Книга "Модели прогнозирования банкротства предприятий: алгоритм ансамбля классификаторов" посвящена разработке модели для прогнозирования банкротства российских компаний с помощью ансамбля классификаторов. В ходе исследования было проанализировано 713 торговых компаний, включая 334 банкрота. Авторы использовали количественные характеристики ROC-кривых и показатели прогностической способности моделей для отбора наиболее эффективных алгоритмов, которые были объединены в ансамбль классификаторов. Использование ансамбля классификаторов на основе голосования позволило добиться более высокой точности прогнозирования по сравнению с другими методами классификации, такими как метод случайных лесов, нейронные сети, метод опорных векторов, логистическая регрессия и др. Кроме того, доказано, что добавление макроэкономических факторов улучшает прогностическую способность почти всех методов на 8%.
Цель данного исследования – разработка ансамбля классификаторов с целью прогнозирования банкротства для российских организаций. Эмпирической базой исследования послужили данные о 710 фирмах (из них 335 являются банкротами). Эффективность алгоритмов оценивается путём расчёта ROC-характеристик и других показателей предсказательной способности. Из массивов алгоритмов были отобраны лучшие на основании данных показателей и сформировали ансамбль. Было доказано увеличение эффективности использования ансамблей классификаторов по сравнению с их компонентами. Добавление макроэкономического фактора значительно улучшило предсказательную способность различных методов, приблизительно на 8 %.
Цель исследования - построение ансамбля классификационных моделей для прогнозирования вероятности банкротства российских компаний. В качестве объектов исследования были использованы данные о компаниях, часть из которых впоследствии обанкротилась, а другая часть продолжала функционировать. Основой исследования стали количественные критерии, такие как ROC-характеристики и показатели прогностических свойств классификаторов. По результатам работы был сформирован ансамбль классификаций на основе методов объединения прогнозов и макроэкономических показателей.
Электронная Книга «Модели прогнозирования банкротства предприятий: алгоритм ансамбля классификаторов» написана автором Е. А. Федорова в 2018 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
Серии: Прикладная информатика. Научные статьи
Описание книги от Е. А. Федорова
Цель исследования – построение ансамбля классификаторов для прогнозирования банкротства российских предприятий. Эмпирическая база исследования включает 713 торговых компании (334 – банкроты). На основе количественных характеристик ROC-кривых и показателей прогностической способности моделей отбираются наиболее эффективные алгоритмы, формирующие ансамбль классификаторов. Доказана эффективность применения ансамбля классификаторов на основе голосования (точность метода превышает точность других алгоритмов классификации – метод случайных лесов, нейронная сеть, метод опорных векторов, логистическая регрессия и др.). Показано, что добавление макроэкономических факторов улучшает прогностическую способность почти всех методов до 8%.
