The research of reliability of bankruptcy prediction models in Lithuanian companies

LTMokslinių tyrimų, kuriuose nagrinėjami ir vertinami skirtingi bankroto prognozavimo modeliai, geriausiai nusakantys įmonės padėtį ir leidžiantys prognozuoti įmonės bankroto tikimybę, gausa liudija šios temos aktualumą ir atskleidžia mokslinės problemos gilumą. Šiame tyrime, siekiant įvertinti prognozavimo modelių patikimumą Lietuvos įmonėse, sujungti tiesinės diskriminantinės analizės, logistinės regresijos ir sprendimų medžio modeliai. Empirinis tyrimas apima du etapus: pirmame tarpsnyje analizuojamos jau bankrutavusios Lietuvos įmonės taikant Altmano, Springate, Tafflerio ir Tisshaw, Zavgreno, Chesserio ir Grigaravičiaus modelius. Nustatyta, kad tiksliausias penkerių metų laikotarpio modelis - logistinės regresijos - sukurtas Chesserio, o mažiausiai tikslus - tiesinės diskriminantinės analizės modelis, pasiūlytas Tafflerio ir Tisshaw. Antrajame tyrimo tarpsnyje taikant bankroto prognozavimo modelius Lietuvoje veikiančioms akcinėms bendrovėms nustatyta, kad Lietuvos įmonių bankroto prognozavimui rekomenduotina taikyti logistinės regresijos žodelius, Tyrimo metu taikyti sprendimų medžio modeliai įmonių bankroto tikimybes prognozuoja skirtingai: augant ekonomikai rekomenduojama taikyti lietuvių autorių Mackevičiaus ir Silvanavičiūtės (2006) sudarytą sprendimų medį. Tačiau esant dideliam nuosmukiui, vidurkiui artimesni yra Frydmano, Altmano ir Kao (1985) modelio rezultatai, todėl ekonominio sunkmečio sąlygomis geriau taikyti šį modelį. Atliktas tyrimas parodė, kad įmonių bankroto prognozavimo modeliai gali būti laikomi finansinių sunkumų mato modeliais, gauti rezultatai Sali padėti įvertinti įmonių finansinę būklę, o, atsižvelgus įjuos, galima priimti tinkamus sprendimus, adekvačius ekonominės aplinkos pokyčiams. [Iš leidinio]Reikšminiai žodžiai: Bankroto prognozavimo modeliai; Bankroto tikimybė; Dirbtinio intelekto modeliai; Klasikiniai statistiniai modeliai; Bankruptcy prediction models; Classical statistical models; Lithuania; Models of artificial intelligence; Probability of bankruptcy.

ENThe abundance of research investigating and assessing various bankruptcy prediction models that best characterize the situation of a company and allow to predict probability of its bankruptcy, confirms the relevance of this topic and discloses the depth of the scientific problem. To assess reliability of bankruptcy prediction models in Lithuanian companies, this research applies models of linear discriminant analysis, logistic regression and decision tree. The empirical research consists of two parts. In the first part, Lithuanian bankrupted companies are analyzed applying models of Altman, Springate, Taffler and Tisshaw, Zavgren, Chesser, Grigaravičius. It has been found that during five-year period, logistic regression model developed by Chesser is the most accurate and model of linear discriminant analysis proposed by Taffler and Tisshaw is the least accurate. In the second part, bankruptcy prediction models have been applied in case of operating Lithuanian public companies; the research results allow recommending logistic regression models for bankruptcy prediction in Lithuanian companies. The models of decision tree applied in the second part of the research predict probability of bankruptcy differently, therefore, application of the decision tree developed by Mackevicius and SUvanaviciute (2006) is recommended in case of economy growth. However, in case of economic downturn, model of Frydman, Altman, Kao (1985) is more accurate. [From the publication]