The diagnostics of the engineering enterprise's financial condition based on the use of neural network modeling

Abstract

The purpose of the paper consists in diagnosing the level of the financial condition of the engineering enterprise using the neural network approach and providing a forecast of its level for the future. The paper emphasizes the importance of diagnosing the financial condition of Ukrainian enterprises under modern conditions. Methods of traditional financial analysis are considered. The necessity of using modelling to improve the quality and accuracy of the analysis is emphasized. An analysis of existing models for assessing the financial condition and bankruptcy of enterprises is carried out. Different types of models developed by domestic and foreign authors are considered: models built on the basis of multivariate discriminant analysis, based on fuzzy logic methods, and others. The use of neural network modelling for assessing the financial condition is substantiated. A neural network model of financial state diagnostics is built based on the financial data of an engineering enterprise. To decrease the domain of input data, the use of the "centre of gravity" method is proposed, with the help of which the number of input variables of the model is reduced to five. A model based on a multilayer perceptron is built with the help of a powerful neural network modelling tool (SSN). The neural network was trained by the backpropagation method. An assessment of the financial condition of the engineering enterprise PJSC NKMZ is made with the help of the model for 10 future periods. The proposed method of diagnosing the financial state allows the management of the engineering enterprise to predict the onset of a crisis state and develop a financial recovery plan.

Метою роботи є проведення діагностики рівня фінансового стану машинобудівного підприємства за допомогою застосування нейромережевого підходу та надання прогнозу його рівня на майбутнє. У статті підкреслено важливість проведення діагностики фінансового стану підприємств України в сучасних умовах. Розглянуто методи традиційного фінансового аналізу. Підкреслено необхідність використання моделювання для підвищення якості й точності аналізу. Проведено аналіз існуючих моделей оцінки фінансового стану та банкрутства підприємств. Розглянуті різні типи моделей, що були розроблені вітчизняними й закордонними авторами: моделі, побудовані на основі багатофакторного дискримінантного аналізу, на базі методів нечіткої логіки та інші. Обґрунтовано використання нейро-мережевого моделювання для оцінки фінансового стану. Побудовано нейромережеву модель діагностики фінансового стану на основі фінансових даних машинобудівного підприємства. Для скорочення простору вхідних даних було запропоновано використання методу «центру тяжіння», за допомогою якого кількість вхідних змінних моделі було зменшено до п’яти. За допомогою потужного інструменту проведення нейромережевого моделювання (SSN) була побудована модель на базі багатошарового персептрону. Нейромережа була навчена методом Back Propagation. За допомогою моделі зроблено оцінку фінансового стану машинобудівного підприємства ПрАТ НКМЗ на 10 майбутніх періодів. Запропонований метод діагностики фінансового стану дозволить керівництву машинобудівного підприємства передбачити настання кризового стану та розробити план фінансового оздоровлення.