Методы прогнозирования несостоятельности: проблемы и перспективы

Бойко И.П.1, Казаков А.В.2, Колышкин А.В.2
1 Санкт-Петербургский государственный университет, Россия, Санкт-Петербург
2 Санкт-Петербургский Государственный Университет, Россия, Санкт-Петербург

Статья в журнале

Российское предпринимательство *
Том 18, Номер 8 (Апрель 2017)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать эту статью:

Аннотация:
Проблема прогнозирования банкротства изучается как отечественными, так и зарубежными экономистами. В то же время не существует методики, прогнозирующей наступление банкротства в среднесрочном периоде с достаточной точностью. Для решения данной проблемы зарубежные экономисты предлагают использовать показатели, характеризующие внешние условия хозяйствования, возраст фирмы и ряд других. С другой стороны, необходимо четко разделить понятия «банкротства» и «несостоятельности» и ориентировать модели на прогнозирования именно несостоятельности, как имеющей экономическую природу. Помимо этого, имеются статистические методы, которые могут преодолеть недостатки общепринятой логистической регрессии. В данной статье сделан обзор имеющихся на данный момент перспективных подходов к повышению точности прогнозирования несостоятельности и даны рекомендации отечественным исследователям.

Ключевые слова: антикризисное управление, финансовая несостоятельность, прогнозирование банкротства, логит-регрессия

Источники:

1. Altman E.I., Haldema, R., Narayanan P. Zeta analysis: A new model to identify bankruptcy risk of corporations // Banking Finance. – 1977. – № 1. – С. 29-51.
2. Altman E., Iwanicz-Drozdowska M. Financial Distress Prediction in an International Context: A Review and Empirical Analysis of Altman’s Z-Score Model // Journal of International Financial Management & Accounting. – 2016.
3. Balcaen S., Ooghe H. 5 years of studies on business failure: an overview of the classic statistical methodologies and their related problems // British Accounting Review. – 2006. – С. 63-93.
4. Balcaen S., Manigart S., Ooghe H. From distress to exit: determinants of the time to exit // Journal of Evolutonary Economics. – 2011. – С. 407-445.
5. Bardos M. What is at stake in the construction and use of credit scores? // Computational Economics. – 2007. – № 29. – С. 159-172.
6. Betts J., Belhoul D. The effectiveness of incorporating stability measures in company failure models // Journal of Business Finance and Accounting. – 1987. – № 3(14). – С. 323-334.
7. Cox D.R. Regression Models and Life-Tables // Journal of the Royal Statistical Society. – 1972. – № 34.
8. Dambolena I., Khoury S. Ratio stability and corporate failure // Journal of Finance. – 1980. – № 4(33). – С. 1017-1026.
9. Davis A., Huang X. The stock performance of firms emerging from Chapter 11 and accidental bankruptcy // Paper presented at the FMA Meeting. – 2004. – С. 6-9.
Du Jardin, P. (2017). Dynamics of firm financial evolution and bankruptcy prediction. Expert Systems With Application(75), 25–43
European Central Bank. (2014). SME access to finance in the Euro area: Barriers and potential policy remedies
12. Hill N., Perry S., Andes S. Evaluating firms in financial distress: an event history analysis // Journal of Applied Business Research,. – 1996. – № 3(12). – С. 60-71.
13. Lugovskaya L. Predicting default of Russian SMEs on the basis of financial and non-financial variables // Journal of Financial Services Marketing. – 2010. – № 4(14). – С. 301-313.
14. Luoma M., Laitinen E. Survival analysis as a tool for company failure prediction // Omega International Journal of Management Science. – 1991. – № 6(19). – С. 673-678.
15. Macas Nunes P., Goncalves M. The influence of age on SMEs' growth determinants: empirical evidence // Small Business Economics. – 2013. – № 2(40). – С. 249-272.
16. Makeeva E., Neretina E. The Prediction of Bankruptcy in a Construction Industry of Russian Federation // Journal of Modern Accounting and Auditing. – 2013. – № 2(9). – С. 256-271.
17. Mensah Y. An examination of the stationarity of multivariate bankruptcy prediction models: a methodological study // Journal of Accounting Research,. – 1984. – № 1(22). – С. 380-395.
18. Moreno A., Casillas J. High-growth SMEs versus non-high growth SMEs: a discriminant analysis // Entrepreneurship and Regional Development. – 2007. – № 19. – С. 69-88.
19. Moses D., Liao S. S. On developing models for failure prediction // Journal of Commercial Bank Lending. – 1987. – № 69. – С. 27*38.
20. Ooghe H., Spaenjers C.,Vandermoere P. Business Failure Prediction: Simple-Intuitive Models Versus Statistical Models // IUP Journal of Business Strategy. – 2009. – С. 7-44.
21. Platt H., Platt M. Development of a class of stable predictive variables: the case of bankruptcy prediction // Journal of Business Finance & Accounting. – 1990. – № 1(17). – С. 31-51.
22. Platt H., Platt M. A note on the use of industry-relative ratios in bankruptcy prediction // Journal of Banking and Finance. – 1991. – № 15. – С. 1183-1194.
23. Rickne A. Connectivity and performance of science-based firms // Small Business Economics. – 2006. – № 26. – С. 393-407.
Serrasqueiro, Z., Macas Nunes, P., Leitao, J., & Armadaz, M. (2010). Are there non-linearities between SME growth and its determinants? A quantile approach. Industrial and Corporate Change, 4(19), 1071–1108
Tamari, M. (1966). Financial ratios as a means of forecasting bankruptcy. Management International Review, 4, 15-21
Tian, S., Yu, Y., & Zhou, M. (2015). Data sample selection issues for bankruptcy prediction. Risk, Hazards & Crisis in Public Policy(6), 91–116
27. Баринова В., Раднабазарова С., Сорокина А. Быстрорастущие компании в России: анализ статистических данных и результаты кейс-стади // Друкеровский вестник. – 2014. – № 3. – С. 112-129.
28. Богомолова И., Плеканова И., Ююкин А. Cовременные подходы к прогнозированию банкротства предприятий // Экономика и предпринимательство. – 2016. – № 5(16). – С. 1125-1131.
Демешев, Б., & Тихонов, А. (2014). Прогнозирование банкротства российских компаний: межотраслевое сравнение. Серия WP2 Количественный анализ в экономике
Зайцева, О. П. (1998). Антикризисный менеджмент в российской фирме. Аваль (Сибирская финансовая школа)(11-12)
31. Колышки, А.В., Гиленко Е.В., Довженко С.Е., Жилкин С.А., Чое С.Е. Прогнзирование финансовой несостоятельности предприятий // Вестник СПбГУ. Сер. 5. – 2014. – С. 122-142.
Недосекин, А. (1999). Применение теории нечетких множеств к финансовому анализу предприятий. Вопросы анализа риска
Туктарова, П., & Петренко, А. (2014). Прогнозирование вероятности банкротства предприятия с использованием теории нечетких множеств., (стр. 129-134). Уфа
34. Фёдорова Е., Довженко С., Фёдоров Ф. Модели прогнозирования несостоятельности российских предприятий: отраслевые особенности // Проблемы прогнозирования. – 2016. – № 3(156). – С. 32-40.
35. Хайдаршина Г. Совершенствование методов оценки риска банкротства российских предприятий в современных условиях // Имущественные отношения в российской федерации. – 2009. – № 5. – С. 86-95.
Широкова Г., Шаталов А. Факторы роста российских предпринимательских фирм: результаты эмпирического анализа. , 2008.

Страница обновлена: 04.08.2025 в 02:53:38

 

 

Methods of forecasting insolvency: problems and prospects

Boyko I.P., Kazakov A.V., Kolyshkin A.V.

Journal paper

Russian Journal of Entrepreneurship *
Volume 18, Number 8 (April 2017)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Citation:

Abstract:
National and foreign economists study the problem of forecasting bankruptcy. At the same time there is no method that predicts the onset of bankruptcy in the medium term with sufficient accuracy. In order to solve this problem foreign economists suggest using the indexes, characterizing external economic conditions, age of firm and others. On the other hand we should clearly distinguish the concepts of "bankruptcy" and "insolvency" and direct models towards prediction of the very insolvency because it has an economic nature. In addition, there are statistical methods that can overcome the shortcomings of the conventional logistic regression. The article reviews current prospective approaches to improving the accuracy of forecasting insolvency. The paper also gives recommendations to domestic researchers.

Keywords: crisis management, financial inconsistency, forecasting bankruptcy, logit-regression