IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/financ/y2019i5p62-74.html
   My bibliography  Save this article

Моделирование вероятности банкротства строительных организаций в Российской Федерации // Bankruptcy Prediction Models for Construction Companies in the Russian Federation

Author

Listed:
  • A. Voiko V.

    (Financial University)

  • А. Войко B.

    (Финансовый университет)

Abstract

The article is concerned with determining the main predictors of bankruptcy in construction organizations in the Russian Federation. Probabilistic prediction of bankruptcy is relevant for both individual companies and sectors of the national economy. Developed a long time ago, the existing bankruptcy prediction methods do not consider the industry specifics of organizations. The article investigates the mechanism for probabilistic prediction of bankruptcy based on logit models. Criteria affecting the bankruptcy probability were substantiated; a mathematical model was proposed to calculate the probability. The provided model was tested in a real company. Based on the sample of small and medium-sized construction companies, the author proposed a logit model reflecting the main factors affecting the financial state of construction companies in Russia and, therefore, the likelihood of their bankruptcy. Testing the model on the actual data from the construction enterprises showed its high predictive power. The study results allow predicting the bankruptcy in construction organizations by means of logit models. Статья посвящена проблеме определения основных факторов, влияющих на вероятность банкротства строительных организаций Российской Федерации. Прогнозирование возможности банкротства является актуальным как для отдельных компаний, так и для отраслей народного хозяйства. Имеющиеся методики прогнозирования банкротства созданы достаточно давно и не учитывают отраслевой специфики организаций. В статье исследуется механизм прогнозирования вероятности банкротства, основанный на применении логит-моделей. Обоснованы критерии, влияющие на вероятность банкротства, предложена математическая модель для расчета такой вероятности. Проведена апробация предложенной модели в условиях реальной компании. На базе сформированной выборки малых и средних компаний строительной отрасли предлагается логит-модель, отражающая основные факторы, влияющие на финансовое состояние строительных компаний в России и, следовательно, на вероятность их банкротства. Тестирование полученной модели на базе фактических данных предприятий строительной отрасли показало ее высокую прогностическую способность. Результаты исследования открывают возможность прогнозирования банкротства строительных организаций с помощью применения логит-моделей.

Suggested Citation

  • A. Voiko V. & А. Войко B., 2019. "Моделирование вероятности банкротства строительных организаций в Российской Федерации // Bankruptcy Prediction Models for Construction Companies in the Russian Federation," Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice, ФГОБУВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Government of Russian Federation, vol. 23(5), pages 62-74.
  • Handle: RePEc:scn:financ:y:2019:i:5:p:62-74
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://financetp.fa.ru/jour/article/viewFile/904/601.pdf
    Download Restriction: no

    File URL: https://financetp.fa.ru/jour/article/viewFile/904/602.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:financ:y:2019:i:5:p:62-74. 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://financetp.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.