Шихлярова И.А.студентка бакалавриата, факультет экономических наук, НИУ Высшая школа экономики, Москва, Российская Федерация Ilona.shlrv@gmail.com ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Предмет. Объектом исследования выступают российские нефинансовые компании. Рассматривается влияние финансовых показателей компании на вероятность ее банкротства. Цели и задачи. Построение модели прогнозирования банкротства российских компаний нефинансового сектора, которая с надежностью не менее 80% предскажет банкротство компании за год до его наступления. Для достижения цели поставлены и решены следующие задачи: выявлены юридические и экономические подходы к определению банкротства; систематизированы результаты существующих исследований для выбора оптимального метода построения модели и факторов, определяющих данную модель; смоделирована вероятность банкротства российских компаний и проинтерпретированы полученные результаты. Методология. Использованы логистический анализ и деревья решений. Результаты. Построена модель, которая с надежностью более 80% предсказала банкротство компании за один год до его наступления при помощи как статистического метода (логистической регрессии), так и методов машинного обучения (деревьев решений). Наиболее значимыми из финансовых показателей компании оказались прибыльность, ликвидность, оборачиваемость и финансовый рычаг. Из нефинансовых показателей наибольшее влияние на вероятность банкротства оказал размер компании. Область применения. Полученные модели могут быть использованы для определения вероятности банкротства компании за год до его наступления. Для дальнейших исследований в этой области представляется возможным включение рыночных показателей для повышения качества предсказательной модели.
Ключевые слова: прогнозирование банкротства, логистическая регрессия, деревья решений, нефинансовые компании
Список литературы:
Mella-Barral P., Perraudin W. Strategic Debt Service. The Journal of Finance, 1997, vol. 52, iss. 2, pp. 531–556. URL: Link
Демешев Б.Б., Тихонова А.С. Прогнозирование банкротства российских компаний: межотраслевое сравнение // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2014. Т. 18. № 3. C. 359–386. URL: Link
Shumway T. Forecasting Bankruptcy More Accurately: A Simple Hazard Model. The Journal of Business, 2001, vol. 74, no. 1, pp. 101–124. URL: Link
Chava S., Jarrow R.A. Bankruptcy Prediction with Industry Effects. Review of Finance, 2004, vol. 8, iss. 4, pp. 537–569. URL: Link
Fedorova E., Gilenko E., Dovzhenko S. Bankruptcy Prediction for Russian Companies: Application of Combined Classifiers. Expert Systems with Applications, 2013, vol. 40, iss. 18, pp. 7285–7293. URL: Link
Tinoco M., Wilson N. Financial Distress and Bankruptcy Prediction among Listed Companies Using Accounting, Market and Macroeconomic Variables. International Review of Financial Analysis, 2013, vol. 30, pp. 394–419. URL: Link
Theodossiou P.T. Predicting Shifts in the Mean of a Multivariate Time Series Process: An Application in Predicting Business Failures. Journal of the American Statistical Association, 1993, vol. 88, no. 422, pp. 441–449.
Wruck K.H. Financial Distress, Reorganization, and Organizational Efficiency. Journal of Financial Economics, 1990, vol. 27, iss. 2, pp. 419–444. URL: Link90063-6
Pindado J., Rodrigues L., De la Torre C. Estimating Financial Distress Likelihood. Journal of Business Research, 2008, vol. 61, iss. 9, pp. 995–1003. URL: Link
Beaver W.H. Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 1966, no. 4, pp. 71–111. URL: Link
Edmister R.O. Financial Ratios as Discriminant Predictors of Small Business Failure. The Journal of Finance, 1972, vol. 27, iss. 1, pp. 139–140. URL: Link
Deakin E.A. Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure. Journal of Accounting Research, 1972, vol. 10, no. 1, pp. 167–179. URL: Link
Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 1968, vol. 23, no. 4, pp. 589–609. URL: Link
Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1999. № 3. С. 13–20.
Ohlson J.A. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, 1980, vol. 18, no. 1, pp. 109–131.
Mensah Y.M. An Examination of the Stationarity of Multivariate Bankruptcy Prediction Models: A Methodological Study. Journal of Accounting Research, 1984, vol. 22, iss. 1, pp. 380–395.
Bellovary J.L., Giacomino D., Akers M. A Review of Bankruptcy Prediction Studies: 1930 to Present. Accounting Faculty Research and Publications, 2006, no. 33, pp. 1–42. URL: Link
Lugovskaya L. Predicting Default of Russian SMEs on the Basis of Financial and Non-financial Variables. Journal of Financial Services Marketing, 2010, vol. 14, iss. 4, pp. 301–313. URL: Link
Altman E.I., Sabato G. Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence from the U.S. Market. Abacus, 2007, vol. 3, iss. 43, pp. 332–357. URL: Link
Du Jardin P. Dynamics of Firm Financial Evolution and Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 2017, June 1, vol. 75, pp. 25–43. URL: Link
Ni J., Kwak W., Cheng X. et al. The Determinants of Bankruptcy for Chinese Firms. Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies, 2014, no. 17, 22 p. URL: Link
Zmijewski M.E. Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research, 1984, vol. 22, pp. 59–82. URL: Link
Mselmi N., Lahiani A., Hamza T. Financial Distress Prediction: The Case of French Small and Medium-sized Firms. International Review of Financial Analysis, 2017, no. 50, pp. 67–80. URL: Link
Nam J.-H., Jinn T. Bankruptcy Prediction: Evidence from Korean Listed Companies during the IMF Crisis. Journal of International Financial Management and Accounting, 2000, vol. 11, iss. 3, pp. 178–197. URL: Link
