Predicting High-Growth Firms in Kazakhstan with Machine Learning Methods

Yelzhas Kadyr; Azat Aituar; Saule Kemelbayeva

doi:10.52123/1994-2370-2022-668

Машиналық оқыту әдістерімен Қазақстандағы жоғары өсетін фирмаларды болжау

Авторлар

Yelzhas Kadyr M. Narikbayev KAZGUU University
Azat Aituar M. Narikbayev KAZGUU University
Saule Kemelbayeva M. Narikbayev KAZGUU University

DOI:

https://doi.org/10.52123/1994-2370-2022-668

Кілт сөздер:

high-growth firms, prediction, forecasting, machine learning, Kazakhstan

Аңдатпа

Мақалада танымал машиналық оқыту әдістерінің Қазақстандағы жылдам дамып келе жатқан кәсіпорындарды болжау тиімділігі қарастырылады және 2012–2018 жылдарға арналған панельдік деректер жиынтығы талданады. Сонымен қатар, жылдам дамып келе жатқан кәсіпорындарды болжау үшин талдауға енгізілген 50 айнымалылардың ең маңыздылары қарастырылды. Нәтижелерді болжау үшін қолданылатын классификаторлар үйрететін және өткен мәндерді пайдаланатын болжамды дизайн әзірленді. Классификаторлардың болжамды тиімділігін бағалау үшін сынақ үлгісі пайдаланылды. Нәтижелер ең тиімді классификатор қисық астындағы ауданды 0,8746-ға ұлғайтатынын көрсетеді. Маңыздылығы тұрғысынан кәсіпорындардың бұрынғы өсуі, бұрынғы жұмыспен қамту өсімі, өткен табыстың өсуі және қаржылық айнымалылар өсуінің екінші туындысы жылдам дамып келе жатқан кәсіпорындарды болжауға себепші болды.

Автор өмірбаяны

Yelzhas Kadyr, M. Narikbayev KAZGUU University

В этой статье мы изучаем эффективность популярных методов машинного обучения для прогнозирования быстрорастущих фирм в Казахстане. Мы анализируем этот вопрос с помощью набора панельных данных за 2012–2018 годы. Кроме того, мы изучаем наиболее важные переменные для прогнозирования быстрорастущих фирм из 50 переменных, включенных в анализ. Мы разрабатываем прогнозный дизайн, в котором прошлые значения используются для обучения классификаторов, которые применяются для прогнозирования будущих результатов. Для этого была использована тестовая выборка для оценки прогностической эффективности классификаторов. Результаты показывают, что наиболее эффективный классификатор повышает площадь под кривой, равную 0,8746. С точки зрения важности переменных, рост фирмы в прошлом, рост занятости в прошлом, рост выручки в прошлом и вторая производная от роста финансовых переменных в наибольшей степени способствовали прогнозированию быстрорастущих фирм.

##submission.downloads##

Жарияланды

2022-06-30

Дәйексөз келтіру үлгісі

Kadyr, Y., Aituar, A., & Kemelbayeva, S. (2022). Машиналық оқыту әдістерімен Қазақстандағы жоғары өсетін фирмаларды болжау. Мемлекеттік басқару және мемлекеттік қызмет, (2 (81), 128–149. https://doi.org/10.52123/1994-2370-2022-668