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%