Redes neurais artificiais: uma contribuição ao processo de decisões financeiras e uma aplicação na previsão de insolvência das organizações

• Ano de defesa: 1997
• Autor(a) principal: Orlandi, Veridiana de Fátima
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Administração financeira; Artificial neural network; Conhecimento; Financial administration; Knowledge; Learning process; Pesos sinápticos; Processo de aprendizado; Rede neural artificial; Synaptic weigths
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18140/tde-29042019-105852/

O presente trabalho aborda os principais conceitos relacionados com as redes neurais artificiais, que são modelos baseados no comportamento do cérebro. As redes neurais artificiais assemelham-se ao cérebro quanto à obtenção do conhecimento através de um processo de aprendizado, e quanto ao uso da força de conexão interneurônio para armazenar o conhecimento, conhecida como peso sináptico. Existem vários modelos de redes neurais artificiais; os principais modelos são abordados neste trabalho. Estes modelos diferem-se quanto à arquitetura e processo de aprendizado. A escolha do processo de aprendizado é influenciada pela tarefa a ser realizada pela rede neural. Cada modelo de rede neural artificial é mais adequado para resolver um determinado tipo de problema. Sugerem-se alguns problemas na área de administração financeira para serem resolvidos pelo uso desta tecnologia, com a especificação de um determinado modelo, e ainda se propõe uma contribuição para um assunto específico na área de administração financeira: o processo de previsão de insolvência das organizações.