Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Анализ влияния различных факторов на прогнозирование банкротства российских компаний (Количественные методы в корпоративных финансах, Финансовый Университет При Правительстве РФ)

Работа №149604

Тип работы

Курсовые работы

Предмет

корпоративные финансы и корпоративное управление

Объем работы35
Год сдачи2024
Стоимость800 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
15
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 5
Глава 1. Теоретические аспекты банкротства предприятий 8
Гипотеза 1. Показатели финансового состояния предприятия влияют на банкротство компании 9
Гипотеза 2. Внешние факторы влияют на банкротство предприятия. 13
Глава 2. Эмпирическая база и методология исследования 16
Глава 3. Результаты исследования 19
Общие результаты 19
Результаты по предельным эффектам 25
Предельные эффекты строительной отрасли 30
Заключение 31
Литература 33

В данной работе проанализированы все факторы, которые значительное влияние оказывают на банкротство компаний, осуществляющих свою предпринимательскую деятельность на территории России. Данные взяты за период с 2012 по 2022 год, то есть за последние 10 лет. Все полученные результаты были обобщены. В результате проведенных ранее исследовательских работ была доказана значимость влияния на банкротство компаний внешних и внутренних факторов. К внешним относятся производительность труда, цена на нефть, курс валюты и уровень инфляции. Что касается внутренних факторов, то сюда относятся характерные для разных компаний модели банкротства Альтмана, Таффлера, Лиса. Используя подобные параметры и факторы, можно определенным образом прогнозировать деятельность российских компаний в плане их финансовой несостоятельности.
Для анализа можно использовать определенную эмпирическую базу. Здесь объединены такие данные, как макроэкономические показатели и финансовые параметры компаний за указанный выше период. Рассмотрена была деятельность 300 российских организаций и предприятий, основным направлением деятельности которых являлась деревообрабатывающая промышленность и торговля. Было построено несколько моделей прогнозирования при помощи методики бинарного выбора. С помощью этой модели прогнозирования была определена вероятность банкротства. В прогнозирование включалось две основных категории переменных - внешние и внутренние. В результате выстраивания модели были выявлены оказывающие влияние на банкротство внутренние факторы. После этого была осуществлена их интеграция в модели прогнозирования финансовой несостоятельности тех показателей, которые отражают именно факторы внутреннего характера. За счет этого была значительно повышена общая объясняющая способность, которая базируется на учете внешних факторов и которая достаточно выгодна, по сравнению с другими подходами.
Полученные, в результате данной исследовательской работы и анализа данные, можно использовать всем без исключения российским предприятиям и организациям, а также специалистам для того, чтобы максимально точно прогнозировать вероятность банкротства. При этом данный прогноз будет выстроен с принятием во внимание общей сложившейся в стране макроэкономической ситуации. Будет проведена грамотная идентификация макроэкономических параметров, которые оказывают существенное воздействие на результаты деятельности предприятия и организации. Воздействие это носит статистический характер. Параметры такого плана лежат в основе любой кредитной и денежной политики государства. Для управленческих государственных структур они имеют достаточно большое значение. Они ориентируют эти показатели на то, чтобы решить разные задачи, в итоге ведущие к тому, чтобы минимизировать в российском бизнесе количество обанкротившихся предприятия и организаций.
Цель настоящего исследования - Согласно литературе, модели прогнозирования банкротства менее точны, если их применять в альтернативных условиях. Для детальной модификации модели прогнозирования банкротства предприятий предлагается конкретизировать общий вариант, основываясь на анализе внутренних и внешних факторов, оказывающих влияние на банкротство компаний. Обоснование будет происходить на базе внедрения в модели разных факторов макроэкономического характера. Потребуется также взять несколько из них и провести с ними идентификацию. В основном будут взяты статистически значимые показатели, которые оказывают влияние на повышение риска банкротства. Также будут приняты во внимание внутренние аспекты, которые, как правило, используются во всех популярных моделях банкротства коммерческих предприятий и организаций.
Новизна авторского подхода определяется акцентированием внимания на грамотно проведенном анализе, на выяснении внутренних и внешних факторов, которые влияют на рост компании, в зависимости от вида производимой организацией или предприятием коммерческой деятельности. При этом для каждого из них выделены свои индивидуальные особенности.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


Если изучить результаты всех представленных вниманию расчетов, становится понятно, что риск банкротства российских предприятий и организаций, как правило, зависит не только от внутренних показателей организации, но и от воздействия макроэкономических факторов внешнего характера. Прогнозирование банкротства в условиях достаточно стремительно меняющейся общей макроэкономической ситуации, можно осуществлять с достаточно высоким уровнем точности, но для этого важно в модель прогрессирования включать внешние факторы, а не только внутренние. По результатам проведенного анализа было сформировано несколько категорий переменных, которые отражают факторы внешнего и внутреннего характера, влияющие на банкротство предприятий и организаций, занимающихся деревообрабатывающей промышленностью и торговлей.
Выдвинутые в начале работы гипотезы подтвердились.
Среди внешних факторов, которые влияют на прогнозирование банкротства, можно выделить цену на уровень инфляции, а также индекс валового продукта. Что касается внутренних факторов, то сюда относятся показатели, которые присутствуют в моделях банкротства категории Таффлера и Фулмера. В частности, это соотношение оборотных активов с суммой обязательств, краткосрочных обязательств с активами, отношение нераспределенной прибыли к величине всех активов, отношение прибыль до налогообложения к собственному капиталу. Все без исключения разработанные модели, связанные с прогнозированием банкротства, отличаются достаточно высоким уровнем прогностической способности. Это предоставляет возможность предсказывать банкротство деревообрабатывающих производств с точностью более 96,7%, торговых предприятий с точностью более 96,1%. В случае с торговой промышленностью модель лучше предсказывает компании, не подвергающиеся банкротству; в случае с деревообрабатывающей промышленностью – прогнозная сила почти равна по банкротам и не банкротам, однако небольшой перевес все равно идет в сторону здоровых компаний.
В рамках последующего изучения и развития исследуемой тематики можно осуществлять анализ того, как на другие экономические отрасли воздействуют макроэкономические показатели. Благодаря этому, можно будет установить наиболее значимые аспекты специфического характера, которые влияют на банкротство. Кроме того, будет предоставлена возможность изучить проблемы, связанные с преднамеренным банкротством для того, чтобы в общем объеме подобных процедур выявить долю российских компаний, которые идут на этот шаг.



1. Alifiah M.N. Prediction of Financial Distress Companies in the Trading and Services Sector in Malaysia Using Macroeconomic Variables. 2nd International Conference on Innovation, Management and Technology Research. Procedia – Social and Behavioral Sciences. 2022. Vol. 129. P. 90–98.
2. Al-Kassar A.T., Soileau J.S. Financial Performance Evaluation and Bankruptcy Prediction (Failure) // Arab Economics and Business Journal. 2018. Vol. 9. Iss. 2. P. 147–155. doi: 10.1016/j.aebj.2014.05.010
3. Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance. 1968. Vol. 23. No. 4. P. 589–609.
4. Beaver W.H. Financial Ratios as Predictors of Failure // Journal of Accounting Research. 1966. Vol. 4. P. 71–111.
5. Bunn P., Redwood V. Company Accounts Based Modelling of Business Failures and the Implications for Financial Stability // Bank of England Quarterly Bulletin. 2018. Vol. 43. No. 4. P. 462–463.
6. Churyk N.T., Yu Sh., Gross G.M., Stoettner R. Johnson Manufacturing case study–bankruptcy // Journal of Accounting Education. 2021. Vol. 33. Iss. 4. Р. 309–316. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.jaccedu
7. Hol S. The Influence of the Business Cycle on Bankruptcy Probability // International Transactions in Operational Research. 2017. Vol. 14. No. 1. P. 75–90. doi: 10.1111/j.1475-3995.2006. 00576.x
8. Kangari R. Business Failure in Construction Industry // Journal of Construction Engineering and Management. 1988. Vol. 114. No. 2. P. 172–190. doi: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)0733- 9364(1988) 114:2 (172)
9. Karas М., Reznakova M. Predicting Bankruptcy under Alternative Conditions: The Effect of a Change in Industry and Time Period on the Accuracy of the Model // Procedia – Social and Behavioral Sciences. 2021. Vol. 213. P. 397–403. doi: 10.1016/j.sbspro.2015.11.557
10. Keasey K., Watson R. Financial Distress Prediction Models: A review of their usefulness // British Journal of Management. 1991. Vol. 2. No. 2. P. 89–102. doi: 10.1111/j.1467-8551. 1991. tb00019.x
11. Kloster B.T., Jacobsen H.D. What Influences the Number of Bankruptcies? // Economic Bulletin. 2019. Vol. 76. No. 4. P. 191–211.
12. Mironiuc M., Taran A. The Significance of Financial and Non-Financial Information in Insolvency Risk Detection // Procedia – Economics and Finance. 2021. Vol. 26. P. 750–756. doi: 10.1016/S2212- 5671(15)00834-5
13. Petersen C., Plenborg T. Financial Statement Analysis: Valuation, Credit Analysis and Executive Compensation. England: Pearson Education Limited, 2019. 478 p.
14. Taffler R.J., Tisshaw H. Going, Going, Gone – Four Factors which Predict // Accountancy. 1977. Vol. 88. P. 50–54.
15. Wadhwani S.B. Inflation, Bankruptcy Default Premia and the Stock Market // The Economic Journal. 1986. Vol. 96. No. 381. P. 120–138.
16. Zmijewski M.E. Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models // Journal of Accounting Research. 1984. Vol. 22. P. 59–82.
17. Данилова Ю.А. Моделирование прогнозирования банкротства предприятий обрабатывающего производства // Аудит и финансовый анализ. 2021. № 1. С. 107–113.
18. Демешев Б.Б., Тихонова А.С. Прогнозирование банкротства российских компаний: межотраслевое сравнение // Экономический журнал ВШЭ. 2020. Т. 18. № 3. С. 359–386.
19. Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Сибирская финансовая школа. 2021. № 11-12. С. 66–73.
20. Кочугуева М.Н., Киселева Н.Н., Анпилов С.М. Анализ внешних и внутрифирменных факторов банкротства на примере российских компаний // Вестник Самарского государственного университета. 2020. Т. 113. № 2. С. 25–36.
21. Федорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.В. Методология прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2018. № 2. С. 8–12.

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ