načítání...
menu
nákupní košík
Košík

je prázdný
a
b

Kniha: Využití neuronových sítí při komplexním hodnocení podniků – Vochozka; Jelínek; Váchal; Straková; Stehel

Využití neuronových sítí při komplexním hodnocení podniků
-7%
sleva

Kniha: Využití neuronových sítí při komplexním hodnocení podniků
Autor: Vochozka; Jelínek; Váchal; Straková; Stehel

Publikace se zabývá praktickým použitím neuronových sítí pro zpracování ekonomických dat. Mimo jiné v ní jsou podrobně popsány provedené modifikace tří známých typů neuronových sítí provedené s cílem zlepšit jejich využitelnost v dané ... (celý popis)
Titul doručujeme za 4 pracovní dny
Vaše cena s DPH:  490 Kč 456
+
-
rozbalKdy zboží dostanu
15,2
bo za nákup
rozbalVýhodné poštovné: 49Kč
rozbalOsobní odběr zdarma

hodnoceni - 0%hodnoceni - 0%hodnoceni - 0%hodnoceni - 0%hodnoceni - 0%   celkové hodnocení
0 hodnocení + 0 recenzí

Specifikace
Nakladatelství: » C. H. Beck
Médium / forma: Tištěná kniha
Rok vydání: 2017
Počet stran: 256
Úprava: xvi, 234 stran: ilustrace
Vydání: Vydání první
Skupina třídění: Management. Řízení
Jazyk: česky
Datum vydání: 31.01.2017
ISBN: 978-80-7400-642-5
EAN: 9788074006425
Ukázka: » zobrazit ukázku
Popis

Publikace se zabývá praktickým použitím neuronových sítí pro zpracování ekonomických dat. Mimo jiné v ní jsou podrobně popsány provedené modifikace tří známých typů neuronových sítí provedené s cílem zlepšit jejich využitelnost v dané oblasti. Jedná se o sítě ART2, Kohonenovy mapy a model vícevrstvého perceptronu. Kniha obsahuje značně rozsáhlou rešerši z tuzemských a zahraničních zdrojů z oblasti metod komplexního hodnocení podniků. Jsou analyzovány jejich přínosy a zápory a zejména jejich vypovídací schopnost a kvalita výstupů. V další části je uvedena historická reminiscence vývoje neuronových sítí se specifikací na otázku podnikové sféry. V této souvislosti se ukázala potřeba vymezit podnik jako organický systém, živý organismus s příslušnými subsystémy, což je základní atribut využití neuronových sítí v podnikové praxi. Výzkumné aktivity, využité v této publikaci, byly orientovány na modelování pomocí neuronových sítí. Deklarována jsou východiska pro modelování dat pomocí neuronových sítí, zpracování dat nástroji strojového určení včetně obecných zásad zpracování dat s vyústěním popisu postupu pro zpracování konkrétních dat. Po nastínění historického vývoje umělého neuronu prezentuje výsledky bádání o aplikaci neuronových sítí v ekonomické oblasti, komparuje různé typy neuronových sítí a navrhuje jejich optimalizaci. Úvahy autorů jsou přehledně demonstrovány v řadě originálních tabulek, grafů a obrázků. Ojedinělá příloha navíc systematicky shrnuje modely stávajících metod a umožňuje čtenáři rychlou orientaci v problematice.

Předmětná hesla
Kniha je zařazena v kategoriích
Recenze a komentáře k titulu
Zatím žádné recenze.


Ukázka / obsah
Přepis ukázky

VII

Obsah

Seznam obrázků ................................................ XV

Seznam tabulek ................................................. XV

1. Úvod ......................................................... 1

1.1 Benchmarking, benchmarkingové modely ........................ 3

1.1.1 Teorie benchmarkingu .................................. 4

1.1.2 Základní typy benchmarkingu a jeho další modifikace ......... 6

1.1.3 Modely benchmarkingu ................................. 9

1.1.3.1 Model benchmarkingu společnosti Xerox ........... 11

1.1.3.2 Model excelence EFQM ........................ 12

1.1.3.3 Balanced Scorecard (BSC) ...................... 13

1.1.3.4 Six Sigma ................................... 14

1.1.3.5 Benchmarkingové modely založené

na DEA analýze ............................... 16

1.1.3.6 Český benchmarkingový Index ................... 16

1.1.3.7 Benchmarkingový diagnostický systém

finančních indikátorů (INFA) .................... 17

1.1.4 Světový versus český benchmarking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

1.2 Finanční metody hodnocení podniku ........................... 20

1.2.1 Příklady konkrétního využití ............................ 21

1.2.2 Uživatelé finanční analýzy .............................. 22

1.2.2.1 Interní uživatelé ............................... 22

1.2.2.2 Externí uživatelé .............................. 23

1.2.3 Zdroje a vstupy do finanční analýzy ...................... 24

1.2.3.1 Rozvaha ..................................... 25

1.2.3.2 Výkaz zisků a ztrát ............................ 26

1.2.3.3 Cash Flow ................................... 28

1.2.4 Metody finanční analýzy ............................... 30

1.2.4.1 Elementární metody ........................... 30

1.2.4.2 Vyšší metody ................................. 31

1.2.5 Analýza absolutních ukazatelů .......................... 31

1.2.5.1 Horizontální analýza ........................... 32

1.2.5.2 Vertikální analýza ............................. 32


VIII

Vyuřití neuronových sítí půi komplexním hodnocení podnikž

1.2.6 Analýza poměrových ukazatelů .......................... 33

1.2.6.1 Ukazatele rentability (ziskovosti) ................. 34

1.2.6.2 Rentabilita celkového kapitálu (rentabilita aktiv) ROA

– Return On Assets ............................ 35

1.2.6.3 Rentabilita vlastního kapitálu ROE

– Return On Equity ............................ 36

1.2.6.4 Rentabilita celkového investovaného kapitálu ROCE

– Return On Capital Employed ................... 37

1.2.6.5 Rentabilita tržeb ROS – Return On Sales ........... 37

1.2.6.6 Rentabilita vloženého kapitálu ROI

– Return On Investment ......................... 38

1.2.6.7 Rentabilita nákladů ............................ 38

1.2.6.8 Ukazatel nákladovosti .......................... 38

1.2.7 Ukazatele aktivity .................................... 39

1.2.7.1 Obrat celkových aktiv (Total Assets Turnover) ....... 39

1.2.7.2 Obrat stálých aktiv (Fixed Assets Turnover) ......... 39

1.2.7.3 Rychlost obratu zásob (Inventory Turnover) ......... 40

1.2.7.4 Doba obratu zásob ............................. 40

1.2.7.5 Rychlost obratu pohledávek

(Accounts Receivable Turnover) .................. 41

1.2.7.6 Doba obratu pohledávek

(Average Collection Period – ACP) ............... 41

1.2.7.7 Rychlost obratu závazků ........................ 41

1.2.7.8 Doba obratu závazků ........................... 42

1.2.8 Ukazatele likvidity .................................... 42

1.2.8.1 Běžná likvidita (Current Ratio) ................... 42

1.2.8.2 Pohotová likvidita (Quick Ratio, Acid Test) ......... 43

1.2.8.3 Okamžitá likvidita (Cash Ratio, Cash-position ratio) .. 43

1.2.9 Ukazatele zadluženosti ................................. 44

1.2.9.1 Ukazatel kapitalizace ........................... 44

1.2.9.2 Ukazatel celkové zadluženosti

(věřitelského rizika – Debt Ratio) ................. 45

1.2.9.3 Ukazatel finanční páky (Financial Levarage) ........ 46

1.2.9.4 Ukazatel celkové zadluženosti II. ................. 46

1.2.9.5 Ukazatel poměru cizích zdrojů

k vlastnímu kapitálu – Koeficient zadluženosti

(Debt to Equity Ratio) .......................... 46

1.2.9.6 Míra finanční samostatnosti ..................... 47

1.2.9.7 Ukazatele úrokového krytí (Interest Coverage) ...... 47

1.2.9.8 Ukazatel doby splácení dluhů .................... 47

1.2.9.9 Ukazatel schopnosti splácet dluh ................. 48


IX

Obsah

1.2.9.10 Multiplikátor vlastního kapitálu .............. 48

1.2.9.11 Krytí fixních poplatků ...................... 48

1.2.10 Ukazatele kapitálového trhu .......................... 49

1.2.10.1 Dividendový výplatní poměr ................. 49

1.2.10.2 Účetní hodnota akcie ....................... 49

1.2.10.3 Zisk na jednu akcii ........................ 49

1.2.10.4 Dividenda na akcii ......................... 50

1.2.10.5 Cash flow na akcii ......................... 50

1.2.10.6 Poměr tržní ceny akcie k zisku na akcii

(P/E ratio) ............................... 50

1.2.11 Ukazatele efektivity, reprodukce majetku a produktivity .... 51 1.2.12 Shrnutí .......................................... 52

1.3 Komparace jednotlivých skupin komplexních metod hodnocení

podniku ................................................ 52

2. Neuronové sítě ............................................... 67

2.1 Úvod do problematiky neuronových sítí ....................... 67

2.1.1 Umělá inteligence a umělé neurony .................... 67

2.1.2 Konstrukce neuronových sítí na základě biologické NS .... 69

2.1.3 Přínos umělých neuronových sítí

pro rozvoj lidského poznání .......................... 70

2.1.3.1 Analytický přístup ......................... 71

2.1.3.2 Syntetický přístup ......................... 71

2.1.4 Stávající a potenciální oblasti využití neuronových sítí ..... 72

2.1.5 Řízení podnikových procesů s využitím

neuronových sítí ................................... 73

2.1.6 Predikce vývoje umělých neuronů ..................... 75

2.1.6.1 Rozvoj neurologie, jako teoretické základny

pro rozvoj umělých neuronů ................. 75

2.1.6.2 Vývoj informačních technologií .............. 75

2.1.6.3 Vývoj počítačů nové generace ................ 76

2.1.6.4 Singularita – vize či blízká budoucnost ......... 76

2.2 Východiska pro modelování dat pomocí umělých neuronových

sítí – mozek ve zkratce .................................... 77

2.2.1 Neurony a šíření vzruchů ............................ 78

2.2.2 Vyšší mozkové struktury ............................ 80

2.2.3 Mozková kůra ..................................... 81

2.2.3.1 Umělý (formální) neuron ................... 82

2.2.4 Neuron první generace .............................. 83

2.2.5 Pracovní fáze umělé neuronové sítě .................... 84

2.2.6 Historie a vývoj ................................... 88


X

Vyuřití neuronových sítí půi komplexním hodnocení podnikž

2.2.7 Výhody umělých neuronových sítí ..................... 90

2.2.8 Aplikace umělých neuronových sítí .................... 90

2.2.8.1 Další způsoby využití umělých

neuronových sítí .......................... 91

2.2.9 Hebbovské učení .................................. 92

2.2.10 Jednovrstvé sítě ................................... 93

2.2.10.1 Perceptron ............................... 93

2.2.10.2 Hopfieldova síť ........................... 95

2.2.10.3 Kohonenova síť ........................... 96

2.2.11 Vícevrstvé sítě .................................... 99

2.2.11.1 MADALINE (Vícevrstvé sítě) ................ 99

2.2.11.2 Síť backpropagation ........................ 99

2.2.11.3 Síť counterpropagation .................... 100

2.2.11.4 Síť ART ................................ 101

2.2.11.5 Síť GMDH .............................. 102

2.2.11.6 Síť RBF ................................ 103

2.2.11.7 Síť neocognitron ......................... 104

2.2.11.8 Síť TDNN .............................. 104

2.2.11.9 Elmanova síť ............................ 105

2.2.11.10 Boltzmannův stroj ........................ 105

2.2.12 Shrnutí ......................................... 106

3. Zpracování ekonomických dat pomocí neuronových sítí ........... 107

3.1 Úvod do problematiky zpracování dat nástroji strojového

učení a umělé inteligence ................................. 107

3.1.1 Členění dle charakteru vstupních dat .................. 107

3.1.1.1 Ordinální data ........................... 107

3.1.1.2 Nominální data .......................... 108

3.1.2 Členění dle způsobu práce s daty ..................... 108

3.1.2.1 Učení bez učitele ......................... 109

3.1.2.2 Učení s učitelem ......................... 109

3.1.2.3 Trénovací a testovací množina .............. 110

3.1.3 Dynamika procesů zpracování dat .................... 110

3.2 Obecná metodika zpracování dat ........................... 111

3.2.1 Příprava dat ...................................... 111

3.2.1.1 Shromáždění dat ......................... 112

3.2.1.2 Čištění dat .............................. 112

3.2.1.3 Prázdné hodnoty ......................... 112

3.2.1.4 Poškozené či odlehlé hodnoty ............... 113

3.2.1.5 Duplikace dat ............................ 114

3.2.1.6 Výběr dat ............................... 114


XI

Obsah

3.2.1.7 Transformace dat ......................... 115

3.2.1.8 Nastavení vah atributů ..................... 117

3.2.2 Zpracování dat ................................... 117

3.2.2.1 Fáze nastavení modelu .................... 117

3.2.2.2 Produkční fáze ........................... 119

3.2.2.3 Shrnutí ................................. 119

3.2.3 Ověření výstupů a jejich interpretace .................. 120

3.3 Zpracování konkrétních dat ............................... 120

3.3.1 Metodika zpracování dat ........................... 120

3.3.2 Popis analýzy dat ................................. 126

3.3.3 Analýza pomocí sítě ART ........................... 127

3.3.3.1 Popis modelu ............................ 127

3.3.3.2 Parametry modelu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130

3.3.3.3 Analýza ekonomických dat ................. 130

3.3.3.4 Interpretace závěru ....................... 132

3.3.4 Kohonenova mapa ................................ 133

3.3.4.1 Popis modelu ............................ 134

3.3.4.2 Parametry modelu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137

3.3.4.3 Provedené experimenty .................... 138

3.3.4.4 Interpretace výstupů ...................... 142

3.3.5 Učení s učitelem .................................. 142

3.3.6 Vícevrstvá neuronová síť ........................... 142

3.3.6.1 Popis modelu ............................ 143

3.3.6.2 Model s učením backpropagation . . . . . . . . . . . . 144

3.3.6.3 Model Radial Basis Function Network ........ 147

3.3.6.4 Parametry modelu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148

3.3.6.5 Provedené experimenty .................... 149

3.4 Upravená metodika zpracování dat .......................... 153

3.4.1 Optimalizace hierarchického modelu .................. 158

3.4.2 Provedené experimenty ............................ 159

3.4.3 Výsledky optimalizace ............................. 160

3.5 Shrnutí ................................................ 163

4. Závěr ....................................................... 167

Seznam použité literatury ........................................ 171

Resumé ........................................................ 189

Summary ...................................................... 191


XII

Vyuřití neuronových sítí půi komplexním hodnocení podnikž

Příloha ........................................................ 193

Metody komplexního hodnocení podniku ........................... 193

Bonitní modely ........................................... 193

Indexové . . . .......................................... 193

1. Index bonity .................................... 193

2. Grünwaldův index bonity .......................... 194

3. Model BAMF ................................... 195

Benchmarkingové ...................................... 196

1. Kralickův Quick test ............................. 196

2. Tamariho model ................................. 199

3. Argentiniho model ............................... 200

4. Index bonity společnosti Creditreform ................ 202

Bankrotní modely ......................................... 203

Indexové . . . ........................................... 203

1. Altmanova analýza ............................... 203

2. Model Altmana a Lavalleho ........................ 206

3. Indexy IN ...................................... 206

4. CH-index ...................................... 209

5. G-index (Gurčíkův index) ......................... 209

6. Tafflerův index .................................. 210

7. Beermanova diskriminační funkce ................... 211

8. Model Ko ...................................... 212

9. Model Bilderbeck ................................ 213

10. Van Frederikslust ................................ 213

11. Model Springate ................................. 214

12. Fulmerův model ................................. 214

13. Zmijewski model ................................ 215

14. Model-R ....................................... 216

15. Regresní model A. B. Perfilova ..................... 216

16. Ohlsonův logit model ............................. 217

Benchmarkingové ...................................... 218

1. Beaverova profilová analýza ....................... 218

2. Metoda Harryho Pollaka .......................... 219

Kombinované modely ................................... 225

1. Aspekt Global Rating ............................. 225

2. Model KAMF ................................... 226

3. Metoda Balanced Scorecard ........................ 227

4. Spider analýza (Spider graf) ....................... 228

Věcný rejstřík .................................................. 229




       
Knihkupectví Knihy.ABZ.cz – online prodej | ABZ Knihy, a.s.