Прогнозирование банкротства компании - Дипломная работа

Экономика России также испытывает трудности, связанные с политическими разногласиями со странами Запада, с введенными против нашей страны санкциями, с падением курса рубля по отношению к доллару и евро, с падением цены на нефть, что в большой степени влияет на положение дел в российской экономике, поскольку большую долю в ВВП занимает экспорт природных ресурсов. Это ведет к повышению финансовых рисков компаний, и, в конечном счете, является причиной банкротства компаний. Становятся жизненно необходимыми корректный анализ финансового состояния компания, развитие систем раннего выявления существующих проблем, прогнозирования проблем возможных в будущем, а также соответствующего реагирования на эти проблемы, чтобы верно планировать деятельность компании в краткосрочном периоде, разрабатывать оптимальную стратегию ее развития в долгосрочном периоде и не дать ей стать банкротом. Однако разные исследователи строят модели прогнозирования банкротства по-разному: некоторые авторы основывают свой анализ на данных по компаниям, не учитывая отраслевую принадлежность последних, другие же делают это отдельно для разных отраслей. Чтобы достичь нашей цели, было решено для компаний трех отраслей при помощи логит-анализа построить модели, наилучшим образом прогнозирующие банкротство, и посмотреть, получатся ли в моделях одинаковые факторы.В российском законодательстве под банкротством, или несостоятельностью, подразумевается "неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам […] и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей", которая признается арбитражным судом [33] . Это определение дано в статье 2 Главы 1 Федерального закона "О несостоятельности (банкротстве)", являющемся главным источником права в области банкротства. Суть процедуры банкротства заключается в том, что в ситуациях, когда компания не может рассчитаться по обязательствам, она либо распродает свое имущество, чтобы рассчитаться с кредиторами, либо проходит через специальные процедуры оздоровления финансового состояния, чтобы снова стать платежеспособной и покрыть задолженность. Сначала в арбитражный суд либо самой компанией, имеющей задолженность, которую она не в состоянии покрыть, либо ее кредитором (или кредиторами) подается заявление о признании этой компании-должника банкротом. Если платежеспособность доказана, то дело прекращается и компания продолжает свою деятельность, а если не доказана, то компания подвергается финансовому оздоровлению, целью которого является восстановление платежеспособности и погашение задолженности.Чаще всего исследователи занимаются этой проблемой с практической точки зрения: стараются построить как можно более надежную, с высокой предсказательной силой модель для прогнозирования банкротств компаний без опоры на теорию [28] . Исследователь Эдвард Дикин (1972), проведя анализ на данных 32 компаний 1964-1970 гг., вывел 14-ти факторную модель, предсказывающую банкротство с 85%-ной точностью за 5 лет, 77%-ной - за 4, 88%-ной - за 3, 94%-ной - за 2 года и 78%-ной - за 1 год до наступления банкротства на контрольной выборке [22] . Фулмер (1984) с помощью дискриминантного анализа и 60 компаний США 1983 года (30 банкротов и столько же небанкротов) сконструировал модель, включающую переменные: RE/TA, TR/TA, (PBT Interest paid) /CK, CF/TD, LRL/TA, CL/TA, ln (MOC), CA/TD и ln ((PBT Interest paid) /Interest paid) с прогнозной силой 98% за год до наступления банкротства. Как видно из таблицы, в целом результаты применения зарубежных моделей неоднозначны: модели с высокой общей надежностью не очень хороши для групп банкротов и небанкротов, а модели, хорошо работающие для группы банкротов малоэффективны для "здоровых" компаний и имеют низкую общую надежность. Сравнив результаты расчетов по моделям Альтмана, Федотовой, Таффлера, Лиса, Спрингейта, Давыдовой и Беликова, Альтмана и Сабато, Лина и Пьессе, Джу Ха и Техонга, Грузчинова, авторы обнаружили, что построенная ими модель с прогнозной силой в 75% точнее предсказывает банкротство, чем модели их коллег, точность которых составила от 40% (модель Спрингейта) до 70% (5-и факторная модель Альтмана).Как правило финансовые организации не исследуются совместно с компаниями других отраслей в силу фундаментальных различий в их функционировании и, соответственно, в финансовых показателях, поэтому и мы сразу же исключили финансовые копании из рассмотрения. Отрасли образование, здравоохранение, коммунальные услуги, государственное управление и обеспечение военной безопасности также были исключены в силу специфических рисков и процедур банкротства этих отраслей. Для достижения цели нашей работы, следовало найти три отрасли с существенными различиями, поскольку, по нашему мнению, трех отраслей вполне достаточно, чтобы сделать вывод, можно ли с помощью одного и того же набора показателей предсказывать банкротство компаний с достаточной точностью.

Оглавление

Введение

Глава 1. Теоретический анализ прогнозирования банкротства компаний

1.1 Выявление сущности банкротства компании и значимости его прогнозирования

1.2 Обзор существующих исследований

1.3 Подведение итогов главы 1

Глава 2. Методология проведения исследования

2.1 Описание формирования базы данных

2.2 Описание особенностей метода построения модели, отбора факторов, включаемых в модели и выбор наилучшей модели

2.3 Подведение итогов главы 2

Глава 3. Исследование и результаты

Заключение

Список литературы

Приложения