Тема: Анализ и прогнозирование основных финансовых показателей предприятия. Учебная работа № 363888

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (3 оценок, среднее: 4,67 из 5)
Загрузка...
Закажите работу

Тип работы: Курсовая практика
Предмет: Финансовый анализ
Страниц: 33
Год написания: 2018
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСНОВНЫХ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЯ 5
1.1 Цели и задачи анализа финансовой отчетности 5
1.2 Методики и источники информации для проведения анализа и прогнозирование основных финансовых показателей предприятия 8
2. АНАЛИЗ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИП ПАВЛЮКЕВИЧ СЕРГЕЙ НИКОЛАЕВИЧ 12
2.1 Краткая характеристика предприятия 12
2.2 Состав и структура собственности предприятия 13
2.3 Анализ ликвидности предприятия 20
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 28
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 30
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 32
Стоимость данной учебной работы: 675 руб.

 

    Форма заказа работы
    ================================

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант

    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.

    Подтвердите, что Вы не бот

    Учебная работа № 363888. Тема: Анализ и прогнозирование основных финансовых показателей предприятия

    Выдержка из подобной работы

    Анализ методов прогнозирования и моделирование нейронных сетей для прогнозирования стоимости недвижимости

    ……. а
    также от того, какую роль будут играть
    эти технологии в повышении эффективности
    экономических взаимоотношений.

    Развитие прогностики как науки
    в последние десятилетия привело к
    созданию множества методов, процедур,
    приемов прогнозирования, неравноценных
    по своему значению. По оценкам зарубежных
    и отечественных систематиков прогностики
    уже насчитывается свыше ста методов
    прогнозирования, в связи, с чем перед
    специалистами возникает задача выбора
    методов, которые давали бы адекватные
    прогнозы для изучаемых процессов или
    систем. Жесткие статистические
    предположения о свойствах временных
    рядов ограничивают возможности
    классических методов прогнозирования.

    С развитием теоретических
    подходов для создания адекватных моделей
    поведения рынка недвижимости в западных
    странах и США одновременно происходило
    активное внедрение новых интеллектуальных
    компьютерных технологий в практику
    принятия финансовых и инвестиционных
    решений. Вначале в виде экспертных
    систем и баз знаний, а затем с конца 80-х
    – нейросетевых технологий, которые
    являются адекватным аппаратом для
    решения задач прогнозирования.

    Начало исследования методов
    обработки информации, называемых сегодня
    нейросетевыми, было положено несколько
    десятилетий назад. С течением времени
    интерес к нейросетевым технологиям то
    ослабевал, то вновь возрождался. Такое
    непостоянство напрямую связано с
    практическими результатами проводимых
    исследований.

    На украинском финансовом рынке
    нейросетевые компьютерные технологии
    появились всего несколько лет назад.
    Изучение литературы за этот период
    показало, что ни в одном из источников
    не содержится подробного описания (с
    указанием достигнутых результатов)
    эффективного применения нейросетевых
    компьютерных технологий для прогнозирования
    рынка недвижимости в среднесрочной
    перспективе. Большинство публикаций
    сводится к описанию возможностей
    нейронных сетей и их потенциальных
    преимуществ перед другими компьютерными
    технологиями. Причем большая часть
    выводов в этих работах сделана на основе
    результатов применения нейросетей на
    западных рынках.

    Основной вклад в развитие теории
    нейрокомпьютинга и его применения в
    финансовой сфере внесли ученые стран
    Запада и США. Это прежде всего: Д.-Э.
    Бэстенс, П. Вербос, Л. Вилентурф, Д. Вуд,
    В. МакКаллох, В. Пите, М. Редмиллер, Ф.
    Розенблат, Дж. Хопфилд и др. Необходимо
    отметить также работы отечественных
    ученых, занимающихся разработкой и
    внедрением