В сборнике представлены научные публикации, посвященные вопросам развития экономической науки и права. В материалах сборника приведены результаты теоретических и прикладных изысканий представителей научного и образовательного сообщества в данной области. Предназначен для широкого круга читателей. Издание может быть полезно научным сотрудникам, преподавателям, студентам, аспирантам и всем, кто интересуется проблемами и перспективами социально-экономического развития и права России и зарубежья. Ответственность за приведенные в исследовании экономические данные несут авторы. Статьи представлены в авторской редакции.
This article explores the application of rule-based machine learning, specifically decision trees, for predicting corporate bankruptcy within a hierarchical framework. Using a dataset from the Taiwan Economic Journal (1999–2009), the study evaluates the economic performance indicators that critically influence financial distress. The decision tree model achieved an error rate of 1.6%, outperforming neural networks (2.67%) and Kohonen maps (2.98%). The most significant factors identified include Persistent EPS (22.4%), Working Capital to Equity ratio (20.1%), and Pretax Income to Capital (15.5%). The results provide a transparent, scalable tool for investors and creditors to mitigate financial risks.
В статье исследуется применение машинного обучения на основе правил, в частности деревьев решений, для прогнозирования корпоративного банкротства в рамках иерархической модели. На основе набора данных из Taiwan Economic Journal (1999–2009 гг.) в исследовании оцениваются показатели экономической эффективности, критически влияющие на финансовую несостоятельность. Модель дерева решений достигла уровня ошибки 1,6%, превзойдя нейронные сети (2,67%) и карты Кохонена (2,98%). Наиболее значимыми выявленными факторами стали: устойчивая прибыль на акцию (Persistent EPS) (22,4%), коэффициент отношения оборотного капитала к собственному капиталу (Working Capital to Equity ratio) (20,1%) и отношение прибыли до налогообложения к капиталу (Pretax Income to Capital) (15,5%). Полученные результаты предоставляют прозрачный и масштабируемый инструмент для инвесторов и кредиторов с целью минимизации финансовых рисков.