Вход

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА КОМПАНИИ

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
Код 493543
Дата создания 2022
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 23 декабря в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
2 370руб.
КУПИТЬ

Описание

Добрый день! Уважаемые студенты, Вашему вниманию представляется дипломная работа на тему: «ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА КОМПАНИИ»

Оригинальность работы 93


Аннотация


За последние 50 лет прогнозирование банкротства приобрело большую популярность как среди экономистов, так и среди финансовых аналитиков. В условиях постоянно меняющегося состояния экономики, а также ряда факторов, влияющих на компании, особенно в последние годы, для фирмы стало очень важно обеспечить свою финансовую стабильность. Анализ ключевых работ Altman и Beaver, а также современных Korol и Alaka показывает, что многие виды финансовых соотношений могут быть использованы в качестве предикторов банкротства, однако они значительно отличаются при анализе отдельных отраслей, периодов и стран. В данном исследовании были собраны и проанализированы финансовые данные трех наиболее проблемных с точки зрения количества банкротств отраслей в России: недвижимость, оптовая торговля и строительство, за период 2017-2019 г. для создания отраслевых и «общей» модели, из которых последнее предоставляет в итоге наибольшую прогнозную ценность.

In the past 50 years, forecasting of corporate failure saw an increase in popularity both among economists and enterprises. With an everchanging state of the economy as well as a number of factors affecting companies, especially in recent years, it has become crucial for a firm to ensure its financial stability. An analysis of major previous articles on this topic reveals that many types of financial ratios can be employed as bankruptcy predictors, however, they differ considerably when analyzing separate industries, periods and countries. In this particular research financial data from three of Russia’s most problematic in terms of number of bankruptcies industries: real-estate, wholesale and construction, both bankrupt and non-bankrupt, during the 2017-2019 period was collected and analyzed to create industry-specific models, as well as a universal one, the last one showing the most promising results.

Содержание

АННОТАЦИЯ ................................................................................................................................3

ВВЕДЕНИЕ ....................................................................................................................................4

1.ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ .............................................................................................................8

2.ПОСТАНОВКА ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ВОПРОСА ..................................................17

3.МЕТОДОЛОГИЯ .....................................................................................................................18

4.ДАННЫЕ ..................................................................................................................................22

5.СОЗДАНИЕ МОДЕЛЕЙ .........................................................................................................24


5.1ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ПО ОПЕРАЦИЯМ С НЕДВИЖИМЫМ ИМУЩЕСТВОМ ....................................24


5.2СТРОИТЕЛЬСТВО ЗДАНИЙ ...................................................................................................29


5.3ОПТОВАЯ ТОРГОВЛЯ ...........................................................................................................34


5.4«ОБЩАЯ» МОДЕЛЬ ..............................................................................................................39

ЗАКЛЮЧЕНИЕ............................................................................................................................44

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ....................................................................48

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 ........................................................................................................................51

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 ........................................................................................................................52

Список литературы

Список использованной литературы

Нормативные правовые акты

1. Федеральный закон "О несостоятельности (банкротстве)" от 26.10.2002 N 127-ФЗ

Специальная литература

2. Alaka, H.A., Oyedele, L.O., Owolabi, H.A., Kumar, V., Ajayi, S.O., Akinade, O.O., Bilal, M., 2018. Systematic review of bankruptcy prediction models: Towards a framework for tool selection. Expert Systems with Applications, Vol. 94, pp. 164-184.

3. Altman, E.I., 1968. FINANCIAL RATIOS, DISCRIMINANT ANALYSIS AND THE PREDICTION OF CORPORATE BANKRUPTCY. The Journal of Finance 23, 589–609.

4. Altman, E.I., 2018. Applications of Distress Prediction Models: What Have We Learned After 50 Years from the Z-Score Models? IJFS 6, 70.

5. Aziz, A., Emanuel, D., Lawson, G., 1968. Bankuptcy prediction – an investigation of cash flow-based models. Journal of Management Studies, 420-437.

6. Aziz, M., Dar, H.A., 2006. Predicting corporate bankruptcy: where we stand? Corporate Governance 6, 18–33.

7. Balcaen, S., Ooghe, H. (2006). 35 years of studies on business failure: An overview of the classic statistical methodologies and their related problems. The British Accounting Review, 38(1), pp. 63-93.

8. Beaver, W.H., 1966. Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research 4, 71.

9. Danilova, J. A., 2011. Bankruptcy prediction modeling for manufacturing industry. Audit and Financial analysis, 1.

10. Fedorova, E.A., Dovzhenko, S.E., Fedorov, F.Yu., 2016. Bankruptcy-prediction models for Russian enterprises: Specific sector-related characteristics. Stud. Russ. Econ. Dev. 27, 254–261.

11. Fedorova, E., Musienko, S., 2020. Analysis of the external factors influence on the forecasting of bankruptcy of Russian companies. St Petersburg Journal of Economic Studies 36, 117-133.

12. Hillegeist, S.A., Keating, E.K., Cram, D.P., Lundstedt, K.G., 2004. Assessing the Probability of Bankruptcy. Review of Accounting Studies 9, 5–34.

13. Hung, C., Chen, JH., 2009. A selective ensemble based on expected probabilities for bankruptcy prediction. Expert systems with applications 36, 5297-5303.

14. Kazakov, A.V., Kolyshkin, A.V., 2018. The development of bankruptcy prediction models in modern Russian economy. SUJES 34.

15. Kliestik, T., Valaskova, K., Lazaroiu, G., Kovacova, M., Vrbka, J. (2020). Remaining financially healthy and competitive: the role of financial predictors. Journal of Competitiveness, Vol. 12, pp. 74-92.

16. Korol, T. (2019). Dynamic bankruptcy prediction models for European enterprises. Journal of Risk and Financial Management, Vol. 12.

17. Langford, D., Iyagba, R., & Komba, D. (1993). Prediction of solvency in construction companies. Construction Management and Economics, 11(5), 317-325.

18. Makeeva, E., Neretina, E., 2013. The Prediction of Bankruptcy in a Construction Industry of Russian Federation. Journal of Modern Accounting and Auditing 9, 16.

19. Misankova, M., Bartosova, V., 2016. Comparison of selected statistical methods for the

prediction of bankruptcy. 10th International Days of Statistics and Economics, pp. 1260-1269.

20. Mossman, C.E., Bell, G.G., Swartz, L.M., Turtle, H., 1998. An empirical comparison of bankruptcy models. Financial Review 33, 35–54.

21. Ohlson, J.A., 1980. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research 18, 109.

22. Salimi, A.Y., 2015. Validity of Altmans Z-score model in predicting bankruptcy in recent years. Academy of Accounting and Financial Studies Journal 19, 233–238.

23. Shumway, T., 2001. Forecasting Bankruptcy More Accurately: A Simple Hazard Model. J BUS 74, 101–124.

24. Son, H., Hyun, C., Phan, D., Hwang, HJ., 2019. Data ananlytic approach for bankruptcy prediction. Expert systems with applications 138.

25. Spuchlakova, E., Michalikova, KF., 2016. Comparison of Logit, Probit and Neural Network bankruptcy prediction models. ISSGBM-IB 2016, Vol. 61, pp. 49-53.

26. Tserng, H. P., Chen, P.-C., Huang, W.-H., Lei, M. C., Tran, Q. H. (2014). Prediction of default probability for construction firms using the logit model. Journal of Civil Engineering and Management, 20(2), pp. 247-255.

27. Veganzones, E., Severin, D. (2020). Corporate bankruptcy prediction models in the twenty-first century: a review. European Business Review, Vol. 33, pp. 204-226.


28. Vukovic, B., Milutinovic, S., Milicevic, N., Jaksic, D. (2020). Corporate bankruptcy prediction: evidence from wholesale companies in the Western European countries. Ekonomicky Casopsis, Vol. 68, pp. 477-498.

29. Yin Shi, Xiaoni Li, 2019. An overview of bankruptcy prediction models for corporate firms: A systematic literature review. Intangible Capital, 15(2), 114-127.

30. Zoričák, M., Gnip, P., Drotár, P., Gazda, V., 2020. Bankruptcy prediction for small- and medium-sized companies using severely imbalanced datasets. Economic Modelling 84, 165–176.

Очень похожие работы
Найти ещё больше
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00448
© Рефератбанк, 2002 - 2024