Моделювання фінансових ризиків за допомогою програмної інженерії

Abstract

Кваліфікаційну магістерську роботу присвячено дослідженню та розробці інструментів для моделювання фінансових ризиків із застосуванням сучасних методів програмної інженерії. Актуальність роботи обумовлена необхідністю вдосконалення процесів управління фінансовими ризиками підприємств в умовах високої економічної невизначеності. У роботі детально розглянуто концепцію управління фінансовими ризиками, методи оцінки ризику банкрутства підприємств, а також роль програмної інженерії у розв’язанні цих задач. Проведено аналіз фінансового стану обраного підприємства, включаючи ключові фінансові показники, і здійснено оцінку ймовірності його банкрутства за допомогою класичних і сучасних підходів. Основна увага приділена використанню методів машинного навчання для оцінки фінансових ризиків. Розроблено модель на основі нейронних мереж, що забезпечує високий рівень точності прогнозування ризику банкрутства. Запропоноване рішення інтегрується в систему прийняття управлінських рішень, що сприяє ефективнішому управлінню фінансовими ресурсами підприємства. Розроблена система є адаптивною, масштабованою та може використовуватись у різних галузях для моніторингу й оцінки фінансових ризиків. Результати дослідження мають практичне значення для автоматизації фінансового аналізу та побудови інтелектуальних систем підтримки управлінських рішень.

The paper examines in detail the concept of financial risk management, methods for assessing the risk of enterprise bankruptcy, and the role of software engineering in solving these problems. An analysis of the financial condition of the selected enterprise was conducted, including key financial indicators, and an assessment of its bankruptcy probability was performed using classical and modern approaches. Special attention is given to the use of machine learning methods for financial risk assessment. A model based on neural networks was developed, providing a high level of accuracy in predicting bankruptcy risk. The proposed solution is integrated into a decision making support system, enhancing the efficiency of enterprise financial resource management. The developed system is adaptive, scalable, and can be applied across various industries for monitoring and assessing financial risks. The results of the study have practical significance for automating financial analysis and developing intelligent decision-making support systems.