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 Археологи обнаружили на стенах гробниц египетской знати в Долине царей надписи на древних индийских языках. Эти граффити оставили путешественники из Южной Азии, посещавшие Египет в начале первого тысячелетия нашей эры, когда он был провинцией Римской империи. Находки подтвердили, что Долина царей уже в те времена была популярным туристическим аттракционом.
Белки из почвенного мицелия связали частицы воды и запустили кристаллизацию при слабом минусе. Эти молекулы работали в виде водного раствора без привязки к липидным оболочкам живых клеток. Грибы получили такую способность от бактерий сотни тысяч лет назад через параллельный перенос генов.
Отдельные аспекты полового поведения живых организмов порой могут оказывать огромное влияние на пищевые цепочки и целые экосистемы. Ученые на примере североамериканских рыб доказали, что агрессивное половое поведение их самцов может помочь в выживании зоопланктона.
Каждую весну оплодотворенные матки шмелей выходят из зимовки и основывают новые колонии. Но как они умудряются выжить, если во время «спячки» их подземное убежище часто подтапливают талые или дождевые воды? Первыми на этот вопрос в 2024 году ответила команда канадских биологов. Они выяснили, что шмели способны безопасно проводить под водой до недели. Теперь другая группа ученых решила выяснить, какой именно физиологический механизм стоит за этим феноменом.
Археологи обнаружили на стенах гробниц египетской знати в Долине царей надписи на древних индийских языках. Эти граффити оставили путешественники из Южной Азии, посещавшие Египет в начале первого тысячелетия нашей эры, когда он был провинцией Римской империи. Находки подтвердили, что Долина царей уже в те времена была популярным туристическим аттракционом.
Коллектив климатологов из Института географии РАН, Института физики атмосферы имени А. М. Обухова РАН и МФТИ разобрал одну из самых загадочных страниц климатической летописи: почему Арктика так резко потеплела в первой половине XX века, причем особенно сильно зимой. Ученые оценили, какую долю в тех температурных скачках могли сыграть «внутренние ритмы» атмосферы и океана Северного полушария и почему ответ меняется в зависимости от того, как именно отделять естественные колебания климата от внешних факторов вроде роста парниковых газов и загрязнения воздуха аэрозолями.
В ноябре 2025 года при взлете российской ракеты с Байконура к МКС с существенной высоты упала кабина обслуживания 8У216. Поскольку в 2010-х годах из экономии средств у нас отказались от дублирования стартовых площадок, это создало ситуацию временной невозможности пилотируемых полетов. Теперь, всего через три месяца после происшествия, «Роскосмос» смог решить проблему, поставив запасную кабину обслуживания, найденную на складах Минобороны. Весенние пуски к МКС, запланированные ранее, теперь имеют шансы пройти в срок.
Одна сторона сыплет более дорогими и сложными баллистическими ракетами, другая — относительно дешевыми крылатыми. Но при этом первая на порядок беднее второй. А что у них с технологическим уровнем для наземной войны, и почему, кстати, глава второй избегает даже самого этого слова? Попробуем разобраться в реальных возможностях военных машин сторон потенциально самого опасного конфликта 2026 года.
В той части Пиренеев, которые находятся на территории Испании, исследователи обнаружили первые доказательства добычи золота в эпоху Римской империи. На месте древних рудников нашли сложные гидравлические сооружения и остатки водохранилища, возраст которых определили с помощью метода оптического датирования. Открытие прольет свет на инженерные приемы римлян и поставит точку в многолетнем споре: действительно ли римляне добывали золото в этом регионе.
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