Цель данной работы – сравнение подходов к моделированию критического финансового положения средних и малых российских непубличных компаний разных отраслей с помощью финансовых и нефинансовых показателей в 2011–2012 гг.

Нами использованы методы прогнозирования: логит- и пробит-модели, линейный дискриминантный анализ, квадратичный дискриминантный ана­лиз, дискриминантный анализ смеси распределений, классификационное де­рево и алгоритм случайного леса.

В исходной выборке содержится около миллиона наблюдений из базы данных «Руслана», которые относятся к периоду 2011–2012 гг.

Вместо понятия банкротства мы используем понятие критического финансового положения, которое вынуждает компанию либо закрыться добровольно, либо быть ликвидированной по процедуре легального банкротства.

Исследуемые компании относятся к четырем отраслям: обрабатывающим производствам, операциям с недвижимостью, оптовой и розничной торговле и строительству. Сравнивая отрасли, мы приходим к нескольким важным выводам. С одной стороны, нужно строить отдельные модели для разных отраслей, поскольку разница между отраслями не может быть описана с помощью одного-двух дополнительных регрессоров в виде дамми-пере­менных.

С другой стороны, между отраслями много общего. Во-первых, сильно похожим между отраслями выходит ранжирование переменных по важности. Это, в частности, приводит к тому, что для всех четырех отраслей в качестве оптимального мы выбираем один и тот же набор регрессоров из рассматриваемых нами шести альтернатив. Вне зависимости от отрасли включение нефинансовых показателей улучшает прогнозную силу модели. Важными нефинансовыми переменными являются возраст компании и фе­деральный округ. Размер компании оказывает меньшее влияние, а организационная форма является самым слабым предиктором. Во-вторых, наилучшим алгоритмом стабильно оказывается случайный лес. Для всех отраслей у случайного леса показатель качества прогнозов (площадь под ROC-кривой) достигает примерно 3/4.