Прогнозирование банкротства компаний при помощи нейронных сетей

Данная работа посвящена прогнозированию банкротства компаний при помощи аппарата нейронных сетей. Несмотря на то, что задача прогнозирования является стандартной для нейронных сетей, с которой они способны успешно справиться, они не настолько распространены в использовании по сравнению с классическими эконометрическими методами прогнозирования: регрессиями. При этом, нейронные сети способны показывать более качественный результат по сравнению с регрессиями, что также продемонстрировано в данной работе на практическом примере. В исследовании рассматривалась финансовая информация по 100 предприятиям, из которых половина показывала удовлетворительные результаты, а половина компаний через год обанкротилась. Используя интерфейс RStudio была успешно смоделирована нейросетевая модель, показавшая впоследствии довольно чёткий и высокий результат прогнозирования банкротства. Полученные результаты сравнивались с результатами прогнозирования линейной регрессией, которые оказались хуже результатов, продемонстрированных нейросетевой моделью.