devterРазвитие территорийTerritory Development2412-8945Сибирский институт управления10.32324/2412-8945-2021-3-10-19devter-165Research ArticleЭКОНОМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯECONOMIC RESEARCHТЕСТИРОВАНИЕ ЗАРУБЕЖНЫХ И ОТЕЧЕСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВ НА РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЯХTESTING OF FOREIGN AND DOMESTIC MODELS OF BANKRUPTCY PREDICTION AT RUSSIAN ENTERPRISESКовалевВ. В.KovalevV. V.

Виталий Валерьевич Ковалев, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры теории кредита и финансового менеджмента

Санкт-Петербург

Vitaly V. Kovalev, Doctor of Economic Sciences, Professor, Professor of Department of Credit Theory and Financial Management

Saint Petersburg

vvk77@inbox.ruMолдобаевТ. Ш.MoldobaevT. Sh.

Тимирлан Шайырбекович Молдобаев, магистрант

Санкт-Петербург

Timirlan Sh. Moldobaev, master's student

Saint Petersburg

vvk77@inbox.ruСанкт-Петербургский государственный университетSaint Petersburg State University20212310202103 (25)1019Copyright © Ковалев В.В., Mолдобаев Т.Ш., 20212021Ковалев В.В., Mолдобаев Т.Ш.Kovalev V.V., Moldobaev T.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://devter.elpub.ru/jour/article/view/165

В последнее время в отечественной аналитической науке и практике довольно популярной стала тема прогнозирования финансовой несостоятельности организации на основе публичных открытых данных. Как правило, все модели строятся по одному принципу: на основе выборки организаций из реестра банкротств выискиваются определенные зависимости между отдельными коэффициентами, которые должны удовлетворять определенным статистическим тестам. Фактически исследователь широко использует лишь математический (статистический) аппарат, не придавая значения логике и экономическому смыслу представленных соотношений. Нисколько не принижая роль математического инструментария в исследованиях подобного рода, отметим, что любая модель должна иметь некий экономический стержень, описывающий логику и характер влияния предлагаемых факторов на конечный результат. Статья посвящена тестированию наиболее популярных моделей прогнозирования на предприятиях реального сектора с целью изучения возможности применения указанных моделей в хозяйственной практике.

Recently, the topic of forecasting the financial insolvency of an organization based on public open data has become quite popular in domestic analytical science and practice. In general, all models are built according to the same principle: a sample of organizations from the bankruptcy register reveals certain dependencies between individual coefficients that must satisfy certain statistical tests. In fact, the researcher makes extensive use only of the mathematical (statistical) apparatus, not attaching importance to the logic and economic meaning of the represented ratios. Without at all belittling the role of mathematical tools in research of this kind, we note that any model should have a certain economic core that describes the logic and the nature of the influence of the proposed factors on the final result. The article is devoted to testing the most popular forecasting models at enterprises of the real sector in order to study the possibility of using these models in economic practice.

банкротствофинансовая несостоятельностьправовое регулированиемоделирование банкротствbankruptcyinsolvencylegal regulationmodeling of bankruptciesReferencesБанкротства компаний — статистика Федресурса за 2019 год. URL: https://fedresurs.ru/news/7b3c8884-b159-4ee7-b5fb-7770d9d941da?attempt=2 (дата обращения: 10.09.2020).Bankrotstva kompanii — statistika Fedresursa za 2019 god, available at: https://fedresurs.ru/news/7b3c8884-b159-4ee7-b5fb-7770d9d941da?attempt=2 (accessed 10.09.2020).Бойко И. П., Казаков А. В., Колышкин А. В. Методы прогнозирования несостоятельности: проблемы и перспективы // Рос. предпринимательство. 2017. Т. 18, № 8. С. 1313—1326.Boiko I. P., Kazakov A. V., Kolyshkin A. V. Metody prognozirovaniya nesostoyatel'nosti: problemy i perspektivy, Ros. predprinimatel'stvo, 2017, vol. 18, no. 8, pp. 1313—1326.Генералова Н. В., Соколова Н. А. Вариативность интерпретации бухгалтерской информации // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 5. 2012. Вып. 1. С. 175—181.Generalova N. V., Sokolova N. A. Variativnost' interpretatsii bukhgalterskoi informatsii, Vestn. S.-Peterb. un-ta, Ser. 5, 2012, iss. 1, pp. 175—181.Генералова Н. В., Соколова Н. А. Полиморфизм интерпретаций экономической информации в интегрированной системе учета // Финансы и бизнес. 2013. № 2. С. 159—168.Generalova N. V., Sokolova N. A. Polimorfizm interpretatsii ekonomicheskoi informatsii v integrirovannoi sisteme ucheta, Finansy i biznes, 2013, no. 2, pp. 159—168.Казаков А. В., Колышкин А. В. Разработка моделей прогнозирования банкротства в современных российских условиях // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Экономика. 2018. Т. 34. Вып. 2. С. 241—266.Kazakov A. V., Kolyshkin A. V. Razrabotka modelei prognozirovaniya bankrotstva v sovremennykh rossiiskikh usloviyakh, Vestn. S.-Peterb. un-ta. Ekonomika, 2018, vol. 34, iss. 2, pp. 241—266.Обзор: Хитрость и стагнация растянули банкротства. URL: https://fedresurs.ru/news/ccfc7b66-7065-4eef-9bc2-a2426e0e895d?attempt=1 (дата обращения: 12.09.2020).Obzor: Khitrost' i stagnatsiya rastyanuli bankrotstva, available at: https://fedresurs.ru/news/ccfc7b66-7065-4eef-9bc2-a2426e0e895d?attempt=1 (accessed 12.09.2020).Обзор: Число корпоративных банкротств в РФ в 2018 году снизилось до естественного уровня. URL: https://fedresurs.ru/news/5e75d843-000b-4ce1-9925-9e02d89fa0e7?attempt=1 (дата обращения: 12.09.2020).Obzor: Chislo korporativnykh bankrotstv v RF v 2018 godu snizilos' do estestvennogo urovnya, available at: https://fedresurs.ru/news/5e75d843-000b-4ce1-9925-9e02d89fa0e7?attempt=1 (accessed 12.09.2020).Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий / А. В. Колышкин, Е. В. Гиленко, С. Е. Довженко, С. А. Жилкин, С. Е. Чое // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 5. 2014. Вып. 2. С. 122—142.Kolyshkin A. V., Gilenko E. V., Dovzhenko S. E., Zhilkin S. A., Choe S. E. Prognozirovanie finansovoi nesostoyatel'nosti predpriyatii, Vestn. S.-Peterb. un-ta, Ser. 5, 2014, iss. 2, pp. 122—142.Соколова Н. А. Проблемы определения сомнительной дебиторской задолженности на основании анализа платежеспособности // Финансы и бизнес. 2011. № 2. С. 174—184.Sokolova N. A. Problemy opredeleniya somnitel'noi debitorskoi zadolzhennosti na osnovanii analiza platezhesposobnosti, Finansy i biznes, 2011, no. 2, pp. 174—184.Фёдорова Е. А., Довженко С. Е., Фёдоров Ф. Ю. Модели прогнозирования банкротства российских предприятий: отраслевые особенности // Проблемы прогнозирования. 2016. № 3. С. 32—40.Fedorova E. A., Dovzhenko S. E., Fedorov F. Yu. Modeli prognozirovaniya bankrotstva rossiiskikh predpriyatii: otraslevye osobennosti, Problemy prognozirovaniya, 2016, no. 3, pp. 32—40.Фёдорова Е. А., Хрустова Л. Е., Чекризов Д. В. Отраслевые особенности применения моделей прогнозирования банкротства предприятия // Стратег. решения и риск-менеджмент. 2018. № 1 (104). С. 64—71.Fedorova E. A., Khrustova L. E., Chekrizov D. V. Otraslevye osobennosti primeneniya modelei prognozirovaniya bankrotstva predpriyatiya, Strateg. resheniya i risk-menedzhment, 2018, no. 1 (104), pp. 64—71.Altman E. I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy // The Journal of Finance. 1968. Vol. 4. P. 589—609.Altman E. I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy, The Journal of Finance, 1968, vol. 4, pp. 589—609.Beaver W. H. Financial ratios as predictors of failure // Journal of Accounting Research. 1966. No. 4. P. 71—111.Beaver W. H. Financial ratios as predictors of failure, Journal of Ac-counting Research, 1966, no. 4, pp. 71—111.Chudson W. A. A Survey of Corporate Financial Structure // NBER Chapters in „The Pattern of Corporate Financial Structure: A Cross-Section View of Manufacturing, Mining, Trade, and Construction”. National Bureau of Economic Research. 1945. P. 1—16.Chudson W. A. A Survey of Corporate Financial Structure, NBER Chapters in „The Pattern of Corporate Financial Structure: A Cross-Section View of Manufacturing, Mining, Trade, and Construction”. National Bureau of Economic Research, 1945, pp. 1—16.Edmister R. O. An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction // Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1972. 7. Р. 1477.Edmister R. O. An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1972, 7, pp. 1477.Odom M., Sharda R. A. Neur al Network Model for Bankruptcy Prediction // Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks. San Diego. 1990. 17—21 June. Vol. II. P. 163—171.Odom M., Sharda R. A. Neur al Network Model for Bankruptcy Prediction, Proceedings of the International Joint Conference on Neural Net-works. San Diego, 1990, 17—21 June, vol. II, pp. 163—171.Ohlson J. Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy // Journal of Accounting Research. 1980. Vol. 18, Iss. 1. Р. 109—131.Ohlson J. Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy, Journal of Accounting Research, 1980, vol. 18, iss. 1, pp. 109—131.Salchengerger L. M., Cinar E. M., Lash N. A. Neural networks: A New Tool for Predicting Thrift Failures // Decision Sciences. 1992. № 23 (4). P. 899—916.Salchengerger L. M., Cinar E. M., Lash N. A. Neural networks: A New Tool for Predicting Thrift Failures, Decision Sciences, 1992, no. 23 (4), pp. 899—916.Springate G. L. Predicting the possibility of failure in a Canadian firm // Unpublished MBA project, Simon Fraser University. 1978.Springate G. L. Predicting the possibility of failure in a Canadian firm, Unpublished MBA project, Simon Fraser University, 1978.Taffler R. J., Tisshaw H. Going, Going, Gone — Four Factors which Predict // Accountancy. 1977. Vol. 3. P. 50—54.Taffler R. J., Tisshaw H. Going, Going, Gone — Four Factors which Predict, Accountancy, 1977, vol. 3, pp. 50—54.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.