Прогнозирование банкротства фирм малого и среднего бизнеса

В рамках этой работы были построены несколько классических (линейная вероятностная модель и логит-регрессия) и более современных моделей машинного и статистического обучения (К-ближайших соседей, Модель опорных векторов и Случайный лес) с горизонтом предсказания банкротства фирм малого и среднего бизнеса до одного года, используя данные российских компаний малого и среднего бизнеса, и было доказано, что традиционные модели устарели и должны быть заменены на модели статистического обучения с целью предсказания банкротства фирм. В результате исследования было получено, что модель Случайного леса с переменными, выбранными Оператором уменьшения и выделения наибольшего абсолютного значения, доминирует среди других моделей, имея самую низкую ошибку второго типа. Более того, скорректированная модель Случайного леса, созданная автором этой работы, дала лучшие результаты, чем модель Случайного леса Барбосы и др. (2017) и любая из моделей, рассмотренных Федоровой и др. (2013), сравнивая по точности, чувствительности, специфичности и ошибке второго типа. Ключевые слова: МСП, предсказание банкротства.