Федорова Е.А.доктор экономических наук, профессор департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация ecolena@mail.ru
Лазарев М.П.кандидат физико-математических наук, доцент департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация mp_laz@mail.ru
Федин А.В.студент департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация businesman95@mail.ru
Предмет. Финансовая устойчивость компании – одно из требований, позволяющих удовлетворить ее собственников, инвесторов, акционеров и прочих стейкхолдеров. Если финансовое состояние предприятия ухудшается, зачастую это может привести к его банкротству. Проанализировав ухудшающиеся факторы микро- и макросреды, можно заранее спрогнозировать банкротство и провести эффективные мероприятия по его предотвращению. В статье рассматриваются факторы, влияющие на риск банкротства, а также представлена модель его прогнозирования. Цели. Выявить внешние и внутренние факторы, в наибольшей степени влияющие на риск банкротства, а также построить модель прогнозирования банкротства предприятий строительной отрасли. Методология. В работе применялся метод логистической регрессии, с помощью которого были выявлены факторы, в наибольшей степени влияющие на банкротство компаний; также построена модель прогнозирования банкротства. Полученная модель сформирована на основании данных средних и малых предприятий строительной отрасли. Результаты. Выявлены внутренние и внешние факторы, оказывающие существенное влияние на банкротство предприятий. К внутренним факторам относятся: коэффициент абсолютной ликвидности, рентабельность продаж, доходность инвестированного капитала, отношение совокупных обязательств к совокупным активам, отношение оборотных активов к совокупным активам, оборачиваемость кредиторской задолженности. Внешним фактором, оказывающим наибольшее влияние на банкротство, является прирост объема кредитования. Построена модель прогнозирования банкротства средних и малых предприятий. Таким образом, подтвердилось предполагаемое влияние показателей финансового состояния предприятия на его банкротство, а также влияние факторов внешней среды. Выводы. Полученная модель прогнозирования банкротства позволит менеджерам, акционерам, потенциальным инвесторам и другим стейкхолдерам производить мониторинг текущего положения компании и прогнозировать вероятность ее банкротства.
Churyk N.T., Yu Sh., Gross G.M., Stoettner R. Johnson Manufacturing case study–bankruptcy // Journal of Accounting Education. 2015. Vol. 33. Iss. 4. Р. 309–316. doi: Link
Beaver W.H. Financial Ratios as Predictors of Failure // Journal of Accounting Research. 1966. Vol. 4. P. 71–111.
Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance. 1968. Vol. 23. No. 4. P. 589–609.
Taffler R.J., Tisshaw H. Going, Going, Gone – Four Factors which Predict // Accountancy. 1977. Vol. 88. P. 50–54.
Keasey K., Watson R. Financial Distress Prediction Models: A review of their usefulness // British Journal of Management. 1991. Vol. 2. No. 2. P. 89–102. doi: 10.1111/j.1467-8551.1991.tb00019.x
Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Сибирская финансовая школа. 1998. № 11-12. С. 66–73.
Федорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.В. Методология прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2013. № 2. С. 8–12.
Демешев Б.Б., Тихонова А.С. Прогнозирование банкротства российских компаний: межотраслевое сравнение // Экономический журнал ВШЭ. 2014. Т. 18. № 3. С. 359–386.
Karas М., Reznakova M. Predicting Bankruptcy under Alternative Conditions: The Effect of a Change in Industry and Time Period on the Accuracy of the Model // Procedia – Social and Behavioral Sciences. 2015. Vol. 213. P. 397–403. doi: 10.1016/j.sbspro.2015.11.557
Данилова Ю.А. Моделирование прогнозирования банкротства предприятий обрабатывающего производства // Аудит и финансовый анализ. 2011. № 1. С. 107–113.
Alifiah M.N. Prediction of Financial Distress Companies in the Trading and Services Sector in Malaysia Using Macroeconomic Variables. 2nd International Conference on Innovation, Management and Technology Research. Procedia – Social and Behavioral Sciences. 2014. Vol. 129. P. 90–98.
Petersen C., Plenborg T. Financial Statement Analysis: Valuation, Credit Analysis and Executive Compensation. England: Pearson Education Limited, 2012. 478 p.
Zmijewski M.E. Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models // Journal of Accounting Research. 1984. Vol. 22. P. 59–82.
Mironiuc M., Taran A. The Significance of Financial and Non-Financial Information in Insolvency Risk Detection // Procedia – Economics and Finance. 2015. Vol. 26. P. 750–756. doi: 10.1016/S2212-5671(15)00834-5
Кочугуева М.Н., Киселева Н.Н., Анпилов С.М. Анализ внешних и внутрифирменных факторов банкротства на примере российских компаний // Вестник Самарского государственного университета. 2014. Т. 113. № 2. С. 25–36.
Al-Kassar A.T., Soileau J.S. Financial Performance Evaluation and Bankruptcy Prediction (Failure) // Arab Economics and Business Journal. 2014. Vol. 9. Iss. 2. P. 147–155. doi: 10.1016/j.aebj.2014.05.010
Bunn P., Redwood V. Company Accounts Based Modelling of Business Failures and the Implications for Financial Stability // Bank of England Quarterly Bulletin. 2003. Vol. 43. No. 4. P. 462–463.
Hol S. The Influence of the Business Cycle on Bankruptcy Probability // International Transactions in Operational Research. 2007. Vol. 14. No. 1. P. 75–90. doi: 10.1111/j.1475-3995.2006.00576.x
Kloster B.T., Jacobsen H.D. What Influences the Number of Bankruptcies? // Economic Bulletin. 2005. Vol. 76. No. 4. P. 191–211.
Wadhwani S.B. Inflation, Bankruptcy Default Premia and the Stock Market // The Economic Journal. 1986. Vol. 96. No. 381. P. 120–138.
Kangari R. Business Failure in Construction Industry // Journal of Construction Engineering and Management. 1988. Vol. 114. No. 2. P. 172–190. doi: Link0733-9364(1988)114:2(172)