Разработка моделей прогнозирования банкротства предприятий малого и среднего бизнеса

В работе рассматривается задача прогнозирования банкротства предприятий малого и среднего бизнеса сельскохозяйственной отрасли на основе анализа бухгалтерской отчетности. Понятие банкротства расширено до факта прекращения деятельности из-за серьёзных финансовых трудностей, в том числе путём ликвидации и исключения из ЕГРЮЛ. Сформированная выборка содержит финансовую отчётность 1,407 компаний-банкротов и 15,900 здоровых компаний за 2015–2017 гг. На её основе сравниваются два класса моделей: логистическая регрессия и алгоритм случайного леса. В качестве объясняющих переменных выбраны показатели рентабельности, платежеспособности, ликвидности, деловой активности и финансового рычага. Также учитывается неоднородность фирм по возрасту, размеру и региону деятельности. Метрикой качества моделей выступают ожидаемые потери от неправильной классификации, представляющие собой взвешенную сумму стоимостей ошибок первого и второго рода. Случайный лес превзошёл модель логистической регрессии, продемонстрировав высокое качество на кросс-валидации и на отложенной выборке. При этом модели имеют схожие принципы классификации, главным образом основанные на показателях рентабельности и деловой активности. Данные результаты свидетельствует о наличии нелинейных связей между объясняющими переменными и фактом банкротства, а также о применимости моделей машинного обучения к данной задаче.