Выбор переменных - Моделирование вероятности банкротства
Как уже было отмечено выше, единого набора финансовых и нефинансовых показателей, которые необходимо включать в модели, не существует, поэтому было решено выбирать переменные, основываясь на работах предыдущих авторов.
Для начала в модель были отобраны все значимые финансовые показатели, используемые в работах Altman (1968) и Ohlson (1980), так как они доказали свою предсказательную способность во многих работах. Автор также использовал модели Altman, Sabato (2007), Tinoco, Wilson (2013) и Mselmi, Lahiani (2017). Из российских авторов принимались во внимание работы Федоровой Е., Гиленко Е., Довженко С. (2013) и Демешева, Тихоновой (2014).
Итого в первоначальный набор вошло 14 коэффициентов, отражающих такие характеристики фирмы, как эффективность, прибыльность, устойчивость, ликвидность, оборачиваемость и финансовый рычаг (представлены в Таблице 3). Автор предпринял попытку использовать показатели, которые как можно объемнее описывали бы фирму и ее процессы. Как заметили в своей работе Tinoco, Wilson (2013), нет необходимости включать в модель большое количество показателей для достижения высокой предсказательной силы модели, поэтому 14 коэффициентов кажутся автору достаточным количеством для первоначального рассмотрения.
Из нефинансовых показателей в модель было решено включить размер компании, рассчитанный как натуральный логарифм от совокупных активов компании, и возраст компании, для которого также применялось логарифмирование. Также в работе использовались дамми-переменные для трех отраслей (C, F, G по классификатору NACE Rev. 2).
Описательная характеристика всех переменных представлена в Таблице 5.
Таблица 5. Описание первоначального набора независимых переменных
Категория |
Коэффициент |
Количество работ, в которых использовался коэффициент (Bellovari, 2007) |
Пример работ |
Эффективность | |||
Ebit/ta |
EBIT / Совокупные активы |
35 |
Du Jardin (2017), Altman (1968), Altman, Sabato (2007), Ni (2014) |
Прибыльность | |||
Roa |
Чистая прибыль / Совокупные активы |
54 |
Mselmi (2017), Zmijewski (1984), Ohlson (1980), Луговская (2010), Ni (2014) |
Ret/ta |
Нераспределенной прибыли / Совокупные активы |
42 |
Altman (1968), Altman, Sabato (2007), Ni (2014) |
Ebitsales |
EBIT / Выручка |
- |
Du Jardin (2017) |
Ликвидность | |||
Cash/cl |
Денежные средства / Текущие обязательства |
7 |
Луговская (2010) |
Cash/ta |
Денежные средства / Совокупные активы |
18 |
Du Jardin (2017), Altman, Sabato (2007), Луговская (2010) |
Ca/cl |
Текущие активы / Текущие обязательства |
51 |
Zmijewski (1984), Ohlson (1980), Луговская (2010), Ni (2014) |
Quick |
(Текущие активы - Запасы) / Текущие обязательства |
30 |
Du Jardin (2017), Altman, Sabato (2007) |
Оборачиваемость | |||
Cogs/inv |
Себестоимость проданной продукции / Запасы |
- |
Mselmi (2017) |
Sales/ta |
Выручка / Совокупные активы |
32 |
Du Jardin (2017), Altman (1968), Ni (2014) |
Финансовый рычаг | |||
Tl/eq |
Совокупные обязательства / Собственный капитал |
16 |
Mselmi (2017), Altman (1968), Ni (2014) |
Ta/tl |
Совокупные активы/ Совокупные обязательства |
19 |
Mselmi (2017), Zmijewski (1984), Ohlson (1980), Tinoco, Wilson (2013), Ni (2014) |
Размер | |||
Lnta |
Логарифм совокупных активов |
6 |
Mselmi (2017), Ni (2014), Федорова Е., Гиленко Е., Довженко С.(2013) |
Возраст | |||
Lnage |
Логарифм возраста компании, выраженного в годах |
- |
Демешев, Тихонова (2014) |
Похожие статьи
-
В первоначальном выборе объясняющих переменных существует две стратегии. Часть авторов осуществляют подбор переменных, опираясь на собственные...
-
Нефинансовые факторы, влияющие на вероятность банкротства - Моделирование вероятности банкротства
Как было отмечено выше, важность финансовых показателей для определения вероятности банкротства фирмы была замечена в самых ранних работах. Однако...
-
Проблема прогнозирования вероятности банкротства существует уже несколько десятков лет - все началось с работ Ramser, Foster (1931), Fitzpatrick (1932) и...
-
Отбор и классификация объясняющих переменных Для всесторонней оценки строительной компании в ходе анализа будут использоваться финансовые,...
-
По итогам проведенного исследования можно прийти к выводу о том, что и логит-регрессия и деревья решений позволили построить модели, которые с...
-
Построение модели с помощью логистической регрессии Прежде чем строить логистическую регрессию, необходимо выбрать конечный набор финансовых и...
-
Описание данных - Моделирование вероятности банкротства
Данные для исследования были взяты из базы Ruslana (Bureau van Dijk), содержащей финансовую и некоторую нефинансовую информацию об организациях из...
-
Описание используемых методов - Моделирование вероятности банкротства
В данной работе было принято решение использовать логистический анализ с помощью пакета STATA, а также алгоритм CART с помощью SPSS Modeler. Бинарная...
-
Большинство современных исследований, посвященных предсказанию банкротства, используют больше одного метода моделирования и делают выводы о сравнительной...
-
Для прогнозирования банкротства, некоторые исследователи создают модели, основанные на использовании искусственных нейронных сетей. Как правило,...
-
Заключение - Моделирование вероятности банкротства
Целью данного исследования являлось моделирование вероятности банкротства российских нефинансовых компаний на основе наиболее значимых показателей...
-
Введение - Моделирование вероятности банкротства
В настоящее время в условиях экономической стагнации и ухудшения финансового состояния бизнеса тема кредитоспособности и оценки устойчивости предприятий...
-
Построение модели с помощью метода деревьев решений - Моделирование вероятности банкротства
В отличие от логистической регрессии, при использовании метода деревьев решений ограничения для независимых переменных отсутствуют, поэтому для...
-
Среди современных исследований на тему предсказания банкротства можно выделить группу работ, которые не ставят своей целью сравнение предсказательной...
-
Данная работа опирается на исследования, посвященные проблематике предсказания банкротства компаний. Наибольший интерес в работах предшественников...
-
Экономическая сущность банкротства На сегодняшний день не сложилось единой точки зрения на то, что понимается под банкротством компании. Существует...
-
Методология исследования, Постановка гипотез - Моделирование вероятности банкротства
Постановка гипотез Целью данного исследования является построение модели вероятности банкротства, которая будет обладать надежностью не менее 80%. По...
-
Искусственные нейронные сети (ИНС) рассматриваются исследователями как возможная альтернатива статистическим методам. Исследования, использующие ИНС, как...
-
На следующем этапе в модель были добавлены дамми-переменные годов и отраслей. Таблицы соотношения переменных и данных приведены ниже. Кроме дамми...
-
Экономисты-исследователи - Моделирование вероятности банкротства
Чаще всего исследователи считают фирму банкротом, если она находится на любой из стадий процедуры банкротства: начиная с подачи заявления в суд до...
-
Основной целью исследования является сравнение предсказательной силы моделей, построенных на основе различных методов. В условиях несбалансированности...
-
Матрица сопряженности и другие показатели предсказательной силы логит-модели на данных контрольной подвыборки (2014 год): True Classified D ~D Total +...
-
Введение - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании
Моделирование вероятности банкротства является широко применимой практической процедурой, которая необходима любой крупной кредитной организации....
-
Выбор математической формы функции при моделировании зависимости выпуска продукции от производственных факторов Постановка проблемы. Одним из важнейших...
-
Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании
Детализация расчета точки отсечения через G-mean для модели ИНС №2. Уровень Ошибка по небанкротам Ошибка по банкротам G-mean 0.04 10% 31% 1.262 0.039 10%...
-
В большинстве реальных больших систем не обойтись без учета "состояний природы" -- воздействий Стохастического типа, случайных величин или случайных...
-
Фиктивные переменные во множественной регрессии - Моделирование в эконометрике
До сих пор в качестве факторов рассматривались экономические переменные, принимающие количественные значения в некотором интервале. Вместе с тем может...
-
Описание данных Данные для исследования получены из базы Руслана, предоставляемой компанией Бюро Ван Дайк. Эта база содержит данные финансовой отчетности...
-
Уравнение динамики теплообменника: Передаточные функции объекта получим по его уравнению динамики. Для этого запишем уравнение по заданному каналу. Затем...
-
Заключение - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании
В рамках данного исследования были построены и оценены модели предсказания банкротства на базе логистической регрессии и искусственных нейронных сетей...
-
Моделирование ПИ-регулятора. Уравнение ПИ-регулятора записывают следующим образом: (8) Где Yрег - выходная величина регулятора; X = ( x - x3 ) - Входная...
-
Для реализации модели в данном проекте была выбрана программа AnyLogic 7.1.2. С помощью нее можно реализовать все поставленные задачи, благодаря ее...
-
Статистические испытания схемы проводятся исходя из того, что генерирование случайных логических переменных xI проводится с помощью равномерного...
-
Модель Бокса и Дженкинса Процедуры оценки параметров и прогнозирования, описанные в разделе Идентификация модели временных рядов, предполагают, что...
-
В 1930 году Дж. Биркгофом и Дж. фон Нейманом была сформулирована и доказана одна из основных эргодических теорем - теорема о предельных вероятностях:...
-
Итак, модели, которые будут дальше анализироваться, и получены с помощью Первого метода - проведения теста для выделения наиболее дескриптивных...
-
При анализе инновационной активности региона важно понимать, как те или иные экономические данные влияют на инновационные показатели. В качестве...
-
Завод по изготовлению телевизоров, находясь в состоянии 1, может увеличить спрос путем организации рекламы. Это требует добавочных затрат и уменьшает...
-
Приложения, - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании
Описательные статистики по финансовым коэффициентам. Переменная Количество наблюдений Среднее Медиана 25 перцентиль 75 перцентиль Стандартное отклонение...
-
Постановка гипотез - Влияние значений финансовых коэффициентов на вероятность банкротства компании
Цель данной работы заключается в сравнении предсказательной силы логистической регрессии и искусственных нейронных сетей (ИНС) в рамках моделирования...
Выбор переменных - Моделирование вероятности банкротства