Исходный набор данных и программный код скоринговой модели оценки финансового риска исполнителей проектов ГЧП / Source dataset and program code of a scoring model for assessing the financial risk of PPP project contractors

Исходный набор данных и программный код (Jupyter Notebook, Python, scikit-learn) скоринговой модели M1 диагностической оценки финансового риска компаний – исполнителей проектов государственно-частного партнерства (ГЧП) и ее проверки на событиях 2024–2026 гг. Набор данных сформирован по состоянию на 04.12.2023 и включает компании – исполнителей проектов ГЧП, выявленных по базе проектов РОСИНФРА (https://dpo.rosinfra.ru/base-projects, дата обращения: 11.12.2023). Финансовые показатели, индексы и негативные сигналы получены из систем БИР-аналитик (https://site.birweb.1prime.ru/support/techniques, дата обращения: 01.07.2024) и СПАРК (https://spark-interfax.ru/, дата обращения: 11.12.2023), сведения о прекращении деятельности компаний когорты в 2024–2026 гг. – из ЕГРЮЛ (https://egrul.nalog.ru/, дата обращения: 20.10.2026). Состав: M1_razrabotka_i_proverka.ipynb – код разработки и проверки модели с сохраненными результатами; private_partners_bir_04.12.2023.xlsx – реквизиты, отраслевые признаки, индексы и статус компаний на 04.12.2023; private_partners_finance.xlsx – показатели бухгалтерской отчетности за 2022 г.; private_partners_lists.xlsx – негативные сигналы (арбитражные дела, реестр недобросовестных поставщиков, санкционные списки и др.); spark_indexes.xlsx – индексы СПАРК; egrul_status_20.10.2026.csv – статус компаний по ЕГРЮЛ на 20.10.2026; project_database_complete.xlsx – база проектов ГЧП. Для воспроизведения поместите все файлы в одну папку и выполните ноутбук. Права на исходные показатели сторонних систем принадлежат их правообладателям. Версия 2 (28.10.2026). В ноутбук добавлен раздел 10 «Парное сравнение ROC AUC и проверка без признаков, близких к событию риска»: тест DeLong для коррелированных ROC-кривых (DeLong E. R., DeLong D. M., Clarke-Pearson D. L. Biometrics, 1988, 44(3), 837–845, DOI 10.2307/2531595) и парный бутстреп для сравнения оценки M1 с индексами СПАРК и БИР-аналитик по трем определениям события, а также переобучение модели без индекса благонадежности БИР-аналитик, задолженности перед ФНС и индексов СПАРК. Результаты записываются на новые листы файла M1_результаты.xlsx. Файлы данных и результаты разделов 1–9 не изменились. Source dataset and program code (Jupyter Notebook, Python, scikit-learn) of the M1 scoring model for diagnostic assessment of the financial risk of companies implementing public-private partnership (PPP) projects in Russia, with out-of-sample validation on 2024–2026 events. The dataset is compiled as of 04.12.2023 from the ROSINFRA PPP project database; financial indicators, indices and negative signals come from the BIR-analitik and SPARK-Interfax systems; data on termination of activity in 2024–2026 come from the Unified State Register of Legal Entities (EGRUL). To reproduce the results, place all files in one folder and run the notebook. Rights to the source indicators of third-party systems belong to their respective owners. Version 2 (28.10.2026). Section 10 added to the notebook: paired comparison of ROC AUC (DeLong test for correlated ROC curves and paired bootstrap) of the M1 score versus the SPARK and BIR-analitik indices under three event definitions, and refitting the model without the BIR reliability index, tax arrears and SPARK indices. Data files and results of sections 1–9 are unchanged.