2. Анотація
• Розглянуто різні підходи до визначення фінансово-
економічної безпеки в задачах економіко-
математичного моделювання.
• Визначено, що найбільш поширеним підходом є
прогнозування банкрутства компанії як задачі
бінарної класифікації.
• Проаналізовано та систематизовано статистичні
методи та методи машинного навчання для
прогнозування банкрутства компанії.
• Визначено основні переваги і недоліки відповідних
моделей.
3. Фінансово-економічна безпека
підприємства це
• певний якісний і кількісний стан суб’єкта
господарювання, який можна описати
збалансованим використанням фінансових
інструментів, що забезпечує здатність
реалізовувати свою місію і забезпечувати
стабільний розвиток, витримуючи негативний
вплив зовнішніх і внутрішніх дестабілізуючих
факторів
4. Підходи до моделювання
фінансово-економічної безпеки
• В більшості випадків розглядають моделі прогнозування неспроможності
компаній продовжувати проводити свою економічну діяльність та
забезпечувати безперебійність роботи підприємства.
• Частіше за все проблема зводиться до задачі бінарної класифікації, де в
якості залежної змінної розглядають:
1. банкрутство
2. дефолт
3. неплатоспроможність забезпечувати виплати персоналу та
постачальникам
5. Моделі і методи передбачення
банкрутства компанії
Статистичні
методи
• логістична
регресія
• дискримінантний
аналіз
• моделі
виживання
Методи штучного
інтелекту
• нейронні мережі
• SVM
• методи нечітких
множин
• Баєсові мережі
• дерева рішень
6. Переваги та недоліки різних
підходів
Статистичні
методи
Прості та легкі у
використанні
Вимагають
виконання певних
статистичних умов
Методи штучного
інтелекту
Не вимагають
жорстких
припущень
Погано піддаються
інтерпретації
7. Висновок
• Вибір методу або набору методів треба
робити виходячи з наявних даних та
бажаних характеристик фінальної
моделі для оцінки та прогнозування
фінансового-економічної безпеки
підприємства
