Целью данного исследования является определение основных финансовых показателей потенциального банкротства средних и крупных российских горнодобывающих и производственных компаний на основе методов машинного обучения, а также определение пороговых значений для этих показателей, позволяющих измерить степень риска корпоративного банкротства.
Методология: выборка включает данные о 3624 компаниях за период с 2013 по 2022 год и состоит из 32613 наблюдений за фирмами за год. На первом этапе исследования используется метод случайного леса для выявления наиболее значимых переменных, влияющих на риск банкротства компаний. На втором этапе исследования применяется метод дерева классификации для формулирования количественных критериев, определяющих степень риска банкротства компаний на основе ранее выявленных показателей.
Выводы: определены основные финансовые показатели риска банкротства российских компаний горнодобывающей и обрабатывающей промышленности. Наиболее значимыми показателями, влияющими на риск банкротства для всей выборки данных, являются показатели рентабельности (чистая прибыль/продажи, операционная прибыль/продажи от продаж) и объем оборотного капитала. Анализ промышленных подвыборок позволил нам определить пороговые значения этих показателей для моделей прогнозирования банкротства, апробированных на разных временных периодах.
Оригинальность и вклад: мы расширяем результаты предыдущих исследований по прогнозированию банкротства российских компаний, использующих методы машинного обучения, применяя эти методы к большой выборке российских производственных и горнодобывающих компаний за длительный период времени в 10 лет и проводя межотраслевое сравнение. Кроме того, в нашей статье эмпирически исследуется возможность прогнозирования банкротства российских предприятий с различным количеством лет до этого, т. е. одна, две, три и четыре года. Исследование показывает, что наиболее точные прогнозы делаются только в течение одного–двух лет, предшествующих событию банкротства.