Abstract: В докладе были представлены методы кластеризация объектов исследования (в частности, территорий и компаний) и объединение их в сходные группы по совокупности признаков, что является важнейшим этапом при решении многих задач социально-экономического развития. С использованием подходов к оценке экономической и финансовой безопасности компаний был сформирован перечень ключевых показателей финансового состояния компаний, на основании которого была проведена кластеризация с помощью алгоритмов K-Means++, иерархической кластеризации и DBSCAN. Полученные результаты были оценены с помощью индексов Дэвиса-Болдина и Калински-Харабаса, сделан вывод о преимуществе метода K-Means++ для подобного типа задач. В дальнейшем полученные метки классов c некоторыми ручными корректировками будут использованы для моделирования на базе машинного обучения с учителем с целью получить инструмент, способный быстро и достаточно качественно оценить финансовое состояние компании относительно других компаний в отрасли по данным стандартной финансовой отчетности.

Cite: Пыхов П.А. , Калина А.В.
Кластеризация территорий и компаний по условиям формирования показателей экономической и финансовой безопасности
Научный семинар «Таксономия регионов России и территориально-производственных систем в современных условиях для задач диагностики экономической безопасности регионов», Центр экономической безопасности, ИЭ УрО РАН, 2025 18-18 дек. 2025