Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Prediction of financial distress, using META heuristic models. Bankruptcy, Heuristic Models

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Maryam Morady,Ahmadreza Ghasemi and Mohsen Seyghali
ISBN: 9786139868377
Год издания: 2018
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 120
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 32599 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 208160
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: financial distress prediction models attempt to forecast whether a business will experience financial distress in the future. investors need to assess and analyze the financial statement, to make the logical decision. Using financial ratios is one of the most common methods. The main purpose of this research is to predict the financial distress, using ratios of liquidity. Four models, such as Support vector machine, neural network back propagation, Decision tree and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System had been compared. Furthermore, the ratios of liquidity considered in a period of 2011_2015, so, the research method is qualitative and quantitative and type of casual comparative. The result indicates that, the accuracy of the neural network, Decision tree, and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System illustrates that there is a significant differently 0/000 and 0/005 years this is more than support vector machine result.
Ключевые слова: Financial Crisis, Neural Network, Decision Tree, Adaptive neuro-fuzzy inference system, Support Vector Machine