Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках

Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках

Based on machine learning algorithms, a method for predicting risks in the European energy markets has been proposed. The work is aimed at developing intelligent risk management systems that utilize advanced artificial intelligence technologies for assessing and minimizing potential threats. Utilizi...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2024
Main Authors: Поплавський, О.А., Сорока, О.І., Літвін, М.О., Поплавський , А.В.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Vinnytsia National Technical University 2024
Subjects:
ШІ
РДН
ВДР
спотовий ринок
ф’ючерсний ринок
системи управління
прогнозування
великі данні
нейронні мережі
Online Access:https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/698
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Optoelectronic Information-Power Technologies

Institution

Optoelectronic Information-Power Technologies
id oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-698
record_format ojs
spelling oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-6982024-07-25T13:15:12Z Intelligent risk management systems in european energy markets Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках Поплавський, О.А. Сорока, О.І. Літвін, М.О. Поплавський , А.В. AI DAM spot market futures market management systems risk forecasting big data neural networks ШІ РДН ВДР спотовий ринок ф’ючерсний ринок системи управління прогнозування великі данні нейронні мережі Based on machine learning algorithms, a method for predicting risks in the European energy markets has been proposed. The work is aimed at developing intelligent risk management systems that utilize advanced artificial intelligence technologies for assessing and minimizing potential threats. Utilizing historical data and current market trends, a comprehensive approach to identifying price volatility and risk zones in the energy markets is presented. The study demonstrates how artificial intelligence can enhance the effectiveness of decisions made by managers in the energy markets and ensure more sustainable resource management in conditions of increasing uncertainty. The results show that the use of complex machine learning algorithms and data analysis can significantly improve the accuracy of risk prediction and contribute to the adoption of well-founded managerial decisions. На основі алгоритмів машинного навчання запропоновано метод прогнозування ризиків на європейських енергетичних ринках. Робота спрямована на розробку інтелектуальних систем управління ризиками, які використовують передові технології штучного інтелекту для оцінки та мінімізації потенційних загроз. Використовуючи історичні дані та актуальні тренди ринку, представлено комплексний підхід до визначення цінової волатильності ризикованих зон на енергетичних ринках. Дослідження демонструє, як штучний інтелект може підвищити ефективність рішень, прийнятих керівниками на енергетичних ринках, та забезпечити більш стійке управління ресурсами в умовах зростаючої невизначеності. Результати показують, що використання комплексних алгоритмів машинного навчання та аналізу даних може значно підвищити точність прогнозування ризиків та сприяти прийняттю обґрунтованих управлінських рішень. Vinnytsia National Technical University 2024-07-19 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/698 10.31649/1681-7893-2024-47-1-233-239 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 47 No. 1 (2024); 233-239 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 47 № 1 (2024); 233-239 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 47 № 1 (2024); 233-239 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2024-47-1 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/698/650
institution Optoelectronic Information-Power Technologies
baseUrl_str
datestamp_date 2024-07-25T13:15:12Z
collection OJS
language Ukrainian
topic ШІ
РДН
ВДР
спотовий ринок
ф’ючерсний ринок
системи управління
прогнозування
великі данні
нейронні мережі
spellingShingle ШІ
РДН
ВДР
спотовий ринок
ф’ючерсний ринок
системи управління
прогнозування
великі данні
нейронні мережі
Поплавський, О.А.
Сорока, О.І.
Літвін, М.О.
Поплавський , А.В.
Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках
topic_facet AI
DAM
spot market
futures market
management systems
risk
forecasting
big data
neural networks
ШІ
РДН
ВДР
спотовий ринок
ф’ючерсний ринок
системи управління
прогнозування
великі данні
нейронні мережі
format Article
author Поплавський, О.А.
Сорока, О.І.
Літвін, М.О.
Поплавський , А.В.
author_facet Поплавський, О.А.
Сорока, О.І.
Літвін, М.О.
Поплавський , А.В.
author_sort Поплавський, О.А.
title Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках
title_short Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках
title_full Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках
title_fullStr Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках
title_full_unstemmed Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках
title_sort інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках
title_alt Intelligent risk management systems in european energy markets
description Based on machine learning algorithms, a method for predicting risks in the European energy markets has been proposed. The work is aimed at developing intelligent risk management systems that utilize advanced artificial intelligence technologies for assessing and minimizing potential threats. Utilizing historical data and current market trends, a comprehensive approach to identifying price volatility and risk zones in the energy markets is presented. The study demonstrates how artificial intelligence can enhance the effectiveness of decisions made by managers in the energy markets and ensure more sustainable resource management in conditions of increasing uncertainty. The results show that the use of complex machine learning algorithms and data analysis can significantly improve the accuracy of risk prediction and contribute to the adoption of well-founded managerial decisions.
publisher Vinnytsia National Technical University
publishDate 2024
url https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/698
work_keys_str_mv AT poplavsʹkijoa intelligentriskmanagementsystemsineuropeanenergymarkets
AT sorokaoí intelligentriskmanagementsystemsineuropeanenergymarkets
AT lítvínmo intelligentriskmanagementsystemsineuropeanenergymarkets
AT poplavsʹkijav intelligentriskmanagementsystemsineuropeanenergymarkets
AT poplavsʹkijoa íntelektualʹnísistemiupravlínnârizikaminaêvropejsʹkihenergetičnihrinkah
AT sorokaoí íntelektualʹnísistemiupravlínnârizikaminaêvropejsʹkihenergetičnihrinkah
AT lítvínmo íntelektualʹnísistemiupravlínnârizikaminaêvropejsʹkihenergetičnihrinkah
AT poplavsʹkijav íntelektualʹnísistemiupravlínnârizikaminaêvropejsʹkihenergetičnihrinkah
first_indexed 2025-09-24T17:29:35Z
last_indexed 2025-09-24T17:29:35Z
_version_ 1850410274709831680

Similar Items