|
Динамические нейросетевые модели банкротств корпораций при неполных данныхДинамические нейросетевые модели банкротств корпораций при неполных данных
686
руб
Издательство: Прометей
Год выпуска: 2020 Страниц: 210 Тип обложки: 7Бц - твердая, целлофанированная (или лакированная) Иллюстрации: Черно-белые Масса: 304 г Размеры: 207x136x16 мм Наличие: Ограничено
Монография посвящена сложной и практически неисследованной проблеме нейросетевого моделирования развития процессов банкротств корпораций в динамике. Сложность этих моделей вытекает из специфической неполноты данных, обусловленных юридическими причинами, и сильной зашумленности данных. Предложен метод оптимизации структуры нейросети в комбинации с её байесовской регуляризацией, а также алгоритм компрессии переменных на основе обобщенной функции желательности Харрингтона. Разработан на основе общесистемных законов концептуальный базис нейросетевого моделирования и реализующий его нейросетевой логистический динамический метод, который восстанавливает неполные данные в ходе решения задачи аппроксимации зависимости «вход-выход». Впервые рассмотрены гибридные нейросетевые модели неправомерных банкротств юридических лиц. Выдвинутые теоретические идеи подробно иллюстрируются прикладными задачами и обосновываются вычислительными экспериментами на реальных данных. Материал монографии на 90% оригинален, обобщает и развивает методы нейросетевого моделирования банкротств из прежних книг авторов.
Для студентов, магистрантов и преподавателей широкого круга вузов, а также научных работников, интересующихся проблемами нейросетевого моделирования в сфере финансового менеджмента и экономической безопасности предприятий.
|
||
© 2024, Издательство «Альфа-книга»
Купить самые лучшие и популярные книги в интернет магазине "Лабиринт"
|