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
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:
Кредитование как важнейший фактор развития малого бизнеса в России: монография / под ред. Н.Э. Соколинской, Л.М. Куприяновой. М.: КноРус, 2011. 232 с.
Малое предпринимательство в современной России: конкуренция, планирование, финансы, риски: монография. Вроцлав: Фонд «Русско-польский институт», 2015. 280 с.
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
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
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
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
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
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
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
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
Федорова Е.А., Федоров Ф.Ю. Прогнозирование банкротства предприятий в транспортной отрасли // Финансовый менеджмент. 2015. № 5. С. 3—11.
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
Springate G.L.V. Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm. Simon Fraser University, January, 1978, 164 p.
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.
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
