Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые ВШЭ научили искусственный интеллект предсказывать банкротство компаний
Сотрудники Высшей школы бизнеса ВШЭ предложили новый метод предсказывать банкротство компаний на основе машинного обучения. Он позволяет использовать по максимуму информацию о финансовом состоянии фирм и показывает более высокие результаты по сравнению с классическими статистическими подходами.
Исследование опубликовано в журнале Expert Systems with Applications. Как для экономики, так и для общества крайне важно уметь оценивать финансовые риски при взаимодействии с любым бизнесом. В частности, прогнозировать банкротство компаний, которое ведет к значительным убыткам и ухудшает экономическую ситуацию в стране.
Ученые-экономисты уже давно изучают причины банкротства компаний. С одной стороны, ведутся эмпирические и теоретические исследования по изучению процессов, которые приводят к неудачам в бизнесе, для выявления проблем на ранней стадии. С другой — на основе данных об экономических показателях компаний разрабатываются методы прогнозирования проблем.
Сегодня именно прогнозирование банкротства компаний получило широкое распространение в бизнес-среде. В исследовании, опубликованном в журнале Expert Systems with Applications, профессор Высшей школы бизнеса ВШЭ Юрий Зеленков совместно со своим студентом Никитой Володарским предложил свой подход к проблеме, основанный на технологиях машинного обучения.
Предсказание банкротства тех или иных фирм относится к так называемым задачам классификации. В них на основании экономических характеристик необходимо определить, относится ли данный бизнес к одной из двух категорий: компании, которые останутся на плаву, или компании, которые обанкротятся в течение некоторого срока.
Для обучения методу используется набор исторических данных о благополучных и обанкротившихся фирмах. Искусственный интеллект тренируется на наборе признаков — показателей производительности бизнеса — и ищет сложные закономерности развития компаний и их текущего состояния. После обучения для любой новой компании метод сможет предсказать ее будущее с некоторой степенью уверенности.
Подобные задачи страдают от дисбаланса классов: статистически банкротство случается редко, поэтому в тренировочных наборах гораздо больше выживших предприятий. Согласно статистике, обычно доля банкротов не превышает 5–10 процентов в доступных данных. Методам машинного обучения, оказывается, просто недостаточно информации, чтобы понять, какие совокупности признаков приводят к будущему банкротству.
Авторы исследования построили метод, который менее чувствителен к дисбалансу в данных. В нем происходит тренировка множества отдельных алгоритмов классификации, из которых затем выбираются наиболее эффективные и комбинируются для достижения наибольшей точности предсказаний.
«Нам удалось построить быстрый алгоритм, который обучается на несбалансированных данных и показывает гораздо более высокую точность предсказаний по сравнению с традиционными методами. При этом важно, что пользователь может управлять ошибкой предсказания каждого класса на основе визуального представления.
Поскольку модель основывается исключительно на финансовых показателях компаний, ее результаты также верны и в экстремальных условиях глобальной пандемии Covid-19. В будущем интерес к использованию методов машинного обучения будет только расти, и мы считаем, что в какой-то момент они полностью заменят традиционные способы предсказания банкротства компаний.
Но стоит также отметить, что предложенный метод не сфокусирован исключительно на банкротствах, он может применяться для любой задачи классификации несбалансированных данных. В настоящее время мы планируем его дальнейшее исследование и развитие», — комментирует автор работы, профессор департамента бизнес-информатики ВШЭ Юрий Зеленков.
Telegram 
Дзен 
VK Судно Yara Eyde станет первым, плавающим только на этом виде топлива, что потребует существенных модификаций судового двигателя. Его токсичность настолько высока, что предельно допустимая концентрация подобного горючего в 15 раз ниже, чем у солярки, применяемой в контейнеровозах сегодня. Производитель решился на столь непростой шаг ради экологии.
Марс — точка притяжения ученых умов, объект мечтаний писателей, кинематографистов и обычных людей. Математик первой категории кафедры математического моделирования систем и процессов, преподаватель Политехнической школы ПНИПУ Евгений Бурмистров рассказал, чем опасны межпланетные путешествия, какую выгоду человечество извлечет из колонизации Красной планеты, возможно ли воссоздать атмосферу на Марсе и как вернуться обратно на Землю.
Ученые исследовали гранулы магнетита в образцах с поверхности астероида Рюгу и обнаружили на их поверхности соединения азота — элемента, без которого не появилась бы жизнь на Земле.
Судно Yara Eyde станет первым, плавающим только на этом виде топлива, что потребует существенных модификаций судового двигателя. Его токсичность настолько высока, что предельно допустимая концентрация подобного горючего в 15 раз ниже, чем у солярки, применяемой в контейнеровозах сегодня. Производитель решился на столь непростой шаг ради экологии.
Марс — точка притяжения ученых умов, объект мечтаний писателей, кинематографистов и обычных людей. Математик первой категории кафедры математического моделирования систем и процессов, преподаватель Политехнической школы ПНИПУ Евгений Бурмистров рассказал, чем опасны межпланетные путешествия, какую выгоду человечество извлечет из колонизации Красной планеты, возможно ли воссоздать атмосферу на Марсе и как вернуться обратно на Землю.
Ученые исследовали гранулы магнетита в образцах с поверхности астероида Рюгу и обнаружили на их поверхности соединения азота — элемента, без которого не появилась бы жизнь на Земле.
Парниковый эффект от американского природного газа, поставляемого в Старый Свет, неожиданно оказался выше, чем от сжигания местного угля. И намного выше, чем от российского газа.
Известно всего несколько примеров злокачественных опухолей, которые ведут себя подобно инфекции — передаются другим организмам. Среди них — трансмиссивный рак двустворчатых моллюсков BTN. Авторы новой статьи описали географические и экологические аспекты распространения BTN среди мидий в Баренцевом море, оценили число больных моллюсков и узнали, как расселение «заразного рака» связано с Северным морским путем.
Судно Yara Eyde станет первым, плавающим только на этом виде топлива, что потребует существенных модификаций судового двигателя. Его токсичность настолько высока, что предельно допустимая концентрация подобного горючего в 15 раз ниже, чем у солярки, применяемой в контейнеровозах сегодня. Производитель решился на столь непростой шаг ради экологии.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно