Ražošanas nozarē strādājošo uzņēmumu bankrota prognozēšana Latvijā

Abstract

Latvijā pēdējo gadu laikā pieaug bankrotējošo ražošanas uzņēmumu īpatsvars. Darba mērķis ir izstrādāt Latvijas apstākļiem atbilstošus ražošanas nozarē strādājošo uzņēmumu bankrota prognozēšanas modeļus. Iespējamību, ka uzņēmums var bankrotēt, ir lietderīgi zināt gan uzņēmumam, gan potenciālajiem uzņēmumu sadarbības partneriem. Darba pamatā tiek izmantota Altmana modeļu izstrādes metadoloģija bankrota prognozēšanai un tiek aprakstītas un izmantotas statistiskās klasificēšanas metodes - lineārā diskriminantu analīze un loģistiskā regresija, kuras tiek pielāgotas dažādām izlasēm un finanšu rādītāju kā skaidrojošo mainīgo kombinācijām, lai prognozētu vai ražošanas nozarē strādājošs uzņēmums bankrotēs nākamajā gadā. Labāko modeļu izvēles kritērijs ir bankrota prognozēšanas precizitāte ražošanas nozarē strādājošiem uzņēmumiem. Iegūtie labākie modeļi tiek analizēti un salīdzināti. Precīzākus rezultātus uzrāda loģistiskās regresijas modelis, bet modeļu trūkums ir nebankrotējošo ražošanas nozarē strādājošu uzņēmumu neprecīza klasificēšana. Izmantojot iegūtos labākos modeļus, ir iespējams simtu četrām ražošanas apakšnozarēm prognozēt bankrota iespējamību ar precizitāti virs 70%.

The number of companies facing bankruptcy each year in Latvia keeps growing. The aim of the thesis is to produce a model that is specifically designed to predict bankruptcy of the manufacturing companies operating in Latvia. Being aware of probability of bankruptcy is important for the company itself as well as its potential stakeholders. Altmann’s bankruptcy prediction model is used as a basis for the work. Linear discriminant analysis and logistic regression are the classification methods used to describe and forecast potential bankruptcy of an enterprise. These methods have then been applied to different samples to explain varying financial criteria and forecast wether the company operating in manufacturing sector will face bankruptcy next year. To decide which is the best model to predict the bankruptcy of the company operating in manufacturing sector these have been analysed and compared. Logistic regression model has proven to perform best in predicting a potential bankruptcy of a company. Disadvantage of such models is incorrect classification of companies operating in manufacturing sector that are not facing bankruptcy. The best performing models have shown accuracy of over 70% in ability to forecast potential bankruptcy of 104 companies operating in manufacturing sector.