Книга: С. А. Горбатков, С. А. Фархиева, И. И. Белолипцев «Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций»

Производитель: "Прометей"

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. Разработанна 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 кредитногодоговора. 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.

Издательство: "Прометей" (2018)

Формат: 60x90/16, 372 стр.

ISBN: 978-5-907003-09-5

Купить за 951 грн (только Украина) в