Выходная информация АНС способна хорошо
Выходная информация АНС способна хорошо иллюстрировать процесс эволюции тенденций в деятельности корпоративных предприятий с течением времени. Кроме того, с помощью АНС можно провести сравнение различных компаний по отдельным отраслям. Распределение выходных данных наглядно отображает сходства и различия между компаниями, что позволяет сравнивать финансовое положение выбранной компании с положением конкурентов и создавать секториальные карты.
Благодаря методу АНС, использующему многомерные множества входных данных, можно проследить относительную изменчивость показателей отдельных компаний по отношению к изменчивости групп. Это позволяет решать задачу выявления квазикоммерческих компаний и определять их отличительные признаки. В общем случае распределение различных компаний в пространстве признаков характеризуется нерегулярностью, наличием нелинейностей и неоднородностей. Однако АНС позволяет сделать более наглядными сложные ситуации с помощью соответствующих друг другу компонент, выделяя при этом множество нестандартных случаев. Таким образом, сетью выявляются нетипичные компании и компоненты.
Метод АНС позволяет значительно усовершенствовать процесс создания оценочных критериев и снизить затраты на их поддержание и обновление. Это дает возможность использовать его при решении задачи определения минимального набора показателей, с достаточной надежностью характеризующих финансово-экономическое состояние предприятий. Данный подход целесообразно иллюстрировать визуальным представлением информации по отдельным компаниям, построением эталонных тестов и выведением наиболее приемлемых показателей для сравнения эффективности инвестирования в ценные бумаги различных эмитентов.
В ходе анализа инвестиций в ценные бумаги предприятий с помощью АНС особого внимания заслуживает процесс масштабирования компонент для выделения отдельных аспектов информации. Для изменения отдельных компонент либо акцентирования внимания на оцениваемых свойствах можно использовать анализ чувствительности. Данный анализ позволяет решать задачу оценки относительной важности контролируемых показателей.
Важность каждого показателя тем выше, чем сильнее меняется выходная картина при проведении эталонного масштабирования. Информацию о том, каким образом различные входные переменные вносят вклад в отображение предприятий на плоскости выходных параметров, можно получить также, представив
Преимущество графического представления АНС состоит в том, что оно дает наглядное разделение компаний на два класса: потенциальных банкротов и платежеспособных. Подавая на вход обученной сети набор данных новой компании, необходимо лишь посмотреть на плоскость выходных параметров и определить, в какой зоне оказались наиболее активные нейроны. Если они располагаются в зоне кризиса . то компания находится в критической ситуации, а если в платежеспособной области . то она платежеспособна. Использование АНС в системе информационного обеспечения принятия решений позволяет с легкостью оценивать платежеспособность предприятия, вводя лишь значения финансовых показателей. Модель АНС может показать, к какому кластеру относится компания и для каких еще компаний характерны подобные показатели. Это позволяет выявить наиболее яркие финансовые признаки потенциальных банкротов.
Содержание раздела
