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
Абрамов И.В., Абрамов А.И., Никитин Ю.Р., Трефилов С.А.
(Ай Пи Ар Медиа)
Гришина Т.Г., Толкачева И.М.
(Профобразование, Ай Пи Ар Медиа)
Гришина Т.Г., Толкачева И.М.
(Профобразование, Ай Пи Ар Медиа)
C ЭТОЙ КНИГОЙ ТАКЖЕ ЧИТАЮТ
Малько А.В., Саломатин А.Ю., Гук П.А., Гуляков А.Д., Макеева Н.В., Петров Д.Е., Суменков С.Ю., Терехин В.А., Фомин А.А., Шишкин А.Д....
(Юридический центр Пресс)
Шлендер П.Э., Лукашевич В.В., Мостова В.Д., Артемьев А.Н., Соскин Я.Г.
(ЮНИТИ-ДАНА)
Дыкина С.З.
(Самарский государственный технический университет, ЭБС АСВ)
Кубарев В.С.
(Омский государственный технический университет)
Абсалямов А.В., Абушенко Д.Б., Брановицкий К.Л., Дегтярев С.Л., Загайнова С.К., Кузнецов Е.Н., Ренц И.Г., Раздьяконов Е.С., Решетникова И.В., Скуратовский М.Л., Тарасов И.Н., Тимофеев Ю.А., Чудиновск...
(Статут)