Використання нейромережевого моделювання для діагностики рівня фінансового стану підприємства

Abstract

Досліджено проблему своєчасної та об’єктивної діагностики фінансового стану підприємств в умовах нестабільності економіки, посилення конкуренції та зростання фінансових ризиків. Показано, що традиційні методи аналізу, засновані на коефіцієнтах, дискримінантних моделях та експертних оцінках, обмежені через складність врахування нелінійних взаємозв’язків між показниками, динаміку зовнішніх факторів та галузеву специфіку. Проаналізовано вітчизняні та зарубіжні наукові підходи до оцінювання фінансового стану та ризику банкрутства підприємств, визначено їх переваги й обмеження в умовах трансформаційної економіки України. Доведено доцільність застосування інтелектуальних методів аналізу даних, зокрема нейромережевого моделювання, як інструменту комплексної та адаптивної фінансової діагностики. Обґрунтовано переваги штучних нейронних мереж, що полягають у здатності навчатися на історичних даних, виявляти приховані закономірності, адаптуватися до змін зовнішнього середовища та забезпечувати вищу точність оцінювання порівняно з традиційними методами. У межах дослідження сформовано систему фінансово-економічних показників машинобудівного підприємства та здійснено їх відбір методом «центру тяжіння», що дозволило визначити репрезентативні індикатори для побудови нейромережевої моделі. На основі фінансової звітності ПрАТ «Новокраматорський машинобудівний завод» побудовано та апробовано нейромережеву модель типу багатошарового персептрона з використанням програмного комплексу Statistica Neural Networks. Проведено оцінку точності класифікації рівнів фінансового стану та підтверджено практичну придатність запропонованої моделі для прогнозування фінансової стабільності підприємства. Зроблено висновок, що нейромережеве моделювання підвищує точність фінансової діагностики, забезпечує інформаційну основу для управлінських рішень та прогнозування можливих кризових сценаріїв. Перспективи подальших досліджень пов’язані з інтеграцією методів нечіткої логіки та розширенням вибірки машинобудівних підприємств для підвищення точності оцінювання їх фінансової стабільності.

The article examines the problem of timely and objective diagnostics of the financial condition of enterprises under conditions of economic instability, intensified competition, and increasing financial risks. It is demonstrated that traditional analytical methods based on financial ratios, discriminant models, and expert assessments are limited due to their inability to adequately account for nonlinear relationships between indicators, the dynamics of external factors, and industry-specific features. Domestic and international scientific approaches to assessing the financial condition and bankruptcy risk of enterprises are analyzed, and their advantages and limitations in the context of Ukraine’s transformational economy are identified. The expediency of applying intelligent data analysis methods, in particular neural network modeling, as a tool for comprehensive and adaptive financial diagnostics is substantiated. The advantages of artificial neural networks are justified, including their ability to learn from historical data, identify hidden patterns, adapt to changes in the external environment, and provide higher assessment accuracy compared to traditional methods. Within the framework of the study, a system of financial and economic indicators of a machine- building enterprise was formed, and their selection was carried out using the «center of gravity» method, which made it possible to identify representative indicators for constructing a neural network model. Based on the financial statements of PJSC «Novokramatorsk Machine-Building Plant», a multilayer perceptron neural network model was developed and tested using the Statistica Neural Networks software package. The accuracy of financial condition classification was evaluated, confirming the practical applicability of the proposed model for forecasting the enterprise’s financial stability. It is concluded that neural network modeling enhances the accuracy of financial diagnostics, provides an informational basis for managerial decision-making, and enables forecasting of potential crisis scenarios. Prospects for further research are associated with the integration of fuzzy logic methods and the expansion of the sample of machine-building enterprises in order to improve the accuracy of assessing their financial stability.