Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе
Предсказание рисков банкротств
Сначала приведем несколько цифр, иллюстрирующих "цену вопроса". Мировой рынок только межбанковских кредитов оценивается в $38 трлн. Это почти в два раза превышает мировой объем ценных бумаг. Естественно, что оценка риска невозврата кредитов имеет для банков первостепенное значение. (В случае страховки, этот риск, перекладывается на страховщика. Общий объем страховых премий в этой индустрии риска составляет $2.5 трлн.)
Количество банкротств в США на протяжении 80-х годов возрастало ежегодно примерно на 14%. В банковском секторе США число банкротств возросло с 50 в 1984 г. до 400 в 1991 г. Это, однако, составляет менее 3% от примерно 14000 действующих в США банков. В России же, например, только в 1996 г. лицензии были отозваны более чем у 10% из около 2000 зарегистрированных банков. Таким образом, предсказание банкротств, особенно в кризисных экономических условиях, является насущной задачей экономического анализа.
Если в проблеме рейтингования задачей нейросети было воспроизвести мнения экспертов о надежности корпорации, то нейросетевое предсказание банкротств основано на статистической обработке конкретных примеров банкротств. В такой постановке задача нейросети - самой стать экспертом, определяющим финансовую стабильность корпорации, основываясь исключительно на объективной информации - показателях финансовой отчетности. Обычно от нейросети требуется оценить вероятность банкротства через определенный промежуток времени (например, через год или через два года) по доступной на данный момент финансовой отчетности. В качестве входов используют финансовые индикаторы - отношения балансовых статей, наиболее полно отражающие определенные стороны финансового положения фирмы.
