УДК 330
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.06.05.028

Авторы

Заира Бадрудиновна Цомаева,
Тамила Рамазановна Джабраилова,
Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М.Д. Миллионщикова, Грозный, Россия

Аннотация

В статье обоснована методика применения нейросетевых моделей для прогнозирования рентабельности капитала организации на основе бухгалтерской отчетности и производных финансовых коэффициентов. Предложена вычислительная схема, объединяющая факторную декомпозицию рентабельности, нормирование признаков, обучение многослойной сети и оценку погрешности прогноза. Показано, что нейросетевой подход позволяет учитывать нелинейные связи между оборачиваемостью активов, финансовым рычагом, маржинальностью продаж и результативностью использования капитала. Результаты применимы в финансовом мониторинге.

Ключевые слова

нейросетевые модели, прогнозирование, рентабельность капитала, финансовые коэффициенты

Список литературы

  1. 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.
  2. Болотов Р.О., Суглобов А.Е. О применении нейронных сетей для оценки финансовой устойчивости компаний // Russian Journal of Management. – 2020. – Т. 8, № 1. – С. 106–110. – DOI 10.29039/2409-6024-2020-8-1-106-110.
  3. Гудкова О.Е. Возможность прогнозирования несостоятельности предприятий с помощью нейросетей // Региональные проблемы преобразования экономики. – 2023. – № 12 (158). – С. 66–70. – DOI 10.26726/1812-7096- 2023-12-66-70.
  4. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. – М.: МИФИ, 1998. – 224 с.
  5. Иванюк В.А., Абдикеев Н.М., Пащенко Ф.Ф. Нейросетевая модель многофакторного анализа экономической эффективности предприятия // Датчики и системы. – 2019. – № 10 (240). – С. 9–17.
  6. Клочихин Г.А., Полунин Г.М. Использование нейросетевых моделей при прогнозировании банкротства предприятий // Хроноэкономика. – 2018. – № 2 (10). – С. 107–110.
  7. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. – 2-е изд., стереотип. – М.: Горячая линия-Телеком, 2002. – 382 с.
  8. 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.
  9. Никифорова Н.А., Донцов Е.В. Применение нейросетевого моделирования для прогнозирования финансового состояния предприятий // Управленческий учет. – 2011. – № 4. – С. 36–46.
  10. 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.
  11. Романовский А.В. О применении искусственных нейронных сетей для прогнозирования финансовых показателей предприятия // Аудит и финансовый анализ. – 2013. – № 2. – С. 363–370.
  12. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа: учебное и практическое пособие. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2001. – 208 с.