IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/accntn/y2021i1p13-23.html
   My bibliography  Save this article

Модели прогнозирования вероятности банкротства и возможности их применения для строительных компаний // Models for Predicting the Probability of Bankruptcy: Applying in Construction Companies

Author

Listed:
  • A. Voiko V.

    (Financial University)

  • А. Войко В.

    (Финансовый университет)

Abstract

The paper examines some foreign and domestic methods of forecasting bankruptcy of enterprises in order to apply them in the largest construction organizations in Russia. The empirical basis of the study is the construction companies that are comparable in size, revenue, and market share. Their annual financial statements preceding the analysis are the information base of calculations. The quality of forecasts has been checked on independent indicators’ calculations of financial analysis, as well as using data from financial markets and share prices under studied companies. The result of the research is the selection of models that gives the most correct forecast of the financial situation of a company in the construction industry. It has been also revealed that models for predicting financial insolvency of enterprises has not been able to assess changes in financial stability in the short term. Therefore, the author compares calculation results with data of financial markets. As a result, it was found that models which demonstrate the greatest predictive ability correlate with the results of independent financial analysis, as well as with data of financial markets regarding the share price dynamics of construction companies. The paper provides recommendations on approaches to choosing models for analyzing the probability of bankruptcy and can be useful for specialists of financial and analytical services to predict the financial insolvency of construction business. В статье анализируются зарубежные и отечественные методики прогнозирования банкротства предприятий с целью их применения в крупнейших организациях России. Эмпирической базой исследования явились строительные компании, сопоставимые по размеру, объемам выручки, доле рынка, а информационной базой для расчетов послужили данные их финансовой отчетности за год, предшествующий анализу. Качество прогнозов проверено на основе расчета независимых показателей финансового анализа, а также с использованием данных финансовых рынков и цен акций исследуемых компаний. Результатом стал выбор моделей, дающих наиболее точный прогноз по финансовому положению организации строительной отрасли. Выявлено, что модели прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий не могут оценить изменения финансовой устойчивости в краткосрочной перспективе, поэтому было проведено сравнение итогов расчета с данными финансовых рынков. Установлено, что модели, демонстрирующие наибольшую прогностическую способность, коррелируют с результатами независимого финансового анализа, а также с данными финансовых рынков относительно динамики цены акций строительных организаций. Сформулированные рекомендации по подходу к выбору моделей анализа вероятности банкротства могут быть полезны работникам финансовых и аналитических служб для прогнозирования финансовой несостоятельности строительных организаций.

Suggested Citation

  • A. Voiko V. & А. Войко В., 2021. "Модели прогнозирования вероятности банкротства и возможности их применения для строительных компаний // Models for Predicting the Probability of Bankruptcy: Applying in Construction Companies," Учет. Анализ. Аудит // Accounting. Analysis. Auditing, ФГОБУВО "Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации" // Financial University under The Government of Russian Federation, vol. 8(1), pages 13-23.
  • Handle: RePEc:scn:accntn:y:2021:i:1:p:13-23
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://accounting.fa.ru/jour/article/viewFile/364/342.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:accntn:y:2021:i:1:p:13-23. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Алексей Скалабан (email available below). General contact details of provider: http://accounting.fa.ru .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.