ДІАГНОСТИКА ФІНАНСОВОГО СТАНУ МАШИНОБУДІВНОГО ПІДПРИЄМСТВА НА ОСНОВІ ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО МОДЕЛЮВАННЯ

Autor: Tetiana Reshetnyak, Oksana Zakharova, Viktoriia Shashko, Inna Fomichenko
Jazyk: English<br />Ukrainian
Rok vydání: 2023
Předmět:
Zdroj: Фінансово-кредитна діяльність: проблеми теорії та практики, Vol 6, Iss 53 (2023)
Druh dokumentu: article
ISSN: 2306-4994
2310-8770
DOI: 10.55643/fcaptp.6.53.2023.4224
Popis: Метою роботи є проведення діагностики рівня фінансового стану машинобудівного підприємства за допомогою застосування нейромережевого підходу та надання прогнозу його рівня на майбутнє. У статті підкреслено важливість проведення діагностики фінансового стану підприємств України в сучасних умовах. Розглянуто методи традиційного фінансового аналізу. Підкреслено необхідність використання моделювання для підвищення якості й точності аналізу. Проведено аналіз існуючих моделей оцінки фінансового стану та банкрутства підприємств. Розглянуті різні типи моделей, що були розроблені вітчизняними й закордонними авторами: моделі, побудовані на основі багатофакторного дискримінантного аналізу, на базі методів нечіткої логіки та інші. Обґрунтовано використання нейромережевого моделювання для оцінки фінансового стану. Побудовано нейромережеву модель діагностики фінансового стану на основі фінансових даних машинобудівного підприємства. Для скорочення простору вхідних даних було запропоновано використання методу «центру тяжіння», за допомогою якого кількість вхідних змінних моделі було зменшено до п’яти. За допомогою потужного інструменту проведення нейромережевого моделювання (SSN) була побудована модель на базі багатошарового персептрону. Нейромережа була навчена методом Back Propagation. За допомогою моделі зроблено оцінку фінансового стану машинобудівного підприємства ПрАТ НКМЗ на 10 майбутніх періодів. Запропонований метод діагностики фінансового стану дозволить керівництву машинобудівного підприємства передбачити настання кризового стану та розробити план фінансового оздоровлення.
Databáze: Directory of Open Access Journals
Externí odkaz: