Исследование влияния макро-экономических показателей на вероятность банкротства предприятий строительного сектора
Исследование влияния макро-экономических показателей на вероятность банкротства предприятий строительного сектора
Аннотация
Код статьи
S020736760002279-5-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Чукаева Валерия   Гилев Денис
Должность: старший преподаватель
Аффилиация: Уральский университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина
Выпуск
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
Классификатор
Получено
30.11.2018
Дата публикации
11.12.2018
Всего подписок
10
Всего просмотров
1205
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf

Библиография

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. Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования. [Электронный ресурс]. 2017. URL: http://www.forecast.ru.

3. Sami Ben Jabeur, Youssef Fahmi. Forecasting financial distress for French firms: a comparative study // Empirical Economics. 1968. Published online: 29 March 2017.

4. E.I. Altman. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance.1968. № 23 (4).

5. Yang Hwae Huo. Bankruptcy Situation Model in Small Business: The Case of Restaurant Firms // Hospitality Review, 2006. № 24 (2). Р. 49–58.

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. Philippe du Jardin, David Veganzones, Eric Séverin. Forecasting Corporate Bankruptcy Using Accrual-Based Models // Computational Economics. 2017.

8. Eduardo Acosta-González, Fernando Fernández-Rodríguez, Hicham Ganga. Predicting Corporate Financial Failure Using Macroeconomic Variables and Accounting Data // Computational Economics. 2017.

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. 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. 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. SPARK Database (2017, December 15). Retrieved from http://www.spark-interfax.ru.

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. Официальный сайт Центрального Банка. [Электронный ресурс]. 2017. URL: http://www.cbr.ru.

15. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. 2017. URL: http://www.gks.ru.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести