Исследованы возможности анализа тендерных заявок на платформе ProZorro для определения мошенничества или сговора. Предложено построить модели выживания на основе пропорциональных рисков Кокса и оценки Каплан–Майера, которые позволили определить поведение компаний, подозреваемых в сговоре.
Мета статті — розробити нові моделі для виявлення та класифікації компаній, що беруть участь у тендерах, з метою уникнення недоброчесної конкуренції і змови.
Методи. Стандартні методи інтелектуального аналізу даних на основі нейронних мереж, дерев рішень, байєсівського класифікатора та логістичної регресії показали досить високу похибку, а тому запропоновано побудувати моделі виживання на основі пропорційних ризиків Кокса та оцінки Каплана–Майера.
Результати. Функції виживання та функції ризику дозволили визначити поведінку компаній, підозрюваних у змові, у часі, а також виявляли залежність від часу перебування на платформі кількості поданих та відхилених заявок на тендерах. Окремо були побудовані функції виживання для компаній за кількістю відхилених тендерів, та визначено тенденцію довшого перебування на платформі компаній, які мали певні домовленості між собою та брали участь у тендерах.
The purpose of the article is to develop the new models for the company’s identification and classification in order to identify unfair competition and conspiracy.
Methods. Standard methods of data showed rather high error (at 30% level), and therefore it was proposed to construct the survival models based on the proportional Cox risks and Kaplan-Mayer estimates.
Results. Survival functions and risk functions allowed us to determine behavior of fraud suspected companies in time, as well as depend on the time spent on the platform, the number of applications submitted and rejected on the tenders. Separately, there were built survival functions for the companies in the number of rejected tenders, and a tendency for a longer stay on the platform of companies that had certain arrangements with each other and participated in tenders was determined.