Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Горбатков, С. А. - Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций
Горбатков, С. А. - Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Горбатков, С. А.
Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций : монография
Издательство: Прометей, 2018 г.
ISBN 978-5-907003-09-5
Автор: Горбатков, С. А.
Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций : монография
Издательство: Прометей, 2018 г.
ISBN 978-5-907003-09-5
На полку
Электронный ресурс
Горбатков, С. А.
Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций : монография / под ред. С. А. Горбатков ; Финансовый университет при Правительстве РФ. – Москва : Прометей, 2018. – 372 с. : схем., табл. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=494873. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – Библиогр.: с. 327-336. – На рус. яз. – ISBN 978-5-907003-09-5.
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.
65.0(075.4)
Горбатков, С. А.
Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций : монография / под ред. С. А. Горбатков ; Финансовый университет при Правительстве РФ. – Москва : Прометей, 2018. – 372 с. : схем., табл. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=494873. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – Библиогр.: с. 327-336. – На рус. яз. – ISBN 978-5-907003-09-5.
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.
65.0(075.4)