Оцінка Фінансової Безпеки Підприємства Методами Машинного Навчання

Abstract

Стаття присвячена аналізу та вдосконаленню економіко-математичних моделей прогнозування банкрутства українських компаній на основі фінансових показників. Досліджено світовий досвід оцінки фінансової безпеки підприємств. Розглянуто можливість використання методів машинного навчання для прогнозування фінансової безпеки підприємства. Визначено фінансові показники, які впливають на ймовірність банкрутства компаній. Базою дослідження виступає фінансова звітність 570 українських компаній переробної промисловості. У дослідженні використано сучасні методи машинного навчання такі як логістична регресія, RandomForest, XGBoost, SVM та нейронні мережі, алгоритм XGBoost, для прогнозування ймовірності банкрутства українських компаній. Здійснено оцінювання якості прогнозів за допомогою показників F-beta 2, ROC AUC, Accuracy. Доведено, що саме модель XGBoost з налаштованими параметрами є найбільш оптимальною для задачі прогнозування банкрутства українських компаній. Обґрунтовано доцільність практичного використанні побудованої моделі для управління підприємством, зокрема виявлення потенційних фінансових проблем і своєчасного впровадження антикризових заходів.