Скоринговая модель прогнозирования банкротства

Скоринговая модель прогнозирования банкротства

Уникальная разработка АО «ЦРПА», не имеющая аналогов:

  • работает для акционерных обществ и компаний с годовой выручкой более 1,0 млрд. руб.
  • позволяет с вероятностью 88-92% предсказать банкротство организации в течение 6 мес.

Для разработки Модели были использованы:

  • Статистический анализ
  • Сравнительный анализ
  • Машинное обучение (ML)
  • Официальные базы данных
  • Методы многомерных сравнений
  • Языки программирования
    Python и C#

Обучение Модели

   
20
ЛЕТ ОБУЧЕНИЯ
Обучение и тестирование Модели на основе данных с июля 2001 г. по июнь 2021 г.
   
42 328 Изученных Моделью компаний
   
из них:  
   
21 164 Компании, признанные банкротами
   
21 164 Действующие предприятия

Более 70 признаков, учитываемых Моделью, в том числе:

  • Наличие филиалов и представительств
  • Количество текущих исполнительных производств
  • Общая сумма дел в качестве ответчика
  • Отношение общей суммы арбитражных дел к выручке
  • Сумма задолженностей по налогам
  • Нахождение руководителя в реестре массовых или дисквалифицированных

Семь источников информации:

  • ФНС
  • Росстат
  • Федресурс
  • Картотека арбитражных дел
  • ФССП
  • ФАС
  • Государственные закупки

Точность прогноза модели свыше 90% была подтверждена двумя тестированиями качества:

  • Тестирование модели на контрольной выборке – итоговая точность предсказания банкротства на выбранные ретро даты (1 день, 30 дней, 90 дней, 180 дней) составила от 88% до 92%, с полнотой от 86% до 88%)
  • Тестирование модели на независимой выборке, полученной из системы СПАРК, в которую вошли 1002 компании с выручкой за 2020г. более 1 млрд. руб., из них ½ банкротов и ½ «хороших компаний». Итоговая точность предсказания банкротства на выбранные ретро даты (1 день, 30 дней, 90 дней, 180 дней) составила 91,6%