ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

РОЗДІЛИ САЙТУ

Нейромережеві прогностичні технології класифікації криз та оцінки банкрутства суб’єктів торговельної галузі
Білоцерківський О. Б., Момотков І. С., Гудименко В. П.

Білоцерківський О. Б., Момотков І. С., Гудименко В. П. Нейромережеві прогностичні технології класифікації криз та оцінки банкрутства суб’єктів торговельної галузі. Бізнес Інформ. 2024. №7. C. 196–206.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-7-196-206

Розділ: Економіко-математичне моделювання

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 1

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 004.032.26:336.64

Анотація:
Війна в Україні призвела до значного зростання кількості банкрутств підприємств. Своєчасна оцінка ризику банкрутства є критично важливою для прийняття ефективних управлінських рішень. Метою дослідження є розробка адаптивної моделі оцінки схильності підприємства до банкрутства на основі нечітких нейронних мереж з урахуванням специфіки українського ринку в умовах воєнного часу. Для досягнення мети було здійснено декілька етапів: формування вибірки підприємств торговельної галузі; визначення класів кризи за допомогою кластерного аналізу; побудова нечіткої нейронної мережі з використанням пакета Fuzzy Logic Toolbox в MATLAB; навчання мережі на історичних даних і тестування на нових даних. На першому етапі формується вибірка підприємств, за допомогою якої проводитиметься навчання моделі. На другому етапі формуються класи кризи (загрози банкрутства). На третьому етапі за допомогою апарата нечітких нейронних мереж формується функція належності з певним набором параметрів. За допомогою цієї функції можна віднести те чи інше підприємство з певним ступенем належності до одного з класів кризи, сформованих на попередньому етапі. Четвертий етап є перевіркою адекватності отриманої моделі та можливості її практичного використання. На п’ятому етапі проводиться практична реалізація моделі: за допомогою функції належності визначається схильність досліджуваного підприємства до банкрутства, тобто в якому ступені досліджуване підприємство належить до того чи іншого класу кризи. У результаті застосування запропонованого алгоритму було побудовано нечітку нейронну мережу, яка використовувала фінансові показники українських підприємств. Для навчання моделі застосовувався набір даних, що включав 12 підприємств торговельної галузі. Розроблена модель дозволяє з високою точністю класифікувати підприємства за рівнем фінансової стійкості. Було показано, що нечіткі нейронні мережі є ефективним інструментом для прогнозування банкрутства в умовах невизначеності. Використання нечітких нейронних мереж дозволило врахувати невизначеність та адаптуватися до змін зовнішнього середовища. Отримані результати свідчать про перспективність використання нечітких нейронних мереж для оцінки фінансової стійкості підприємств. Розроблена модель може бути використана як інструмент для раннього виявлення ознак кризи та прийняття своєчасних управлінських рішень.

Ключові слова: банкрутство, класифікація, криза, нечіткі нейронні мережі, фінансова стійкість, прогнозування.

Рис.: 7. Табл.: 1. Формул: 3. Бібл.: 19.

Білоцерківський Олександр Борисович – кандидат технічних наук, доцент, доцент, кафедра підприємництва, торгівлі і логістики, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» (вул. Кирпичова, 2, Харків, 61002, Україна)
Email: [email protected]
Момотков Ігор Сергійович – аспірант, кафедра підприємництва, торгівлі і логістики, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» (вул. Кирпичова, 2, Харків, 61002, Україна)
Email: [email protected]
Гудименко В’ячеслав Павлович – аспірант, кафедра підприємництва, торгівлі і логістики, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» (вул. Кирпичова, 2, Харків, 61002, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Боровиков В. П. Популярное введение в программу Statistica. М. : Компьютер Пресс, 1998. 266 с.
Бугай В. З., Федорець А. О. Моделювання ймовірності банкрутства підприємства (на прикладі ПРАТ «Кропивницький ОЕЗ»). Економіка та суспільство. 2023. Вип. 50. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-50-67
Волкова Н. І., Степанко О. В. Прогнозування ризику настання банкрутства на підприємстві. Цифрова економіка та економічна безпека. 2022. № 2. С. 173–178. DOI: https://doi.org/10.32782/dees.2-29
Забродский В. А., Кизим Н. А. Диагностика финансовой устойчивости функционирования производственно-экономических систем : монография. Харків : ВД «Бізнес Інформ», 2000. 108 с.
Кизим М. О., Лелюк О. В., Костенко Д. М. Оцінка і діагностика розвитку розподіленої енергетики в Україні. Проблеми економіки. 2018. № 4. С.79–92. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-0712-2018-4-79-92
Клебанова Т. С., Димченко О. В., Рудаченко О. О., Гвоздицький В. С. Нейромережеві моделі оцінки фінансових криз на підприємствах корпоративного типу : монографія. Харків : ХНУМГ ім. О. М. Бекетова, 2018. 171 с.
Коваленко О. Майже 200 банкрутів за квартал. У Держстаті розповіли, який бізнес не йде в Україні під час війни. NV.Бізнес. 16.04.2024. URL: https://biz.nv.ua/ukr/markets/statistika-bankrutstv-kompaniy-u-riznih-sferah-biznesu-torgivlya-remont-finansi-ta-inshi-50410354.html
Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети (ИНС). Теория и практика. 2-е изд. М. : Горячая линия-Телеком, 2002. 382 с.
Лазарєв Ю. Ф. Довідник з MATLAB : електронний навчальний посібник з курсового і дипломного проектування. Київ : НТУУ «КПІ», 2013. 132 c. URL: https://cions.kpi.ua/Arhiv/Lazarev/dovidnyk_Matlab.pdf
Лоза С. П., Лоза Д. Ю. Застосування дискримінантних моделей для оцінки ймовірності банкрутства на прикладі АТ «Укрзалізниця». Збірник наукових праць ДУІТ. Серія «Економіка і управління». 2023. Bun. 53 . С. 6–16. DOI: 10.32703/2664-2964-2023-53-6-16.
Ніколов О. П. Аналіз ймовірності ризику банкрутства підприємства. Науковий вісник [Одеського національного економічного університету]. 2021. № 9–10. С. 112–118. DOI: 10.32680/2409-9260-2021-9-10-286-287-112-118
Клебанова Т. С., Димченко О. В., Рудаченко О. О. Оцінка, аналіз і попередження кризового стану підприємств житлово-комунального господарства : монографія. Харків : ХНУМГ ім. О. М. Бекетова, 2016. 193 с.
Показники діяльності суб’єктів господарювання / Економічна статистика. Державна служба статистики України. URL: https://www.ukrstat.gov.ua/operativ/menu/menu_u/sze_20.htm
Савченко А. М., Фішер Н. В. Дослідження ймовірності настання банкрутства виробничого підприємства. Бізнес Інформ. 2020. № 11. С. 186–191. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2020-11-186-191
Сергієнко О. А., Татар М. С. Просторово-динамічна оцінка та аналіз індикаторів конкурентоспроможності підприємств. Бізнес Інформ. 2012. № 4. С. 41–46. URL: https://www.business-inform.net/export_pdf/business-inform-2012-4_0-pages-41_46.pdf
Сергієнко О. А., Гапоненко О. Є., Татар М. С, Чуйко І. М. Сценарне моделювання факторів організаційно-управлінського потенціалу конкуренто стійкості: інформаційно-аналітична база прийняття управлінських рішень. Моделирование поведения хозяйствующих субъектов в условиях изменяющейся рыночной среды / под ред. В. С. Пономаренко, Т. С. Клебановой. Бердянск : Издатель Ткачук А. В., 2016. С. 208–230.
Altman E. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance. 1968. Vol. 23. No. 4. P. 589–609. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
Гурьянова Л. С., Непомнящий В. В. Методы выбора диагностических показателей финансовой безопасности. Бізнес Інформ. 2013. №. 4. С. 377–381. URL: https://www.business-inform.net/export_pdf/business-inform-2013-4_0-pages-377_381.pdf
Taffler R. J., Tisshaw H. J. Going, Going, Gone. Four Factors Which Predict. Accountancy. 1977. Vol. 88. P. 50–54.

ДЛЯ АВТОРІВ

Ліцензійний договір

Умови публікації

Вимоги до статей

Положення про рецензування

Договір публікації

Номер в роботі

Питання, які задаються найчастіше

ІНФОРМАЦІЯ

План наукових конференцій

НАШІ ПАРТНЕРИ

Журнал «Проблеми економіки»

Матеріали на сайті розміщені на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International CC BY-SA.

Написати вебмастеру