title: Financial Indicators and the Probability of Insolvency for Non-Financial Companies
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Рогова Елена Моисеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Rogova Elena Moiseevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Анисимов Глеб Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Anisimov Gleb Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Даунинг Джеффри Дейл
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Dauning Dzeffri Dejl
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:58:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:58:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 078897
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43486
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Проведенный анализ финансовых индикаторов группы нефинаносовых организаций представляет собой дипломную работу, в которой рассматривается тема использования данных индикаторов для  оценки вероятности банкротства предприятия.
  Проведение такого анализа важно как для собственников и руководителей предприятий, так и для многих других лиц: кредиторов и инвесторов, поставщиков, налоговых органов,  для лиц, формирующих свой портфель акций и др.
  Целью этого исследования было выявление наиболее информативных для оценки вероятности банкротства финансовых индикаторов  для нефинансовых организаций (на примере группы производственных предприятий Ленинградской области), а также анализ возможностей использования искусственного интеллекта (машинного обучения) для выявления вероятности банкротства на основе рассчитанных финансовых индикаторов.
  Для достижения желаемых результатов в ходе работы была сформирована база данных финансовой (бухгалтерской ) отчетности группы крупных и средних производственных предприятий, расположенных в Санкт-Петербурге и Ленинградской области; в отношении половины предприятий, входящих в базу исследования, в 2022 году была открыта процедура банкротства, или которые в 2022 году были признаны банкротами. Далее на основании отчетности предприятий были рассчитаны финансовые индикаторы и Z(R)-счета различных моделей вероятности банкротства. Методом машинного обучения с использованием бустинговой модели и модели логистической регрессии был проведен анализ рассчитанных финансовых индикаторов с целью применения машинного обучения для оценки вероятности банкротства российских компаний на основании финансовых индикаторов.  
  По результатам проведенного исследования был сделан вывод о перспективности применения машинного обучения для оценки вероятности банкротства российских компаний для превентивного выявления вероятности банкротства хозяйствующих субъектов с целью его предотвращения; при этом установлена необходимость использования одновременно несколько моделей для определения вероятности банкротства.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The conducted analysis of financial indicators of non-financial organizations group is a diploma work, which deals with the topic of using these indicators to assess the probability of bankruptcy of the enterprise.
  Conducting such an analysis is important both for owners and managers of enterprises, as well as for many other parties: creditors and investors, suppliers, tax authorities, for those who form their stock portfolio, etc.
  The purpose of this research was to identify the most informative financial indicators for assessing the probability of bankruptcy for non-financial organizations (on the example of a group of manufacturing enterprises in the Leningrad region), as well as to analyze the possibilities of using artificial intelligence (machine learning) for identifying the probability of bankruptcy on the basis of calculated financial indicators.
  To achieve the desired results in the course of the work, a database of financial (accounting) statements of a group of large and medium manufacturing enterprises located in St. Petersburg and the Leningrad Region was formed; for half of the enterprises included in the research base, bankruptcy proceedings were opened in 2022, or were declared bankrupt in 2022. Next, financial indicators and Z(R)-calculations of various bankruptcy probability models were calculated on the basis of enterprise reports. Using the machine learning method with the use of the boosting model and the logistic regression model, the calculated financial indicators were analyzed in order to apply machine learning to assess the probability of bankruptcy of Russian companies on the basis of financial indicators.  
  According to the results of the study, it was concluded that the application of machine learning to assess the probability of bankruptcy of Russian companies for preventive detection of the probability of bankruptcy of business entities in order to prevent it; at the same time it was established the need to use several models simultaneously to determine the probability of bankruptcy.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Финансовые индикаторы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: банкротство
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценка вероятности банкротства
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Financial indicators
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bankruptcy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bankruptcy probability assessment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Financial Indicators and the Probability of Insolvency for Non-Financial Companies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Финансовые показатели и вероятность неплатежеспособности нефинансовых компаний
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Finance_indicators_and_data.xlsx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43486/2/Finance_indicators_and_data.xlsx
resources.format: Microsoft Excel XML
resources.description: Article
resources.size: 294,17 kB
resources.filename: Bachelor_thesis_Anisimov.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43486/3/Bachelor_thesis_Anisimov.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 1,03 MB
resources.filename: reviewSV_Review____Anisimov.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43486/4/reviewSV_Review____Anisimov.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 68,46 kB