Смирнова, Е. В. Анализ финансовой отчетности [Электронный ресурс] : учебное пособие для студентов направлений подготовки 38.03.01 «Экономика» и 38.03.02 «Менеджмент» (бакалавриат) / Смирнова Е. В. - Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2015. - 212 с. - ISBN 978-5-7410-1355-7 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): анализ отчетности -- анализ рентабельности -- консолидирование отчетности -- прогнозирование банкротства -- финансовая отчетность Аннотация: В учебном пособии изложены теоретические вопросы анализа финансовой отчетности с учетом последних изменений нормативно-правовой базы. В каждом разделе предложены задания по расчету рассмотренных показателей в аналитических таблицах. Учебное пособие предназначено для студентов направлений подготовки 38.03.01 Экономика и 38.03.02 Менеджмент. Доп.точки доступа: Воронина, В. М.; Федорищева, О. В.; Цыганова, И. Ю. Свободных экз. нет |
Горбатков, С. А. Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций [Электронный ресурс] : монография / Горбатков С. А. - Москва : Прометей, 2018. - 372 с. - ISBN 978-5-907003-09-5 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): байесовская регуляризация -- банкротство корпорации -- диагностика банкротства -- метод моделирования -- нeйpосeтeвая модель -- нейросетевой метод -- нечеткий метод -- принцип вальда -- прогнозирование банкротства -- реструктуризация долга Аннотация: Монография посвящена общим принципам совершенствования нейросетевых методов моделирования диагностики и прогнозирования вероятности риска банкротств корпораций применительно к сложным условиям моделирования: неполноты, неточности и неопределённости в данных. Впервые рассмотрены вопросы байесовской регуляризации нейросетевых моделей в условиях отсутствия априорных сведений о виде закона распределения шумов в данных, оценки адекватности нейросетевых моделей на основе последовательного принципа Вальда, оптимального выбора системы показателей для спецификации нейросетевой модели, сокращения размерности факторного пространства, предобработки данных, агрегирования комплексных количественных и качественных показателей для их введения в нейросетевую модель с помощью нечетких методов. Разработан на основе системных методов кибернетики концептуальный базис нейросетевого моделирования, на основе которого предложено 6 оригинальных методов построения нейросетевых моделей банкротств и мониторинга финансового состояния корпораций в задачах обеспечения их экономической безопасности. Центральным методом из них является нейросетевой логистический динамический метод с непрерывным временем, позволяющий получать прогноз для любого момента времени в пределах действия кредитного договора. Теоретические положения подробно иллюстрируются на ряде прикладных задач. Материал книги на 90% оригинален и обобщает опыт многолетних исследований авторов по указанной проблематике. Монография предназначена для студентов, магистрантов и преподавателей широкого круга специальностей информационного и экономического профиля вузов, а также научных работников, проявляющих интерес к проблемам нейросетевого моделирования в сфере экономики в условиях высокой неопределенности. Доп.точки доступа: Фархиева, С. А.; Белолипцев, И. И.; Горбаткова, С. А. \ред.\ Свободных экз. нет |