• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Designing an AI-Based Financial Advisor for Distressed Firms: A Decision Support Framework for Actionable and Accounting-Consistent Algorithmic Recourse
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
28 августа 2026 г.
МИЭМ ВШЭ и МИЭТ договорились о научном сотрудничестве
26 августа Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ) ВШЭ и Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ) подписали договор о сотрудничестве. Соглашение направлено на развитие совместных исследований в области физики, перспективного материаловедения и электроники, объединяющих экспериментальные и вычислительные подходы, выполнение совместных опытно-конструкторских работ, а также подготовку заявок на российские и международные научные гранты.
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Designing an AI-Based Financial Advisor for Distressed Firms: A Decision Support Framework for Actionable and Accounting-Consistent Algorithmic Recourse

IEEE Access. 2026. Vol. 14. P. 20084–20099.
Elizaveta Lashkevich, Зеленков Ю. А.
Научное направление: Компьютерные науки Экономика и менеджмент
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: системы поддержки принятия решенийbankruptcy predictiondecision support systemsфинансовые проблемыпредсказание банкротстваmulti-objective optimisationcounterfactual explanationsfirm financial failurealgorithmic recourseactionable AIалгоритмические рекомендацииконтрфактуальные объяснениядейственный ИИ
Похожие публикации
Либерализм и социализм в истории экономической мысли Италии: Луиджи Эйнауди и борьба за свободу торговли
Мельник Д. В., Вопросы теоретической экономики 2026 № 3 С. 65–82
Луиджи Эйнауди (1874–1961) был крупным экономистом, сделавшим теоретическим вклад в итальянскую школу государственных финансов, влиятельным профессором, ярким публицистом, видным государственным деятелем, занимавшим пост президента страны в 1948–1955 гг. и заложившим своей деятельностью на этом посту основы института президентства Итальянской республики. Следуя Маффео Панталеони, Эйнауди отрицал плодотворность деления экономической науки на школы, рассматривая её историю как ...
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование. Современные проблемы, приложения и проблемы истории. Материалы XXIV Международной конференции, посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова
Тула: Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого, 2025.
Сборник содержит материалы, представленные на XXIV Международной конференции «Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование: современные проблемы, приложения и проблемы истории», посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова. Материалы конференции будут полезны научным работникам, ...
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Применение методов кластеризации для формирования оптимального инвестиционного портфеля на российском фондовом рынке
Лысенок Н. И., Финансовый журнал 2026 Т. 18 № 4 С. 45–63
В статье анализируется применение методов кластеризации для формирования оптимального инвестиционного портфеля, который позволил бы инвестору достичь эффективного соотношения риска и доходности. Были рассмотрены три наиболее популярных вида кластеризации: K-Means, MeanShift и DBSCAN. Наибольшее внимание уделено методу DBSCAN, показаны его преимущества сравнительно с другими методами кластеризации в контексте обработки финансовых данных акций, подчеркнута его способность выявлять кластеры произвольной формы, ...
Добавлено: 27 августа 2026 г.
The Use of Outsourcing in Schools under Different Political Environments
Панова А. А., Ostrovnaya M., Demokratizatsiya: The Journal of Post-Soviet Democratization 2026 Vol. 34 No. 2 P. 199–226
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Механизмы привлечения новых клиентов на онлайн-платформы электронной коммерции в России
Шарко О. В., Шарко Е.Р., Маркетинг в России и за рубежом 2026 Т. 2 № 172 С. 71–79
В статье анализируется научное понимание поведения потребителей в сфере электронной коммерции, объединяя последние достижения в области цифрового маркетинга, динамики онлайн-платформ розничной торговли и эмпирических моделей взаимодействия с клиентами. Результаты исследования включают в себя детальное понимание механизмов, лежащих в основе лояльности клиентов, эмпирические данные о многомерных факторах, влияющих на предпочтения платформ, и методологические инновации, применимые к ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Документирование хозяйственных операций и ведение бухгалтерского учета активов организации
Кельдина Л. И., Ивашечкина Л. Г., Жаринов В. В. и др., М.: КноРус, 2023.
Материал излагается с учетом современных тенденций в организации и ведении бухгалтерского учета экономическими субъектами Российской Федерации. В каждом разделе содержится теоретический и практический материал, нормативная база, рисунки, схемы и таблицы. Теоретический материал представлен как в традиционном виде, так и в виде схем. Каждый раздел завершается контрольными вопросами, тестами и заданиями для самоконтроля. Приложения содержат иллюстративный материал: ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Characterizing the Scheduling Performance of 5G NR Base Stations Under Signaling and Data Traffic Constraints
Eduard Sopin, Назарьин А. И., Бегишев В. О. и др., IEEE Transactions on Vehicular Technology 2026 Vol. 75 No. 6 P. 10995–11007
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Генерация исходного кода с использованием больших языковых моделей: систематический обзор методологии Вайб-кодинг
Джонов А. Т., Авдошин С. М., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 8 С. 421–427
В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует ...
Добавлено: 25 августа 2026 г.
An adaptive image watermarking scheme using cooperation of HBA and RSA metaheuristics
Мельман А. С., Евсютин О. О., Journal of the Franklin Institute 2026 Vol. 363 No. 15 Article 109005
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Proceedings of the 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Italy, Bari, July 13–16, 2026)
IEEE, 2026.
Добавлено: 24 августа 2026 г.
VOLATILITY FORECASTING FROM ECONOMETRICS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A FOUR-STAGE REVIEW OF THE EVIDENCE PIPELINE FROM FORECAST ACCURACY TO PORTFOLIO PERFORMANCE
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Gender, performance, and prize money: a study of pay discrimination against female teams in eSports
Паршаков П. А., Humanities and Social Sciences Communications 2026 Vol. 13 No. 1 P. 1–7
Добавлено: 22 августа 2026 г.
Пересмотры ВВП: данные и оценка статистических свойств
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Экономический журнал Высшей школы экономики 2021 Т. 25 № 1 С. 65–101
В основе принятия своевременных экономико-политических решений и бизнес-планирования лежит мониторинг текущей ситуации и прогнозирование путей развития экономической активности, базу которых составляют официальные статистические оценки значений различных показателей. В этой связи переоценка данных и прогнозы, основанные на более ранних либо поздних оценках, потенциально могут повлечь за собой совершенно различные экономико-политические решения. Согласно официальной методике Росстата, публикуется ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2022 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2022 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2021 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - ноябрь 2020 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 1 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Повышение качества прогнозирования простейшими методами комбинирования отдельных прогнозов
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Прикладная эконометрика 2024 Т. 74 № 2 С. 78–103
Комбинирование прогнозов считается наиболее простым способом улучшения каче‑ ства прогнозирования по сравнению с индивидуальными моделями. В данной работе проверяются возможности простейших методов комбинирования, таких как простое среднее и оценки на основе среднеквадратической ошибки прогнозов предыдущих пери‑ одов, для улучшения качественных характеристик краткосрочных прогнозов пяти по‑ казателей цен на ресурсы (нефть и металлы). В основе работы ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Анализ качества методов корректировки и комбинирования прогнозов внешнеторговых показателей
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Вестник Евразийской науки 2025 Т. 17 № 6
В работе исследуются возможности использования простых процедур корректировки и объединения прогнозов. Мы оцениваем влияние применения этих процедур (методов простой корректировки, простых и регрессионных методов комбинирования) на качество прогнозов показателей российского экспорта во все страны и импорта из всех стран. В общей сложности мы использовали четыре метода корректировки, 9 методов простого комбинирования и семь регрессионных методов. ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Designing an AI-Based Financial Advisor for Distressed Firms: A Decision Support Framework for Actionable and Accounting-Consistent Algorithmic Recourse
Лашкевич Е. В., Zelenkov Y., IEEE Access 2025 Vol. 14 P. 20084–20099
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Повышение точности прогнозирования банкротств с использованием оценок Data Envelopment Analysis
Зеленков Ю. А., Бизнес-информатика 2025 Т. 19 № 3 С. 7–21
Большинство современных моделей прогнозирования банкротства базируется на финансовых коэффициентах, хотя их использование не поддерживается формальной теорией, а интерпретация проблематична. Одной из перспектив повышения качества прогностических моделей является изучение других измерений эффективности фирмы, таких как оценки Data Envelopment Analysis (анализ среды функционирования, DEA). Однако, при этом возникает проблема выбора оптимальной спецификации DEA, поскольку она влияет на ...
Добавлено: 6 октября 2025 г.
Counterfactual explanations based on synthetic data generation
Yuri A. Zelenkov, Elizaveta V. Lashkevich, Business Informatics 2024 Vol. 18 No. 3 P. 24–40
Добавлено: 13 октября 2024 г.
Требования к системе поддержки принятия решений о распределении преподавательской нагрузки
Марквирер В. Д., Карнаухова Е. А., В кн.: XI Научно-практическая конференция с международным участием «наука настоящего и будущего» для студентов, аспирантов и молодых ученых. Том 3. Сборник материалов конференцииТ. 3.: СПб.: Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2023. С. 106–111.
Добавлено: 24 июля 2023 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору