Модель багаторiвневої нейромережi визначення рiвня фiнансової безпеки компанiї

Abstract

Дiяльнiсть господарюючих суб’єктiв у ринковiй економiцi обумовлюється насам- перед станом їх фiнансiв, що призводить до необхiдностi розгляду проблем управлiн- ня фiнансовою безпекою пiдприємства. Забезпечення стiйкого розвитку пiдприємства, стабiльностi результатiв його дiяльностi, досягнення цiлей, що вiдповiдають iнтересам власникiв та суспiльства в цiлому, неможливi без розробки та проведення самостiйної стратегiї суб’єкта господарювання, яка в сучаснiй економiцi визначається наявнiстю надiйної системи його фiнансової безпеки. Зростання темпiв бiзнесу викликає все бiль- шу залежнiсть пiдприємства вiд зовнiшнiх джерел фiнансування i, можливо, втрату самостiйностi в прийняттi управлiнських рiшень. Навiть за високої дохiдностi бiзнесу недостатня увага до проблем його фiнансової безпеки може призвести до того, що компанiя може стати об’єктом зовнiшнього впливу або поглинання. Прогнозування рiвня фiнансової безпеки є складним аналiтично-розрахунковим процесом i потребує детального дослiдження тенденцiй розвитку та передбачення впливу складових дослi- джуваного фактору на рiвень економiчної безпеки компанiї. Проведено дослiдження актуальної задачi розроблення моделi багаторiвневої нейромережi для iнформацiйних технологiй на прикладi визначення рiвня фiнансової безпеки компанiї, яка зустрiча- ється при функцiонуваннi соцiо-економiчних систем i базується на застосуваннi по- стулатiв нечiткої логiки, нечiтких множин i нейро-фазi мережi. Метою даної роботи є розробка моделi багаторiвневої нейромережi визначення рiвня фiнансової безпеки компанiї при функцiонуваннi соцiо-економiчних систем в умовах невизначеностi за вхiдними експертними оцiнками. Об’єктом дослiдження є визначення рiвня фiнансо- вої безпеки компанiї на основi функцiй належностi для вхiдних експертних оцiнок за критерiями з використанням нейро-фазi мережi. Предметом дослiдження є методи i моделi представлення багаторiвневої нейромережi для визначення рiвня фiнансової безпеки компанiї в умовах невизначеностей. Вперше запропоновано методологiчнi за- сади поєднання елементiв теорiї нечiткої логiки та нейронних мереж при моделюваннi процесiв управлiння фiнансовою безпекою компанiї, що надає можливостi адаптацiї запропонованої моделi багаторiвневої нейромережi визначення рiвня фiнансової безпе- ки компанiї з урахуванням специфiки роботи заданого економiчного об’єкта в умовах неоднорiдностi та неповноти вихiдної iнформацiї. В процесi дослiдження використову- валися методи теорiї нечiтких множин i нейромережевого моделювання, методи екс- пертних оцiнок. У роботi розв’язано науково-прикладне завдання розроблення моделi багаторiвневої нейромережi визначення рiвня фiнансової безпеки компанiї за вхiдни- ми експертними оцiнками. Практичне значення одержаних результатiв моделi багато- рiвневої нейромережi визначення рiвня фiнансової безпеки компанiї дасть можливiсть адекватно пiдiйти до оцiнювання альтернативних рiшень для забезпечення управлiння фiнансовою безпекою вiтчизняних пiдприємств. Використовуючи побудовану модель, фахiвцi мають змогу оцiнювати рiвень фiнансової безпеки компанiї, попереджати його погiршення, визначати вплив окремих факторiв на рiвень фiнансової безпеки. Таким чином, використання запропонованої моделi в менеджментi є зручним iнструментом вчасного контролю за фiнансовим станом пiдприємства, адекватної реакцiї на його погiршення. Кредитори, в свою чергу, мають змогу отримати реальну iнформацiю щодо фiнансового стану позичальника та правильно проводити кредитну полiтику. Iнвестори отримують iнформацiю для прийняття рiшення щодо можливостi прове- дення iнвестицiйної дiяльностi. Отриманi результати можуть бути використанi для удосконалення системи управлiння фiнансовою безпекою вiтчизняних компанiй. Ключовi слова: штучна нейронна мережа, математичнi моделi, нечiткi множини, функцiя належностi, рiвень фiнансової безпеки, експертна оцiнка, прийняття рiшень

Mazyutynets G. V., Sharkadi M. M. Multilayer network model for determining a company's nancial security level. The activity of economic entities in a market economy is determined primarily by the state of their finances, which leads to the need to consider the problems of financial security management of the enterprise. Ensuring sustainable development of the enterprise, stability of its results, achieving goals that meet the interests of owners and society as a whole, is impossible without developing and implementing an independent strategy of the entity which in today’s economy is determined by a reliable system of financial security. The growth of business is causing the company to become more dependent on external sources of funding and, possibly, the loss of independence in making management decisions. Even with a high profitability of the business, insufficient attention to the problems of its financial security can lead to the fact that the company may become the object of external influence or takeover. Forecasting the level of financial security is a complex analytical and computational process and requires a detailed study of development trends and predict the impact of the studied factor’s components on the level of the company’s economic security. A study of the current problem of developing a multilevel neural network model for information technology on the example of determining the level of the company’s financial security, which occurs in the functioning of socio-economic systems and is based on the use of fuzzy logic, fuzzy sets and neural phase. The purpose of this work is to develop a model of a multilevel neural network to determine the level of the company’s financial security in the functioning of socio-economic systems in conditions of uncertainty according to incoming expert estimates. The object of the research is to determine the level of financial security of the company on the basis of membership functions for incoming expert evaluations by criteria using the neural phase of the network. The subject of the study are methods and models of multilevel neural network representation to determine the level of the company’s financial security in conditions of uncertainty. For the first time, methodological principles of combining elements of fuzzy logic theory and neural networks inmodeling company financial security management processes are proposed, which provides opportunities to adapt the proposed model of multilevel neural network. In the course of research methods of the fuzzy sets theory and neural network modeling, methods of expert estimations were used. The paper solves the scientific and applied task of developing a model of a multilevel neural network to determine the level of the company’s financial security according to incoming expert assessments. The practical significance of the obtained results of the multilevel neural network model of determining the level of the company’s financial security will allow to adequately approach the evaluation of alternative solutions to ensure the management of financial security of domestic enterprises. Using the built model, specialists have the opportunity to assess the level of the company’s financial security, to prevent its deterioration, to determine the impact of certain factors on the level of financial security. Thus, the use of the proposed model in management is a convenient tool for timely control over the financial condition of the enterprise, an adequate response to its deterioration. Lenders, in turn, have the opportunity to obtain real information about the financial condition of the borrower and to properly conduct credit policy. Investors receive information to decide on the possibility of investment activities. The obtained results can be used to improve the financial security management system of domestic companies. Keywords: artificial neural network, mathematical models, fuzzy sets, membership function, level of financial security, expert assessment, decision making.