Mudel aitab ennustada ettevõtete võimalikke makseraskuseid   ({{commentsTotal}})

Mudel võimaldab ette ennustada firma pankrotti.
Mudel võimaldab ette ennustada firma pankrotti. Autor/allikas: Adam Foster / Wikimedia Commons

Tartu ülikoolis kaitstud magistritöö põhjal valmis inforegister.ee-s ettevõtete andmebaasil mudel, mis lubab ennustada ettevõtte pankrotti kuni üheksa kuud ette. Ettevõtte võimalikku maksekäitumist prognoosiva riskiskoori koostamisel pole aga arvesse võetud majandusaasta aruandeid, kuna eesmärk pole hinnata finantsvõimekust, vaid riski, et ettevõtte võib lähimas tulevikus maksejõuetuse tõttu välja kuulutada pankroti. 

Kasutatava mudeli aluseks on erinevad andmekogud – juhatuse liikmete graafi meetrikad ehk võrgustikud, ettevõtte võlad ning teised organisatsiooni iseloomustavad andmed nagu näiteks firma vanus, deklaratsioonide ja aruannete esitamine. Mudeli väljatöötamisega tegeles oma magistritöö raames Taavi Ilves, kes otsis lahendusi muuhulgas andmekaevest ja masinõppest.

Ilvese töö teema väljapakkuja ning juhendaja oli Tartu ülikooli tarkvaratehnika vanemteadur Peep Küngas, kes nägi magistritööle ka praktilist väljundit ning nõnda otsustati teha koostööd Inforegistrit haldava ettevõttega Register OÜ. “Taaviga hakkasime teema kallal tööd tegema, andmed tulid Inforegistri poolelt. Ülikoolilt saime aga teavet erinevate andmekaevandusmeetodite kohta ja metoodilist abi samuti,” lausus Küngas.

Küngase sõnul vaadatakse riski väljaarvutamiseks erinevate kohustustega seotud andmekomplekte kuni 15 kuud tagasi. “Need on näiteks maksuvõlad, muud nõuded firmade vastu, esitamata deklaratsioonid ja majandusaasta aruanded. Vaatame ka laiemalt firma juhatuse liikmete võrgustikku ehk kohustusi, mida selle firmaga seotud inimesed on jätnud oma teiste firmade juures täitmata,” ütles Küngas.

 

Nõnda näeb välja ärivõrgustik. (Foto: Inforegister.ee)

Mudeli koostamisel olid aluseks Eesti ettevõtete juhatuse liikmete andmed alates 2002 a. jaanuarist kuni tänavu maini. Selleks võrreldi erinevad masinõppe meetodeid ja kasutati iga meetodi puhul kolme andmekogu – juhatuse liikmete graafi meetrikad, firma maksuvõlad ning iseloomustavad andmed. Skoori kaasjastatakse igapäevaselt, võttes arvesse ettevõttes toimunud muudatusi, näiteks juhatuse liikme vahetust, võlgnevuste teket ja üldisi suundumusi majanduses. Selle järgi saab tuvastada ettevõtted ja olukorrad, kus krediidi andmisel on soovituslik põhjalikum eel- ja järelkontroll ning konservatiivsem krediidipoliitika.

Register OÜ juhatuse liige Marie Rosina sõnul aitab taoline teave muuta äritegemise läbipaistvamaks, kuna sugugi harvad pole juhud, kus üks inimene registreerib ühe päeva jooksul enda nimele mitukümmend ettevõtet korraga. “Kui arvestada Eesti turgu, siis on siin iga-aastaselt mahakantavad summad ja nõuete mahud ikkagi tohutud. Ettevõtted on sellistes olukordades väga suures osas väga kibestunud ja riskiskoor on vajalik, et nad saaks ka tulevikus tegevust jätkata,” ütles Rosin.



ERR kasutab oma veebilehtedel http küpsiseid. Kasutame küpsiseid, et meelde jätta kasutajate eelistused meie sisu lehitsemisel ning kohandada ERRi veebilehti kasutaja huvidele vastavaks. Kolmandad osapooled, nagu sotsiaalmeedia veebilehed, võivad samuti lisada küpsiseid kasutaja brauserisse, kui meie lehtedele on manustatud sisu otse sotsiaalmeediast. Kui jätkate ilma oma lehitsemise seadeid muutmata, tähendab see, et nõustute kõikide ERRi internetilehekülgede küpsiste seadetega.
Hea lugeja, näeme et kasutate vanemat brauseri versiooni või vähelevinud brauserit.

Parema ja terviklikuma kasutajakogemuse tagamiseks soovitame alla laadida uusim versioon mõnest meie toetatud brauserist: