Система прогнозування банкрутства підприємств України

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимощук, Оксана Леонідівна
dc.contributor.authorДорундяк, Ксенія Миколаївна
dc.date.accessioned2020-02-28T13:43:57Z
dc.date.available2020-02-28T13:43:57Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenThe object of study - coefficients that allow to evaluate the financial condition of the company. The purpose of the master’s thesis is to analyze the basic models and methods of calculating the probability of bankruptcy, to determine their advantages, disadvantages and practical importance; development and training of machine learning models; building a voting classifier based on trained models; comparative analysis between models. The paper analyzes the existing models and methods of assessing bankruptcy probability: discriminatory analysis, fuzzy methods, machine learning models. In the course of the master’s thesis, a model of neural network, AdaBoost classifier, random forest model and voting classifier was developed and comparative analysis between these models was performed. The study found that using a voting classifier approach allows for more accurate results. In further research, is advisable to develop models in which the assessment of the financial position of Ukrainian companies is based on national accounting and reporting standards and takes into account industry specificities and characteristics of specific enterprises.uk
dc.description.abstractukОб’єкт дослідження - коефіцієнти, які дозволяють оцінити фінансовий стан підприємства. Мета магістерської дисертації - аналіз основних моделей та методів обчислення ймовірності банкрутства, визначення їх переваг, недоліків та практичної значимості; розробка та навчання моделей машинного навчання; побудова класифікатору голосування на основі навчених моделей; проведення порівняльного аналізу між моделями. У роботі проведено аналіз існуючих моделей та методів оцінювання ймовірності банкрутства: дискримінатний аналіз, нечіткі методи, моделі машинного навчання. В ході виконання магістерської дисертації було розроблено модель нейронної мережі, AdaBoost класифікатор, модель випадкого лісу та класифікатор голосування та проведено компаративний аналіз між цими моделями. У ході дослідження було виявлено, що підхід із використанням класифікатору голосування дозволяє отримати більш точні результати. Проводячи подальші дослідження, доцільно розробити моделі, в яких оцінка фінансового стану українських компаній базується на національних стандартах бухгалтерського обліку та звітності та враховує галузеві особливості та характеристики конкретних підприємств.uk
dc.format.page96 с.uk
dc.identifier.citationДорундяк, К. М. Система прогнозування банкрутства підприємств України : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Дорундяк Ксенія Миколаївна. - Київ, 2019. - 96 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/32010
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectбанкрутствоuk
dc.subjectймовірність банкрутстваuk
dc.subjectпідприємствоuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectштучна нейронна мережаuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectдерева прийняття рішеньuk
dc.subjectкласифікатор голосуванняuk
dc.subjectbankruptcyuk
dc.subjectbankruptcy probabilityuk
dc.subjectenterpriseuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectartificial neural networkuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectdecision treeuk
dc.subjectvoting classifieruk
dc.subject.udc517.9uk
dc.titleСистема прогнозування банкрутства підприємств Україниuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи