Еволюція методів прогнозування фінансово-економічної безпеки підприємства
Розглянуто різні підходи до визначення фінансово-економічної безпеки в задачах економіко-математичного моделювання. Визначено, що найбільш поширеним підходом є прогнозування банкрутства компанії як задачі бінарної класифікації. Також проаналізовано та систематизовано статистичні методи та методи машинного навчання для прогнозування банкрутства компанії та визначено основні переваги і недоліки відповідних моделей.
В сучасному світі фінансово-економічну безпеку розглядають як складний об’єкт управління, що є одним з елементів підсистеми економічної безпеки підприємства. Існує багато різних трактувань та визначень поняття фінансово-економічної безпеки. Наприклад, багато дослідників визначають фінансово-економічну безпеку підприємства як певний якісний і кількісний стан суб’єкта господарювання, який можна описати збалансованим використанням фінансових інструментів, що забезпечує здатність реалізовувати свою місію і забезпечувати стабільний розвиток, витримуючи негативний вплив зовнішніх і внутрішніх дестабілізуючих факторів [1]. В той же час, більшість підходів до визначення дають загальну характеристику об’єкту, проте вони не можуть бути використанні для проведення моделювання та прогнозування через відсутність чітко формалізованих критеріїв та ознак.
Провівши аналіз відповідних наукових досліджень було виявлено, що саме для моделювання фінансово-економічної безпеки використовуються моделі прогнозування неспроможності компаній продовжувати проводити свою економічну діяльність та забезпечувати безперебійність роботи підприємства. Немає універсального загальноприйнятого визначення неспроможності проводити господарську діяльність, але частіше за все в якості відповідної події визначають банкрутство компанії. Альтернативною подією можуть бути ситуації дефолту або неплатоспроможності [2].
Починаючи з раннього емпіричного дослідження Альтмана [3], крах компанії часто розглядався як задача бінарної класифікації, таким чином щоб кожна вибірка містила набір компаній, які належать до попередньо визначеного класу (фірми, що зазнали банкротства або не збанкрутували). Таке визначення неспроможності компаній продовжувати власну економічну діяльність базується на стані фірми та має на меті забезпечити єдиний і формалізований критерій для розрізнення фірм, що можна віднести до різних груп для можливості моделювання. Таким чином, банкрутство є найбільш прийнятним відображенням неспроможності компаній продовжувати проводити свою економічну діяльність, оскільки воно пропонує об’єктивний критерій розрізнення з точки зору емпіричного дослідження, який можна використовувати для подальшого аналізу даних.
Визначивши правильну проблему та формалізувавши поняття фінансово-економічної безпеки, можна переходити до вибору моделі або методів передбачення фінансово-економічної безпеки через прогнозування можливості банкрутства компанії. В сучасному світі існує великий набір різноманітних інструментів для цього, які можна розділити на дві основні групи: статистичні методи та методи штучного інтелекту. Найбільш популярним статистичним методом для вирішення означеної проблеми була і залишається логістична регресія. Також дуже поширеними є дискримінантний аналіз, моделі виживання та пробіт моделі [4]. Як правило ці методи прості та легкі у використанні, забезпечують як ефективність, так і надійність, проте вимагають виконання певних статистичних умов. Друга група методів складається з найбільш сучасних методів, що виникли внаслідок значного прогресу обчислювальних та інформаційних технологій. До цієї групи можна віднести нейронні мережі, SVM, методи нечітких множин, Баєсові мережі та дерева рішень [4]. Ці методи не вимагають жорстких припущень, що робить їхні передбачення більш надійними, ніж у статистичних методів, але часто такі методи погано піддаються інтерпретації. Застосування нелінійних підходів також надає розширені можливості для моделювання на складних даних та більших наборах даних. В останні роки, все більше досліджень використовують не один метод, а застосовують поєднання різних методів або ансамблеві методи для підвищення точності прогнозування та подолання недоліків окремих методів.
Загалом, неможливо гарантувати перевагу будь-якого одного методу, оскільки всі методи прогнозування мають особливі характеристики, які роблять їх придатними для прогнозування банкрутства компанії при певних припущеннях та наборах даних. Тому вибір методу або набору методів треба робити виходячи з наявних даних та бажаних характеристик фінальної моделі для оцінки та прогнозування фінансового-економічної безпеки підприємства.
Література
- Потапюк І. Фінансово-економічна безпека як основа безпеки підприємства / І. Потапюк, С. Мазіленко, М. Прусова // Цифрова економіка та економічна безпека. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://doi.org/10.32782/dees.2-26.
- Veganzones D. Corporate failure prediction models in the twenty-first century: a review / D. Veganzones, E. Séverin // European Business Review. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://doi.org/10.1108/EBR-12-2018-0209.
- Altman E. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy / E.I. Altman // Journal of Finance. – 1968. – Режим доступу до ресурсу: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x.
- Shi Y. An overview of bankruptcy prediction models for corporate firms: A systematic literature review / Y. Shi, X. Li // Intangible Capital. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://doi.org/10.3926/ic.1354.