Динамика прогнозной силы моделей банкротства для средних и малых российских компаний оптовой и розничной торговли

Корпоративные финансы. 2014. Т. 31. № 3. С. 4–22.

Демешев Б. Б., Тихонова А. С.

Цель данной работы — изучение динамических особенностей линейных и нелинейных методов прогнозирования вероятности банкротства средних и малых российских непубличных компаний отрасли оптовой и розничной торговли. Моделирование учитывает финансовые и нефинансовые показатели до и после кризиса 2008—2009 гг. В работе используются два метода прогнозирования: логит-модели и алгоритм случайного леса.

Моделирование вероятности банкротства средних и малых компаний необходимо банкам и иным кредитным организациям, принимающим решение о предоставлении кредита фирмам.

В исходной выборке содержится от 200 до 600 тысяч компаний в зависимости от года. Данные взяты из базы данных Руслана и относятся к периоду 2004—2012 гг.

Понятие банкротства расширено до понятия закрытия из-за серьезных финансовых сложностей, несовместимых с дальнейшим продолжением деятельности компании. Исследуются активные компании и два типа неактивных: компании, ликвидированные в результате легального банкротства, и добровольно ликвидированные компании.

Вместе с финансовыми отношениями, которые рассчитаны с помощью информации из финансовой отчетности, в моделях учитывается неоднородность фирм по возрасту, размеру, территориальному признаку и организационной форме.

Прогнозы строятся вне обучающей модели и обладают довольно высокой прогнозной силой, площадь под ROC-кривой достигает 0,75. Лучшим методом оказался случайный лес, что подтверждает тот факт, что зависимость между финансовыми, нефинансовыми переменными и вероятностью дефолта является нелинейной. Добавление нефинансовых переменных, таких как федеральный округ, возраст компании, улучшает качество прогнозов. Вид организационной формы и размер компании оказывают несущественное влияние на вероятность банкротства. Среди финансовых переменных наиболее важными оказались показатели рентабельности, ликвидности и финансового рычага. Более того, был обнаружен структурный сдвиг, который, вероятно, был спровоцирован кризисом 2008—2009 гг.

Ключевые слова: bankruptcy prediction, прогнозирование банкротства предприятия, model comparison, small and medium enterprises, retail and wholesale trade, сравнение моделей, средние и малые предприятия, оптовая и розничная торговля, logit-model, логит-модель, алгоритм случайного леса, random forest