Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий
Аннотация
Начиная с публикации Э. Альтмана (1968) проблематика прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий стала привлекать особое внимание и перешла на уровень применения серьезных математических методов. Сегодня она направлена, с одной стороны, на поиск ключевых финансовых показателей, позволяющих заблаговременно и эффективно прогнозировать наступление неблагоприятной ситуации на предприятии, с другой — на разработку методологии построения комплексных моделей прогнозирования, что особенно важно в рамках современной эпохи «больших данных». Целью настоящего исследования выступает построение многокритериальных экономико-математических моделей для прогнозирования финансовой несостоятельности предприятия на основе российских данных. Для достижения поставленной цели в рамках исследования осуществляются критический обзор существующих подходов к прогнозированию кризисного состояния предприятия, сбор финансовой информации по российским предприятиям отрасли добычи и производства электроэнергии, газа и воды, а также расчет необходимых для проводимого анализа показателей и построение комплексных моделей с использованием методов статистической классификации данных. Библиогр. 40 назв. Ил. 3. Табл. 2.
Ключевые слова:
прогнозирование, финансовая несостоятельность, дискриминантный анализ, логит-регрессия, нейронные сети
Скачивания
Данные скачивания пока недоступны.
Библиографические ссылки
Литература на русском языке
Аббакумов В. Л., Лезина Т. А. Бизнес-анализ информации. Статистические методы. М.: Издательство «Экономика», 2009. 376 с.
Бандурин В. В., Ларицкий В. Е. Проблемы управления несостоятельными предприятиями в условиях переходной экономики. М.: Наука и экономика, 1999. 164 с.
Бойко И. П. Лекции по курсу «Экономика предприятия и предпринимательства». Лекция 2. «Жизненный путь предприятия». СПб.: ИЦ ЭФ СПбГУ, 2010. 44 с.
Емельянов А. М., Брюхова О. О. Оценка вероятности банкротства банка // Финансы и кредит. 2013. № 27. С. 47–58.
Зайцева О. П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Аваль. Сибирская финансовая школа. 1998. № 11–12. С. 58–64.
Ковалев В. В., Волкова А. Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. М.: Проспект, 2002. 4 24 с.
Крюков А. Ф., Егорычев И. Г. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов // Менеджмент в России и за рубежом. 2001. № 2. С. 91–98.
Минаев Э. С., Панагушин В. П. Антикризисное управление: учеб. пособие для технических вузов. М.: Приор, 1998. 432 с.
О несостоятельности (банкротстве ): Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ [Электронный ресурс]. URL: http://base.garant.ru/185181/ (дата обращения: 19.12.2013).
Смелова Т. А., Мерзликина Г. С. Оценка экономической состоятельности в антикризисном управлении предприятием. Волгоград: РПК «Политехник», 2003. 179 с.
Суслов В. И., Ибрагимов Н. М., Талышева Л. П., Цыплаков А. А. Эконометрия. Новосибирск: Изд-во «Новосибирский государственный университет», 2005. 742 с.
Уголовный кодекс РФ (УК РФ) от 1 3.06.1996 N 63-ФЗ. Раздел VIII. Глава 22 [Электронный ресурс]. URL: http://base.garant.ru/10108000/ (дата обращения: 19.12.2013).
Федорова Е. А., Гиленко Е. В. Применение моделей бинарного выбора для прогнозирования банкротства банков // Экономика и математические методы, 2013. № 49(1). С. 106–118.
Федорова Е. А., Гиленко Е. В., Довженко С. Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования, 2013. № 2. С. 85–92.
References in Latin Alphabet
Altman E., Haldeman R., Narayanan P. Zeta Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations // Journal of Banking and Finance. 1977. N 1 (1). P. 29–51.
Altman E. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance. 1968. N 23 (4). P. 589–609.
Beaver H . W. Financial Ratios as Predictors of Failure // Empirical Research in Accounting, Selected Studies, Supplement to Journal of Accounting Research. 1966. P. 71–111.
Bellovary J., Giacomino D., Akers M. A Review of Bankruptcy Prediction Studies: 1930 to Present // Journal of Financial Education. 2007. Vol. 33. P. 34–56.
Blum M. Failing Company Discriminant Analysis // Journal of Accounting Research. 1974. N 12(1). P. 1–25.
Boyacioglu M. A., Kara Y., Baykan O. K. Predicting Bank Financial Failures Using Neural Networks, Support Vector Machines and Multivariate Statistical Methods: A Comparative Analysis in the Sample of Savings Deposit Insurance Fund (SDIF) Transferred Banks in Turkey // Expert Systems with Applications. 2009. N 36. P. 3355–3366.
Chudson W. A . A Survey of Corporate Financial Structure // NBER Chapters in “The Pattern of Corporate Financial Structure: A Cross-Section View of Manufacturing, Mining, Trade, and Construction”. National Bureau of Economic Research. 1945. P. 1–16.
Deakin E. A D iscriminant Analysis of Predictors of Business Failure // Journal of Accounting Research. 1972. N 10(1). P. 167–179.
Edmister R. An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction // Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1972. N 7(2). P. 1477–1493.
Fitzpatrick P. J. A Comparison of the Ratios of Successful Industrial Enterprises With Th ose of Failed Companies // The Certified Public Accountant (October, 1932. P. 598–605; November, 1932. P. 656–662; December, 1932. P. 727–731).
Fulmer J., Moon J. , Gavin T., Erwin J. A Bankruptcy Classifi cation Model for Small Firms // The Journal of Commercial Bank Lending. 1984. N 66(11). P. 25–37.
Jardin P. Bankruptc y Prediction and Neural Networks: The contribution of Variable Selection Methods // Proceedings of the Second European Symposium on Time Series Prediction, Helsinki University of Technology. Porvoo, 2008. P. 271–284.
Laney D. 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety // MetaGroup Working paper. 2001. N 949. P. 1–4.
Lee K., Booth D., Ala m P. A Comparison of Supervised and Unsupervised Neural Networks in Predicting Bankruptcy in Korean Firms // Expert Systems with Applications. 2005. N 29. P. 1–16.
McCulloch W., Pitts W. A Logical Calculus of the Ideas Imminent in Nervous Activity // Bulletin of Mathematical Biophysics. 1943. N 5. P. 115–133.
Merwin C. Financing Small Corporation in Five Manufacturing Industries, 1926–1936. New York: National Bureau of Economic Research, 1942. 189 p.
Meyer P., Pifer H. Prediction of Bank Failures // Journal of Finance. 1970. N 25(4). P. 853–868.
Odom M., Sharda R. A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction // Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks. San Diego, 1990. 17–21 June. Vol. II. P. 163–171.
Ohlson J. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy // Journal of Accounting Research. 1980. P. 109–131.
Ramser J., Foster L. A Demonstration of Ratio Analysis // Bulletin of University of Illinois, Bureau of Business Research. Urbana, 1931. N 40. P. 17–31.
Salchengerger L. M., Cinar E. M., Lash N. A. Neural networks: A New Tool for Predicting Thrift Failures // Decision Sciences. 1992. N 23 (4). P. 899–916.
Sharma S., Mahajan V. Early Warning Indicators of Business Failure // Journal of Marketing. 1980. N 44 (4). P. 80–89.
Taffler R. Forecasting Company Failure in the UK Using Discriminant Analysis and Financial Ratio Data // Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General). 1982. Vol. 145, N 3. P. 342–358.
Stubbs’ Gazette [веб-сайт]. URL: http://www.stubbsgazette.ie/ (дата обращения: 19.12.2013).
Высший Арбитражный суд [веб-сайт]. URL: http://www.arbitr.ru/; http://www.arbitr.ru/press-center/news/totals (дата обращения: 19.12.2013).
Система СПАРК [веб-сайт]. URL: http://spark.interfax.ru/ (дата обращения: 19.12.2013).
Translation of references in Russian into English
Загрузки
Опубликован
30.06.2014
Как цитировать
Колышкин, А. В., Гиленко, Е. В., Довженко, С. Е., Жилкин, С. А., & Чое, С. Е. (2014). Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий. Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, (2), 122–142. извлечено от https://economicsjournal.spbu.ru/article/view/1794
Выпуск
Раздел
Экономико-математическое моделирование
Лицензия
Статьи журнала «Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Санкт-Петербургским государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
