Browsing by Author "Bublyk, M. I."

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Logistic systems at the national level for reducing technogenic losses
    (Видавництво Львівської політехніки, 2014) Bublyk, M. I.
    The article scrutinises the specification of logistics systems at the national level in order to reduce the destructive impact of human activities on the environment and society. The composition and structure of the key indicators of technogenic load have been determined by economic activities. International experience of the establishing national logistics systems and their use to reduce man-made damage have been analyzed. It is shown that the current national logistics system is an important factor in the implementation of green economy policies. Актуалізовано доцільність застосування логістичних систем на національному рівні з метою зменшення деструктивного впливу господарської діяльності людини на довкілля й суспільство. Визначено склад і структуру за видами економічної діяльності основних показників техногенного навантаження. Проаналізовано світовий досвід створення національних логістичних систем та їх використання для зниження техногенних збитків. Показано, що сучасна національна логістична система є вагомим чинником впровадження політики зеленої економіки.
  • Thumbnail Image
    Item
    Methodological foundations of economic evaluation of technogenic losses of national economy
    (Publishing House of Lviv Polytechnic National University, 2014) Kuzmin, O. Ye.; Bublyk, M. I.
    The article considers world’s modern approaches of evaluation of technogenic losses from permanent and emergency environmental contamination (emissions, discharges, wastes), and investigates their advantages and disadvantages. The article justifies methods of fuzzy sets theory for complex economic evaluation of technogenic losses of national economy and necessity of these methods under the circumstances of vagueness and lack of information. The article also suggests the heterodox approach to economic evaluation of anticipated technogenic losses of industry branches by analyzing the risks of possible losses by means of fuzzy logic and neural networks.