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 В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.
Палеонтологи описали новый вид хищного клопа из мелового периода, передние лапы которого эволюционировали в клешни-пинцеты. Подобная анатомическая трансформация стала лишь четвертым задокументированным случаем за всю историю насекомых. Ископаемый вид получил название в честь корейской поп-группы Stray Kids из-за характерного положения застывших в смоле конечностей.
Спустя два с половиной года после того, как подводный аппарат обнаружил на дне залива Аляска загадочный «золотой шар», ученым, наконец, удалось разобраться в природе этого объекта. Они пришли к выводу, что это отброшенная часть оболочки или основания гигантской глубоководной актинии.
Канадские экологи нашли антидепрессанты и опиоиды в мелких речных рыбках, живущих ниже по течению от городских стоков. Анализ показал, что самцы аккумулируют значительно больше нейроактивных веществ, чем самки. Разница обусловлена тем, что во время нереста самки сбрасывают накопленные жирорастворимые токсины прямо в свою икру.
В 2021 году попугай по кличке Брюс привлек внимание мировых СМИ. Он потерял верхнюю часть клюва, но сумел приспособиться к жизни с травмой. Тогда ученые заметили, что птица подбирает камушки для ухода за перьями. Спустя четыре года ученые отметили новое достижение пернатого изобретателя: Брюс занял позицию главного самца в своей группе. Он добился высокого положения не укусами за шею, как это делают другие самцы, а благодаря собственной манере вести бой, чем-то напоминающей рыцарский поединок.
По версии астрофизика из США, две расположенные с противоположных сторон обширные выпуклости на поверхности Красной планеты представляют собой застывшие приливные «горбы». Это следствие долгого воздействия крупной луны, которая располагалась на синхронной орбите, то есть все время держалась в небе над Марсом в одной и той же точке.
В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.
Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.
Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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