• 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
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).
14 мая 2026 г.
«Физика - это то, на чем строится мир»
Стипендиат Фонда Владимира Потанина физик Нина Джанаева занимается исследованиями в области нанофотоники. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала о наноколодцах, научной интуиции и пользе физики для приготовления слоек с кремом франжипан.
13 мая 2026 г.
Исследователи Вышки - о бездомности, психологии смысла, курении и правах пациентов
В конце апреля в культурном центре Community состоялся третий полуфинал девятого сезона «Научных боев». Четыре исследователя пробирались через импровизированные джунгли социальных проблем, медицинских прав и психологических лабиринтов. У каждого было 10 минут, никаких презентаций — только реквизит, харизма и истории, от которых захватывало дух.

 

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. 2025. Vol. 14. P. 20084–20099.
Лашкевич Е. В., Zelenkov Y.
Язык: английский
DOI
Ключевые слова: bankruptcy predictionmulti-objective optimisationcounterfactual explanationsDecision Support Systemsfirm financial failurealgorithmic recourseactionable AI
Похожие публикации
Designing an AI-Based Financial Advisor for Distressed Firms: A Decision Support Framework for Actionable and Accounting-Consistent Algorithmic Recourse
Elizaveta Lashkevich, Зеленков Ю. А., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 20084–20099
Добавлено: 20 февраля 2026 г.
Artificial Intelligence and Environmental Decision Support Systems
Грибкова Д. Е., Milshina Y., , in: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring.: Springer, 2026. P. 231–252.
Добавлено: 12 января 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.
Bankruptcy factors at different stages of the lifecycle for Russian companies
Зеленков Ю. А., Федорова Е. А., Electronic Journal of Applied Statistical Analysis 2022 Vol. 15 No. 1 P. 187–210
Добавлено: 7 июня 2022 г.
Bankruptcy prediction on the base of the unbalanced data using multi-objective selection of classifiers
Зеленков Ю. А., Volodarskiy N., Expert Systems with Applications 2021 Vol. 185 Article 115559
Добавлено: 21 июля 2021 г.
Recycling Privileged Learning and Distribution Matching for Fairness
Квадрианто Н., Sharmanska V., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017).: Montreal: Curran Associates, 2017. P. 678–689.
Конференция Computer Science уровня A* по рейтингу CORE Equipping machine learning models with ethical and legal constraints is a serious issue; without this, the future of machine learning is at risk. This paper takes a step forward in this direction and focuses on ensuring machine learning models deliver fair decisions. In legal scholarships, the notion of ...
Добавлено: 13 ноября 2017 г.
Моделирование региональной эколого-экономической системы с механизмом государственного регулирования на примере Республики Армения
Акопов А. С., Бекларян А. Л., Бекларян Л. А. и др., Экономическая наука современной России 2016 Т. 72 № 1 С. 109–119
В статье рассматриваются актуальные вопросы моделирования эколого-экономической системы на примере Республики Армения (РА). Основываясь на методах агентного моделирования и системной динамики создана имитационная модель эколого-экономической системы, позволившая построить Экологическую карту РА. Важной целью предлагаемого подхода является поиск сценариев рациональной модернизации предприятий, являющихся основными источниками выбросов вредных веществ с одновременным определением эффективной стратегии государственного регулирования. Сформулирована ...
Добавлено: 19 мая 2016 г.
Bankruptcy visualization and prediction using neural networks: A study of U.S. commercial banks
Лопес И. Ф., Sanz I. P., Expert Systems with Applications 2015 Vol. 42 No. 6 P. 2857–2869
Добавлено: 10 декабря 2015 г.
Многокритериальная оптимизация эколого-экономической системы: на примере Республики Армения
Акопов А. С., Бекларян А. Л., В кн.: Устойчивость и процессы управления: Материалы III международной конференции (Санкт-Петербург, 5-9 октября 2015 г.).: СПб.: Издательский дом Федоровой Г.В., 2015. С. 401–403.
В статье рассматриваются актуальные вопросы моделирования эколого-экономической системы на примере Республики Армения (РА). Основываясь на методах агентного моделирования и системной динамики создана имитационная модель эколого-экономической системы, позволившая построить Экологическую карту РА. Важной целью предлагаемого подхода является поиск сценариев рациональной модернизации предприятий, являющихся основными источниками выбросов вредных веществ с одновременным определением эффективной стратегии государственного регулирования. Сформулирована ...
Добавлено: 14 октября 2015 г.
A Binary Model Versus Discriminant Analysis to Corporate Bankruptcies for Emerging Market
Neretina E., Pirogov N., Makeeva E., SSRN Working Papers 2012
The problem of the firm bankruptcy prediction was investigated by foreign researchers in the 1930s and it still remains relevant. Since publishing of the major Altman’s work (1968), based on multiple discriminant analysis, this methodological area has been considerably changed. Taking into consideration that new data have appeared in the course of time, companies’ average ...
Добавлено: 3 апреля 2015 г.
Применение нейронных сетей и семантического анализа для прогнозирования банкротства
Макеева Е. Ю., Аршавский И. В., Корпоративные финансы 2014 Т. 4 № 32 С. 130–141
Предсказание финансовой неустойчивости компании является дискуссионной темой в экономической литературе и остается таковой уже на протяжении многих лет. Авторами было предложено большое количество разнообразных финансовых показателей, оказывающих существенное влияние на вероятность банкротства компании. Однако часть информации о деятельности компании является скорее качественной, нежели количественной, и не отражается в финансовых показателях. Примером может служить качество корпоративного ...
Добавлено: 25 марта 2015 г.
Динамика прогнозной силы моделей банкротства для средних и малых российских компаний оптовой и розничной торговли
Демешев Б. Б., Тихонова А. С., Корпоративные финансы 2014 Т. 31 № 3 С. 4–22
Цель данной работы — изучение динамических особенностей линейных и нелинейных методов прогнозирования вероятности банкротства средних и малых российских непубличных компаний отрасли оптовой и розничной торговли. Моделирование учитывает финансовые и нефинансовые показатели до и после кризиса 2008—2009 гг. В работе используются два метода прогнозирования: логит-модели и алгоритм случайного леса. Моделирование вероятности банкротства средних и малых компаний ...
Добавлено: 22 ноября 2014 г.
Прогнозирование банкротства российских компаний: межотраслевое сравнение
Демешев Б. Б., Тихонова А. С., Экономический журнал Высшей школы экономики 2014 Т. 18 № 3 С. 359–386
Цель данной работы — сравнение подходов к моделированию критического финансового положения средних и малых российских непубличных компаний разных отраслей с помощью финансовых и нефинансовых показателей в 2011 – 2012 годах. Используемые методы прогнозирования: логит- и пробит-модели, линейный дискриминантный анализ, квадратичный дискриминантный анализ, дискриминантный анализ смеси распределений, классификационное дерево и алгоритм случайного леса. В исходной выборке содержится около ...
Добавлено: 22 ноября 2014 г.
Прогнозирование банкротства российских компаний: межотраслевое сравнение.
Тихонова А. С., Демешев Б. Б., / Высшая школа экономики. Серия WP2 "Количественный анализ в экономике". 2014. № 4.
Цель данной работы – сравнение подходов к моделированию критического финансового положения средних и малых российских непубличных компаний разных отраслей с помощью финансовых и нефинансовых показателей в 2011–2012 гг. Используемые методы прогнозирования: логит- и пробит-модели, линейный дискриминантный анализ, квадратичный дискриминантный анализ, дискриминантный анализ смеси распределений, классификационное дерево и алгоритм случайного леса. В исходной выборке содержится около ...
Добавлено: 22 сентября 2014 г.
Parallel genetic algorithm with fading selection
Акопов А. С., International Journal of Computer Applications in Technology 2014 Vol. 49 No. 3/4 P. 325–331
Добавлено: 6 июня 2014 г.
A Binary Model versus Discriminant Analysis Relating to Corporate Bankruptcies: The Case of Russian Construction Industry
Neretina Ekaterina, Neretina E., Journal of Accounting, Finance and Economics 2013 Vol. 3 No. 1 P. 65–76
The last market crash of 2008-2009 showed that the construction sphere is one of the most fragile subject to the crisis effect. The destructive effect of this crash resulted in substantial decrease in mortgage lending, price index, capital investment, and in growth of the cost level. As the construction industry remains strategically important, the eruption ...
Добавлено: 5 сентября 2013 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору