Федорова Е.А.доктор экономических наук, профессор департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация ecolena@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-3381-6116 SPIN-код: 7520-2160
Предмет. Законодательные основы прогнозирования банкротства организаций с государственным участием в Российской Федерации. Цели. Совершенствование предлагаемой российскими нормативно-правовыми актами методологии прогнозирования банкротства для предприятий с государственным участием через уточнение применяемых финансовых показателей и экономических ориентиров их оценки. Проверяются две гипотезы. Гипотеза 1 — финансовые показатели, предлагаемые законодательством, устарели и не учитывают специфических характеристик предприятий с государственным участием. Гипотеза 2 — некоторые коэффициенты, не учитываемые нормативными актами, имеют высокую прогностическую способность (более 70%) и могут быть рекомендованы для дополнения методологии. Методология. В основе — методика, утвержденная Приказом Росимущества от 30.12.2014 № 530. Применение технологии CART (Classification And Regression Tree) к финансовым показателям, рекомендуемым Приказом, позволило уточнить их нормативные значения с учетом специфики организаций с госучастием. Результаты. Эмпирическая проверка полученных результатов на выборке из 692 компаний продемонстрировала увеличение прогностической способности рассмотренных показателей при изменении нормативных значений. Аналогично была доказана высокая точность прогнозирования среди организаций с государственным участием ряда коэффициентов, не используемых сейчас. Выводы. Полученные результаты позволят дополнить методологию, предлагаемую Приказом № 530, и будут способствовать повышению эффективности прогнозирования банкротства для предприятий с государственным участием.
Ключевые слова: банкротство, прогнозирование банкротства, организации с государственным участием, законодательство о банкротстве, экономические ориентиры оценки
Список литературы:
Chiaramonte L., Casu B. Capital and Liquidity Ratios and Financial Distress. Evidence from the European Banking Industry. The British Accounting Review, 2017, vol. 49, iss. 2, pp. 138–161. URL: Link
Sayari N., Mugan C.S. Industry Specific Financial Distress Modeling. BRQ Business Research Quarterly, 2017, vol. 20, iss. 1, pp. 45–62.
Фёдорова Е.А., Довженко С.Е., Фёдоров Ф.Ю. Модели прогнозирования банкротства российских предприятий: отраслевые особенности // Проблемы прогнозирования. 2016. № 3. C. 32—40. URL: Link
Rodano G., Serrano-Velarde N., Tarantino E. Bankruptcy Law and Bank Financing. Journal ofFinancial Economics, 2016, vol. 120, iss. 2, pp. 363–382. URL: Link
Aguiar-Díaz I., Ruiz-Mallorquí M.V. Causes and Resolution of Bankruptcy: The Efficiency of the Law. The Spanish Review of Financial Economics, 2015, vol. 13, iss. 2, pp. 71–80. URL: Link
Ponticelli J., Alencar L.S. Court Enforcement, Bank Loans, and Firm Investment: Evidence from a Bankruptcy Reform in Brazil. The Quarterly Journal of Economics, 2016, vol. 131, iss. 3, pp. 1365–1413. URL: Link
von Lilienfeld-Toal U., Mookherjee D. A General Equilibrium Analysis of Personal Bankruptcy Law. Economica, 2016, vol. 83, iss. 329, pp. 31–58. URL: Link
Paterson S. Rethinking the Role of the Law of Corporate Distress in the Twenty-First Century. LSE Law, Society and Economy Working Papers, 2014, vol. 27, pp. 1–29.
Еленевская Е.А., Чижик Н.Н. Сравнительная оценка официальных методик анализа финансового состояния несостоятельных предприятий и организаций // Экономический анализ: теория и практика. 2004. № 15. С. 22—24. URL: Link
Микитухо А.А. Аналитические показатели ликвидности и платежеспособности в системе финансового анализа банкротства фирмы // Фундаментальные исследования. 2014. № 6-2. С. 309—313.
Жукова Т.М., Кондратьева К.С. Современные особенности применения экономических моделей диагностики вероятности наступления банкротства юридических лиц // Вестник Пермского университета. Юридические науки. 2014. № 1. С. 197—205. URL: Link
Новоселова С.А., Истомина О.А. Анализ финансового состояния при процедуре банкротства: законодательный аспект // Вестник Саратовского госагроуниверситета им. Н.И. Вавилова. 2014. № 8. С. 82—86.
Tian S., Yu Y., Guo H. Variable Selection and Corporate Bankruptcy Forecasts. Journal of Banking & Finance, 2015, vol. 52, pp. 89–100. URL: Link
Li H., Sun J. Predicting Business Failure Using Forward Ranking-Order Case-Based Reasoning. Expert Systems with Applications, 2011, vol. 38, iss. 4, pp. 3075–3084. URL: Link
Bauer J., Agarwal V. Are Hazard Models Superior to Traditional Bankruptcy Prediction Approaches? A Comprehensive Test. Journal of Banking & Finance, 2014, vol. 40, pp. 432–442. URL: Link
Min J.H., Jeong C. A Binary Classification Method for Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 2009, vol. 36, iss. 3, part 1, pp. 5256–5263. URL: Link
Hung C., Chen J.H. A Selective Ensemble Based on Expected Probabilities for Bankruptcy Prediction. Expert Systems with Applications, 2009, vol. 36, iss. 3, part 1, pp. 5297–5303. URL: Link
