+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Финансы и кредит»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.1. Экономическая теория
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент


ЭКОНОМИЧЕСКИЕ,
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Прогнозирование банкротства предприятий на примере отраслей строительства, промышленности, транспорта, сельского хозяйства и торговли

т. 22, вып. 43, ноябрь 2016

Получена: 25.08.2016

Получена в доработанном виде: 15.09.2016

Одобрена: 13.10.2016

Доступна онлайн: 30.11.2016

Рубрика: Финансовая система

Страницы: 14-27

Федорова Е.А. доктор экономических наук, профессор департамента корпоративных финансов и управления, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация 
ecolena@mail.ru

Федоров Ф.Ю. аспирант, департамент анализа данных, принятия решений и финансовых технологий, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация 
fedorovfedor92@mail.ru

Хрустова Л.Е. аспирантка, департамент корпоративных финансов и управления, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация 
khrustoval@yandex.ru

Предмет. Законодательно закрепленные параметры оценки банкротства в Российской Федерации.
Цели. Осуществление эмпирического обоснования методологии оценки банкротства, предложенной российским законодательством, а также уточнение установленных в нем параметров финансовых показателей.
Исследование опиралось на следующие гипотезы. Гипотеза 1: финансовые показатели, утвержденные российским законодательством, корректно оценивают вероятность наступления банкротства и адаптированы к реалиям российской экономики лучше аналогичных западных моделей. Гипотеза 2: адекватную оценку вероятности банкротства в российских законодательных актах обеспечивают не только финансовые показатели, но и установленные нормативы их оценки, однако применяемые в настоящий момент нормативы устарели и не учитывают отраслевой специфики анализируемых предприятий.
Методология. В работе используется метод построения стандартной модели логистической регрессии, при помощи которого на основании данных о предприятиях строительства, промышленности, транспорта, сельского хозяйства и торговли была эмпирически обоснована точность и корректность финансовых показателей банкротства, утвержденных законодательством РФ. Аналогично была доказана необходимость уточнения критериев оценки финансовых показателей и предложена новая система нормативов, учитывающая отраслевые особенности анализируемых предприятий.
Результаты. Обе выдвинутые гипотезы были подтверждены и эмпирически обоснованы.
На основе значимых показателей, предложенных законодательством, была построена модель, которая подтвердила высокую степень точности законодательной методологии (82,92%). Одновременно авторами была представлена своя система нормативов с учетом отраслевой специфики предприятий, показавшая высокую степень эффективности (от 65,52% до 85,71% для различных отраслей).
Выводы. Рассматриваемая законодательная модель обеспечивает лучшие результаты прогнозирования банкротства в сравнении с западными моделями и эффективно применима в условиях российской экономики. Исследование подтверждает необходимость уточнения законодательных нормативов, обосновывает значимость учета отраслевой специфики предприятий и дает основание утверждать, что разработанные нормативы являются корректными и могут применяться на практике для осуществления анализа.

Ключевые слова: банкротство, прогнозирование, законодательство РФ, логистическая регрессия, норматив оценки показателя

Список литературы:

  1. Shetty U., Pakkala T.P.M., Mallikarjunappa T. A modified directional distance formulation of DEA to assess bankruptcy: An application to IT/ITES companies in India. Expert Systems with Applications, 2012, vol. 39, no. 2, pp. 1988–1997.
  2. Charitou A., Dionysiou D., Lambertides N., Trigeorgis L. Alternative bankruptcy prediction models using option-pricing theory. Journal of Banking & Finance, 2013, vol. 37, iss. 7, pp. 2329–2341.
  3. Chan Ch.-Y., Chou D.-W., Lin J.-R., Liu F.-Y. The role of corporate governance in forecasting bankruptcy: Pre-and post-SOX enactment. The North American Journal of Economics and Finance, 2016, vol. 35, pp. 166–188.
  4. Tsai Ch-.F., Hsu Y.-F., Yen D.C. A comparative study of classifier ensembles for bankruptcy prediction. Applied Soft Computing, 2014, vol. 24, pp. 977–984.
  5. Liang D., Lu Ch.-Ch., Tsai Ch.-F., Shih G.-A. Financial Ratios and Corporate Governance Indicators in Bankruptcy Prediction: A Comprehensive Study. European Journal of Operational Research, 2016, vol. 252, pp. 561–572.
  6. Самарцева С.Д. Анализ ограничений применения моделей прогнозирования банкротства предприятий // Управленческие науки в современном мире. 2015. Т. 1. № 1. С. 504–506.
  7. Каблов Е.В. Проблемы адаптивности зарубежных методик диагностики банкротства в отечественной практике // Фундаментальные и прикладные исследования кооперативного сектора экономики. 2013. № 3. С. 111–114.
  8. Музалёв С.В. Рекомендации по использованию западных и российских моделей анализа оценки вероятности банкротства организации // Вестник университета (Государственный университет управления). 2008. № 10. С. 136–145.
  9. Крушинский А.А. Проблемы адаптации зарубежного опыта прогнозирования банкротства к современным российским условиям // Российский внешнеэкономический вестник. 2011. № 8. С. 105–111.
  10. Котегова Л.А., Дудик М.Б. Инновационные подходы в диагностике кризисной ситуации и прогнозировании банкротства предприятий // Качество. Инновации. Образование. 2013. № 3. С. 62–68.
  11. Бородин А.И., Кулакова И.С. Математическое моделирование процессов финансовой устойчивости предприятия в условиях рисков // Труды Карельского научного центра Российской академии наук. 2012. № 5. С. 4–8.
  12. Демешев Б.Б., Тихонова А.С. Динамика прогнозной силы моделей банкротства для средних и малых российских компаний оптовой и розничной торговли // Корпоративные финансы. 2014. № 3. С. 4–22.
  13. Туктарова П.А., Шараева М.В. Оценка риска банкротства промышленных предприятий с использованием моделей регрессии // Вопросы экономики и права. 2015. № 84. С. 101–103.
  14. Карпунин А.Ю., Карпунина Е.В. Роль внутрихозяйственного контроля при прогнозировании риска банкротства сельскохозяйственных организаций // Экономика и предпринимательство. 2013. № 12-2. С. 622–624.
  15. Karas M., Režňáková 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, pp. 397–403.
  16. Фазылов А.М. Сравнительный анализ особенностей применения основных моделей диагностики вероятности наступления банкротства предприятий // Экономика и предпринимательство. 2015. № 6-1. С. 817–822.
  17. Бабанов А.В. Оценка финансового положения предприятия и определение оптимальной модели вероятности банкротства предприятия // Эффективное антикризисное управление. 2015. № 5. С. 76–81.
  18. Тимофеев Я.В., Федорова Е.А. Нормативы финансовой устойчивости российских предприятий: отраслевые особенности // Корпоративные финансы. 2015. № 1. С. 38–47.
  19. Федорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2013. № 2. С. 85–92.
  20. Яхъяев М.А., Гладков И.В. Современные проблемы законодательства о банкротстве в РФ // Ученые записки Российской академии предпринимательства. 2013. № 36. С. 111–117.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

т. 30, вып. 10, октябрь 2024

Другие номера журнала