ПРОГНОЗУВАННЯ БАНКРУТСТВА ПІДПРИЄМСТВ УКРАЇНІ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/2307-5651.15.2018.135508

Ключові слова:

банкрутство, підприємство, прогнозування, діагностика банкрутства, дискримінантна модель, штучна нейронна мережа,

Анотація

У статті проведено компаративний аналіз методів та моделей прогнозування банкрутства підприємств України. Представлене дослідження надає можливість визначити, що у кожного конкретного методу або моделі прогнозування банкрутства є як загальні недоліки, так і особливі, які залежать від специфіки та умов господарювання у різних країнах світу. Через це, дуже важливим постає питання аналізу наявних методів та моделей прогнозування банкрутства, які найбільш повно та достовірно надають можливість о цінити фінансово- економічний стан підприємства саме у нашій державі. Визначено, що деякі зарубіжні методи або моделі прогнозування банкрутства не відповідають вимогам українських реалій, оскільки не відображають значну кількість коефіцієнтів фінансового стану підприємства, а також, в Україні велика кількість підприємств не представлена на фондовому ринку, що ускладнює або виключає варіанти розрахунку по багатьох моделях, які розраховані саме для цього. Проведене дослідження надало можливість визначити, що серед трьох основних підходів до оцінювання ймовірності банкрутств (дискримінантні моделі, порівняльні методи та моделі, що базуються на застосуванні штучних нейромереж) найбільші переваги продемонстрував останній підхід. Проведене дослідження надало змогу визначити, що використання порівняльних методів для аналізу функціонування українських підприємств не є надто популярним, оскільки вітчизняні компанії або не мають вільних коштів для подібних детальних досліджень, або не бажають відкривати своє реальне фінансове становище. При коректному використанні порівняльні методи є дієвим інструментом діагностики, що може доповнити інші методики дослідження та скорегувати отримані за їх допомогою діагностичні висновки. Необхідно продовжити вдосконалення механізмів оцінки фінансового стану, які враховували б характерні особливості українських підприємств, та адаптацію фінансових моделей, що базуються на вітчизняних стандартах обліку та звітності, а також, поступово, довести стандарти звітності українських підприємств до рівня кращих зарубіжних аналогів.

Посилання

Analytical information of a comprehensive system of information and legal support

[Electronic resource]. League: Law. Enterprise.9.1.5. Available from:

http://products.ligazakon.ua/systems/enterprises.

Trots, I. (2016) Systema poperedzhennia ta ekonomichni napriamy zapobigannia bankrutstvu

pidpryemstv [System of warning and economic directions of prevention of bankruptcy of

enterprises]. Abstract of dissertation of candidate of economic Sciences. Khmelnytsky,

KhNU, 21 p.

Opre A. T.(2012) Statistika[Statistics].Kyiv,Center for Educational Literature, 448 p.

Kukukina, I., Astrahantseva, І.(2006) Uchet y analyz bankrotstv [Accounting and analysis of

bankruptcies]. Moskow, Finance and Statistics, 301 p.

Izmailova K. (2003) Suchasni tehnologii' finansovogo analizu[Modern technologies of

financial analysis]. Kyiv, MAUP, 148 p.

Tereschenko, O.(2009)Finansova sanacija ta bankrutstvo pidpryjemstv [Financial sanation and

bankruptcy of enterprises]. Kyiv,KNEU, 412p.

Matviychuk, A. (2013 Nechitki, nejromerezhevi ta dyskryminantni modeli diagnostuvannja

mozhlyvosti bankrutstva pidpryjemstv [Fuzzy, neural network and discriminant models for

diagnosing the possibility of bankruptcy of enterprises]. Neuro-fuzzy simulation technologies

in economics, is.2, pp.71-118.

Nekrasov, Ya.(2009)Ocinka investycijnoi' pryvablyvosti pidpryjemstv za dopomogoju

statystychnyh modelej [Estimation of investment attractiveness of enterprises by means of

statistical models] [Electronic resource].Bulletin of the Khmelnitsky National University, is. 4,

vol.2. Available from: http://www.nbuv.gov.ua/

Slavyuk, R. (2010) Finansy pidpryjemstv [Business Finance]. Kyiv, National Bank of

Ukraine, University of Banking,UBS NBU, Knowledge, 550 p.

Debonov, L. (2017) Primenenie iskusstvennyh nejronnyh setej v modelirovanii finansovoj

ustojchivosti predprijatija [Application of artificial neural networks in modeling financial

stability of an enterprise]. Business Inform, is. 9, pp. 112-119.

Kaidanovich, D. (2010) Ocinka ryzyku bankrutstva pidpryjemstv iz zastosuvannjam

nejronnyh merezh zustrichnogo rozpovsjudzhennja[Estimation of the risk of bankruptcy of

enterprises using neural networks of counter propagation]. National University of Ostroh

Academy, Economics, is. 15, pp. 468-474.

Grossberg, S. (1969) Some networks that can learn, remember and reproduce any number of

complicated space-time patterns. Journal of Mathematics and Mechanics, is. 19, 53-91.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-06-26