Скрыть
Раскрыть

ISSN 1998-0663 (print),
ISSN 2587-8166 (online)

English version: ISSN 2587-814X (print),
ISSN 2587-8158 (online)

Карминский А. М. 1, Бурехин Р. Н. 1
  • 1 НИУ ВШЭ, 101000, Россия, Москва, ул. Мясницкая, д.20

Сравнительный анализ методов прогнозирования банкротств российских строительных компаний

2019. № 3 Vol.13. С. 52–66 [содержание номера]

      Работа посвящена сравнению способности различных моделей предсказывать банкротство компаний строительной отрасли на горизонте в один год. Рассмотрены такие алгоритмы, как логит- и пробит-модели, деревья классификации, случайные леса, искусственные нейронные сети. Особое внимание уделено особенностям построения моделей машинного обучения, влиянию несбалансированности данных на предиктивную способность моделей, анализу способов борьбы с несбалансированностью данных, анализу влияния нефинансовых факторов на предиктивную способность моделей. В работе использованы нефинансовые и финансовые показатели, рассчитанные на основе публичной финансовой отчетности строительных компаний за период с 2011 по 2017 годы. Сделан вывод, что рассмотренные алгоритмы показывают приемлемое качество для использования в задачах прогнозирования банкротств. В качестве метрики качества моделей использовался коэффициент Джини или AUC (площадь под ROC-кривой). Выявлено, что искусственные нейронные сети превосходят другие методы, в то время как модели логистической регрессии в сочетании с дискретизацией вплотную следуют за ними. Обнаружено, что эффективность способа преодоления несбалансированности данных зависит от типа используемых моделей. В то же время значимого влияния несбалансированности обучающего множества на предиктивную способность модели не выявлено. Существенное влияние нефинансовых показателей на вероятность банкротства также не подтвердилось.

Графическая аннотация


Библиографическое описание: Карминский А.М., Бурехин Р.Н. Сравнительный анализ методов прогнозирования банкротств российских строительных компаний // Бизнес-информатика. 2019. Т. 13. № 3. С. 52–66. DOI: 10.17323/1998-0663.2019.3.52.66
BiBTeX
RIS
 
 
Rambler's Top100 rss