Модель риска банкротства корпорации [c.33]
В своей предыдущей монографии [53], на примере метода комплексного финансового анализа корпорации, нам удалось показать, как экспертные представления об уровне факторов могут быть включены в модель оценки риска банкротства, каким образом перейти от качественных представлений об уровнях [c.143]
В гл. 5 на примере Европейской биржи опционов (ЕОЕ, Амстердам) исследуется вопрос о том, дают ли нейронные сети существенные возможности для получения прибыли в течение одного торгового дня. Гл. 6 посвящена результатам определения макроэкономических показателей (так называемых глобальных (pervasive) факторов), влияющих на доходы от общего индекса акций на Нью-Йоркской и Амстердамской фондовых биржах. В гл. 7 показано, что нейронные сети являются вполне жизнеспособным инструментом отбора в международном распределении активов, поскольку они позволяют выбрать среди всех портфелей тот, который имеет наивысший доход и наименьший риск. Гл. 8 посвящена оценке кредитного риска посредством данных нефинансового характера. До сих пор очень мало было сделано для того, чтобы в моделях предсказания банкротств учитывать качественные показатели. В то же время, нейронные сети могут работать как с числовыми, так и с нечисловыми данными. В гл. 9, напротив, чисто экономические числовые показатели используются для оценки возможности банкротства корпорации на примере английских производителей комплектующих для автомобилей. В последней, десятой, главе построена нейронная сеть для обнаружения критических точек при изменении показателей доходов по акциям. Результаты показывают, что простое техническое правило торговли, реализованное нейронно-сетевой системой с прямой свя- [c.17]
Арженти [15] первым отметил важность качественных показателей в вопросе о банкротстве корпораций и выделил 12 переменных, из которых 8 являются причинными факторами, а остальные 4 — симптомами банкротства. Наиболее важными причинными факторами являются плохое управление (авторитарный стиль) и некачественная система информации, тогда как ухудшение финансовых показателей и подтасовка отчетности — симптомы ухудшения положения. Джордж [121] предложил аналитическую схему, включающую два нефинансовых показателя компетентность управления и стратегическое положение. Прогнозов автор не делал, но он предполагает, что качественный анализ факторов делового риска может дополнять количественный анализ. Кизи и Уотсон [158] проверили гипотезу Арженти на реальных данных. Среди 18 переменных их модели были как переменные типа ДА-НЕТ, так и непрерывно меняющиеся переменные (средний интервал между аудиторскими проверками в последние 3 года, число членов в совете директоров в настоящий момент и др.). На материале данных о двух группах предприятий (обанкротившихся и сохранившихся) одномерный анализ выявил значительные различия в значениях переменных внутри групп. Что особенно важно, качество классификации логистической регрессионной модели заметно улучшилось после включения в нее нефинансовых переменных Арженти. [c.170]
Смотреть страницы где упоминается термин Модель риска банкротства корпорации
: [c.33] [c.100]Смотреть главы в:
Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных -> Модель риска банкротства корпорации