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

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

Получено

30.11.2018

Дата публикации

11.12.2018

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Чукаева В. , Гилев Д. . Исследование влияния макро-экономических показателей на вероятность банкротства предприятий строительного сектора // Общество и экономика – 2018. – Выпуск 10 C. 69-78 [Электронный ресурс]. URL: https://oie.jes.su/S020736760002279-5-1 (дата обращения: 25.04.2024). DOI: 10.31857/S020736760002279-5
MLA	, , Gilev, Denis "A study of the correlation between macroeconomic indicators and the probability of enterprise bankruptcy in the construction industry." Obshchestvo i ekonomika 10 (2018):69-78. DOI: 10.31857/S020736760002279-5
APA	, Gilev D. (2018). A study of the correlation between macroeconomic indicators and the probability of enterprise bankruptcy in the construction industry. Obshchestvo i ekonomika (10), pp.69-78 DOI: 10.31857/S020736760002279-5

Цена публикации: 0

Всего подписок: 0, всего просмотров: 1375

Оценка читателей: голосов 0

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.