Аннотация: Динамические нейросетевые модели банкротств корпораций при неполных данных
Монография посвящена сложной и практически неисследованной проблеме нейросетевого моделирования развития процессов банкротств корпораций в динамике. Сложность этих моделей вытекает из специфической неполноты данных, обусловленных юридическими причинами, и сильной зашумленности данных. Предложен метод оптимизации структуры нейросети в комбинации с её байесовской регуляризацией, а также алгоритм компрессии переменных на основе обобщенной функции желательности Харрингтона. Разработан на основе общесистемных законов концептуальный базис нейросетевого моделирования и реализующий его нейросетевой логистический динамический метод, который восстанавливает неполные данные в ходе решения задачи аппроксимации зависимости «вход-выход». Впервые рассмотрены гибридные нейросетевые модели неправомерных банкротств юридических лиц. Выдвинутые теоретические идеи подробно иллюстрируются прикладными задачами и обосновываются вычислительными экспериментами на реальных данных. Материал монографии на 90% оригинален, обобщает и развивает методы нейросетевого моделирования банкротств из прежних книг авторов. Для студентов, магистрантов и преподавателей широкого круга вузов, а также научных работников, интересующихся проблемами нейросетевого моделирования в сфере финансового менеджмента и экономической безопасности предприятий.
Автор/составитель | Горбатков Станислав Анатольевич, Фархиева Светлана Анатольевна |
Год выпуска | 2020 |
ISBN | 978-5-907244-86-3 |
Производитель | Прометей |
Издательство | Прометей |
Количество томов | 1 |
Количество страниц | 210 |
Переплет | Твёрдый переплёт |
Размеры | 207x136x16 мм |
Цвет | Белый |
Тип бумаги | офсетная (60-220 г/м2) |
Формат | 60x84/16 (145x200 мм) |
Стандарт | 10 |
Вес | 304 |
Язык | русский |
![Loading](/catalog/view/theme/default/stylesheet/download.gif)