Journal of Applied Economic Research
ISSN 2712-7435
УДК 336.6
Прогноз дефолта для российских предприятий общественного питания: вклад нефинансовых факторов и машинного обучения
Е. О. Бухарин 1,
С. И. Мангилева 2,
В. В. Афанасьев 1
1 Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», г. Санкт-Петербург, Россия
2 Компания «Яков и Партнеры», г. Москва, Россия
Аннотация
Нестабильность на рынке общественного питания в связи с пандемией COVID-19 и санкциями обострила потребность в разработке эффективного инструмента оценки рисков дефолта в этой отрасли. Качество прогнозирования дефолта в значительной степени зависит от того, насколько хорошо модель соответствует конкретной среде. В связи с этим необходимо внести некоторые коррективы, чтобы адаптировать классические модели прогнозирования дефолтов к российскому сектору общественного питания. В статье выдвинута гипотеза о том, что добавление нефинансовых факторов и использование современных методов прогнозирования может существенно повысить точность моделей. Целью данного исследования является определение влияния включения нефинансовых факторов и современных методов моделирования на точность прогнозирования дефолтов для предприятий общественного питания в России. Тесты на выборке из 1 241 фирмы за период с 2017 по 2021 г. показали, что создание модели прогнозирования с помощью современных методов, таких как Random Forest и XGBoost, повышает точность прогнозирования с 70 % до примерно 80 %, по сравнению со стандартной логит-моделью. Добавление в модели нефинансовых факторов также несколько повышает точность, однако не дает существенного эффекта. Важнейшими метриками в прогнозировании дефолта оказались коэффициент текущей ликвидности и отношение оборотного капитала к совокупным активам. Наиболее важными нефинансовыми факторами являются совокупные активы и возраст. Наши результаты согласуются с уже существующими исследованиями в этой области и формируют новый пласт знаний за счет применения в конкретной отрасли. Результаты могут быть использованы банками или другими контрагентами, которые взаимодействуют с предприятиями общественного питания, для оценки их кредитного риска.
Ключевые слова
прогнозирование дефолта; общественное питание; нефинансовые факторы; машинное обучение.
JEL classification
G32, G33, G21, C58Список использованной литературы
1. Beaver W. Financial Ratios as Predictors of Failure // Journal of Accounting Research. 1966. Vol. 4. Pp. 71–111. https://doi.org/10.2307/2490171
2. Altman E. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance. 1968. Vol. 23, No. 4. Pp. 589–609. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
3. Taffler R. Forecasting Company Failure in the UK Using Discriminant Analysis and Financial Ratio Data // Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General). 1982. Vol. 145, No. 3. Pp. 342–358. https://doi.org/10.2307/2981867
4. Ohlson J. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy // Journal of Accounting Research. 1980. Vol. 18, No. 1. Pp. 109–131. https://doi.org/10.2307/2490395
5. Zmijewski M. Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models // Journal of Accounting Research. 1984. Vol. 22. Pp. 59–82. https://doi.org/10.2307/2490859
6. Kwon T., Lee Y. Industry specific defaults // Journal of Empirical Finance. 2018. Vol. 45. Pp. 45–58. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2017.10.002
7. Pan W.-T. A new Fruit Fly Optimization Algorithm: Taking the financial distress model as an example // Knowledge Based Systems – KBS. 2012. Vol. 26. Pp. 69–74. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2011.07.001
8. Brown I., Mues C. An experimental comparison of classification algorithms for imbalanced credit scoring data sets // Expert Systems with Applications. 2012. Vol. 39, Issue 3. Pp. 3446–3453. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.09.033
9. Jaki A., Ćwięk W. Bankruptcy Prediction Models Based on Value Measures // Journal of Risk and Financial Management. 2021. Vol. 14, Issue 1. 6. https://doi.org/10.3390/jrfm14010006
10. Xie C., Luo C., Yu X. Financial distress prediction based on SVM and MDA methods: The case of Chinese listed companies // Quality & Quantity. 2011. Vol. 45, No. 3. Pp. 671–686. https://doi.org/10.1007/s11135-010-9376-y
11. Boubaker S., Cellier A., Manita R., Saeed A. Does corporate social responsibility reduce financial distress risk? // Economic Modelling. 2020. Vol. 91. Pp. 835–851. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.05.012
12. Iwanicz-Drozdowska M., Laitinen E.K., Suvas A., Altman E. Financial and nonfinancial variables as long-horizon predictors of bankruptcy // The Journal of Credit Risk. 2016. Vol. 12, No. 4. Pp. 49–78. https://doi.org/10.21314/JCR.2016.216
13. Lugovskaya L. Predicting default of Russian SMEs on the basis of financial and non-financial variables // Journal of Financial Services Marketing. 2010. Vol. 14, Issue 4. Pp. 301–313. https://doi.org/10.1057/fsm.2009.28
14. Bhimani A., Gulamhussen M., Lopes S. da R. The Role of Financial, Macroeconomic, and Non-financial Information in Bank Loan Default Timing Prediction // European Accounting Review. 2013. Vol. 22, Issue 4. Pp. 739–763. https://doi.org/10.1080/09638180.2013.770967
15. Blanco-Oliver A., Irimia-Dieguez A., Oliver-Alfonso M.D., Vázquez-Cueto M.J. Hybrid model using Logit and nonparametric methods for predicting micro-entity failure // Investment Management and Financial Innovations. 2016. Vol. 13. Pp. 35–46. http://dx.doi.org/10.21511/imfi.13(3).2016.03
16. Altman E., Sabato G., Wilson N. The value of non-financial information in SME risk management // Journal of Credit Risk. 2010. Vol. 6. Pp. 95–127. http://doi.org/10.21314/JCR.2010.110
17. Frank R., Massy W., Morrison D. Bias in Multiple Discriminant Analysis // Journal of Marketing Research. 1965. Vol. 2, No. 3. Pp. 250–258. https://doi.org/10.2307/3150183
18. Wilson R., Sharda, R. Bankruptcy prediction using neural networks // Decision Support Systems. 1994. Vol. 11, No. 5. Pp. 545–557. https://doi.org/10.1016/0167-9236(94)90024-8
19. Altman E., Sabato G. Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence from the U.S. Market // Abacus. 2007. Vol. 43, Issue 3. Pp. 332–357. https://doi.org/10.1111/j.1467-6281.2007.00234.x
20. Gruszczyński M. Financial Distress of Companies in Poland // International Advances in Economic Research. 2004. Vol. 10, No. 4. Pp. 249–256. https://doi.org/10.1007/BF02295137
21. Hunter J., Isachenkova N. Failure risk: A comparative study of UK and Russian firms // Journal of Policy Modeling. 2001. Vol. 23, Issue 5. Pp. 511–521. https://doi.org/10.1016/S0161-8938(01)00064-3
22. Lin L., Piesse J. The identification of corporate distress in UK industrials: a conditional probability analysis approach // Applied Financial Economics. 2004. Vol. 14, Issue 2. Pp. 73–82. https://doi.org/10.1080/0960310042000176344
23. Sirirattanaphonkun W., Pattarathammas S. Default Prediction for Small-Medium Enterprises in Emerging Market: Evidence from Thailand // Seoul Journal of Business. 2012. Vol. 18, No. 2. Pp. 25–54. http://dx.doi.org/10.35152/snusjb.2012.18.2.002
24. Zhao Y., Lin D. Prediction of Micro- and Small-Sized Enterprise Default Risk Based on a Logistic Model: Evidence from a Bank of China // Sustainability. 2023. Vol. 15, Issue 5. 4097. https://doi.org/10.3390/su15054097
25. Mselmi N., Lahiani A., Hamza T. Financial distress prediction: The case of French small and medium-sized firms // International Review of Financial Analysis. 2017. Vol. 50. Pp. 67–80. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2017.02.004
26. Barboza F., Kimura H., Altman E. Machine Learning models and bankruptcy prediction // Expert Systems with Applications. 2017. Vol. 83. Pp. 405–417. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.04.006
27. Wu Y., Gaunt C., Gray S. A comparison of alternative bankruptcy prediction models // Journal of Contemporary Accounting & Economics. 2010. Vol. 6, Issue 1. Pp. 34–45. https://doi.org/10.1016/j.jcae.2010.04.002
28. Fedorova E., Ledyaeva S., Drogovoz P., Nevredinov A. Economic policy uncertainty and bankruptcy filings // International Review of Financial Analysis. 2022. Vol. 82. 102174. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2022.102174
29. Situm M. Financial distress in the Austrian tourism industry: hotels and restaurants analysis // European Journal of Tourism Research. 2023. Vol. 34. 3411. https://doi.org/10.54055/ejtr.v34i.2992
30. Kim S., Upneja A. Predicting restaurant financial distress using decision tree and AdaBoosted decision tree models // Economic Modelling. 2014. Vol. 36. Pp. 354–362. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.10.005
31. Gu Z. Analyzing bankruptcy in the restaurant industry: A multiple discriminant model // International Journal of Hospitality Management. 2002. Vol. 21, Issue 1. Pp. 25–42. https://doi.org/10.1016/S0278-4319(01)00013-5
32. Breiman L. Random Forests // Machine Learning. 2001. Vol. 45, No. 1. Pp. 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
33. Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System // Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. San Francisco, 2016. Pp. 785–794. https://doi.org/10.1145/2939672.2939785
34. Казаков А., Колышкин А. Разработка моделей прогнозирования банкротства в современных российских условиях // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2018. Т. 34, № 2. С. 241–266. https://doi.org/10.21638/11701/spbu05.2018.203
35. Karminsky A., Burekhin R. Comparative analysis of methods for forecasting bankruptcies of Russian construction companies // Business Informatics. 2019. Vol. 13, No. 3. Pp. 52–66. https://doi.org/10.17323/1998-0663.2019.3.52.66
36. Afanasev V., Tarasova Y. Default Prediction for Housing and Utilities Management Firms Using Non-Financial Data // Financial Journal. 2022. Vol. 14, No. 6. Pp. 91–110. https://doi.org/10.31107/2075-1990-2022-6-91-110
37. Menardi G., Torelli N. Training and assessing classification rules with unbalanced data // Data Mining and Knowledge Discovery. 2012. Vol. 28. Pp. 92–122. https://doi.org/10.1007/s10618-012-0295-5
38. Becerra-Vicario R., Alaminos D., Aranda E., Fernández-Gámez M.A. Deep Recurrent Convolutional Neural Network for Bankruptcy Prediction: A Case of the Restaurant Industry // Sustainability. 2020. Vol. 12, Issue 12. 5180. https://doi.org/10.3390/su12125180
39. Fernando J., Li L., Hou G. Financial versus Non-Financial Information for Default Prediction: Evidence from Sri Lanka and the USA // Emerging Markets Finance and Trade. 2020. Vol. 56, Issue 3. Pp. 673–692. https://doi.org/10.1080/1540496X.2018.1545644
40. Makeeva E., Sinilshchikova M. News Sentiment in Bankruptcy Prediction Models: Evidence from Russian Retail Companies // Journal of Corporate Finance Research. 2020. Vol. 14, No. 4. Pp. 7–18. https://doi.org/10.17323/j.jcfr.2073-0438.14.4.2020.7-18
Информация об авторах
Бухарин Егор Олегович
Студент магистратуры Санкт-Петербургской школы экономики и менеджмента Санкт-Петербургского филиала, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», г. Санкт-Петербург, Россия (190121, г. Санкт-Петербург, ул. Союза Печатников, 16); ORCID https://orcid.org/0009-0004-3135-5469 e-mail: egorbukharin01@gmail.com
Мангилева Софья Игоревна
Старший аналитик, Компания «Яков и Партнеры», г. Москва, Россия (125047, Москва, ул. Лесная 5, строение С); ORCID https://orcid.org/0009-0001-9574-1834 e-mail: sofiamangileva@gmail.com
Афанасьев Владислав Викторович
Преподаватель департамента финансов Санкт-Петербургской школы экономики и менеджмента Санкт-Петербургского филиала, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», г. Санкт-Петербург, Россия (190121, г. Санкт-Петербург, ул. Союза Печатников, 16); ORCID https://orcid.org/0000-0002-4041-4465 e-mail: vvafanasev@hse.ru
Для цитирования
Бухарин Е.О., Мангилева С.И., Афанасьев В.В. Прогноз дефолта для российских предприятий общественного питания: вклад нефинансовых факторов и машинного обучения // Journal of Applied Economic Research. 2024. Т. 23, № 1. С. 206-226. https://doi.org/10.15826/vestnik.2024.23.1.009
Информация о статье
Дата поступления 30 июня 2023 г.; дата поступления после рецензирования 5 декабря 2023 г.; дата принятия к печати 12 января 2024 г.
DOI: https://doi.org/10.15826/vestnik.2024.23.1.009
Скачать полный текст статьи:
~578 кБ, *.pdf
(Размещен
11.03.2024)
Создано / Изменено: 18 августа 2015 / 20 сентября 2021
© ФГАОУ ВО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»
Увидели ошибку?
выделите фрагмент и нажмите:
Ctrl + Enter
Дизайн портала: Artsofte