Научно-технический журнал УДК 004.032.26 Е.В. СТЕПАШИНА ОПТИМИЗАЦИЯ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ В статье предложен метод решения задачи оптимизации финансовых показателей с применением нейросетевого подхода в пакете Matlab на примере предприятия ОАО «Башинформсвязь». <...> Проведен ряд вычислительных экспериментов по выбору нейронной сети в пакете Matlab, наилучшим образом аппроксимирующей исходные данные. <...> Вычислены оптимальные значения финансовых показателей, доставляющих максимум значению чистой прибыли. <...> В настоящее время одним из новых направлений моделирования экономических процессов является применение искусственных нейронных сетей, которые позволяют найти решение быстрее и эффективнее по сравнению с уже изученными алгоритмами моделирования и оптимизации. <...> Нейронная сеть – это система, состоящая из многих простых вычислительных элементов (нейронов), определенным образом связанных между собой. <...> Наиболее распространенными являются многослойные сети, в которых нейроны объединены в слои. <...> После того, как определено число слоев и число элементов в каждом из них, нужно обучить сеть, т.е. найти значения для весов и порогов сети, которые минимизировали бы ошибку прогноза, выдаваемого сетью. <...> Ошибка для конкретной конфигурации сети определяется путем прогона через сеть всех имеющихся наблюдений и сравнения реально выдаваемых выходных значений с желаемыми (целевыми) значениями. <...> Пусть Xi – входные факторы (финансовые показатели) ( i 1,., ), Y – величина n прибыли предприятия. <...> Задача оптимизации заключается в нахождении таких значений входных факторов iX , чтобы величина прибыли 34 №5(85)2014 а Информационные системы и технологии Y F( )X (1) обращалась в максимум. <...> Для решения задачи оптимизации первоначально необходимо определить вид зависимости величины чистой прибыли от значений финансовых показателей (1), которая максимально точно аппроксимирует исходные данные. <...>