Authors

Татьяна Бородай

Borodai Tetyana

City: Kyiv

Science degree: student

Place of work/study: National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"

Autor articles

Система підтримки прийняття рішень для прогнозування банкрутства підприємства

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Система підтримки прийняття рішень для прогнозування банкрутства підприємства//Science online: International Scientific e-zine - 2019. - №7. - https://nauka-online.com/en/publications/matematika/2019/7/sistema-pidtrimki-prijnyattya-rishen-dlya-prognozuvannya-bankrutstva-pidpriyemstva/

Annotation: (Українська) Банкрутство є невід'ємною частиною функціонування підприємств в умовах ринкової економіки. З одного боку, це нормально, оскільки конкуренція змушує ліквідувати збиткові одиниці і створювати простір для тих, хто ефективніше використовує дефіцитні ресурси. З іншого боку, кожне банкрутство негативно впливає на багатьох зацікавлених сторін, включаючи кредиторів, працівників, постачальників, споживачів та місцеву громаду. Зокрема, кредитори та постачальники піддаються ризику збитків, коли боржники збанкрутують. «Невиконання клієнтом боргових зобов'язань може перешкодити платоспроможності постачальника (кредиторів), які можуть стати не в змозі сплатити власним постачальникам, розташованим на верхньому рівні, що може призвести до ланцюга подібних невдач (ефект доміно)» (Battiston et al.2007). Тому важливо проводити дослідження щодо прогнозування ризику банкрутства. Раннє виявлення ознак погіршення фінансової ситуації може дозволити прийняття коригувальних дій. Це також може запобігти втраті поточних або потенційних постачальників капіталу. Актуальність даної проблеми привела до того, що існує безліч всіляких методів і методик, що дозволяють прогнозувати настання банкрутства підприємства з тим або іншим ступенем ймовірності. Однак, в цій області багато проблем. Саме, методик, які могли б з високим ступенем вірогідності прогнозувати несприятливий результат, практично немає. Більшість таких методик виявилися неспроможними в період світової фінансової кризи. Отже, створення систем, що дозволяють подолати недоліки існуючих моделей, а також врахувати специфіку нашої країни, є актуальною проблемою. Можливим вирішенням цієї проблеми є використання нейромережевих технологій, які є високоефективним інструментом. Вони мають широке практичне застосування і використовуються для вирішення багатьох завдань. Нейронні мережі використовувалися для прогнозу фінансової кризи такими відомими фірмами, як General Electric, American Airlines, Coca Cola, Procter & Gamble та іншими.

Prepare

a scientific article on the current topic

Send

a scientific article to e-mail: editor@inter-nauka.com

Read

your article on the website of our magazine