НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ИНСТРУМЕНТАРНОМ ОБЕСПЕЧЕНИИ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО УЧЕТА

Нейронные сети в инструментальном обеспечении управленческого учета
С В Булгакова, Константин Викторович Семенов
2017-05-05

artificial neural networks (ANN)demand forecastingmanagerial accounting toolsoptimal sales revenue estimationsales volume prediction
Цель: авторская разработка алгоритма прогнозирования спроса и объема продаж отдельных видов продукции и ассортиментных групп товаров в системе управленческого учета экономического субъекта с использованием аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС). Расчет оптимальных значений показателей объема и выручки от продаж по расширенной номенклатуре товаров с применением ИНС. Расширение инструментария управленческого учета посредством привлечения к решению его задач аппарата ИНС. Обсуждение: актуальность практического использования ИНС в решении задач управленческого учета обусловливается их свойствами прогнозирования, ассоциативной памяти, воспроизводства сложных зависимостей, позволяющих решать трудноразрешимые задачи, в том числе по прогнозированию ключевых показателей деятельности экономического субъекта, рассматриваемых объектами управленческого учета, среди которых показатели цены, выручки от продаж, объемов производства и продаж. Практическое применение ИНС позволяет расширить инструментарное обеспечение управленческого учета посредством использования не только количественных методов экономики и управления, но современных компьютерных систем и информационных технологий, в частности, ИНС. Применение указанных IT отражено в представленной статье. Результаты: разработан прогноз спроса, объема продаж для сегментов деятельности сетевой организационной структуры управления с использованием аппарата ИНС. На основе обученной ИНС определены оптимальные значения объема продаж и выручки по расширенному ассортименту товаров. Доказана возможность расширения инструментарного обеспечения управленческого учета экономического субъекта посредством введения в его состав ИНС
1
Applied ANNs to compute optimal sales volume and revenue values across an expanded product assortment based on a trained network.
2
Demonstrated practical applicability of ANNs in managerial accounting due to forecasting, associative memory, and modeling complex dependencies.
3
Developed an algorithm using artificial neural networks (ANNs) to forecast demand and sales volume for individual products and assortment groups in managerial accounting.
4
Showed that integrating ANNs expands managerial accounting tools beyond traditional quantitative methods by leveraging modern IT and computer systems.
5
Validated the feasibility of enhancing an economic entity's managerial accounting toolkit through incorporation of ANNs.

Use of artificial neural networks within the managerial accounting toolset of an economic entity to forecast demand and sales volumes for product items and assortment groups

Forecasting accuracy and determination of optimal sales volume and revenue values across an extended product assortment using trained artificial neural networks as part of managerial accounting

Publication Details
Publication Date
2017-05-05
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
С В Булгакова
Константин Викторович Семенов
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%