СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА КОМПАНИЙ, ПОЛУЧЕННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПЯТИФАКТОРНОЙ МОДЕЛИ И МОДЕЛИ ДЛЯ РАЗВИВАЮЩИХСЯ СТРАН АЛЬТМАНА, НА ПРИМЕРЕ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИРОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ//Social Sciences: Achievements and Prospects Journal 1(14), 2022 (ISSN 2733-3825)/ Chief Editor Vitalii Vl. Klevtsov /OEAPS OU - Tallinn, Estonia (Open European Academy of Public Sciences): Berlin, Germany, 30.04.2022: OEAPS OU., 2022 - P. 103-109

Светлана Константиновна Сухова

No xsjw8_v1, OSF Preprints from Center for Open Science

Abstract: В данной статье проведён сравнительный анализ прогнозов вероятности банкротства, которые получены на основании расчётов количественных показателей двух модификаций модели Альтмана: пятифакторной модели для частных компаний и модели для развивающихся стран. Анализ проведён по данным финансовой отчётности по РСБУ за 2020–2021 год. В результате был сделан вывод о том, какую модель предпочтительней выбрать при прогнозировании вероятности банкротства российских организаций. This article presents a comparative analysis of forecasts of the probability of bankruptcy, which are obtained on the basis of calculations of quantitative indicators of two modifications of the Altman model: a five-factor model for private companies and a model for developing countries. The analysis was carried out according to the RAS financial statements for 2020-2021. As a result, it was concluded which model is preferable to choose when predicting the probability of bankruptcy of Russian organizations.

Date: 2022-04-29
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://osf.io/download/62a978512631492e8aa3172c/

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:osf:osfxxx:xsjw8_v1

DOI: 10.31219/osf.io/xsjw8_v1

Access Statistics for this paper

More papers in OSF Preprints from Center for Open Science
Bibliographic data for series maintained by OSF ().