Оцінка фінансового стану підприємства сфери послуг із використанням карт Кохонена

Vitaliy Lazorenko

Анотація


Стаття присвячена дослідженню фінансового стану підприємства сфери послуг. Стабілізація фінансового стану є пріоритетним завданням окремого підприємства та економічної системи в цілому. Задачу забезпечення стабільності фінансової діяльності підприємства запропоновано вирішувати за допомогою нейронної мережевої моделі кластеризації - самоорганізуючих карт Кохонена, що дозволяє відобразити результати фінансового аналізу у вигляді компактних і зручних для інтерпретації двовимірних карт. Проаналізовано послуги підприємства та проведено сегментацію бази відвідувачів, побудовано профілі користувачів послуг шляхом виявлення їх схожої поведінки в плані частоти, типу замовлених послуг та проведено оцінку найбільш і найменш прибуткових сегментів. Сегментацію відвідувачів готелю-ресторану проведено за допомогою підходу, який базується на алгоритмі Кохонена, та проведено кластеризацію об'єктів за алгоритмом Кохонена. Цей інтерфейс використовується для пошуку закономірностей у великих масивах даних, що дозволяє проводити розвідувальний аналіз даних, який відрізняється від класичних статистичних процедур.


Ключові слова


фінансова стійкість; сфера послуг; фінансовий ризик; фінансовий стан; карти Кохонена

Повний текст:

PDF

Посилання


Priymak, І.І., 2007. Strategy to ensure the financial stability of entities in the economy of Ukraine. Candidate of economic sciences. Ivan Franko National University of Lviv. Lviv, 20 p.

Debak, G., Kohonen, T. 2001. Analysis of financial data using self-organizing maps. Moscow: ALPINA, 317 p.

Matviychuk, A., 2005. Analysis and forecasting of the development of financial and economic systems using the theory of fuzzy logic. Kyiv: Center for Educational Literature, 208 p.

Dokienko, L., 2005. Management of financial stability of enterprises of trade. Candidate of economic sciences. Kyiv National University of Trade and Economics. Kiev, 20 p.

Osovsky, S., 2002. Neural networks for information processing. Moscow: Finance and Statistics, 244 p.

Khaikin, S., 2006. Neural networks: a full course. Moscow: Williams, 1104 p.

Paklin, N., and Oreshkov, V., 2013. Business analytics: from data to knowledge. St. Petersburg: Peter, 704 p.

Matviychuk, A., 2011. Artificial Intelligence in Economics: Neural Networks, Fuzzy Logic: Monograph. Kyiv: KNEU, 439 p.

Kohonen, T., 2008. Self-organizing maps. Moscow: BINOM. Laboratory of Knowledge, 655 p.

Kohonen, T., 1995. Self-Organizing Maps. Berlin: Springer-Verlag.

Sweeting, P., 2011. Types of financial institution. In: Financial Enterprise Risk Management. Cambridge: Cambridge University Press, pp. 11-19. doi: 10.1017/CBO9780511844133.003.

Rojas, R., 1993. Kohonens topologieerhaltende Abbildungen. In: Theorie der neuronalen Netze. Berlin, Heidelberg: Springer-Lehrbuch. Springer.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Приймак І. І. Стратегія забезпечення фінансової стійкості суб’єктів господарювання в економіці України: автореф. дис. … канд. екон. наук: 08.00.03 / Львівський національний університет ім. І. Франка. Львів, 2007. 20 с.

 

2. Дебак Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт / пер. с англ. Москва: АЛЬПИНА, 2001. 317 с.

 

3. Матвійчук А. В. Аналіз та прогнозування розвитку фінансово-економічних систем із використанням теорії нечіткої логіки. Київ: Центр навчальної літератури, 2005. 208 с.

 

4. Докієнко Л. Д. Управління фінансовою стійкістю підприємств торгівлі: автореф. дис. … канд. екон. наук: 08.07.05 / Київський національний торговельно-економічний університет. Київ, 2005. 20 с.

 

5. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. Москва: Финансы и статистика, 2002. 244 с.

 

6. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Москва: Вильямс, 2006. 1104 с.

 

7. Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. Санкт-Петербург: Питер, 2013. 704 с.

 

8. Матвійчук А. В. Штучний інтелект в економіці: нейронні мережі, нечітка логіка: монографія. Київ: КНЕУ, 2011. 439 с.

 

9. Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты. Москва: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 655 с.

 

10. Kohonen T. Self-Organizing Maps. Berlin: Springer-Verlag, 1995.

 

11. Sweeting P. Types of financial institution. Financial Enterprise Risk Management. Cambridge: Cambridge University Press, 2011. pp. 11-19. doi: 10.1017/CBO9780511844133.003.

 

12. Rojas R. Kohonens topologieerhaltende Abbildungen. Theorie der neuronalen Netze. Berlin, Heidelberg: Springer-Lehrbuch. Springer, 1993.




DOI: https://doi.org/10.21847/1728-9343.2018.2(154).128836

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.




Creative Commons License
Ця робота ліцензована Creative Commons Attribution 4.0 International License.