Прогнозирование банкротства методами машинного обучения

Авторы

  • Ардан Саянович Доржиев Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Ключевые слова:

прогнозирование банкротства, Z-оценка, дискриминантный анализ, машинное обучение, нейронные сети, случайные леса, метод опорных векторов

Аннотация

В своевременном прогнозировании банкротства заинтересованы многие стороны: акционеры, руководители и сотрудники самой компании, контрагенты, партнеры, кредиторы и, конечно, регуляторы и органы государственной власти. В статье представлены существующие модели прогнозирования банкротства: как традиционные статистические, так и современные, на основе машинного обучения, описаны ограничения в применении моделей, способы работы с несбалансированными данными, а также показано, в чем заключается превосходство современных методов прогнозирования над традиционными статистическими.

Об авторе

Ардан Саянович Доржиев

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Факультет информационных технологий и анализа больших данных
Магистрант

Опубликован

28.02.2021

Как цитировать

Доржиев, А. С. (2021). Прогнозирование банкротства методами машинного обучения. Информационное общество, (1), 56-67. извлечено от http://infosoc.iis.ru/article/view/509

Выпуск

Раздел

Технологии информационного общества