İflasın proqnozlaşdırılması

İflasın proqnozlaşdırılması (ing. Bankruptcy prediction) — müəssisənin maliyyə dayanıqlığını qiymətləndirmək və gələcəkdə maliyyə çətinlikləri ilə üzləşə biləcəyini müəyyən etmək məqsədini güdür.[1] Bu proqnozlaşdırma əsasən maliyyə analizləri və statistik metodlardan istifadə etməklə həyata keçirilir. Müəssisənin pul axınlarının çatışmazlığı iflasın ilkin siqnallarından biridir. Pul axını kəsiri tez-tez iflas riskinin artdığını göstərir.[2]

Əsas yanaşmalar və modellər

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Maliyyə nisbətləri

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Maliyyə nisbətləri (ing. financial ratios) — müəssisənin qısa müddətli öhdəliklərini ödəmək qabiliyyətini ölçür. Məsələn:[3]

  • Cari nisbət (ing. Current ratio)
  • Sürətli nisbət (ing. Quick ratio)

Borc göstəriciləri — borcların maliyyə strukturu daxilində çəkisini göstərir[4]

  • Borcun kapitala nisbəti (ing. Debt-to-equity ratio)
  • Borcun aktivlərə nisbəti (ing. Debt-to-assets ratio)

Rentabellik göstəriciləri — müəssisənin gəlirliliyini təhlil edir.

  • Xalis mənfəət marjası (ing. Net profit margin)
  • Aktivlərin gəlirliliyi (ing. Return on assets - ROA)

Logistik reqressiya modelləri

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Bu modellər iflasın ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün geniş məlumat bazasına əsaslanır. Logistik reqressiya müəssisənin müəyyən göstəricilərinin (məsələn, borclar, gəlirlik, aktivlərin dəyəri) təsirini qiymətləndirir.[5]

Məlumat mədənçiliyi və süni intellekt üsulları

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Müasir yanaşmalar məlumatların dərin analizini təmin edir:[6]

  • Maşın öyrənməsi modelləri (Random Forest, SVM, Neural Networks) müəssisələrin böyük həcmli məlumatlarını təhlil edərək daha dəqiq nəticələr verir.
  • Data mining alətləri ilə keçmiş iflas nümunələri araşdırılır və oxşar xüsusiyyətlər müəyyən edilir.

Makroiqtisadi amillər

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Müəssisənin fəaliyyəti xarici mühitdən də asılıdır. İflasın proqnozlaşdırılması zamanı aşağıdakı amillər nəzərə alınmalıdır:

  • ÜDM-in artımı
  • Faiz dərəcələri
  • İnflyasiya
  • Rəqabət mühiti

Altman Z-Skor Modeli

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Bu model müəssisənin maliyyə vəziyyətinə əsaslanaraq iflas ehtimalını qiymətləndirir. Z-skor formuluna aşağıdakı faktorlar daxildir:[7]

  • İşlək kapitalın ümumi aktivlərə nisbəti
  • Keçmiş gəlirlərin ümumi aktivlərə nisbəti
  • Əsas əməliyyat gəlirinin ümumi aktivlərə nisbəti
  • Səhm bazar dəyərinin borca nisbəti
  • Satışların ümumi aktivlərə nisbəti

Əldə edilən skor aşağıdakı kimi şərh olunur:

  • Z > 2.99 — maliyyə cəhətdən dayanıqlı
  • 1.8 < Z < 2.99 — risk zonası
  • Z < 1.8 — iflas riski yüksəkdir

İstinadlar

[redaktə | mənbəni redaktə et]
  1. ↑ Ogachi, D.; Ndege, R.; Gaturu, P.; Zoltan, Z. Corporate Bankruptcy Prediction Model, a Special Focus on Listed Companies in Kenya. J. Risk Financial Manag. 2020, 13, 47. https://doi.org/10.3390/jrfm13030047
  2. ↑ Danilov, Konstantin. Corporate Bankruptcy: Assessment, Analysis and Prediction of Financial Distress, Insolvency, and Failure. SSRN Working Paper Series (Thesis). Elsevier BV. 2014. doi:10.2139/ssrn.2467580. hdl:1721.1/90237. ISSN 1556-5068.
  3. ↑ Jackson, Richard; Wood, Anthony. "The Performance of Insolvency Prediction and Credit Risk Models in the UK: A Comparative Study". The British Accounting Review. 45 (3). 2013: 183–202. doi:10.1016/j.bar.2013.06.009. hdl:10871/9690.
  4. ↑ Zmijewski, Mark E. 1984. "Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models". Journal of Accounting Research 22 (Supplement), p. 59-86.
  5. ↑ Altman, Edward I. "Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy". Journal of Finance. 23 (4). 1968: 589–609. doi:10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x.
  6. ↑ Beaver 1966. Financial ratios predictors of failure. Journal of Accounting Research, 4 (Supplement), p. 71-111.
  7. ↑ Balcaen, Sofie; Ooghe, Hubert. "35 years of studies on business failure: an overview of the classic statistical methodologies and their related problems". British Accounting Review. 38. 2006: 63–93. doi:10.1016/j.bar.2005.09.001.