Finansinių sunkumų nustatymas statybos sektoriaus įmonėse
| Author | Affiliation | |
|---|---|---|
Kauno kolegija | LT | |
LT |
| Date | Volume | Issue | Start Page | End Page |
|---|---|---|---|---|
2021 | 15 | 1 | 54 | 64 |
Finansinių sunkumų nustatymas įmonėse kasmet sulaukia didelio mokslininkų ir praktikų dėmesio. Išanalizavus mokslinius tyrimus yra suponuojama mokslinė problema, kokie rodikliai ir metodai taikytini finansinių sunkumų modelio sudarymui, kurie kuo anksčiau nustatytų finansinius sunkumus statybos sektoriaus įmonės ir galėtų pasinaudoti prevencinėmis procedūromis. Remiantis ankstesnių mokslininkų tyrimų rezultatais sudaryta empirinio tyrimo loginė schema, kuri leidžia sukurti finansinių sunkumų nustatymo modelį. Atrinkti modelio kintamieji, atlikta nepriklausomo kintamojo ir priklausomų kintamųjų ryšių glaudumo analizė, patikrintas priklausomų kintamųjų tarpusavio koreliacijos ryšys ir išspręsta multikolinearumo problema. Atrinkus reikšmingus rodiklius (bendroji turto grąža, bendrasis mokumas ir modifikuotas įsiskolinimas) sudaroma logistinės regresijos funkcija įmonės finansinių sunkumų tikimybei apskaičiuoti. Modelis patikrinamas remiantis kitų įmonių duomenimis, kuriems yra nustatytas bankrotas trijų metų laikotarpyje iki bankroto paskelbimo. Finansinių sunkumų nustatymo modelio sudarymui pasirinktos kitos įmonės, turinčios ir neturinčios finansinių sunkumų. Tyrimo laikotarpis 2014–2018 m. Sudarytas logistinės regresijos modelis leidžia patikimai apskaičiuoti įmonių finansinių sunkumų tikimybę statybos sektoriaus įmonėse. Empiriškai patikrinus sukurto modelio tinkamumą statybų sektoriaus įmonėse, nustatyta, kad modelio teisingo klasifikavimo rodiklis Ar lygus 0,97, modelio jautrumas Se lygus 1, modelio specifiškumas Sp lygus 0,94. Modelio įvertinimo rezultatai leidžia motyvuotai teigti, kad sukurtas modelis patikimai nustato finansinius sunkumus statybos sektoriaus įmonėse. Sukurto modelio pagalba statybos sektoriaus įmonės gali kuo ankstyvesnėje stadijoje nustatyti, kad įmonė susiduria su finansiniais sunkumais ir privalo[...]
Financial distress detection at business companies is becoming the focus of an increasingly large number of researchers and practitioners with each year. The analysis of scientific research works has suggested the research problem, namely, the lack of a sufficiently reliable financial distress detection model, which could be used for early detection of financial distress for the companies to promptly undertake preventive procedures. The logical scheme for the empirical study was developed based on previous research findings. It enabled the authors to design the financial distress detection model. The model variables were selected, the analysis of closenss of relationships between the independent variable and dependent variables was performed; correlation between the dependent variables was verified, and the problem of multicollinearity was solved. Following the selection of significant indicators (return on total assets, equity-to-debt ratio, and modified indebtedness), the logistic regression function was developed for calculation of the financial distress probability at the company. The model was verified on the basis of data of other companies with the bankruptcy detected within three years before the bankruptcy was declared. To design the financial distress detection model, other companies with or without financial difficulties were selected. The research period was 2014-2018. The designed logistic regression model enables reliable calculation of the financial distress probability at the construction sector companies. The empirical verification of the applicability of the designed model to the constrution sector companies showed that the correct classification rate Ar of the model was 0,97, model sensitivity Se – 1, model specificity Sp – 0,94. The results of model assessment have reasonably suggested that the designed model enables reliable detection of financial distress at the construction sector [...]