Проблемы применения многослойного персептрона при прогнозировании банкротства компаний
Автор: Лихенко И.И.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 7 (53), 2019 года.
Бесплатный доступ
Рост числа банкротств приводит к потере кредиторов части своего капитала, может привести к снижению инвестиционной активности, цепочки последующих банкротств, снижения потребительского рынка, сокращению рабочих мест. В России число банкротств сохраняется примерно на уровне значений в «кризисные» годы. В данной работе проанализированы вопросы, с которыми придётся столкнуться аналитику, желающему применить сравнительно новый и многообещающий подход к прогнозированию - нейросетевое моделирование, и описано направление их решения.
Нейронные сети, банкротство, многослойный персептрон
Короткий адрес: https://sciup.org/170181847
IDR: 170181847 | DOI: 10.24411/2411-0450-2019-11087
Список литературы Проблемы применения многослойного персептрона при прогнозировании банкротства компаний
- Хайдаршина Г.А. Количественные методы оценки риска банкротства предприятий: классификация и практическое применение // Вестник финансовой академии. - 2007. - № 4. - С. 169-178.
- Макеева Е.Ю., Бакурова А.О. Прогнозирование банкротства компаний нефтегазового сектора с использованием нейросетей // Корпоративные финансы. - 2012. - № 3. - C. 22-30.
- Нейронные сети [Электронный документ] URL: http://statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html#radial.
- Сумская Т.В. Нейросетевые модели и технологии в финансовом анализе: курс лекций. - Новосибирск: НГУЭУ, 2015. - С. 84.
- Телипенко Е.В., Яворский М.Р. Оценка риска банкротства предприятия на основе нейросетевых технологий // Экономика и предпринимательство. - 2014. - № 7. - С. 509-514.
- Искусственный интеллект и машинное обучение [Электронный документ] URL: https://ulearn.me/Course/AIML/Rozhdenie_teorii_1936_1956_b2bf5cc9-3309-42b9-bc08-70bd9d19eb3e.
- Функции активации в нейронных сетях [Электронный документ] URL: https://studfiles.net/preview/4406248/page:21/.
- Нейронные сети могут всё? О частой неадекватности нейронных сетей [Электронный документ] URL: http://neuropro.ru/memo12.shtml.
