VOCHOZKA, Marek, Zuzana ROWLAND and Jaromír VRBKA. EVALUATION OF SOLVENCY OF POTENTIAL CUSTOMERS OF A COMPANY. Matematyčne modeljuvannja v ekonomici. Kyjiv: Nacional’na akademija nauk Ukrajiny, 2016, roč. 5, No 1, p. 5-18. ISSN 2409-8876.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name EVALUATION OF SOLVENCY OF POTENTIAL CUSTOMERS OF A COMPANY
Name in Czech POSOUZENÍ BONITY POTENCIÁLNÍCH ZÁKAZNÍKŮ PODNIKU
Authors VOCHOZKA, Marek, Zuzana ROWLAND and Jaromír VRBKA.
Edition Matematyčne modeljuvannja v ekonomici, Kyjiv, Nacional’na akademija nauk Ukrajiny, 2016, 2409-8876.
Other information
Original language English
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 50200 5.2 Economics and Business
Country of publisher Belarus
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Organization unit Institute of Technology and Business in České Budějovice
Keywords (in Czech) výrobní podnik; finanční problémy; predikce; neuronové sítě; model
Keywords in English manufacturing company; financial problems; prediction; artificial neural network; model
Tags KEM6
Changed by Changed by: Hana Dlouhá, učo 19800. Changed: 2/9/2016 13:18.
Abstract
The aim of this article is to utilize artificial neural networks for creation of a model for determination of solvency of customers of a manufacturing company. An analysis of customer solvency is a necessary condition for healthy business relation. On the base of obtained data on a group of 110 manufacturing companies 1000 artificial neural networks is generated. For the model, linear neural networks, probabilistic neural networks, radial basis function neural networks, three-layer perceptron networks and four-layer perceptron networks are utilised. Ten of these networks, which showed the best results, are retained for futher processing. The obtained best one neural network MLP 91:91-99-59-1:1 predicts solvency or possible risk of a company (potential customer of a manufacturing company) with the probability higher than 90 %.
Abstract (in Czech)
Cílem článku je využít umělé neuronové sítě pro vytvoření modelu pro stanovení solventnosti zákazníků výrobního podniku. Analýza bonity zákazníka je nezbytnou podmínkou pro zdravý obchodní vztah. Na základě získaných dat o skupině 110 výrobních podniků je vygenerováno 1000 umělých neuronových sítí. Pro model je využito lineárních neuronových sítí, pravděpodobnostních neuronových sítí, radiálních základních neuronových sítí, třívrstvých perceptronových sítí a čtyřvrstvých perceptronových sítí. Deset těchto sítí, které měly nejlepší výsledky, je vybráno pro další zpracování. Získaná nejlepší neuronová síť MLP 91:91-99-59-1:1 předpovídá solventnost nebo možné riziko podniku (potenciálního zákazníka výrobního podniku) s pravděpodobností vyšší než 90 %.
PrintDisplayed: 1/12/2021 19:37