Development of a Predictive Intellectual Model for Predicting the Financial Crisis in Banks

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icaaic56838.2023.10140628
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Today, the prediction of bankruptcy holds a great importance. The urgency of this problem has led to the fact that there are many various methods and techniques that allow predicting the onset of bankruptcy of an enterprise with varying degrees of proba bility. However, there are many problems in this area. Namely, there are practically no methods that could predict an unfavorable outcome with a high degree of reliability. Most of these methods proved to be untenable during the global financial crisis. Therefore, the creation of systems that allow overcoming the shortcomings of existing models, as well as taking into account the specifics of Asian countries, is an urgent problem. A potential solution to this issue is the use of neural network technologies, which are a highly effective tool. In this research a neural network mathematical model was developed to predict bank bankruptcy by ten input factors. Numerous well-known companies, including General Electric, Procter & Gamble, Coca-Cola, American Airlines, and others, employed neural networks to foresee the financial crisis.