ВОЗМОЖНОСТЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕЙ

Abstract

В статье рассматриваются актуальные вопросы возможности прогнозирования несостоятельности предприятий путем использования алгоритмов искусственных нейронных сетей. Материал статьи актуален для широкого круга субъектов экономических отношений: во-первых, для предприятий всех сфер деятельности, так как направлен на выявление их внутренних проблем с целью оперативного применения необходимых корректирующих мер. Во-вторых, для потенциальных инвесторов, кредиторов, поскольку знание и применение алгоритмов прогнозирования банкротства позволяет снизить риски или избежать нежелательного партнерства. В процессе работы были использованы методы нормативного, сравнительного анализа, экономико-статистические методы и обобщения. Одной из задач данной статьи является применение нейронных сетей в прогнозировании несостоятельности предприятий сферы торговли. В ходе исследования создана и обучена нейронная сеть для оценки финансового состояния торгового предприятия и его отнесения к той или иной категории финансовой состоятельности или несостоятельности (банкротства). Нейронная сеть показала актуальный с реальностью результат, и, однозначно, успешно прошла проверку. Полученные в статье выводы: применение в процессах мониторинга финансового состояния предприятия и прогнозирования его несостоятельности современного метода - нейронной сети – значимо с позиции качества анализа финансово-экономического состояния предприятия в силу высокой степени точности.