КФУ. Карточка публикации. Построение финансовых временных рядов с применением нейронных сетей в отношении прогнозных показателей предприятия

КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

RUS

- EN
- 中文
- ES

ПОСТРОЕНИЕ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ОТНОШЕНИИ ПРОГНОЗНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЯ

Форма представления

Статьи в российских журналах и сборниках

Год публикации

2025

Язык

русский

Авторы, сотрудники КФУ

Захматов Дмитрий Юрьевич, автор

Киршин Игорь Александрович, автор

Кох Игорь Анатольевич, автор

Библиографическое описание на языке оригинала

Киршин И.А. Построение финансовых временных рядов с применением нейронных сетей в отношении прогнозных показателей предприятия/ Захматов Д.Ю., Киршин И.А., Кох И.А. // KANT. – 2025. – №1(54). – С. 51-62. EDN: CBQVLE. DOI: 10.24923/2222-243X.2025-54.9

Аннотация

Поиск и тестирование новых методов прогнозирования финансовых показателей производства является актуальной задачей экономической науки и практики рационализации финансово-хозяйственной деятельности. В статье анализируется применение технологий искусственного интеллекта, в частности искусственных нейронных сетей, для повышения точности прогнозирования объемов производства. Обучение и тестирование нейросетей происходило на данных ЕМИСС по отечественному производству лесоматериалов, необработанных с 01.01.2010 по 12.01.2024 гг. В статье обосновывается эффективность нейросетевого моделирования в программной среде Statistica, обеспечивающей достаточную точность прогнозирования, оцененную средней абсолютной процентной ошибкой. Авторами была определена искусственная нейронная сеть, параметры которой оценивались с помощью контролируемого процесса обучения с прямой связью. Полученные результаты прогнозирования одного из финансовых показателей производства – величины выпускаемой продукции, определяют возможности применения моделей искусственного интеллекта для разработки планов развития производства и процессов принятия стратегических решений.

Ключевые слова

прогнозирование финансовых показателей производства; искусственные нейронные сети; прогнозирование временных рядов; средняя абсолютная процентная ошибка

Название журнала

KANT

URL

https://stavrolit.ru/kant/3475/3485/

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку

https://repository.kpfu.ru/?p_id=311618

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Захматов Дмитрий Юрьевич	ru_RU
dc.contributor.author	Киршин Игорь Александрович	ru_RU
dc.contributor.author	Кох Игорь Анатольевич	ru_RU
dc.date.accessioned	2025-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2025-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2025	ru_RU
dc.identifier.citation	Киршин И.А. Построение финансовых временных рядов с применением нейронных сетей в отношении прогнозных показателей предприятия/ Захматов Д.Ю., Киршин И.А., Кох И.А. // KANT. – 2025. – №1(54). – С. 51-62. EDN: CBQVLE. DOI: 10.24923/2222-243X.2025-54.9	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/?p_id=311618	ru_RU
dc.description.abstract	KANT	ru_RU
dc.description.abstract	Поиск и тестирование новых методов прогнозирования финансовых показателей производства является актуальной задачей экономической науки и практики рационализации финансово-хозяйственной деятельности. В статье анализируется применение технологий искусственного интеллекта, в частности искусственных нейронных сетей, для повышения точности прогнозирования объемов производства. Обучение и тестирование нейросетей происходило на данных ЕМИСС по отечественному производству лесоматериалов, необработанных с 01.01.2010 по 12.01.2024 гг. В статье обосновывается эффективность нейросетевого моделирования в программной среде Statistica, обеспечивающей достаточную точность прогнозирования, оцененную средней абсолютной процентной ошибкой. Авторами была определена искусственная нейронная сеть, параметры которой оценивались с помощью контролируемого процесса обучения с прямой связью. Полученные результаты прогнозирования одного из финансовых показателей производства – величины выпускаемой продукции, определяют возможности применения моделей искусственного интеллекта для разработки планов развития производства и процессов принятия стратегических решений.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject		ru_RU
dc.title	Построение финансовых временных рядов с применением нейронных сетей в отношении прогнозных показателей предприятия	ru_RU
dc.type	Статьи в российских журналах и сборниках	ru_RU