VOCHOZKA, Marek a Penfei SHENG. The application of artificial neural networks on the prediction of the future financial development of transport companies. Communications : scientific letters of the University of Žilina. Žilina: EDIS - vydavatel´ské centrum ŽU, 2016, vol. 18, č. 2, s. 62-67. ISSN 1335-4205.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název The application of artificial neural networks on the prediction of the future financial development of transport companies
Název česky Aplikace umělých neuronových sítí při predikci budoucího finančního rozvoje dopravních podniků
Autoři VOCHOZKA, Marek (203 Česká republika, domácí) a Penfei SHENG (156 Čína).
Vydání Communications : scientific letters of the University of Žilina, Žilina, EDIS - vydavatel´ské centrum ŽU, 2016, 1335-4205.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele Slovensko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV RIV/75081431:_____/16:00000651
Organizační jednotka Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Klíčová slova česky dopravní podnik; finanční problémy; predikce; neuronové sítě; model
Klíčová slova anglicky transport company; financial problems; prediction; neural network; model
Štítky KEM6, RIV16, SCOPUS
Příznaky Recenzováno
Změnil Změnila: Hana Dlouhá, učo 19800. Změněno: 2. 9. 2016 13:20.
Anotace
The aim of this article is to utilize artificial neural networks to predict potential financial problems in transport companies in the Czech Republic. It is logical that uncertain economic environment it is necessary for companies to be able to plan better, to report more precisely and to be able to better evaluate their future financial development. The text uses financial statement data, non-accounting data and six types of neural network. The autors predict how companies are able to overcome potential financial problems, within how many years a company might go bankrupt, or whether a company might go bankrupt within one calendar year.
Anotace česky
Cílem článku je využít umělé neuronové sítě pro predikci potenciálních finančních problémů v dopravních podnicích v České republice. Je logické, že v nejistém ekonomickém prostředí je pro podniky nezbytné, aby lépe plánovaly, podávat přesné zprávy pro lepší zhodnocení jejich budoucího finančního vývoje. Text využívá údaje účetní závěrky, neúčetní data a šest typů neuronové sítě. Autoři předpovídají, jak jsou podniky schopny překonat potenciální finanční problémy, během kolika let může podnik zbankrotovat a zda zbankrotuje během jednoho kalendářního roku.
VytisknoutZobrazeno: 23. 1. 2022 11:16