@article{Рагель Д. 2025-11-14,
author = { Рагель Д. },
title = {Методы кластеризации показателей при финансовой оценке взаимосвязанных контрагентов},
year = {2025},
doi = {10.29235/1818-9857-2025-10-66-69},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {В статье на примере 50 однотипных контрагентов рассматриваются основные подходы к кластеризации схожих данных, характеризующих хозяйственную деятельность этих субъектов. Сравнение проводится между базовыми алгоритмами кластеризации с использованием евклидова расстояния и типовым агломеративным алгоритмом на основе расстояния Махаланобиса, который учитывает ковариационные оценки элементов из приведенного набора. Исследуется последовательное применение разных типов алгоритмов в отношении компаний, а также изменение зависимости при применении различных аналитических процедур. По итогам анализа делаются выводы о преимуществах и недостатках методов, отмечается целесообразность последовательного применения алгоритмов различного типа для выявления скрытых причин, которые оказывают влияние на деятельность юридических лиц и не являются очевидными при проведении стандартного финансового анализа работы предприятия.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/20075},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/19954},
journal = {Наука и инновации},
}