Валиотти, аспирант Санкт-Петербургского государственного университета В. Л. Аббакумов, канд. физ.-мат. наук, доцент Санкт-Петербургского государственного университета количественное оценивание последствий управленческих решений на основе нейросетевых моделей Качество управленческих решений стратегического характера существенно зависит от точности прогнозных данных, лежащих в их основе. <...> Для оценивания последствий принимаемых решений полезные результаты можно получить на основе применения нейросетевой модели. введение мые принятием каких-либо решений. <...> Например, может потребоваться оценить величину дополнительной выручки, полученной компанией, или величину потерь, понесенных ею, обусловленных повышением цен на ее услуги. <...> Также важно бывает определить величину изменений в значениях показателей работы компании вследствие изменения таможенных пошлин. <...> Такие сведения оказывают серъезное влияние на характер протекания деловых процессов, поэтому задача получения количественных оценок последствий принятых решений для лиц, принимающих решения, весьма важна. <...> В работе предлагается метод, позвоВ ляющий оценить вклад принятых управленческих решений в динамику показателей компании и измерить их влияние на стоимостные показатели работы предприятия. <...> Практическое применение предлагаемого подхода иллюстрируется примером на данных по динамике оборота телекоммуникационной компании Yota. нейронная сеть как модель для оценки эффекта принятых решений Использование нейронной сети при моделировании временны′х рядов не являет6 IT-менеджмент Управление эффективностью деятельности коммерческих организаций нередко возникает необходимость оценить последствия, вызываеся новинкой [1, 2] (здесь и далее под стандартной нейронной сетью понимаем многослойный персептрон прямого распространения с обучением по алгоритму обратного распространения ошибки [1]). <...> Нейронная сеть обладает существенными <...>