Методы кластеризации показателей при финансовой оценке взаимосвязанных контрагентов
В статье на примере 50 однотипных контрагентов рассматриваются основные подходы к кластеризации схожих данных, характеризующих хозяйственную деятельность этих субъектов. Сравнение проводится между базовыми алгоритмами кластеризации с использованием евклидова расстояния и типовым агломеративным алгоритмом на основе расстояния Махаланобиса, который учитывает ковариационные оценки элементов из приведенного набора. Исследуется последовательное применение разных типов алгоритмов в отношении компаний, а также изменение зависимости при применении различных аналитических процедур. По итогам анализа делаются выводы о преимуществах и недостатках методов, отмечается целесообразность последовательного применения алгоритмов различного типа для выявления скрытых причин, которые оказывают влияние на деятельность юридических лиц и не являются очевидными при проведении стандартного финансового анализа работы предприятия.
