К ВОПРОСУ О СОВЕРШЕНСТВОВАНИИ МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА  МАЛОГО БИЗНЕСА

E. Ivanova

doi:10.31618/ESU.2413-9335.2020.7.78.1028

E. Ivanova Сибирский государственный индустриальный университет

DOI: https://doi.org/10.31618/ESU.2413-9335.2020.7.78.1028

Ключевые слова: кризис, прогнозирование банкротства, методика оценки вероятности банкротства, логистическая регрессия

Аннотация

Целью данной статьи явилось выявление возможностей применения существующих в отечественной и зарубежной практике моделей оценки вероятности банкротства для прогнозирования риска дефолта малых предприятий. Актуальность данного исследования обусловлена ролью, которую играют компании малого бизнеса в социально-экономическом развитии регионов и страны в целом. Показана взаимосвязь отдельных показателей социально-экономического положения региона и уровня предприятий-банкротов в общем количестве предприятий. На примере регионов Сибирского федерального округа представлена дифференциация российских регионов по уровню социально-экономического развития, отмечена целесообразность учета регионального фактора в модели прогнозирования банкротства. На основе диалектического подхода, сравнения, абстрагирования, анализа и синтеза описан концептуальный подход к построению модели логистической регрессии для прогнозирования банкротства малых предприятий.

Литература

1. Иванова Е.В., Ефремкова Т.И. Методологические предпосылки развития модели прогнозирования банкротства // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 4 (часть 3). С. 336-343. [Ivanova E.V., Efremkova T.I. Methodological prerequisites for the development of the bankruptcy forecasting model. Vestnik Altayskoy academy economicy i prava. 2020; (4): 336-343. (In Russ).]. http://vaael.ru/ru/article/view?id=1092.
2. Altman E.I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance. 1968; 23 (4): 589–609.
3. Altman E.I., Haldeman R., Narayanan P. ZETATM analysis. A new model to identify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance. 1977; 1 (1): 29–54.
4. Taffler R. J. Forecasting company failure in the UK using discriminant analysis and financial ratio data. Journal of Royal Statistical Society. Series A. 1982; 14 (3): 342–358.
5. Edmister R. O. An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction. The Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1972; 7 (2): 1477–1493.
6. Blum M. Failing company discriminant analysis. Journal of Accounting Research. 1974; 12 (1): 1–25.
7. Zavgren C.V. Assessing the vulnerability to failure of American industrial firms: a logistic analysis. Journal of Business Finance and Accounting. 1985; 12 (1): 19–45.
8. Begley J., Ming J., Watts S. Bankruptcy classification errors in the 1980’s: An empirical analysis of Altman's and Ohlson's models. Review of Accounting Studies. 1996; 1 (4): 267–284.
9. Gilbert L.R., Menon K., Schwartz K.B. Predicting bankruptcy for firms in financial. Journal of Business Finance and Accounting. 1990; 17 (1): 161– 171.
10. Ward T.J. Cash flow information and the prediction of financially distressed mining, oil and gas firms: A comparative study. Journal of Applied Business Research. 1994; 10 (3): 78–86.
11. Регионы России. Социальноэкономические показатели. 2019: Стат. сб. / Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204.
12. Единый федеральный ресурс сведений о банкротстве. URL: https://bankrot.fedresurs.ru/DebtorsSearch.aspx?attem pt=1.
13. Хайдаршина Г.А. Эффективность современных методов оценки риска банкротства предприятий в российской практике финансового менеджмента: logit- и SVM-модели // Экономические науки. 2008. № 44. С. 300-304 [Haydarshina G.A. Effeciency of modern methods for assessing the risk of bankruptcy of enterprises in the Russian practice of financial management: logit- and SVM-models. Economicheskie nauki. 2008; (44): 300304 (In Russ).].
14. Beck T., Demirgüç‐Kunt A., Maksimovic, V. Financial and legal constraints to growth: Does firm size matter? The Journal of Finance. 2005; 60(1): 137– 177.
15. Ramalho J. J. S., Da Silva J. V. A two‐part fractional regression model for the financial leverage decisions of micro, small, medium and large firms. Quantitative Finance. 2009; (5): 621–636
16. Mateev M., Poutziouris P., Ivanov K. On the determinants of SME capital structure in Central and Eastern Europe: A dynamic panel analysis. Research in International Business and Finance. 2013; 27(1): 28– 51.
17. Gill A., Biger N., Pai C., Bhutani S. The determinants of structure in the service industry: Evidence from United States. The Open Business Journal, 2009; (2): 48–53.
18. Gupta J., Gregoriou A., Ebrahimi T. Empirical comparison of hazard models in predicting SMEs failure. Quantitative Finance, 2018; 18(3): 437–466.

К ВОПРОСУ О СОВЕРШЕНСТВОВАНИИ МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА МАЛОГО БИЗНЕСА

Аннотация

Литература

CC BY-ND