Google 
Аннотация: Динамические нейросетевые модели банкротств корпораций при неполных данных
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.
| Автор/составитель | Горбатков Станислав Анатольевич, Фархиева Светлана Анатольевна |
| Год выпуска | 2020 |
| ISBN | 978-5-907244-86-3 |
| Производитель | Прометей |
| Издательство | Прометей |
| Количество томов | 1 |
| Количество страниц | 210 |
| Переплет | Твёрдый переплёт |
| Размеры | 207x136x16 мм |
| Цвет | Белый |
| Тип бумаги | офсетная (60-220 г/м2) |
| Формат | 60x84/16 (145x200 мм) |
| Стандарт | 10 |
| Вес | 304 |
| Язык | русский |
