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J-GLOBAL ID：202102279936554656   整理番号：21A2645489

破産か成功か?LSTMを用いた企業の財務開発の効果的予測【JST・京大機械翻訳】

Bankruptcy or Success? The Effective Prediction of a Company’s Financial Development Using LSTM

著者 (3件)： Vochozka Marek ,  Vrbka Jaromir ,  Suler Petr
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 12  号： 18  ページ： 7529  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 企業の可能な故障に関する良い予測を行う問題は,複雑と同様に非常に重要である。この非常に目的のために多くのモデルを作成し,その一つは,長い短期メモリ(LSTM)モデルが,非常に良好な結果を生成するユニークな位置を保持する。この貢献の目的は,少なくとも1つの長い短期メモリ(LSTM)層を有する人工ニューラルネットワーク(NNとして参照)を用いて,企業故障(バンク)の同定のための方法論を作成することである。LSTMの少なくとも1層がNNの構築のために使用された深い学習を用いて,銀行性モデルを作成した。この貢献の目的で,Wolframs Mathematica 13(Wolfram Research,Champaign,Illinois)ソフトウェアを用いた。研究結果は,LSTM NNが企業故障を予測するためのツールとして使用できることを示した。NNのモデルが開発されたので,チェコ共和国の製造部門で操業する企業の将来の開発を予測できるので,貢献の目的を達成した。それは,与えられた分野における企業の財政的健康を評価する代替として,金融機関,投資家,または監査者によって使用されるだけでなく,小型,中規模および製造会社に応用できる。モデルは柔軟であり,従って,異なるデータセットまたは環境に従って訓練できる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  銀行 ,  金融機関 ,  故障 ,  ニューラルネットワーク ,  ソフトウェア ,  単一層 ,  中規模 ,  *倒産 ,  チェコ共和国
準シソーラス用語： Mathematica ,  投資家 ,  製造会社 ,  *財務 ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 破産モデル ,  成功 ,  予測 ,  ニューラルネットワーク(NN) ,  長期短期記憶(LSTM) ,  会社

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (70件)：

• Tang, Y.; Ji, J.; Zhu, Y.; Gao, S.; Tang, Z.; Todo, Y. A differential evolution-oriented pruning neural network model for bankruptcy prediction. Complexity 2019, 2019, 1-21.
• Kliestik, T.; Misankova, M.; Valaskova, K.; Svabova, L. Bankruptcy prevention: New effort to reflect on legal and social changes. Sci. Eng. Ethics 2018, 24, 791-803.
• Kliestik, T.; Vrbka, J.; Rowland, Z. Bankruptcy prediction in Visegrad group countries using multiple discriminant analysis. Equilib. Q. J. Econ. Econ. Policy 2018, 13, 569-593.
• Horak, J.; Krulicky, T. Comparison of exponential time series alignment and time series alignment using artificial neural networks by example of prediction of future development of stock prices of a specific company. In Proceedings of the SHS Web of Conferences: Innovative Economic Symposium 2018-Milestones and Trends of World Economy (IES2018), Beijing, China, 8-9 November 2018.
• Antunes, F.; Ribeiro, B.; Pereira, F. Probabilistic modeling and visualization for bankruptcy prediction. Appl. Soft Comput. 2017, 60, 831-843.

タイトルに関連する用語 (7件)： 破産 ,  成功 ,  LSTM ,  企業 ,  財務 ,  開発 ,  予測