AI-СИСТЕМА ДЛЯ ПРОГНОЗА ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ХОЗЯЙСТВУЮЩЕГО СУБЪЕКТА В УСЛОВИЯХ РЫНОЧНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu5-12021213-221Статья поступила в редакцию: 21.05.2021
Статья опубликована: 21.05.2021
Ключевые слова:
Финансовая устойчивость, прогноз, рыночная неопределенность, финансовый риск, AI-системаАннотация
Актуальность исследования состоит в том, что в условиях повышения рыночной неопределенности и усиления всех видов риска важное значение имеет поддержка принятия управленческих решений при оценке и управлении риском потери финансовой устойчивости организацией, что обуславливает практическую значимость. Не смотря на то, что рассматриваемой проблеме посвящены многие труды современных ученых, тем не менее, отдельные аспекты проблемы остаются недостаточно изученными и требуют дальнейших исследований.
Исследованы теоретические основы оценки и управления финансовым риском и финансовой устойчивостью. Разработана WaR-модель для оценки финансового риска хозяйствующего субъекта. Полученное значение Х(1) = 42,27152519 тыс. руб. говорит о том, что в течение следующего года, прирост чистой прибыли не превысит значения в 42,27152519 руб. с вероятностью 99%.
Выдвинута и доказана гипотеза, что с помощью AI-системы, можно получить про
Представлена разработанная AI-система (система искусственного интеллекта) «персептрон», предназначенная для прогнозирования величины чистой прибыли для поддержки принятия управленческого решения касательно управления финансовой устойчивостью. Исследованы теоретические основы оценки и управления финансовым риском и риском потери финансовой устойчивости организации.
Предложенная AI-система имеет большое практическое значение, поскольку обеспечивает высокую точность прогноза. Ошибка прогноза имеет следующие значения: минимальная 0,002193659; максимальная 7,364634144Е-14. При этом стандартное отклонение ошибки составляет 0,0016321.
гноз величины чистой прибыли в целях повышения финансовой устойчивости коммерческой организации.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Список литературы
Ковалева, А. В. Механизмы обеспечения финансовой устойчивости пред-приятий // Форум. Серия: Гуманитарные и экономические науки. 2017. № 2 (11). С. 68–75. Ковалева А. М. Финансы фирмы: учебник / А. М. Ковалева, М. Г. Лапуста, Л. Г. Скамай. - 4-е изд. - М.: ИНФРА-М, 2011. - 522с.
Методы оценки риска VаR (value at risk). рыночный риск. пример расчета в Excel URL: https://finzz.ru/metody-ocenki-riska-var-value-risk.html (дата обращения 25.04.2021)
ООО "Капучино": бухгалтерская отчетность и финансовый анализ URL: https://www.audit-it.ru/buh_otchet/2317080792_ooo-kapuchino (дата обращения 25.04.2021)
Гиляровская Л.Т., Ендовицкая А.В. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческих организаций. М.: Юнити-Дана, 2012, 168 с.
Felmer, G. and Shid, A. (2008) "Introduction to stochastic finance. Discrete time". M .: ICMNO : 496.
Ruppert D. Statistics and data analysis for financial engineering // Springer. 2019.
Jensen M., Fischer V. and Myron V. The Capital Asset Pricing Model: some empirical tests // Praeger Publishers Inc. 1972.
Eugene F. Fama and James D. MacBeth Risk, Return and Equilibrium: Empirical Tests // Journal of Political Economy, 1973. Vol. 81(3)
Frazzini A. and Pedersen L.H. Betting Against Beta. // NBER Working Paper. 2010.
Kulachinskaya A., Kravchenko V., Bezdenezhnykh T. Organizational mechanisms of allocation of subsidies for public transport in St. Petersburg // Proceedings of the 31st International Business Information Management Association Conference.– 2018.– С. 4706-4711
Demidenko D.S. Malevskaia-Malevich E.D., Dubolazova Y.A., Victorova N.G. Optimization of the innovation process management at a manufacturing enterprise // Proceedings of the 31st International Business Information Management Association Conference. – 2018. – С. 996-1003.
