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%.

технические науки

информатика и вычислительная техника

информационные системы

банкротство

прогнозирование

модели и методики

машинное обучение

Модели прогнозирования банкротства предприятий: алгоритм ансамбля классификаторов

Календарные аномалии на российском фондовом рынке

Применение словарей тональности для текстового анализа

Все о детских болезнях. Книга умных родителей

Использование нейросетевых моделей в поведенческом скоринге

Беспроводные теги на основе Bluetooth-устройств

Профессиональные стандарты в области ИТ как фактор технологического и социального развития

Сравнительный анализ сайтов поиска оптовых поставщиков по критерию функциональной полноты

Анализ интеллектуальных информационных систем на примере сCRM и ERP

Прикладная информатика. Научные статьи

prikladnaia-informatika-nauchnye-stati