Подход к нейросетевому анализу текстовой информации при экономической оценке компаний

Статья опубликована в журнале: Экономический анализ: теория и практика, 2021, Т. 20, № 8, С. 1574 – 1594

Автор(ы): Неврединов А.Р.

Рубрика: Математические методы и модели

Аннотация

Предмет. При оценке предприятий важна максимальная точность и всесторонность анализа, хотя применение разнообразных показателей финансового состояния организации и внешних факторов уже дает достаточно высокую точность прогнозов. Многие исследователи уделяют все больше внимания обработке естественного языка для анализа различных текстовых источников. Этот предмет исследования крайне актуален на фоне потребностей компаний быстро и всесторонне анализировать свою деятельность.

Цели. Анализ методов обработки естественного языка, а также источников текстовой информации о компаниях, которые могут быть применены в таком анализе. Разработка подхода к анализу текстовой информации. Такой тип анализа может быть применен по отношению к российским компаниям для автоматизированного извлечения значимой информации из текстов.

Методология. Использованы методы анализа и синтеза, подходы систематизации, формализации, сравнительного анализа, теоретическиеи методологические положения, содержащиеся в отечественных и зарубежных научных трудах по темам текстового анализа, в том числе для оценки компаний.

Результаты. Предложен и апробирован подход к использованию нечисловых показателей для анализа компании. В частности, предложена авторская модель, созданная на основе существующих разработок, показавших свою действенность. Обоснована польза применения данного подхода при анализе состояния компании и включения результатов такого анализа в модели для общей оценки состояния компаний.

Выводы. Результаты работы развивают научно-практическое представление о методах анализа компаний, пути применения текстового анализа с помощью машинного обучения. Эти методы могут быть использованы для поддержки принятия управленческих решений на предприятиях для автоматизации анализа своей или других компаний на рынке, с которыми ведется какое-либо взаимодействие.

Ключевые слова: прогнозирование банкротства, машинное обучение, анализ предприятий, искусственные нейронные сети, обработкаестественного языка