Нечіткі, нейромережеві та дискримінантні моделі діагностування можливості банкрутства підприємств
Loading...
Date
2013-01-17
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана»
Abstract
У статті розроблено концептуальний підхід до моделювання фінансової стійкості підприємств, що полягає в оцінюванні стану компанії шляхом діагностування можливості її банкрутства за рахунок пошуку аналогій між показниками діяльності цієї компанії та підприємств, що вже збанкрутували, а також фінансово стабільних компаній. Для побудови економіко-математичних моделей передбачення банкрутства було застосовано методи теорій нечіткої логіки, нейронних мереж та дискримінантного аналізу. Аналіз проведених експериментів дозволив виявити значну невідповідність відомих раніше дискримінантних моделей умовам трансформаційної економіки, а також показав досить високу точність передбачення банкрутств підприємств із використанням розроблених автором економіко-математичних моделей. Всі моделі побудовано на одних і тих самих множинах пояснюючих змінних та оптимізовано на однакових статистичних даних щодо діяльності українських підприємств. Тестування моделей також здійснювалось на одній статистичній вибірці, що дало можливість зробити порівняльний аналіз та отримати відповідні висновки щодо ефективності різноманітного математичного інструментарію при вирішенні задачі класифікації об’єктів дослідження.
В статье разработан концептуальный подход к моделированию финансовой устойчивости предприятий, который заключается в оценке состояния компании путем диагностирования возможности ее банкротства за счет поиска аналогий между показателями деятельности этой компании и предприятий, уже обанкротивихся, а также финансово стабильных компаний. Для построения экономико-математических моделей прогнозирования банкротства были применены методы теорий нечеткой логики, нейронных сетей и дискриминантного анализа. Анализ проведенных экспериментов позволил выявить значительное несоответствие известных ранее дискриминантных моделей условиям трансформационной экономики, а также показал достаточно высокую точность предсказания банкротств предприятий с использованием разработанных автором экономико-математических моделей. Все модели построены на одних и тех же множествах объясняющих переменных и оптимизированы на одинаковых статистических данных деятельности украинских предприятий. Тестирование моделей также осуществлялось на одной статистической выборке, что позволило провести сравнительный анализ и получить соответствующие выводы относительно эффективности разнообразного математического инструментария при решении задачи классификации объектов исследования.
The article deals with the conceptual approach to modeling the financial stability of enterprises which permit to assess the state of the company through diagnosis of its bankruptcy possibility by finding similarities between the performance indicators of this company and enterprises have gone bankrupt and financially stable companies. The methods of theories of fuzzy logic, neural networks and discriminant analysis are applied for the construction of economic and mathematical models of bankruptcy prediction. The analysis of carried out experiments revealed essential misfit of previously known discriminant models to conditions of transformational economy, and also shows relatively high correctness in predicting of enterprises’ bankruptcy with usage of developed by the author economic and mathematical models. All models are built on the same sets of explanatory variables and optimized on the same statistical data of Ukrainian enterprises. The testing of models also was carried out on one statistical sample, which allowed to make a comparative analysis and obtain appropriate conclusions about the effectiveness of various mathematical tools to solve the problem of classification of objects of research.
В статье разработан концептуальный подход к моделированию финансовой устойчивости предприятий, который заключается в оценке состояния компании путем диагностирования возможности ее банкротства за счет поиска аналогий между показателями деятельности этой компании и предприятий, уже обанкротивихся, а также финансово стабильных компаний. Для построения экономико-математических моделей прогнозирования банкротства были применены методы теорий нечеткой логики, нейронных сетей и дискриминантного анализа. Анализ проведенных экспериментов позволил выявить значительное несоответствие известных ранее дискриминантных моделей условиям трансформационной экономики, а также показал достаточно высокую точность предсказания банкротств предприятий с использованием разработанных автором экономико-математических моделей. Все модели построены на одних и тех же множествах объясняющих переменных и оптимизированы на одинаковых статистических данных деятельности украинских предприятий. Тестирование моделей также осуществлялось на одной статистической выборке, что позволило провести сравнительный анализ и получить соответствующие выводы относительно эффективности разнообразного математического инструментария при решении задачи классификации объектов исследования.
The article deals with the conceptual approach to modeling the financial stability of enterprises which permit to assess the state of the company through diagnosis of its bankruptcy possibility by finding similarities between the performance indicators of this company and enterprises have gone bankrupt and financially stable companies. The methods of theories of fuzzy logic, neural networks and discriminant analysis are applied for the construction of economic and mathematical models of bankruptcy prediction. The analysis of carried out experiments revealed essential misfit of previously known discriminant models to conditions of transformational economy, and also shows relatively high correctness in predicting of enterprises’ bankruptcy with usage of developed by the author economic and mathematical models. All models are built on the same sets of explanatory variables and optimized on the same statistical data of Ukrainian enterprises. The testing of models also was carried out on one statistical sample, which allowed to make a comparative analysis and obtain appropriate conclusions about the effectiveness of various mathematical tools to solve the problem of classification of objects of research.
Description
Keywords
фінансова стійкість підприємства, діагностика банкрутства, нечітка логіка, нейронна мережа, персептрон, карта самоорганізації, нейронна мережа зустрічного розповсюдження, дискримінантний аналіз, финансовая устойчивость предприятия, диагностика банкротства, нечеткая логика, нейронная сеть, персептрон, карта самоорганизации, нейронная сеть встречного распространения, дискриминантный анализ, enterprise’s financial stability, bankruptcy diagnostics, fuzzy logic, neural network, perceptron, self-organizing map, counter-propagation neural network, discriminant analysis
Citation
Матвійчук А. В. Нечіткі, нейромережеві та дискримінантні моделі діагностування можливості банкрутства підприємств / А. В. Матвійчук // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2013. – № 2. – С. 71–118.