Система підтримки прийняття рішень для прогнозування банкрутства підприємства

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗаводник, Вячеслав Владленович
dc.contributor.authorБородай, Тетяна Анатоліївна
dc.date.accessioned2019-09-23T13:27:19Z
dc.date.available2019-09-23T13:27:19Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenTopic: “Decision support system for enterprise bankruptcy prediction”. Thesis explanatory note: 89 p., 16 fig., 14 tabl., 2 append, 28 sources. Topicality of the topic: bankruptcy is an integral part of the functioning of enterprises in a market economy. Therefore, it is important to conduct a research on forecasting the risk of bankruptcy. Early detection of signs of a deteriorating financial situation may allow corrective action to be taken. It can also prevent the loss of current or potential capital ventures. The purpose of this work is to develop a system for forecasting bankruptcy of banks using neural network technologies. The object of the study is a set of data on the banks of Ukraine, taken from the site of the NBU. Research methods: neural network. The software implementation was executed using the Python programming language. The results of the work were obtained: bank risk models of risk assessment were developed and decision thresholds were chosen for the transformation of the best models into full binary classifiers, which can be used as part of the DSS or as the DSS.uk
dc.description.abstractukДипломна робота 89 с., 16 рис., 14 табл., 2 додатки, 28 джерел. Актуальність теми: банкрутство є невід'ємною частиною функціонування підприємств в умовах ринкової економіки. 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. Мета даної роботи: розробка системи прогнозування банкрутства банків з використанням нейромережевих технологій. Об`єктом дослідження є набір даних по банкам України, взяті з сайту НБУ. Методи дослідження: нейронна мережа. Програмна реалізація виконала за допомогою мови програмування Python. Отримані результати роботи: розроблено моделі оцінки ризику банкрутства та обрано порогові значення прийняття рішень для перетворення найкращих моделей в повноцінні бінарні класифікатори, що можуть використовуватися в якості частини СППР або в якості СППР.uk
dc.format.page89 с.uk
dc.identifier.citationБородай, Т. А. Система підтримки прийняття рішень для прогнозування банкрутства підприємства : дипломна робота … бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Бородай Тетяна Анатоліївна. – Київ, 2019. – 89 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29413
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectбанкрутствоuk
dc.subjectпрогнозування банкрутстваuk
dc.subjectризик банкрутстваuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectбінарний класифікаторuk
dc.subjectbankruptcyuk
dc.subjectforecasting bankruptcyuk
dc.subjectbath risk riskuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectbinary classifieruk
dc.titleСистема підтримки прийняття рішень для прогнозування банкрутства підприємстваuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Borodai_bakalavr.docx
Розмір:
1.14 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи