J
2016
The application of artificial neural networks on the prediction of the future financial development of transport companies
VOCHOZKA, Marek a Penfei SHENG
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
Vydání
Communications : scientific letters of the University of Žilina, Žilina, EDIS - vydavatel´ské centrum ŽU, 2016, 1335-4205
Další údaje
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
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.
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.
Zobrazeno: 24. 12. 2024 17:53