Bankroto prognozavimas Lietuvos maitinimo paslaugų sektoriuje: tradicinių, mašininio mokymosi ir hibridinių modelių taikymas bei makroekonominių veiksnių įtaka

Santrauka

Straipsnyje analizuojamas bankroto prognozavimo modelių taikymas Lietuvos maitinimo paslaugų sektoriui, kuriam būdingas didelis ekonominis jautrumas ir aukšta bankroto rizika. Sprendžiama problema – tradicinių bankroto prognozavimo modelių nepakankamas tikslumas šio sektoriaus įmonių bankroto prognozavimui riboja jų efektyvų taikymą priimant verslo valdymo ir investicinius sprendimus. Tyrimo tikslas – įvertinti skirtingų bankroto prognozavimo modelių tipų tinkamumą Lietuvos maitinimo paslaugų sektoriaus įmonėms ir sukurti pažangiomis technologijomis pagrįstą hibridinį bankroto prognozavimo modelį, pritaikytą sektoriaus specifikai. Tyrimui taikyti Altman Z, Ohlson O, atraminių vektorių klasifikatoriaus (SVM) ir gradiento didinimo mašinų (GBM) modeliai, į pažangiuosius modelius integruojant ir makroekonominius rodiklius. Duomenų analizė atlikta su 96 Lietuvos maitinimo paslaugų įmonėmis, modelių veikimas vertintas naudojant AUC (ROC), F1, Brier ir kitus rodiklius. Tyrimo rezultatai parodė, kad sukurtas hibridinis modelis su makroekonominių veiksnių integracija pasiekė aukščiausią tikslumą (93,06 %) ir geriausią pusiausvyrą tarp jautrumo, preciziškumo bei kalibracijos, todėl gali būti laikomas efektyviu įrankiu praktiniam bankroto rizikos vertinimui maitinimo paslaugų sektoriuje.