8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (39733)
Высшее образование
Естественные науки (2581)
Естественные науки
Общественные науки (3173)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (4253)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1409)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1360)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (634)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юридические науки.Право (4332)
Юридические науки.Право
Отрасли права (2771)
Отрасли права
Гуманитарные науки (6046)
Гуманитарные науки
Экономика. Экономические науки (6619)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (3350)
Образование. Педагогические науки
Медицина и здравоохранение (954)
Медицина и здравоохранение
Физическая культура и спорт (474)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (2819)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (43754)
Коллекции
Издательские коллекции (43331)
Издательские коллекции
Журналы (999)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций

Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций ISBN 978-5-907003-09-5
ISBN 978-5-907003-09-5
Авторы: 
Горбатков С.А., Фархиева С.А., Белолипцев И.И.
Тип издания: 
Монография
Издательство: 
Москва: Прометей
Год: 
2018
Количество страниц: 
371
Аннотация

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 ней-росетевую 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 нейросетево-го моделирования в сфере экономики в условиях высокой неопределенности.

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Горбатков С.А. Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций / С.А. Горбатков, С.А. Фархиева, И.И. Белолипцев. - Москва : Прометей, 2018. - 371 с. - ISBN 978-5-907003-09-5. - URL: http://new.ibooks.ru/bookshelf/359664/reading (дата обращения: 29.03.2024). - Текст: электронный.