УКР ENG

Пошук:


Email:  
Пароль:  

 СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

 ЗАСНОВНИКИ

ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІМЕНІ СЕМЕНА КУЗНЕЦЯ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

 ВИДАВЕЦЬ

ВИДАВНИЧИЙ ДІМ «ІНЖЕК» (ХАРКІВ, УКРАЇНА)

 РОЗДІЛИ САЙТУ

Головна сторінка

Редакція журналу

Редакційна політика

Анотований каталог (2011)

Анотований каталог (2012)

Анотований каталог (2013)

Анотований каталог (2014)

Анотований каталог (2015)

Анотований каталог (2016)

Анотований каталог (2017)

Анотований каталог (2018)

Анотований каталог (2019)

Анотований каталог (2020)

Анотований каталог (2021)

Анотований каталог (2022)

Анотований каталог (2023)

Тематичні розділи журналу

Матеріали наукових конференцій



БІЗНЕС ІНФОРМ №9-2017

Титульний аркуш та зміст

АНОТАЦІЇ ТА ВІДОМОСТІ ПРО АВТОРІВ

19

Розділ: Економіко-математичне моделювання
УДК 336.64
Дебунов Л. М.
Застосування штучних нейронних мереж у моделюванні фінансової стійкості підприємства (c. 112 - 119)

Фінансова стійкість підприємства є надзвичайно важливим поняттям в умовах ринку. З огляду на зростаючу потребу суспільства в машинній обробці даних з метою підтримки прийняття рішень, виникає необхідність в пошуку і розробці математичних методів, здатних вирішити задачу класифікації підприємств на фінансово стійкі та фінансово нестійкі. У статті обґрунтовано доцільність застосування моделювання фінансової стійкості за допомогою штучних нейронних мереж (ШНМ), описані основні принципи роботи ШНМ. Також наведено приклад побудови ШНМ для вирішення цього завдання, в якому присутні ряд фінансових показників, які доцільно використовувати при моделюванні фінансової стійкості, параметри побудови описаної нейронної мережі, вибір найкращої архітектури і методу навчання мережі. Наведено результати роботи моделі, які показують, що штучні нейронні мережі здатні досить точно класифікувати підприємства за видами «потенційні банкрути» і «стабільні».
Ключові слова: фінансова стійкість, штучні нейронні мережі, персептрон, банкрутство, економіко-математичне моделювання, завдання класифікації.
Рис.: 3. Табл.: 1. Формул: 2. Бібл.: 19.

Дебунов Леонід Миколайович – аспірант, кафедра економічної кібернетики, Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара (пр. Гагаріна, 72, Дніпро, 49010, Україна)
Email: [email protected]

Стаття написана російською мовою
Завантажень/переглядів: 11

Завантажити статтю (pdf) -

Посилання на цю статтю:
Дебунов Л. Н. Применение искусственных нейронных сетей в моделировании финансовой устойчивости предприятия // Бизнес Информ. – 2017. – №9. – C. 112–119.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 |

 ДЛЯ АВТОРІВ

Ліцензійний договір

Умови публікації

Вимоги до статей

Положення про рецензування

Договір публікації

Номер в роботі

Питання, які задаються найчастіше

 ІНФОРМАЦІЯ

План наукових конференцій


 НАШІ ПАРТНЕРИ


Журнал «Проблеми економіки»

Журнал «Економіка розвитку»

  © Business Inform, 1992 - 2024 Матеріали на сайті розміщені на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International CC BY-SA. Написати вебмастеру