Опубликовано 21.03.2016 в 00:11
УДК: 338.462
Для предотвращения дальнейшего наращения просроченной дебиторской задолженности необходима оценка платежеспособности контрагентов еще до момента приобретения ими товаров и услуг организации. С этой целью возникает потребность в проведении комплексного анализа их платежеспособности на основании доступной информации. В статье предлагается создание нейросетевой модели оценки платежеспособности, базирующейся на новых для проведения финансового анализа коэффициентах.
MODELING OF CONTRACTING COMPANY SOLVENCY FORECASTING
To prevent further increase of debit debt, a company needs to assess solvency of contracting companies before they purchase the company’s goods and services. Thus a comprehensive analysis of solvency based on available information is required. As a solution of the problem, the creation of neural network models of solvency assessment based on new rates of financial analysis is suggested.
Библиографический список
Библиографический список
1. Бартунаев Л. Р., Сергеева Т. В. Современные информационные технологии и новая экономика // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. – 2012. – № 1. – С. 34–43.
2. Богданова Т. К., Шевгунов Т. Я., Уварова О. М. Применение нейронных сетей для прогнозирования платежеспособности российских предприятий обрабатывающих отраслей // Бизнес-информатика. – 2013. – №2(24). – С. 40–48.
3 Глухова Т. В., Калитина Е. А. Развитие единого информационного пространства управления предприятием [Электронный ресурс] // Огарев-online. – 2013. – № 2. – Режим доступа: http://journal.mrsu.ru/arts/razvitie-edinogo-informacionnogo-prostranstva-upravleniya-predpriyatiem.
4. Гордеев М. А. Модель управления дебиторской задолженностью // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. – 2010. – № 5. – С. 120–123.
5. Корнеев Д. С. Использование аппарата нейронных сетей для создания модели оценки и управления рисками предприятия // Управление большими системами. – 2007. – № 17. – С. 81–102.
6. Санжеева Д. Д., Мункуев Б. В. Направления развития поддержки малого бизнеса в муниципальном образовании // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. – 2014. – № 1. – С. 25–36.
7. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – 2-е изд., испр. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.
8. Хисметов А. М. К вопросу поиска метода оценки платежеспособности малого и среднего бизнеса [Электронный ресурс] // Огарев-online. – 2015. – № 15. – Режим доступа: http://journal.mrsu.ru/arts/k-voprosu-poiska-metoda-ocenki-platezhesposobnosti-malogo-i-srednego-biznesa.
9. Цыренов Д., Стробел Д. Клиентоориентированный подход к управлению предприятием // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. – 2014. – № 1. – С. 54–63.
10. Шмидт Т. В. Современные информационные технологии в системе управления предприятием [Электронный ресурс] // Огарев-online. – 2013. – № 2. – Режим доступа: http://journal.mrsu.ru/arts/sovremennye-informacionnye-tekhnologii-v-sisteme-upravleniya-predpriyatiem.
Выходные данные статьи: Загузина Е. Г. Построение модели прогнозирования платежеспособности контрагентов предприятия [Электронный ресурс] // Огарев-online. – 2016. – №3. – Режим доступа: https://journal.mrsu.ru/arts/postroenie-modeli-prognozirovaniya-platezhesposobnosti-kontragentov-predpriyatiya