Сравнение результатов, полученных с помощью логистической регрессии и метода деревьев решений - Моделирование вероятности банкротства

По итогам проведенного исследования можно прийти к выводу о том, что и логит-регрессия и деревья решений позволили построить модели, которые с надежностью 82,56% и 88,37% на обучающей подвыборке и с надежностью 81,14% и 80,16 % на контрольной подвыборке, предсказывают банкротство компании за год до его наступления. Однако прогнозная способность моделей падает при попытке анализировать данные компаний, существующих в период существенного ухудшения экономической обстановки в стране. Автор исследования предполагает, что для улучшения надежности модели возможно использование дополнительных объясняющих переменных - как рыночных, так и макроэкономических.

Во всех построенных моделях в данной работе оказался значим размер компании, а также показатели оборачиваемости и ликвидности. Что касается категории прибыльности, то, в отличие от работ предыдущих авторов, ROA оказался неважен как для логит-модели, так и для деревьев решений, а показатель Retained Earnings/Total Assets, встречающийся намного реже, оказался значим для обоих типов построенных моделей. Дамми для отраслей, также, как и возраст компании, оказались незначимыми.

Несмотря на то, что логит-модель позволяет нагляднее понять влияние каждой отдельной переменной на вероятность банкротства, в целом, оба метода построения моделей доказали свою надежность. Более того, обе модели позволили определить наиболее важные показатели из первоначального пула различных коэффициентов.

После проведенного анализа построенных моделей представляется возможным перейти к проверке выдвинутых гипотез:

: В данном исследовании автору удалось построить модели на основе логит-анализа и метода деревьев решений, которые с надежностью более 80% позволили предсказывать банкротство компании за год до его наступления, поэтому гипотеза не отвергается.

: Высокие показатели прибыльности, оборачиваемости, финансового рычага и некоторые показатели ликвидности, вошедшие в модель, оказались отрицательно связаны с вероятностью банкротства компании, однако один из показателей ликвидности (quick) оказался положительно связан с вероятностью банкротства. Показатели эффективности и обслуживания долга оказались незначимыми в обеих моделях. Таким образом, гипотеза принимается лишь частично.

: Размер компании оказался отрицательно связан с вероятностью банкротства компании, поэтому гипотеза не отвергается.

: Возраст компании оказался незначим во всех построенных моделей, поэтому гипотеза отвергается.

: Данная гипотеза также отвергается из-за незначимости дамми-переменных для различных отраслей в обеих моделях.

Похожие статьи




Сравнение результатов, полученных с помощью логистической регрессии и метода деревьев решений - Моделирование вероятности банкротства

Предыдущая | Следующая