Forecasting the Financial Insolvency of Enterprises

Authors

  • Александр Викторович Колышкин St. Petersburg State University, 7–9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation https://orcid.org/0000-0002-7551-3391
  • Евгений Валерьевич Гиленко St. Petersburg State University, 7–9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation https://orcid.org/0000-0001-6539-0212
  • Сергей Евгеньевич Довженко Ltd. “Game Chendzhers”
  • Сергей Алексеевич Жилкин Saint Petersburg State University
  • Сергей Еннеевич Чое ZAO KPMG Business Centre «Renaissance Plaza»

Abstract

Since the seminal paper of E. Altman (1968) the problem of forecasting of financial insolvency of enterprises has been drawing considerable attention and has developed to the level of using fundamental mathematical methods. Nowadays it aims, on the one hand, to discover the key financial indicators which help effectively forecast possible fi nancial insolvency of an enterprise in advance, and, on the other hand, to develop methodological issues of building complex models for insolvency forecasting, which is extremely important in the current era of big data. Th e aim of this paper is to develop complex mathematical models to forecast fi nancial insolvency of Russian enterprises. In order to achieve this aim, we critically review existing approaches and models of fi nancial insolvency forecasting. After collecting and analyzing the information on balance-sheets of Russian enterprises in electricity, gas and water production industry, we calculate an extensive set of financial indicators to include in different classifi cation models being built. Refs 40. Figs 3. Tables 2.

Keywords:

financial insolvency forecasting, discriminant analysis, logit-regression, neural networks

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Александр Викторович Колышкин, St. Petersburg State University, 7–9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation

Candidate of Economics, Associate Professor

Евгений Валерьевич Гиленко, St. Petersburg State University, 7–9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation

Candidate of Economics, Associate Professor

Сергей Евгеньевич Довженко, Ltd. “Game Chendzhers”

analyst

Сергей Алексеевич Жилкин, Saint Petersburg State University

post-graduate student

Сергей Еннеевич Чое, ZAO KPMG Business Centre «Renaissance Plaza»

specialist

References

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

Published

2014-06-30

How to Cite

Колышкин, А. В., Гиленко, Е. В., Довженко, С. Е., Жилкин, С. А., & Чое, С. Е. (2014). Forecasting the Financial Insolvency of Enterprises. St Petersburg University Journal of Economic Studies, (2), 122–142. Retrieved from https://economicsjournal.spbu.ru/article/view/1794

Issue

Section

Mathematical models in economics