Bankruptcy or success? The effective prediction of a company's
financial development using LSTM

J 2020

Bankruptcy or success? The effective prediction of a company's financial development using LSTM

VOCHOZKA, Marek, Jaromír VRBKA a Petr ŠULEŘ

Základní údaje

Originální název

Bankruptcy or success? The effective prediction of a company's financial development using LSTM

Název česky

Bankrot nebo úspěch? Efektivní predikce finančního rozvoje společnosti pomocí LSTM

Autoři

VOCHOZKA, Marek (203 Česká republika, garant, domácí), Jaromír VRBKA (203 Česká republika, domácí) a Petr ŠULEŘ (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Sustainability, Basel, Switzerland, MDPI, 2020, 2071-1050

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

50200 5.2 Economics and Business

Stát vydavatele

Švýcarsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

URL

Kód RIV

RIV/75081431:_____/20:00001825

Organizační jednotka

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích

DOI

http://dx.doi.org/10.3390/su12187529

Klíčová slova česky

bankrotní modely; společnost; dlouhodobá krátkodobá paměť (LSTM - long short-term memory); neuronové sítě (NN); predikce; úspěch

Klíčová slova anglicky

bankruptcy models; company; long short-term memory (LSTM); neural networks (NN); prediction; success

Štítky

FIP_2, RIV20, SCOPUS

Změněno: 3. 12. 2020 10:08, Kateřina Nygrýnová

Anotace

ORIG CZ

V originále

The objective of this contribution is to create a methodology for the identification of a company failure (bankruptcy) using artificial neural networks with at least one long short-term memory (LSTM) layer. A bankruptcy model was created using deep learning, for which at least one layer of LSTM was used for the construction of the NN. For the purposes of this contribution, Wolfram's Mathematica 13.

Česky

Cílem tohoto příspěvku je vytvořit metodiku pro identifikaci selhání společnosti (bankrotu) pomocí umělých neuronových sítí s alespoň jednou vrstvou dlouhodobé krátkodobé paměti (LSTM - long short-term memory). Model bankrotu byl vytvořen pomocí hlubokého učení, pro které byla pro konstrukci neuronových sítí použita alespoň jedna vrstva LSTM. Pro účely tohoto příspěvku byl použit software Wolfram Mathematica 13.

Přiložené soubory

Bankruptcy_or_success-_The_effective_prediction_of_a_company_s_financial_development_using_LSTM.pdf

Požádat o autorskou verzi souboru

Citovat

VOCHOZKA, Marek, Jaromír VRBKA a Petr ŠULEŘ. Bankruptcy or success? The effective prediction of a company's financial development using LSTM. Sustainability. Basel, Switzerland: MDPI, 2020, roč. 12, č. 18, s. nestránkováno, 18 s. ISSN 2071-1050. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.3390/su12187529.

@article{55464,
   author = {Vochozka, Marek and Vrbka, Jaromír and Šuleř, Petr},
   article_location = {Basel, Switzerland},
   article_number = {18},
   doi = {http://dx.doi.org/10.3390/su12187529},
   keywords = {bankruptcy models; company; long short-term memory (LSTM); neural networks (NN); prediction; success},
   language = {eng},
   issn = {2071-1050},
   journal = {Sustainability},
   title = {Bankruptcy or success? The effective prediction of a company's financial development using LSTM},
   url = {https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85091137788&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&st1=Bankruptcy+or+success%3f+The+effective+prediction+of+a+company%27s+financial+development+using+LSTM&st2=&sid=ae2d7679e9af4b3898dc19e0e6b0128f&sot=b&s},
   volume = {12},
   year = {2020}
}

TY  - JOUR
ID  - 55464
AU  - Vochozka, Marek - Vrbka, Jaromír - Šuleř, Petr
PY  - 2020
TI  - Bankruptcy or success? The effective prediction of a company's financial development using LSTM
JF  - Sustainability
VL  - 12
IS  - 18
SP  - nestránkováno
EP  - nestránkováno
PB  - MDPI
SN  - 20711050
KW  - bankruptcy models
KW  - company
KW  - long short-term memory (LSTM)
KW  - neural networks (NN)
KW  - prediction
KW  - success
UR  - https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85091137788&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&st1=Bankruptcy+or+success%3f+The+effective+prediction+of+a+company%27s+financial+development+using+LSTM&st2=&sid=ae2d7679e9af4b3898dc19e0e6b0128f&sot=b&s
L2  - https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85091137788&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&st1=Bankruptcy+or+success%3f+The+effective+prediction+of+a+company%27s+financial+development+using+LSTM&st2=&sid=ae2d7679e9af4b3898dc19e0e6b0128f&sot=b&s
N2  - The objective of this contribution is to create a methodology for the identification of a company failure (bankruptcy) using artificial neural networks with at least one long short-term memory (LSTM) layer. A bankruptcy model was created using deep learning, for which at least one layer of LSTM was used for the construction of the NN. For the purposes of this contribution, Wolfram's Mathematica 13.
ER  -

VOCHOZKA, Marek, Jaromír VRBKA a Petr ŠULEŘ. Bankruptcy or success? The effective prediction of a company's financial development using LSTM. \textit{Sustainability}. Basel, Switzerland: MDPI, 2020, roč.~12, č.~18, s.~nestránkováno, 18 s. ISSN~2071-1050. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.3390/su12187529.

Podrobný výpis o publikaci