SlideShare a Scribd company logo
Индекс должной
осмотрительности
| 2015
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Чем полезен индекс должной осмотрительности?
ИДО - эффективный инструмент экспресс-диагностики контрагентов
Применение ИДО соответствует критериям должной
осмотрительности, рекомендованным ФНС
ИДО – важный элемент анализа кредитных рисков
Внедрение ИДО позволяет выявить неблагонадежные компании с
целью адекватно рассчитывать среднеотраслевые коэффициенты и
другие аналитические показатели
Формирование адекватного информационного обеспечения для
использования в построении финансовых моделей
Индекс должной осмотрительности – скоринговая модель, позволяющая
оценить вероятность того, что та или иная компания является однодневкой,
«брошенным активом», создана в качестве «транзакционной единицы».
Новое в Индексе должной осмотрительности
Выявление новых схем использования недобросовестных
юридических лиц (фальшивые справки 2-НДФЛ).
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Расширились методы моделирования - использование
логистической регрессии, деревьев классификации и
регрессии (CART) и нечеткой логики.
1
Улучшились статистические характеристики полученной
модели.
2
Изменилось факторное пространство. Добавились
новые факторы – позиция компании в судебном процессе,
участие в закупках и другие.
3
4
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Группы гарантированной благонадежности доля
Компании, сдающие отчетность в соответствии с МСФО 0,012%
Системообразующие компании 0,004%
Стратегические предприятия 0,003%
Российские компании-эмитенты 0,053%
Члены Российского союза промышленников и
предпринимателей
0,007%
Базовая выборка, с чего мы начали
При формировании выборки для расчета индекса за основу были взяты данные из
базы данных СПАРК - более 8 миллионов компаний (включая ликвидированные).
Из них:
Выработка критериев неблагонадежности
 Исследованность проблемы
неблагонадежности компаний в
России низкая
 Экспертные оценки критериев
неблагонадежности между собой
не перекликаются
 Зарубежный опыт неприменим (на
Западе под неблагонадежностью
компании понимается, главным
образом, фальсификация
отчетности)
 Набор доступных параметров для
моделирования ограничен
Ясные критерии отнесения
компании к
«неблагонадежным»
отсутствуют
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Зарубежные аналоги модели
№ Авторы Страна Год Алгоритм модели Факторы
1 Loebbecke, Eining & Willingham США 1988 Общий вид (наличие фактора) 36 инд-ов в 3 кат-ях
2 Bell, Szykowny, Willingham США 1991 Каскадная логистическая регрессия Анкетирование
3 Altman et al Италия 1994 Дискриминантный анализ и нейросетевое моделирование 8
4 Fanning, Cogger & Srivastava США 1995 Логистическая регрессия и нейросетевое моделирование 20
5 Hansen, McDonald, Messier, Bell США 1996 EGB2 (Логит и Пробит модели) н/д
6 Green & Choi США 1997 Нейросетевая модель 8
7 Beneish США 1999 Пробит-модель 12
8 Fanning & Cogger США 1998 Нейросетевая модель 8
9 Bell & Carcello США 2000 Логистическая регрессия 7
10 Feroz, Kwon, Pastena & Park США 2000 Логистическая регрессия и нейросетевая модель 7
11 Hwang & Lin США 2003 Интегрированная система: нейросети, нечеткая логика 8
12 Tufan et al Турция 2003 Кластеризация по группам, основанная на нечеткой логике 3 кластера
13 Estévez et al Чили 2005 Нейросетевое моделирование и нечеткая логика 8
14 Patricia Dechow США 2007 Логистическая регрессия 7,9,11
15 Hernandez & Groot Голландия 2007 Логистическая регрессия 5
16 Bay, Yen, Yang Китай 2008 CART 24
17 Lou, Wang Тайвань 2009 Логистическая регрессия 14
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
 Эмитенты, раскрывающие отчетность
 Клиенты Интерфакса
 Участники рейтинга «СПАРК-2000»
 Члены Российского Союза
Промышленников и Предпринимателей
 Компании-участники проекта «Мониторинг
платежей
 Другие источники
Была произведена выборка благонадежных
компаний из базы данных СПАРК:
Компании, представленные в
выборке неблагонадежных,
ликвидированы налоговым
органом в 2009-2013 гг.
Какие компании мы выбрали в качестве благонадежных?
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Какие показатели мы выбрали для расчета?
Всего использовано несколько десятков различных факторов.
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Впервые нами был проведено ex-post тестирование индекса, то есть, на основе
информации, поступившей в 2013 - 2014 годы была проверена адекватность
индекса, на основе данных, которых не было на момент его составления,
определена его predictive power.
По результатам тестирования более 90% компаний, выявленных налоговым
органом, как недобросовестные в 2014 году имели индекс >70, а среди, компаний
подтвердивших свою добросовестность более 90 % имели индекс <40.
ROC-кривая для построенных моделей,
демонстрирует их высокую
статистическую значимость.
Тестирование модели
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Распределение значений индекса при ex-post тестировании
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Использование ИДО для оценки риска
Значение
индекса
Уровень риска Рекомендации
1 - 40 Низкий риск
41 - 70 Средний риск
Рекомендуется сбор
дополнительной
информации
71 - 99 Высокий риск
Сбор дополнительной
информации обязателен
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Развитие Индекса должной осмотрительности
Показатели ИДО 2011/2102 ИДО 2013 ИДО 2014 ИДО 2015
Выборка 2 000 вручную отобранных
компаний (по 1 000
благонадежных и
неблагонадежных)
236 044
автоматизировано
отобранных компаний
(208 684 –
неблагонадежных,
27 360 –
благонадежных)
Около 170 000
недобросовестных и около 30
000 добросовестных компаний
(полуавтоматический отбор)
134 516
недобросовестных и
около 304 486
добросовестных
компаний
(полуавтоматический
отбор)
Факторы 9 (4 для компаний без
финансовой отчетности)
20 (10 для компаний без
финансовой
отчетности)
Сократилось использование
финансовых факторов,
добавились новые –
существенные факты,
отрасль, регион
Около 40 факторов,
включая новые
Модель Декомпозиция трех моделей
(CART, Логистическая
регрессия, Гибридная
нейронечеткая сеть)
Логистическая
нейросеть на 61 или
100 нейронах
Логистическая регрессия Декомпозиция трех
моделей (CART,
Логистическая
регрессия, нечеткая
логика)
Точность 88%-81% 95%-93% 97%-95% 98%-97%
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Какие дополнительные возможности использования индекса?
Улучшение модели в связи с повышением качества
информации привело к возможности выявлять наиболее
значимые факторы и проводить анализ чувствительности.
Учет новых факторов позволяет выявлять новые схемы
использования недобросовестных юридических лиц.
В совокупности с новым финансовым анализом,
Индексом финансового риска (ИФР) и Индексом платежной
дисциплины (ИПД) можно проводить комплексный анализ
компании
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
Портрет компании в СПАРКе
Показатель Категория Результат
Индекс должной
осмотрительности
Добросовестность
Комплексный
анализ
компании
Финансовый анализ Структура, тренды, деловая
активность, рентабельность,
ликвидность,
платежеспособность
Индекс финансового
риска
Вероятность банкротства
Платежная дисциплина Выполнение обязательств
Связи Преемственность
Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
ИДО не применим к следующим видам юридических лиц
1. Бюджетные учреждения
2. Общественные и религиозные организации: приходы храмов, СОРОО, МОНОО
3. Автономные некоммерческие организации
4. Товарищества собственников жилья
5. Садоводческие, огороднические или дачные некоммерческие товарищества
6. Некоммерческие партнерства: НП, ДНП, СРО
7. Прочие некоммерческие организации: казачьи общества, коллегии адвокатов
8. Экстерриториальные организации
9. Органы общественной самодеятельности
10. Общественные движения
11. Ассоциации и союзы
12. Унитарные предприятия
 по телефону: +7 (495) 787-43-43
 по E-mail: sales@interfax.ru
 web: www.spark-interfax.ru
Страничка СПАРКа в социальных сетях:
http://www.facebook.com/SparkInterfax
http://spark-interfax.livejournal.com/
Мы всегда рады ответить на Ваши вопросы, свяжитесь с нами:

More Related Content

Similar to Russia fraud score 2015

Machine Learning for Recruitment
Machine Learning for RecruitmentMachine Learning for Recruitment
Machine Learning for Recruitment
Den Reymer
 
РИФ 2016, Предикативная аналитика
РИФ 2016, Предикативная аналитикаРИФ 2016, Предикативная аналитика
РИФ 2016, Предикативная аналитика
Тарасов Константин
 
мунерман спарк 2014
мунерман спарк 2014мунерман спарк 2014
мунерман спарк 2014Ilya Munerman
 
Профессия бухгалтер - есть ли будущее?
Профессия бухгалтер - есть ли будущее?Профессия бухгалтер - есть ли будущее?
Профессия бухгалтер - есть ли будущее?
Maksim Panfilov
 
Метрики клиентского сервиса NPS, CSI, TLR, FCR, TRI*M ЦСИ Enter
Метрики клиентского сервиса NPS, CSI, TLR, FCR, TRI*M ЦСИ Enter Метрики клиентского сервиса NPS, CSI, TLR, FCR, TRI*M ЦСИ Enter
Метрики клиентского сервиса NPS, CSI, TLR, FCR, TRI*M ЦСИ Enter
Retail & Strategy
 
Russia scorings 2015
Russia scorings 2015Russia scorings 2015
Russia scorings 2015
Ilya Munerman
 
Commercial strategy
Commercial strategyCommercial strategy
Commercial strategy
Marat Abdullin
 
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасности
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасностиСуперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасности
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасности
Agency of Industrial Marketing
 
Все про HR аналитику. Еще больше на сайте https://pritula.academy/analytics
Все про HR аналитику. Еще больше на сайте https://pritula.academy/analyticsВсе про HR аналитику. Еще больше на сайте https://pritula.academy/analytics
Все про HR аналитику. Еще больше на сайте https://pritula.academy/analytics
Mike Pritula
 
HR_Scoring_CleverDATA
HR_Scoring_CleverDATAHR_Scoring_CleverDATA
HR_Scoring_CleverDATA
CleverDATA
 
Отборное с РИФ 2014: тренды, кейсы, советы
Отборное с РИФ 2014: тренды, кейсы, советыОтборное с РИФ 2014: тренды, кейсы, советы
Отборное с РИФ 2014: тренды, кейсы, советы
Нетология
 
Информация для роста: особенности проверок контрагентов из КНР
Информация для роста: особенности проверок контрагентов из КНРИнформация для роста: особенности проверок контрагентов из КНР
Информация для роста: особенности проверок контрагентов из КНР
Olga Rink
 
8p 2017 / Константин червяков / 7 самых распространенных ошибок при работе с ...
8p 2017 / Константин червяков / 7 самых распространенных ошибок при работе с ...8p 2017 / Константин червяков / 7 самых распространенных ошибок при работе с ...
8p 2017 / Константин червяков / 7 самых распространенных ошибок при работе с ...
Ringostat
 
Конкурентная разведка _ Алексей Шевчук _ businessresearch.by
Конкурентная разведка _ Алексей Шевчук _ businessresearch.byКонкурентная разведка _ Алексей Шевчук _ businessresearch.by
Конкурентная разведка _ Алексей Шевчук _ businessresearch.by
HRPR Camp - Самое технологичное событие в HR
 
Клиентский сервис Enter - ЦСИ
Клиентский сервис Enter -  ЦСИКлиентский сервис Enter -  ЦСИ
Клиентский сервис Enter - ЦСИ
Efim Aldoukhov
 
Netmind buzzware monitoring
Netmind buzzware monitoringNetmind buzzware monitoring
Netmind buzzware monitoringAnna Rokina
 
AlgoMost presentation
AlgoMost presentationAlgoMost presentation
AlgoMost presentation
AlgoMost
 
AlgoMost: about
AlgoMost: aboutAlgoMost: about
AlgoMost: about
Alina Sobolevskaya
 
Хитрые таргетинги для коммерческих спецпроектов
Хитрые таргетинги для коммерческих спецпроектовХитрые таргетинги для коммерческих спецпроектов
Хитрые таргетинги для коммерческих спецпроектов
Mediaprojects Mail.Ru Group
 
Как избежать ошибок, которые приводят к неточности маркетинговых данных
Как избежать ошибок, которые приводят к неточности маркетинговых данныхКак избежать ошибок, которые приводят к неточности маркетинговых данных
Как избежать ошибок, которые приводят к неточности маркетинговых данных
Маркетинг-аналитика с OWOX BI
 

Similar to Russia fraud score 2015 (20)

Machine Learning for Recruitment
Machine Learning for RecruitmentMachine Learning for Recruitment
Machine Learning for Recruitment
 
РИФ 2016, Предикативная аналитика
РИФ 2016, Предикативная аналитикаРИФ 2016, Предикативная аналитика
РИФ 2016, Предикативная аналитика
 
мунерман спарк 2014
мунерман спарк 2014мунерман спарк 2014
мунерман спарк 2014
 
Профессия бухгалтер - есть ли будущее?
Профессия бухгалтер - есть ли будущее?Профессия бухгалтер - есть ли будущее?
Профессия бухгалтер - есть ли будущее?
 
Метрики клиентского сервиса NPS, CSI, TLR, FCR, TRI*M ЦСИ Enter
Метрики клиентского сервиса NPS, CSI, TLR, FCR, TRI*M ЦСИ Enter Метрики клиентского сервиса NPS, CSI, TLR, FCR, TRI*M ЦСИ Enter
Метрики клиентского сервиса NPS, CSI, TLR, FCR, TRI*M ЦСИ Enter
 
Russia scorings 2015
Russia scorings 2015Russia scorings 2015
Russia scorings 2015
 
Commercial strategy
Commercial strategyCommercial strategy
Commercial strategy
 
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасности
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасностиСуперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасности
Суперпредложение по украинскому рынку охранных услуг и безопасности
 
Все про HR аналитику. Еще больше на сайте https://pritula.academy/analytics
Все про HR аналитику. Еще больше на сайте https://pritula.academy/analyticsВсе про HR аналитику. Еще больше на сайте https://pritula.academy/analytics
Все про HR аналитику. Еще больше на сайте https://pritula.academy/analytics
 
HR_Scoring_CleverDATA
HR_Scoring_CleverDATAHR_Scoring_CleverDATA
HR_Scoring_CleverDATA
 
Отборное с РИФ 2014: тренды, кейсы, советы
Отборное с РИФ 2014: тренды, кейсы, советыОтборное с РИФ 2014: тренды, кейсы, советы
Отборное с РИФ 2014: тренды, кейсы, советы
 
Информация для роста: особенности проверок контрагентов из КНР
Информация для роста: особенности проверок контрагентов из КНРИнформация для роста: особенности проверок контрагентов из КНР
Информация для роста: особенности проверок контрагентов из КНР
 
8p 2017 / Константин червяков / 7 самых распространенных ошибок при работе с ...
8p 2017 / Константин червяков / 7 самых распространенных ошибок при работе с ...8p 2017 / Константин червяков / 7 самых распространенных ошибок при работе с ...
8p 2017 / Константин червяков / 7 самых распространенных ошибок при работе с ...
 
Конкурентная разведка _ Алексей Шевчук _ businessresearch.by
Конкурентная разведка _ Алексей Шевчук _ businessresearch.byКонкурентная разведка _ Алексей Шевчук _ businessresearch.by
Конкурентная разведка _ Алексей Шевчук _ businessresearch.by
 
Клиентский сервис Enter - ЦСИ
Клиентский сервис Enter -  ЦСИКлиентский сервис Enter -  ЦСИ
Клиентский сервис Enter - ЦСИ
 
Netmind buzzware monitoring
Netmind buzzware monitoringNetmind buzzware monitoring
Netmind buzzware monitoring
 
AlgoMost presentation
AlgoMost presentationAlgoMost presentation
AlgoMost presentation
 
AlgoMost: about
AlgoMost: aboutAlgoMost: about
AlgoMost: about
 
Хитрые таргетинги для коммерческих спецпроектов
Хитрые таргетинги для коммерческих спецпроектовХитрые таргетинги для коммерческих спецпроектов
Хитрые таргетинги для коммерческих спецпроектов
 
Как избежать ошибок, которые приводят к неточности маркетинговых данных
Как избежать ошибок, которые приводят к неточности маркетинговых данныхКак избежать ошибок, которые приводят к неточности маркетинговых данных
Как избежать ошибок, которые приводят к неточности маркетинговых данных
 

More from Ilya Munerman

Lectures course_2015
Lectures course_2015Lectures course_2015
Lectures course_2015
Ilya Munerman
 
2014 rics munerman_18.09
2014 rics munerman_18.092014 rics munerman_18.09
2014 rics munerman_18.09
Ilya Munerman
 
презентация курс лекций_2013
презентация курс лекций_2013презентация курс лекций_2013
презентация курс лекций_2013Ilya Munerman
 
презентация мунерман
презентация мунерманпрезентация мунерман
презентация мунерманIlya Munerman
 
презентация курс лекций_2012
презентация курс лекций_2012презентация курс лекций_2012
презентация курс лекций_2012Ilya Munerman
 

More from Ilya Munerman (6)

Lectures course_2015
Lectures course_2015Lectures course_2015
Lectures course_2015
 
2014 rics munerman_18.09
2014 rics munerman_18.092014 rics munerman_18.09
2014 rics munerman_18.09
 
презентация курс лекций_2013
презентация курс лекций_2013презентация курс лекций_2013
презентация курс лекций_2013
 
презентация мунерман
презентация мунерманпрезентация мунерман
презентация мунерман
 
Ivm booklet v_cover
Ivm booklet v_coverIvm booklet v_cover
Ivm booklet v_cover
 
презентация курс лекций_2012
презентация курс лекций_2012презентация курс лекций_2012
презентация курс лекций_2012
 

Russia fraud score 2015

  • 1. Индекс должной осмотрительности | 2015 Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
  • 2. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru Чем полезен индекс должной осмотрительности? ИДО - эффективный инструмент экспресс-диагностики контрагентов Применение ИДО соответствует критериям должной осмотрительности, рекомендованным ФНС ИДО – важный элемент анализа кредитных рисков Внедрение ИДО позволяет выявить неблагонадежные компании с целью адекватно рассчитывать среднеотраслевые коэффициенты и другие аналитические показатели Формирование адекватного информационного обеспечения для использования в построении финансовых моделей Индекс должной осмотрительности – скоринговая модель, позволяющая оценить вероятность того, что та или иная компания является однодневкой, «брошенным активом», создана в качестве «транзакционной единицы».
  • 3. Новое в Индексе должной осмотрительности Выявление новых схем использования недобросовестных юридических лиц (фальшивые справки 2-НДФЛ). Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru Расширились методы моделирования - использование логистической регрессии, деревьев классификации и регрессии (CART) и нечеткой логики. 1 Улучшились статистические характеристики полученной модели. 2 Изменилось факторное пространство. Добавились новые факторы – позиция компании в судебном процессе, участие в закупках и другие. 3 4
  • 4. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru Группы гарантированной благонадежности доля Компании, сдающие отчетность в соответствии с МСФО 0,012% Системообразующие компании 0,004% Стратегические предприятия 0,003% Российские компании-эмитенты 0,053% Члены Российского союза промышленников и предпринимателей 0,007% Базовая выборка, с чего мы начали При формировании выборки для расчета индекса за основу были взяты данные из базы данных СПАРК - более 8 миллионов компаний (включая ликвидированные). Из них:
  • 5. Выработка критериев неблагонадежности  Исследованность проблемы неблагонадежности компаний в России низкая  Экспертные оценки критериев неблагонадежности между собой не перекликаются  Зарубежный опыт неприменим (на Западе под неблагонадежностью компании понимается, главным образом, фальсификация отчетности)  Набор доступных параметров для моделирования ограничен Ясные критерии отнесения компании к «неблагонадежным» отсутствуют Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru
  • 6. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru Зарубежные аналоги модели № Авторы Страна Год Алгоритм модели Факторы 1 Loebbecke, Eining & Willingham США 1988 Общий вид (наличие фактора) 36 инд-ов в 3 кат-ях 2 Bell, Szykowny, Willingham США 1991 Каскадная логистическая регрессия Анкетирование 3 Altman et al Италия 1994 Дискриминантный анализ и нейросетевое моделирование 8 4 Fanning, Cogger & Srivastava США 1995 Логистическая регрессия и нейросетевое моделирование 20 5 Hansen, McDonald, Messier, Bell США 1996 EGB2 (Логит и Пробит модели) н/д 6 Green & Choi США 1997 Нейросетевая модель 8 7 Beneish США 1999 Пробит-модель 12 8 Fanning & Cogger США 1998 Нейросетевая модель 8 9 Bell & Carcello США 2000 Логистическая регрессия 7 10 Feroz, Kwon, Pastena & Park США 2000 Логистическая регрессия и нейросетевая модель 7 11 Hwang & Lin США 2003 Интегрированная система: нейросети, нечеткая логика 8 12 Tufan et al Турция 2003 Кластеризация по группам, основанная на нечеткой логике 3 кластера 13 Estévez et al Чили 2005 Нейросетевое моделирование и нечеткая логика 8 14 Patricia Dechow США 2007 Логистическая регрессия 7,9,11 15 Hernandez & Groot Голландия 2007 Логистическая регрессия 5 16 Bay, Yen, Yang Китай 2008 CART 24 17 Lou, Wang Тайвань 2009 Логистическая регрессия 14
  • 7. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru  Эмитенты, раскрывающие отчетность  Клиенты Интерфакса  Участники рейтинга «СПАРК-2000»  Члены Российского Союза Промышленников и Предпринимателей  Компании-участники проекта «Мониторинг платежей  Другие источники Была произведена выборка благонадежных компаний из базы данных СПАРК: Компании, представленные в выборке неблагонадежных, ликвидированы налоговым органом в 2009-2013 гг. Какие компании мы выбрали в качестве благонадежных?
  • 8. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru Какие показатели мы выбрали для расчета? Всего использовано несколько десятков различных факторов.
  • 9. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru Впервые нами был проведено ex-post тестирование индекса, то есть, на основе информации, поступившей в 2013 - 2014 годы была проверена адекватность индекса, на основе данных, которых не было на момент его составления, определена его predictive power. По результатам тестирования более 90% компаний, выявленных налоговым органом, как недобросовестные в 2014 году имели индекс >70, а среди, компаний подтвердивших свою добросовестность более 90 % имели индекс <40. ROC-кривая для построенных моделей, демонстрирует их высокую статистическую значимость. Тестирование модели
  • 10. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru Распределение значений индекса при ex-post тестировании
  • 11. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru Использование ИДО для оценки риска Значение индекса Уровень риска Рекомендации 1 - 40 Низкий риск 41 - 70 Средний риск Рекомендуется сбор дополнительной информации 71 - 99 Высокий риск Сбор дополнительной информации обязателен
  • 12. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru Развитие Индекса должной осмотрительности Показатели ИДО 2011/2102 ИДО 2013 ИДО 2014 ИДО 2015 Выборка 2 000 вручную отобранных компаний (по 1 000 благонадежных и неблагонадежных) 236 044 автоматизировано отобранных компаний (208 684 – неблагонадежных, 27 360 – благонадежных) Около 170 000 недобросовестных и около 30 000 добросовестных компаний (полуавтоматический отбор) 134 516 недобросовестных и около 304 486 добросовестных компаний (полуавтоматический отбор) Факторы 9 (4 для компаний без финансовой отчетности) 20 (10 для компаний без финансовой отчетности) Сократилось использование финансовых факторов, добавились новые – существенные факты, отрасль, регион Около 40 факторов, включая новые Модель Декомпозиция трех моделей (CART, Логистическая регрессия, Гибридная нейронечеткая сеть) Логистическая нейросеть на 61 или 100 нейронах Логистическая регрессия Декомпозиция трех моделей (CART, Логистическая регрессия, нечеткая логика) Точность 88%-81% 95%-93% 97%-95% 98%-97%
  • 13. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru Какие дополнительные возможности использования индекса? Улучшение модели в связи с повышением качества информации привело к возможности выявлять наиболее значимые факторы и проводить анализ чувствительности. Учет новых факторов позволяет выявлять новые схемы использования недобросовестных юридических лиц. В совокупности с новым финансовым анализом, Индексом финансового риска (ИФР) и Индексом платежной дисциплины (ИПД) можно проводить комплексный анализ компании
  • 14. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru Портрет компании в СПАРКе Показатель Категория Результат Индекс должной осмотрительности Добросовестность Комплексный анализ компании Финансовый анализ Структура, тренды, деловая активность, рентабельность, ликвидность, платежеспособность Индекс финансового риска Вероятность банкротства Платежная дисциплина Выполнение обязательств Связи Преемственность
  • 15. Тел.: +7 (495) 787-43-43  E-mail: Sales@interfax.ru ИДО не применим к следующим видам юридических лиц 1. Бюджетные учреждения 2. Общественные и религиозные организации: приходы храмов, СОРОО, МОНОО 3. Автономные некоммерческие организации 4. Товарищества собственников жилья 5. Садоводческие, огороднические или дачные некоммерческие товарищества 6. Некоммерческие партнерства: НП, ДНП, СРО 7. Прочие некоммерческие организации: казачьи общества, коллегии адвокатов 8. Экстерриториальные организации 9. Органы общественной самодеятельности 10. Общественные движения 11. Ассоциации и союзы 12. Унитарные предприятия
  • 16.  по телефону: +7 (495) 787-43-43  по E-mail: sales@interfax.ru  web: www.spark-interfax.ru Страничка СПАРКа в социальных сетях: http://www.facebook.com/SparkInterfax http://spark-interfax.livejournal.com/ Мы всегда рады ответить на Ваши вопросы, свяжитесь с нами:

Editor's Notes

  1. И другие?