Prediktiivinen analyysimenetelmä tilan kannattavuuden laskemiseksi Taloustohtorissa
Avainsanat:
kannattavuus, koneoppiminen, maatalous, maatila, satunnaismetsaAbstrakti
Luonnonvarakeskuksen (Luke) Taloustohtori-sivusto (www.luke.fi/taloustohtori) tarjoaa Suomen ja osin myös muiden EU-maiden biotalouden toimijoita koskevia tietoja yritystaloudesta, rakennekehityksestä ja ympäristökestävyydestä. Taloustohtorin Maa- ja puutarhatalous -verkkopalvelussa julkaistaan maatalouden kannattavuuskirjanpitoaineiston pohjalta lasketut maatilayritysten taloudellista asemaa ja kehitystä kuvaavat tunnusluvut alueittain, kokoluokittain ja tuotantosuunnittain ryhmä-keskiarvoina. Verkkopalvelun testausvaiheessa on toiminto, jolla maatilayrittäjä voi vertaiskehittää tuotantosuunnitelmaansa rinnastamalla oman tilansa tietoja vastaavan tilaryhmän tietoihin. Yrityksen tunnuslukujen laskemiseen tarvitaan tiedot kahdenkertaisesta kirjanpidosta. Tavanomainen yksityinen maatalouden harjoittaja ei ole kirjanpitovelvollinen. Tällöin maatalouden verotettava tulo lasketaan maksuperusteen mukaan, joten parhaan kuvan maatilayrityksen taloudellisesta tilasta saa verolomakkeelta. Tunnuslukujen laskemiseksi tarvittaisiin lisäksi tuote- ja panosvarastojen määrä- ja arvotiedot, käyttöomaisuuden arvo ja työtuntien määrät. Laskentatoimen näkökulmasta maksuperusteista kirjanpidosta saadut lähtöarvot ovat puutteelliset, joten kannattavuuden, maksuvalmiuden tai vakavaraisuuden tunnuslukuja ei voida niistä laskea. Olemme kehittäneet tekoälyyn pohjaavan sovelluksen, joka prediktiivistä analyysimenelmää käyttäen laskee tuotanto-, työtunti- ja verotietojen pohjalta yrityksen kannattavuuskertoimen. Kullekin tuotantosuuntatyypille on kehitetty oma mallinsa. Päätöspuumalleihin lukeutuva koneoppimisen menetelmä satunnaismetsä tuottaa suurimmalle osalle tuotantosuunnista tarkimman ennustemallin. Kannattavuuskertoimesta voidaan lisäksi johtaa muita yrittäjän kannattavuutta kuvaavia tunnuslukuja, kuten yrittäjänvoitto ja työn tuotto. Käyttäjä voi myös kokeilla, miten eri lähtötietojen muutos vaikuttaa kannattavuuteen. Siten sovellus tuo kaikille maa- ja puutarhatalouden yrityksille päätöksenteon tueksi mahdollisuuden arvioida kannattavuutta eri tuotantoskenaarioilla.
