Korporāciju finansiālā stāvokļa novērtēšana,izmantojot finansiālos neveiksmju prognozēšanas modeļus

Abstract

Mūsdienās, it īpaši nesenās finansiālās krīzes dēļ, arvien nozīmīgāki kļūst bankrota prognozēšanas modeļi. Tie ir svarīgi ne tikai korporāciju augstākai vadībai, kam ir nepieciešams pieņemt lēmumus par korporācijas nākotni, bet arī tā akcionāriem, kuri vēlas zināt par sev piederošā uzņēmuma nākotni, potenciāliem investoriem, lai varētu droši investēt līdzekļus, darbiniekiem, lai būtu droši par savām darba vietām, kā arī galu galā visai sabiedrībai, lai spētu prognozēt negatīvas tendences vietējās kopienās. Maģistra darba autors apskata pieejamo literatūru un zinātniskos rakstus par finansiāli efektīvas korporācijas priekšnoteikumiem. Kā arī apskata pieejamos bankrota prognozēšanas modeļus, lai noteiktu korporāciju finansiālo efektivitāti. Tāpat arī tiek apskatītas datu ieguves metodes. Izmantojot iegūtās zināšanas tiek analizēti Sony korporācijas finansiālie dati, izmantojot ģenētisko algoritmu modeli, lai noskaidrotu vai tās finansiāli neefektīvā darbība pēdējos gados nedraud tai ar bankrotu. Maģistra darba apjoms ir 88 lapas, kas ietver 30 grafiskos attēlus, no kuriem 22 ir tabulas un 8 ir attēli.

Maģistra darba atslēgas vārdi ir: uzņēmumu finanses, Sony, korporācijas, ģenētiskie algoritmi, finansiālie koeficienti.

Nowdays, specially because of recent financial crises, more and more important become bankrupcy prediction models. They aren’t important just to corporation management, that need to decide important decicions for future ot their corporation, but also to shareholders, who want to know about future of their corporation, potencial investors, who want to invest their finances safely, also workers, because they want to be secure about their workplace and at the end for whole society, to be able to predict unwanted development in their local comunities. Author of master thesis looks through available literature and scientific publications about preconditions of financially effective corporation. Also takes a look at available bankcrupcy prediction models to determine financial stability of corporation. Also data mining techniques are examined. By using new knowledge author analyzes Sony corporation’s financial data by genetic algorithms to determine if corporation’s ineffective financial work in recent years doesn’t threaten with bankrupcy. Master thesis consists of 88 pages and 30 grapfical pictures, from which 22 are tables and 8 are pictures.

Keywords: corporate finance, Sony, corporations, genetic algorithms, financial proportions