Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
Код |
568970 |
Дата создания |
2022 |
Страниц |
52
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 24 декабря в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
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
Введение
Введение
Банкротство предприятий нередкое явление, которое можно назвать неотъемлемой частью современных рыночных отношений, где царит свободная конкуренция. Это состояние предприятия, при котором всё ведет к его закрытию, в связи с финансовыми трудностями и невозможностью выполнения долговых обязательств перед государством и партнёрами. Банкротство является дисциплинарным действием со стороны государства, обеспечивающим высокий уровень социальной ответственности, так как оно является принудительным лишением собственности предпринимателя.
Любой руководитель предприятия всегда против банкротства, так как последствия банкротства очень болезненны, как с финансовой точки зрения, так и с моральной и для самого предприятия, и для всего трудового коллектива. А в настоящее время, в условиях стремительно изменяющегося экономического климата страны, в том числе в период пандемии, не всем предприятиям удаётся остаться в строю, то есть сохранить своё устойчивое финансовое положение на рынке.
Однако, банкротство — это не всегда зло, а нередко необходимость с экономической и социальной точки зрения в деятельности любого предприятия с целью его расширения и воспроизводства. Средства обанкротившихся фирм, никуда не исчезают. Они попадают в руки более предприимчивых участников рыночного хозяйства. Даже сама возможность попасть в процесс банкротства заставляет думать руководителей предприятий и финансовых аналитиков как правильно расходовать свои средства, модернизировать производство, искать новые рынки сбыта, оценивать финансовые риски капиталовложений.
Следует понимать, что нельзя стать банкротом мгновенно, кризис неплатежей приводит к долгам, долги обрастают пенями, штрафами, неустойками, задержками заработной платы. Иногда предприятие может находиться в неустойчивом финансовом состоянии не один год. От банкротства его может отделять один только шаг, главное сделать правильные выводы и предпринять правильные шаги финансового оздоровления предприятия.
Для того, чтобы компания могла спокойно развиваться и отсутствовала угроза её разорения как во время кризиса, так и в обычных условиях необходимо проводить раннюю диагностику факторов банкротства, как внутри компании, так и вне её. Нейтрализация возможных потенциальных угроз и заблаговременная выработка стратегии поведения в той или иной сложной ситуации позволит не только сохранить бизнес, но и существенно его расширить.
Современные экономические отношения, сформировавшиеся в последние годы, как в Российской Федерации, так и в мире, характеризуются динамичностью, а, следовательно, и нестабильностью функционирования элементов экономических систем, что негативно влияет на возможность эффективного прогнозирования банкротства. Это происходит по причине того, что большое количество факторов в настоящий момент, которые регулируют рынок являются непрогнозируемыми в принципе, т.к. имеют характер стихийных. В частности, имеется в виду кризис, вызванный пандемией COVID-19, который привел к невозможности предприятий долгое время вести коммерческую деятельность. Он также оказал влияние на финансовую составляющую деятельности предприятий – привел к тому, что деятельность некоторых предприятий стала убыточной.
В соответствии с Федеральным Законом РФ от 26.10.2002 г. № 127-ФЗ
«О несостоятельности (банкротстве)» под банкротством (несостоятельностью) предприятий понимается «признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и исполнить обязанность по уплате обязательных платежей». Однако из-за несовершенства законодательства в России, процедура банкротства пока не отработана в полном объеме и зачастую банкротство из средства оздоровления предприятия превращается в передел собственности, в возможность избавиться от долгов за счет государства, что не способствует оздоровлению экономики страны. Несмотря на это, уверенность в финансовом благополучии компании остаётся одним из приоритетов руководства корпораций, в связи с чем прогноз финансовой несостоятельности не теряет своей актуальности среди работников компаний,
а также финансовых аналитиков.
В результате этого, обосновывается значимость научного подхода к комплексной оценке прогнозирования банкротства предприятий через внедрение сформированной системы показателей, которая базируется на взаимосвязи, подчиненности и технологии взаимодействия показателей финансовой отчетности, уровня рентабельности, коэффициентов финансовой устойчивости, стабильности, автономии, ликвидности, показателей эффективности управления предприятием, а также внешних факторов и рисков. Внедрение данной системы будет способствовать совершенствованию процессов принятия управленческих решений в контексте формирования стратегии обеспечения финансовой безопасности предприятия и его эффективного функционирования на рынке.
Объектом данного исследования являются компании, финансовые данных которых были применены для создания прогнозных моделей, предметом в свою очередь является прогнозирование банкротства.
Целью данной выпускной квалификационной работы является создание эконометрических моделей прогнозирования банкротства компаний трёх отраслей, являющихся лидерами по количеству банкротств в России, используя в качестве предикторов показатели отчётности компаний. Подобное сравнение отразит не только наиболее точную в прогнозе модель, но и может быть использована для анализа состояния предприятий данных отраслей на практике или для дальнейшего усовершенствования моделей с точки зрения теории. Кроме того, для получения наиболее универсального результата анализа «проблемных» отраслей, дополнительным итогом станет построение общей для трёх сфер модели прогнозирования финансовой несостоятельности корпораций.
Достижение поставленной цели обеспечивается решением следующих задач:
1. Изучение публикаций, рассматривающих модели прогнозирования банкротства предприятий и выбор наиболее подходящей из них
2. Выявление из литературы набора переменных для последующего анализа
3. Подготовка тестовой базы данных из финансовых отчётностей компаний в соответствии с выбранными ранее переменными
4. Построение моделей на основе тестовой базы данных, с последующей проверкой их прогнозной силы
5. Составление выводов о качестве моделей, их сравнение и выявление наиболее точной
Данная работа состоит из 5 разделов, 44 страницы, использует 30 источников, включая один нормативно-правовой акт, и приводит в качестве иллюстрации данных 21 таблицу и 4 графика.
Обозначив цель, задачи и структуру данной работы, перейдём к теоретическому этапу исследования – анализу литературы.
Фрагмент работы для ознакомления
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.
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.
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: 0.00376