J 2016

The application of artificial neural networks on the prediction of the future financial development of transport companies

VOCHOZKA, Marek and Penfei SHENG

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

Language

English

Type of outcome

Článek v odborném periodiku

Field of Study

50200 5.2 Economics and Business

Country of publisher

Slovakia

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

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

Tags

Reviewed
Změněno: 2/9/2016 13:20, Hana Dlouhá

Abstract

V originále

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.

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.