Разработка методов и инструментальных средств прогнозирования экономического состояния предприятий на основе генетического программирования

• Автор: Гречин, Сергей Борисович
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 155 с. : ил.

Содержание
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕМ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ
1.1 Анализ методов сбора информации о предприятии и различные категории не ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
1.2 Определение сущности понятия экономического состояния предприятия и анализ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДИК ЕГО ОЦЕНКИ.

1.3 Классификация существующих методов экономического прогнозирования

Выводы.
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ...

2.1 Разработка методики составления прогноза состояния промышленного

предприятия поданным бухгалтерской отчетности.

2.2 Разработка методики статистического анализа результатов прогнозирования на. основе понятий качества и эффективности прогноза
2.3 Программный комплекс реализации методик прогнозирования экономического состояния предприятия.
I
ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ВЕРИФИКАЦИИ И ПРИМЕНЕНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БУХГАЛТЕРСКОЙ ОТЧЕТНОСТИ РОССИЙСКИХ
ПРЕДПРИЯТИЙ
3.1 верификация метода с помощью статистического анализа прогнозов
детерминированных и случайных величин
3.2 Верификация метода с использованием данных пяти российских предприятий .
3.3 Применение метода для получения прогноза состояния ОАО Газпром и ОАО РЖД НА НАЧАЛО ГОДА
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 1н1ми1нинтмжнн1н1имммжи1нмтмммнижижиимими1и1мнииии1м1мм1 .
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений, 2. Развитие методов и средств аккумуляции знаний о развитии экономической системы и использование искусственного интеллекта при выработке управленческих решений. Степень научной разработанности проблемы. Проблеме экономического прогнозирования посвящено множество работ и публикаций. К отечественным авторам, имеющим публикации по данной проблеме, относятся, в частности И. В. БестужевЛада, В. В. Леонтьев, Д. С. Львов, С. А. Айвазян, . . Мхитарян, Ю. П. Лукашин, I. . Трифонов, Ф. Ф. Юрлов, С. Л. Чернышев, Н. Ф. Поляков и другие. Из зарубежных авторов, внесших значительный вклад в разработку данного вопроса, стоит отметить Дж. Бокса и Г. Дженкинса, К. Гренджера и М. Хатанака, М. Кендалла, А. Стьюарта и др. Также непосредственное отношение к теме диссертационного исследования является задача определения состояния предприятия. Этой проблемы посвящено множество работ ученыхэкономистов. К отечественным авторам, которые рассматривают данную проблему, можно отнести А. Д. Шеремета, М. И. Баканова, В. В. Ковалева, Е. С. Стоянову, . . Сайфулина, Г. В. Савицкую и др. В зарубежной литературе этой проблеме посвящены работы Ю. Бригхема, Л. Гапенски, Дж. К. Ван Хорна, Р. Н. Холта, Дж. Г. Сигела, Дж. К. Шима и др. Одним из ключевых аспектов данного исследования является применение аппарата искусственного интеллекта к решению прикладных экономических задач. Дж. Р. Коза, Д. Б. Фогель, М. Л. Кричевский, . . Цуранов, С. Другие. Главным популяризатором идеи программирования с применением эволюционных аналогий считается американский ученый Дж. Коза, опубликовавший несколько основополагающих книг по этой теме, первая из которых i i i i i i v датируется г . Разумеется, столь перспективная идея была с интересом воспринята экономистами, пытавшимися применить ее для прогнозирования поведения курсов валют и ценных бумаг. На данный момент в этой области работают множество ученых, в том числе тайваньский ученый , благодаря своей книге i i i i i i i считающийся основателем научного направления применения генетического программирования в финансах. Перспективность и интуитивность генетического программирования как метода символьной регрессии уравновешиваются невозможностью сформулировать для его применения исчерпывающую теоретическую базу. Одной из первых работ, посвященных этой проблеме можно считать статью американского ученого Мака Кабоудана Мак , в которой были сформулированы основные сложности отличия случайных результатов прогнозирования вследствие оверфиттинга и закономерного прогноза, выявляющего реальные тенденции в исторических данных. В зарубежной литературе есть сведения об успешном применении ГПдля прогнозирования банкротства предприятия в следующем отчетном периоде. В этом исследовании генетическое программирование показало свое превосходство над нейронными сетями и рядом других подходов . Также в этой области работает множество других зарубежных и отечественных ученых. Генетическому программированию посвящен центральный портал . , проводятся регулярные международные симпозиумы. Признавая вклад упомянутых ученых, отметим, что в отечественной и зарубежной литературе вопросы применения генетического программирования для моделирования сложных процессов реального мира, в частности поведения экономических систем, освещены недостаточно полно. В дополнение следует отметить, что при анализе русскоязычной литературы и интернетисточников была выявлена недостаточная разработанность темы использования российской бухгалтерской отчетности с целью прогнозирования состояния предприятия на основе ГП. Объектом исследования выступают российские предприятия.