«Финансы и кредит»
 

Реферирование и индексирование

Russian Science Citation Index
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Прогнозирование банкротства субъектов малого и среднего предпринимательства в России

Купить электронную версию статьи

Журнал «Финансы и кредит»
т. 24, вып. 11, ноябрь 2018

Получена: 10.11.2017

Получена в доработанном виде: 11.01.2018

Одобрена: 29.08.2018

Доступна онлайн: 29.11.2018

Рубрика: ТЕОРИИ ФИНАНСОВ

Коды JEL: C35, D24

Страницы: 2537–2552

https://doi.org/10.24891/fc.24.11.2537

Федорова Е.А. доктор экономических наук, профессор департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация 
ecolena@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-3381-6116
SPIN-код: 7520-2160

Мусиенко С.О. ассистент департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация 
som090788@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0003-0348-8323
SPIN-код: 3486-2563

Федоров Ф.Ю. консультант ООО «РедСис», Москва, Российская Федерация 
fedorovfedor92@mail.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 2841-5539

Предмет. Анализ нормативно-правовой базы, определяющей критерии признания предприятия банкротом, и сопоставление данных показателей с прогнозированием банкротства малых и средних предприятий.
Цели. Определить нормативные значения показателей, используемых в законодательстве и в зарубежных исследованиях по прогнозированию банкротства малых и средних предприятий. Выявить необходимость разделения на малые и средние предприятия при осуществлении прогнозирования банкротства.
Методология. Использовались современные методы классификации, такие как алгоритм дерева решений (Classification And Regression Tree), случайный лес (Random Forest), и их модификации Bagging CRT, Boosting CRT.
Результаты. Действующие нормативы, указанные как критерии определения банкротства, требуют уточнения для малых и средних предприятий.
Область применения. Результаты могут быть использованы малыми и средними предприятиями для прогнозирования вероятности банкротства, а также органами власти для внесения изменений в законодательные акты.
Выводы. Прогностическая способность моделей банкротства общего массива малых и средних предприятий менее эффективна, чем для каждой группы предприятий отдельно.

Ключевые слова: банкротство, малый бизнес, средний бизнес, нормативы показателей банкротства

Список литературы:

  1. Кредитование как важнейший фактор развития малого бизнеса в России: монография / под ред. Н.Э. Соколинской, Л.М. Куприяновой. М.: КноРус, 2011. 232 с.
  2. Малое предпринимательство в современной России: конкуренция, планирование, финансы, риски: монография. Вроцлав: Фонд «Русско-польский институт», 2015. 280 с.
  3. Гордина В.В. Проблемы и особенности кредитования малого бизнеса на современном этапе // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. Т. 7. Вып. 7. С. 32—38. URL: Link
  4. Tobback E., Bellotti T., Moeyersoms J. et al. Bankruptcy Prediction for SMEs Using Relational Data. Decision Support Systems, 2017, vol. 102, pp. 69–81. URL: Link
  5. Bălan M. Stochastic Methods for Prediction of the Bankruptcy Risk of SMEs. Procedia Economics and Finance, 2012, vol. 3, pp. 125–131. URL: Link00130-X
  6. Campa D., Camacho-Miñano M. The Impact of SME's Pre-Bankruptcy Financial Distress on Earnings Management Tools. International Review of Financial Analysis, 2015, vol. 42, pp. 222–234. URL: Link
  7. Большакова О.Е., Максимов А.Г., Максимова Н.В. К вопросу о прогнозировании состоятельности и вероятности банкротства предприятий малого и среднего бизнеса // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2016. Т. 9. Вып. 8. С. 47—62. URL: Link
  8. Демешев Б.Б., Тихонова А.С. Динамика прогнозной силы моделей банкротства для средних и малых российских компаний оптовой и розничной торговли // Корпоративные финансы. 2014. Т. 8. № 3. С. 4—22. URL: Link
  9. Каяшева Е.В. Моделирование вероятности дефолта предприятий микро- и малого бизнеса // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. Т. 7. Вып. 17. С. 44—56. URL: Link
  10. Федорова Е.А., Довженко С.Е., Федоров Ф.Ю. Модели прогнозирования банкротства российских предприятий: отраслевые особенности // Проблемы прогнозирования. 2016. № 3. С. 32—40. URL: Link
  11. Федорова Е.А., Федоров Ф.Ю. Прогнозирование банкротства предприятий в транспортной отрасли // Финансовый менеджмент. 2015. № 5. С. 3—11.
  12. Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 1968, vol. 23, no. 4, pp. 589–609. URL: Link
  13. Springate G.L.V. Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm. Simon Fraser University, January, 1978, 164 p.
  14. Taffler R.J. The Assessment of Company Solvency and Performance using a Statistical Model. Accounting and Business Research, 1983, vol. 13, iss. 52, pp. 295–308.
  15. Fulmer J.G. Jr., Moon J.E., Gavin T.A. et al. A Bankruptcy Classification Model for Small Firms. Journal of Commercial Bank Lending, 1984, no. 7, pp. 25–37.
  16. Filipe S.F., Grammatikos T., Michala D. Forecasting Distress in European SME Portfolios. Journal of Banking & Finance, 2016, vol. 64, no. 1, pp. 112–135. URL: Link
  17. Smaranda C. Scoring Functions and Bankruptcy Prediction Models – Case Study for Romanian Companies. Procedia Economics and Finance, 2014, vol. 10, pp. 217–226. URL: Link00296-2
  18. Федорова Е.А., Лазарев М.П., Федин А.В. Прогнозирование банкротства предприятия с учетом факторов внешней среды // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2016. Т. 9. Вып. 42. С. 2—12. URL: Link
  19. Филобокова Л.Ю. Методические подходы к экспресс-оценке финансового и экономического положения малого предприятия // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2013. Т. 6. Вып. 39. С. 2—6. URL: Link
  20. Schapire R.E. The Boosting Approach to Machine Learning: An Overview. In: Denison D.D., Hansen M.H., Holmes C.C., Mallick B., Yu B. (eds) Nonlinear Estimation and Classification. Lecture Notes in Statistics, vol 171. Springer, New York, NY, pp. 149–171. URL: Link
  21. Booth A., Gerding E.H., McGroarty F. Automated Trading with Performance Weighted Random Forests and Seasonality. Expert Systems with Applications, 2014, vol. 41, iss. 8, pp. 3651–3661. URL: Link
  22. Chung-Ying Yeh, Shih-Kuo Yeh, Ren-Raw Chen. Liquidity Discount in the Opaque Market: The Evidence from Taiwan's Emerging Stock Market. Pacific-Basin Finance Journal, 2014, vol. 29, iss. C, pp. 297–309. URL: Link
  23. Большакова О.Е., Максимов А.Г., Максимова Н.В. О моделях диагностики состоятельности предприятий малого и среднего бизнеса // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: экономика и управление. 2014. № 3. С. 131—142. URL: Link
  24. Corazza M., Funari S., Gusso R. Creditworthiness Evaluation of Italian SMEs at the Beginning of the 2007–2008 Crisis: An MCDA Approach. The North American Journal of Economics and Finance, 2016, vol. 38, pp. 1–26. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

т. 24, вып. 11, ноябрь 2018

Другие номера журнала