Tóth Edina

A tanulmány célja a tőzsdei előrejelzési módszerek fejlődésének bemutatása, különös tekintettel az ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) modellek alkalmazhatóságára. Az elemzés rávilágít arra, hogy a klasszikus technikai és fundamentális elemzési megközelítések korlátai miatt egyre nagyobb szerep jut a mesterséges intelligencia alapú rendszereknek. Az ANFIS modellek a nemlineáris és zajos pénzügyi adatok kezelésében kiemelkedő teljesítményt nyújtanak, miközben képesek ötvözni az emberi szakértelem és az adatalapú tanulás előnyeit. A kutatás alátámasztja, hogy a gondosan kiválasztott bemeneti változók mellett az ANFIS versenyképes előrejelzési pontosságot kínál, ugyanakkor a modell gyakorlati alkalmazása során elengedhetetlen a piaci realitások, mint például a kereskedési költségek figyelembevétele.
XIII. ÉVF. 2025. 4. SZÁM 39-46
DOI: 10.24387/CI.2025.4.7

A tanulmány célja egy hazai nyomdaipari vállalat lean teljesítményének vizsgálata és mérési rendszerének kidolgozása, amely egyesíti az általános lean menedzsment elveket az iparágra jellemző specifikus mutatókkal. A kutatás kvalitatív (félig strukturált interjúk) és kvantitatív (kulcsteljesítmény-mutatók mérése és pontozása) módszereket ötvözve egy komplex értékelési modellt hozott létre, amely 30 KPI alapján határozza meg a vállalat lean érettségi szintjét. Az eredmények szerint a vállalat lean teljesítménye 72,87%, amely az „elfogadható” kategóriába sorolható. Ez az arány tükrözi a lean szemlélet gyakorlati alkalmazását, ugyanakkor rámutat a fejlesztendő területekre is például a selejtaránnyal, az átállási időkkel vagy az 5S rendszerrel kapcsolatban. A tanulmány megállapítja, hogy a rendszeres és objektív teljesítménymérés lehetővé teszi a folyamatok célzott javítását, hozzájárulva a szervezet versenyképességének hosszú távú fenntartásához.
XIII. ÉVF. 2025. 3. SZÁM 66-71
DOI: 10.24387/CI.2025.3.12