Прогнозирование вероятности банкротства организаций с применением no-code/low-code платформы для автоматизации ETL-процессов
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2025-52-4-851-860Ключевые слова:
банкротство, вероятность, технологии искусственного интеллекта, искусственные нейронные сети, модель, no-code/low-code платформыАннотация
В статье представлен вариант оценки вероятности банкротства организаций с использованием разработанной авторами нейросетевой модели, учитывающей финансовые и нефинансовые факторы банкротства, построенной с применением no-code/low-code платформы для автоматизации ETL-процессов. Результатом исследования является методический подход и инструментарий прогнозирования вероятности банкротства, применимый для оценки надежности обществ с ограниченной ответственностью. Предложенный подход и инструментарий характеризуются потенциальной универсальностью в области прогнозирования экономических показателей. Описанные результаты могут быть использованы в дальнейших исследованиях в области прогнозирования и планирования, а также для оценки эффективности управленческих решений.
Скачивания
Библиографические ссылки
Список источников
«Контур Фокус». Детальная проверка контрагентов // СКБ Контур. – URL: https://kontur.ru/lp/focus (дата обращения: 04.07.2025).
Метод BFGS или один из самых эффективных методов оптимизации // Habr. – URL: https://habr.com/ru/post/333356/ (дата обращения: 04.07.2025).
Официальный сайт Loginom // Loginom. – URL: https://loginom.ru/ (дата обращения: 21.08.2025).
Продукт: Loginom Аналитическая платформа // Tadviser. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Продукт:Loginom_Аналитическая_платформа?erid=LjN8KUa33 (дата обращения: 21.08.2025).
ФНС России вводит официальную оценку бизнеса с 2026 года: официальное сообщение // Федеральная налоговая служба. – URL: https://www.nalog.gov.ru/rn46/news/activities_fts/16530839/ (дата обращения: 31.08.2025).
Новая методика оценки бизнеса: как ФНС будет проверять юрлиц и ИП с 2026 года // ИнфоСтарт. – URL: https://infostart.ru/journal/news/uchet-nalogi-pravo/novaya-metodika-otsenki-biznesa-kak-fns-budet-proveryat-yurlits-i-ip-s-2026-goda_2455036/ (дата обращения: 31.08.2025).
Постановление Правительства РФ от 25.06.2003 № 367 «Об утверждении Правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа» // КонсультантПлюс. — URL: https://www.consultant.ru/-document/cons_doc_LAW_42901/ (дата обращения: 11.07.2025).
Приказ Минэкономразвития России от 14.03.2023 № 169 «Об утверждении Методики проведения анализа финансового состояния заинтересованного лица в целях установления угрозы возникновения признаков его несостоятельности (банкротства) в случае единовременной уплаты этим лицом налога, сбора, страхового взноса, пеней, штрафов, процентов» // КонсультантПлюс. – URL: https://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base= LAW&n=443624 (дата обращения: 11.07.2025).
Савицкая Г.В. Анализ финансово-хозяйственной деятельности: учебник. 7-е изд., перераб. и доп. Москва: Инфра-М, 2025, 286 с.
Bernard M. Artificial Intelligence in Practice: textbook. – Wiley, 2019. – 605 p.
Gordon L.V. Springate Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm: A Discriminant Analysis. – Burnaby: Simon Fraser University, 1978. – 164 p.
Pattanayak S. Pro Deep Learning with TensorFlow: A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python: textbook. – Apress, 2019. – 480 p.
Список литературы
Апатова Н.В., Попов В.Б. 2020. Прогнозирования банкротства предприятий с использованием искусственного интеллекта. Научный вестник: Финансы, банки, инвестиции, 2: 113–120.
Афанасьева Е.Ю., Примакова М.В., Сагдиллаева З.А. 2023. Прогнозирование вероятности банкротства в контексте антикризисного управления организациями. Вестник Полоцкого государственного университета. Серия D. Экономические и юридические науки, 3: 6–13. DOI: 10.52928/2070-1632-2023-65-3-6-13.
Когденко В.Г. 2025. Развитие экономического анализа: прогностическая аналитика, ESG-аналитика, анализ трансформационных процессов на мезо- и микроуровнях. Учет. Анализ. Аудит, 12(2): 14–28. DOI: 10.26794/2408-9303-2025-12-2-14-28.
Кочеткова В.В., Ефремова К.Д. 2017. Обзор методов кредитного скоринга. Juvenis scientia, 6: 22–25.
Петрова Е.В., Наговицына В.П. 2023. Диагностика вероятности банкротства: зарубежные и отечественные модели прогнозирования. Вектор экономики, 12(90). DOI: 10.51691/2500-3666_2023_12_3.
Altman E.I. 1968. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, 23(4): 589–609. DOI: 10.1111/j.1540-6261. 1968.tb00843. x.
Beaver W.H. 1966. Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4: 71–111. DOI: 10.2307/2490171.
Fulmer J.G., Moon J.E., Gavin T.A., Erwin M.J. 1984. A bankruptcy classification model for small firms. Journal of Commercial Bank Lending, 66(11): 25–37.
Mezhov S., Krayushkin M. 2022. Comparative Analysis of Methods of Forecasting the Consumer Price Index for Food Products (on the Example of the Altai Territory). Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT, 10(1): 119–124.
Taffler R.J. 1983. The Assessment of Company Solvency and Performance Using a Statistical Model. Accounting and Business Research, 13(52): 295–308. DOI: 10.1080/00014788.1983.9729767.
References
Apatova N.V., Popov V.B. 2020. Predicting bankruptcy of enterprises using artificial intelligence. Scientific Bulletin: Finance, Banks, Investments, 2: 113-120.
Afanasyeva E.Yu., Primakova M.V., Sagdillayeva Z.A. 2023. Forecasting the probability of bankruptcy in the context of crisis management of organizations. Bulletin of the Polotsk State University. Series D. Economic and Legal Sciences, 3: 6-13. DOI:10.52928/2070-1632-2023-65-3-6-13.
Kogdenko V.G. 2025. Development of economic analysis: predictive analytics, ESG analytics, analysis of transformation processes at the meso- and micro-levels. Accounting. Analysis. Audit, 12(2):14-28. DOI: 10.26794/2408-9303-2025-12-2-14-28.
Kochetkova V.V., Efremova K.D. 2017. An overview of credit scoring methods. Juvenis scientia, 6: 22–25.
Petrova E.V., Nagovitsyna V.P. 2023. Diagnosis of bankruptcy probability: foreign and domestic forecasting models. Vector of Economics, 12(90). DOI: 10.51691/2500-3666_2023_12_3.
Altman E.I. 1968. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, 23(4): 589–609. DOI: 10.1111/j.1540-6261. 1968.tb00843. x.
Beaver W.H. 1966. Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4: 71–111. DOI: 10.2307/2490171.
Fulmer J.G., Moon J.E., Gavin T.A., Erwin M.J. 1984. A bankruptcy classification model for small firms. Journal of Commercial Bank Lending, 66(11): 25–37.
Mezhov S., Krayushkin M. 2022. Comparative Analysis of Methods of Forecasting the Consumer Price Index for Food Products (on the Example of the Altai Territory). Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT, 10(1): 119–124.
Taffler R.J. 1983. The Assessment of Company Solvency and Performance Using a Statistical Model. Accounting and Business Research, 13(52): 295–308. DOI: 10.1080/00014788.1983.9729767.
Просмотров аннотации: 1
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2025 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
