title: Using Machine Learning Methods for Working Capital Optimization in Companies
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Васильев Сергей Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Vasilev Sergej Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Каракай Денис Витальевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Karakaj Denis Vitalevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Никулин Егор Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Nikulin Egor Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:51:40Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:51:40Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 110422
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/47018
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной диссертации рассматривается применение алгоритмов глубокого обучения (DL) для оптимизации управления оборотным капиталом в компаниях. Цель исследования заключается в разработке надежной методики использования технологий глубокого обучения для повышения эффективности управления оборотным капиталом и улучшения финансовых показателей. Исследование начинается с обзора литературы по управлению оборотным капиталом, анализу финансовых данных и алгоритмам глубокого обучения в финансовом принятии решений. На основе выявленных пробелов формулируются три исследовательских вопроса: понимание взаимосвязи между метриками оборотного капитала, исследование моделей DL для управления оборотным капиталом и изучение отраслевых особенностей. Данные собираются из финансовых отчетов компаний, торгующихся на бирже США, предварительно обрабатываются и анализируются с использованием моделей DL. Результаты предоставляют понимание факторов эффективности оборотного капитала, эффективности алгоритмов DL и отраслевых особенностей. Это исследование вносит вклад в академические знания и практические выводы для финансовых практиков.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This thesis explores the application of Deep Learning (DL) algorithms for optimizing working capital management in companies. The research aims to develop a robust framework for leveraging DL techniques to enhance working capital efficiency and improve financial performance. The study begins by reviewing literature on working capital management, financial data analysis, and DL algorithms in financial decision-making. Based on identified gaps, three research questions are formulated: understanding the relationship between working capital metrics, exploring DL models for working capital management, and examining industry-specific nuances. Data is collected from US Exchange traded companies' financial statements, preprocessed, and analyzed using DL models. The results provide insights into working capital efficiency factors, DL algorithm effectiveness, and industry-specific considerations. This research contributes to academic knowledge and practical implications for financial practitioners.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Глубокое Обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Оптимизация Оборотного Капитала
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Финансы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Финансовая Производительность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Оптимизация Затрат
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Deep Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Working Capital Optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Finance
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Financial Performance
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Cost Optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Using Machine Learning Methods for Working Capital Optimization in Companies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование методов машинного обучения для управления оборотным капиталом в компаниях
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: DL_for_cost_optimization_Karakay.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47018/2/DL_for_cost_optimization_Karakay.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 567,04 kB
resources.filename: reviewSV_ScientificAdvisor_reference_Karakay_D..docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47018/3/reviewSV_ScientificAdvisor_reference_Karakay_D..docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 24,63 kB