Įmonės klientų nemokumo prognozavimas

Abstract

Darbe nagrinėjamos pirkėjų skolos. Laikoma, kad pirkėjo tam tikri požymiai yra vieni iš matematinių rodiklių, leidžiantys patikimai prognozuoti pirkėjų nemokumą. Tam, kad įmonės darbuotojai galėtų laiku reaguoti ir pagerintų skolų administravimo kokybę, yra labai svarbu laiku sumažinti skolas. Šiam tikslui šiame darbe taikomi dispersinės analizės ANOVA modelis ir logistinės regresijos metodai. Šių metodų pagalba atliekamas pirkėjų skolų apmokėjimo laiku tyrimas. Tiriami logistikos įmonės 809 pirkėjai ir jų užsakytos krovinio pervežimo paslaugos sąskaitos. Taikant minėtus metodus, gautos prognozės lygtys, prognozuojančios pirkėjų sąskaitų apmokėjimą laiku. Tiriamajai daliai atlikti naudojama MS EXCEL skaičiuoklė ir SPSS paketas.

The work analyzes customers debts. It is considered certain characteristics of a buyer are one of the mathematical indicators that allow a reliable prediction of the insolvency of buyers. In order for employees to improve the quality of debt administration, it is important to reduce customer debts. To that end, this work applied ANOVA model of variance analysis and logistic regression methods. Using this methods, we can indentify customers debts insolvency. This work investigated 809 customers of the logistics company and thier transportation service invoices. Applying methods received customer debt imsolvency forecasting equation.