Нейросетевые технологии в финансово экономической деятельности реферат

Обновлено: 02.07.2024

представит вашу курсовую, реферат Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности или диплом в лучшем виде!

Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности, ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ, ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ

Управление – это важнейшая функция, без которой немыслима целенаправленная деятельность любой социально-экономической, организационно-производственной системы (предприятия, организации, территории).

Систему, реализующую функции управления, называют системой управления. Важнейшими функциями, реализуемыми этой системой, являются планирование и анализ, учет и контроль, регулирование и прогнозирование.

С помощью ИС управления обеспечивается многовариантность расчетов, принимаются обоснованные управленческие решения, в том числе в режиме реального времени, организуется комплексный учет и экономический анализ, достигаются достоверность и оперативность получаемой и используемой в управлении информации и др. Этому способствует автоматизация деятельности специалиста, создание автоматизированных рабочих мест и автоматизированных систем управления.

Следует отметить, что реализация функций информационной системы невозможна без знания ориентированной на нее информационной технологии. Однако информационная технология может существовать и вне сферы информационной системы, но являться составной частью для нее. Например информационная технология работы в среде текстового процессора Microsoft Word.

Таким образом, информационная технология более емкое понятие, отражающее современное представление о процессах преобразования информации в информационном обществе. В умелом сочетании двух информационных технологий – управленческой и компьютерной, обусловлен залог успешной работы информационной системы. На рисунке 1.1 представлена обобщенная структура ИТ.

Технологическое обеспечение представляет ряд подсистем, автоматизирующих информационное обслуживание пользователей, решение задач с применением ПК и других технических средств управления в установленных режимах работы.

Рисунок 1.1 – Структура ИТ в составе ИС

Информационное обеспечение (ИО) представляет собой совокупность проектных решений по объемам, размещению, формам организации информации, циркулирующей посредством ИТ. Оно включает в себя совокупность показателей, справочных данных, классификаторов и кодификаторов информации, унифицированные системы документации, специально организованные для автоматического обслуживания, массивы информации на соответствующих носителях, а также персонал, обеспечивающий надежность хранения, своевременность и качество технологии обработки информации.

По Информационным технологиям в туризме

. информационных технологий в сервисе и туризме Изучение тенденций и закономерностей комплексного освоения инноваций, планирование положительных результатов и управление . потребностей людей в отдыхе; ресурсные возможности региона (экономические, финансовые, . управление знаниями как новая функция управления организацией. если в компании известны ресурсы знаний и информации, они доступны и находятся в .

Лингвистическое обеспечение (ЛО) объединяет совокупность языковых средств для формализации естественного языка, построения и сочетания информационных единиц. С помощью лингвистического обеспечения осуществляется общение человека с машиной. ЛО включает информационные языки для описания структурных единиц информационной базы (документов, показателей, реквизитов и т.п.); языки управления и манипулирования данными информационной базы; языковые средства информационно-поисковых систем; языковые средства автоматизации проектирования ИТ; диалоговые языки специального назначения и другие; систему терминов и определений, используемых в процессе разработки и функционирования автоматизированных систем управления.

Техническое обеспечение (ТО) представляет собой комплекс технических средств (технические средства сбора, регистрации, передачи, обработки, отображения, размножения информации, оргтехника и др.), обеспечивающих работу ИТ.

Программное обеспечение (ПО) включает совокупность программ, реализующих функции и задачи ИТ и обеспечивающих устойчивую работу комплексов технических средств. В состав программного обеспечения входят общесистемные и специальные программы, инструктивно-методические материалы по применению средств программного обеспечения.

Математическое обеспечение (МО) – это совокупность математических методов, моделей и алгоритмов обработки информации, используемых при решении функциональных задач и в процессе автоматизации проектировочных работ ИТ. Математическое обеспечение включает средства моделирования процессов управления, методы и средства решения типовых задач управления, методы оптимизации исследуемых управленческих процессов и принятия решений (методы многокритериальной оптимизации, математического программирования, математической статистики, теории массового обслуживания и т.д.).

Организационное обеспечение (ОО) представляет собой комплекс документов, регламентирующих деятельность персонала ИТ в условиях функционирования ИС. В процессе решения задач управления данный вид обеспечения определяет взаимодействие работников управленческих служб и персонала ИТ с техническими средствами и между собой. Организационное обеспечение реализуется в различных методических и руководящих материалах по стадиям разработки, внедрения и эксплуатации ИС и ИТ, в частности при проведении предпроектного обследования, формировании технического задания на проектирование и технико-экономического обоснования, разработке проектных решений в процессе проектирования, выборе автоматизируемых задач, типовых проектных решений и прикладных программ (ППП), внедрении системы в эксплуатацию.

Правовое обеспечение (ПрО) представляет собой совокупность правовых норм, регламентирующих правоотношения при создании и внедрении ИС и ИТ. На этапе разработки ИС и ИТ оно включает нормативные акты, связанные с договорными отношениями разработчика и заказчика в процессе создания ИС и ИТ, с правовым регулированием различных отклонений в ходе этого процесса, а также обусловленные необходимостью обеспечения процесса разработки ИС и ИТ различными видами ресурсов. Правовое обеспечение на этапе функционирования ИС и ИТ включает определение их статуса в конкретных отраслях государственного управления, правовое положение о компетенции звеньев ИС и ИТ и организации их деятельности, права, обязанности и ответственность персонала, порядок создания и использования информации в ИС, процедуры ее регистрации, сбора, хранения, передачи и обработки.

Метод решения многомерной задачи оптимального управления динамикой .

. среде Borland Delphi 7.0, который может быть использован для решения задач оптимального управления экономической системой на региональном уровне, в том числе в случае . системы в многомерном фазовом пространстве, учитывающая инвестирование средств в факторы производства, критерием оптимальности в которой является максимизация благосостояния населения. 2. Метод решения задачи оптимального управления .

Эргономическое обеспечение (ЭО) как совокупность методов и средств, используемых на разных этапах разработки и функционирования ИТ, предназначено для создания оптимальных условий высокоэффективной и безошибочной деятельности человека в решении задач, в том числе управления, с использованием ИТ. В состав эргономического обеспечения ИС входят: комплекс различной документации, содержащей эргономические требования к рабочим местам, информационным моделям, условиям деятельности персонала, а также набор наиболее целесообразных способов реализации этих требований и осуществления эргономической экспертизы уровня их реализации; комплекс методов и методик, обеспечивающих высокую эффективность деятельности человека в решении задач, в том числе управленческих, с использованием ИТ.

Этапы развития информационных технологий

Существует несколько точек зрения на развитие информационных технологий с использованием компьютеров, которые определяются различными признаками деления.

Общим для всех изложенных ниже подходов является то, что с появлением персонального компьютера начался новый этап развития информационной технологии. Основной целью становится удовлетворение персональных информационных потребностей человека как в профессиональной сфере, так и в бытовой.

По признаку вида задач и процессов обработки информации выделяются два этапа.

Первый этап (60 – 70-е гг. XX в.) – обработка данных в вычислительных центрах в режиме коллективного пользования. Основным направлением развития информационной технологии являлась автоматизация операционных рутинных действий человека.

Второй этап (с 80-х гг.) – создание информационных технологий, направленных на решение стратегических задач.

По признаку проблем, стоящих на пути информатизации общества, выделяются четыре этапа.

Первый этап (до конца 60-х гг.) характеризуется проблемой обработки больших объемов данных в условиях ограниченных возможностей аппаратных средств.

Второй этап (до конца 70-х гг.) связывается с распространением ЭВМ серии IBM/360. Проблема этого этапа – отставание программного обеспечения от уровня развития аппаратных средств.

Третий этап (с начала 80-х гг.) – компьютер становится инструментом непрофессионального пользователя, а информационные системы – средством поддержки принятия его решений. Проблема – максимальное удовлетворение потребностей пользователя и создание соответствующего интерфейса работы в компьютерной среде.

Современные информационные технологии в журналистики

. информационных технологий и журналистики на рубеже XX-XXIвв. Реализация данной цели предполагает постановку и решение следующих задач: определить этапы развития техники и технологии, уделив особое внимание второй . информации в России, в аналитическом прогнозировании последующих качественных и количественных изменений в системе СМИ, в . В 70-х годах, когда технология начала превращаться действительно в .

Четвертый этап (с начала 90-х гг.) обусловлен созданием современной технологии межорганизационных связей и информационных систем. Проблемы этого этапа весьма многочисленны. Наиболее существенными из них являются:

выработка соглашений и установление стандартов, протоколов компьютерной связи;
организация доступа к стратегической информации;
организация защиты и безопасности информации.

По признаку преимуществ, предоставляемых использованием информационных технологий, выделяются три этапа.

Первый этап (с начала 60-х гг.) характеризуется довольно эффективной обработкой информации при выполнении рутинных операций с ориентацией на централизованное коллективное использование ресурсов вычислительных центров. Основным критерием оценки эффективности создаваемых информационных систем была разница между затраченными на разработку и сэкономленными в результате внедрения средствами.

Второй этап (с середины 70-х гг.) связан с появлением персональных компьютеров. Изменился подход к созданию информационных систем – ориентация смещается в сторону индивидуального пользователя для поддержки принимаемых им решений.

Третий этап (с начала 90-х гг.) связан с понятием анализа стратегических преимуществ в бизнесе и основан на достижениях телекоммуникационной технологии распределенной обработки информации. Информационные технологии имеют своей целью не просто увеличение эффективности обработки данных и помощь управленцу, но и направлены на достижение преимущества предприятием в условиях конкуренции.

По признаку видов инструментария технологии выделяются пять этапов.

Пятый этап (с середины 80-х гг.

Примеры похожих учебных работ

Использование информационных технологий при решении экономических задач

. программ MS OFFICE с точки зрения информационных технологий и методов их использования при решении экономических задач. 2. Использование пакета прикладных программ MS OFFICE при решении экономических задач 2.1 Обзор возможностей Microsoft Office .

Управление в социальных и экономических системах каталог тем авто ов и диссертаций .

Журналистика как сфера массово-информационной деятельности

. конкретными признаками. Мы живем в постиндустриальной экономической системе, где лимитирующим фактором является информация, . мы вправе считать пражурналистскими явлениями. По-видимому, журналистику метафорически называют второй древнейшей профессией .

Значение управления персоналом как практической деятельности, науки и учебной дисциплины

. и внедрять методы зарубежного менеджмента, соответствующие параметрам рыночной экономики. Основные факторы повышения роли персонала в организации и функции управления персоналом Сущность трудовой деятельности кардинально изменил начавшийся с середины .

ДОКЛАД О СОСТОЯНИИ И РЕЗУЛЬТАТАХ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ ОРЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ

. областном центре. Социально экономический контекст Орловская область представляет собой открытую экономическую систему с широкими межрегиональными связями по всем видам ресурсов. Для характеристики развития экономики региона важны сведения о .

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ СУБЪЕКТОВ СИСТЕМЫ .

. позволит повысить уровень принимаемых управленческих решений в сфере здравоохранения. 5. Разработан комплекс мероприятий по обеспечению экономической безопасности субъектов здравоохранения посредством применения системы страхования, содержащий как .

Авторская разработка на тему "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" по предмету "Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия " содержит 62 страницы, 7 рисунков, 1 таблицу и 36 источников.

Ключевые слова: Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия .

Объектом исследования является анализ условий "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности". Предметом исследования является рассмотрение отдельных вопросов, сформулированных в качестве задач данного исследования.

Целью исследования является изучение темы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" с точки зрения новейших отечественных и зарубежных исследований по сходной проблематике.

Работа имеет традиционную структуру и включает в себя введение, основную часть, состоящую из 3 глав, заключение и библиографический список.

В процессе работы выполнялся теоретико-методологический анализ темы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности", в том числе исследовались теоретические аспекты изучения явления "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности", изучалась природа темы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".

Далее проводилось исследование актуальности "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" в современных условиях с привлечением статистических данных и научных публикаций последних лет.

В результате исследования выявлены и количественно обоснованы конкретные пути решения проблемы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности", в том числе обозначены некоторые возможности решения проблемы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" и определены тенденции развития тематики "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".

Степень внедрения - предложения и конкретные мероприятия опробованы в деятельности организации, послужившей базой для учебной практики.

Предложенные мероприятия с некоторой конкретизацией могут быть использованы в работе кадровых служб российских предприятий.

Реализация предлагаемых мер позволяет обеспечить более точное понимание природы и актуальных проблем "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".

В списке литературы, использованной при подготовке данной работы, представлено 36 библиографических источников. Охарактеризуем некоторые из них:

Обозначенную проблему "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" рассматривает в книге "План счетов бухгалтерского учета финансово-хозяйственной деятельности организаций и инструкция по его применению с последними изменениями", изданной в 2012 году и содержащей 160 стр. Из описания книги можно сделать вывод, что

Читателю предлагается самая последняя редакция Плана счетов бухгалтерского учета финансово-хозяйственной деятельности организаций и инструкции по его применению с учетом последних приказов Минфина РФ. План счетов - это важнейший инструмент бухгалтерского учета, настольная книга для каждого практического бухгалтера. Без плана счетов невозможно освоить бухгалтерский учет, поэтому он необходим студентам экономических специальностей, слушателям курсов дополнительного профессионального образования.

Также проблем регулирования современных вопросов по теме "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" касается в монографии "План счетов бухгалтерского учета финансово-хозяйственной деятельности организаций и инструкция по его применению с последними изменениями". Данная книга была выпущена в издательстве "Феникс" в 2013 году, содержит 160 стр.

Читателю предлагается самая последняя редакция Плана счетов бухгалтерского учета финансово-хозяйственной деятельности организаций и инструкции по его применению с учетом последних приказов Минфина РФ. План счетов - это важнейший инструмент бухгалтерского учета, настольная книга для каждого практического бухгалтера. Без плана счетов невозможно освоить бухгалтерский учет, поэтому он необходим студентам экономических специальностей, слушателям курсов дополнительного профессионального образования.

Ряд актуальных проблем был затронут в книге "Комплексный экономический анализ финансово-хозяйственной деятельности организации". Т. А. Молибог, Ю. А. Молибог определил актуальность и новизну этой темы в своем исследовании, опубликованном в 2007 году в издательстве "Владос". В описании книги сказано следующее.

В пособии изложена методика комплексного экономического анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятий с учетом достижения науки, практики и международных стандартов. Особое внимание уделяется новейшим методикам анализа: эффективность использования ресурсного потенциала, финансового состояния и устойчивости предприятия. Адресовано студентам и преподавателям высших учебных заведений экономических и инженерных специальностей, специалистам предприятий.

Отчет о финансовых результатах деятельности бюджетных учреждений. М.В. Белоусова, "Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях", № 24, декабрь 2007.
Проверка организации бухгалтерского учета и составления отчетности в бюджетном учреждении. М. Волчкова, "Бюджетные учреждения: ревизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности", № 6, декабрь 2007.
Аудит эффективности использования бюджетных средств в интересах стратегии социально-экономического развития РФ. В. Азжеуров, "Бюджетные учреждения: ревизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности", № 6, декабрь 2007.
Судебные решения по материалам проверок трудовых отношений, проведенных органами Росфиннадзора. А. Кантеровский, "Бюджетные учреждения: ревизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности", № 5, 6, ноябрь, декабрь 2007.
Проверка расходования средств, выделенных на приобретение материальных запасов и обеспечение их рационального использования. М. Волчкова, "Бюджетные учреждения: ревизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности", № 5, ноябрь 2007.

Представленная работа посвящена теме "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".

Проблема данного исследования носит актуальный характер в современных условиях. Об этом свидетельствует частое изучение поднятых вопросов.

Тема "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" изучается на стыке сразу нескольких взаимосвязанных дисциплин. Для современного состояния науки характерен переход к глобальному рассмотрению проблем тематики "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".

Вопросам исследования посвящено множество работ. В основном материал, изложенный в учебной литературе, носит общий характер, а в многочисленных монографиях по данной тематике рассмотрены более узкие вопросы проблемы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности". Однако, требуется учет современных условий при исследовании проблематики обозначенной темы.

Высокая значимость и недостаточная практическая разработанность проблемы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" определяют несомненную новизну данного исследования.

Дальнейшее внимание к вопросу о проблеме "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" необходимо в целях более глубокого и обоснованного разрешения частных актуальных проблем тематики данного исследования.

Актуальность настоящей работы обусловлена, с одной стороны, большим интересом к теме "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" в современной науке, с другой стороны, ее недостаточной разработанностью. Рассмотрение вопросов связанных с данной тематикой носит как теоретическую, так и практическую значимость.

Результаты могут быть использованы для разработки методики анализа "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".

Теоретическое значение изучения проблемы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" заключается в том, что избранная для рассмотрения проблематика находится на стыке сразу нескольких научных дисциплин.

Объектом данного исследования является анализ условий "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".

При этом предметом исследования является рассмотрение отдельных вопросов, сформулированных в качестве задач данного исследования.

В рамках достижения поставленной цели автором были поставлены и решения следующие задачи:

Изучить теоретические аспекты и выявить природу "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".
Сказать об актуальности проблемы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" в современных условиях.
Изложить возможности решения тематики "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".
Обозначить тенденции развития тематики "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".

Во введении обоснована актуальность выбора темы, поставлены цель и задачи исследования, охарактеризованы методы исследования и источники информации.

Глава первая раскрывает общие вопросы, раскрываются исторические аспекты проблемы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности". Определяются основные понятия, обуславливается актуальность звучание вопросов "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".

В главе второй более подробно рассмотрены содержание и современные проблемы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".

Глава третья имеет практический характер и на основе отдельных данных делается анализ современного состояния, а также делается анализ перспектив и тенденций развития "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности".

По результатам исследования был вскрыт ряд проблем, имеющих отношение к рассматриваемой теме, и сделаны выводы о необходимости дальнейшего изучения/улучшения состояния вопроса.

Таким образом, актуальность данной проблемы определила выбор темы работы "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности", круг вопросов и логическую схему ее построения.

Теоретической и методологической основой проведения исследования явились законодательные акты, нормативные документы по теме работы.

Источниками информации для написания работы по теме "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности" послужили базовая учебная литература, фундаментальные теоретические труды крупнейших мыслителей в рассматриваемой области, результаты практических исследований видных отечественных и зарубежных авторов, статьи и обзоры в специализированных и периодических изданиях, посвященных тематике "Нейросетевые технологии финансово-экономической деятельности", справочная литература, прочие актуальные источники информации.

Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия

образцы работ

Отчет о финансовых результатах деятельности бюджетных учреждений. М.В. Белоусова, "Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях", № 24, декабрь 2007.
Проверка организации бухгалтерского учета и составления отчетности в бюджетном учреждении. М. Волчкова, "Бюджетные учреждения: ревизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности", № 6, декабрь 2007.
Аудит эффективности использования бюджетных средств в интересах стратегии социально-экономического развития РФ. В. Азжеуров, "Бюджетные учреждения: ревизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности", № 6, декабрь 2007.
Судебные решения по материалам проверок трудовых отношений, проведенных органами Росфиннадзора. А. Кантеровский, "Бюджетные учреждения: ревизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности", № 5, 6, ноябрь, декабрь 2007.
Проверка расходования средств, выделенных на приобретение материальных запасов и обеспечение их рационального использования. М. Волчкова, "Бюджетные учреждения: ревизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности", № 5, ноябрь 2007.
Учетная политика. А. Гусев, "Бюджетные учреждения: ревизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности", № 5, ноябрь 2007.
Проведение камеральных налоговых проверок в бюджетных учреждениях. Р. Митрофанов, "Бюджетные учреждения: ревизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности", № 5, ноябрь 2007.
Для всех должно быть очевидным: уход от уплаты налогов не останется безнаказанным. интервью с Т.А. Пыхтиной, председателем Комиссии по рассмотрению вопросов полноты уплаты налогов и взносов с сумм оплаты труда, обоснованности убытков от финансово-хозяйственной деятельности, заместителем руководителя Управления ФНС России по. Москве . Т. Пономарева, "Российский налоговый курьер", № 21, ноябрь 2007.
Правовые проблемы финансового обеспечения деятельности мировых судей. В. П. Быков, "Российская юстиция", № 11, ноябрь 2007.
Специфика формирования финансовых результатов деятельности строительных организаций. Отражение в учете и отчетности выручки от реализации строительно-монтажных работ, операций по приобретению объектов незавершенного строительства, земельных участков. О.И. Соснаускене, "Горячая линия бухгалтера", № 19-20, октябрь 2007.
Договоры аренды. Как избежать проблем с проверяющими?. А. Беляев, "Бюджетные учреждения: ревизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности", № 4, 5, октябрь, ноябрь 2007.
Информационные средства управленческого учета и комплексного финансово-экономического анализа производственной деятельности ЛПУ. В.Ф. Мартыненко, Г.М. Вялкова, В.А. Полесский, Е.Н. Беляев, В.А. Гройсман, И.Ф. Серегина, "Главврач", № 8, август 2007.
Проблемы формирования конечных финансовых результатов деятельности организаций. Н.В. Липчиу, Ю.С. Шевченко, "Экономический анализ. Теория и практика", № 7, апрель 2007.
Страховой тариф зависит от вида экономической деятельности работодателя. И.Ю. Маркушина, "Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет", № 4, февраль 2007.
Технологии организации решения финансово-экономических задач в табличном процессоре EXCEL. Л. Еремин, "Финансовая газета. Региональный выпуск", № 19, 20, май 2006.
Построение и организация деятельности финансово-экономических структур. А. Щепотьев, "Право и экономика", № 11, ноябрь 2005.
Экономическая деятельность иностранных граждан. М. Дашян, "Финансовая газета. Региональный выпуск", № 50, декабрь 2003.
Правовые основы защиты прав личности при расследовании преступлений в сфере экономической деятельности. С. Горленко, "Финансовая газета. Региональный выпуск", № 33, август 2002.
О порядке подтверждения основного вида экономической деятельности страхователя по обязательному социальному страхованию от несчастных случаев на производстве и профзаболеваний. Т.М. Ильюхина, "Разъяснения органов исполнительной власти по ведению финансово-хозяйственной деятельности в коммерческих организациях", N 2, март-апрель 2012 г.
Информационные средства финансово-экономического анализа производственной деятельности медицинской организации. В.Ф. Мартыненко, В.А. Полесский, "Экономист лечебного учреждения", № 4, апрель 2011.
Финансово-экономическая деятельность ЛПУ в условиях ОМС и выполнение Программы госгарантий оказания гражданам бесплатной медицинской помощи. А.И. Вялков, "Экономист лечебного учреждения", № 5, май 2010.
Финансово-экономическая деятельность военных организаций. Каждой воинской части по кассовому аппарату?. Д.М. Плотников, "Право в Вооруженных Силах", № 7, июль 2008.
Финансовый и хозяйственный контроль в военных организациях. Методика ревизии финансово-экономической и хозяйственной деятельности дошкольного образовательного учреждения воинской части. В.А. Быков, Д.В. Грехов, "Право в Вооруженных Силах", № 7, июль 2008.

Свяжитесь со мной, если вам нужна консультация по этой теме или сопровождение.

Гладышева Марина Михайловна

Если никто из сотрудников не сможет вас проконсультировать, то мы сообщим об этом письмом в течение суток.

Введение…………………………………………………………………………. 3
1.История развития нейронных сетей, применение в России и в мире, преимущества нейронных сетей………………………………………………. 4
1.1. История развития нейронных сетей, применение в России и в мире…… 4
1.2.Преимущества нейронных сетей……………………………………………. 7
2.Основные понятия, структура и обучение нейронных сетей……………….. 8
2.1.Основные понятия……………………………………………………………8
2.2.Структура нейронных сетей …………………………………………………9
2.3.Обучение нейронных сетей ………………………………………………. 11
3.Этапы использования нейросетевой технологии …………………………. 16
4.Применение нейронных сетей ………………………………………………..20
4.1.Область использования нейронных сетей………………………………… 20
4.2.Задачи финансовой области, решаемые с помощью нейронных сетей… 21
4.3.Применение нейросетевых технологий для анализа и оценкиэффективности мероприятий по финансовому оздоровлению предприятий .25
Заключение ………………………………………………………………………28
Литература………………………………………………………………. ……..29

На рынке коммерческих программных продуктов наряду с аналитическими инструментами нового поколения, основанными на применении логики нечетких множеств — от электронных таблиц (Fuzzy Calc) до экспертных систем (Cubi Calc) корпорацииHyper Jodic (США), все больший интерес для финансово-экономической деятельности представляют аналитические информационные технологии, основанные на использовании нейронных сетей.
Цель данной работы – изучить нейронные сети.
Задачи:
- ознакомиться с историей развития нейронных сетей, применением их в России и в мире,
-перечислить преимущества нейронных сетей,
-определить основные понятия,
-изучитьструктуру и принцип обучения нейронных сетей,
-перечислить этапы использования нейросетевой технологии,
-рассмотреть области применения нейронных сетей.

1.История развития нейронных сетей, применение в России и в мире, преимущества нейронных сетей
1.1. История развития нейронных сетей, применение в России и в мире
С середины 1980-х годов нейронные сети начали использоваться на Западепреимущественно в финансовых и военных приложениях. Однако, несмотря на успех, инструмент оказался слишком сложным и дорогостоящим.
Ситуация изменилась в начале 1990-х годов, когда на рынке появилось новое поколение нейросетевых технологий — мощных, недорогих, простых в использовании. Одним из лидеров рынка стал нейросетевой пакет Brain Maker американской фирмы California Scientific Software.Разработанный по заказу военных, пакет был адаптирован для бизнес-приложений и с 1990 года удерживает лидерство среди самых продаваемых нейросетевых пакетов США.
Для реализации нейросетевой технологии должны быть выполнены следующие условия: наличие IBM PC или совместимого компьютера, мыши, MS Windows 3.1 или выше, 4 Мбайт RAM (оперативной памяти). [4].
Популярность нейронных сетей объяснима, ведьони более эффективно решают те задачи, которые всегда вызывали интерес банков, но успешное решение которых сдерживалось недостаточно эффективным использованием информационных и вычислительных ресурсов. Несмотря на большие усилия для развития традиционных методов предсказания цены акций, создания банковских экспертных систем для обработки статистической информации и прогнозирования экономическихвременных рядов были достигнуты небольшие успехи, что объясняется большим количеством действующих факторов. Финансовые традиционные экспертные системы, по существу, основаны на , т. е. используют довольно прямолинейные статистические модели. Нейронные же сети по своей основе нелинейны, не требуют глубокого понимания связей между исходными данными и результатами и обещают большие преимуществаперед традиционными методами. Многочисленные эксперименты показывают, что адаптивные сети на коротком промежутке времени всегда лучше предсказывают, чем стандартные линейные модели.
В настоящее время многие зарубежные исследовательские центры и финансовые учреждения проводят работы по исследованию и применению.

В настоящее время имеет место широкое появление на отечественном рынке компьютеров и программного обеспечения нейропакетов и нейрокомпьютеров, предназначенных для решения финансовых задач. Те банки и крупные финансовые организации, которые уже используют нейронные сети для решения своих задач, понимают, насколько эффективным средством могут быть нейронные сети для задач с хорошей статистической базой, например при наличии достаточно длинных временных рядов, в том числе и многомерных.

Нейросетевые технологии оперируют биологическими терминами, а методы обработки данных получили название генетических алгоритмов, реализованных в ряде версий нейропакетов, известных в России. Это профессиональные нейропакеты Brain Maker Professional v.3.11 и Neuroforester v.5.1, в которых генетический алгоритм управляет процессом общения на некотором множестве примеров, а также стабильно распознает и прогнозирует новые ситуации с высокой степенью точности даже при появлении противоречивых или неполных знаний. Причем обучение сводится к работе алгоритма подбора весовых коэффициентов, который реализуется автоматически без участия пользователя-аналитика. Все результаты обработки представляются в графическом виде, удобном для анализа и принятия решений.

Использование нейросетевых технологий как инструментальных средств перспективно в решении множества плохо формализуемых задач, в частности при анализе финансовой и банковской деятельности, биржевых, фондовых и валютных рынков, связанных с высокими рисками моделей поведения клиентов, и др. Точность прогноза, устойчиво достигаемая нейросетевыми технологиями при решении реальных задач, уже превысила 95%. На мировом рынке нейросетевые технологии представлены широко – от дорогих систем на суперкомпьютерах до ПК, делая их доступными для приложений практически любого уровня.

К основным преимуществам нейронных сетей можно отнести:

способность обучаться на множестве примеров в тех случаях, когда неизвестны закономерности развития ситуации и функции зависимости между входными и выходными данными. В таких случаях (к ним можно отнести до 80% задач финансового анализа) пасуют традиционные математические методы;

способность успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную и внутренне противоречивую входную информацию;

эксплуатация обученной нейронной сети по силам любым пользователям;

нейросетевые пакеты позволяют исключительно легко подключаться к базам данных, электронной почте и автоматизировать процесс ввода и первичной обработки данных;

внутренний параллелизм, присущий нейронным сетям, позволяет практически безгранично наращивать мощность нейросистемы, т.е. сверхвысокое быстродействие за счет использования массового параллелизма обработки информации;

толерантность к ошибкам: работоспособность сохраняется при повреждении значительного числа нейронов;

способность к обучению: программирование вычислительной системы заменяется обучением;

способность к распознаванию образов в условиях сильных помех и искажений.

Появление столь мощных и эффективных средств не отменит традиционные математические и эконометрические методы технического анализа, или сделает ненужной работу высококлассных экспертов. В качестве нового эффективного средства для решения самых различных задач нейронные сети просто приходят – и используются теми людьми, которые их понимают, которые в них нуждаются и которым они помогают решать многие профессиональные проблемы. Не обязательно насаждать нейронные сети или пытаться доказать их неэффективность путем выделения присущих им особенностей и недостатков - нужно просто относиться к ним, как к неизбежному следствию развития вычислительной математики, информационных технологий и современной элементной базы.

Под нейрокомпьютером здесь понимается любое вычислительное устройство, реализующее работу нейронных сетей, будь то специальный нейровычислитель или эмулятор нейронных сетей на персональном компьютере.

Нейронная сетью (НС) – вид вычислительной структуры, основанной на использовании нейроматематики - нового направления математики, находящегося на стыке теории управления, численных методов и задач классификации, распознавания образов. Для решения конкретных задач используются пакеты прикладных программ-эмуляторов работы нейронных сетей – нейропакеты, нейросетевые и гибридные экспертные системы, специализированные параллельные вычислители на базе нейрочипов.

Модели НС могут быть программного и аппаратного исполнения.

Несмотря на существенные различия, отдельные типы НС обладают несколькими общими чертами.

Во-первых, основу каждой НС составляют относительно простые, в большинстве случаев – однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга. Далее под нейроном будет подразумеваться искусственный нейрон, то есть ячейка НС. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга, которые могут быть возбуждены или заторможены. Он обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов. Общий вид нейрона приведен на рисунке.

Каждый синапс характеризуется величиной синаптическои связи или ее весом w_i, который по физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости.

Текущее состояние нейрона определяется, как взвешенная сумма его входов.

В зависимости от функций, выполняемых нейронами в сети, можно выделить 3 типа:

· входные нейроны, на которые подается вектор, кодирующий входное воздействие или образ внешней среды; в них обычно не осуществляется вычислительных процедур, а информация передается с входа на выход путем изменения их активации;

· выходные нейроны, выходные значения которых представляют выходы нейросети;

· промежуточные нейроны, составляющие основу нейронных сетей.

В большинстве нейронных моделей тип нейрона связан с его расположением в сети. Если нейрон имеет только выходные связи, то это входной нейрон, если наоборот – выходной нейрон. В процессе функционирования сети осуществляется преобразование входного вектора в выходной, переработка информации.

Каждый нейрон распознаёт и посылает сигнал об одном простом событии, он не посылает много сигналов и не распознаёт много событий. Синапс позволяет единственному сигналу иметь различные воздействия на связанные с ним нейроны. Распознавание более сложных событий есть работа группы взаимосвязанных нейронов (НС) и несколько биологических нейронных сетей функционируют взаимосвязанно для обработки всё более сложной информации.

Нейронная сеть состоит из слоев нейронов, которые соединены друг с другом. Детали того, как нейроны соединены между собой, заставляют задуматься над вопросом проектирования НС. Некоторые нейроны будут использоваться для связи с внешним миром, другие нейроны - только с нейронами. Они называются скрытыми нейронами.

Перечислим основные классы задач, возникающих в финансовой области, которые эффективно решаются с помощью нейронных сетей:

· прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки (прогнозирование кросс-курса валют, прогнозирование котировок и спроса акций, прогнозирование остатков средств на корреспондентских счетах банка);

· страховая деятельность банков;

· прогнозирование банкротств на основе нейросетевой системы распознавания;

· определение курсов облигаций и акций предприятий с целью инвестирования;

· применение нейронных сетей к задачам биржевой деятельности;

· прогнозирование экономической эффективности финансирования инновационных проектов;

К основным преимуществам нейронных сетей можно отнести:

эксплуатация обученной нейронной сети по силам любым пользователям;

внутренний параллелизм, присущий нейронным сетям, позволяет практически безгранично наращивать мощность нейросистемы, ᴛ.ᴇ. сверхвысокое быстродействие за счёт использования массового параллелизма обработки информации;

толерантность к ошибкам: работоспособность сохраняется при повреждении значительного числа нейронов;

способность к обучению: программирование вычислительной системы заменяется обучением;

способность к распознаванию образов в условиях сильных помех и искажений.

Под нейрокомпьютером здесь принято понимать любое вычислительное устройство, реализующее работу нейронных сетей, будь то специальный нейровычислитель или эмулятор нейронных сетей на персональном компьютере.

Модели НС бывают программного и аппаратного исполнения.

Несмотря на существенные различия, отдельные типы НС обладают несколькими общими чертами.

В первую очередь, основу каждой НС составляют относительно простые, в большинстве случаев – однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга. Далее под нейроном будет подразумеваться искусственный нейрон, то есть ячейка НС. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга, которые бывают возбуждены или заторможены. Он обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов. Общий вид нейрона приведен на рисунке.

Текущее состояние нейрона определяется, как взвешенная сумма его входов.

Учитывая зависимость отфункций, выполняемых нейронами в сети, можно выделить 3 типа:

· выходные нейроны, выходные значения которых представляют выходы нейросети;

· промежуточные нейроны, составляющие основу нейронных сетей.

В большинстве нейронных моделей тип нейрона связан с его расположением в сети. В случае если нейрон имеет только выходные связи, то это входной нейрон, в случае если наоборот – выходной нейрон. В процессе функционирования сети осуществляется преобразование входного вектора в выходной, переработка информации.

Нейронная сеть состоит из слоев нейронов, которые соединены друг с другом. Детали того, как нейроны соединены между собой, заставляют задуматься над вопросом проектирования НС. Некоторые нейроны будут использоваться для связи с внешним миром, другие нейроны - только с нейронами. Οʜᴎ называются скрытыми нейронами.

· прогнозирование временных рядов на базе нейросетевых методов обработки (прогнозирование кросс-курса валют, прогнозирование котировок и спроса акций, прогнозирование остатков средств на корреспондентских счетах банка);

· страховая деятельность банков;

· прогнозирование банкротств на базе нейросетевой системы распознавания;

· определение курсов облигаций и акций предприятий с целью инвестирования;

· применение нейронных сетей к задачам биржевой деятельности;

· прогнозирование экономической эффективности финансирования инновационных проектов;

· предсказание результатов займов;

· оценка платежеспособности клиентов;

· общие приложения нейронных сетей и пр.

Нейросетевые технологии в финансово-экономической деятельности - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Нейросетевые технологии в финансово-экономической деятельности" 2017, 2018.

Читайте также: