Мета роботи - узагальнення інформації щодо методів і моделей оцінки та прогнозування ризику банкрутства підприємств, виділення їх переваг і недоліків; критичний аналіз методів та моделей щодо їх відповідності українським реаліям; розробка пропозицій щодо створення моделей оцінки та прогнозування ймовірності банкрутства українських підприємств. Описано та проаналізовано статистичні методи, а саме: метод Аргенті, однофакторний дискрімінантний аналіз, багатофакторний дискрімінантний аналіз, logit-моделі, probit-моделі, а також методи штучного інтелекту: дерева рішень, штучні нейронні мережі, генетичні алгоритми, моделі на основі нечіткої логіки. Зроблено детальний огляд існуючих моделей на основі багатофакторного дискрімінантного аналазу, особливу увагу приділено сучасним дослідженням методів штучного інтелекту. Визначено, що за підсумками багатьох наукових досліджень методи нечіткої логіки, штучні нейронні мережі та нечіткі нейронні мережі є більш ефективними та перспективними для подальших досліджень щодо оцінки та прогнозування ймовірності банкрутства, ніж класичні статистичні методи, у тому числі й для українських підприємств.

  Повний текст PDF - 415.654 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"