Построение модели прогнозирования банкротства для компаний химической отрасли

В данной статье исследуются модели прогнозирования банкротства российских компаний химической отрасли. Проблема банкротства является актуальной в настоящее время, поскольку она помогает оценить риски инвестиций и выявить слабые стороны компании. В этой работе будут проанализированы существующие модели прогнозирования банкротства, такие как Z-score Альтмана, Z-score Таффлера, модель Зайцевой и модель Лиса. Эти модели будут протестированы на нашем наборе данных, чтобы оценить их точность, найти ключевые показатели и построить новую модель. Помимо показателей из предыдущих исследований, будут представлены новые показатели. Набор данных будет собран из открытых источников и будет содержать финансовые отчеты российских акционерных обществ и компаний с ограниченной ответственностью, занимающихся производством химических веществ. Будут протестированы два способа построения новой модели - множественный дискриминантный анализ и логистическая регрессия. В результате этого исследования мы получим новую модель, которая будет обладать более высокой прогностической способностью, чем предыдущие, и поможет предсказать банкротство компаний в выбранной отрасли.