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 Американские ученые проанализировали данные о поедании фекалий животными, чтобы выяснить, какие причины стоят за этим поведением и какие закономерности можно проследить. В результате они разделили всю выборку более чем из 150 видов на семь категорий по тому, что заставляет зверей питаться таким сомнительным продуктом.
Работать под началом шефа-абьюзера тяжело, но свежее исследование показало, что бывают варианты похуже. Ученые выяснили, что еще негативнее на моральный дух и производительность труда сотрудников влияет, когда во главе команды стоит самодур, у которого вспышки агрессии непредсказуемо сменяются этичным поведением.
Несмотря на отмену попытки «экономичной» ловли первой ступени, шестой испытательный полет Starship был успешным. Корабль — вторая ступень системы впервые продемонстрировала возможность маневра на орбите. Первая ступень после приводнения неожиданно для всех смогла пережить два взрыва, не утратив плавучесть. Среди наблюдавших за испытанием был Дональд Трамп.
Международная коллаборация физиков под руководством ученых из Йельского университета в США представила самые убедительные на сегодня подтверждения существования нового типа сверхпроводящих материалов. Доказательство существования нематической фазы вещества — научный прорыв, открывающий путь к созданию сверхпроводимости совершенно новым способом.
Принято считать, что естественный спутник Земли возник в результате ее столкновения с другой планетой, но к этой версии есть вопросы. Теперь ученые предложили рассмотреть сценарий возможного захвата Луны притяжением Земли из пролетавшей мимо двойной системы.
Ученые из Аргентины в серии экспериментов проследили за поведением домашних собак во время разногласий между членами семьи и выявили у четвероногих питомцев ряд характерных реакций на конфликт.
Под рыжим верхним слоем с виду обычного камня открылся целый калейдоскоп довольно неожиданных оттенков. Это особенно интересно с учетом того, где лежит камень — в марсианском кратере, который по всем признакам когда-то был озером.
Международная коллаборация физиков под руководством ученых из Йельского университета в США представила самые убедительные на сегодня подтверждения существования нового типа сверхпроводящих материалов. Доказательство существования нематической фазы вещества — научный прорыв, открывающий путь к созданию сверхпроводимости совершенно новым способом.
Органические молекулы с пи-связью образуют очень устойчивые геометрии, которые не любят нарушаться. В 1924 году немецкий химик Юлиус Бредт сформулировал соответствующий запрет, вошедший в учебники химии. Тем не менее это в некоторых случаях возможно. В новой работе американские исследователи представили несколько «антибредтовских» соединений из класса олефинов.
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