title: Accounting-Based Modelling for Bankruptcy Prediction for Privately-Held Small and Medium Manufacturing Companies: the Case of Italy
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Даунинг Джеффри Дейл
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Dauning Dzeffri Dejl
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Погосян Карина Грачьяевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Pogosan Karina Gracaevna
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: 2023-07-26T12:58:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:58:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 078469
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43464
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Банкротство является широко распространенной проблемой, исследование которой началось в 1930-х годах и продолжается в настоящее время. Несмотря на достигнутый прогресс, вопрос прогнозирования банкротства остается актуальным, так как различные модели прогнозируют банкротство с различной точностью, в зависимости от выборки. В связи с этим существует необходимость тестировать и адаптировать модели к каждой стране и отрасли. Исследование затрагивает проблему прогнозирования банкротства на выборке непубличных малых и средних предприятий производственного сектора, работающих в Италии. Выбор обусловлен важностью данной отрасли в экономике Италии и недостатком исследований в данной области. Цель исследования - определить модель, точно прогнозирующую банкротство для непубличных малых и средних предприятий в производственном секторе Италии. В ходе исследования были использованы модели Альтмана, Ольсона и Змиевского, а также разработана комбинированная модель Q. Данные были собраны из базы данных ORBIS и загружены в RStudio для построения моделей с помощью логистической регрессии. Качество прогнозирования оценивалось с помощью площади под ROC-кривой (AUC) и матрицы ошибок. Результаты показывают, что комбинированная модель Q наиболее точно (98,06%) прогнозирует банкротство предприятий и может быть использована непубличными малыми и средними производственными предприятиями, работающими в Италии, а также заинтересованными сторонами для прогнозирования банкротства.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Bankruptcy is a widespread problem that researchers have been trying to address since 1930th. Significant progress has already been made, however, the question of bankruptcy prediction is still relevant due to varying results produced by different prediction models on different samples. Hence, there is a need for bankruptcy prediction models tailored to every country, economic state and industry. The research addresses the bankruptcy prediction problem on the sample of privately-held manufacturing SMEs operating in Italy. The choice stems from the importance of this sector in the economy of Italy and lack of research in the field. The research goal is to determine the model that accurately predicts bankruptcy for privately-held manufacturing SMEs operating in Italy. In the research process the models of Altman, Ohlson and Zmijewski were employed and combined model Q was developed. The data was collected from ORBIS database and then uploaded into RStudio to formulate models with the help of logistic regression. Prediction quality was assessed with AUCs and confusion matrices. Results demonstrate that combined model Q most accurately (98.06%) differentiates between bankrupt and non-bankrupt firms and can be used by companies falling into the category and companies' stakeholders to forecast bankruptcy.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование банкротства
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: логистическая регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: матрица ошибок
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Альтман
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Ольсон
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Змиевский
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценка качества прогнозирования
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bankruptcy prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: logistic regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: confusion matrix
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Altman
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Ohlson
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Zmijewski
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: prediction quality assessment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Accounting-Based Modelling for Bankruptcy Prediction for Privately-Held Small and Medium Manufacturing Companies: the Case of Italy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование банкротства частных малых и средних производственных компаний в Италии с использованием бухгалтерских моделей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Pogosian_Karina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43464/2/VKR_Pogosian_Karina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 551,46 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_NR_2023_Pogosan.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43464/3/reviewSV_Otzyv_NR_2023_Pogosan.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 396,39 kB