Науковий вісник НЛТУ України (Sep 2024)
Прогнозування прибутку підприємства на підставі адаптивного управління
Abstract
Розглянуто способи вирішення завдання щодо прогнозування прибутку підприємства. Прогнозування на підставі часового ряду формують під впливом великої кількості чинників. Також передбачено використання методу адаптивного управління, яке полягає у використанні алгоритмів машинного навчання з фільтрацією даних. Дослідження здійснено на підставі відомого набору даних – Financial Distress, використовуючи показники із більше ста підприємств на підставі близько чотирьох тисяч даних на кожному підприємстві. Цю базу даних доповнено даними з вітчизняних підприємств для формування прогнозу цих підприємств. Проаналізовано типи фінансових даних, які впливають на результати прогнозування, зокрема активи, ринкові дані, аналітичні дані. Дані містять показники зовнішнього середовища, ринкові тренди, поведінку клієнтів, конкурентів і різні фінансові показники. Прогнозований показник прибутку побудовано на підставі створеної бази даних, в якій виділені певні показники діяльності підприємства. Використано статистичні методи, до яких належить регресійний аналіз, що математично дає змогу описувати взаємозв'язок між витратами і обсягами діяльності підприємства. Результати аналізу є більш репрезентативними, оскільки було використано дані спостережень. На підставі фінансових показників підприємства встановлено взаємозв'язок між показниками діяльності підприємства та прибутком. Адаптивне управління полягає у застосуванні фільтра Cusum для якіснішої побудови моделі. Дані опрацьовано на підставі фільтра Cusum, який дав змогу здійснити прогнозування прибутку. Фільтр на підставі кумулятивних сум CUSUM належить до статистичних методів перевірки і дає змогу усунути вплив випадкових даних. На підставі методу опорних векторів здійснено прогнозування прибутку підприємства, що дало змогу оцінити його рентабельність. Встановлено, що прогнозування прибутку підприємства дає можливість істотно скоротити ризики від зовнішніх факторів впливу на нього у майбутньому, показати тенденцію розвитку підприємства, надати менеджерам напрям розвитку підприємства, а також оцінити його рентабельність для інвесторів. Проведено оцінку моделі. З'ясовано, що показники якості моделі становлять 0,98, а це свідчить про високу точність прогнозування, яке рекомендовано до використання.
Keywords
