Сценарный подход к моделированию рисков банкротства предприятий отраслей промышленности

Автор: Наумов И.В., Никулина Н.Л., Бычкова А.А.

Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc

Статья в выпуске: 2 т.17, 2024 года.

Бесплатный доступ

Ухудшение финансового положения предприятий в различных отраслях промышленности, которое наблюдается в настоящее время во многих регионах, формирует перспективы снижения их финансовой устойчивости, возникновения рисков банкротства. Для оценки и прогнозирования рисков банкротства не отдельных предприятий, а отраслей промышленности в целом, а также для формирования эффективных механизмов их государственной поддержки необходимо развитие существующих методических подходов. Их разработка и стала основной целью исследования. Новизной представленного подхода является разработка алгоритма сценарного моделирования и прогнозирования рисков банкротства отраслей промышленности, включающего оценку финансовой устойчивости исследуемых отраслей промышленности, вероятности банкротства, построение регрессионных моделей зависимости изменения вероятности банкротства от целой системы внутренних и внешних факторов, проведение авторегрессионного моделирования динамики факторов внутренней и внешней среды с использованием скользящего среднего (ARMA). Авторегрессионное моделирование позволило сформировать наиболее вероятный, инерционный прогнозный сценарий на ближайшие пять лет с учетом сохранения отмеченных тенденций и коридор предельно возможных значений. Спрогнозированные значения динамики данных факторов, построенные регрессионные модели явились основой проектирования прогнозных сценариев изменения вероятности банкротства крупных, средних и малых предприятий машиностроения в Свердловской области. В результате исследования было выявлено, что наиболее подвержены рискам банкротства крупные машиностроительные холдинги Свердловской области, которые недостаточно обеспечены оборотными средствами, отличаются низким уровнем платежеспособности и испытывают значительную долговую нагрузку. Для повышения финансовой устойчивости и эффективного развития крупным машиностроительным предприятиям требуется государственная поддержка.

Еще

Риски банкротства, финансовая устойчивость, отрасли промышленности, авторегрессионное моделирование, сценарное прогнозирование

Короткий адрес: https://sciup.org/147243891

IDR: 147243891 | DOI: 10.15838/esc.2024.2.92.9

Список литературы Сценарный подход к моделированию рисков банкротства предприятий отраслей промышленности

Батьковский А.М., Булава И.В., Мингалиев К.Н., Фомина А.В. (2016). Прогнозирование риска финансовой несостоятельности компаний оборонно-промышленного комплекса // Вопросы радиоэлектроники. № 6. Серия ОТ. Вып. 5. С. 108–120.
Богданова Т.К., Алексеева Ю.А. (2011). Прогнозирование вероятности банкротства предприятий с учетом изменения финансовых показателей в динамике // Бизнес-информатика. № 1 (15). С. 50–60.
Евстропов М.В. (2008). Оценка возможностей прогнозирования банкротства предприятий в России // Вестник ОГУ. № 85. С. 25–32.
Зайцева О.П. (1998). Антикризисный менеджмент в российской фирме // Аваль (Сибирская финансовая школа). № 11–12.
Иванова Е.В., Ефремкова Т.И. (2020). Методологические предпосылки развития модели прогнозирования банкротства // Вестник Алтайской академии знаний. № 4. С. 336–343.
Исмаилова П.А., Евдокимов С.Ю., Головецкий Н.Я. (2019). Оценки финансовой нестабильности с применением инструментария прогнозирования финансовой несостоятельности (банкротства) предприятий на региональном рынке // Вестник Евразийской науки. № 6. С. 1–12.
Казакова Н.А., Лещинская А.Ф., Сивкова А.Е. (2018). Оценка и прогнозирование риска банкротства горно-металлургических компаний // Экономика в промышленности. Т. 11. № 3. С. 261–272. DOI: 10.17073/2072-1633-2018-3-261-272
Лютова Е.С. (2011). Экономико-математическое моделирование прогнозирования банкротства металлургических предприятий // Проблемы экономики и юридической практики. № 2. С. 362–365.
Могилат А.Н. (2019). Оценка финансовой устойчивости российских промышленных компаний, или, о чем говорят банкротства // Вопросы экономики. № 3. С. 101–118.
Печенская-Полищук М.А., Малышев М.К. (2021). Металлургические корпорации и государство: тенденции финансового взаимодействия последнего десятилетия // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 14. № 3. С. 150–166. DOI: 10.15838/esc.2021.3.75.9
Федорова Е.А., Лазарев М.П., Федин А.В. (2016). Прогнозирование банкротства предприятия с учетом факторов внешней среды // Финансовая аналитика: проблемы и решения. № 42. С. 2–12.
Федорова Е.А., Тимофеев Я.В. (2015). Разработка моделей прогнозирования банкротства российских предприятий для отраслей строительства и сельского хозяйства // Финансы и кредит. № 32 (656). С. 2–10.
Федорова Е.А., Хрустова Л.Е., Чекризов Д.В. (2018). Отраслевые особенности применения моделей прогнозирования банкротства предприятия // Стратегические решения и риск-менеджмент. № 1 (106). С. 64–71.
Шатковская Е.Г., Файзуллоев А.Х. (2016). Банкротство организации, его понятие и методы прогнозирования // Фундаментальные исследования. № 5. С. 433–440.
Ширинкина Е.В. (2015). Прогнозирование риска несостоятельности предприятия в условиях неопределенности // Вестник Пермского университета. Сер. «Экономика». № 3 (26). С. 137–144.
Adamowicz K., Noga T. (2018) Identification of financial ratios applicable in the construction of a prediction model for bankruptcy of wood industry enterprises. Folia Forestalia Polonica, Series A, 60(1), 61–72.
Alifiah M.N. (2014). Prediction of financial distress companies in the trading and services sector in Malaysia using macroeconomic variables. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 129, 90–98.
Altman E. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23(4), 589–609.
Beaver W. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Empirical research in accounting selected studies. Journal of Accounting Research (Suppl.), 4, 71–111.
Conan J., Holder М. (1979). Explicative Variables of Performance and Management Control: Doctoral Thesis. Paris: CERG, Universite Paris Dauphine.
Cultrera L., Brédart X. (2016). Bankruptcy prediction: The case of Belgian SMEs. Review of Accounting and Finance, 15(1), 101–119.
Fulmer J., Moon J., Gavin T., Erwin M. (1984). A bankruptcy classification model for small firms. Journal of Commercial Bank Lending, July, 25–37.
Kaczmarek J., Alonso S.L.N., Sokołowski A., Fijorek K., Denkowska S. (2021). Financial threat profiles of industrial enterprises in Poland. Oeconomia Copernicana, 12(2), 463–487.
Kangari R. (1988). Business failure in construction industry. Journal of Construction Engineering and Management, 114(2), 172–190. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9364(1988)114:2(172)
Karas М., Reznakova M. (2015). 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, 213, 397–403. DOI: 10.1016/j.sbspro.2015.11.557
Kloster B.T., Jacobsen H.D. (2005). What influences the number of bankruptcies? Economic Bulletin, 76(4), 191–211.
Legault J. (1987). C.A. – Score, a warning system for small business failures. Bilanas, June, 29–31.
Ohlson J.A. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18, 109–131.
Petersen C., Plenborg T. (2012). Financial Statement Analysis: Valuation, Credit Analysis and Executive Compensation. Pearson Education Limited.
Qin Z., Chen Y. (2010). The bankruptcy prediction study under the financial crisis: The case of Chinese export-oriented enterprises. In: Proceedings – 2010 2nd IEEE International Conference on Information and Financial Engineering, ICIFE, 301–306, 56093072010.
Taffler R.J., Tisshaw H.J. (1977). Going, going, gone – four factors which predict... Accountancy, 88, 50–54.
Wadhwani S.B. (1986). Inflation, bankruptcy default premia and the stock market. The Economic Journal, 96(381), 120–138.
Zmijewski M.E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting Research, 22, 59–82.

Еще

Статья научная