Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе
Исторические корни
Пионерская работа Альтмана в этом направлении датируется 1968 годом (Altman, 1968). Используя метод линейного дискриминантного анализа он выявил пять наиболее значимых финансовых индикаторов, влияющих на предсказание банкротств:
- (Оборотные средства / Общий размер активов) - характеризует денежные активы фирмы, т.е. ее способность мобилизовать ресурсы для немедленной уплаты долгов.
- (Нераспределенная прибыль / Общий размер активов) - прибыль после уплаты налогов и выплат акционерам, которая остается в распоряжении корпорации, например, для реинвестирования, характеризует источник погашения долгов.
- (Прибыль до выплаты налогов и процентов по вкладам / Общий размер активов) - характеризует общую эффективность управления капиталом.
- (Рыночная капитализация / Общий размер долгов) - характеризует отношение собственного капитала к заемному, т.е. эффективный размер долга.
- (Объем продаж / Общий размер активов) - характеризует активность использования фирмой своих ресурсов.
В последующих работах разные авторы дополняли или видоизменяли список ключевых финансовых индикаторов по своему усмотрению. Наиболее общий подход, видимо, состоит в использовании в качестве входов логарифмов укрупненных статей балансов и отчетов о прибылях/убытках. Нейросеть в этом случае сама выберет наиболее значимые линейные комбинации входов, которым будут соответствовать наиболее значимые отношения различных статей в нужных пропорциях. Использование индикаторов, с другой стороны, помогает в интерпретации результатов нейро-моделирования если воспользоваться, например, техникой прореживания связей и извлечения правил, описанной в предыдущей лекции. Заметим, что использование описанных выше индикаторов лежит также в основе общепринятой методики рейтингования банков CAMEL.
