Análise financeira com utilização das redes neurais artificiais aplicadas ao setor de energia elétrica

João Bosco Arbués Carneiro Júnior, Larissa Mariana Alencar Alves, Regina Rodrigues Nagayama
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Abstract

Este trabalho refere-se a coleta de dados financeiros relacionados ao processo de distribuição energética no Brasil com o auxílio e utilização de Redes Neurais Artificais (RNAs). Assim, o objetivo geral do artigo foi construir, treinar e validar um modelo de RNAs, com objetivo específico de verificar as correlações entre as variáveis selecionadas com significativa segurança. O software utilizado para se fazer as análises dos dados foi o SPSS - Statistical Package for the Social Sciences, a fim de demonstrar o comportamento das variáveis independentes, o modelo apresentou valores e observações satisfatórias para sua validação.  Os resultados apresentados se baseiam nos períodos de sua operacionalização, contendo perspectivas, avaliações e a importância dos gestores referente às situações futuras e habilidades financeiras que venham a influenciar o empreendimento da entidade. A análise das demonstrações financeiras tem a capacidade de colher das demonstrações financeiras informações produtivas aos usuários do ramo da contabilidade. Envolve elementos que são capazes de modificar o desempenho concreto que a empresa se encontra, sua capacidade de sustentabilidade e mudanças que possam ter no decorrer de suas atividades. Através da análise das demonstrações financeiras é possível se medir a situação da empresa através dos indicadores. Verificar o grau de liquidez, endividamento e as variações do patrimônio líquido durante os exercícios estudados, com o objetivo de encontrar mecanismos para tomada de decisões dos administradores. É permitido também comparar os índices de evolução ou de queda da entidade com o de outras empresas que operam com os mesmos ramos das atividades, a fim de manter os gestores informados com o andamento do mercado em que se atua.
利用人工神经网络进行财务分析,应用于电力行业
这项工作是在人工神经网络(ann)的帮助和使用下收集与巴西能源分配过程相关的财务数据。因此,本文的总体目标是建立、训练和验证一个rna模型,具体目标是验证所选变量之间的相关性,具有显著的安全性。用于数据分析的软件是SPSS -社会科学统计软件包,为了证明自变量的行为,模型给出了满意的值和观察结果进行验证。所提出的结果是根据其运作期间提出的,包括前景、评价和管理人员对可能影响实体企业的未来情况和财务技能的重要性。财务报表分析能够从财务报表中为会计部门的用户收集生产性信息。它涉及到能够改变公司的具体业绩、其可持续性能力以及在其活动过程中可能发生的变化的因素。通过对财务报表的分析,可以通过指标来衡量公司的状况。检查研究期间的流动性水平、负债和净值变化,以寻找管理人员决策的机制。它还允许将实体的演变或下降指数与在同一活动领域运营的其他公司进行比较,以便让管理者了解其所经营的市场的进展。
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