Построение нейросетевой модели прогнозирования платежеспособности контрагентов организации
Автор: Загузина Е.Г.
Статья в выпуске: 3, 2015 года.
Бесплатный доступ
На современном этапе многие коммерческие организации и предприятия получа-ют множество проблем от просроченных сумм дебиторской задолженности своих клиентов и контрагентов. Чтобы избежать дальнейшего наращения задолженности текущих клиентов нужно правильно оценить их платежеспособность, до момента возникновения потребности клиента в услугах организации или в реализуемых ею товарах. Таким образом, ставится задача получения комплексного анализа платеже-способности клиента на основании имеющихся у организации данных о клиенте. Проект предлагает создание программного решения, базирующегося на нейросете-вых технологиях, реализуемого в виде приложения к стандартной конфигурации 1С: Предприятие.
Нейросетевые технологии, анализ контрагентов, финансовые риски, прогнозирование, дебиторская задолженность, нейронные сети, многослойный персептрон, программное решение
Короткий адрес: https://sciup.org/148316255
IDR: 148316255
Список литературы Построение нейросетевой модели прогнозирования платежеспособности контрагентов организации
- Санжеева Д. Д., Мункуев Б. В. Направления развития поддержки малого бизнеса в муниципальном образовании // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2014. № 1. С. 25-36.
- Бартунаев Л. Р., Сергеева Т. В. Современные информационные технологии и новая экономика // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2012. № 1. С. 34-43.
- Гордеев М. А. Модель управления дебиторской задолженностью // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2010. № 5. С. 120-123.
- Цыренов Д. Д. Стробел Д. Клиентоориентированный подход к управлению предприятием // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2014. № 1. С. 34-43.
- Богданова Т. К., Шевгунов Т. Я., Уварова О. М. Применение нейронных сетей для прогнозирования платежеспособности российских предприятий обрабатывающих отраслей // Бизнес-информатика. 2013. № 2(24). С. 40-48.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд., испр. / пер. с англ. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.
- Корнеев Д. С. Использование аппарата нейронных сетей для создания моде-ли оценки и управления рисками предприятия // Управление большими системами: сборник трудов. 2007. № 17. С. 81-102.
