Прогнозирование риска банкротства - Курсовая работа

В настоящее время тема анализа и оценки финансового состояния компаний с целью оценки вероятности их возможного банкротства приобретает все большую актуальность. Восстановление экономики в посткризисный период сопровождается развитием корпоративного сектора и ростом инвестиций, что, в свою очередь, провоцирует рост объемов корпоративного кредитования. В силу этого, коммерческие банки нуждаются в совершенствовании системы управления кредитным риском и разработке моделей, позволяющих предсказывать банкротство их контрагентов. Наряду с развитием корпоративного сектора, в течение последнего десятилетия, возрастает объем частных инвестиций в стране. Так, по данным Федеральной службы государственной статистики, объем частных инвестиций со стороны населения в период с 2009 по 2015 год увеличился более, чем в три раза, а их доля в общей структуре инвестиций выросла с 1.3% до 2.4%.В рамках проведения исследования, в первую очередь следует уделить внимание понятию банкротства, выяснить причины его возникновения и необходимость его своевременного прогнозирования. В ряде источников под банкротством понимается невозможность компании выплачивать обязательства по заемным средствам. Другая часть исследователей рассматривает банкротство, как легальную юридическую процедуру, включая стадии ее проведения. Второе понятие наиболее актуально в литературе, в силу того, что отсутствие возможности выплачивать свои обязательства в текущий момент времени не означает невыполнение выплат по обязательствам в предусмотренные законом сроки (Демешев, Тихонова, 2014). К таким причинам относятся социальные, политические, внешнеэкономические и технологические процессы, которые тем или иным способом влияют на возможность дефолта компании.Как отмечалось ранее, тема прогнозирования банкротства является довольно популярной уже на протяжении многих лет и на сегодняшний день разработано уже значительное количество методов и моделей для проведения исследований такого рода. Данное исследование носит эмпирический характер, поэтому следует более подробно остановиться на выборе модели, которая будет использоваться для прогнозирования банкротства.Пусть обозначает вектор предикторов i-того наблюдения, а - вектор неизвестных параметров. Тогда логарифм правдоподобия для любого исхода в двоичном выборочном пространстве («банкрот» или «не банкрот») задается уравнением: (7) В виду отсутствия теории банкротства, как таковой, возникает проблема с выбором вида функции . Такая функция имеет два основных свойства: 1. возрастает при росте ;Использование панельных данных для исследования аргументируется рядом преимуществ, а именно: · Расширяют выборочную совокупность, способствуя снижению зависимости между объясняемыми переменными, что, в свою очередь, снижает стандартные ошибки оценок; Таким образом, использование панельных данных позволит получить более точные результаты при проведении статистических тестов и оценивании коэффициентов в ходе выявления основных показателей, влияющих на банкротство компании. Для экспериментальной выборки строятся логит-модели, с помощью которых детерминируются факторы, определяющие банкротство компании. В рамках экспериментальной выборки, для исследования было отобрано 100 компаний, являющихся открытыми акционерными обществами (ОАО). Еще один аргумент в пользу выбора такой формы организации - компании, имеющие статус ОАО, на основании закона (1) должны раскрывать финансовую информацию.Таким образом, в качестве базовых детерминант банкротства были выбраны следующие показатели: · Чистая прибыль/Активы Коэффициент показывает, какую долю имеющихся средств компания должна потратить для получения единицы прибыли. Данный показатель носит название коэффициента текущей ликвидности и отражает возможность компании погасить краткосрочные заемные средства за счет наиболее быстро реализуемых активов. Коэффициент характеризуется, как коэффициент оборачиваемости активов и отражает интенсивность использования активов в рамках деятельности организации. Оборотный капитал/Активы Рост показателя снижает риск банкротства Отрицательная Операционная прибыль/ Активы Рост показателя снижает риск банкротства Отрицательная Выручка/Активы Рост показателя снижает риск банкротства ОтрицательнаяФактор Описание Модель № 1 Модель № 2 Модель № 3 Модель № 4 op_ta Операционная прибыль/ Активы-2.8444968** --2.8612978**-2.8683295** cap_ta Капитал/Активы-10.603811***-9.8185977***-10.402432***-10.200027*** cap_ta2 (Капитал/Активы)2 9.8615188*** 10.318596*** 9.0512732*** 8.5392124*** cash_ca Денежные средства/ Текущие активы-11.58004** - - - tr_ta Выручка/Активы --.4258695**-.45335397**-.4393217** cl_ca Текущие обязательства/ Текущие активы - 2.3548078** - - np_ta Чистая прибыль/Активы --2.2824861** - - debt_cap Обязательства/Капитал --.01662353** - - debt_cap2 (Обязательства/Капитал)2 -.00002072** - - ca_cl Текущие активы/ Текущие обязательства - --.42315223** - ca_debt Текущие активы/ Обязательства - -.42309993** - cl_debt Текущие обязательства/ Обязательства - - -.93068761

Оглавление

Введение

Глава 1. Теоретические аспекты прогнозирования банкротства

1.1Постановка проблемы

1.2Обзор литературы

Глава 2. Проведение эмпирического исследования

2.1Описание модели

2.2Данные для исследования

2.3Выбор исходных переменных и постановка гипотез

2.4Описание результатов

2.4.1Проверка гипотез и интерпретация оценок

2.4.2Тестирование модели на контрольной выборке

Заключение

Список использованной литературы

Приложения

В настоящее время тема анализа и оценки финансового состояния компаний с целью оценки вероятности их возможного банкротства приобретает все большую актуальность. Восстановление экономики в посткризисный период сопровождается развитием корпоративного сектора и ростом инвестиций, что, в свою очередь, провоцирует рост объемов корпоративного кредитования. Согласно данным Федеральной службы государственной статистики, объем инвестиций в период с 2009 по 2015 год вырос с 621.5 млрд. до 805.3 млрд. рублей. В силу этого, коммерческие банки нуждаются в совершенствовании системы управления кредитным риском и разработке моделей, позволяющих предсказывать банкротство их контрагентов.

Наряду с развитием корпоративного сектора, в течение последнего десятилетия, возрастает объем частных инвестиций в стране. Так, по данным Федеральной службы государственной статистики, объем частных инвестиций со стороны населения в период с 2009 по 2015 год увеличился более, чем в три раза, а их доля в общей структуре инвестиций выросла с 1.3% до 2.4%. Основной целью частного инвестора является вложение капитала в максимально безрисковый актив, поэтому прогнозирование банкротства является одной из первостепенных задач в рамках данного вида деятельности.

Таким образом, тема оценки риска и предсказания банкротства компаний занимает особое место как в теоретической, так и в эмпирической литературе.

Цель работы: Построение моделей, способных предсказать банкротство крупных российских компаний.

Достижение поставленной цели подразумевает решение следующих задач: · Анализ предыдущих исследований

· Сбор базы данных

· Определение факторов, влияющих на банкротство компании

· Оценка моделей вероятности банкротства

· Проверка моделей на контрольной выборке

Объектом исследования является оценка риска банкротства российских компаний. Предметом исследования являются финансовые коэффициенты, влияющие на банкротство.

Работа состоит из введения, двух глав и заключения. Первая глава включает рассмотрение сущности банкротства и необходимости его своевременного предсказания, а также, обзор предыдущих исследований по данной теме. Вторая глава включает описание эмпирического исследования, в том числе: методологию сбора данных для исследования, краткую характеристику моделей и описание полученных результатов. Построение моделей и сопутствующие этому расчеты были выполнены с использованием средств программного пакета «Stata 13» и «Microsoft Excel».