title: Analysis of factors of financial insolvency risk of Russian companies
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Пустовалова Татьяна Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Pustovalova Tatana Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Жуков Андрей Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zukov Andrej Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Никулин Егор Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Nikulin Egor Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:26:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:26:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063305
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/30536
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данное исследование поднимает проблематику определения основных факторов финансовой несостоятельности компаний на российском рынке. Объектом исследования является выборка крупных компаний различных отраслей на промежутке 2009-2020 годов. В работе анализируется более 30 различных факторов, включая показатели структуры капитала, рентабельности, оборачиваемости, финансовой устойчивости и ликвидности. Для анализа факторов, не включённых в классические регрессионные модели и обработки большого массива наблюдений в работе, кроме моделей логистических регрессий, используются алгоритмы машинного обучения: случайный лес и нейронная сеть.
  Особое внимание в работе уделяется определению направления взаимосвязи и весов факторов финансовой несостоятельности российского бизнеса. Анализ выполнялся как для выборки в целом, так и для отраслевых подвыборок: компаний сферы производства, торговли и услуг. Было зафиксировано, что для производственных компаний и сферы услуг наибольшую роль играют показатели структуры капитала. В свою очередь, для торговых компаний основными являются показатели рентабельности.
  В исследовании также проводилось сравнение объясняющей силы логит-моделей, случайного леса и нейронных сетей при помощи непараметрического теста Мак-Немара.
  Работа может представлять особый интерес для акционеров компании, её менеджмента, совета директоров, аналитиков, кредиторов и ряда других сторон с точки зрения понимания ориентиров для определения текущего финансового положения компании.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper aims at determining the key factors of financial insolvency of Russian firms. The sample consists of large companies from the main industries in the 2009-2020 period. More than 30 factors including capital structure indicators, profitability, turnover rates, financial stability and liquidity are analyzed in the research. Along with conventional logistic regression models, the research includes the application of machine learning algorithms such as random forest and neural network. These methods allow processing a larger array of observations and encompassing a range of factors that are not included in previously developed models.
  The main focus of the study is to identify the weights of factors and the direction of the relationships between the factor and the bankruptcy probability. Along with the general sample, three sub-samples were drawn for the analysis: production companies, trade companies, and service companies. It was found that for production companies and service companies the capital structure indicators are the most important, whereas for trade companies the profitability indicators demand the most attention.
  The research also provides the comparison of models’ and algorithms explanatory power with the McNemar's test.
  The paper can be used by the company’s shareholders, its management and the board of directors, internal and external analysts, creditors, and other stakeholders in order to assess the entity’s current financial position.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Факторы финансовой несостоятельности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: банкротство компаний
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: объясняющая сила модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Financial insolvency factors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bankruptcy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: model explanatory power
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Analysis of factors of financial insolvency risk of Russian companies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ факторов риска финансовой несостоятельности российских компаний
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Zukov_gruppa_5_Analiz_faktorov_finansovoj_nesostoatelnosti.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30536/1/Zukov_gruppa_5_Analiz_faktorov_finansovoj_nesostoatelnosti.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 806,45 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_NR_Zukov.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30536/2/reviewSV_Otzyv_NR_Zukov.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 31,38 kB