Заболоцкая Виктория Викторовна

В итоговом отчете представлены результаты разработки новых методов диагностики финансового состояния и прогнозирования социально-экономического развития малого и среднего предпринимательства Краснодарского края с применением искусственного интеллекта. Для Краснодарского края с использованием эконометрического и нейросетевого моделирования была проведена оценка эффективности государственной региональной (с учетом федеральных средств) финансовой поддержки МСП по целевым показателям подпрограммы «Государственная поддержка МСП и стимулирование инновационной деятельности в Краснодарском крае» за период 1999-2020 гг. Были построены регрессионные модели и нейронная сеть, которые показали, что на рост занятости и количество МСП в расчете на 1 тыс. чел. населения оказывают существенное влияние объемы региональной финансовой поддержки и факторы внешней среды (экономические санкции, волатильность обменного курса рубля и инфляция). С использованием моделей и нейронной сети были построены прогнозы роста занятости и количества МСП в Краснодарском крае до 2024-2025 гг. Результаты моделирования свидетельствуют о том, что плановые значения целевого показателя (количество субъектов МСП на 1 тыс. чел. населения) будут достигнуты к 2025 г. даже в условиях негативного воздействия экономических санкций и инфляции, а плановый показатель - рост занятости, к 2024 г. будет достигнут лишь на 52 %. Впервые предложены методологические подходы для осуществления экспресс- и углублённой диагностики финансового состояния и прогнозирования социально-экономического развития субъектов МСП Краснодарского края. Эти методологические подходы были апробированы на примере 400 (микро-, малых и средних) предприятий Краснодарского края, применяющих различные системы налогообложения за период 2009-2017 гг. Оригинальность методологических подходов для осуществления диагностики финансового состояния и прогнозирования социально-экономического развития субъектов МСП региона заключается в следующим: - в учете региональной специфики и отраслевой принадлежностей развития МСП Краснодарского края; - разработке «самообучаемого» гибридного инструментария интеллектуального анализа, совмещающего в себе возможности применения преимуществ систем искусственного интеллекта (методов нейронных сетей, опорных векторов и нечетких продукционных систем), а также методов экономического, многомерного статистического анализа и экспертной (балльно-рейтинговой) оценки; - возможности проведения экспресс- и углубленной диагностики и прогнозирования финансово-экономического состояния, уровня кредитоспособности и вероятности банкротства субъектов МСП; - возможности построения среднесрочного прогноза вероятности наступления несостоятельности (банкротства) с учетом воздействия выделенных факторов внешней макро- и мезо экономической среды