УДК 004.89.
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.04.07.020

Авторы

Инна Александровна Полякова,
ФГБОУ ВО «Ростовский государственный университет путей сообщения», г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация
Исида Исаевна Хасиева,
ФГБОУ ВО «ГГНТУ им. акад. М.Д. Миллионщикова», г. Грозный, Российская Федерация

Аннотация

В статье раскрываются теоретико-методологические основы нейросетевого прогнозирования ключевых показателей деятельности предприятия в контексте цифровой трансформации корпоративного управления. Обоснована целесообразность применения многослойных и рекуррентных архитектур для моделирования сложных нелинейных зависимостей между финансовыми, производственными и рыночными индикаторами. Систематизированы подходы к формированию признакового пространства, нормализации данных, выбору целевой функции и оценке прогностической точности. Предложена концептуальная схема нейросетевой модели, ориентированной на повышение обоснованности управленческих решений, снижение информационной асимметрии и рост адаптивности предприятия к колебаниям внешней среды и внутренним структурным ограничениям во времени.

Ключевые слова

нейросетевое прогнозирование, ключевые показатели деятельности, предприятие, экономико-математическое моделирование

Список литературы

  1. Ахмаров А. В. Модели софинансирования социальных страховых программ: сравнительный анализ и перспективы для России / А. В. Ахмаров, А. М. Мамаева, К. Д. Шахдуллаев // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 11, № 3(156). – С. 211-217. – DOI 10.36871/ek.up.p.r.2025.03.11.022. – EDN AYUZOK.
  2. Богданова Т. К., Шевгунов Т. Я., Уварова О. М. Применение нейронных сетей для прогнозирования платежеспособности российских предприятий обрабатывающих отраслей // Бизнес-информатика. 2013. № 2 (24). С. 40–48.
  3. Гудкова О. Е. Возможность прогнозирования несостоятельности предприятий с помощью нейросетей // Региональные проблемы преобразования экономики. 2023. № 12. С. 66–70.
  4. Клочихин Г. А., Полунин Г. М. Использование нейросетевых моделей при прогнозировании банкротства предприятий // Хроноэкономика. 2018. № 2 (10). С. 107–110.
  5. Курочкина И. П., Калинин И. И., Маматова Л. А., Шувалова Е. Б. Метод нейронных сетей в моделировании финансовых показателей компании // Статистика и экономика. 2017. Т. 14. № 5. С. 33–41.
  6. Курочкина И. П., Калинин И. И., Маматова Л. А., Шувалова Е. Б. Нейронные модели в диагностике финансового результата предприятий жилищно-коммунального хозяйства // Статистика и экономика. 2019. Т. 16. № 3. С. 52–60.
  7. Першина А. А., Арутюнян А. Г., Косников С. Н. Применение нейросетей в прогнозировании экономических тенденций // Региональная и отраслевая экономика. 2023. № 5. С. 164–171.
  8. Подобедов Н. В. Прогнозирование показателей эффективности финансово-хозяйственной деятельности в субъектах малого и среднего бизнеса // Инновации и инвестиции. 2017. № 8. С. 23–26.
  9. Полазнов А. И., Корнилов Д. А. Классификация и применение нейронных сетей для прогнозирования финансовых показателей // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2024. № 1. С. 30–40.
  10. Романовский А. В. О применении искусственных нейронных сетей для прогнозирования финансовых показателей предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2013. № 2. С. 363–370.