ОИФННовая и Новейшая история Novaia i noveishaia istoriia

  • ISSN (Print) 01303864
  • ISSN (Online) 3034-6002

Исследование влияния макро-экономических показателей на вероятность банкротства предприятий строительного сектора

Код статьи
S020736760002279-5-1
DOI
10.31857/S020736760002279-5
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том / Выпуск 10
Страницы
69-78
Аннотация

Исследование проводилось путем сравнения двух моделей: с использованием только финансовых коэффициентов и с использованием макроэкономических показателей наряду с финансовыми коэффициентами. Результаты исследования подтверждают выдвинутую гипотезу о том, что включение макроэкономических показателей в модель прогнозирования банкротства увеличит предсказательную способность модели и ее точность. 

Ключевые слова
вероятность банкротства, финансовые коэффициенты, макроэкономические показатели, прогнозирование, logit-модель
Дата публикации
11.12.2018
Год выхода
2018
Всего подписок
10
Всего просмотров
1269

Библиография

  1. 1. E.A. Federova, E.V. Gilenko, S.E. Dovzhenko. Models for Bunkruptcy Forecasting: Case Study of Russian Enterprises // Studies on Russian Enterprises Development. 2013. № 24 (2). Р. 159–164.
  2. 2. Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования. [Электронный ресурс]. 2017. URL: http://www.forecast.ru.
  3. 3. Sami Ben Jabeur, Youssef Fahmi. Forecasting financial distress for French firms: a comparative study // Empirical Economics. 1968. Published online: 29 March 2017.
  4. 4. E.I. Altman. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance.1968. № 23 (4).
  5. 5. Yang Hwae Huo. Bankruptcy Situation Model in Small Business: The Case of Restaurant Firms // Hospitality Review, 2006. № 24 (2). Р. 49–58.
  6. 6. Jeroen Oude Avenhuis. Testing the generalizability of the bankruptcy prediction models of Altman, Ohlson and Zmijewski for Dutch listed and large non-listed firms // The School of Management and Governance, University of Twente, Enschede, the Netherlands. 2013.
  7. 7. Philippe du Jardin, David Veganzones, Eric Séverin. Forecasting Corporate Bankruptcy Using Accrual-Based Models // Computational Economics. 2017.
  8. 8. Eduardo Acosta-González, Fernando Fernández-Rodríguez, Hicham Ganga. Predicting Corporate Financial Failure Using Macroeconomic Variables and Accounting Data // Computational Economics. 2017.
  9. 9. Honjo Y. Business Failure of new firms: an empirical analysis using a multiplicative hazard model. // Int J Indust Org. 2016. № 18 (4). Р. 557–574.
  10. 10. E. A. Federova, S. E. Dozhenko, F. Yu. Federov. Bankruptcy-Prediction Models for Russian Enterprises: Specific Sector-Related Characteristics // Studies on Russian Economic Development. 2016. № 27 (2), Р. 254–261.
  11. 11. E. A. Federova, S. E. Dozhenko, E. V. Gilenko. Bankruptcy-Prediction for Russian Companies: Application of Combined Classifiers // Expert Systems with Applications. 2013. № 40. Р. 7285–7293.
  12. 12. SPARK Database (2017, December 15). Retrieved from http://www.spark-interfax.ru.
  13. 13. Lili Sun. A re-evaluation of auditor’s opinions versus statistical models in bankruptcy prediction // Quantitive Financial Accounting. 2007. № 28. Р. 55–78.
  14. 14. Официальный сайт Центрального Банка. [Электронный ресурс]. 2017. URL: http://www.cbr.ru.
  15. 15. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. 2017. URL: http://www.gks.ru.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека