A method for structural synthesis of a neural network integrated with quasi-Bayesian regularization of a neural network dynamic bankruptcy model
Authors: Горбатков С.А. , Фархиева С.А. 
Published: July 2024

Объектом исследования являются процессы финансового менеджмента, в частности задачи прогноза стадий развивающегося банкротства корпораций-заемщиков и принятия решений по реструктуризации кредитной задолженности. Решение подобных задач важно также для оценки платежеспособности контрагентов в сделках, решения вопросов о незаконности банкротств, экономической безопасности и в других сферах экономики. Предмет исследования - разработка в условиях высокой неопределенности и зашумленности данных нейросетевой динамической модели банкротств с непрерывным временем, позволяющей диагностировать стадии развивающегося банкротства моделируемого объекта в любой момент времени (между «временными срезами» в данных), а также прогнозировать вероятность банкротства по времени вперед для заданного горизонта. Под неопределенностью понимается специфическая характеристика моделируемого класса динамических задач банкротств - неполнота и неопределенность в данных: в обучающей выборке во «временных срезах» ретроспективных данных, по которым обучается нейросетевая модель, обычно указываются только граничные значения вероятности банкротства ( ܲൌ0 либо ܲൌ1 ), т.е. отсутствует информация о Этанеопределенностьобусловленаюридическими . ሿ0;1ሾ винтервале промежуточныхзначениях причинами: пока корпорация не признана банкротом арбитражным судом, либо налоговыми органами, либо по собственному заявлению для нее ܲൌ0 , хотя объективные данные бухгалтерской отчетности могут показывать близость к банкротству. Имеет место также неопределенность, связанная с отсутствием априорной информации о законе распределения характеристики «вход-выход» ߮ሺݔԦ,ݕሻ , где ݔԦ - вектор входного сигнала; ݕ - скалярный выходной сигнал; ߮ሺ∙ሻ - плотность вероятности. Это существенно затрудняет использование традиционных подходов, основанных на минимизации функции среднего эмпирического риска. Цель работы состоит в разработке метода и алгоритмов создания динамических нейросетевых моделей банкротств, включая восстановление неполных данных (специфическое свойство моделей банкротств), сужение факторного пространства, регуляризацию модели и синтез структуры нейросети, позволяющих при непараметрической априорной неопределенности повысить прогностические свойства модели. По мнению авторов статьи, отсутствие упомянутых требований приближает нейросетевую модель к условиям практики. Результаты исследования. На базе общесистемных законов уменьшения энтропии при объединении в систему рационально взаимодействующих подсистем и закона временной инерции моделируемого экономического объекта разработан концептуальный базис (КБ) нейросетевого моделирования динамики банкротств. КБ служит методологической базой для предложенного оригинального нейросетевого логистического динамического метода (НЛДМ), который позволяет устранять отмеченную выше неполноту и неопределенность в обучающей выборке и оперировать с непрерывным временем в процедурах диагностики и прогноза стадий банкротства корпораций-заемщиков. Предложенный в статье НЛДМ, включая и ранее опубликованные монографии [1, 2] авторов статьи, отличается новым алгоритмом регуляризации модели, совмещенный со структурным синтезом нейросети. Количественно исследована адекватность динамической модели банкротств на реальных данных строительной отрасли. Вероятность правильной идентификации банкротств на тестовом множестве не хуже 90%. Исследована сходимость итерационных процедур в алгоритме НЛДМ. Особое внимание уделено также исследованию влияния интенсивности зашумления столбцов данных на прогностические свойства нейросетевой модели в специально построенном модельном примере.

The object of the research is the processes of financial management, in particular, the tasks of forecasting the stages of developing bankruptcy of corporate borrowers and making decisions on the restructuringof credit debt. Solving such problems is also important for assessing the solvency of counterparties in transactions, resolving issues about the illegality of bankruptcies, economic security, and other areas of the economy.The subject of the research is the development of a neural network dynamic bankruptcy model with continuous time under conditions of high uncertainty and noise of data, which allows diagnosing the stages of developing bankruptcy of the simulated object at any time (between "time slices" in the data), as well as predicting the probability of bankruptcy in time ahead for a given horizon. Uncertainty refers to a specific characteristic of the simulated class of dynamic bankruptcy problems - incompleteness and uncertainty in the data: in the training sample, only the boundary values of the probability of bankruptcy (P=0 or P=1) are usually specified in the" time slices " of retrospective data used for training the neural network model, i.e. there is no information about the intermediatevalues of P in the interval [0;1]. This uncertainty is due to legal reasons: until the Corporation is declared bankrupt by an arbitration court, or tax authorities, or on its own application for it, P=0, although objective accounting datamay show that it is close to bankruptcy. There is also an uncertainty associated with the lack of a priori information about the law of distribution of the input-output characteristic ߮ሺݔԦ,ݕሻ , where ݔԦ is the input signal vector; y is the scalar output signal; ߮ሺ∙ሻ is the probability density. This makes it much more difficult to use traditional ap-proaches based on minimizing the average empirical risk function. The aim of the work is to develop a methodand algorithms for creating dynamic neural network models of bankruptcy, including the recovery of incompletedata (a specific property of bankruptcy models), narrowing the factor space, regularization of the model and synthesis of the neural network structure, allowing for nonparametric a priori uncertainty to increase the predictiveproperties of the model. According to the authors, the absence of these requirements brings the neural network model closer to the conditions of practice. Research result. Based on the system-wide laws of entropy reduction when combining rationally interacting subsystems and the law of time inertia of the simulated economic object, aconceptual basis (CB) for neural network modeling of bankruptcy dynamics has been developed. CB serves as a methodological basis for the proposed original neural network logistics dynamic method (NLDM), which allows to eliminate the above-mentioned incompleteness and uncertainty in the training sample and operate with continuous time in the procedures for diagnosing and predicting the stages of bankruptcy of corporate borrowers. The NLDM proposed in the article, including previously published monographs [1, 2] by the authors of the article, isdistinguished by a new algorithm for regularization of the model, combined with the structural synthesis of theneural network. The adequacy of the dynamic bankruptcy model based on real data of the construction industry isquantitatively investigated. The probability of correct identification of bankruptcies on the test set is at least 90%.The convergence of iterative procedures in the NLDM algorithm is investigated. Special attention is also paid tothe study of the influence of the noise intensity of data columns on the predictive properties of a neural networkmodel in a specially constructed model example.