title: Enterprise bankruptcy forecast: a case of the construction industry and trade in building materials
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Лукашов Николай Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мусийчук Дмитрий Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Musiichuk Dmitrii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Маевский Алексей Вадимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Maevskii Aleksei Vаdimovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:25:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:25:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 030769
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13347
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Институт банкротства - новое явление для отечественной экономики, вызванное развитием рыночных отношений. Как видно из статистики последних лет, наблюдается устойчивый рост количества случаев банкротства, в связи с этим особенно актуальны вопросы организации контроля на несостоятельных предприятиях. Работа посвящена прогнозированию банкротства в сферах строительства и торговли строительными материалами.  Цель работы - выявить особенности банкротства в отраслях строительства и торговли строительными материалами и на их примере рассмотреть количественные методики прогнозирования банкротства. Теоретическая часть включает определение банкротства, его характеристик и процедур, применяемых к банкротству на законодательном уровне. Во второй главе рассмотрены подходы к прогнозированию банкротства и представлены известные количественные модели. В их числе - зарубежные модели Альтмана, Таффлера, Бивера, а также отечественные модели. Практическая часть включает оценку прогностических сил данных моделей применительно к рассматриваемым отраслям и составление собственных моделей по отраслевым выборкам. В процессе использовалась logit-регрессия в рамках инструментария прикладных программ. Применительно к прогнозированию банкротства выявлены преимущества моделей logit-анализа по отношению к моделям, составленным на основе дискриминантного анализа. Научная новизна и актуальность заключаются в том, что модели составлены по новым принципам и используют новые финансовые показатели предприятий за период с 2015 по 2018 гг.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The Institute of bankruptcy is a new phenomenon for the domestic economy, caused by the development of market relations. As can be seen from the statistics of recent years, there has been a steady increase in the number of bankruptcies, in connection with this, the issues of organizing control at insolvent enterprises are particularly relevant. The work is devoted to bankruptcy prediction in the construction industry and trade in building materials.   The purpose of the work is to reveal the peculiarities of bankruptcy in the construction industry and trade in building materials and on their example to consider some quantitative methods of bankruptcy prediction. The theoretical part includes the definition of bankruptcy, its characteristics and procedures applied to bankruptcy at the legislative level. In the second chapter, approaches to predicting bankruptcy are considered and well known quantitative models are presented. Among them there are the foreign models of Altman, Tuffler, Beaver, as well as domestic models. The practical part includes evaluating the predictive power of these models for the industries above and compiling the author’s own models for industry samples. In the process, logit-regression was used in the framework of the application toolkit. Applicable to bankruptcy prediction, the advantages of models based on logit-analysis against MDA models were identified. The scientific novelty and relevance lie in the fact that the models are compiled according to new principles and use new financial indicators of enterprises from 2015 to 2018.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Банкротство
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование банкротства
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: строительство
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: строительная торговля
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Альтман
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Бивер
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Таффлер
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нелинейная регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: процедуры банкротства
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогностическая сила
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Bankruptcy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bankruptcy prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: construction industry
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: trade in building materials
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Altman
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: discriminant analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: quantitative approach
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Beaver
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Tuffler
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: nonlinear regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bankruptcy proceedings
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: predictive power
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Enterprise bankruptcy forecast: a case of the construction industry and trade in building materials
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование банкротства предприятия на примере отраслей строительства и торговли строительными материалами
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Musijchuk_D_V__VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13347/1/Musijchuk_D_V__VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,38 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_Mosijchuk.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13347/2/reviewSV_OTZYV_Mosijchuk.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 26,78 kB
resources.filename: reviewSV_st003014_Lukashov_Nikolaj_Vladimirovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13347/3/reviewSV_st003014_Lukashov_Nikolaj_Vladimirovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 6,17 kB