КриптоУлитка, а вот нейронка написала почему она выбрала такие веса. Тут нужно еще в ширь думать, какие ей данные скармливать для адекватных весов. 

В исходном анализе использовалась упрощённая весовая модель, где:

• Надёжность оценивалась по 4 ключевым аспектам (ликвидность, финансовая устойчивость, рентабельность, денежный поток), каждый с равным весом (~25%).

• Потенциал роста также зависел от 4 факторов (выручка, прибыль, инвестиции, долги) с равным распределением (~25%).

Причины такого подхода:

1. Баланс между разными рисками – чтобы ни один фактор не доминировал.

2. Универсальность – если нет данных о специфике бизнеса, равные веса дают нейтральную оценку.

3. Прозрачность – легче интерпретировать результаты.

Но! В реальности не все показатели одинаково важны для каждой компании.

Вес каждого коэффициента должен зависеть от:

• Отраслевых особенностей (например, для IT-стартапа важнее рост выручки, а для завода – ликвидность).

• Стадии развития компании (стартап vs зрелый бизнес).

• Кредитной политики (если компания зависит от займов, важнее долговая нагрузка).

Примеры корректировки весов:

Сценарий 1: Компания в кризисе (как в анализе)

→ В этом случае надёжность упадёт ещё сильнее (например, до -80%).

Сценарий 2: Растущий технологический стартап

→ Потенциал роста может стать выше (например, -20% вместо -40%).

Чтобы веса были объективными, можно использовать:

1. Статистический анализ

• Регрессионные модели – если есть данные по аналогичным компаниям, можно выявить, какие показатели сильнее влияют на выживаемость/рост.

• Корреляция с банкротством – например, коэффициент Альтмана учитывает веса для прогноза риска дефолта.

2. Экспертные оценки

• Отраслевые стандарты – например, в рознице важен коэффициент оборачиваемости, а в строительстве – долгосрочные обязательства.

• Опросы аналитиков – какие факторы они считают ключевыми.

3. Динамическое взвешивание

• Если компания резко увеличила долги, вес D/E можно повысить.

• Если сменился CEO с планом сокращения затрат, вес рентабельности растёт.

Допустим, анализируем производственную компанию с высокими долгами:

• Ликвидность → 35% (риск остановки производства).

• Долги → 35% (давят на cash flow).

• Рентабельность → 20% (нужна для обслуживания долга).

• Денежный поток → 10% (вторичен, если нет платежей).

Итоговая оценка надёжности:

0.35×(−90%)+0.35×(−80%)+0.2×(−70%)+0.1×(−60%)=∗∗−79%∗∗0.35×(−90%)+0.35×(−80%)+0.2×(−70%)+0.1×(−60%)=∗∗−79%∗∗

(вместо -70% при равных весах).

• Изначальные веса были равными для простоты, но в реальности их нужно адаптировать.

• Как изменить веса:

  • Для кризисных компаний – увеличить вес ликвидности и долгов.

  • Для растущих – сделать акцент на выручке и инвестициях.

  • Использовать статистику или экспертные оценки.

• Результат станет точнее, но сложнее в расчётах.

Рекомендация: Если у вас есть дополнительные данные (отрасль, стратегия компании), можно построить кастомную модель с индивидуальными весами.