Bankruptcy prediction in Lithuanian enterprises using discriminant analysis
LTPotencialaus įmonės žlugimo požymiai yra pastebimi keli mėnesiai prieš įvykstant šiam faktui. Finansiniai nemalonumai prasideda, kai korporacija nebeišgali sumokėti laiku arba kai pinigų srautų prognozavimas atskleidžia, kad ji nebegalės laiku mokėti artimoje ateityje. Dažniausia bankroto priežastis yra per didelės einamosios išlaidos. Bet tikslus smunkančios įmonės veiklos, vedančios prie bankroto, prognozavimas suteikia įmonės vadovams ir kreditoriams laiko imtis koreguojančių veiksmų. Šiame straipsnyje finansinių rodiklių diskriminantinė analizė taikoma kuriant modelį, kuris padėtų numatyti būsimą finansinį nemokumą Lietuvos įvairių pramonės šakų įmonėse. Keli įmonės balanso finansiniai rodikliai laikomi nepriklausomais kintamaisiais, o mokumas/nemokumas laikomas priklausomu kintamuoju. Tyrimo rezultatai pagrįsti 5 mokių ir 8 nemokių Lietuvos įmonių diskriminantine analize (nemokumas čia suprantamas kaip oficialus bankrotas). Klasifikuojančių funkcijų efektyvumas buvo patikrintas grupuojant tą pačią įmonę trys metai prieš bankrotą ir du metai prieš bankrotą. Grupuojant įmones trys metai prieš bankrotą, kai bankroto požymiai buvo silpnesni, tik 4 įmonės buvo priskirtos klaidingai, o prognozavimo patikimumas buvo 70 proc. Grupuojant įmones du metai prieš bankrotą, klasifikacijos patikimumas buvo 84 proc. Šiuo atveju dvi įmonės buvo priskirtos klaidingai. Tas pačias įmones autoriai tyrė taikydami neuroninių tinklų metodą, prognozės patikimumas buvo 92 proc. Nors diskriminantinė analizė yra mažiau patikima, lyginant su nelinijiniais sudėtingais neuroninių tinklų metodais, tačiau linijinės funkcijos ir jų taikymas suteikia jai pranašumą, nes yra paprastos taikyti.Reikšminiai žodžiai: Bankrotas; Bankroto priežastys; Prognozė; Diskriminantinė analizė; Bankruptcy; Bankruptcy causes; Prediction; Discriminant analysis.
ENSigns of potential enterprise failure are evident months before the actual bankruptcy materializes. But accurate prediction of declining business activity that leads to bankruptcy allows time for managers and creditors to take corrective actions. Discriminant analysis of financial ratios is used in this report to create a model that would help to predict future financial insolvency in Lithuanian firms in different industries. Several financial ratios from the enterprise balance sheet are used as independent variables while solvency / insolvency is used as a dependent variable. A set of 5 solvent and 8 insolvent Lithuanian enterprises is used to perform the discriminant analysis (insolvency is defined here as legal bankruptcy). [...] Applying discriminant analysis to forecast enterprise bankruptcy reliability of this method was 70 per cent doing forecasts for the next two years and 84 per cent for the next year. Though discriminant analysis is less reliable comparing to unlinear complex methods of neural network, but it has the advantage of linear functions and their usage because they don't require any special programmes and are simple to use in practice. [From the publication]
- Filter methods of variable selection for enterprise credit risk prediction / Renatas Spicas, Rasa Kanapickiene, Monika Ivaskeviciute. Perspectives of business and entrepreneurship development: economic, management, finance and system engineering from the academic and practioners views, May 28-29, 2015, Brno, Czech Republic : proceedings of selected papers / editors: I. Simberova, A. Kocmanova. Brno: Faculty of Business and Management, Brno University of Technology, 2015. P. 147-160.
- Research of possibility of bankruptcy diagnostics applying neural network / Ojaras Purvinis, Povilas Šukys, Rūta Virbickaitė. Inžinerinė ekonomika. 2005, Nr.1 (41), p. 16-22.
