Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций. Монография
Об издании
Монография посвящена общим принципам совершенствования нейросетевых методов моделирования диагностики и прогнозирования вероятности риска банкротств корпораций применительно к сложным условиям моделирования: неполноты, неточности и неопределённости в данных. Впервые рассмотрены вопросы байесовской регуляризации нейросетевых моделей в условиях отсутствия априорных сведений о виде закона распределения шумов в данных, оценки адекватности нейросетевых моделей на основе последовательного принципа Вальда, оптимального выбора системы показателей для спецификации нейросетевой модели, сокращения размерности факторного пространства, предобработки данных, агрегирования комплексных количественных и качественных показателей для их введения в нейросетевую модель с помощью нечетких методов. Разработан на основе системных методов кибернетики концептуальный базис нейросетевого моделирования, на основе которого предложено 6 оригинальных методов построения нейросетевых моделей банкротств и мониторинга финансового состояния корпораций в задачах обеспечения их экономической безопасности. Центральным методом из них является нейросетевой логистический динамический метод с непрерывным временем, позволяющий получать прогноз для любого момента времени в пределах действия кредитного договора. Теоретические положения подробно иллюстрируются на ряде прикладных задач. Материал книги на 90% оригинален и обобщает опыт многолетних исследований авторов по указанной проблематике. Монография предназначена для студентов, магистрантов и преподавателей широкого круга специальностей информационного и экономического профиля вузов, а также научных работников, проявляющих интерес к проблемам нейросетевого моделирования в сфере экономики в условиях высокой неопределенности.
Библиографическая запись
Горбатков, С. А. Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций : монография / С. А. Горбатков, С. А. Фархиева, И. И. Белолипцев ; под редакцией С. А. Горбаткова. — Москва : Прометей, 2018. — 372 c. — ISBN 978-5-907003-09-5. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/94471.html (дата обращения: 03.05.2024). — Режим доступа: для авторизир. пользователей
РЕКОМЕНДУЕМ К ПРОЧТЕНИЮ
Глебов В.В., Кангин М.В., Кангин Е.М., Щеглетов К.А., Кангин А.М.
(Ай Пи Ар Медиа)
Линева О.И., Колсанова А.В., Кияшко И.С.
(Ай Пи Ар Медиа)
Седова Н.А., Седов В.А.
(Ай Пи Ар Медиа)
Миронов А.В., Садриева А.Н., Филатова Л.П.
(Ай Пи Ар Медиа)
Корниенко В.Т.
(Ай Пи Ар Медиа)
C ЭТОЙ КНИГОЙ ТАКЖЕ ЧИТАЮТ
Афанасьев С.Ф., Богдан В.В., Борисова Л.В., Габов А.В., Голубцов В.Г., Дубень А.К., Зинковский М.А., Ковтун Ю.А., Лаптев В.А., Лукьянова И.Н., Любимова Е.В., Мартиросян А.Г., Переверзев А.В., Синенко...
(Статут)
Борзых Е.А., Каткова В.П.
(Донбасский государственный технический институт)
Алексеева Н.В., Багыллы С.Т., Войтович Л.В., Грибов Н.Д., Дергачев С.А., Ефимова В.В., Князькин С.И., Лебедь К.А., Никитин С.В., Новикова Т.Ю., Павлова Л.Н., Пацация М.Ш., Первухина С.И., Петрова С.М...
(Российский государственный университет правосудия)
Абушенко Д.Б., Брановицкий К.Л., Бурачевский Д.В., Двуречинский Д.В., Дегтярев С.Л., Долганичев В.В., Емалтынов А.Р., Загайнова С.К., Иванов Е.И., Иванова Е.А., Кузнецов Е.Н., Кулюшин Е.Н., Лазарев С...
(Статут)
Гриценко Л.В., Ефименко В.Н., Костецкая Г.С.
(Ай Пи Ар Медиа)
Хорхордин А.В., Волуева О.С., Турупалов В.В.
(Инфра-Инженерия)
На конкретных примерах рассмотрим:
На конкретных примерах рассмотрим: