НЕЙРО-НЕЧІТКІ ТЕХНОЛОГІЇ МОДЕЛЮВАННЯ В ЕКОНОМІЦІ
2013, № 2
які були відібрані для побудови дискримінантної функції (1) шляхом їх перевірки на мультиколінеарність. Етап 2 (Лінгвістичні змінні). Для формування бази знань при побудові моделі на підґрунті теорії нечіткої логіки скористаємось трьома термами для кожної змінної. Відповідно, для оцінювання всіх показників Хі, i 1, N , що характеризують фінансовий стан підприємства, формується єдина шкала з трьох якісних термів: Н — низький рівень показника Хі, С — середній рівень показника Хі, В — високий рівень показника Хі. Для оцінювання значень результуючої лінгвістичної змінної G, що охоплює повну множину ступенів ризику банкрутства підприємства у відповідності до його поточного фінансового стану, будемо використовувати терми: Н — низький ступінь ризику банкрутства, С — ризик банкрутства середній, В — високий рівень ризику банкрутства. Етап 3 (Побудова функцій належності). Нечіткі описи в структурі концептуального підходу проведення фінансово-економічного аналізу з’являються у зв’язку з непевністю експерта, що виникає в ході різного роду класифікацій. Наприклад, коли експерт не може чітко розмежувати значення середнього та високого рівня деякого параметра. У такому разі необхідно побудувати функції належності всіх нечітких термів як вхідних, так і результуючої змінних, щоб отримати можливість здійснювати адекватну класифікацію рівнів всіх показників. Спочатку визначаємо можливий діапазон зміни вхідних факторів Xi, i 1, N , і результуючого показника G та задаємо вигляд функцій належності нечітких термів всіх змінних. На рис. 1 подано схематично квазідзвоноподібні функції належності трьох нечітких термів {Н, С, В} вхідної змінної Xi, i 1, N , на множині X. Усі квазідзвоноподібні функції належності нечітких термів як вхідних Xi, i 1, N , так і вихідної змінної G, зображених на рис. 1, можна аналітично представити функцією [15] T X
1 X bT 1 cT
2
,
де с — коефіцієнт концентрації-розтягування функції; 84
(2)