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
-
Построение модели с помощью логистической регрессии Прежде чем строить логистическую регрессию, необходимо выбрать конечный набор финансовых и...
-
Построение модели с помощью метода деревьев решений - Моделирование вероятности банкротства
В отличие от логистической регрессии, при использовании метода деревьев решений ограничения для независимых переменных отсутствуют, поэтому для...
-
Заключение - Моделирование вероятности банкротства
Целью данного исследования являлось моделирование вероятности банкротства российских нефинансовых компаний на основе наиболее значимых показателей...
-
Методология исследования, Постановка гипотез - Моделирование вероятности банкротства
Постановка гипотез Целью данного исследования является построение модели вероятности банкротства, которая будет обладать надежностью не менее 80%. По...
-
Введение - Моделирование вероятности банкротства
В настоящее время в условиях экономической стагнации и ухудшения финансового состояния бизнеса тема кредитоспособности и оценки устойчивости предприятий...
-
Описание используемых методов - Моделирование вероятности банкротства
В данной работе было принято решение использовать логистический анализ с помощью пакета STATA, а также алгоритм CART с помощью SPSS Modeler. Бинарная...
-
Проблема прогнозирования вероятности банкротства существует уже несколько десятков лет - все началось с работ Ramser, Foster (1931), Fitzpatrick (1932) и...
-
На следующем этапе в модель были добавлены дамми-переменные годов и отраслей. Таблицы соотношения переменных и данных приведены ниже. Кроме дамми...
-
Нефинансовые факторы, влияющие на вероятность банкротства - Моделирование вероятности банкротства
Как было отмечено выше, важность финансовых показателей для определения вероятности банкротства фирмы была замечена в самых ранних работах. Однако...
-
Большинство современных исследований, посвященных предсказанию банкротства, используют больше одного метода моделирования и делают выводы о сравнительной...
-
Среди современных исследований на тему предсказания банкротства можно выделить группу работ, которые не ставят своей целью сравнение предсказательной...
-
В разделе 1 курсовой работы требуется: Определить количество закупаемого заданным филиалом фирмы сырья у каждого АО, (xj), максимизируя прибыль филиала....
-
Введение - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании
Моделирование вероятности банкротства является широко применимой практической процедурой, которая необходима любой крупной кредитной организации....
-
Описание данных - Моделирование вероятности банкротства
Данные для исследования были взяты из базы Ruslana (Bureau van Dijk), содержащей финансовую и некоторую нефинансовую информацию об организациях из...
-
Основной целью исследования является сравнение предсказательной силы моделей, построенных на основе различных методов. В условиях несбалансированности...
-
Заключение - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании
В рамках данного исследования были построены и оценены модели предсказания банкротства на базе логистической регрессии и искусственных нейронных сетей...
-
Постановка гипотез - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании
Цель данной работы заключается в сравнении предсказательной силы логистической регрессии и искусственных нейронных сетей (ИНС) в рамках моделирования...
-
Данная работа опирается на исследования, посвященные проблематике предсказания банкротства компаний. Наибольший интерес в работах предшественников...
-
Выбор переменных - Моделирование вероятности банкротства
Как уже было отмечено выше, единого набора финансовых и нефинансовых показателей, которые необходимо включать в модели, не существует, поэтому было...
-
Для прогнозирования банкротства, некоторые исследователи создают модели, основанные на использовании искусственных нейронных сетей. Как правило,...
-
Основные понятия теории экономико-математического моделирования Кибернетический подход к исследованию экономико-математических систем Обычно...
-
Процесс экономико-математического моделирования - Экономико-математические методы
Этот процесс состоит из нескольких взаимосвязанных этапов. Разбиение на этапы и выделение на каждом этапе присущих ему процессов условно: на одном из...
-
Модели и моделирование - Экономико-математические методы
Одним из основных методов научного познания является эксперимент, а самой распространенной его разновидностью - метод моделирования систем. В процессе...
-
Описание данных Данные для исследования получены из базы Руслана, предоставляемой компанией Бюро Ван Дайк. Эта база содержит данные финансовой отчетности...
-
Вычисления для следующих входных данных F=1000H m=200 кг m'=1 кг/сек k=2 t0=0 сек V0=0 м/сек B=50 n=50 V1 (t) - результаты, полученные с помощью...
-
Экономисты-исследователи - Моделирование вероятности банкротства
Чаще всего исследователи считают фирму банкротом, если она находится на любой из стадий процедуры банкротства: начиная с подачи заявления в суд до...
-
Экономическая сущность банкротства На сегодняшний день не сложилось единой точки зрения на то, что понимается под банкротством компании. Существует...
-
Существует целый ряд классификаций моделей используемых для прогнозирования финансовой несостоятельности заемщиков. В своей работе Григорьева Т. И....
-
Используется адаптивная нейро-нечеткая система вывода ANFIS, функционально эквивалентная системе нечеткого вывода Сугено. Вывод осуществляется за два...
-
Пусть Dl, r() соответственно левые (правые) границы интервалов I, отвечающих на криволинейной трапеции ОИО значениям 0< < 1. Тогда интересующая нас...
-
Условие задачи. Пусть имеются n кандидатов для выполнения этих работ. Назначение кандидата i на работу j связано с затратами CIj (i, j = 1,2,..., n)....
-
Календарный производственный программирование однооперационный Все существующие методы решения задач календарного планирования3 по степени достижения...
-
Составляется матрица численных значений базисных функций, соответствующая расширенной матрице спектра плана Вычисляется информационная матрица...
-
Отбор и классификация объясняющих переменных Для всесторонней оценки строительной компании в ходе анализа будут использоваться финансовые,...
-
Этапы экономико-математического моделирования - Методы экономико-математического моделирования
Основные этапы процесса моделирования уже рассматривались выше. В различных отраслях знаний, в том числе и в экономике, они приобретают свои...
-
Информация - это все данные, являющиеся объектом сбора, хранения, обработки, передачи и преобразования. Землеустроительная информация - это особый вид...
-
Построим теперь на базе полиинтервальной оценки такую теоретико-вероятностную модель представления экспертных знаний, которая сочетала бы в себе описание...
-
Неопределенность - это фундаментальное свойство природы, а еще более (и точнее) - свойство, характеризующее неточность, незамкнутость, неокончательность,...
-
Введение - Метод представления знаний в интеллектуальных системах поддержки экспертных решений
Во многих областях человеческой деятельности - науке, технике, бизнесе - широко распространены проблемные ситуации, которые могут быть описаны исходными...
-
В первоначальном выборе объясняющих переменных существует две стратегии. Часть авторов осуществляют подбор переменных, опираясь на собственные...
Сравнение результатов, полученных с помощью логистической регрессии и метода деревьев решений - Моделирование вероятности банкротства