Инструментальный метод машинного обучения для прогнозирования банкротства компаний

Статья опубликована в журнале: Финансы и кредит, 2021, Т. 27, № 9, С. 2118

Автор(ы): Неврединов А.Р.

Рубрика: Инвестиционная деятельность

Аннотация

Предмет. Оценка состояния компаний, методы прогнозирования банкротства.

Цели. Разработка инструментального метода на основе машинного обучения для прогнозирования банкротства. Исследование источников информации, выбор исходных параметров, изучение возможностей прогнозных моделей.

Методология. Использованы методы анализа и синтеза, а также подходы систематизации, формализации, сравнительного анализа. Теоретические и методологические положения, содержащиеся в отечественных и зарубежных научных трудах по темам анализа компаний и прогнозированию банкротства.

Результаты. Предложен и апробирован инструментальный метод для прогнозирования банкротства. В частности, предложены авторские наборы показателей, выявленные на основе анализа ключевых показателей финансовой устойчивости, результативности и внешних факторов, влияющих на компании на рынке. Собрана обучающая выборка данных, включающая российские и зарубежные компании, разработаны модели на основе машинного обучения, обладающие высокой точностью предсказаний.

Выводы. Результаты развивают научно-практическое представление о методах прогнозирования банкротства и могут быть использованы для поддержки принятия управленческих решений в организации для автоматизации собственного анализа или анализа других организаций, с которыми оно взаимодействует.

Ключевые слова: прогнозирование банкротства, машинное обучение, анализ компаний, искусственные нейронные сети