uTender

B2B-Center

Фабрикант

ЗАО «Сбербанк-АСТ»

ЭП Центра реализации

Аукционы Сибири

Российский аукционный дом

СЭЛТИМ

Аукционный тендерный центр

МЭТС

«Системы ЭЛектронных Торгов»

«ЭТП ELECTRO-TORGI.RU»

RUSSIA OnLine

Балтийская ЭП

KARTOTEKA.RU

Сибирская ТП

Региональная ТП

«Property Trade»

ЭП «Вердиктъ»

Арбитат

МЕТА-ИНВЕСТ

Центр дистанционных торгов

АКОСТА info

Аукцион-центр

«ТЕНДЕР ГАРАНТ»

ЭТП «Профит»

ЭТП «Регион»

Единая торговая электронная площадка

Электронная площадка ЭСП

UralBidIn

Альфалот

ТендерСтандарт

Аукционы Дальнего Востока

ПТП-Центр (ВТБ)

Южная ЭТП

Уральская ЭТП

Объединенная Торговая Площадка

«Новые информационные сервисы»

Всероссийская ЭТП

Евразийская ТП

«Ru-Trade24»

Открытая ТП

Банкротство РТ

АИСТ

ЭТП «Пром-Консалтинг»

Сибирская ЭП

Систематорг

ЭТП «Заказ РФ»

ЭТП «Югра»

Имущественный комплекс на торгах по банкротству

Торговая площадка

ООО «Аукционы Федерации»

ОАО «ИК» МЕТА»

ООО «ЮТендер»

Общество с органиченной ответственностью «Электронная торговая площадка»

ООО «АРБИТАТ»

ООО «ТЕНДЕР ГАРАНТ»

Акционерное Общество «Объединенная Торговая Площадка»

Oбщество с ограниченной отвественностью «Тендерные технологии»

ООО «ОТС»

Общество с ограниченной ответственностью Электронная площадка «Вердиктъ»

ООО «Центр реализации»

ООО «УралБидИн»

Общество с ограниченной ответственностью «Сервис-Консалт»

ООО «Специализированная организация по проведению торгов – Южная Электронная Торговая Площадка»

ООО «Глория Сервис»

ЗАО «Уральская электронная торговая площадка»

АО «Вэллстон»

АО «АГЗРТ»

ООО «Поволжская торговая площадка»

Общество с ограниченной ответственностью «Перспектива»

ООО «ВЭТП

ООО «Аукционы Сибири»

ООО «Коммерсантъ КАРТОТЕКА»

ООО «Аукционы Дальнего Востока»

ООО «Сатурн»

ООО «Сирин»

Общество с ограниченной ответственностью «Аукционный тендерный центр»

Общество с ограниченной ответственностью «ИстКонсалтингГрупп»

ЗАО «Сбербанк-АСТ»

ООО «ПРОМ-Консалтинг»

Общество с ограниченной ответственностью «ОБЪЕДИНЕННЫЕ СИСТЕМЫ ТОРГОВ»

ООО «Электронные системы Поволжья»

ООО «РУССИА ОнЛайн»

Общество с ограниченной ответственность «Ру-Трейд»

Общество с ограниченной ответственностью «Сибирская торговая площадка»

ООО «МЭТС»

Акционерное общество «Российский аукционный дом»

ООО «Фабрикант.ру»

Акционерное общество «Центр дистанционных торгов»

Прогнозирование банкротства с помощью машинного обучения | Викрам Девата

Викрам Девата и Девашиш Дхиман

Экономический кризис 2008 года положил начало разговору об устойчивости рынка и инструментах, которые можно использовать для ее прогнозирования. Становится очевидной необходимость в более совершенных прогностических моделях, чтобы избежать таких разрушительных событий в будущем. Банкротство компаний и предприятий влияет на финансовый рынок по многим направлениям, и, следовательно, необходимость прогнозирования банкротства компаний путем мониторинга нескольких переменных приобретает дополнительное значение.Лучшее понимание банкротства и способность прогнозировать его влияние повлияют на прибыльность кредитных организаций по всему миру

Аналитик данных имеет множество вариантов классификации. Джордж Бокс, известный статистик, однажды заявил: « Все модели ошибочны, но некоторые полезны » (Википедия, Бесплатная энциклопедия, 2019). Имея это в виду, мы взяли на себя задачу создания различных алгоритмов машинного обучения с учителем, наряду со сравнительным анализом каждой модели, чтобы определить те, которые лучше подходят для прогнозирования экономического банкротства

Обзор аналитического процесса, который мы Ниже показано следующее:

О наборе данных

Набор данных, используемый для этого упражнения, представляет собой статус банкротства польских компаний за 5-летний период исследования, доступный для загрузки здесь: https: // goo.gl / e2Px2y. Он содержит 43405 наблюдений, распределенных по 5 подмножествам (по одному в год), с 64 финансовыми коэффициентами для каждого наблюдения. Некоторые компании обанкротились в течение исследуемого периода (обозначены цифрой «1»), а другие выжили (обозначены цифрой «0»). Сводная информация за каждый год периода исследования приводится ниже.

Показатели производительности

После надлежащего условного расчета и предварительной обработки данные разделяются на обучающие и тестовые наборы данных в соотношении 70:30. Классификаторы построены на обучающих данных, и их производительность измеряется с использованием матрицы путаницы для обучающих и тестовых наборов данных следующим образом:

, где TP = количество истинных положительных результатов,
TN = количество истинных отрицательных результатов,
FP = количество ложных срабатываний и
FN = количество ложных срабатываний.

Их можно использовать для вычисления следующих показателей:

Количество наблюдений, n = TN + FP + FN + TP
Количество ошибок = FP + FN
Ошибочная классификация (частота ошибок) = FP + FN / n
Чувствительность ( истинно положительный результат) = TP / FN + TP
ложный положительный результат = FP / TN + FP
Специфичность (истинно отрицательный) = TN / TN + FP
Точность = TP / FP + TP
Распространенность = FN + TP / n
Точность = TN + TP / n

Поскольку мы заинтересованы в классификации компаний как подлежащих банкротству (или нет), вышеуказанные коэффициенты можно интерпретировать следующим образом:

Ошибочная классификация (коэффициент ошибок): как часто классификатор ошибается?
Чувствительность (истинно положительный): когда компания фактически «банкрот», как часто классификатор правильно предсказывает результат?
Ложно-положительный результат: когда компания на самом деле «not_bankrupt», как часто классификатор дает сбой?
Специфичность (истинно отрицательное): Учитывая, что компания «не банкротится», как часто классификатор делает это правильно?
Точность: как часто классификатор предсказывает «банкротство»?
Распространенность: как часто в наборе данных встречается слово «банкротство»?
Точность: В целом, как часто классификатор верен?

Построение моделей

Для этого упражнения были построены разные алгоритмы машинного обучения с использованием R и Python.Видео-обзор работающего кода для каждого из них можно найти здесь: https://youtu.be/OWbuOza_Gao

Логистическая регрессия
Персептрон как классификатор
Глубинные классификаторы нейронной сети (с разным размером и глубиной)
Линейный дискриминант Фишера Анализ
Классификатор ближайших соседей K (с разными значениями k)
Наивный байесовский классификатор
Дерево решений (с разными порогами размера корзины)
Объединенные деревья решений
Случайный лес (с разными размерами дерева)
Повышение градиента
Машины опорных векторов (с разными ядер)

Некоторые алгоритмы были построены с разными инициализациями, и производительность каждого была задокументирована, чтобы найти лучшую инициализацию.Например, для K-ближайшего соседа были опробованы разные значения k в диапазоне от 1 до 19. Рабочие характеристики каждого из них показаны ниже с цветовой кодировкой от красного до зеленого, где красный означает «плохо», а зеленый — «хорошо»:

Мы видим, что с увеличением k частота ошибок (а также точность) уменьшается, а затем начинает уменьшаться. снова увеличиваться. Чувствительность увеличивается с увеличением k, а специфичность уменьшается с увеличением k.

Точно так же мы пробовали разное количество деревьев для случайного леса, в диапазоне от 50 до 500 с шагом 50:

Модель лучше всего работает с 200 деревьями.

Сравнение моделей

Мы составили сравнительную таблицу всех построенных нами моделей. Видно, что модели работают по-разному в зависимости от используемых гиперпараметров, а также от метрики, выбранной для измерения производительности. Обзор показателей данных обучения приведен ниже.

Обзор показателей в тестовых данных выглядит следующим образом:

Некоторые результаты

В наборе данных большое количество «0» (компании, которые не становятся банкротами) и очень мало «1» (компании, которые становятся банкротами).В результате большинство моделей дают высокую точность, но при прогнозировании «1» работают плохо. Поскольку задача состоит в прогнозировании банкротства, мы полагаем, что мы должны сосредоточиться на чувствительности (истинно положительном результате) как на соответствующей мере для сравнения моделей.

Мы обнаружили, что ансамблевые модели, такие как Gradient Boosting и Bagged Decision Trees, лучше всего работают с наборами данных для обучения и тестирования, превосходя даже алгоритмы нейронной сети. Они также обладают высокой скоростью вычислений, завершая обучение и набирая очки за пару минут.Модель, которая, как считается, работает хуже всего, — это модель Наивного Байеса, которая привела к большому количеству ошибок и низкому показателю чувствительности.

Следующие шаги

Следующим разумным шагом было бы исследовать, почему наивный байесовский алгоритм так плохо работает, а также различные модели Bagging и Boosting для дальнейшего улучшения производительности модели. Другой подход, который можно рассмотреть, заключается в запуске вышеуказанных моделей только на первых 30 основных компонентах, поскольку они, как видно, объясняют более 97% вариаций данных, как показано ниже.

Если вы все же опробуете эти модели на ПК, поделитесь с нами своими результатами! Вы можете найти нас в LinkedIn.

Ссылки

Маркхэм, К. (2014, 3 25). Простое руководство по терминологии матрицы путаницы . Получено 27 января 2019 г. из Data School: https://www.dataschool.io/simple-guide-to-confusion-matrix-terminology/

Géron, A. (2019, 11). Глава 1. Введение в искусственные нейронные сети . Получено 26 июня 2019 г. из Нейронных сетей и глубокого обучения: https: // www.oreilly.com/library/view/neural-networks-and/9781492037354/ch01.html

FlatIcon. (2019, 11). Пакеты месяца . Получено 2 июля 2019 г., из Flat Icon: https://www.flaticon.com

Неизвестно. (-, — -). Особенности алгоритма . Получено 2 июня 2019 г. из RStudio PUBS: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/4239_fcb292ade17648b097a9806fbe026e74.html

Yiwen Guo, A. L. (n.d.). Прогнозирование рейтинга и популярности ресторанов на основе набора данных Yelp. CS 229 ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЙ ПРОЕКТ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, Стэнфордский университет, факультет экономики.

Мацей Зимба, С. К. (2016). Ансамблевые деревья с генерацией синтетических признаков в приложении к прогнозированию банкротства. Вроцлавский университет науки и технологий, факультет компьютерных наук, департамент исследования операций, факультет компьютерных наук и менеджмента, Вроцлав.

Википедия, Бесплатная энциклопедия. (2019, 2 5). Все модели неправильные .(Т. Ф. Википедия, продюсер) Получено 27 июля 2019 г. из Википедии, Свободная энциклопедия: https://en.wikipedia.org/wiki/All_models_are_wrong

Глава 7 Требования о банкротстве | TotalBankruptcy.com

Узнайте, соответствуете ли вы требованиям о погашении долга в главе 7 о банкротстве.

Глава 7 доступно далеко не каждому. Это для людей, у которых не осталось средств после оплаты необходимых ежемесячных счетов. Чтобы определить, подходите ли вы к этой категории, вы должны пройти тест, называемый тестом нуждаемости. Если результаты показывают, что вы можете погасить часть или весь необеспеченный долг — например, остатки по кредитным картам, просроченные платежи за коммунальные услуги и медицинские счета, — вам придется подать заявление о банкротстве в соответствии с главой 13 и оплатить пятилетний план погашения.Если у вас мало что осталось, вы выполнили требования для подачи заявления о банкротстве в соответствии с главой 7.

Семейный доход

Сказать, что вы имеете право подать заявление о банкротстве в соответствии с главой 7, если вы «пройдете» проверку нуждаемости, немного ошибочно, потому что это двухчастный расчет. Первая часть проверки нуждаемости сравнивает доход вашей семьи со средним доходом для вашего штата. Если ваш результат ниже среднего для размера вашей семьи, значит, вы прошли, и вам не нужно заполнять вторую часть.Вы соответствуете требованиям главы 7.

Вы можете получить доступ к диаграмме среднего дохода на веб-сайте Министерства юстиции.

Соответствующие расходы

Еще не все потеряно, если доход вашей семьи выше среднего — у вас будет еще один шанс сдать экзамен. Вторая часть проверки нуждаемости позволяет вам вычесть разумные и необходимые расходы из дохода вашей семьи. Любая оставшаяся сумма — это ваш располагаемый доход. Если у вас недостаточно располагаемого дохода для выплаты в соответствии с планом выплаты банкротства согласно главе 13, вы соответствуете требованиям к доходу согласно главе 7 (подробнее см. Ниже).

Стандартные расходы

Стандартные расходы — это заранее определенные суммы, которые представляют собой средние национальные и региональные показатели. Вы найдете их на диаграммах, разработанных Налоговой службой. Целью стандартизованных значений является обеспечение того, чтобы заявитель, ведущий экстравагантный образ жизни, не смог воспользоваться преимуществами регистрации в главе 7. Вот несколько примеров:

• продукты питания и одежда
• товары для дома и личной гигиены
• здравоохранение
• некоторые жилищно-коммунальные услуги
• стандартные расходы по ипотеке или аренде (или фактический платеж по ипотеке, в зависимости от того, что больше) и
• транспортных расходов.

Фактические расходы

Вы также сможете использовать некоторые из ваших реальных расходов, в том числе:

Окончательное руководство по пониманию Кодекса несостоятельности и банкротства

Кодекс несостоятельности и банкротства был принят 11 мая 2016 года. Это было сделано для консолидации всех существующих законов, связанных с несостоятельностью в Индии, и упрощения процесс урегулирования неплатежеспособности.

[Несостоятельность — это неспособность физических или юридических лиц погасить свои долги. Банкротство — это не что иное, как юридическое объявление о несостоятельности. ]

Какая необходимость в Кодексе несостоятельности и банкротства в Индии?

В Индии не было единого закона, регулирующего несостоятельность и банкротство. Ликвидация юридических и физических лиц проводилась в соответствии с различными законами (всего около 12). Вот некоторые из них:

• Закон о несостоятельности президентских городов, 1909 г.
• Закон о провинциальной несостоятельности, 1920 г.
• Закон о промышленных компаниях, находящихся в состоянии заболевания как Закон Сарфаэси )
• Закон о компаниях 2013 г.
• Взыскание задолженности перед банками и финансовыми учреждениями Закон

Это привело к дублированию юрисдикции различных органов, таких как Высокий суд, Правовой совет компаний, Совет по промышленной и финансовой реконструкции (BIFR) и трибунал по взысканию долгов.

Это пересекающиеся юрисдикции и множество законов сделали процесс урегулирования несостоятельности очень громоздким в Индии.

Около 60 000 дел о банкротстве находятся на рассмотрении в судах Индии. По данным Всемирного банка, требуется в среднем 4,3 года, чтобы ликвидировать компанию в Индии. Начать бизнес легче, чем выйти из него.

Новый Кодекс о несостоятельности и банкротстве предусматривает сокращение срока до 1 года.

Кроме того, взыскание долга составляет всего 25.7 центов за доллар в Индии.

Новый кодекс призван помочь банкам и другим кредиторам своевременно и эффективно вернуть свои ссуды от компаний-банкротов.

Каковы основные черты Кодекса несостоятельности и банкротства?

• Кодекс о несостоятельности и банкротстве 2016 года является всеобъемлющим законом и распространяется на всех физических лиц, компании, товарищества с ограниченной ответственностью (ТОО) и партнерские фирмы.
• Судебным органом является Национальный суд по делам компаний (NCLT) для компаний и ТОО и Суд по взысканию долгов (DRT) для частных лиц и партнерских фирм.
• Процесс урегулирования несостоятельности может быть инициирован любым из заинтересованных лиц фирмы: фирмой / должниками / кредиторами / сотрудниками. [По состоянию на 1 декабря 2017 года в NCLT было подано более 1000 дел]
• Если судебный орган соглашается, назначается специалист по урегулированию несостоятельности или ИП. [Из 1000 поданных исков, 400 дел были приняты NCLT]
• Полномочия менеджмента и правления фирмы переданы комитету кредиторов (CoC).Они действуют через IP.
• ИП должна решить, реанимировать ли компанию (урегулирование несостоятельности) или ликвидировать (ликвидация).
• Если они решат возродиться, они должны найти кого-нибудь, кто готов купить фирму.
• Кредиторы также должны принять значительное сокращение долга. Уменьшение называется стрижкой.
• Приглашают заинтересованных лиц на покупку фирмы.
• Они выбирают сторону с наилучшим планом урегулирования несостоятельности, приемлемым для большинства кредиторов (75% в CoC), чтобы взять на себя управление фирмой.

Подводя итог вышесказанному, НЛ должна решить, проводить ли процесс урегулирования несостоятельности или ликвидацию. Они принимают решение о банкротстве, когда фирму можно сделать экономически жизнеспособной. Они находят для фирмы нового покупателя, чтобы позволить ей продолжить свою деятельность. Кредиторы соглашаются на стрижку.

Учтите, что стрижка лучше, чем ничего или минимальная сумма восстановления.

• Закон предписывает, что процесс урегулирования несостоятельности должен быть завершен в течение 180 дней.Если случай сложный, он может быть продлен на 90 дней. Если решение не будет принято в установленные сроки, фирма будет ликвидирована. [10 компаний достигли стадии ликвидации].

[Обновление : В ноябре 2017 года правительство приняло постановление о внесении изменений в Кодекс несостоятельности и банкротства. Он запрещал умышленным неплательщикам и людям, связанным с дефолтными фирмами (учредители и т. Д.), Участвовать в процессе банкротства. [Умышленные неплательщики — это люди, которые объявили дефолт, несмотря на их способность погасить ссуду.

Это означает, что учредители фирмы, нарушившей обязательства, не могут выкупить ее собственную фирму.

Это связано с моральным риском. Организатор может умышленно не выплачивать свои ссуды и довести компанию до банкротства, потому что он может предложить выкупить его компанию позже со скидкой (уменьшение суммы ссуды, подлежащей погашению).

Но есть опасения, что новая поправка может оказаться контрпродуктивной для кредиторов. Меньшее количество людей будет участвовать в процессе принятия решения о покупке компании. Это снизит конкуренцию, и IP, возможно, придется согласиться на меньшую цену.Это приведет к более серьезным «стрижкам» для кредиторов (банков и т. Д.).

Кроме того, дефолт может быть вызван действительными причинами, и промоутеры могут быть более опытными в управлении компанией, чем новый покупатель.

Правительство приняло еще одно постановление 23 мая. 2018 для усиления кодекса несостоятельности. Прочтите: Изменения в коде IBC ]

На заметку:

• Специалисты по банкротству (IP) будут членами профессиональных агентств по банкротству (IPA) , созданных в соответствии с Кодексом о банкротстве.IPA удостоверяют IP.
• Код также будет касаться трансграничной несостоятельности через двусторонние соглашения с другими странами.
• Информационные утилиты также были созданы для сбора, сопоставления и предоставления всей информации о должниках для создания базы данных о серийных неплательщиках.
• I Будет создан Совет по несостоятельности и банкротству для регулирования деятельности специалистов по несостоятельности, профессиональных агентств по несостоятельности и информационных компаний.

Каковы потенциальные преимущества Кодекса о несостоятельности и банкротстве?

Для того, чтобы свободная рыночная экономика работала эффективно, легкость выхода так же важна, как и легкость входа. Легкий выход обеспечивает выживание наиболее приспособленных на рынке и приводит к оптимальному распределению капитала.

Дополнительные преимущества кода:

• Он повысит рейтинг Индии в индексе легкости ведения бизнеса Всемирного банка. По степени урегулирования неплатежеспособности Индия занимает 136-е место среди 189 стран.Ожидается, что кодекс о банкротстве улучшит этот рейтинг. (Читайте: Индия поднялась на 100-е место в отчете по легкости ведения бизнеса)
• Это будет способствовать инвестициям и предпринимательству в экономике.
• Это поможет решить проблемы безнадежных долгов Индии. Банки смогут своевременно взыскать кредиты с обанкротившихся компаний. Кодекс может снизить вероятность другого случая, такого как Kingfisher в Индии.
• Своевременное санация компаний высвободит ресурсы банка и повысит доступность кредита в экономике.Другими словами, у него есть потенциал решить двойную проблему баланса Индии.

Что делать, если вы не прошли тест на средства банкротства по главе 7

Узнайте о своих возможностях, если вы не пройдете проверку на предмет банкротства по главе 7 с первой попытки.

Для того, чтобы претендовать на помощь в случае банкротства согласно Главе 7, вы должны пройти так называемый тест на нуждаемость. Тест на нуждаемость рассматривает ваши доходы и расходы, чтобы определить, можете ли вы выплатить определенную часть своей необеспеченной задолженности своим кредиторам. Если вы можете, то вы не имеете права на банкротство по главе 7.

Если вы хотите подать заявление о банкротстве, но не можете пройти проверку нуждаемости в соответствии с главой 7, вы можете рассмотреть:

• Проверка результатов вашего теста на средства, чтобы убедиться в отсутствии ошибок
• откладывает подачу документов, если это позволит вам пройти проверку нуждаемости, или
• подача заявления о банкротстве по главе 13.

Чтобы узнать больше о тесте на наличие средств, см. Наш тест на средства в тематической области главы 7.

Еще раз пересмотрите свои результаты испытаний средств

Проверка нуждаемости, вероятно, является самой сложной формой, которую должники должны заполнить при подаче заявления о банкротстве согласно Главе 7.Это означает, что ошибки — обычное дело. Если вы не прошли проверку нуждаемости при первом заполнении формы, просмотрите ее еще раз, чтобы убедиться, что вы не допустили ошибки.

Некоторые из наиболее распространенных ошибок, которые могут привести к сбою проверки средств, включают:

• завышая доход
• занижает или не учитывает вычеты, которые вы можете делать, и
• с использованием неправильного домашнего размера.

Проконсультируйтесь с местным адвокатом по делам о банкротстве.В некоторых случаях опытный адвокат может указать законные способы увеличения расходов или уменьшения дохода, чтобы вы могли пройти тест на нуждаемость.

Задержитесь с подачей заявления, если это поможет вам пройти проверку средств

При определении того, соответствуете ли вы критериям банкротства согласно главе 7, в тесте на наличие средств учитывается ваш средний доход за шесть месяцев, предшествующих дате подачи заявления. Это означает, что он может быть не самым точным отражением ваших текущих обстоятельств.

Если вы недавно получили сокращение заработной платы или иным образом испытали снижение дохода, простое ожидание в течение нескольких месяцев для подачи заявления может снизить ваш средний доход на тесте на получение средств, достаточный для того, чтобы автоматически квалифицировать вас для банкротства по главе 7.

Рассмотреть возможность подачи заявления о банкротстве по главе 13

Если вы не можете пройти тест на соответствие требованиям главы 7, рассмотрите возможность подачи заявления о банкротстве в соответствии с главой 13. В главе 13