title: A Comparative Study between Logistic Regression and Artificial Neural Network Models for Bankruptcy Prediction on Companies Listed on Bombay Stock Exchange in the Indian Market
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Бережной Александр Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Bereznoj Aleksandr Vaceslavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мешрам Химаншу Хансрадж
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mesram Himansu Hansradz
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Никулин Егор Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Nikulin Egor Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:52:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:52:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 112144
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/47162
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью данного исследования является определение более эффективной модели между логистической регрессией и моделями искусственных нейронных сетей для прогнозирования банкротства в контексте публично зарегистрированных компаний на индийском рынке. Для достижения этой цели в исследовании проводится критический обзор литературы по предыдущим исследованиям, проведенным в области прогнозирования банкротства, в частности исследованиям, включающим логистическую регрессию и искусственные нейронные сети. Он ищет и изучает исследования, включающие применение этих двух конкретных методов моделирования в контексте индийского рынка. После выбора финансовых коэффициентов из предыдущих исследований банкротства и сбора соответствующих данных от компаний, перечисленных и исключенных из листинга BSE, финансовые данные были преобразованы, а модель логистической регрессии и модели ИНС были разработаны с использованием Python (и его библиотек: Scikit-Learn, TensorFlow, Keras). Результаты анализа данных сравнивались и интерпретировались для получения заключения. В этом исследовании делается вывод, что логистическая регрессия и искусственные нейронные сети могут быть использованы для разработки модели прогнозирования банкротства с использованием финансовых коэффициентов с приемлемой производительностью и точностью до двух лет и трех лет для ИНС до банкротства.  Обе разработанные модели показывают производительность в одинаковом диапазоне, однако для краткосрочного прогнозирования ИНС обеспечивает сравнительно лучшую общую производительность. Логистические регрессии демонстрируют потенциал для более длительных периодов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The purpose of this study is to determine the more effective model between logistic regression and artificial neural network models for bankruptcy prediction in the context of publicly listed companies in the Indian market. To attain this goal the study carries out critical literature review on prior studies conducted in the field of bankruptcy predictions, specifically studies involving logistic regressions and Artificial Neural networks. It searches and study research involving application of these two specific modelling techniques in context with the Indian market. After selecting financial ratios from prior bankruptcy studies and collecting respective data from companies listed and delisted from the BSE the financial data was transformed and logistic regression model and ANN models were developed using Python (and its libraries: Scikit-Learn, TensorFlow, Keras). The findings from the data analysis were compared and interpreted to achieve a conclusion. This study concludes that the logistic regression and Artificial neural networks can be used to develop bankruptcy prediction model using financial ratios with acceptable performance and accuracy up to two years and three years for ANN till bankruptcy.  Both the developed models show performance in similar range, however for short term predictions ANN delivers comparatively better overall performance. Logistic regressions show potential for longer or farther periods.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Банкротство
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Логистическая регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Искусственная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Исключение из списка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Язык программирования Python
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BSE
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Bankruptcy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Logistic Regressions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Artificial Neural Network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Delisting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Python Programming Language
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BSE
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: A Comparative Study between Logistic Regression and Artificial Neural Network Models for Bankruptcy Prediction on Companies Listed on Bombay Stock Exchange in the Indian Market
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Сравнительное исследование логистической регрессии и модели искусственной нейронной сети для прогнозирования банкротства компаний, зарегистрированных на Бомбейской фондовой бирже на индийском рынке
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: meshram_thesisfinal.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47162/2/meshram_thesisfinal.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,38 MB
resources.filename: reviewSV_ScientificAdvisor_reference_Meshram.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47162/3/reviewSV_ScientificAdvisor_reference_Meshram.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 25 kB