NEURAL NETWORK PREDICTION MODEL COMPANY FINANCIAL CRISIS

S. О. Stepurina

Abstract


Activity of any enterprise characterized by high dynamism, the presence of a large and continuous flow of information, subject to various external influences weakly predictable and multidirectional interaction with contact audiences. Inadequate dosage of the forecast, these and other aspects of the company is one cause significant financial losses and, as a result of the financial crisis the company. In this regard, the most important task is the synthesis of different types of financial analysis of the enterprise and use of decision support systems.


Keywords


financial crisis, crisis state enterprise, a neural network, multilayer perceptron, detection, prediction, Bayesian algorithm, the binary review

References


Gorbatkov, S. A., Beloliptsev, I. I., & Farhieva, S. A. (2011). Approximate Bayesian regularization method and a two-stage assessment of the adequacy of the hybrid neural network model of tax control. Scientific session MEPhI - 2011: XIII All-Russian Scientific and Technical Conference «Neyroinformatika- 2011». Moscow: MiFi , 144-154.

Ezhov, A. A., & Shumsky, S. A. (1998). Neurocomputing and its application in economics and business. - Moscow: MIFI.

Abdikeeva, N. M. (Ed.). (2011). Cognitive business analyst. Moscow: INFRA-M.

Ponomarenko,V. S., Raievnieva, O. V., & Stepurina, S. O. (2009). Mekhanіzm sanatsіinogo upravlіnnia pіdpryiemstvom: zasady formuvannia ta modelі realіzatsії. Kharkiv: INZHEK.

Piskunov, N. S. (1985). Differential and integral calculus for higher technical schools. (13th ed). Moscow: Science, Home edition of Physical and Mathematical Literature.

Wasserman, F. (1992). Neurocomputing equipment: theory and practice.Moscow: Mir.

Fomin, Y. A. (2003). Diagnostics crisis state of enterprise. Moscow: UNITY-DANA.

Haykin, S. (2006). Neural Networks. Full course (2nd ed). Moscow: OOO "I. D. Williams".

Shumsky, S. A. (2002). Bayesian regularization training. Scientific session of the MiFi 2002. IV Scientific-Technical Conference "Neuroinformatics - 2002".Moscow: Moscow Engineering Physics Institute,

Yarushkina, N. G. (2004). Fundamentals of the theory of fuzzy and hybrid systems. Moscow: Finance and Statistics.

Kohonen, T. (2001). Self-Organizing Maps (3 rd ed). New York.


GOST Style Citations


Горбатков, С. А. Приближенный метод байесовской регуляризации и двухступенчатая оценка адекватности гибридной нейросетевой модели налогового контроля [Текст] / С. А. Горбатков, И. И.Белолипцев, С. А.Фархиева. // Научная сессия НИЯУ МИФИ – 2011: XIII Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2011»: Сб. научных трудов – М.:МИФИ, 2011, с. 144-154.

Ежов, А. А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе [Текст] / А. А. Ежов, С. А. Шумский. – М.: МИФИ, 1998. – 224 с.

Когнитивная бизнес-аналитика [Текст] / Под науч. ред. Н.М. Абдикеева. – М.: ИНФРА-М, 2011. – 511 с.

Механізм санаційного управління підприємством: засади формування та моделі реалізації: монографія [Текст] / В. С. Пономаренко, О. В. Раєвнєва, С. О. Степуріна; Харк. нац. екон. ун-т. – Харків : ІНЖЕК, 2009. – 304 c.

Пискунов, Н. С. Дифференциальное и интегральное исчисления для вузов: Учебное пособие для вузов. [Текст] – 13-е изд. В 2т. / Н. С. Пискунов.– М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1985. – Т. 2 .-560 с.

Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика[Текст] / Ф. Уоссерме.-М.:Мир, 1992.

Фомин, Я. А. Диагностика кризисного состояния предприятия: Учеб. пособие для вузов [Текст] /Я. А. Фомин – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 349 с.

Хайкин, С. Нейронные сети. Полный курс.  [Текст] / С. Хайкин. -2-е изд., испр.: Пер. с англ. – М.: ООО «И. Д. Вильямс», 2006. – 1104 с.

Шумский, С.А. Байесова регуляризация обучения [Текст] // Научная сессия МИФИ 2002. IV  Научно-техническая конференция «Нейроинформатика - 2002»: Лекции по нейроинформатике. Часть 2. – М.: МИФИ, 2002.

Ярушкина, Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем [Текст] / Н. Г.Ярушкина. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 320 с.

T. Kohonen. Self-Organizing Maps (Third Extended Edition). [Text].New York, 2001, 501 P.





DOI: https://doi.org/10.18371/fcaptp.v1i20.73184

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2016 S. О. Stepurina

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN (print) 2306-4994, ISSN (on-line) 2310-8770