Bankruptcy factors of Russian companies

Abstract

Данная выпускная квалификационная работа фокусируется на проблеме выявления основных факторов, влияющих на вероятность банкротства российских компаний. Своевременное обнаружение угрозы банкротства является актуальным для компаний различных отраслей, а прогнозирование банкротств в строительном секторе является особенно важным в силу высокой значимости данной индустрии для экономики страны. Зачастую существующие инструменты прогнозирования банкротства не вполне адекватны для определения риска несостоятельности в российских условиях и не учитывают специфики строительного бизнеса. В работе проанализирована и использована логит-модель в качестве механизма прогнозирования вероятности банкротства, а также выявлены факторы, которые могут стать определяющими при обнаружении угрозы банкротства. Проверка модели с помощью статистических инструментов показало ее высокую надежность в прогнозировании. Было проведено тестирование модели на реальных компаниях строительного сектора, которое также подтвердило ее эффективность. Полученные результаты могут стать основой для дальнейшего исследования инструментов прогнозирования банкротства компаний строительного сектора.

The thesis paper focuses on the problem of identifying the main factors that affect the bankruptcy probability of Russian companies. Timely detection of the bankruptcy threat is currently relevant for companies in various industries, however, forecasting bankruptcy in the construction sector is extremely important due to the high importance of this industry for the country's economy. Often, forecasting tools are not suitable for determination of the insolvency risk in Russian reality and do not consider the construction business specifics. The paper examines the logit model as a mechanism for predicting the bankruptcy probability, as well as determining in detecting the bankruptcy threat. Statistical tools have shown the high predictive power of the model. Moreover, the model was tested on the real companies in the construction business, which also confirmed its effectiveness. The obtained results can become the basis for the further research in bankruptcy prediction models for the construction companies in Russia.