Informační systém VŠTE
VOCHOZKA, Marek, Zuzana ROWLAND a Jaromír VRBKA. EVALUATION OF SOLVENCY OF POTENTIAL CUSTOMERS OF A COMPANY. Matematyčne modeljuvannja v ekonomici. Kyjiv: Nacional’na akademija nauk Ukrajiny, roč. 5, č. 1, s. 5-18. ISSN 2409-8876. 2016.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název EVALUATION OF SOLVENCY OF POTENTIAL CUSTOMERS OF A COMPANY
Název česky POSOUZENÍ BONITY POTENCIÁLNÍCH ZÁKAZNÍKŮ PODNIKU
Autoři VOCHOZKA, Marek, Zuzana ROWLAND a Jaromír VRBKA.
Vydání Matematyčne modeljuvannja v ekonomici, Kyjiv, Nacional’na akademija nauk Ukrajiny, 2016, 2409-8876.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele Bělorusko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Organizační jednotka Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Klíčová slova česky výrobní podnik; finanční problémy; predikce; neuronové sítě; model
Klíčová slova anglicky manufacturing company; financial problems; prediction; artificial neural network; model
Štítky KEM6
Změnil Změnila: Hana Dlouhá, učo 19800. Změněno: 2. 9. 2016 13:18.
Anotace
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 %.
Anotace česky
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 %.
Zobrazeno: 28. 3. 2024 12:04