Лет двадцать уже строю модельки для финансовых прогнозов. Я не про акции, про финансовый анализ отчетности. Консультировал тут в родном университете и несколько обалдел. Братцы, да Вы чего?!
Итак, занятие по оценке финансового состояния. Практическое, не хухры-мухры. Хорошо сидите?
Студиозусам раздают плохо отксеренные балансы. После чего те на калькуляторах считают два десятка финансовых коэффициентов. И пишут это всё в тетрадку.
Нет, я не против, пощупать руками откуда что берётся, может и не плохо. Не на счётах, опять же, костяшки перекидывают. Но не до такой же степени!
Вопрос гораздо глубже. Откуда вообще этот коэффициентный анализ вырос. И есть ли ему место в современном финансовом анализе.
Да-да, я про чистую математику, прикладную статистику и модные нейросети. Казалось бы, причём тут работа Эдварда Альтмана от 1968 года?
Идея поделить одно на другое в отчётности, она из тех времён, когда на лавках первые итальянские менялы балансы сводили. Да-да, все в курсе, что по-итальянски лавку зовут банком. Да и на флоте, скамеечку ласково баночкой до сих пор кличут.
Особо в анализе тут не размахнуться. Какой-нибудь лакмусовый коэффициент, вроде текущей ликвидности, ещё смысл имеет.
Чего у тебя больше – условных денег, или условных долгов. Да и то, цифирки, если честно, сомнительные. А вот всё дальше - попытка построить примитивную модель, не имея для этого никакого математического аппарата.
Полвека назад уже шли несколько другим путём. Никто про это не писал, но явно кристаллизовалась идейка. Что по цифиркам в балансе можно сделать некий прогноз. Но никакой логикой это поднять невозможно.
Спойлер – учёные были совершенно правы. Хоть и не понимали почему. А ровно потому, что связь цифирок с балансом носит характер вероятностный. Бог любит большие батальоны. Теорема Чебышева и прочие выверты нашего любимого закона больших чисел.
То есть для конкретного завода надежный прогноз сделать нельзя. А вот для тысячи заводов некие средние закономерности, если повезёт, ловятся.
Итак, в 1968 году гражданин Альтман взял и накатил на 33 пары предприятий нейросетку. Компьютеров тогда у простых граждан не случалось даже в США. Потому нейросетка была на листочке бумажки.
Но это ровно нейросетка по всем приметам. Называлось, по умному, линейным дискриминантным анализом.
Грубо говоря, есть два множества: одни станут банкротами, другие нет. И есть некоторое число коэффициентов. Как бы координат в которых эти два многомерных облачка из предприятий обитают.
Задача для математики – не хитрая. Нужно построить ровно две функции. Грубо говоря – определить средние центры каждого из облаков.
А дальше дело техники. Меряем от предприятия до центра облака расстояние. Евклидову формулу даже в школе рассказывают, помните с квадратами? Даже если не помните, ничего хитрого.
Есть, конечно, всякие изыски, вроде расстояния Махаланобиса. Ох, он мне крови попил в финских диссертациях. Хорошо хоть, на английском.
Читаешь, читаешь, математика чистая. И тут бац – «Махаланобис хороший». Или наоборот, пишут, что Махаланобис не очень. Не сразу понял, что это за фрукт вообще.
Ну и вот, посчитали формулку, померяли до какого облачка наш заводик ближе. Вот Вам и прогноз. Чего с ним будет через пару лет. Чистая нейросетка, хоть и простенькая.
У Альтмана, понятно, модельки примитивные. Пять показателей, четыре. Ровно потому, что их ручками считать.
Надо сказать, что в двухтысячные Альтман большую научную работу написал. Что моделька древняя и замшелая. Но работает до сих пор вполне неплохо.
Так понятно. Там самые сильные зависимости: банкрот – не банкрот. И моделька, по сути, линейная. Тот самый закон больших чисел и устойчивости среднего в действии.
У него главная задача была – выбрать какие показатели в модель включать. А какие лишние. Ровно потому, что считать тяжело.
В задаче спрашивается – сейчас всё в компьютере. Что мешает взять не четыре координаты, а сорок четыре?
Например, в моей программе, чтобы дипломы и курсовые по финансовому анализу писать, таких показателей шестьдесят. Гораздо лучше получится.
Тогда облачка предприятий у нас жить будут в пространстве в шестьдесят измерений. Ничуть не сложнее древней модельки Альтмана.
А уж каким статистическим методом мы эти облачка друг от друга отделим – вопрос математического вкуса. Свёрточная нейросетка ничуть не хуже справится.
Так что нет, эпоха калькуляторов малость ушла. На входе максимальное число индикаторов быть должно. Считать всё должна программа на автомате. А выход, наоборот, должен аналитика к философским размышлениям подвигать. И тут придётся естественной нейросеткой пользоваться. В голове.