reklama - zainteresowany?

Upad - Onepress

Upad
ebook
Autor: Tomasz Korol, B
ISBN: 978-83-7941-171-9
stron: 76, Format: ebook
Data wydania: 2009-01-01
Ksi─Ögarnia: Onepress

Cena ksi─ů┼╝ki: 5,07 z┼é (poprzednio: 5,90 z┼é)
Oszczędzasz: 14% (-0,83 zł)

Dodaj do koszyka Upad

Tagi: Ekonomia | Finanse

Autorzy zaj

Dodaj do koszyka Upad

 

Osoby które kupowały "Upad", wybierały także:

  • Projekty restrukturyzacyjne
  • Rozw
  • Metody ilo
  • ABC wsp
  • Mikroekonomia dla bystrzak├│w

Dodaj do koszyka Upad

Spis tre┼Ťci

Upad┼éo┼Ť─ç przedsi─Öbiorstw a wykorzystanie sztucznej inteligencji (wyd. II). Rozdzia┼é 2. Ekonomiczne uwarunkowania upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw eBook -- spis tre┼Ťci

Wst─Öp

Rozdział 1
Prawne uwarunkowania upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw
1.1. Podstawowe zagadnienia z zakresu upad┼éo┼Ťci
1.2. Funkcje i cele post─Öpowania upad┼éo┼Ťciowego
1.3. Unormowanie upad┼éo┼Ťci w ┼Ťwietle ustawodawstwa polskiego

Rozdział 2
Ekonomiczne uwarunkowania upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw
2.1. Od kryzysu do upadku
2.2. Symptomy kryzysu przedsi─Öbiorstwa
2.3. Przyczyny upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw
2.3.1. Wprowadzenie
2.3.2. Przyczyny upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw w krajach rozwini─Ötych.
2.3.3. Przyczyny upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw w Polsce
2.3.4. Podsumowanie

Rozdział 3
Metody prognozowania upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw
3.1. Prognozowalno┼Ť─ç zachowa┼ä system├│w ekonomicznych
3.1.1. Poj─Öcie oraz istota prognozowania upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw
3.1.2. Bariery prognozowalno┼Ťci
3.1.3. Metody pomiaru i oceny symptom├│w zagro┼╝enia upad┼éo┼Ťci─ů
przedsi─Öbiorstw
3.2. Klasyfikacja i założenia metod parametrycznych - modeli analizy
dyskryminacyjnej
3.2.1. Założenia analizy dyskryminacyjnej
3.2.2. Metody jednowymiarowe
3.2.3. Metody wielowymiarowe
3.2.4. Ograniczenia i wady wielowymiarowej analizy dyskryminacyjnej
3.3. Charakterystyka metod nieparametrycznych - modeli sztucznych sieci
neuronowych oraz ich zastosowanie w prognozowaniu upad┼éo┼Ťci
przedsi─Öbiorstw
3.3.1. Zalety sztucznych sieci neuronowych
3.3.2. Przegl─ůd modeli sztucznych sieci neuronowych prognozowania
upad┼éo┼Ťci firm

Rozdział 4
Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania
4.1. Wprowadzenie
4.2. Kr├│tka charakterystyka programu BRAINMAKER
4.3. Założenia badawcze
4.3.1. Dob├│r przedsi─Öbiorstw do pr├│by ucz─ůcej i testowej
4.3.2. Dob├│r danych wej┼Ťciowych modelu SSN
4.3.3. Przebieg i warianty przeprowadzonych badań
4.4. Wyniki analizy empirycznej
4.4.1. Modele prognozowania upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw - podej┼Ťcie Kl .
4.4.2. Modele prognozowania upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw - podej┼Ťcie K2 .
4.4.3. Modele prognozowania upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw - podej┼Ťcie K3 ,
4.4.4. Modele prognozowania upad┼éo┼Ťci przedsi─Öbiorstw - analiza
por├│wnawcza wynik├│w sztucznych sieci neuronowych Kl oraz K2
z tradycyjn─ů analiz─ů dyskryminacyjn─ů
4.5. Wnioski oraz rekomendacje

Za┼é─ůcznik 1
Za┼é─ůcznik 2
Za┼é─ůcznik 3
Za┼é─ůcznik 4
Bibliografia

Dodaj do koszyka Upad

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2024 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe nale┼╝─ů do wydawnictwa Helion S.A.