• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
15.10.2021, 11:00
НИУ ВШЭ
5
1 606

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 / Автор: Caristania Fabricius

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» — один из крупнейших и самых востребованных вузов России. В университете учится 54 тысячи студентов и работает почти 4,5 тысячи учёных и преподавателей. НИУ ВШЭ ведёт фундаментальные и прикладные исследования в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также креативных индустрий. В университете действуют 47 центров превосходства, или международных лабораторий. Вышка объединяет ведущих мировых исследователей в области изучения мозга, нейротехнологий, биоинформатики и искусственного интеллекта. Университет входит в первую группу программы «Приоритет-2030» в направлении «Исследовательское лидерство». Кампусы НИУ ВШЭ расположены в четырех городах — Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми, а также в цифровом пространстве — «Вышка Онлайн».
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
4 июля, 11:27
НовГУ

Исследование НовГУ показало, что атлетическая гимнастика — один из самых эффективных способов борьбы с ожирением, в отличие, например, от бега. Тренировки с отягощениями не только помогают сжечь жир, но и укреплять мышцы, при этом щадя суставы и сердечно-сосудистую систему. Назван и оптимальный комплекс упражнений для таких людей: три силовые тренировки в неделю по 40–90 минут.

4 июля, 18:38
Evgenia Vavilova

Специалисты центра изучения недр «Геосфера» извлекают из образцов грунта все необходимые данные о действующих и перспективных месторождениях нефти. Рутинные операции с керном делегированы роботам. Умные помощники трудятся 24/7 и позволяют исследователям сосредоточиться на научных и технологических задачах.

4 июля, 10:17
ТГУ

Международная группа физиков из России (включая ученых ТГУ), Казахстана и Японии экспериментально зафиксировала необычное явление: стрела, движущаяся прямолинейно, оставляет за собой след в форме винтовой спирали. Это противоречит классическим представлениям, но было подтверждено в эксперименте с переходным излучением. Открытие меняет существующие взгляды на природу закрученного света и имеет значительные перспективы как для фундаментальных исследований, так и для прикладных технологий.

4 июля, 11:27
НовГУ

Исследование НовГУ показало, что атлетическая гимнастика — один из самых эффективных способов борьбы с ожирением, в отличие, например, от бега. Тренировки с отягощениями не только помогают сжечь жир, но и укреплять мышцы, при этом щадя суставы и сердечно-сосудистую систему. Назван и оптимальный комплекс упражнений для таких людей: три силовые тренировки в неделю по 40–90 минут.

2 июля, 11:17
Юлия Тарасова

Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.

4 июля, 18:38
Evgenia Vavilova

Специалисты центра изучения недр «Геосфера» извлекают из образцов грунта все необходимые данные о действующих и перспективных месторождениях нефти. Рутинные операции с керном делегированы роботам. Умные помощники трудятся 24/7 и позволяют исследователям сосредоточиться на научных и технологических задачах.

17 июня, 16:49
Адель Романова

Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.

25 июня, 15:19
ФизТех

Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.

2 июля, 11:17
Юлия Тарасова

Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.

[miniorange_social_login]

Комментарии

5 Комментариев
-
0
+
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. 🤖
    -
    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.
-
0
+
"...на основе данных об экономических показателях компаний разрабатываются методы прогнозирования проблем".// Когда страна прикажет быть банкротом, У нас банкротом становится любой.
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
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
Закрыть
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