CC BY
13УДК 658.14
Муханов А.Т.
Старший преподаватель, канд. эк. наук
Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
Танныева М.
Магистрант,
Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ ФИНАНСОВЫХ СРЕДСТВ ПРЕДПРИЯТИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Аннотация: В данной статье рассматривается вопрос моделирования и прогнозирования движения финансовых средств предприятия с использованием современных информационных технологий. Актуальность темы обусловлена необходимостью оптимизации использования финансовых ресурсов для обеспечения устойчивого развития предприятия в условиях высокой конкуренции. В статье анализируются методы и подходы к моделированию и прогнозированию движения финансовых средств, а также возможности применения современных инструментов и технологий, таких как машинное обучение, нейронные сети, блокчейн и другие. Особое внимание уделяется вопросам оценки эффективности применения этих методов на практике.
Ключевые слова: управление финансами, прогнозирование, информационные технологии, машинное обучение, нейросети, блокчейн, финансы предприятия, оптимизация использования ресурсов.
В сегодняшнем динамичном финансовом мире точное прогнозирование движения финансовых активов предприятия имеет решающее значение для принятия обоснованных решений и достижения долгосрочной финансовой стабильности. К счастью, современные технологии произвели революцию в подходах предприятий к моделированию и прогнозированию активов, предлагая сложные инструменты и методы для преодоления сложностей рынка.
Современные условия ведения бизнеса требуют от предприятий постоянного совершенствования своей деятельности, поиска новых возможностей для развития и повышения эффективности. Важной составляющей успешного функционирования предприятия является эффективное управление его финансовыми ресурсами. Одним из ключевых инструментов управления финансами является моделирование и прогнозирование их движения. В данной статье рассматриваются методы и подходы моделирования и прогнозирования финансовых потоков с использованием современных информационных и коммуникационных технологий.
Математическое моделирование финансовой деятельности предприятия основывается на использовании различных методов и подходов, таких как статистические и эконометрические методы, методы оптимизации и искусственного интеллекта. Наиболее распространенными методами моделирования являются корреляционный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ, а также методы машинного обучения и нейронных сетей.
Прогнозирование денежных потоков предприятия является важным этапом в процессе управления финансами. Целью прогнозирования является определение ожидаемых значений ключевых финансовых показателей, таких как прибыль, выручка, затраты, инвестиции, оборотные средства и т.д. Для прогнозирования могут использоваться различные методы, включая статистические модели, эконометрические модели, экспертные оценки и др.
Современные информационные технологии предоставляют широкие возможности для автоматизации процессов моделирования и прогнозирования финансовой деятельности предприятий. К таким технологиям относятся:
• Искусственный интеллект и машинное обучение. Эти технологии позволяют создавать автоматизированные системы анализа и прогнозирования финансовых данных, основанные на обучении на больших объемах исторических данных.
• Нейронные сети. Нейросети представляют собой класс алгоритмов машинного обучения, которые способны эффективно обрабатывать сложные нелинейные зависимости в данных и строить на их основе точные прогнозы.
• Блокчейн. Технология блокчейн может использоваться для создания децентрализованных систем учета и контроля финансовых транзакций, что позволяет повысить прозрачность и эффективность управления финансами на предприятии.
Одним из наиболее выдающихся достижений является появление алгоритмов машинного обучения (ML). Эти алгоритмы могут анализировать огромные объемы исторических данных, включая рыночные тенденции, экономические показатели и финансовую информацию по конкретному предприятию, для выявления закономерностей и взаимосвязей. Изучая эти данные, модели машинного обучения могут прогнозировать будущие движения активов с поразительной точностью, позволяя предприятиям принимать основанные на данных решения относительно инвестиций, управления денежными потоками и снижения рисков.
Более того, облачные вычисления изменили правила игры, предоставив предприятиям доступ к мощным вычислительным ресурсам без необходимости значительных первоначальных инвестиций. Это позволяет предприятиям использовать сложное программное обеспечение для финансового моделирования и запускать симуляции для тестирования
различных сценариев, в конечном итоге получая ценную информацию о потенциальных результатах и рисках, связанных с различными стратегиями распределения активов.
Еще одна эффективная технология — обработка естественного языка (МЬР). Алгоритмы НЛП могут обрабатывать и анализировать финансовые новости, отчеты и другие текстовые данные, извлекая важную информацию, которая может быть упущена из виду традиционными методами. Это позволяет предприятиям получить более глубокое понимание настроений рынка и потенциальных экономических сдвигов, которые могут повлиять на их активы.
Интеграция этих технологий не лишена проблем. Безопасность данных и этические соображения имеют первостепенное значение, поскольку эти модели в значительной степени полагаются на конфиденциальную финансовую информацию. Кроме того, сложный характер этих технологий требует наличия квалифицированных специалистов для управления, интерпретации и преобразования полученной информации в практические стратегии.
Несмотря на эти проблемы, потенциальные выгоды неоспоримы. Внедряя эти современные технологии, предприятия могут получить значительное преимущество в навигации по постоянно меняющемуся финансовому ландшафту. Они могут принимать обоснованные решения относительно своих финансовых активов, оптимизировать свои инвестиционные стратегии и в конечном итоге достичь долгосрочного финансового успеха.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Дж. К. Маккинни, "Прогнозирование движения денежных средств". - М.: Альпина Паблишер, 2016.
2. Е. С. Стоянова, "Моделирование и прогнозирование движения финансовых средств предприятия". - М.: Финансы и статистика, 2012.
3. В. В. Ковалев, "Финансовый анализ: теория и практика". - М.: Проспект, 2015.
4. О. В. Есипова, "Моделирование и алгоритмизация планирования операционной и финансовой деятельности сборочного производственного предприятия". - М.: Изд-во МЭИ, 2012.
5. "Моделирование и прогнозирование движения денежных средств предприятия с использованием нейронных сетей". - Вестник Финансовой академии, № 5 (63), 2014.
6. "Анализ и прогнозирование движения денежных средств с использованием ARIMA-моделей". - Вестник экономической науки, № 1, 2018.
Muhanow A.
Senior Lecturer, Ph.D. economic sciences Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
Tannyyeva M.
Master's student Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
MODELING AND FORECASTING THE MOVEMENT OF FINANCIAL FUNDS OF THE ENTERPRISE USING MODERN TECHNOLOGIES
Abstract: This article discusses the issue of modeling and forecasting the movement of financial assets of an enterprise using modern information technologies. The relevance of the topic is due to the need to optimize the use of financial resources to ensure sustainable development of the enterprise in a highly competitive environment. The article analyzes methods and approaches to modeling and forecasting the movement of financial funds, as well as the possibilities of using modern tools and technologies, such as machine learning, neural networks, blockchain and others. Particular attention is paid to assessing the effectiveness of using these methods in practice.
Keywords: financial management, forecasting, information technology, machine learning, neural networks, blockchain, enterprise finance, optimization of resource use.
