DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Хмелев, А. Г. | - |
dc.contributor.author | Хмелева, А. В. | - |
dc.date.accessioned | 2017-11-14T09:35:13Z | - |
dc.date.available | 2017-11-14T09:35:13Z | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.citation | Хмелев, А. Г. Управление финансовыми потоками промышленных предприятий с применением искусственных нейронных сетей / А. Г. Хмелев, А. В. Хмелева // Финансово-кредитная система: вектор развития: сборник материалов II Международной научно-практической конференции. – Ужгород: УжНУ «Говерла», 2017. – С. 197 – 199. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/27704 | - |
dc.description.abstract | В статье показано, что одним из перспективных подходов к управлению финансовыми потоками является применение аппарата нейронных сетей. В работе предлагается построение нейросетевой модели оптимизации процесса бюджетирования промышленных предприятий, в смысле, комплексного критерия оптимальности по ключевым показателям производства, весовые коэффициенты которых определяются экспертным путем.
Данный подход позволит адекватно оценивать текущую ситуацию и вырабатывать рекомендации по оптимальной финансовой стратегии поведения, что способствует повышению доходности и улучшению финансового состояния исследуемого объекта. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | УжНУ «Говерла» | ru_RU |
dc.subject | публикации ученых | ru_RU |
dc.subject | бюджет | ru_RU |
dc.subject | прибыль | ru_RU |
dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
dc.subject | математическая модель | ru_RU |
dc.subject | budget | ru_RU |
dc.subject | profit | ru_RU |
dc.subject | neural networks | ru_RU |
dc.subject | mathematical model | ru_RU |
dc.title | Управление финансовыми потоками промышленных предприятий с применением искусственных нейронных сетей | ru_RU |
dc.type | Статья | ru_RU |
local.description.annotation | The article shows that one of the most promising approaches to managing financial flows is the use of the apparatus of neural networks. The paper proposes the construction of a neural network model for optimizing the process of budgeting of industrial enterprises, in the sense of a complex criterion of optimality for key production indicators whose weights are determined expertly. This approach will allow to adequately assess the current situation and develop recommendations on the optimal financial behavior strategy, which contributes to the increase of profitability and financial condition of the investigated object. | - |
Appears in Collections: | Публикации в зарубежных изданиях
|