Juhatuse liikmete ja firmade võrgu meetrikate mõju firmade pankrottide ennustamisel

Date

2014

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

Firma pankrott mõjutab erinevaid ettevõttega seotud huvigruppe, näiteks investoreid, võlausaldajad, konkurente, töötajad, ja seetõttu on pankroti ennustamise vastu tõsine majanduslik huvi. Kuigi seda probleemi on juba laialdaselt uuritud, on enamasti ennustuste tegemiseks kasutatud ettevõtete varasemaid finantsandmeid. Kuna majandusaasta aruanded koostatakse ja avalikustatakse alles peale majandusaasta lõppu, ei ole ennustused enam ajakohased. Samal ajal avalikustatakse juhatuse liikmete muudatused ilma erilise viivituseta. Antud töö uurib, kas juhatuse liikmete ja firmade graafi võrgumeetrikad mõjutavad ennustuste täpsust ning seeläbi muudaks ennustused ajakohasemaks. Töös tehtud eksperimentide tulemused näitavad, et võrgumeetrikad, eriti PageRank, degree ja eccentricity, suurendavad mudelite täpsust. Parimaks mudeliks osutus otsustuspuul põhinev random forests, mis suutis pankrotti klassifitseerida kuni üheksa kuud ette.
Corporate bankruptcy affects significantly a variety of stakeholders, such as investors, creditors, competitors, employees, and is therefore an event, in which there is a serious economic interest to predict it well ahead. Although this topic is widely studied, typically annual financial data is used to make predictions. However, due to significant delay in publication of such data, the predictions are often outdated. At the same time, changes in board membership of companies are made public with significantly shorter delay. This thesis investigates whether usage of network metrics of networks of board members and companies will positively impact accuracy and timeliness of bankruptcy prediction. More specifically, the thesis reveals that network metrics, especially PageRank, degree and eccentricity, indeed improve bankruptcy prediction models. Furthermore, by using random forest learning method and network metrics, the author was able to construct a classification model that was capable of predicting bankruptcy up to nine months in advance.

Description

Keywords

Citation