JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT 2782-4586 2949-1851 103287 10.26118/2782-4586.2025.95.18.046 Научные статьи SCIENTIFIC ARTICLES Научные статьи Development and application of a system-integrated intelligent income and expenditure monitoring and analysis tool based on LSTM optimisation and dynamic sandbox projections Разработка и применение интеллектуального инструмента мониторинга и анализа расходов для системной интеграции на основе LSTM-оптимизации и динамической песочницы прогнозов Фан Чэньси Fan Chenxi Ростовский государственный экономический университет Rostov State University of Economics 04 09 2025 04 09 2025 6 229 235 16 08 2025 https://jomeam.ru/en/nauka/article/103287/view

В данном исследовании построена многомерная модель прогнозирования, объединяющая макроэкономические показатели, и визуальная система поддержки принятия решений для нужд динамического мониторинга финансового менеджмента предприятия. Модель позволяет повысить точность прогнозирования на ±7% (снижение ошибок на 53% по сравнению с традиционной моделью) за счет внедрения байесовской LSTM-сети и разработки интерактивного механизма причинно-следственных связей для поддержки моделирования динамических сцен. Эмпирические данные показывают, что система может снизить стоимость скользящего кредита для производственных предприятий на 23%, а риск отставания товарных запасов в розничной торговле - на 3,2 млн юаней. Инновации исследования: 1. предложение мультимодальной системы оценки финансового здоровья на основе данных 2. создание гибкого алгоритма составления бюджета, интегрирующего анализ текста политики.

In this study, a multi-dimensional prediction model and visual decision support system integrating macroeconomic indicators are constructed for the dynamic monitoring needs of enterprise financial management. It achieves ±7% prediction accuracy improvement (53% error reduction compared with traditional model) by introducing Bayesian LSTM network, and develops interactive causal inference engine to support dynamic scene simulation. Empirical evidence shows that the system can reduce the rolling loan cost of manufacturing enterprises by 23% and the risk of inventory backlog in retail industry by 3.2 million RMB. The research innovations are: 1. proposing a multimodal data-driven financial health assessment system 2. establishing a flexible budget derivation algorithm that integrates policy text analysis.

 финансовый менеджмент мониторинг доходов и расходов разработка системы построение системы income and expenditure monitoring system development system construction financial management

Yilmaz D, Büyüktahtakın İ E. Learning optimal solutions via an LSTM-optimization framework[C]//Operations Research Forum. Cham: Springer International Publishing, 2023, 4(2): 48. Yilmaz D, Büyüktahtakın İ E. Learning optimal solutions via an LSTM-optimization framework[C]//Operations Research Forum. Cham: Springer International Publishing, 2023, 4(2): 48. Wang Y, Liu Y, Wang M, et al. LSTM model optimization on stock price forecasting[C]//2018 17th international symposium on distributed computing and applications for business engineering and science (dcabes). IEEE, 2018: 173-177. Wang Y, Liu Y, Wang M, et al. LSTM model optimization on stock price forecasting[C]//2018 17th international symposium on distributed computing and applications for business engineering and science (dcabes). IEEE, 2018: 173-177. Bhimavarapu U, Battineni G, Chintalapudi N. Improved optimization algorithm in LSTM to predict crop yield[J]. Computers, 2023, 12(1): 10. Bhimavarapu U, Battineni G, Chintalapudi N. Improved optimization algorithm in LSTM to predict crop yield[J]. Computers, 2023, 12(1): 10. WANG Tianyi, LIU Xingui. Обратная численная дифференциальная коррекция в динамическом производстве песчаного стола[J]. Mapping and Spatial Geographic Information, 2024, 47(04):39-43. WANG Tianyi, LIU Xingui. Obratnaya chislennaya differencial'naya korrekciya v dinamicheskom proizvodstve peschanogo stola[J]. Mapping and Spatial Geographic Information, 2024, 47(04):39-43. Zeng Lulu. Применение визуализации данных в обучении песчаным таблицам ERP - на основе создания динамических диаграмм в Excel[J]. Science and Technology Wind,2020,(18):47-48.DOI:10.19392/j.cnki.1671-7341.202018034. Zeng Lulu. Primenenie vizualizacii dannyh v obuchenii peschanym tablicam ERP - na osnove sozdaniya dinamicheskih diagramm v Excel[J]. Science and Technology Wind,2020,(18):47-48.DOI:10.19392/j.cnki.1671-7341.202018034. Shanshan Hu, Kehao Chi, Mengwen Chen, et al. Динамическая система демонстрации песочного стола на основе компьютерного зрения[J]. University Physics Experiment,2019,32(03):107-111.DOI:10.14139/j.cnki.cn22-1228.2019.03.027. Shanshan Hu, Kehao Chi, Mengwen Chen, et al. Dinamicheskaya sistema demonstracii pesochnogo stola na osnove komp'yuternogo zreniya[J]. University Physics Experiment,2019,32(03):107-111.DOI:10.14139/j.cnki.cn22-1228.2019.03.027.