Мы в соц. сетях:
Вконтакте Facebook Twitter

Нечеткие, нейросетевые и дискриминантные модели диагностирования возможности банкротства предприятий

А.В. Матвийчук

В статье разработан концептуальный подход к моделированию финансовой устойчивости предприятий, который заключается в оценке состояния компании путем диагностирования возможности ее банкротства за счет поиска аналогий между показателями деятельности этой компании и предприятий, уже обанкротившихся, а также финансово стабильных компаний. Для построе-ния экономико-математических моделей прогнозирования банкротства были применены методы теорий нечеткой логики, нейронных сетей и дискриминантного анализа. Анализ прове-денных экспериментов позволил выявить значительное несоот-ветствие известных ранее дискриминантных моделей условиям трансформационной экономики, а также показал достаточно вы-сокую точность предсказания банкротств предприятий с ис-пользованием разработанных автором экономико-математических моделей. Все модели построены на одних и тех же множествах объясняющих переменных и оптимизированы на одинаковых статистических данных деятельности украинских предприятий. Тестирование моделей также осуществлялось на одной статистической выборке, что позволило провести сравнительный анализ и получить соответствующие выводы относительно эффективности разнообразного математического инструментария при решении задачи классификации объектов исследования.

Ключевые слова. Финансовая устойчивость предприятия, диагностика банкротства, нечеткая логика, нейронная сеть, персептрон, карта самоорганизации, нейронная сеть встречного распространения, дискриминантный анализ.

Скачать статью