+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

Логит-модель прогноза вероятности дефолта для российских малых и средних предприятий

Купить электронную версию статьи

т. 30, вып. 2, февраль 2024

Получена: 02.10.2023

Получена в доработанном виде: 26.10.2023

Одобрена: 09.11.2023

Доступна онлайн: 29.02.2024

Рубрика: Инвестиционная деятельность

Коды JEL: С38, С58

Страницы: 390–417

https://doi.org/10.24891/fc.30.2.390

Григорович А.В. кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической безопасности, финансов и бухгалтерского учета, Российский университет кооперации (РУК), Мытищи, Московская область, Российская Федерация 
a_kozhanova@bk.ru

https://orcid.org/0000-0002-5892-0841
SPIN-код: 5137-8705

Григоровичдв Д.В. кандидат экономических наук, заместитель директора по закупкам «Петро Велт Технолоджис», Москва, Российская Федерация 
grigorovichd@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-2712-3014
SPIN-код: 5195-2203

Кожанов В.М. студент финансового факультета, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация 
vadimkozhanov@gmail.com

https://orcid.org/0009-0001-7536-113X
SPIN-код: 9189-0256

Предмет. Модели определения финансовой устойчивости малых и средних предприятий (МСП) к дефолту.
Цели. Поиск в отечественной и зарубежной экономической литературе наиболее точной модели для предсказания вероятности дефолта российских МСП, а также разработка новой модели на актуальной базе данных финансовых показателей, полученных из открытых источников.
Методология. Использован метод логистической регрессии, программа SPSS. Анализ финансовых показателей и коэффициентов, динамики их развития, нефинансовых показателей деятельности на базе 49 268 российских МСП.
Результаты. Разработана шестифакторная логит-модель оценки вероятности дефолта за год до его наступления, показавшая наиболее высокую точность предсказания в сравнении с имеющимися в литературе моделями.
Выводы. Представленная логит-модель за счет широкой аналитической базы, высокой точности предсказания, легкости использования и интерпретации результатов подходит для широкого круга пользователей, желающих инвестировать в российские МСП.

Ключевые слова: логит-модель, логистическая регрессия, МСП, многофакторная модель, прогноз вероятности дефолта

Список литературы:

  1. Birch D.L., Medoff J. Gazelles. In: Labor Markets, Employment Policy and Job Creation. New York, Routledge, 1995, pp. 159–167.
  2. Hill J. FinTech and the Remaking of Financial Institutions. Academic Press, 2018.
  3. Akhtar S., Liu Y. SME Managers and Financial Literacy: Does Financial Literacy Really Matter? Journal of Public Administration and Governance, 2018, vol. 8, no. 3, pp. 353–373. URL: Link
  4. Kaili E., Psarrakis D., Van Hoinaru R. (ed.). New Models of Financing and Financial Reporting of European SMEs. Springer Nature, Switzerland AG, 2019. URL: Link
  5. Kaygin C.Y., Tazegül A., Yazarkan H. Estimation Capability of Financial Failures and Successes of Enterprises Using Data Mining and Logistic Regression Analysis. Ege Academic Review, 2016, vol. 16, iss. 1, pp. 147–159. URL: Link
  6. Lawrence K.D., Pai D.R., Kleinman G. Bankruptcy Prediction in Retail Industry Using Logistic Regression. In: Lawrence K.D., Kleinman G. (ed.) Financial Modeling Applications and Data Envelopment Applications (Applications of Management Science, vol. 13). Leeds, Emerald Group Publishing Limited, 2009, pp. 61–69. URL: Link0000013006
  7. Fedorova E.A., Dovzhenko S.E., Fedorov F.Yu. Bankruptcy Prediction Models for Russian Enterprises: Specific Sector-Related Characteristics. Studies on Russian Economic Development, 2016, vol. 27, pp. 254–261. URL: Link
  8. Altman E.I., Hartzell J., Peck M. Emerging Market Corporate Bonds – A Scoring System. In: Levich R.M. (ed.) Emerging Market Capital Flows. The New York University Salomon Center Series on Financial Markets and Institutions, vol. 2. Boston, Springer, 1998, pp. 391–400. URL: Link
  9. Becchetti L., Sierra J. Bankruptcy Risk and Productive Efficiency in Manufacturing Firms. Journal of Banking and Finance, 2003, vol. 27, iss. 11, pp. 2099–2120. URL: Link00319-9
  10. Zeitun R., Tian G., Keen K. Default Probability for the Jordanian Companies: A Test of Cash Flow Theory. International Research Journal of Finance and Economics, 2007, vol. 8, pp. 147–162. URL: Link
  11. Xie C., Luo C., Yu X. Financial Distress Prediction Based on SVM and MDA Methods: The Case of Chinese Listed Companies. Quality and Quantity, 2011, vol. 45, pp. 671–686. URL: Link
  12. Xu W., Xiao Z., Dang X. et al. Financial Ratio Selection for Business Failure Prediction Using Soft Set Theory. Knowledge-Based Systems, 2014, vol. 63, pp. 59–67. URL: Link
  13. Kasgari A.A., Divsalar M., Javid M.R., Ebrahimian S.J. Prediction of Bankruptcy Iranian Corporations Through Artificial Neural Network and Probit-Based Analyses. Neural Computing and Applications, 2012, vol. 23, pp. 927–936. URL: Link
  14. Lugovskaya L. Predicting Default of Russian SMEs on the Basis of Financial and Non-Financial Variables. Journal of Financial Services Marketing, 2010, no. 14, pp. 301–313. URL: Link
  15. Ohlson J.A. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, 1980, vol. 18, no. 1, pp. 109–131. URL: Link
  16. Cohen S., Costanzo A., Manes-Rossi F. Auditors and Early Signals of Financial Distress in Local Governments. Managerial Auditing Journal, 2017, vol. 32, no. 3, pp. 234–250. URL: Link
  17. Altman E.I., Sabato G. Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence from the U.S. Market. Abacus, 2007, vol. 43, iss. 3, pp. 332–357. URL: Link
  18. Alaminos D., del Castillo A., Fernandez M.A. A Global Model for Bankruptcy Prediction. PLoS ONE, 2016, vol. 11, iss. 11. URL: Link
  19. Makeeva E.Y., Khugaeva M.O. Evaluation of Financial Distress Costs of Innovative Companies. Russian Management Journal, 2018, vol. 16, iss. 1, pp. 37–62. URL: Link
  20. Calabrese R., Marra G., Osmetti S.A. Bankruptcy Prediction of Small and Medium Enterprises Using a Flexible Binary Generalized Extreme Value Model. Journal of the Operational Research Society, 2016, vol. 67, no. 4, pp. 604–615. URL: Link
  21. Ciampi F., Gordini N. Small Enterprise Default Prediction Modeling Through Artificial Neural Networks: An Empirical Analysis of Italian Small Enterprises. Journal of Small Business Management, 2013, vol. 51, iss. 1, pp. 23–45. URL: Link
  22. Kim S.Y. Prediction of Hotel Bankruptcy Using Support Vector Machine, Artificial Neural Network, Logistic Regression, and Multivariate Discriminant Analysis. The Service Industries Journal, 2011, vol. 31, iss. 3, pp. 441–468. URL: Link
  23. Monelos P.E., Sanchez C.P., Lopez M.R. Prediccion del fracaso empresarial: Una contribucion a la síntesis de una teoría mediante el analisis comparativo de distintas tecnicas de prediccion. Estudios de Economía, 2016, vol. 43, no. 2, pp. 163–198. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

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

Свежий номер журнала

т. 30, вып. 10, октябрь 2024

Другие номера журнала