Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / ЭССЕ, ЭКОНОМИКА

Прогнозирование вероятности банкротства российских компаний на примере рынка строительства

annasl86 150 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 13 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 05.07.2021
Прогнозирование вероятности банкротства российских компаний на примере рынка строительства. На сегодняшний день проблема прогнозирования банкротства предприятий самых разных видов экономической деятельности становится более чем актуальным. В условиях рыночной экономики прогнозирование вероятности неплатёжеспособности становится одной из важнейших задач для любого предприятия. Решение этой проблемы лежит в системе анализа и оценки различных кредитных рисков. Цель данного процесса – предупреждение и предотвращение неблагоприятных вариантов развития событий которых является заблаговременное и эффективное прогнозирование вероятности наступления неблагоприятных ситуаций, которые могут негативно повлиять на финансовую устойчивость на предприятия. В работе Е. А. Фёдоровой и Я. В. Тимофеева [1] сделан акцент на том, что существует два подхода к прогнозированию банкротства предприятий: первый основан на прогнозировании банкротства на основе законодательных актов, второй - на использовании моделей прогнозирования банкротства предприятий. Для нашего исследования более предпочтительна вторая группа аналитических инструментов. Чаще всего эти методы представлены параметрическими моделями, характеризующимися относительно несложным математическим аппаратом и простой качественной интерпретацией. Данная категория методов достаточно статична, она не учитывает многие более узких экономические или поведенческие факторы, а прогностическая способность моделей имеет тенденцию к снижению при нелинейном характере связей между показателями. Следующая категория моделей – рыночные модели. Иначе их называют структурными моделями и моделями сокращенной формы, трудность их использования состоит в том, что они часто оказываются слишком сложными или зависимыми от рынка. Для их применения необходим доступ к большим массивам данных, таких как стоимость и структура акционерного капитала, объём совокупных долговых обязательств, показатели ликвидности и т. д. В независимости от широкого распространения рыночных моделей на западных рынках на российском рынке их использование затруднено из-за небольшого количества котирующихся ценных бумаг. В настоящее время наблюдается серьёзный толчок к развитию совершенно новой формы моделей прогнозирования банкротства, основанных на алгоритмах машинного обучения и использовании инновационных информационных продуктов, что отмечается в работе А. Н. Карминского и Р. Н. Бурехина [2]. Ко всему прочему, в своём исследовании вышеупомянутые авторы указывают на несколько основных проблем, связанных с анализом банкротства юридических лиц. Первая проблема заключается в том, что большинство экономических показателей, описывающих состояние фирмы, отличаются в различных исследованиях, а процесс их объединения в одну совокупную модель может вызвать дополнительные сложности. Также выделяют проблему несбалансированности данных, которая вызвана тем, что число платежеспособных компаний больше, чем обанкротившихся. Результат будет выражаться в том, что разработанная модель будет иметь тенденцию к классификации компаний как надежных, в то же время они будут иметь большое число признаков финансовой несостоятельности. Ещё одной проблемой выступает тот факт, что само понятие «банкротство» может не иметь чётких границ определения, что приводит к тому, что в спектр компаний – банкротов может попасть слишком широкий спектр организаций. Для нивелирования проблемы определения понятия банкротства следует установить определённые рамки понятия банкротства для того, чтобы сузить круг компаний, финансовая отчётность которых может быть использована в исследовании. Для определения понятия банкротства следует воспользоваться определением, которое предлагает в своей статье И. Е. Марьина [3]. Согласно Федеральному закону от 26.10.2002 №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» банкротством является признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и (или) об оплате труда лиц, работающих или работавших по трудовому договору, и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей. Банкротство компании может быть установлено официально только по решению Арбитражного суда о признании должника банкротом и открытии конкурсного производства после тщательного рассмотрения дела о банкротстве. Таким образом, с юридической точки зрения банкротство организации представляет собой признание арбитражным судом неспособности должника в полном объеме удовлетворять требования кредиторов по денежным обязательствам и исполнять обязанность по уплате других обязательных платежей в течение трех месяцев. Использование данного определения поможет в процессе выбора компаний для более глубокого анализа.
Введение

Прогнозирование вероятности банкротства российских компаний на примере рынка строительства. На сегодняшний день проблема прогнозирования банкротства предприятий самых разных видов экономической деятельности становится более чем актуальным. В условиях рыночной экономики прогнозирование вероятности неплатёжеспособности становится одной из важнейших задач для любого предприятия. Решение этой проблемы лежит в системе анализа и оценки различных кредитных рисков. Цель данного процесса – предупреждение и предотвращение неблагоприятных вариантов развития событий которых является заблаговременное и эффективное прогнозирование вероятности наступления неблагоприятных ситуаций, которые могут негативно повлиять на финансовую устойчивость на предприятия. В работе Е. А. Фёдоровой и Я. В. Тимофеева [1] сделан акцент на том, что существует два подхода к прогнозированию банкротства предприятий: первый основан на прогнозировании банкротства на основе законодательных актов, второй - на использовании моделей прогнозирования банкротства предприятий. Для нашего исследования более предпочтительна вторая группа аналитических инструментов. Чаще всего эти методы представлены параметрическими моделями, характеризующимися относительно несложным математическим аппаратом и простой качественной интерпретацией. Данная категория методов достаточно статична, она не учитывает многие более узких экономические или поведенческие факторы, а прогностическая способность моделей имеет тенденцию к снижению при нелинейном характере связей между показателями. Следующая категория моделей – рыночные модели. Иначе их называют структурными моделями и моделями сокращенной формы, трудность их использования состоит в том, что они часто оказываются слишком сложными или зависимыми от рынка. Для их применения необходим доступ к большим массивам данных, таких как стоимость и структура акционерного капитала, объём совокупных долговых обязательств, показатели ликвидности и т. д. В независимости от широкого распространения рыночных моделей на западных рынках на российском рынке их использование затруднено из-за небольшого количества котирующихся ценных бумаг. В настоящее время наблюдается серьёзный толчок к развитию совершенно новой формы моделей прогнозирования банкротства, основанных на алгоритмах машинного обучения и использовании инновационных информационных продуктов, что отмечается в работе А. Н. Карминского и Р. Н. Бурехина [2]. Ко всему прочему, в своём исследовании вышеупомянутые авторы указывают на несколько основных проблем, связанных с анализом банкротства юридических лиц. Первая проблема заключается в том, что большинство экономических показателей, описывающих состояние фирмы, отличаются в различных исследованиях, а процесс их объединения в одну совокупную модель может вызвать дополнительные сложности. Также выделяют проблему несбалансированности данных, которая вызвана тем, что число платежеспособных компаний больше, чем обанкротившихся. Результат будет выражаться в том, что разработанная модель будет иметь тенденцию к классификации компаний как надежных, в то же время они будут иметь большое число признаков финансовой несостоятельности. Ещё одной проблемой выступает тот факт, что само понятие «банкротство» может не иметь чётких границ определения, что приводит к тому, что в спектр компаний – банкротов может попасть слишком широкий спектр организаций. Для нивелирования проблемы определения понятия банкротства следует установить определённые рамки понятия банкротства для того, чтобы сузить круг компаний, финансовая отчётность которых может быть использована в исследовании. Для определения понятия банкротства следует воспользоваться определением, которое предлагает в своей статье И. Е. Марьина [3]. Согласно Федеральному закону от 26.10.2002 №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» банкротством является признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и (или) об оплате труда лиц, работающих или работавших по трудовому договору, и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей. Банкротство компании может быть установлено официально только по решению Арбитражного суда о признании должника банкротом и открытии конкурсного производства после тщательного рассмотрения дела о банкротстве. Таким образом, с юридической точки зрения банкротство организации представляет собой признание арбитражным судом неспособности должника в полном объеме удовлетворять требования кредиторов по денежным обязательствам и исполнять обязанность по уплате других обязательных платежей в течение трех месяцев. Использование данного определения поможет в процессе выбора компаний для более глубокого анализа.
Содержание

Прогнозирование вероятности банкротства российских компаний на примере рынка строительства. На сегодняшний день проблема прогнозирования банкротства предприятий самых разных видов экономической деятельности становится более чем актуальным. В условиях рыночной экономики прогнозирование вероятности неплатёжеспособности становится одной из важнейших задач для любого предприятия. Решение этой проблемы лежит в системе анализа и оценки различных кредитных рисков. Цель данного процесса – предупреждение и предотвращение неблагоприятных вариантов развития событий которых является заблаговременное и эффективное прогнозирование вероятности наступления неблагоприятных ситуаций, которые могут негативно повлиять на финансовую устойчивость на предприятия. В работе Е. А. Фёдоровой и Я. В. Тимофеева [1] сделан акцент на том, что существует два подхода к прогнозированию банкротства предприятий: первый основан на прогнозировании банкротства на основе законодательных актов, второй - на использовании моделей прогнозирования банкротства предприятий. Для нашего исследования более предпочтительна вторая группа аналитических инструментов. Чаще всего эти методы представлены параметрическими моделями, характеризующимися относительно несложным математическим аппаратом и простой качественной интерпретацией. Данная категория методов достаточно статична, она не учитывает многие более узких экономические или поведенческие факторы, а прогностическая способность моделей имеет тенденцию к снижению при нелинейном характере связей между показателями. Следующая категория моделей – рыночные модели. Иначе их называют структурными моделями и моделями сокращенной формы, трудность их использования состоит в том, что они часто оказываются слишком сложными или зависимыми от рынка. Для их применения необходим доступ к большим массивам данных, таких как стоимость и структура акционерного капитала, объём совокупных долговых обязательств, показатели ликвидности и т. д. В независимости от широкого распространения рыночных моделей на западных рынках на российском рынке их использование затруднено из-за небольшого количества котирующихся ценных бумаг. В настоящее время наблюдается серьёзный толчок к развитию совершенно новой формы моделей прогнозирования банкротства, основанных на алгоритмах машинного обучения и использовании инновационных информационных продуктов, что отмечается в работе А. Н. Карминского и Р. Н. Бурехина [2]. Ко всему прочему, в своём исследовании вышеупомянутые авторы указывают на неско
Список литературы

Прогнозирование вероятности банкротства российских компаний на примере рынка строительства. На сегодняшний день проблема прогнозирования банкротства предприятий самых разных видов экономической деятельности становится более чем актуальным. В условиях рыночной экономики прогнозирование вероятности неплатёжеспособности становится одной из важнейших задач для любого предприятия. Решение этой проблемы лежит в системе анализа и оценки различных кредитных рисков. Цель данного процесса – предупреждение и предотвращение неблагоприятных вариантов развития событий которых является заблаговременное и эффективное прогнозирование вероятности наступления неблагоприятных ситуаций, которые могут негативно повлиять на финансовую устойчивость на предприятия. В работе Е. А. Фёдоровой и Я. В. Тимофеева [1] сделан акцент на том, что существует два подхода к прогнозированию банкротства предприятий: первый основан на прогнозировании банкротства на основе законодательных актов, второй - на использовании моделей прогнозирования банкротства предприятий. Для нашего исследования более предпочтительна вторая группа аналитических инструментов. Чаще всего эти методы представлены параметрическими моделями, характеризующимися относительно несложным математическим аппаратом и простой качественной интерпретацией. Данная категория методов достаточно статична, она не учитывает многие более узких экономические или поведенческие факторы, а прогностическая способность моделей имеет тенденцию к снижению при нелинейном характере связей между показателями. Следующая категория моделей – рыночные модели. Иначе их называют структурными моделями и моделями сокращенной формы, трудность их использования состоит в том, что они часто оказываются слишком сложными или зависимыми от рынка. Для их применения необходим доступ к большим массивам данных, таких как стоимость и структура акционерного капитала, объём совокупных долговых обязательств, показатели ликвидности и т. д. В независимости от широкого распространения рыночных моделей на западных рынках на российском рынке их использование затруднено из-за небольшого количества котирующихся ценных бумаг. В настоящее время наблюдается серьёзный толчок к развитию совершенно новой формы моделей прогнозирования банкротства, основанных на алгоритмах машинного обучения и использовании инновационных информационных продуктов, что отмечается в работе А. Н. Карминского и Р. Н. Бурехина [2]. Ко всему прочему, в своём исследовании вышеупомянутые авторы указывают на несколько основных проблем, связанных с анализом банкротства юридических лиц. Первая проблема заключается в том, что большинство экономических показателей, описывающих состояние фирмы, отличаются в различных исследованиях, а процесс их объединения в одну совокупную модель может вызвать дополнительные сложности. Также выделяют проблему несбалансированности данных, которая вызвана тем, что число платежеспособных компаний больше, чем обанкротившихся. Результат будет выражаться в том, что разработанная модель будет иметь тенденцию к классификации компаний как надежных, в то же время они будут иметь большое число признаков финансовой несостоятельности. Ещё одной проблемой выступает тот факт, что само понятие «банкротство» может не иметь чётких границ определения, что приводит к тому, что в спектр компаний – банкротов может попасть слишком широкий спектр организаций. Для нивелирования проблемы определения понятия банкротства следует установить определённые рамки понятия банкротства для того, чтобы сузить круг компаний, финансовая отчётность которых может быть использована в исследовании. Для определения понятия банкротства следует воспользоваться определением, которое предлагает в своей статье И. Е. Марьина [3]. Согласно Федеральному закону от 26.10.2002 №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» банкротством является признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и (или) об оплате труда лиц, работающих или работавших по трудовому договору, и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей. Банкротство компании может быть установлено официально только по решению Арбитражного суда о признании должника банкротом и открытии конкурсного производства после тщательного рассмотрения дела о банкротстве. Таким образом, с юридической точки зрения банкротство организации представляет собой признание арбитражным судом неспособности должника в полном объеме удовлетворять требования кредиторов по денежным обязательствам и исполнять обязанность по уплате других обязательных платежей в течение трех месяцев. Использование данного определения поможет в процессе выбора компаний для более глубокого анализа.
Отрывок из работы

Прогнозирование вероятности банкротства российских компаний на примере рынка строительства. На сегодняшний день проблема прогнозирования банкротства предприятий самых разных видов экономической деятельности становится более чем актуальным. В условиях рыночной экономики прогнозирование вероятности неплатёжеспособности становится одной из важнейших задач для любого предприятия. Решение этой проблемы лежит в системе анализа и оценки различных кредитных рисков. Цель данного процесса – предупреждение и предотвращение неблагоприятных вариантов развития событий которых является заблаговременное и эффективное прогнозирование вероятности наступления неблагоприятных ситуаций, которые могут негативно повлиять на финансовую устойчивость на предприятия. В работе Е. А. Фёдоровой и Я. В. Тимофеева [1] сделан акцент на том, что существует два подхода к прогнозированию банкротства предприятий: первый основан на прогнозировании банкротства на основе законодательных актов, второй - на использовании моделей прогнозирования банкротства предприятий. Для нашего исследования более предпочтительна вторая группа аналитических инструментов. Чаще всего эти методы представлены параметрическими моделями, характеризующимися относительно несложным математическим аппаратом и простой качественной интерпретацией. Данная категория методов достаточно статична, она не учитывает многие более узких экономические или поведенческие факторы, а прогностическая способность моделей имеет тенденцию к снижению при нелинейном характере связей между показателями. Следующая категория моделей – рыночные модели. Иначе их называют структурными моделями и моделями сокращенной формы, трудность их использования состоит в том, что они часто оказываются слишком сложными или зависимыми от рынка. Для их применения необходим доступ к большим массивам данных, таких как стоимость и структура акционерного капитала, объём совокупных долговых обязательств, показатели ликвидности и т. д. В независимости от широкого распространения рыночных моделей на западных рынках на российском рынке их использование затруднено из-за небольшого количества котирующихся ценных бумаг. В настоящее время наблюдается серьёзный толчок к развитию совершенно новой формы моделей прогнозирования банкротства, основанных на алгоритмах машинного обучения и использовании инновационных информационных продуктов, что отмечается в работе А. Н. Карминского и Р. Н. Бурехина [2]. Ко всему прочему, в своём исследовании вышеупомянутые авторы указывают на несколько основных проблем, связанных с анализом банкротства юридических лиц. Первая проблема заключается в том, что большинство экономических показателей, описывающих состояние фирмы, отличаются в различных исследованиях, а процесс их объединения в одну совокупную модель может вызвать дополнительные сложности. Также выделяют проблему несбалансированности данных, которая вызвана тем, что число платежеспособных компаний больше, чем обанкротившихся. Результат будет выражаться в том, что разработанная модель будет иметь тенденцию к классификации компаний как надежных, в то же время они будут иметь большое число признаков финансовой несостоятельности. Ещё одной проблемой выступает тот факт, что само понятие «банкротство» может не иметь чётких границ определения, что приводит к тому, что в спектр компаний – банкротов может попасть слишком широкий спектр организаций. Для нивелирования проблемы определения понятия банкротства следует установить определённые рамки понятия банкротства для того, чтобы сузить круг компаний, финансовая отчётность которых может быть использована в исследовании. Для определения понятия банкротства следует воспользоваться определением, которое предлагает в своей статье И. Е. Марьина [3]. Согласно Федеральному закону от 26.10.2002 №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» банкротством является признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и (или) об оплате труда лиц, работающих или работавших по трудовому договору, и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей. Банкротство компании может быть установлено официально только по решению Арбитражного суда о признании должника банкротом и открытии конкурсного производства после тщательного рассмотрения дела о банкротстве. Таким образом, с юридической точки зрения банкротство организации представляет собой признание арбитражным судом неспособности должника в полном объеме удовлетворять требования кредиторов по денежным обязательствам и исполнять обязанность по уплате других обязательных платежей в течение трех месяцев. Использование данного определения поможет в процессе выбора компаний для более глубокого анализа.
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Эссе, Экономика, 1 страница
80 руб.
Эссе, Экономика, 5 страниц
150 руб.
Эссе, Экономика, 6 страниц
60 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg