ОЦІНКА ФІНАНСОВОЇ БЕЗПЕКИ ПІДПРИЄМСТВА МЕТОДАМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
Анотація
Стаття присвячена аналізу та вдосконаленню економіко-математичних моделей прогнозування банкрутства українських компаній на основі фінансових показників. Досліджено світовий досвід оцінки фінансової безпеки підприємств. Розглянуто можливість використання методів машинного навчання для прогнозування фінансової безпеки підприємства. Визначено фінансові показники, які впливають на ймовірність банкрутства компаній. Базою дослідження виступає фінансова звітність 570 українських компаній переробної промисловості. У дослідженні використано сучасні методи машинного навчання такі як логістична регресія, RandomForest, XGBoost, SVM та нейронні мережі, алгоритм XGBoost, для прогнозування ймовірності банкрутства українських компаній. Здійснено оцінювання якості прогнозів за допомогою показників F-beta 2, ROC AUC, Accuracy. Доведено, що саме модель XGBoost з налаштованими параметрами є найбільш оптимальною для задачі прогнозування банкрутства українських компаній. Обґрунтовано доцільність практичного використанні побудованої моделі для управління підприємством, зокрема виявлення потенційних фінансових проблем і своєчасного впровадження антикризових заходів.
Посилання
Gordon M.J. Towards a Theory of Financial Distress. Journal of Finance, American Finance Association. 1971. 26(2). P. 347-356.
Clarke R.G. Strategic Financial Management. Irwin Professional Publishing, 1990. 241 p.
Christoffersen P. Elements of Financial Risk Management. Academic Press, 2011. 344 p.
Kloman F.H. A Brief History of Risk Management. Enterprise Risk Management. 2011. P. 19-29. DOI: https://doi.org/10.1002/9781118267080.ch2
Ареф'єва О.В., Кузенко Т.Б. Планування економічної безпеки підприємств. К.: Євро¬пейський університет, 2004. 170 с.
Барановський О.І. Фінансова безпека. К: Фенікс, 1999. 338 с.
Козак Л.С., Багровецька І.В. Концептуальні та методичні засади формування механізму забезпечення фінансової безпеки підприємства. Економіка і управління. 2008. №13. С. 97-101.
Журавка О.С., Бондаренко Є.К. Теоретичні аспекти формування системи фінансової безпеки підприємства. Інноваційна економіка. 2012. № 4. С. 234-237.
Волкова Н., Степанко О. Прогнозування ризику настання банкрутства на підприємстві. Цифрова економіка та економічна безпека. 2022. № 2 (02). С. 173-178. DOI: https://doi.org/10.32782/dees.2-29
Седікова І., Седіков Д., Коренман Є. Фінансова безпека підприємства: поняття та критерії оцінки. Таврійський науковий вісник. Серія: Економіка. 2022. № 11. С. 86-94. DOI: https://doi.org/10.32851/2708-0366/2022.11.12
Aker Y., Karavardar A. Using machine learning methods in financial distress prediction: sample of small and medium sized enterprises operating in Turkey. Ege Academic Review. 2023. 23(2). P. 145-162. DOI: https://doi.org/10.21121/eab.1027084
Shi Y., Li X. An overview of bankruptcy prediction models for corporate firms: A systematic literature review. Intangible Capital. 2019. 15(2). P. 114-127. DOI: https://doi.org/10.3926/ic.1354
Чеберяко О.В., Кривовяз М.А. Структурні елементи системи забезпечення фінансової безпеки підприємства. Ефективна економіка. 2015. № 10. С. 19-34
Краснокутська Н.С., Коптєва Г.М. Дефініція поняття «фінансова безпека підприємства»: основні підходи та особливості. БІЗНЕС-ІНФОРМ. 2019. № 7. С. 14-19.
Сердюков К.Г., Головченко Ю.В. Теоретичні аспекти фінансової безпеки підприємства. Економіка та суспільство. 2017. №9. С. 627-631.
Ситник Н., Бацман І. Оцінка рівня фінансової безпеки підприємства (на прикладі підприємства ТзОВ «Уніплит»). Галицький економічний вісник. 2023. Том 82. № 3. С. 98-105.
Пінчук С.С., Соколова Е.О. Оцінка рівня фінансової безпеки підприємства залізничного транспорту з використанням інтегрального показника банкрутства. Ефективна економіка. 2021. № 5. DOI: 10.32702/2307-2105-2021.5.73
Hamdi M, Mestiri S, Arbi A. Artificial intelligence techniques for bankruptcy prediction of Tunisian companies: an application of machine learning and deep learning-based models. Journal of Risk and Financial Management. 2024. № 17(4):132. DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm17040132
Gordon M. J. (1971). Towards a Theory of Financial Distress [Towards a Theory of Financial Distress]. Journal of Finance, American Finance Association, 26(2), 347-356.
Clarke, R. G. (1990). Strategic Financial Management [Strategic Financial Management]. Irwin Professional Publishing.
Christoffersen, P. (2011). Elements of financial risk management [Elements of financial risk management]. Academic Press.
Kloman F. H. (2011). A Brief History of Risk Management [A Brief History of Risk Management]. Enterprise Risk Management, 19-29. DOI: https://doi.org/10.1002/9781118267080.ch2
Arefieva O. V., Kuzenko T. B. (2004). Planuvannia ekonomichnoi bezpeky pidpryiemstv [Planning of economic security of enterprises]. Yevropeiskyi universytet.
Baranovskyi O. I. (1999). Finansova bezpeka [Financial security]. Feniks.
Kozak L. S., Bahrovetska I. V. (2008). Kontseptualni ta metodychni zasady formuvannia mekhanizmu zabezpechennia finansovoi bezpeky pidpryiemstva [Conceptual and methodical principles of the formation of the mechanism for ensuring the financial security of the enterprise]. Ekonomika i upravlinnia, 13, 97-101.
Zhuravka O. S., Bondarenko Ye. K. (2012). Teoretychni aspekty formuvannia systemy finansovoi bezpeky pidpryiemstva [Theoretical aspects of the formation of the system of financial security of the enterprise]. Innovatsiina ekonomika, 4, 234-237.
Volkova N., Stepanko O. (2022). Prohnozuvannia ryzyku nastannia bankrutstva na pidpryiemstvi [Forecasting the risk of bankruptcy at the enterprise]. Tsyfrova ekonomika ta ekonomichna bezpeka, 2 (02), 173-178. DOI: https://doi.org/10.32782/dees.2-29
Sedikova I., Sedikov D., Korenman Ye. (2022). Finansova bezpeka pidpryiemstva: poniattia ta kryterii otsinky [Financial security of the enterprise: concepts and assessment criteria]. Tavriiskyi naukovyi visnyk. Seriia: Ekonomika, 11, 86-94. DOI: https://doi.org/10.32851/2708-0366/2022.11.12
Aker, Y., Karavardar, A. (2023). Using machine learning methods in financial distress prediction: sample of small and medium sized enterprises operating in Turkey [Using machine learning methods in financial distress prediction: sample of small and medium sized enterprises operating in Turkey]. Ege Academic Review, 23(2), 145-162. DOI: https://doi.org/10.21121/eab.1027084
Shi Y., Li X. (2019). An overview of bankruptcy prediction models for corporate firms: A systematic literature review [An overview of bankruptcy prediction models for corporate firms: A systematic literature review]. Intangible Capital, 15(2), 114-127. DOI: https://doi.org/10.3926/ic.1354
Cheberiako O. V., Kryvoviaz M. A. (2015). Strukturni elementy systemy zabezpechennia finansovoi bezpeky pidpryiemstva [Structural elements of the system of ensuring financial security of the enterprise]. Efektyvna ekonomika, 10, 19-34.
Krasnokutska N. S., Koptieva H. M. (2019). Definitsiia poniattia «finansova bezpeka pidpryiemstva»: osnovni pidkhody ta osoblyvosti [Definition of the concept of "financial security of the enterprise": main approaches and features]. BIZNESINFORM, 7, 14-19.
Serdiukov K. H., Holovchenko Yu. V. (2017). Teoretychni aspekty finansovoi bezpeky pidpryiemstva [Theoretical aspects of financial security of the enterprise]. Ekonomika ta suspilstvo, 9, 627-631.
Sytnyk N., Batsman I. (2023). Otsinka rivnia finansovoi bezpeky pidpryiemstva (na prykladi pidpryiemstva TzOV «Uniplyt») [Assessment of the level of financial security of the enterprise (on the example of Uniplyt LLC)]. Halytskyi ekonomichnyi visnyk, 82(3), 98-105.
Pinchuk S. S., Sokolova E. O. (2021). Otsinka rivnia finansovoi bezpeky pidpryiemstva zaliznychnoho transportu z vykorystanniam intehralnoho pokaznyka bankrutstva [Assessment of the level of financial security of the railway transport enterprise using the integral indicator of bankruptcy]. Efektyvna ekonomika, 5. DOI: 10.32702/2307-2105-2021.5.73
Hamdi M, Mestiri S, Arbi A. (2024). Artificial intelligence techniques for bankruptcy prediction of Tunisian companies: an application of machine learning and deep learning-based models [Artificial intelligence techniques for bankruptcy prediction of Tunisian companies: an application of machine learning and deep learning-based models]. Journal of Risk and Financial Management, 17(4):132. DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm17040132
