ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И СЕМАНТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА

Предсказание финансовой неустойчивости компании является дискуссионной темой в экономической литературе и остается таковой уже на протяжении многих лет. Авторами было предложено большое количество разнообразных финансовых показателей, оказывающих существенное влияние на вероятность банкротства компании. Однако часть информации о деятельности компании является скорее качественной, нежели количественной, и не отражается в финансовых показателях. Примером может служить качество корпоративного управления или степень раскрытия информации в открытых источниках. Поскольку годовая отчетность компании содержит существенные факты о текущей и будущей эффективности компании, необходимо учитывать ее в качестве источника нефинансовой информации. В данной работе представлена методология предсказания финансовой неустойчивости на основе применения семантического анализа корпоративной годовой отчетности и ансамбля искусственных нейронных сетей. Полученные результаты подтверждают значимость использования текстовой информации, содержащейся в годовой отчетности компании, для предсказания финансовой неустойчивости, а также демонстрируют повышение предсказательной способности модели.