J 2016

EVALUATION OF SOLVENCY OF POTENTIAL CUSTOMERS OF A COMPANY

VOCHOZKA, Marek, Zuzana ROWLAND a Jaromír VRBKA

Základní údaje

Originální název

EVALUATION OF SOLVENCY OF POTENTIAL CUSTOMERS OF A COMPANY

Název česky

POSOUZENÍ BONITY POTENCIÁLNÍCH ZÁKAZNÍKŮ PODNIKU

Autoři

Vydání

Matematyčne modeljuvannja v ekonomici, Kyjiv, Nacional’na akademija nauk Ukrajiny, 2016, 2409-8876

Další údaje

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

Změněno: 2. 9. 2016 13:18, Hana Dlouhá

Anotace

ORIG CZ

V originále

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 %.

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 %.