VOCHOZKA, Marek and 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, vol. 18, No 2, p. 62-67. ISSN 1335-4205. 2016.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name The application of artificial neural networks on the prediction of the future financial development of transport companies
Name in Czech Aplikace umělých neuronových sítí při predikci budoucího finančního rozvoje dopravních podniků
Authors VOCHOZKA, Marek (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Penfei SHENG (156 China).
Edition Communications : scientific letters of the University of Žilina, Žilina, EDIS - vydavatel´ské centrum ŽU, 2016, 1335-4205.
Other information
Original language English
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 50200 5.2 Economics and Business
Country of publisher Slovakia
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
RIV identification code RIV/75081431:_____/16:00000651
Organization unit Institute of Technology and Business in České Budějovice
Keywords (in Czech) dopravní podnik; finanční problémy; predikce; neuronové sítě; model
Keywords in English transport company; financial problems; prediction; neural network; model
Tags KEM6, RIV16, SCOPUS
Tags Reviewed
Changed by Changed by: Hana Dlouhá, učo 19800. Changed: 2/9/2016 13:20.
Abstract
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.
Abstract (in Czech)
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.
PrintDisplayed: 20/4/2024 03:30