Glubokoe obuchenie w prognozirowanii finansowyh neudach

Dlq kompanij, rabotaüschih w toj ili inoj strane, krajne wazhno kak podderzhiwat' swoe suschestwowanie, tak i prinosit' pol'zu äkonomike strany. Globalizaciq mirowoj äkonomiki i woznikaüschie w swqzi s ätim äkonomicheskie krizisy w mire negatiwno wliqüt na äkonomiku gosudarstw i predpriqtij, rabotaüschih w mire. V ramkah wseh ätih situacij dlq biznesa stalo krajne wazhno gramotno uprawlqt' finansami i prinimat' neobhodimye mery do nastupleniq kraha, chtoby predotwratit' ili minimizirowat' posledstwiq ätih krizisow. Po ätoj prichine prognozirowanie finansowogo kraha imeet bol'shoe znachenie. V dannom issledowanii srawniwaütsq i ob#qsnqütsq tradicionnye i sowremennye metody, takie kak iskusstwennye nejronnye seti, metod sluchajnogo lesa, mashiny wektorow podderzhki, derew'q reshenij iz metodow mashinnogo obucheniq, i Z-Score Al'tmana, kotoryj qwlqetsq odnim iz perwyh issledowanij tradicionnyh metodow prognozirowaniq finansowyh neudach i do sih por chasto ispol'zuetsq w prognozirowanii neudach i bankrotstw. Dannoe issledowanie osnowano na doktorskoj dissertacii, napisannoj Shafakom Sönmezom Sojdashem (sowetnik: docent Handan ÇAM) w 2021 godu i prinqtoj Institutom poslediplomnogo obrazowaniq Uniwersiteta Gümüshhane.