Нейронечітке моделювання оцінки загрози фінансової кризи підприємства

Abstract

Статтю присвячено побудові економіко-математичної моделі оцінки загрози фінансової кризи підприємства на основі нечітких нейронних мереж. Розглянуто переваги застосування нечіткої логіки та нейронних мереж у прогнозуванні фінансової кризи та загрози банкрутства підприємства, визначено основні етапи побудови нейронечіткої моделі оцінки загрози фінансової кризи підприємства.

Статья посвящена вопросам экономико-математического моделирования оценки угрозы финансового кризиса предприятия на основе нечетких нейронных сетей. Рассмотрены преимущества применения нечеткой логики и нейронных сетей в прогнозировании финансового кризиса и угрозы банкротства предприятия, определены основные этапы построения нейронечеткой модели оценки угрозы финансового кризиса предприятия. Построена гибридная нейросетевая модель на базе системы логического вывода типа Сугено. Предложен алгоритм построения нейронечеткой модели оценки угрозы финансового кризиса предприятия. Предложена система показателей, которые являются наиболее важными для оценки финансового кризиса предприятия, и сформировано множество лингвистических переменных на основании шкалы качественных термов; построены функции принадлежности всех нечетких термов для оценки классов финансового кризиса предприятия. Термы классов кризиса соответствуют заданным значениям финансового уровня предприятия, позволяющим оценить параметры выходной лингвистической переменной. Результаты анализа свидетельствуют, что нейронечеткая модель характеризуется свойствами гибкости и адаптивності. Потому имплементация возможностей устойчивости и экономической независимости предприятия осуществляется путем нивелирования угроз внешней экономической среды. Модель является эффективным инструментом оценки угрозы финансового кризиса предприятия, анализа классов банкротства.

The article is devoted to the questions of the economic and mathematical fuzzy neural modeling to assess the financial crisis threat. The advantages of fuzzy logic and neural networks in financial crisis and the threats of bankruptcy forecasting and the main method of neural models modeling for assessing the threat of enterprise financial crisis were discussed. The hybrid neural network mode is carried out by Sugeno’s system. The algorithm of model’s construction to evaluate threats of the financial enterprise was described. The most important set of indicators was provided, the linguistic variables set using scale qualitative terms, and membership functions of fuzzy terms to evaluate the enterprise financial crisis were built. The terms class crisis represent financial position of the company to evaluate the value of output linguistic variable form. The results analysis suggests that the fuzzy neural network model has flexibility and adaptation properties. Therefore the implementation of sustainability, stability and economic independence of the enterprises is one of the possible way by reducing of the external economic environment treats. The model provides effective application in way of the assessment of the financial crisis threat, investigation of bankruptcy classes.