managementscienceУправленческие науки / Management SciencesManagement Sciences2304-022X2618-9941Financial University under The Government of Russian Federation10.26794/2304-022X-2017-7-2-44-55managementscience-105Research ArticleФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТFINANCIAL MANAGEMENTНормативные значения коэффициентов финансовой устойчивости: особенности видов экономической деятельностиNormative Values of Financial Stability Ratios: Industry-Specific FeaturesФедороваЕЛЕНА АНАТОЛЬЕВНАFedorovaE. A.

доктор экономических наук, профессор Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления

Doctor of Economics, Professor, Department of Corporate Finance and Corporate Governance

ecolena@mail.ruЧухланцеваМАРИЯ АЛЕКСАНДРОВНАChukhlantsevaM. A.

студентка

student

chukhlantseva_maria@mail.ruЧекризовДМИТРИЙ ВАСИЛЬЕВИЧChekrizovD. V.

главный финансовый аналитик

Senior financial analyst

chekrizovdv@mail.ruФинансовый университетРоссияFinancial UniversityRussian FederationНациональный исследовательский университет «Высшая школа экономики»РоссияNational Research University Higher School of EconomicsRussian FederationАкционерное общество «Глобалстар-Космические Телекоммуникации»Россия“Globalstar-Space Telecommunications” Joint Stock CompanyRussian Federation201720062017724455Copyright © Федорова Е.А., Чухланцева М.А., Чекризов Д.В., 20172017Федорова Е.А., Чухланцева М.А., Чекризов Д.В.Fedorova E.A., Chukhlantseva M.A., Chekrizov D.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://managementscience.fa.ru/jour/article/view/105

Целью данной работы является прогнозирование вероятности банкротства российских компаний на основе действующего законодательства. Эмпирическая база включает в себя 2017 компаний (из них 866 - банкроты) по четырем секторам экономики: оптовая торговля, строительство, производство электроэнергии, а также производство пищевых продуктов. В ходе исследования авторами была проверена состоятельность текущих нормативных значений финансовых коэффициентов, утвержденных нормативными актами Российской Федерации, а также предложены их уточненные значения на основе экономико-математического моделирования. Разработанные нормативы финансовой устойчивости позволяют классифицировать предприятия-банкроты и здоровые организации с точностью 75-85%. Данные нормативы рассчитаны для двух групп несостоятельных компаний: 1) официально признанные банкроты; 2) официально признанные банкроты и предприятия, которые проходят стадии арбитражного производства по исковым заявлениям кредиторов. Полученные результаты могут использоваться при принятии управленческих решений по антикризисному управлению предприятий.

The purpose of this study is to predict the Russian companies’ bankruptcy probability based on existing legislation. The empirical base of the study consists of the collection of financial statements of 2017 enterprises (866 of them gone bankrupt) belonging to four economic sectors: wholesale trade, construction, power generation, food production. In the course of investigation the authors have examined the consistency of current normative values of financial ratios approved by the regulatory acts of the Russian Federation, as well as proposed their redefined data based on economic and mathematic modeling. The worked out norms of financial stability allow classifying companies with sufficient accuracy as bankrupts and financially healthy companies (from 75% to 85%). The given norms have been calculated for two groups of insolvent companies: 1) formally declared bankrupts; 2) officially declared bankrupts and the companies, which are the stage of the arbitration proceedings according to creditors’ claims. The obtained results can be applied in enterprises’ crisis management decision-making.

отраслевая спецификанормативы финансовой устойчивостипрогнозирование банкротства предприятийанализ коэффициентовфинансовый менеджментindustry specificsnorms of financial stabilitybankruptcy predictionratios analysisfinancial managementReferencesBeaver W. H. Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research, 1966, no. 4, pp. 71-111.Beaver W.H. Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research, 1966, no. 4, pp. 71–111.Altman E. I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 1968, no. 4, pp. 589-609.Altman E.I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 1968, no. 4, pp. 589–609.Keasey K., Watson R. Consensus and accuracy in accounting studies of decision-making: A note on a new measure of consensus. Accounting, Organization and Society, 1989, no. 4, pp. 337-345.Keasey K., Watson R. Consensus and accuracy in accounting studies of decision-making: A note on a new measure of consensus. Accounting, Organization and Society, 1989, no. 4, pp. 337–345.Hyun-Jung Kim, Nam-Ok Jo, Kyung-Shik Shin. Optimization of cluster-based evolutionary undersampling for the artificial neural networks in corporate bankruptcy prediction. Expert Systems with Application, 2016, no. 15, pp. 226-234.Hyun-Jung Kim, Nam-Ok Jo, Kyung-Shik Shin. Optimization of cluster-based evolutionary undersampling for the artificial neural networks in corporate bankruptcy prediction. Expert Systems with Application, 2016, no. 15, pp. 226–234.Елецких С. Я. Анализ теоретических подходов к трактовке сущности понятия «финансовая устойчивость предприятия» // Экономика промышленности. 2009. Вып. 44. № 1. С. 188-196.Eletskih S.Y. Analiz teoreticheskih podhodov k traktovke sushchnosti ponyatiya «finansovaya ustojchivost’ predpriyatiya» [Analysis of the theoretical approaches to the interpretation of the essence of the notion of “the enterprise financial stability”]. Ekonomika promyshlennosti — The economy of industry, 2009, vol. 44, no. 1, pp. 188–196 (in Russian).Федорова Е. А., Гиленко Е. В., Довженко С. Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2013. № 2. С. 85-92.Fedorova E.A., Gilenko E.V., Dovzhenko S. E. Modeli prognozirovaniya bankrotstva: osobennosti rossijskih predpriyatij [Bankruptcy prediction models: characteristics of Russian companies]. Problemy prognozirovaniya — Forecasting problems, 2013, no. 2, pp. 85–92 (in Russian).Демешев Б. Б., Тихонова А. С. Динамика прогнозной силы моделей банкротства для средних и малых российских компаний оптовой и розничной торговли // Корпоративные финансы. Новые исследования. 2014. № 3. С. 4-19.Demeshev B.B., Tihonova A.S. Dinamika prognoznoj sily modelej bankrotstva dlya srednih i malyh rossijskih kompanij optovoj i roznichnoj torgovli [Dynamics of predictive power of insolvency models for Russian smallmedium enterprises: wholesale and retail trade]. Korporativnye finansy. Novye issledovaniya — Corporate Finances. New Researches, 2014, no. 3, pp. 4–19 (in Russian).Rowoldt M., Starke D. The role of governments in hostile takeovers - Evidence from regulation, anti-takeover provisions and government interventions. International review of Law and Economics, 2016, no. 47, pp. 1-15.Rowoldt M., Starke D. The role of governments in hostile takeovers — Evidence from regulation, anti-takeover provisions and government interventions. International review of Law and Economics, 2016, no. 47, pp. 1–15.Петрова Е. Ю., Филатова Е. В. Актуальность коэффициентного метода оценки финансовой устойчивости // Вестник НГИЭИ. 2015. № 1 (44). С. 65-69.Petrova E.U., Filatova E.V. Aktual’nost’ koehfficientnogo metoda ocenkifinansovoj ustojchivosti [The relevance coefficient method of financial stability assessment]. Vestnik NGIEHI — NNSU Bulletin, 2015, no. 1 (44), pp. 65–69 (in Russian).Галушка В. В., Антоненко В. Н. Обоснование рекомендуемых значений аналитических финансовых показателей предприятия // Научные труды ДонНТУ. 2009. Вып. 36-2. С. 204-210. URL: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/12951 (дата обращения: 29.03.2017).Galushka V.V., Antonenko V. N. Obosnovanie rekomenduemyh znachenij analiticheskih finansovyh pokazatelej predpriyatiya [Justification of the recommended values of the enterprise’s analytical financial performance]. Nauchnye trudy DonNTU — Scientific works of DonNTU, 2009, vol. 36–2, pp. 204–210. URL: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/12951 (accessed: 29.03.2017) (in Russian).Горяинов Е. Р., Слепнева Т. И. Методы бинарной классификации объектов с номинальными показателями // Журнал Новой экономической ассоциации. 2012. № 2 (14). С. 27-49.Goryainov E.R., Slepneva T.I. Metody binarnoj klassifikacii ob”ektov s nominal’nymi pokazatelyami [Methods of objects binary classification with nominal rates]. Zhurnal Novoj ehkonomicheskoj associacii — New Economic Association Journal, 2012, no. 2 (14), pp. 27–49 (in Russian).Могилат А. Н. Банкротство компаний реального сектора в России: основные тенденции и финансовый «портрет» типичного банкрота // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2015. № 13. С. 156-186.Mogilat A.N. Bankrotstvo kompanij real’nogo sektora v Rossii: osnovnye tendencii i finansovyj «portret» tipichnogo bankrota [Bankruptcy in Russian Real Sector: Basic Tendencies and Financial Indicators of a Typical Bankrupt]. Nauchnye trudy: Institut narodnohozyajstvennogo prognozirovaniya RAN — Publications: Economic Forecasting Institute of the Russian Academy of Sciences, 2015, no. 13, pp. 156–186 (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.