• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
15.10.2021
НИУ ВШЭ
5
1 420

Ученые ВШЭ научили искусственный интеллект предсказывать банкротство компаний

4.6

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.

Ученые ВШЭ научили искусственный интеллект предсказывать банкротство компаний / ©Getty images

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — одно из крупнейших и самых востребованных высших учебных заведений России, стран СНГ и государств Восточной Европы. В НИУ ВШЭ представлены все уровни образовательной подготовки (от лицея для школьников до аспирантуры и MBA) по широкому спектру направлений в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также творческих специальностей. Научные подразделения ВШЭ — институты, центры, лаборатории, возглавляемые ведущими российскими и зарубежными учеными, ориентированы как на фундаментальные исследования, так и на прикладные разработки по заказам федеральных и региональных органов власти, министерств и ведомств, российских и зарубежных компаний. Высшая школа экономики стабильно занимает высокие места в предметных рейтингах Times Higher Education (THE) и QS, а также является единственным российским университетом в топ-50 рейтингов молодых университетов сразу двух агентств.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
3 октября
Ольга Иванова

Американские исследователи узнали, что продолжительность жизни пенсионеров зависит не столько от наличия у них хронических заболеваний, сколько от таких простых факторов, как возможность ходить в магазин за продуктами, выполнять уборку в доме, показатели мелких частиц холестерина в крови и вредные привычки, которые они имели ранее.

Вчера, 20:31
Никита Логинов

Микробиологи решили одну из давних проблем пивоварения — сделали вкус пива устойчивым к высокому давлению при варке. Для этого пришлось углубиться в ДНК пивных дрожжей и отредактировать код, связанный с насыщенностью вкуса.

Вчера, 18:57
Анна Новиковская

Белая акула, героиня знаменитого фильма «Челюсти», обычно не воспринимается нами как чья-то добыча. Но у берегов Южной Африки эта зловещая рыба сама становится объектом охоты еще более грозных морских плотоядных — китов-косаток. Впервые ученым удалось заснять с воздуха это волнующее зрелище, отследив поведение как охотников, так и жертвы.

1 октября
Сергей Васильев

Моделирование указало, как менялся путь формирования и распада суперконтинентов на протяжении истории Земли. Это позволило ученым предсказать, как и где образуется следующий из них, снова объединив практически всю сушу планеты.

3 октября
Ольга Иванова

Американские исследователи узнали, что продолжительность жизни пенсионеров зависит не столько от наличия у них хронических заболеваний, сколько от таких простых факторов, как возможность ходить в магазин за продуктами, выполнять уборку в доме, показатели мелких частиц холестерина в крови и вредные привычки, которые они имели ранее.

2 октября
Редакция

Итальянский ботаник Стефано Манкузо — о преимуществах естественных отношений и о том, что бывает, когда люди нарушают хрупкое равновесие между биологическими видами. Naked Science печатает отрывок из книги Манкузо La nazione delle piante («Нация растений»).

16 сентября
Алиса Гаджиева

Геродот в своей «Истории» утверждал, что блоки для пирамиды Хеопса и соседних пирамид доставляли по воде. Но сегодня от Нила до пирамид слишком далеко. Исследование кернов, взятых в пойме реки, позволило понять, как именно решался сложнейший вопрос транспортировки такого строительного материала.

15 сентября
Никита Логинов

Светодиоды потребляют намного меньше энергии, чем традиционные газоразрядные лампы, что должно сократить парниковые выбросы. Но при этом светодиодное освещение угрожает здоровью жителей и разрушает местные экосистемы в городах и селах.

6 сентября
Александр Березин

Нашей планете 4,5 миллиарда лет, и 539 миллионов лет на ней тянется эра «явной жизни» (фанерозой) — то есть такой, когда на планете есть крупные, высокоорганизованные животные. Сам собой возникает вопрос: быть может, среди них был разум?

[miniorange_social_login]

Комментарии

5 Комментариев

-
1
+
Замечательно. Нашу транзитную экономику, в которой доля неофициальных наличных операций в фирме МСБ может легко доходить до 30-60% оборота, учОные легко одолели с помощью "чурбана железного, чтоб он заржавел". Ну, ну. Вторая идея также вызывает немалое изумление - оказ-ся, можно изучать "сферическое банкротство в вакууме" - т.е. безотносительно к тому, кто, для кого, и с какой целью прогнозирует банкротство. Т.е. контекст ситуации абсолютно неважен. При том, что для формирования фин. отчетности в РФ до сих пор не приняты МСФО-GAAP, а действуют "посконные, кондовые и домотканые" РСБУ (Российские стандарты бух. учета). Где самое главное - не реальное текущее состояние фирмы, а бумажка (документ). Браво - сегодня эта статия сделала мой день.
-
0
+
"...модель основывается исключительно на финансовых показателях..." Однако зачастую большую роль играет человеческий фактор. 🥱 Который искусственный интеллект понять и учесть не в силах. 🤖
    15.10.2021
    -
    0
    +
    Понимать ИИ еще очень долго ничего не научится. Но это совершенно не мешает учитывать человеческий фактор через те же финансовые показатели. Неважно жена там кому-то изменяет, вороватый зам завелся в конторе или зловещий кагебе наехал - показатели эффективности поползли вниз и готово.
    +
      ещё комментарии
      -
      0
      +
      Ну это батенька, вы от недостатка информированности судите - понимать ИИ еще очень долго никто не научится. Я летом заинтересовался сим вопросом - всеми энтими нейросетями, туды их в качель. Вспомнил юность золотую - годах эдак в 1884 - 1986 я много читал тогдашних авторов по теме ИИ. Конечно, много воды утекло... Купил неплохую (и небольшую) вводную книжку по теме ИИ - Эндрю Берджесс. "ИИ для вашего бизнеса", АНФ, 2021, 230 стр. Так вот, г-н Берджесс (а он практикующий "оркестратор" систем и сервисов ИИ) совершенно справедливо пишет, что есть системы ИИ, выдающие полностью верифицированный, проверяемый рез-т. Ессно, там, где регуляторы сие требуют - в праве, например, или в медицине. Но есть и системы ИИ, которые опираются на непроверяемую муть глубин нейронных сетей, там, конечно, где регулирование сие позволяет.
-
1
+
"...на основе данных об экономических показателях компаний разрабатываются методы прогнозирования проблем".// Когда страна прикажет быть банкротом, У нас банкротом становится любой.
Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: