Анализ влияния внешних факторов на прогнозирование финансовой несостоятельности российских компаний

  • Елена Федорова Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Российская Федерация, 125993 (ГСП-3), Москва, Ленинградский пр., 49
  • Светлана Мусиенко Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Российская Федерация, 125993 (ГСП-3), Москва, Ленинградский пр., 49 https://orcid.org/0000-0003-0348-8323
  • Федор Федоров Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Российская Федерация, 125993 (ГСП-3), Москва, Ленинградский пр., 49 https://orcid.org/0000-0003-4615-2061

Аннотация

В статье анализируются факторы, оказывающие значимое влияние на банкротство российских компаний. Рост числа соответствующих случаев начиная с 2014 г., связанный с развертыванием в стране очередного финансового кризиса, спровоцировавшего ухудшение целого ряда макроэкономических показателей, ставит вопрос об установлении зависимости банкротств российских компаний от определенных внешних факторов. На основе обобщения результатов зарубежных исследований доказывается значимость внешних факторов, таких как курс валюты, ставка Центрального банка, фондовый индекс и др., для прогнозирования финансовой несостоятельности российских компаний. Используя для анализа эмпирическую базу, которая объединила данные (финансовые показатели компаний и макроэкономические показатели) за период с 2006 по 2016 г. по более чем 2 тыс. российских компаний сферы строительства, торговли и обрабатывающих производств, с помощью методологии бинарного выбора были построены модели прогнозирования вероятности банкротства, включающие два блока переменных: внутренние и внешние. В результате моделирования были выявлены внешние факторы, оказывающие влияние на банкротство российских компаний, к числу которых относятся: прирост ВВП, ключевая ставка ЦБ, курс / прирост курса доллара США / евро, индекс потребительских цен, прирост индекса ММВБ и уровень безработицы. Интеграция в модель прогнозирования финансовой несостоятельности переменных, характеризующих внешние факторы, позволила существенно повысить ее объясняющую способность по сравнению с подходами, основанными на учете только внутренних факторов. Полученные результаты могут быть использованы российскими компаниями для повышения точности прогнозирования вероятности банкротства с учетом изменений в макроэкономической ситуации. Идентификация макроэкономических параметров, оказывающих статистически значимое воздействие на результаты деятельности компаний, которые в том числе лежат в основе денежно-кредитной политики страны, имеет значение и для государственных органов управления, напрямую ориентируя их на задачу минимизации риска банкротств российского бизнеса.

Ключевые слова:

прогнозирование банкротства, макроэкономические факторы, государственная политика, несостоятельность компаний, модели бинарного выбора, банкротство российских компаний, внешние факторы банкротства, логит-модель, пробит-модель

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.
 

Литература

Борисова И. Ю., Замараев Б. А., Козлова И. Г., Назарова А. Г., Суханов Е. Ю. (2016) Российская экономика под гнетом санкций и дешевой нефти. Вопросы экономики. № 7. С. 5–35.

Васин С. А., Коршунова Д. М. (2016) Финансовая диагностика банкротства строительных компаний. Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. № 2–1. С. 166–175.

Жданов В. Ю., Афанасьева О. А. (2011) Модель диагностики риска банкротства для авиапредприятий с учетом экономических факторов внешней среды. Вестник Уральского федерального университета. Экономика и управление. № 6. С. 126–138.

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. Вып. 2. С. 122–142.

Кочугуева М. Н., Киселева Н. Н., Анпилов С. М. (2013) Анализ внешних и внутрифирменных факторов банкротства на примере российских компаний (часть 1). Вестник Самарского университета. Экономика и управление. № 10 (111). С. 41–46.

Кочугуева М. Н., Киселева Н. Н., Анпилов С. М. (2014) Анализ внешних и внутрифирменных факторов банкротства на примере российских компаний (часть 2). Вестник Самарского университета. Экономика и управление. № 2 (113). С. 37–50.

Мау В. А. (2015) Социально-экономическая политика России в 2014 году: выход на новые рубежи? Вопросы экономики. № 2. С. 5–31.

Реук А. М., Карпова О. К., Лобахина Н. А. (2016) Оценка ключевых факторов банкротства российских компаний в современных условиях. Вестник Ростовского государственного экономического университета. № 4 (56). С. 209–215.

Селезнев В. Д., Шматко А. Д. (2016) Исследование факторов банкротства организаций сферы услуг в рамках экономики регионов. Экономика и предпринимательство. № 9 (74). С. 181–185.

Федорова Е. А., Гиленко Е. В. (2013) Применение моделей бинарного выбора для прогнозирования банкротства банков. Экономика и математические методы. Т. 49, № 1. С. 106–118.

Федорова Е. А., Довженко С. Е., Федоров Ф. Ю. (2016) Модели прогнозирования банкротства российских предприятий: отраслевые особенности. Проблемы прогнозирования. № 3 (156). С. 32–40.

Федорова Е. А., Зеленков Ю. А., Чекризов Д. В., Добрянская П. С. (2016) Анализ влияния корпоративного управления на банкротство российских компаний на основе метода Partial Least Squares Path Modeling. Корпоративные финансы. № 2 (38). С. 108–123.

Федорова Е. А., Лазарев М. П., Федин А. В. (2016) Прогнозирование банкротства предприятия с учетом факторов внешней среды. Финансовая аналитика: проблемы и решения. № 42. С. 2–12.

Федорова Е. А., Тимофеев Я. В. (2015) Разработка моделей прогнозирования банкротства российских предприятий для отраслей строительства и сельского хозяйства. Финансы и кредит. № 32. С. 2–10.

Чиркова Е. В., Веремчук И. А. (2017) Предпочтения кредиторов в ходе банкротства: формальное банкротство или реструктуризация (пример компании «Трансаэро»). Российский журнал менеджмента. Т. 15, № 2. С. 225–248.

Alifiah М. N. (2014) Prediction of financial distress companies in the trading and services sector in Malaysia using macroeconomic variables. Procedia — Social and Behavioral Sciences, vol. 129, рр. 90–98.

Asquith Р., Gertner R., Scharfstein D. (1994) Anatomy of Financial Distress: An Examination of Junk-Bond Issuers. The Quarterly Journal of Economics, vol. 109, no. 3, pp. 625–658.

Bauer J., Agarwal V. (2014) Are hazard models superior to traditional bankruptcy prediction approaches? A comprehensive test. Journal of Banking & Finance, vol. 40, pp. 432–442.

Bhattacharjee A., Han J. (2014) Financial distress of Chinese firms: Microeconomic, macroeconomic and institutional influences. China Economic Review, vol. 30, рр. 244–262.

Carling K., Jacobson J., Lindé J., Roszbach K. (2007) Corporate credit risk modelling and the macroeconomy. Journal of Banking and Finance, vol. 31, iss. 3, pp. 845–868.

Chiaramonte L., Casu B. (2017) Capital and liquidity ratios and financial distress. Evidence from the European banking industry. The British Accounting Review, vol. 49, no. 2, pp. 138–161.

Filipe S. F., Grammatikos T., Michala D. (2016) Forecasting distress in European SME portfolios. Journal of Banking & Finance, vol. 64, рр. 112–135.

Hernandez Tinoco M., Wilson N. (2013) Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables. International Review of Financial Analysis, vol. 30, рр. 394–419.

Hung C., Chen J. H. (2009) A selective ensemble based on expected probabilities for bankruptcy prediction. Expert systems with applications, vol. 36, no. 3, pp. 5297–5303.

Karas М., Režňáková М. (2014) To what degree is the accuracy of a bankruptcy prediction model affected by the environment? The case of the Baltic States and the Czech Republic. Procedia — Social and Behavioral Sciences, vol. 156, рр. 564–568.

Lin F., Liang D., Yeh C. C. et al. (2014) Novel feature selection methods to financial distress prediction. Expert Systems with Applications, vol. 41, no. 5, pp. 2472–2483.

Nam C. W., Kim T. S., Park N. J., Lee H. K. (2008) Bankruptcy prediction using a discrete-time duration model incorporating temporal and macroeconomic dependencies. Journal of Forecasting, vol. 27, pp. 493–506.

Ohlson J. (1980) Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of accounting research, vol. 18, pp. 109–131.

Qu Y. (2008). Macroeconomic factors and probability of default. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, no. 13, pp. 192–215.

Sayari N., Mugan C. S. (2017) Industry specific financial distress modeling. BRQ Business Research Quarterly, vol. 20, no. 1, pp. 45–62.

Smaranda С. (2014) Scoring functions and bankruptcy prediction models — case study for Romanian companies. Procedia Economics and Finance, vol. 10, рр. 217–226.

Zmijewski Mark E. (1984) Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Prediction Models. Journal of Accounting Research (Suppl.), vol. 22, pp. 59–82.


References in Latin Alphabet

Alifiah М. N. (2014) Prediction of financial distress companies in the trading and services sector in Malaysia using macroeconomic variables. Procedia — Social and Behavioral Sciences, vol. 129, рр. 90–98.

Asquith P., Gerther R., Scharfstein D. (1994) Anatomy of Financial Distress: An Examination of Junk-Bond Issuers. The Quarterly Journal of Economics, vol. 109, no. 3, pp. 625–658.

Bauer J., Agarwal V. (2014) Are hazard models superior to traditional bankruptcy prediction approaches? A comprehensive test. Journal of Banking & Finance, vol. 40, pp. 432–442.

Bhattacharjee A., Han J. (2014) Financial distress of Chinese firms: Microeconomic, macroeconomic and institutional influences. China Economic Review, vol. 30, рр. 244–262.

Borisova I., Zamaraev B., Kozlova I., Nazarova A., Sukhanov E. (2016) Russian economy under the pressure of sanctions and cheap oil. Voprosy еkonomiki, no. 7, pp. 5–35. (In Russian)

Carling K., Jacobson J., Lindé J., Roszbach K. (2007) Corporate credit risk modelling and the macroeconomy. Journal of Banking and Finance, vol. 31, iss. 3, pp. 845–868.

Chiaramonte L., Casu B. (2017) Capital and liquidity ratios and financial distress. Evidence from the European banking industry. The British Accounting Review, vol. 49, no. 2, pp. 138–161.

Chirkova E. V., Veremchuk I. A. (2017) Preferences of creditors during bankruptcy: formal bankruptcy or restructuring (“Transaero example”). Rossiiskii zhurnal menedzhmenta, vol. 15, no. 2, pp. 225–248. (In Russian)

Fedorova E. A., Dovzhenko S. E., Fedorov F. Iu. (2016) Bankruptcy-prediction models for Russian enterprises: specific sector-related characteristics. Problemy prognozirovaniia, no. 3 (156), pp. 32–40. (In Russian)

Fedorova E. A., Gilenko E. V. (2013) The Use of Binary Choice Models for Predicting Bank Failures. Ekonomika i matematicheskie metody, vol. 49, no. 1, pp. 106–118. (In Russian)

Fedorova E. A., Lazarev M. P., Fedin A. V. (2016) Forecasting the entity’s bankruptcy in line with the operating environment factors. Finansovaia analitika: problemy i resheniia, no. 42, pp. 2–12 (In Russian)

Fedorova E. A., Timofeev Ia. V. (2015) Developing the bankruptcy prediction models for Russian businesses of the construction and agriculture industries. Finansy i kredit, no. 32, pp. 2–10. (In Russian)

Fedorova E. A., Zelenkov Iu. A., Chekrizov D. V., Dobrianskaia P. S. (2016) Analysis of impact of corporate governance on the bankruptcy of Russian enterprises on basis of the method of Partial Least Squares Path Modeling. Korporativnye finansy, no. 2 (38), pp. 108–123. (In Russian)

Filipe S. F., Grammatikos T., Michala D. (2016) Forecasting distress in European SME portfolios. Journal of Banking & Finance, vol. 64, рр. 112–135.

Hernandez Tinoco M., Wilson N. (2013) Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables. International Review of Financial Analysis, vol. 30, рр. 394–419.

Hung C., Chen J. H. (2009) A selective ensemble based on expected probabilities for bankruptcy prediction. Expert systems with applications, vol. 36, no. 3, pp. 5297–5303.

Karas М., Režňáková М. (2014) To what degree is the accuracy of a bankruptcy prediction model affected by the environment? The case of the Baltic States and the Czech Republic. Procedia — Social and Behavioral Sciences, vol. 156, рр. 564–568.

Kochugueva M. N., Kiseleva N. N., Anpilov S. M. (2013) Analysis of external and internal factors of bankruptcy of Russian companies (part 1). Vestnik Samarskogo universiteta, no. 10 (111), pp. 41–46. (In Russian)

Kochugueva M. N., Kiseleva N. N., Anpilov S. M. (2014) Analysis of external and internal factors of bankruptcy of Russian companies (part 2). Vestnik Samarskogo universiteta, no. 2 (113), pp. 37–50. (In Russian)

Kolyshkin A. V., Gilenko E. V., Dovzhenko S. E., Zhilkin S. A., Choe S. E. (2014) Forecasting the financial insolvency of enterprises. St Petersburg University Journal of Economic Studies, vol. 2, pp. 122–142. (In Russian)

Lin F., Liang D., Yeh C. C., Huang J.-C. (2014) Novel feature selection methods to financial distress prediction. Expert Systems with Applications, vol. 41, no. 5, pp. 2472–2483.

Mau V. A. (2015) Socio-economic policy of Russia in 2014: entering new frontiers? Voprosy ekonomiki, no. 2, pp. 5–31. (In Russian)

Nam C. W., Kim T. S., Park N. J., & Lee H. K. (2008) Bankruptcy prediction using a discrete-time duration model incorporating temporal and macroeconomic dependencies. Journal of Forecasting, vol. 27, pp. 493–506.

Ohlson J. (1980) Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of accounting research, vol. 18, pp. 109–131.

Qu Y. (2008). Macroeconomic factors and probability of default. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, no. 13, pp. 192–215.

Reuk A. M., Karpova O. K., Lobakhina N. A. (2016) Rating of key factors of bankruptcy of Russian companies in modern conditions. Vestnik Rostovskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta (RINKh), no. 4 (56), pp. 209–215. (In Russian)

Sayari N., Mugan C. S. (2017) Industry specific financial distress modeling. BRQ Business Research Quarterly, vol. 20, no. 1, pp. 45–62.

Seleznev V. D., Shmatko A. D. (2016) Investigation of the factors of bankruptcy of service organizations within the framework of projects. Ekonomika i predprinimatel’stvo, no. 9 (74), pp. 181–185. (In Russian)

Smaranda С. (2014) Scoring functions and bankruptcy prediction models — case study for Romanian companies. Procedia Economics and Finance, vol. 10, рр. 217–226.

Vasin S. A., Korshunova D. M. (2016) Financial diagnostics bankruptcy of construction. Izvestiia Tula State University, no. 2-1, pp. 166–175. (In Russian)

Zhdanov V. Iu., Afanas’eva O. A. (2011) The model of bankruptcy risk diagnostics for aviation enterprises taking into account economic factors of the environment. Bulletin of Ural Federal University. Economics and Management, no. 6, pp. 126–138. (In Russian)

Zmijewski Mark E. (1984) Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research (Suppl.), vol. 22, pp. 59–82.

Опубликован
2020-04-17
Как цитировать
Федорова, Е., Мусиенко, С., & Федоров, Ф. (2020). Анализ влияния внешних факторов на прогнозирование финансовой несостоятельности российских компаний. Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, 36(1), 117-133. https://doi.org/10.21638/spbu05.2020.106
Раздел
Корпоративные финансы, инвестиции и учет