• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Ученые научили искусственный интеллект предсказывать банкротство компаний

Ученые научили искусственный интеллект предсказывать банкротство компаний

© iStock

Сотрудники Высшей школы бизнеса ВШЭ предложили новый метод предсказывать банкротство компаний на основе машинного обучения. Он позволяет использовать по максимуму информацию о финансовом состоянии компаний и показывает более высокие результаты по сравнению с классическими статистическими подходами. Исследование опубликовано в журнале Expert Systems with Applications.

Как для экономики, так и для общества крайне важно уметь оценивать финансовые риски при взаимодействии с любым бизнесом. В частности, прогнозировать банкротство компаний, которое ведет к значительным убыткам и ухудшает экономическую ситуацию в стране. 

Ученые-экономисты уже давно изучают причины банкротства компаний. С одной стороны, ведутся эмпирические и теоретические исследования по изучению процессов, которые приводят к неудачам в бизнесе, для выявления проблем на ранней стадии. С другой — на основе данных об экономических показателях компаний разрабатываются методы прогнозирования проблем.

В настоящее время именно прогнозирование банкротства компаний получило широкое распространение в бизнес-среде. В исследовании, опубликованном в журнале Expert Systems with Applications, профессор Высшей школы бизнеса ВШЭ Юрий Зеленков совместно со своим студентом Никитой Володарским предложил свой подход к проблеме, основанный на технологиях машинного обучения.

Предсказание банкротства компаний относится к так называемым задачам классификации. В них на основании экономических характеристик необходимо определить, относится ли данный бизнес к одной из двух категорий: компании, которые останутся на плаву, или компании, которые обанкротятся в течение некоторого срока.

Для обучения методу используется набор исторических данных о благополучных и обанкротившихся компаниях. Искусственный интеллект тренируется на наборе признаков — показателей производительности бизнеса — и ищет сложные закономерности развития компаний и их текущего состояния. После обучения для любой новой компании метод сможет предсказать ее будущее с некоторой степенью уверенности.

Подобные задачи страдают от дисбаланса классов: статистически банкротство случается редко, поэтому в тренировочных наборах гораздо больше выживших компаний. Согласно статистике, обычно доля банкротов не превышает 5–10% в доступных данных. Методам машинного обучения, оказывается, просто недостаточно информации, чтобы понять, какие совокупности признаков приводят к будущему банкротству.

Авторы исследования построили метод, который является менее чувствительным к дисбалансу в данных. В нем происходит тренировка множества отдельных алгоритмов классификации, из которых затем выбираются наиболее эффективные и комбинируются для достижения наибольшей точности предсказаний.

Юрий Зеленков

«Нам удалось построить быстрый алгоритм, который обучается на несбалансированных данных и показывает гораздо более высокую точность предсказаний по сравнению с традиционными методами. При этом важно, что пользователь может управлять ошибкой предсказания каждого класса на основе визуального представления. Поскольку модель основывается исключительно на финансовых показателях компаний, ее результаты также верны и в экстремальных условиях глобальной пандемии COVID-19. В будущем интерес к использованию методов машинного обучения будет только расти, и мы считаем, что в какой-то момент они полностью заменят традиционные способы предсказания банкротства компаний. Но стоит также отметить, что предложенный метод не сфокусирован исключительно на банкротствах, он может применяться для любой задачи классификации несбалансированных данных. В настоящее время мы планируем его дальнейшее исследование и развитие», — комментирует автор работы, профессор департамента бизнес-информатики ВШЭ Юрий Зеленков.

Вам также может быть интересно:

В НИУ ВШЭ разработали первый стандартизированный тест на русском языке для оценки нарушений при афазии

Ученые Центра языка и мозга НИУ ВШЭ создали и протестировали Русский афазиологический тест — новую методику диагностики языковых нарушений у пациентов с афазией. Этот тест станет первым в России стандартизированным инструментом в этой области. Статья “The Russian Aphasia Test: The first comprehensive, quantitative, standardized, and computerized aphasia language battery in Russian” вышла в журнале PLOS ONE.

Вышка примет участие в создании Супер С-тау фабрики

18 ноября в Новосибирске десять университетов и институтов объявили о создании партнерства по строительству электрон-позитронного коллайдера для исследования очарованных частиц и тау-лептонов. Новый эксперимент запланирован в рамках Супер С-тау фабрики. В десятку основателей вошли две международные и восемь российских команд, включая Высшую школу экономики.

Модель, описывающая отношения хищников и их жертв, стала основой для прогноза распространения COVID-19

Исследователи факультета экономических наук НИУ ВШЭ предложили математическую модель, описывающую течение пандемии COVID-19 с учетом ограничительных мер, принимаемых в разных странах. Она поможет правительствам принимать взвешенные и своевременные решения о введении или отмене ограничений. Работа опубликована в журнале Eurasian Economic Review.

С возрастом мозгу требуется больше усилий для координации движений руками

Группа ученых с участием ведущего научного сотрудника Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ Вадима Никулина обнаружила, что падение с возрастом способности к противофазным билатеральным движениям связано с изменением альфа- и бета-активности мозга.

Новые соединения редкоземельных элементов открыты при участии исследователей из Вышки

Коллектив российских ученых осуществил синтез нового кристаллического лактата иттрия, а также аморфного лактата иттрия, имеющего необычную структуру. Участие в работе приняли коллеги из Института общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН, Петербургского института ядерной физики НИЦ «Курчатовский институт», Высшей школы экономики, РХТУ им. Д.И. Менделеева и Лаборатории нейтронной физики им. И.М. Франка Объединенного института ядерных исследований. Синтезированные ими новые соединения являются первыми представителями солей редкоземельных элементов и молочной кислоты. В коллектив авторов также вошла студентка 2-го курса ОП «Химия» НИУ ВШЭ Анна Селиверстова.

Студенты ВШЭ представили свои стартапы на выставке в Экспоцентре

В рамках Года науки и технологий с 18 по 21 октября в Экспоцентре проходит 28-я международная специализированная выставка «Реклама-2021». На стенде ВШЭ были представлены проекты студентов, изучающих майнор «Стартап с нуля: практика создания собственного бизнеса», а одним из событий выставки стало подписание соглашения о сотрудничестве между университетом и АО «Экспоцентр».

Диалог поколений в цифровом интерьере: началась международная научная конференция по форсайту

Гаджеты все сильнее влияют на повседневные практики россиян. Роботы помогают автоматизировать рутинные задачи, а также учатся принимать вполне автономные решения, за которые пока неясно, кому отвечать. С комплексного анализа социальных эффектов усиливающейся цифровизации началась XI Международная научная конференция НИУ ВШЭ «Форсайт и научно-техническая и инновационная политика», которая проходит 15–26 октября 2021 года в онлайн-формате.

Вышка формирует глобальную цепочку прогнозирования будущего

Пандемия показала возможности быстрого реагирования на большие вызовы и усилила взаимосвязи исследователей, политиков, предпринимателей как на национальном, так и на мировом уровне. Накопленные практики жизни и целеполагания в новой реальности обсудят 15–26 октября 2021 года участники XI Международной научной конференции «Форсайт и научно-техническая и инновационная политика», которую организует Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ.

Человек и общество: взгляд ученых Вышки

Почему важно знать, что происходит с экономиками стран мира после пандемии, что ждет общество в эпоху цифровой трансформации, как изменится мир профессий, что приходит на смену предсказуемому будущему, что делает горожанина «умным». Этим и другим актуальным темам посвятили свои доклады на XVI фестивале NAUKA 0+ исследователи Высшей школы экономики.

Ученые ВШЭ объяснили поведение хаотических систем

Исследователи Научно-учебной лаборатории моделирования и управления сложными системами ВШЭ предложили недостающую составляющую механизма самоорганизованной критичности, которая позволяет воспроизвести степенные закономерности, наблюдаемые в реальном мире. По мнению ученых, это приближает нас к пониманию того, как возникают землетрясения, распространяются лесные пожары, работают финансовые рынки и социальные сети. Результаты исследования исследования, проведенного при поддержке Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Scientific Reports.