Они делают возможной практическую реализацию идеи результативного менеджмента – управления по ключевым показателям эффективности, к которым безусловно относятся и показатели финансовых результатов деятельности экономических субъектов.Важное место в данном процессе отводится построению и расчету факторных систем экономических показателей. Накоплен весомый теоретический и эмпирический опыт решения возникающих при этом проблем. Целью данного исследования является разработка универсальной современной модели факторного анализа финансовых результатов, допускающей многовариантные решения как текущего, так и перспективного характера с мониторингом в режиме реального времени.Реализация этой цели достижима при использовании в соответствующем моделировании искусственных нейронных сетей (ИНС), которые находят все более широкое использование в экономике как инструмент поддержки принятия управленческих решений. По сравнению с классическими детерминированными и стохастическими моделями ИНС привносят в процесс моделирования интеллектуальную составляющую. Они способны самостоятельно обучаться, функционировать на основании полученного опыта, в результате допуская все меньше и меньше ошибок.В статье выявлены преимущества такого альтернативного подхода. Изложен поэтапный алгоритм моделирования сложных взаимосвязей причинно-следственного характера, включающий выделение факторов для исследуемого результата, создание архитектуры нейронной сети и ее обучение. Универсальность такого моделирования заключается в том, что оно может быть использовано для любого результирующего показателя.Авторами предложена и описана математическая модель факторного анализа финансовых показателей. Важно, что в модель включаются факторы как прямого, так и косвенного действия с диапазоном количественных параметров: условноидеальные, реальные, наихудшие. Разработанная модель дополнена авторским алгоритмом отбора факторов. В результате функционирования нейронной сети формируется управленческий отчет по финансовым показателям деятельности компании. При проведении исследования были использованы методы системного подхода в классификации факторов финансовых результатов, факторного анализа и математического моделирования при разработке соответствующей нейронной модели. Исследование опирается на комплекс теоретических и эмпирических разработок отечественных и зарубежных авторов. Привлечены фактические цифровые материалы реального экономического субъекта на этапе верификации результатов исследования.Достоинством модели является возможность отслеживать изменения входных данных и результативного показателя в режиме онлайн, строить качественные прогнозы для будущих периодов при различной комбинации всего набора факторов. Предлагаемый инструмент факторного анализа апробирован в деятельности реальных компаний. Выявлены факторы, способные обеспечить точки роста финансового результата; повышена визуализация бизнес-процессов, а также вероятность принятия рациональных управленческих решений.

К вопросу оценки эффективности разведения племенных ресурсов

The purpose of the study. The purpose of the study is to determine the rating of production efficiency and breeding activity of regional farms, which expands the possibilities of improving the efficiency of the breeding livestock business and strengthens their role in ensuring food sovereignty in the context of import substitution and sanctions actions. The article continues the authors’ research on evaluating the effectiveness of domestic breeding farms. A statistically significant model for assessing the production efficiency and breeding activity of the relevant business has been developed, which makes it possible to determine the ratings of individual breeding farms and their totality using methods of multidimensional comparative analysis and calculation of synthetic indexes.Materials and methods. The taxonometric method was used as a statistical tool for the realization of the research goal, the advantage of which is that on its basis it is possible to trace the process of forming the final rating of breeding farms as a number of special characteristics - breeding activity and production efficiency that are consistently included in the consideration.Results. A statistically significant model for assessing production efficiency and breeding activity is proposed, as well as a methodology for its implementation on the example of breeding farms in the Yaroslavl region. A system of indexes has been formed that reveal the tribal activity and the economic efficiency of the use of tribal resources with their further detailing. A step-by-step algorithm for synthetic evaluation of the effectiveness of breeding activities, including four stages, has been developed.Conclusion. The author’s model of statistical evaluation of the production and tribal activity of the breeding business entities allows an objective assessment of the rating of an individual farm and is an accessible management analysis tool for making adequate decisions by management.Цель исследования. Целью исследования является определение рейтинга производственной эффективности и племенной активности региональных хозяйств, что расширяет возможности повышения результативности деятельности бизнеса по разведению племенного скота и усиливает их роль в обеспечении продовольственного суверенитета в условиях импортозамещения и санкционных действий. В статье продолжено исследование авторов по оценки эффективности работы отечественных племенных хозяйств. Разработана статистически значимая модель оценки производственной эффективности и племенной активности соответствующего бизнеса, дающая возможность определять рейтинги отдельных племенных хозяйств и их совокупности с использованием методов многомерного сравнительного анализа и расчета синтетических показателей.Материалы и методы. В качестве статистического инструмента реализации поставленной цели исследования использован таксонометрический метод, преимущество которого заключается в том, что на его основе можно проследить процесс формирования итогового рейтинга племенных хозяйств по мере последовательного включения в рассмотрение ряда специальных характеристик – племенной активности и производственной эффективности.Результаты. Предложена статистически значимая модель оценки производственной эффективности и племенной активности, а также методика ее реализации на примере племенных хозяйств Ярославского региона. Сформирована система показателей, раскрывающих племенную активность и экономическую эффективность использования племенных ресурсов с их дальнейшей детализацией. Разработан пошаговый алгоритм синтетической оценки эффективности племенной деятельности, включающей 4 этапа.Заключение. Авторская модель статистической оценки производственной и племенной активности деятельности субъектов племенного бизнеса позволяет объективно оценить рейтинг отдельного хозяйства и является доступным инструментом управленческого анализа для принятия менеджментом адекватных решений