Федорова Е.А.доктор экономических наук, профессор, департамент корпоративных финансов и управления, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация ecolena@mail.ru
Чухланцева М.А.студентка факультета экономических наук Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», Москва, Российская Федерация chukhlantseva_maria@mail.ru
Чекризов Д.В.главный финансовый аналитик АО «Глобалстар – Космические Телекоммуникации», Москва, Российская Федерация CHEKrizovDV@mail.ru
Предмет. Проблема прогнозирования вероятности банкротства российских предприятий, российское законодательство в области банкротства экономических субъектов, а именно – коммерческих предприятий, функционирующих на территории Российской Федерации. Посредством баз данных (БД) «RUSLANA», «СКРИН», «СПАРК» был осуществлен сбор бухгалтерской отчетности по 1 630 компаниям (из них 815 – банкроты) четырех отраслей: оптовая торговля, строительство, производство электроэнергии, производство пищевых продуктов. Цели. Оценка эффективности прогнозирования вероятности банкротства на основе действующего законодательства. Методология. Используется метод построения стандартной модели логистической регрессии, при помощи которого были отобраны факторы, влияющие на банкротство предприятий. Всего для исследования было отобрано 39 финансовых показателей, составляющих шесть различных наборов финансовых коэффициентов. В данном исследовании были оценены прогностические способности шести моделей с различными наборами финансовых коэффициентов посредством построения логистической регрессии для каждой из выбранных отраслей в отдельности. Результаты. Произведено сравнение предсказательной силы моделей, построенных на основе шести различных наборов финансовых коэффициентов, три из которых были сформированы с учетом нормативных актов РФ о несостоятельности. Гипотеза, согласно которой финансовые показатели, утвержденные законодательными актами РФ, обеспечивают наиболее высокую прогнозную силу моделей, нежели коэффициенты классических моделей или наиболее часто используемые в исследованиях в мировой практике, не подтвердилась. Однако изучение «законодательных» моделей показало улучшение качества нормативных актов РФ с течением времени. Область применения. Результаты исследования позволят менеджерам компании, акционерам, потенциальным инвесторам и другим заинтересованным лицам производить мониторинг текущего положения компании и прогнозировать банкротство.
Ключевые слова: банкротство, законодательство, прогностическая сила
Список литературы:
Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1999. № 3. С. 13–20.
Хорунженко Д.А. Несовершенство современного российского законодательства о банкротстве // Интеллектуальный потенциал XXI века: ступени познания. 2014. № 25. С. 214–220.
Lo A. Logit versus discriminant analysis: A specification test and application to corporate bankruptcies. Journal of Econometrics, 1986, vol. 31, no. 3, pp. 151–178.
Beaver W.H. Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research, 1966, no. 4, pp. 71–111.
Altman E.I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 1968, vol. 23, iss. 4, pp. 589–609.
Taffler R.J., Tisshaw H. Going, Going, Gone – Four Factors which Predict. Accountancy, 1977, vol. 88, no. 3, pp. 50–54.
Keasey K., Watson R. Financial distress prediction models: A review of their usefulness. British Journal of Management, 1991, vol. 2, iss. 2, pp. 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.
Елецких С.Я. Анализ теоретических подходов к трактовке сущности понятия «финансовая устойчивость предприятия» // Экономика промышленности. 2009. № 1. С. 188–196.
Федорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2013. № 2. С. 85–92.
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.
Rowoldt M., Starke D. The role of governments in hostile takeovers – Evidence from regulation, anti-takeover provisions and government interventions. International review of Law and Economics, 2016, no. 47, pp. 1–15.
Федорова Е.А., Тимофеев Я.В. Нормативы финансовой устойчивости российских предприятий: отраслевые особенности // Корпоративные финансы. 2015. № 1. С. 38–47.
Djankov S., McLiesh C., Shleifer A. Private credit in 129 countries. Journal of Financial Economics, 2007, vol. 84(2), pp. 299–329.
Rodano G., Serrano-Velarde N., Tarantino E. Bankruptcy law and bank financing. Journal of Financial Economics, 2016, vol. 120(2), pp. 363–382.
Araujo A.P., Ferreira R.V.X., Funchal B. The Brazilian bankruptcy law experience. Journal of Corporate Finance, 2012, vol. 18, iss. 4, pp. 994–1004.
Петрова Е.Ю., Филатова Е.В. Актуальность коэффициентного метода оценки финансовой устойчивости // Вестник НГИЭИ. 2015. № 1. С. 65–68.
Галушка В.В., Антоненко В.Н. Обоснование рекомендуемых значений аналитических финансовых показателей предприятия // Наукові праці ДонНТУ. Серія: економічна. 2014. Вып. 36-2. С. 204–210.
Мариев О.С., Трофимов А.А. Прогнозирование банковских кризисов в развитых странах на основе метода «деревьев классификации» // Журнал экономической теории. 2014. № 1. С. 152–160.
Мастушкин М.Ю. Проблемы анализа влияния изменений экологического законодательства на эффективность хозяйственной деятельности предприятия // Стратегическое планирование и развитие предприятий. Секция 5. Материалы Тринадцатого всероссийского симпозиума. М.: ЦЭМИ РАН, 2012. С. 117–118.
Giacomino D.E., Bellovary J.L., Akers M.D. A review of bankruptcy prediction studies: 1930 to present. Journal of Financial Education, 2007, no. 1, pp. 1–42.
Горяинов Е.Р., Слепнева Т.И. Методы бинарной классификации объектов с номинальными показателями // Журнал Новой экономической ассоциации. 2014. № 2. С. 27–49.
