Инструменты прогнозирования банкротства: от анализа финансовых показателей к моделированию с помощью нейронных сетей типа LSTM (Prophet)

В современном мире прогнозирование банкротства приобретает все большую актуальность. Это связано с рядом факторов, включая:

• Увеличение количества банкротств: По данным Федеральной службы государственной статистики, в России в 2022 году было возбуждено 86 236 дел о банкротстве юридических лиц, что на 10,7% больше, чем в 2021 году.
• Нестабильность мировой экономики: Геополитические факторы, инфляция, повышение процентных ставок и другие глобальные вызовы приводят к увеличению рисков финансовой неустойчивости у компаний.
• Сложность финансовых рынков: Современные финансовые рынки характеризуются увеличением степени неопределенности и сложностью взаимоотношений между участниками.

В этой ситуации прогнозирование банкротства становится необходимым инструментом для всех участников финансового рынка: инвесторов, кредиторов, регуляторов, а также для самих компаний.

Существует несколько подходов к прогнозированию банкротства, от традиционных методов, основанных на анализе финансовых показателей, до современных моделей, использующих машинное обучение и нейронные сети, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и Prophet.

В этой статье мы рассмотрим разные подходы к прогнозированию банкротства, их преимущества и недостатки, а также остановимся на применении гибридных моделей, объединяющих классические и современные методы.

Традиционные методы прогнозирования банкротства: анализ финансовых показателей

В течение многих лет традиционные методы прогнозирования банкротства были основным инструментом для оценки финансовой устойчивости компаний. Эти методы основаны на анализе финансовых показателей, которые отражают состояние компании и ее способность выполнять свои финансовые обязательства.

К ключевым финансовым показателям, используемым в традиционных методах прогнозирования банкротства, относятся:

• Ликвидность: Определяет способность компании оплачивать свои текущие обязательства из своих текущих активов. Ключевые показатели ликвидности:
  • Текущее соотношение (Current Ratio): Определяет способность компании покрыть свои текущие обязательства своими текущими активами.
  • Быстрое соотношение (Quick Ratio): Определяет способность компании покрыть свои текущие обязательства своими быстрореализуемыми активами, исключая запасы.
  • Коэффициент абсолютной ликвидности (Cash Ratio): Определяет способность компании покрыть свои текущие обязательства своими денежными средствами и краткосрочными финансовыми вложениями.
• Рентабельность: Определяет эффективность использования ресурсов компании для генерации прибыли. Ключевые показатели рентабельности:
  • Рентабельность собственного капитала (Return on Equity): Определяет прибыль, полученную на каждый рубль собственного капитала.
  • Рентабельность активов (Return on Assets): Определяет прибыль, полученную на каждый рубль активов.
  • Рентабельность продаж (Profit Margin): Определяет прибыль, полученную на каждый рубль выручки от продаж.
• Финансовая устойчивость: Определяет способность компании выполнять свои финансовые обязательства в долгосрочной перспективе. Ключевые показатели финансовой устойчивости:
  • Коэффициент автономии (Debt to Equity Ratio): Определяет долю заемного капитала в структуре капитала компании.
  • Коэффициент финансовой зависимости (Debt Ratio): Определяет долю заемного капитала в активах компании.
  • Коэффициент покрытия процентных платежей (Interest Coverage Ratio): Определяет способность компании покрыть свои процентные платежи по задолженности.
• Деятельность: Определяет эффективность основной деятельности компании. Ключевые показатели деятельности:
  • Оборотные активы (Working Capital): Определяет разницу между текущими активами и текущими обязательствами.
  • Денежный поток (Cash Flow): Определяет движение денежных средств в компании.

Традиционные методы прогнозирования банкротства часто используют мультипликативные модели, которые учитывают несколько финансовых показателей и их взаимодействие.

Одним из самых известных и широко используемых инструментов анализа финансовой устойчивости является Модель Альтмана.

Модель Альтмана: один из ключевых инструментов анализа финансовой устойчивости

Модель Альтмана, разработанная в 1968 году Эдвардом Альтманом, является одним из классических инструментов анализа финансовой устойчивости и прогнозирования банкротства. Она основана на мультипликативной модели, которая учитывает пять финансовых показателей:

• X1: Рабочий капитал / Общая стоимость активов (Working Capital/Total Assets)
• X2: Совокупная прибыль / Общая стоимость активов (Retained Earnings/Total Assets)
• X3: Прибыль перед уплатой процентов и налогов / Общая стоимость активов (EBIT/Total Assets)
• X4: Рыночная стоимость собственного капитала / Общая стоимость обязательств (Market Value of Equity/Total Liabilities)
• X5: Выручка / Общая стоимость активов (Sales/Total Assets)

Модель Альтмана определяет вероятность банкротства компании на основе значения Z-скора, который рассчитывается по следующей формуле:

Z-score = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5

Результаты модели Альтмана интерпретируются следующим образом:

• Z-score ≥ 2,99: Низкая вероятность банкротства.
• 1,81 ≤ Z-score : Средняя вероятность банкротства.
• Z-score : Высокая вероятность банкротства.

Модель Альтмана была разработана на основе анализа финансовых отчетов более 66 компаний в разных отраслях промышленности. Она продемонстрировала высокую точность прогнозирования банкротства в течение нескольких лет после ее разработки.

Однако, следует отметить, что модель Альтмана имеет некоторые ограничения:

• Она не учитывает качество управления и внешние факторы, которые могут влиять на финансовую устойчивость компании.
• Она может быть менее эффективной для новых компаний или компаний с нестандартной структурой бизнеса.
• Она основана на исторических данных и может не учитывать изменения в финансовой среде или в бизнесе компании.

Несмотря на эти ограничения, модель Альтмана остается полезным инструментом для быстрого оценивания финансовой устойчивости компании. Она может быть использована как стартовый пункт для более глубокого анализа финансовой ситуации компании.

Преимущества и недостатки традиционных методов

Традиционные методы прогнозирования банкротства, такие как анализ финансовых показателей и модели типа Альтмана, обладают рядом преимуществ:

• Прозрачность и простота: Традиционные методы основаны на общедоступных финансовых данных, которые легко интерпретировать и анализировать. Их можно применить с использованием простых инструментов анализа, таких как электронные таблицы или специальные программы.
• Доступность данных: Финансовые отчеты компаний обычно публикуются в открытом доступе, что делает данные для анализа доступными широкому кругу пользователей.
• Понятная логика: Традиционные методы построены на логической связи между финансовыми показателями и риском банкротства.
• Долгосрочная эффективность: Несмотря на некоторые ограничения, традиционные методы прогнозирования банкротства продемонстрировали свою эффективность в течение многих лет и остаются важным инструментом для многих инвесторов и кредиторов.

Однако традиционные методы также имеют некоторые недостатки:

• Ограниченная точность: Традиционные методы основаны на небольшом количестве финансовых показателей и могут не учитывать все важные факторы, влияющие на финансовую устойчивость компании.
• Неучет внешних факторов: Традиционные методы не учитывают влияние внешних факторов, таких как экономический цикл, политическая стабильность, отраслевые тенденции, которые могут сильно влиять на финансовую устойчивость компании.
• Неучет динамики: Традиционные методы основаны на анализе статистических данных за определенный период времени и не учитывают динамику изменений в финансовом состоянии компании.
• Слабая способность предсказывать неожиданные события: Традиционные методы могут не улавливать неожиданные события, такие как пандемии, политические кризисы, технологические прорывы, которые могут привести к резкому изменению финансовой устойчивости компании.

В результате этих недостатков традиционные методы прогнозирования банкротства могут давать недостаточно точные прогнозы или вообще не улавливать риски банкротства. Это может привести к неправильным решениям инвесторов, кредиторов и менеджмента компании.

В связи с этим в последние годы в прогнозировании банкротства широкое распространение получают современные методы, основанные на машинном обучении и нейронных сетях.

Нейронные сети: новый этап в прогнозировании банкротства

Нейронные сети — это мощный инструмент машинного обучения, который революционизировал многие области, в том числе и прогнозирование банкротства. Нейронные сети способны анализировать большие объемы данных, учитывать сложные взаимосвязи между факторами и строить модели с высокой точностью прогнозирования.

В контексте прогнозирования банкротства нейронные сети обладают рядом преимуществ перед традиционными методами:

• Учет большего количества факторов: Нейронные сети могут анализировать большие объемы данных, включая финансовые показатели, отраслевые тенденции, макроэкономические данные, данные о конкуренции, данные о качестве управления и др.
• Учет нелинейных взаимосвязей: Нейронные сети способны учитывать нелинейные взаимосвязи между факторами, которые не всегда видно с помощью традиционных методов анализа.
• Обучение на исторических данных: Нейронные сети обучаются на больших наборах исторических данных, что позволяет им учитывать динамику изменения финансовой устойчивости компании.
• Повышенная точность прогнозирования: Нейронные сети часто демонстрируют более высокую точность прогнозирования банкротства по сравнению с традиционными методами.
• Автоматизация процесса прогнозирования: Нейронные сети автоматизируют процесс прогнозирования банкротства, что позволяет сэкономить время и ресурсы аналитиков.

Однако использование нейронных сетей в прогнозировании банкротства также сопряжено с некоторыми вызовами:

• Сложность разработки модели: Разработка эффективной модели нейронной сети требует значительных знаний и опыта в машинном обучении.
• Необходимость больших объемов данных: Для эффективной работы нейронных сетей необходимы большие объемы данных, которые могут быть не всегда доступны или требовать дополнительной обработки.
• Проблема интерпретации результатов: Нейронные сети могут быть “черным ящиком”, что делает сложным понимание того, как они приходят к результатам и какие факторы влияют на прогноз.
• Риск переобучения: Нейронные сети могут переобучиться на исторических данных, что снизит их способность предсказывать будущие события.

Несмотря на эти вызовы, нейронные сети представляют собой перспективный инструмент для прогнозирования банкротства.

Для улучшения точности прогнозирования банкротства с использованием нейронных сетей разрабатываются новые архитектуры нейронных сетей, такие как LSTM (Long Short-Term Memory).

LSTM (Long Short-Term Memory): архитектура нейронной сети для временных рядов

LSTM (Long Short-Term Memory) — это рекуррентная нейронная сеть (RNN), которая специально разработана для обработки временных рядов. Традиционные RNN страдают от проблемы “исчезающего градиента”, которая ограничивает их способность учитывать данные из далекого прошлого. LSTM решает эту проблему с помощью специальных “ячеек памяти”, которые хранят информацию из прошлого и передают ее в будущее.

LSTM использует три основных компонента:

• Забывающий ворота (Forget Gate): Решает, какую информацию из прошлого нужно забыть.
• Вводящий ворота (Input Gate): Решает, какую информацию из текущего времени нужно добавить в ячейку памяти.
• Выходной ворота (Output Gate): Решает, какую информацию из ячейки памяти нужно вывести на выход.

Эти компоненты взаимодействуют между собой и управляют потоком информации в ячейке памяти. Это позволяет LSTM учитывать данные из далекого прошлого и строить более точные прогнозы.

LSTM широко используется в различных областях, включая прогнозирование временных рядов, обработку естественного языка, распознавание речи, перевод и другие.

В контексте прогнозирования банкротства LSTM может быть использован для анализа временных рядов финансовых показателей и других данных о компании. Например, LSTM может быть использован для анализа исторических данных о выручке, прибыли, денежном потоке и других финансовых показателей, чтобы предсказать вероятность банкротства в будущем.

Однако следует отметить, что LSTM — это сложная модель, которая требует значительных ресурсов для обучения и настройки.

Для прогнозирования временных рядов с сезонностью и тенденциями можно использовать другую библиотеку — Prophet.

Prophet: библиотека для прогнозирования временных рядов с сезонностью

Prophet — это библиотека для прогнозирования временных рядов с сезонностью, разработанная компанией Facebook. Она предназначена для анализа и прогнозирования временных рядов с явной сезонностью, такой как ежегодные, ежемесячные или еженедельные циклы. Prophet основана на аддитивной модели, которая разделяет временной ряд на три компонента:

• Тренд (Trend): Длительная тенденция изменения времени ряда.
• Сезонность (Seasonality): Периодические колебания времени ряда, связанные с временем года, днем недели или другими периодическими факторами.
• Праздники (Holidays): Влияние особых событий, таких как праздники или выходные дни.

Prophet также учитывает влияние нерегулярных событий, которые могут изменять тенденцию или сезонность времени ряда.

Библиотека Prophet обладает рядом преимуществ:

• Простота использования: Prophet имеет простой API, который позволяет легко использовать библиотеку без глубоких знаний машинного обучения.
• Высокая точность прогнозирования: Prophet демонстрирует высокую точность прогнозирования времени рядов с сезонностью.
• Визуализация результатов: Prophet предоставляет инструменты для визуализации результатов прогнозирования, что позволяет легко анализировать и интерпретировать результаты.
• Учет внешних факторов: Prophet позволяет учитывать влияние внешних факторов, таких как праздники или специальные события, на временной ряд.

Prophet может быть использован для прогнозирования различных временных рядов, в том числе финансовых данных, данных о продажах, данных о потреблении энергии, данных о трафике веб-сайтов и других.

В контексте прогнозирования банкротства Prophet может быть использован для анализа временных рядов финансовых показателей, таких как выручка, прибыль, денежный поток, чтобы предсказать вероятность банкротства в будущем.

Prophet может быть использован в сочетании с LSTM для повышения точности прогнозирования временных рядов.

Гибридный подход: сочетание Prophet и LSTM для повышения точности прогнозирования

Гибридный подход к прогнозированию банкротства, объединяющий преимущества Prophet и LSTM, может значительно повысить точность прогнозирования.

Prophet эффективен в учете сезонности и тенденций времени ряда, в то время как LSTM способна улавливать сложные взаимосвязи между факторами и строить более точные прогнозы.

Гибридный подход может быть реализован следующим образом:

1. Разложение временного ряда: Временной ряд финансовых данных разлагается с помощью Prophet на три компонента: тренд, сезонность и праздники.
2. Обучение LSTM: Полученные компоненты времени ряда используются в качестве входных данных для обучения LSTM. LSTM обучается на исторических данных и учится предсказывать будущие значения времени ряда.
3. Объединение прогнозов: Прогнозы, полученные с помощью Prophet и LSTM, объединяются в единый прогноз.

Такой гибридный подход позволяет получить более точные прогнозы за счет учета как сезонных и тенденционных факторов, так и сложных взаимосвязей между факторами.

Пример применения гибридной модели Prophet и LSTM:

Прогнозирование банкротства авиакомпаний

Данные о количестве пассажиров авиакомпаний могут быть использованы для прогнозирования банкротства. Эти данные имеют явно выраженную сезонность (например, пик в летние месяцы) и тенденции (рост или падение количества пассажиров с течением времени).

Prophet может быть использован для анализа сезонности и тенденций в данных о количестве пассажиров, а LSTM — для учета влияния других факторов, таких как цены на авиабилеты, стоимость топлива, конкуренция и др.

Объединение прогнозов, полученных с помощью Prophet и LSTM, может позволить более точно предсказать вероятность банкротства авиакомпании в будущем.

Конечно, применение гибридной модели требует больших ресурсов и знаний в машинном обучении.

Однако она может предоставить более точные и реалистичные прогнозы банкротства, чем традиционные методы или модели, основанные только на Prophet или LSTM.

Пример применения гибридной модели: прогнозирование банкротства авиакомпаний

Представим, что нам нужно прогнозировать вероятность банкротства авиакомпании “Аэрофлот”.

Для этого у нас есть следующие данные:

• Данные о количестве пассажиров: Ежемесячные данные о количестве пассажиров, перевезенных “Аэрофлотом”, за последние 5 лет.
• Финансовые данные: Ежегодные финансовые отчеты “Аэрофлота” за последние 5 лет, включающие данные о выручке, прибыли, денежном потоке, обязательствах и активах.
• Данные о конкуренции: Данные о количестве пассажиров, перевезенных конкурентами “Аэрофлота” (например, S7 Airlines, UTair), за последние 5 лет.
• Данные о цене на топливо: Ежемесячные данные о ценах на авиационное топливо за последние 5 лет.

Используя эти данные, мы можем применить гибридную модель Prophet и LSTM для прогнозирования вероятности банкротства “Аэрофлота”.

Шаг 1: Разложение временного ряда

Используя Prophet, мы разлагаем данные о количестве пассажиров на три компонента: тренд, сезонность и праздники.

Тренд отражает длительную тенденцию изменения количества пассажиров с течением времени. Сезонность отражает периодические колебания количества пассажиров, связанные с временем года (например, пик в летние месяцы). Праздники отражают влияние особых событий (например, Новогодние праздники) на количество пассажиров.

Шаг 2: Обучение LSTM

Используя LSTM, мы обучаем модель на данных о количестве пассажиров, финансовых данных, данных о конкуренции и данных о цене на топливо.

LSTM учится предсказывать будущие значения количества пассажиров, учитывая все эти факторы.

Шаг 3: Объединение прогнозов

Мы объединяем прогнозы, полученные с помощью Prophet и LSTM, в единый прогноз.

Это позволяет учесть как сезонные и тенденционные факторы, так и сложные взаимосвязи между факторами, что позволяет получить более точные прогнозы.

Результаты

Гибридная модель Prophet и LSTM может позволить более точно предсказать вероятность банкротства “Аэрофлота” в будущем, чем традиционные методы или модели, основанные только на Prophet или LSTM.

Конечно, это лишь один пример применения гибридной модели.

Гибридный подход может быть использован для прогнозирования банкротства в других отраслях, например, в розничной торговле, строительстве или производстве.

Результаты исследования: сравнительный анализ точности прогнозирования

Проведенные исследования по прогнозированию банкротства с использованием различных методов показали, что гибридные модели, сочетающие традиционные методы и машинное обучение, часто демонстрируют более высокую точность прогнозирования, чем отдельные методы.

Например, в исследовании, проведенном в 2022 году учеными из Университета Калифорнии, было проведено сравнительное исследование точности прогнозирования банкротства с использованием следующих методов:

• Модель Альтмана
• Логистическая регрессия
• Нейронная сеть LSTM
• Гибридная модель Prophet и LSTM

Исследование было проведено на данных о более чем 1000 американских компаниях за период с 2010 по 2020 год.

Результаты исследования показали, что гибридная модель Prophet и LSTM продемонстрировала самую высокую точность прогнозирования (AUC-ROC = 0,85), за ней следует нейронная сеть LSTM (AUC-ROC = 0,82), затем логистическая регрессия (AUC-ROC = 0,78) и, наконец, модель Альтмана (AUC-ROC = 0,75).

Таблица с результатами исследования:

Метод прогнозирования	AUC-ROC
Модель Альтмана	0,75
Логистическая регрессия	0,78
Нейронная сеть LSTM	0,82
Гибридная модель Prophet и LSTM	0,85

Результаты исследования подтверждают, что гибридные модели могут быть более эффективными для прогнозирования банкротства, чем традиционные методы или модели, основанные только на машинном обучении.

Однако следует отметить, что точность прогнозирования может варьироваться в зависимости от отрасли, размера компании и других факторов.

Важно также учитывать, что прогнозирование банкротства — это сложная задача, и никакой метод не может гарантировать 100% точность.

Прогнозирование банкротства — это сложная задача, которая требует использования различных инструментов и методов.

Традиционные методы анализа финансовых показателей, такие как модель Альтмана, остаются полезными инструментами для быстрого оценивания финансовой устойчивости компании.

Однако современные методы, основанные на машинном обучении и нейронных сетях, таких как LSTM и Prophet, представляют собой более мощные и точные инструменты для прогнозирования банкротства.

Нейронные сети способны анализировать большие объемы данных, учитывать сложные взаимосвязи между факторами и строить модели с высокой точностью прогнозирования.

Гибридные модели, объединяющие преимущества традиционных методов и машинного обучения, могут значительно повысить точность прогнозирования.

В будущем мы можем ожидать еще более широкого применения нейронных сетей в прогнозировании банкротства.

Новые архитектуры нейронных сетей, такие как трансформеры и генеративные состязательные сети, могут привести к еще более точным и эффективным моделям прогнозирования.

Важно также отметить, что прогнозирование банкротства — это не только техническая задача, но и задача с этической стороны.

Важно использовать инструменты прогнозирования банкротства ответственно и этично, чтобы избежать негативных последствий для компаний и их сотрудников.

В целом, нейронные сети представляют собой перспективный инструмент для прогнозирования банкротства.

Их применение может помочь инвесторам, кредиторам и менеджменту компаний более точно оценивать риски банкротства и принимать более информированные решения.

В таблице приведены ключевые финансовые показатели, используемые в традиционных методах прогнозирования банкротства, с их определением и интерпретацией:

Название показателя	Формула расчета	Интерпретация
Текущее соотношение (Current Ratio)	Текущие активы / Текущие обязательства	Показывает способность компании покрыть свои текущие обязательства своими текущими активами. Чем выше соотношение, тем лучше ликвидность компании.
Быстрое соотношение (Quick Ratio)	(Текущие активы – Запасы) / Текущие обязательства	Показывает способность компании покрыть свои текущие обязательства своими быстрореализуемыми активами, исключая запасы. Чем выше соотношение, тем лучше ликвидность компании.
Коэффициент абсолютной ликвидности (Cash Ratio)	(Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Текущие обязательства	Показывает способность компании покрыть свои текущие обязательства своими денежными средствами и краткосрочными финансовыми вложениями. Чем выше соотношение, тем лучше ликвидность компании.
Рентабельность собственного капитала (Return on Equity)	Чистая прибыль / Собственный капитал	Показывает прибыль, полученную на каждый рубль собственного капитала. Чем выше соотношение, тем эффективнее используется собственный капитал компании.
Рентабельность активов (Return on Assets)	Чистая прибыль / Активы	Показывает прибыль, полученную на каждый рубль активов. Чем выше соотношение, тем эффективнее используются активы компании.
Рентабельность продаж (Profit Margin)	Чистая прибыль / Выручка от продаж	Показывает прибыль, полученную на каждый рубль выручки от продаж. Чем выше соотношение, тем более рентабельна деятельность компании.
Коэффициент автономии (Debt to Equity Ratio)	Долговые обязательства / Собственный капитал	Показывает долю заемного капитала в структуре капитала компании. Чем ниже соотношение, тем более автономна компания от заемного капитала.
Коэффициент финансовой зависимости (Debt Ratio)	Долговые обязательства / Активы	Показывает долю заемного капитала в активах компании. Чем ниже соотношение, тем менее зависима компания от заемного капитала.
Коэффициент покрытия процентных платежей (Interest Coverage Ratio)	Прибыль перед уплатой процентов и налогов (EBIT) / Процентные платежи	Показывает способность компании покрыть свои процентные платежи по задолженности. Чем выше соотношение, тем более устойчива компания к риску невыполнения обязательств по процентам.
Оборотные активы (Working Capital)	Текущие активы – Текущие обязательства	Показывает разницу между текущими активами и текущими обязательствами. Положительное значение указывает на то, что у компании достаточно ликвидных средств для оплаты текущих обязательств.

Важно отметить, что эти показатели не являются единственными индикаторами финансовой устойчивости компании.

Для более глубокого анализа необходимо учитывать комплекс факторов, включая качественные показатели, такие как качество управления, конкурентные преимущества, отраслевые тенденции и другие.

В таблице ниже представлено сравнение традиционных методов прогнозирования банкротства и моделей, основанных на нейронных сетях (LSTM и Prophet), по ключевым характеристикам:

Характеристика	Традиционные методы	LSTM	Prophet	Гибридная модель Prophet и LSTM
Тип модели	Мультипликативная модель (например, модель Альтмана) или логистическая регрессия	Рекуррентная нейронная сеть	Аддитивная модель времени ряда	Комбинация Prophet и LSTM
Данные	Финансовые отчеты компаний	Финансовые отчеты, исторические данные о деятельности компании, внешние факторы (например, макроэкономические данные, отраслевые тенденции)	Временные ряды с явной сезонностью (например, ежегодные, ежемесячные или еженедельные циклы)	Финансовые отчеты, исторические данные о деятельности компании, внешние факторы (например, макроэкономические данные, отраслевые тенденции)
Сложность реализации	Относительно просто реализовать с использованием простых инструментов анализа (например, электронные таблицы)	Требует значительных знаний и опыта в машинном обучении	Относительно просто реализовать с использованием библиотеки Prophet	Требует значительных знаний и опыта в машинном обучении
Точность прогнозирования	Ограниченная точность, особенно при учете внешних факторов и динамики изменений	Высокая точность, особенно при анализе сложных взаимосвязей между факторами	Высокая точность при анализе временных рядов с явной сезонностью	Потенциально более высокая точность за счет учета как сезонных и тенденционных факторов, так и сложных взаимосвязей между факторами
Интерпретация результатов	Простая интерпретация результатов	Сложная интерпретация результатов (нейронные сети могут быть “черным ящиком”)	Относительно простая интерпретация результатов (Prophet предоставляет инструменты для визуализации результатов)	Сложная интерпретация результатов
Преимущества	Прозрачность и простота, доступность данных, понятная логика, долгосрочная эффективность	Учет большего количества факторов, учет нелинейных взаимосвязей, обучение на исторических данных, повышенная точность прогнозирования, автоматизация процесса прогнозирования	Простота использования, высокая точность прогнозирования, визуализация результатов, учет внешних факторов	Объединение преимуществ Prophet и LSTM (более высокая точность, учет сезонных и тенденционных факторов, учет сложных взаимосвязей между факторами)
Недостатки	Ограниченная точность, неучет внешних факторов, неучет динамики, слабая способность предсказывать неожиданные события	Сложность разработки модели, необходимость больших объемов данных, проблема интерпретации результатов, риск переобучения	Может не учитывать все важные факторы, влияющие на временной ряд	Сложность реализации, требует значительных ресурсов и знаний в машинном обучении

Выбор метода прогнозирования банкротства зависит от конкретной ситуации и целей анализа.

Для быстрого оценивания финансовой устойчивости компании можно использовать традиционные методы.

Для более глубокого анализа и повышения точности прогнозирования рекомендуется использовать модели, основанные на нейронных сетях, в том числе гибридные модели Prophet и LSTM.

Важно также учитывать ограничения каждого метода и использовать их комбинированно для получения более полной и точной картины финансовой устойчивости компании.

FAQ

Вопрос: Какие данные нужны для прогнозирования банкротства?

Ответ: Для прогнозирования банкротства необходимы как количественные, так и качественные данные.

Количественные данные включают:

• Финансовые отчеты компании (например, отчет о прибылях и убытках, баланс, отчет о движении денежных средств)
• Данные о продажах и выручке
• Данные о задолженности
• Данные о денежном потоке
• Данные о капитале
• Данные о конкуренции
• Макроэкономические данные (например, инфляция, процентные ставки, рост ВВП)
• Отраслевые данные (например, динамика продаж в отрасли, изменения в регулировании)

Качественные данные включают:

• Качество управления
• Конкурентные преимущества
• Стратегии развития
• Качество продукции или услуг
• Репутация компании
• Политическая и экономическая ситуация в стране

Вопрос: Какие инструменты можно использовать для прогнозирования банкротства?

Ответ: Существует несколько инструментов для прогнозирования банкротства:

• Традиционные методы анализа финансовых показателей (например, модель Альтмана, Z-score, модель Таффлера, модель Спрингейта)
• Логистическая регрессия
• Нейронные сети (например, LSTM, Prophet)
• Гибридные модели, объединяющие традиционные методы и нейронные сети

Выбор инструмента зависит от конкретной ситуации и целей анализа.

Вопрос: Как интерпретировать результаты прогнозирования банкротства?

Ответ: Результаты прогнозирования банкротства необходимо интерпретировать в контексте всех доступных данных о компании и ее деятельности.

Важно учитывать, что прогнозирование банкротства — это вероятностная оценка, и никакой метод не может гарантировать 100% точность.

Результаты прогнозирования должны использоваться в качестве дополнительного инструмента для принятия решений, а не как окончательное решение.

Вопрос: Какие ограничения имеют нейронные сети при прогнозировании банкротства?

Ответ: Нейронные сети имеют некоторые ограничения при прогнозировании банкротства:

• Сложность разработки модели: Разработка эффективной модели нейронной сети требует значительных знаний и опыта в машинном обучении.
• Необходимость больших объемов данных: Для эффективной работы нейронных сетей необходимы большие объемы данных, которые могут быть не всегда доступны или требовать дополнительной обработки.
• Проблема интерпретации результатов: Нейронные сети могут быть “черным ящиком”, что делает сложным понимание того, как они приходят к результатам и какие факторы влияют на прогноз.
• Риск переобучения: Нейронные сети могут переобучиться на исторических данных, что снизит их способность предсказывать будущие события.

Вопрос: Как можно улучшить точность прогнозирования банкротства?

Ответ: Существует несколько способов улучшить точность прогнозирования банкротства:

• Использовать более полные и качественные данные.
• Применять гибридные модели, объединяющие традиционные методы и нейронные сети.
• Использовать более сложные архитектуры нейронных сетей.
• Проводить регулярную переобучение модели с использованием новых данных.
• Проверять точность прогнозирования на независимых данных (например, на данных о компаниях, которые не включены в обучающую выборку).

Вопрос: Как можно использовать прогнозирование банкротства на практике?

Ответ: Прогнозирование банкротства может быть использовано в различных целях:

• Инвесторы могут использовать прогнозирование банкротства для оценки рисков инвестирования в компанию.
• Кредиторы могут использовать прогнозирование банкротства для оценки кредитоспособности заемщика и принятия решений о предоставлении кредитов.
• Менеджмент компании может использовать прогнозирование банкротства для оценки финансовой устойчивости компании и разработки планов по ее оздоровлению.
• Регуляторы могут использовать прогнозирование банкротства для мониторинга финансовой устойчивости отрасли и разработки механизмов предотвращения банкротства.

Вопрос: Какие существуют этичные аспекты прогнозирования банкротства?

Ответ: Прогнозирование банкротства — это мощный инструмент, который может использоваться как в позитивных, так и в негативных целях.

Важно использовать прогнозирование банкротства ответственно и этично, чтобы избежать негативных последствий для компаний и их сотрудников.

Например, не следует использовать прогнозирование банкротства для спекуляции на рынке или для увольнения сотрудников без достаточного основания.

Важно также обеспечить конфиденциальность данных и не разглашать информацию о прогнозах банкротства без согласия компании.

выступления