Моделювання фінансової стійкості підприємств із застосуванням теорій нечіткої логіки, нейронних мереж і дискримінатного аналізу

Abstract

У статті викладено концептуальний підхід до моделювання фінансової стійкості підприємства, що полягає в оцінюванні фінансового стану компанії шляхом прогнозування ймовірного банкрутства на основі аналогій між показниками діяльності цієї компанії, підприємств-банкрутів і фінансово стабільних компаній. Для побудови економіко-математичних моделей передбачення банкрутства автор застосовує теорії нечіткої логіки, нейронних мереж і дискримінантного аналізу. Всі моделі побудовано на одних і тих же множинах пояснюючих змінних та оптимізовано на однакових статистичних даних діяльності українських підприємств. Тестування 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.

Article exhibits conceptual approach to financial resistance of enterprise modeling consisting in the financial situation of company assessment by dint of possible bankruptcy prediction on a basis of analogies between that company, bankrupt firms and financially stable companies operation indicators. For economy-mathematics bankruptcy prediction models construction author applies fuzzy logics, neural networks and discriminant analysis theories. All models are built on the same explaining variables sets and optimized on identical statistics Ukrainian enterprises activity. Testing was brought about on equal statistic excerption affording possibility of carrying out comparative analysis and of getting conformable conclusions respecting the efficacy of diversiform mathematic tools to settle disquisition objects classification problem.