Книга Количественное оценивание последствий управленческих решений на основе нейросетевых моделей описывает метод количественной оценки влияния внешних событий на экономические показатели работы организации, используя нейросетевые модели специально подобранной архитектуры. Авторы провели сравнение результатов, полученных с помощью этого метода на данных по обороту компании Yota, с результатами, полученными с использованием модели ARIMA. Результаты показали, что нейросетевая модель предпочтительнее модели ARIMA по критерию среднеквадратичного отклонения величины оценки.
Книга Количественное оценивание последствий управленческих решений на основе нейросетевых моделей представляет собой исследование нового метода оценки влияния внешних факторов на экономические показатели деятельности организации. Авторы описывают применение нейросетевых моделей специальной архитектуры для количественной оценки последствий управленческих решений. В книге приводятся результаты применения данного метода на примере оборота компании Yota, сравнение с результатами, полученными с помощью модели ARIMA, и объяснение преимущества нейросетевой модели перед моделью ARIMA по критерию среднеквадратичного отклонения величины оценки. Книга будет полезна для экономистов и управленцев, занимающихся прогнозированием и планированием деятельности организаций.
Разработана новая нейросетевая модель подбора архитектуры для количественной оценки последствий организационных изменений в направлении опосредования влияния внешних событий на годовые и месячные экономические показатели деятельности предприятия, описанная в виде классификации проблем. Приводятся примеры практического использования модели для компании ООО "Скартел" (бренд Yota).
Электронная Книга «Количественное оценивание последствий управленческих решений на основе нейросетевых моделей» написана автором Н. А. Валиотти в 2013 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
Серии: Прикладная информатика. Научные статьи
Описание книги от Н. А. Валиотти
Предложен метод количественной оценки влияния внешнего события на экономические показатели работы организации, основанный на нейросетевой модели специально подобранной архитектуры. На данных по обороту компании Yota проведено сравнение результатов применения метода с результатами, полученными на основе применения модели ARIMA, показавшее предпочтительность нейросетевой модели перед моделью ARIMA по критерию среднеквадратичного отклонения величины оценки.
