Использование машинного обучения для прогнозирования банкротства предприятий

Прогнозирование банкротства предприятий является актуальной проблемой для многих сфер экономики. От точности прогнозов зависит стабильность финансовой системы, поскольку своевременное обнаружение потенциальных банкротов позволяет принять меры по минимизации негативных последствий. Кроме того, прогнозирование банкротства даёт возможность оценить риски кредитования, инвестирования и страхования, а также разработать стратегии управления активами и пассивами.

С развитием информационных технологий и машинного обучения появляется возможность создания более точных и эффективных моделей прогнозирования банкротства. Использование статистических и эконометрических методов, а также искусственного интеллекта позволяет анализировать большие объёмы данных и выявлять скрытые закономерности, которые могут быть не видны при традиционном анализе финансовых отчётов [1, с. 127-147].

Однако, несмотря на все преимущества машинного обучения, существуют и определённые сложности в его применении для прогнозирования банкротства. Во-первых, качество данных является ключевым фактором для точности прогнозов. Во-вторых, интерпретация результатов также может быть сложной задачей, поскольку некоторые модели могут давать неоднозначные результаты. В-третьих, использование машинного обучения требует определённых навыков и знаний в области статистики, эконометрики и искусственного интеллекта.

Тем не менее актуальность проблемы прогнозирования банкротства продолжает расти, что делает эту область исследований важной и перспективной.

Далее предлагаю рассмотреть методы прогнозирования банкротства с использованием машинного обучения.

Одним из методов является регрессионный анализ – это метод статистического моделирования, который используется для изучения взаимосвязи между одной или несколькими независимыми переменными (факторами) и зависимой переменной. Он позволяет предсказать значение зависимой переменной на основе известных значений независимых переменных. Преимущества регрессионного анализа: Простота интерпретации результатов, возможность учёта большого количества факторов. К недостаткам регрессионного анализа относится невозможность учёта нелинейных зависимостей, сложность проверки адекватности модели [2].

Деревья решений – это инструмент машинного обучения, который позволяет представить сложную зависимость в виде иерархической структуры решений. На каждом уровне дерева выбирается один из возможных вариантов, и процесс повторяется до тех пор, пока не будет принято окончательное решение. Преимущества деревьев решений: простота построения и интерпретации модели, возможность работы с большим объёмом данных, точность предсказаний в случае правильно подобранной структуры дерева. Недостатками деревьев решений являются: сложность выбора оптимального количества уровней дерева, риск переобучения модели.

Нейронные сети – это класс алгоритмов машинного обучения, основанный на имитации работы биологических нейронов. Они состоят из слоёв нейронов, каждый из которых выполняет определённую функцию.

Преимущества нейронных сетей: способность к обучению на больших объёмах, данных, высокая точность предсказаний. Недостатки нейронных сетей: сложность интерпретации результатов, необходимость большого количества данных для обучения.

Кластеризация – это процесс разделения объектов на группы на основе их сходства. Кластеризация позволяет выявить скрытые закономерности в данных и определить группы схожих объектов. Преимущества кластеризации: простота интерпретации результатов, возможность работы с большими объёмами данных. Недостатки кластеризации: риск получения некорректных результатов при наличии шума в данных.

Также важно рассмотреть процесс прогнозирования банкротства предприятия с использованием машинного обучения включает в себя несколько этапов.

Сбор данных: на этом этапе необходимо собрать данные о финансовых показателях предприятия, его кредитной истории, рыночной информации и других факторах, которые могут повлиять на его финансовое состояние.

Предварительная обработка данных: включает в себя очистку и преобразование данных, удаление выбросов и заполнение пропусков. Это необходимо для того, чтобы модель машинного обучения могла работать с качественными данными [3, с. 88-93].

Построение модели: на этом этапе выбирается конкретный метод машинного обучения (например, регрессия, дерево решений или нейронная сеть) и создаются модели прогнозирования банкротства.

Оценка модели: после построения модели необходимо оценить ее точность и эффективность. Для этого используются различные метрики, такие как точность, F-мера, ROC-кривая и другие.

Внедрение модели: после оценки модели она может быть внедрена в практическую работу. Например, модель может использоваться для прогнозирования вероятности банкротства предприятия и принятия соответствующих решений.

Оценка точности прогнозирования моделей машинного обучения осуществляется с помощью различных метрик. Наиболее распространёнными являются следующие:

Точность (Accuracy) – показывает долю верно предсказанных значений среди всех предсказаний.

F-мера (F1-score) – является гармоническим средним между точностью и полнотой.

ROC-кривая (Receiver Operating Characteristic) – позволяет сравнить разные модели по их способности различать два класса (банкроты и небанкроты).

AUC (Area Under the Curve) – площадь под ROC-кривой, которая показывает общую способность модели к классификации.

Результаты оценки моделей могут быть разными в зависимости от выбранного метода машинного обучения и набора данных. Однако, в целом, использование машинного обучения позволяет повысить точность прогнозирования банкротства предприятий по сравнению с традиционными методами [5].

Машинное обучение уже используется в различных сферах экономики для прогнозирования банкротства предприятий. В банковской сфере оно помогает оценивать кредитоспособность заёмщиков и определять вероятность дефолта по кредитам. В страховании машинное обучение используется для расчёта страховых тарифов и определения уровня риска, связанного с различными видами страхования. В управлении активами машинное обучение применяется для оптимизации портфеля инвестиций и предотвращения потерь на фондовом рынке.

В целом, машинное обучение позволяет более точно прогнозировать банкротство предприятий и принимать обоснованные решения в различных сферах экономики.

В заключении можно сказать, что использование машинного обучения для прогнозирования банкротства является перспективным направлением. Оно позволяет повысить точность прогнозов и учитывать множество факторов, которые могут влиять на финансовую устойчивость предприятия.

Машинное обучение может применяться в различных сферах экономики, таких как банковское дело, страхование и управление активами. Однако для эффективного использования этих методов необходимо учитывать их преимущества и недостатки, а также правильно выбирать методы и подходы для решения конкретных задач.

Кроме того, для успешного применения машинного обучения необходимо иметь доступ к качественным данным и уметь их обрабатывать. Это требует определённых знаний и навыков в области статистики, машинного обучения и анализа данных.

Таким образом, возможности использования машинного обучения для прогнозирования банкротства предприятий являются значительными, но требуют дальнейшего исследования и развития.

1. Bontempi, Giovanni. “Machine learning for bankruptcy prediction: A review.” Artificial Intelligence Research 3: P. 127-147, 2010.
2. Dutta, Sudipto, and Anupam Basu. “Machine Learning for Survival Analysis: A Survey.” Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics 11, no. 6 (2019): e1469.
3. Haldar, Prashant, and Shilpi Goel. “Bankruptcy Prediction using Machine Learning: A Review.” In Proceedings of the 2nd International Conference on Machine Learning and Soft Computing, P. 88-93. Springer, Singapore, 2021.
4. Hand, David J., and Robert J. Bolton. “A review of bankruptcy prediction studies: 1930 to the present.” Journal of Business Research 60, no. 4 (2007): P. 351-362.
5. Kabir, Md Hasanur, and Kazi Selim Anwar. "Application of machine learning in bankruptcy prediction and modelling.