Моделювання фінансової стійкості підприємств із застосуванням теорій нечіткої логіки, нейронних мереж і дискримінатного аналізу
У статті викладено концептуальний підхід до моделювання фінансової стійкості підприємства, що полягає в оцінюванні фінансового стану компанії шляхом прогнозування ймовірного банкрутства на основі аналогій між показниками діяльності цієї компанії, підприємств-банкрутів і фінансово стабільних компаній...
Збережено в:
Дата: | 2010 |
---|---|
Автор: | |
Формат: | Стаття |
Мова: | Ukrainian |
Опубліковано: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2010
|
Назва видання: | Вісник НАН України |
Теми: | |
Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/27566 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
Цитувати: | Моделювання фінансової стійкості підприємств із застосуванням теорій нечіткої логіки, нейронних мереж і дискримінатного аналізу / А. Матвійчук // Вісн. НАН України. — 2010. — № 9. — С. 24-46. — Бібліогр.: 23 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineРезюме: | У статті викладено концептуальний підхід до моделювання фінансової стійкості підприємства, що полягає в оцінюванні фінансового стану компанії шляхом прогнозування ймовірного банкрутства на основі аналогій між показниками діяльності цієї компанії, підприємств-банкрутів і фінансово стабільних компаній. Для побудови економіко-математичних моделей передбачення банкрутства автор застосовує теорії нечіткої логіки, нейронних мереж і дискримінантного аналізу. Всі моделі побудовано на одних і тих же множинах пояснюючих змінних та оптимізовано на однакових статистичних даних діяльності українських підприємств. Тестування здійснювалось на одній статистичній вибірці, що дало можливість зробити порівняльний аналіз та отримати відповідні висновки щодо ефективності різноманітного математичного інструментарію при вирішенні задачі класифікації об’єктів дослідження. |
---|