Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Application of Neuro-Fuzzy Approach in Predicting the Number of Bankruptcies of Legal Persons in the Czech Republic

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26510%2F17%3APU125625" target="_blank" >RIV/00216305:26510/17:PU125625 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Application of Neuro-Fuzzy Approach in Predicting the Number of Bankruptcies of Legal Persons in the Czech Republic

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This article deals with the application of the neuro-fuzzy approach in estimating the number of companies going bankrupt in the Czech Republic. The prediction is based on macroeconomic indicators from 2011–2016, namely inflation, interest rate and unemployment rate. Unlike statistical models, the neuro-fuzzy models have the advantage of rules made up directly from the used data, and therefore they enable modelling of complex, dynamic and non-linear problems. Based on the obtained results, it can be stated that the designed ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) is able to predict the number of financial failures of companies with sufficient accuracy and thus give a picture of the future market development.

  • Název v anglickém jazyce

    Application of Neuro-Fuzzy Approach in Predicting the Number of Bankruptcies of Legal Persons in the Czech Republic

  • Popis výsledku anglicky

    This article deals with the application of the neuro-fuzzy approach in estimating the number of companies going bankrupt in the Czech Republic. The prediction is based on macroeconomic indicators from 2011–2016, namely inflation, interest rate and unemployment rate. Unlike statistical models, the neuro-fuzzy models have the advantage of rules made up directly from the used data, and therefore they enable modelling of complex, dynamic and non-linear problems. Based on the obtained results, it can be stated that the designed ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) is able to predict the number of financial failures of companies with sufficient accuracy and thus give a picture of the future market development.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50202 - Applied Economics, Econometrics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Vision 2020: Sustainable Economic development, Innovation Management, and Global Growth

  • ISBN

    978-0-9860419-9-0

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    1166-1174

  • Název nakladatele

    International Business Information Management Association (IBIMA)

  • Místo vydání

    Madrid, Spain

  • Místo konání akce

    Madrid

  • Datum konání akce

    8. 11. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000443640500115