Predikce bankrotu - Bankruptcy prediction - Wikipedia

Predikce bankrotu je umění předpovídat bankrot a různá opatření finanční tíseň veřejných firem. Jedná se o rozsáhlou oblast finančního a účetního výzkumu. Význam této oblasti je částečně způsoben významem pro věřitelé a investoři při hodnocení pravděpodobnosti úpadku firmy.

Množství výzkumu závisí také na dostupnosti údajů: pro veřejné firmy, které zkrachovaly nebo ne, lze vypočítat četné účetní poměry, které by mohly naznačovat nebezpečí, a je k dispozici také řada dalších možných vysvětlujících proměnných. Tato oblast je proto vhodná pro testování stále sofistikovanějších datově náročných předpovídání přístupy.

Dějiny

Historie predikce bankrotu zahrnuje aplikaci mnoha statistických nástrojů, které se postupně staly dostupnými, a zahrnuje prohloubení zhodnocení různých úskalí v raných analýzách. Stále je publikován výzkum, který trpí úskalími, která jsou chápána již mnoho let.

Predikce bankrotu byla předmětem formální analýzy přinejmenším od roku 1932, kdy FitzPatrick zveřejnil studii 20 párů firem, z nichž jedna selhala a druhá přežila, podle data, velikosti a odvětví v roce Certifikovaný veřejný účetní. Neprováděl statistickou analýzu, jak je nyní běžné, ale promyšleně interpretoval poměry a trendy v poměrech. Jeho interpretace byla ve skutečnosti komplexní analýza s více proměnnými.

V roce 1967 William Beaver aplikovaný t-testy vyhodnotit důležitost jednotlivých účetních poměrů v rámci podobného párového vzorku.

V roce 1968, v první formální analýze více proměnných, Edward I. Altman aplikovaný vícenásobná diskriminační analýza v rámci párově shodného vzorku. Jedním z nejvýznamnějších raných modelů predikce bankrotu je Altman Z-skóre, který se uplatňuje dodnes.

V roce 1980 James Ohlson aplikovaný logit regrese v mnohem větším vzorku, který nezahrnoval párování párů.

Moderní metody

Nyní jsou použity metody přežití.

Byly vyvinuty možnosti oceňování opcí zahrnující variabilitu cen akcií. Podle strukturálních modelů^[1] za událost selhání se považuje, když její aktiva dosáhnou dostatečně nízké úrovně ve srovnání s jejími závazky.

Modely neuronových sítí a další sofistikované modely byly testovány na predikci bankrotu.

Moderní metody používané obchodními informačními společnostmi předčí obsah ročních účetních závěrek a zohledňují také aktuální události, jako je věk, úsudky, špatný tisk, platební události a platební zkušenosti věřitelů.

Srovnání různých přístupů

Nejnovější výzkum v oblasti bankrotu a predikce platební neschopnosti porovnává různé odlišné přístupy, techniky modelování a jednotlivé modely, aby bylo možné zjistit, zda je některá z těchto technik lepší než její protějšky.

Jackson and Wood (2013) poskytuje vynikající diskusi o dosavadní literatuře, včetně empirického hodnocení 15 populárních modelů ze stávající literatury. Tyto modely sahají od jednorozměrných modelů Beaver přes vícerozměrné modely Altmana a Ohlsona a pokračují k novějším technikám, které zahrnují přístupy k oceňování opcí. Zjistili, že modely založené na tržních datech - například přístup k oceňování opcí - překonávají ty dřívější modely, které se silně spoléhají na účetní čísla.^[2]

Zhang, Wang a Ji (2013) navrhli román systém založený na pravidlech vyřešit problém predikce bankrotu. Celý postup se skládá z následujících čtyř fází: první, postupná dopředný výběr byl použit k extrakci nejdůležitějších funkcí; za druhé, byl vybrán model založený na pravidlech, aby vyhovoval dané datové sadě, protože může představovat fyzický význam; za třetí, genetický algoritmus mravenčí kolonie (GACA); strategie škálování fitness a chaotický operátor byly začleněny do GACA a vytvořily nový algoritmus - fitness-scaling chaotic GACA (FSCGACA), který byl použit k hledání optimálních parametrů modelu založeného na pravidlech; a nakonec stratifikovaná křížová validace K-násobku k posílení zevšeobecnění modelu byla použita technika.^[3]

Reference

Tento článek obsahuje seznam obecných Reference, ale zůstává z velké části neověřený, protože postrádá dostatečné odpovídající vložené citace. Prosím pomozte zlepšit tento článek představuji přesnější citace. (únor 2014) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony)

• FitzPatrick 1932
• Beaver 1966. Finanční ukazatele prediktorů selhání. Journal of Accounting Research, 4 (dodatek), s. 71-111.
• Bobr 1968
• Altman, Edward I. (1968). „Finanční ukazatele, diskriminační analýza a predikce bankrotu společnosti“. Journal of Finance. 23 (4): 589–609. doi:10.1111 / j.1540-6261.1968.tb00843.x.
• Ohlson, James. 1980.
• Balcaen, Sofie; Ooghe, Hubert (2006). „35 let studií o neúspěchu v podnikání: přehled klasických statistických metodik a jejich souvisejících problémů“. Britská účetní revize. 38: 63–93. doi:10.1016 / j.bar.2005.09.001.
• Zmijewski, Mark E. 1984. „Metodické otázky související s odhadem modelů predikce finanční tísně“. Journal of Accounting Research 22 (dodatek), s. 59-86.
• Jackson, Richard; Wood, Anthony (2013). „Výkonnost modelů pro předpovědi platební neschopnosti a modely úvěrového rizika ve Velké Británii: srovnávací studie“. Britská účetní revize. 45 (3): 183–202. doi:10.1016 / j.bar.2013.06.009. hdl:10871/9690.
• Danilov, Konstantin (2014). „Firemní bankrot: hodnocení, analýza a predikce finanční tísně, insolvence a selhání“. Série SSRN Working Paper. Elsevier BV. doi:10,2139 / ssrn.2467580. hdl:1721.1/90237. ISSN  1556-5068.

externí odkazy