Estimation of Bankruptcy Risk of Small Business Companies Basing Methods of Machine Learning

Abstract

В статье рассматривается методика построения алгоритма определения риска наступления банкротства предприятия с использованием методов машинного обучения. Преимуществом данной методики является использование не только количественных, но и качественных ин-дикаторов финансовой устойчивости субъектов бизнеса, а также возможность исключения факторов, слабо влияющих на итоговый рейтинг. Предполагается, что разработанная матема-тическая модель будет полезна представителям малого и среднего бизнеса и позволит получить объективную и точную картину о финансовом положении предприятия, текущих угрозах и риске банкротства.Ключевые слова: риск наступления банкротства, финансовая устойчивость, машинное об-учение, системы интеллектуальной аналитики, бинарное дерево, малый бизнес Введение Банкротство -это ситуация, когда фирма неспособна разрешить свои денеж-ные обязательства, ведущая к правовой угрозе. Финансовые активы компаний продаются для погашения задолженности, что приводит к огромным потерям как для собственников, так и для инвесторов. В этой связи компаниям необходимо разрабатывать эффективные стратегии прогнозирования банкротства на более раннем этапе, чтобы избежать финансового кризиса. Заинтересованными лица-ми в определении финансовой устойчивости организации могут выступать не только собственники и инвесторы. Различные физические и юридические лица нуждаются в информации о «реальном положении дел в компании, с которой они связаны»: от поставщиков и партнеров, до сотрудников настоящих и потен-циальных.С институциональной точки зрения, чем большей информацией обладают все экономические агенты, тем меньше будет риск возникновения трансакционных издержек. Другими словами, благодаря полноте информации, полученной в ре-зультате применения простой и надежной методики оценивания финансовой устойчивости и отслеживания угрозы наступления банкротства, ключевые игро-ки рынка смогут проявлять высокий уровень доверия к данной организации: кли-