• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Книга

Методологические основы разработки нейросетевых моделей экономических объектов в условиях неопределенности

Горбатков С. А., Полупанов Д. В., Макеева Е. Ю., Бирюков А. Н.
Под общей редакцией: С. А. Горбатков

Монография посвящена общим принципам разработки эффективных нейросетевых математических моделей экономических объектов, характеризующихся сложными условиями моделирования: сильным зашумлением данных вплоть до их сознательного искажения, отягченным дефицитом наблюдений; неизвестным априори законом распределения шумов; стремлением авторов к достаточно общим постановкам задач восстановления многомерных зависимостей, скрытых в данных, ранжирования объектов и их кластеризации, многофакторного прогноза. Учитывается триада “НЕ факторов”: неполнота, неточность, неопределенность. Изложение ведется в основном на примере задач налогового администрирования и оценки кредитоспособности заемщиков, где указанные условия моделирования проявляются особенно ярко. Однако разработанный на основе общесистемных законов концептуальный базис нейромоделирования применим для более широкого круга экономических объектов. Особое внимание уделено регуляризации нейромоделей на основе байесовского подхода и управления их адекватностью в сложных условиях моделирования. Рассмотрены также модели прогнозирования вероятности банкротства экономических объектов. Монография обобщает опыт многолетних исследований авторов по указанной проблематике.

Предназначена для научных работников, преподавателей, аспирантов и магистрантов экономических вузов.

Методологические основы разработки нейросетевых моделей экономических объектов в условиях неопределенности