KFU. Card publication. Построение финансовых временных рядов с применением нейронных сетей в отношении прогнозных показателей предприятия

KAZAN
FEDERAL UNIVERSITY

- RUS
- 中文
- ES

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

Form of presentation

Articles in Russian journals and collections

Year of publication

2025

Язык

русский

Authors, employees of KFU

Zakhmatov Dmitriy Yurevich, author

Kirshin Igor Aleksandrovich, author

Kokh Igor Anatolevich, author

Bibliographic description in the original language

Kirshin I.A. Postroenie finansovykh vremennykh ryadov s primeneniem neyronnykh setey v otnoshenii prognoznykh pokazateley predpriyatiya/ Zakhmatov D.Yu., Kirshin I.A., Kokh I.A. // KANT. – 2025. – №1(54). – S. 51-62. EDN: CBQVLE. DOI: 10.24923/2222-243X.2025-54.9

Annotation

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.

Keywords

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

The name of the journal

KANT

URL

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

Please use this ID to quote from or refer to the card

https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=311618&p_lang=2

Full metadata record

Field DC	Value	Language
dc.contributor.author	Zakhmatov Dmitriy Yurevich	ru_RU
dc.contributor.author	Kirshin Igor Aleksandrovich	ru_RU
dc.contributor.author	Kokh Igor Anatolevich	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/eng/?p_id=311618&p_lang=2	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	Articles in Russian journals and collections	ru_RU