Подход к прогнозированию финансового состояния предприятия с учетом изменения макроэкономических показателей

Аудит и финансовый анализ. 2016. № 4. С. 195–200.

Биджоян Д. С.

Анализ и прогнозирование финансового состояния предприятия играет очень важную роль при принятии решений как инвесторами, так и менеджментом организации для осуществления надлежащего управления. За 80 лет исследования данной проблематики было предложено огромное количество моделей, принципиально отличающихся друг от друга методологически. В данной статье приведены основные методы прогнозирования банкротства и платежеспособности, классифицированные в четыре основные группы: экспертные модели, множественный дискриминантный анализ, логистическая регрессия, нейронные сети. Приведены преимущества и недостатки каждого метода. На основе анализа существующих методик был выявлен недостаток, присущий приведенным методикам, заключающийся в не включении в модель макроэкономических факторов, и предложен подход, основанный на логистической регрессии на панельных данных, учете макроэкономической ситуации. Под макроэкономическими факторами понимаются курсы валюты по отношению к доллару и евро, стоимость нефти марки Brent, а также ключевая и налоговые ставки.

Ключевые слова: неплатежеспособность, дискриминантный анализ, нейронные сети, financial statements, логистическая регрессия, discriminant analysis, финансовое состояние, прогнозирование банкротства предприятия, tax rate, logistic regression model, макроэкономические факторы, artificial neural networks, currency, bankruptcy forecasting, ключевая ставка, курс валюты, mecroeconomic factors, Insolvency forecasting