УДК 338.27
DOI: 10.36871/2618-9976.2024.02.001

Авторы

Виктор Валентинович Барсков,
Доктор технических наук, доцент, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Юлия Андреевна Дуболазова,
Кандидат экономических наук, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Анастасия Александровна Майкова,
Студентка, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Евгений Александрович Конников,
Кандидат экономических наук, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

В силу нестабильной экономической ситуации компании сталкиваются с финансовыми трудностями, поэтому их оценка вероятности банкротства в ближайшей перспективе более чем актуальна. В статье отражены основные результаты построения модели прогноза вероятности банкротства компаний строительной отрасли: фирм, застройщиков. Модель построена c помощью статистического метода – логистической регрессии. Выборка исследования включала в себя строительные компании на территории Российской Федерации и компании-банкроты. Первоначально выборка исследования состояла из 132 компаний, данные о которых собраны с использованием российской справочно-информационной системы СПАРК. Общая выборка исследования была разделена на тренировочную и тестовую в соотношении 80 и 20% соответственно. Эндогенная переменная была бинарной, а экзогенными выступили 10 финансовых показателей, отобранных экспертными путем на основе литературного обзора. В результате оказались значимыми коэффициенты платежеспособности, покрытия, оборачиваемости активов. По результатам исследования точность предсказания компаний банкротов авторской модели составляет 76,2%, а небанкротов – 83,3%. Общая прогнозная способность логит-модели составляет 78%. Полученную модель прогноза вероятности банкротства компаний строительной отрасли фирмы, которые работают в сфере оптовой и розничной торговли строительными материалами и товарами для ремонта, могут внедрить в свою скоринговую систему оценки надежности контрагентов для проведения более точной процедуры скоринга и минимизации финансовых рисков.

Ключевые слова

банкротство
вероятность
компания
логистическая регрессия
логит-модель
строительная отрасль
застройщик
контрагент
принятие управленческого решения
скоринговая оценка
финансовый риск