ВИКОРИСТАННЯ МОДЕЛЕЙ БУХГАЛТЕРСЬКОГО ОБЛІКУ ДЛЯ ВИМІРЮВАННЯ ФІНАНСОВИХ РЕЗУЛЬТАТІВ: ПОРІВНЯННЯ ОЦІНОК АЛЬТМАНА ТА МУЛЬТИФАКТОРНОГО АНАЛІЗУ (МФА)
Main Article Content
Анотація
Метою цього дослідження є спроба виявити наявність зв'язку між результатами індексів оцінок Aльтман Z'', моделями оцінки МФА та ринковою вартістю фірм і визначити, яка модель є більш ефективною. Порівняння двох моделей, які є предметом дослідження, здійснювалося на прикладі сфери обслуговування. Основною причиною надання переваги сфері послуг є те, що модель оцінки Aльтман Z була сформована шляхом першої модифікації оригінальної моделі оцінки Aльтман Z для фірм у секторі послуг США. Однак пізніше було визначено й рекомендовано використовувати цю модель і для фірм країн, що розвиваються. МФА Модель – це модель, розроблена спеціально для Туреччини. У дослідженні виявлено, що за допомогою цих моделей можна вимірювати не тільки фінансові невдачі, які турбують фірми, але і їхні можливі досягнення в майбутньому. У контексті цього завдання здійснювалося порівняння обидвох моделей. Акцентовано, що для середньострокових і довгострокових інвесторів доцільно вводити науково обґрунтовану інформацію про підтримку інвестицій. Крім того, у статті наголошено, що застосування цих моделей сприятиме формуванню набору даних, достатнього для ухвалення рішень усіма зацікавленими сторонами у фірмі, за винятком інвесторів. Для того щоб мати можливість досягти привабливих цілей, у дослідженні були використані BIST у сфері послуг. Також були використані дані про спільну інтеграцію панельних часових рядів і, як наслідок, стало зрозуміло, що ефективність упровадження моделі прогнозування банкрутства (Aльтман Z'') склала 36,3 % від вартості фірми за один період, тоді як мультифакторна модель (МФА) – 51,9 % від вартості фірми за відставання в один період. Відповідно до цього було виявлено, що дані моделі МФА були більш ефективними для прогнозування вартості фірми.
Article Details
Посилання
Agarwal, V., & Taffler, R.J. (2007). Twenty‐five years of the Taffler Z‐Score model: Does it really have predictiveability?. Accounting and Business Research ,37(4),285-300. https://doi.org/10.1080/00014788.2007.9663313. DOI: https://doi.org/10.1080/00014788.2007.9663313
Alcalde, R., Alonso de Armiño, C., & García, S. (2022). Analysis of the economic sustainability of the supply chain sector by applying the Altman Z-Score predictor. Sustainability, 14 (2), 851. https://doi.org/10.3390/su14020851. DOI: https://doi.org/10.3390/su14020851
Alkhatib, K., & Al-Bzour, A. (2011). Predicting Corporate Bankruptcy of Jordanian Listed Companies: Using Altman and Kida Models. International Journal of Business and Management, 6(3), 208-215. https://doi.org/10.5539/ijbm.v6n3p208. DOI: https://doi.org/10.5539/ijbm.v6n3p208
Almamy J., Aston J., & Ngwa L.N. (2016). An evaluation of Altman's Z-score using cash flow ratio to predict corporate failure amid the recent financial crisis: Evidence from the UK. Journal of Corporate Finance, 36, 278–285. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2015.12.009 . DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2015.12.009
Altıntaş, H., & Mercan, M. (2015). The Relationship between research and development (R&D) expenditures: Panel cointegration analysis under cross sectional dependency on OECD countries. Ankara University SBF Journal, 70(2), 345-376. https://doi.org/10.1501/SBFder_0000002355. DOI: https://doi.org/10.1501/SBFder_0000002355
Altman, E.I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23, 589-609. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
Altman, E. I. (1983). Corporate financial distress: a complete guide to predicting, a voiding, and dealing with bankruptcy (1st ed). New York: John Wiley.
Altman, E.I. (1993). Corporate financial distress and bankruptcy: A complete guide to predicting & avoiding distress and profiting from bankruptcy (2nd ed.). New York: John Wiley&Sons.
Aminian, A., Mousazade, H., & Khoshkho, O. I. (2016). Investigate the ability of bankruptcy prediction models of Altman and Springate and Zmijewski and Grover in Tehran Stock Exchange. Mediterranean Journal of Social Sciences. 7(4), 208-214. http://doi.org/10.5901/mjss.2016.v7n4S1p208. DOI: https://doi.org/10.5901/mjss.2016.v7n4S1p208
Asgari, H., (2008). Review of performance patterns of Springate, Zavgin and Falmer to predict bankruptcies of listed companies in Tehran Stock Exchange [unpublished Master's thesis], Islamic Azad University of Central Tehran.
Begley, J., Ming, J. & Watts, S. (1996). Bankruptcy classification errors in the 1980s: An empirical analysis of Altman's and Ohlson's models. Review of Accounting Studies, 1, 267–284. https://doi.org/10.1007/BF00570833. DOI: https://doi.org/10.1007/BF00570833
Bellovary, J.L., Giacomino, D.E., & Akers, M.D., (2007). A review of bankruptcy prediction studies: 1930 to present, Journal of Financial Education, 33, 1 – 42.
Kennedy, D. B., Boritz, J. E., & Sun, J. Y. (2007). Predicting business failures in Canada. Canadian Accounting Perspectives, 6(2), 141–165. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.470803. DOI: https://doi.org/10.1506/G8T2-K05V-1850-52U4
Breuer, J. B., McNown, R., & Wallace, M. (2002). Series‐specific unit root tests with panel data. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 64 (5), 527-546. https://doi.org/10.1111/1468-0084.00276. DOI: https://doi.org/10.1111/1468-0084.00276
Breusch, T. S., & Pagan A. R. (1980). The Lagrange Multiplier Test and Its Applications to Model Specification Tests in Econometrics”, Review of Economic Studies, 47 (1), 239-53. https://doi.org/10.2307/2297111. DOI: https://doi.org/10.2307/2297111
Colak, M.S., (2019). A new index score for the assessment of firm financial risks. Central Bank of The Republic of Turkiye. https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/c3419f04-4318-4042-8692-d33c0d2db6de/wp1904.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=ROOTWORKSPACE-c3419f04-4318-4042-8692-d33c0d2db6de-mA0n3Sq.
Çetin, M., Doğan, İ. & Işık, H. (2014). The impact of energy consumption on environmental pollution: A panel data analysis. International Anatolia Academic Online Journal, 2(1), 15-29.
Edi, E., & May, T. (2018). Ketepatan model Altman, Springate, Zmijewski, Dan Grover dalam memprediksi financial distress. Jurnal Reviu Akuntansi Dan Keuangan, 8(1), 79–92. https://doi.org/10.22219/jrak.v8i1.28. DOI: https://doi.org/10.22219/jrak.v8i1.28
Eren, O. (2020). Yabancı Para Gelirler ve Döviz Pozisyonu Firma Bilanço Performansını Nasıl Etkiliyor? Central Bank of The Republic of Turkiye. https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/7994615c-df29-4f35-816c-b72a0e280e3 d/en2011.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=ROOTWORKSPACE-7994615c-df29-4f 35-816c-b72a0e280e3d-na3Xsve.
FitzPatrick, P.J. (1931), Symptoms of industrial failures as revealed by an analysis of the financial statements of failed companies 1920-1929, Washington, DC: The Catholic University of America.
Freire, A. G. H.,Gonzaga, V. A. B., Freire, A. H. H., Rodríguez, S. R. V., & Granda, E. C. V. (2016). Financial reasons for liquidity in business management for decision making. Quipukamayoc, 24(46), 153-162. https://doi.org/10.15381/quipu. v24i46.13249. DOI: https://doi.org/10.15381/quipu.v24i46.13249
Guclu, F. (2021). An analysis of financial distress risk in islamic stock markets using Altman-Z and Springate Models: Evidence from participation 50 index. Journal of the Human and Social Sciences Researches, 10(4), 3667-3684. https://doi.org/10.15869/itobiad.1002058. DOI: https://doi.org/10.15869/itobiad.1002058
Hsiao, C. (2015). Analysis of Panel Data. U.K., Cambridge University Press. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9781139839327
Kao, C. & Chiang, M.H. (2001). On the estimation and inference of a cointegrated regression in panel data, Baltagi, B.H., Fomby, T.B. and Carter Hill, R. (Ed.) Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels Advances in Econometrics, 15, 179-222. https://doi.org/10.1016/S0731-9053(00)15007-8. DOI: https://doi.org/10.1016/S0731-9053(00)15007-8
Kar, M., Ağır, H., & Türkmen, S., (2018, 28-29 October). Gelişmekte Olan Ülkelerde Elektrik Tüketimi ile Ekonomik Büyüme İlişkisinin Ekonometrik Tahmini. 5. International Congress on Politic, Economic and Social Studies (ICPESS), Ömer Halisdemir University, 324-340. Niğde, Turkiye.
Küçükaksoy, İ. & Akalın, G. (2017). Testing of the fisher hypothesis with a dynamic panel data analysis: An application on OECD countries. Hacettepe University Journal of Economics and Administrative Sciences, 35(1), 19-40. https://doi.org/10.17065/huniibf.303303. DOI: https://doi.org/10.17065/huniibf.303303
Montalvan S.M., Delgado, F.I.A., O’Shee F.D., & Yamashiro, M.A. (2011). Determinants of insolvency for Peruvian firms. Revista Latinoamericana de Administración, 47, 126-139.
Muñoz N., Laitinen E. K., Camacho M. M, & Pascual, D. (2019). Does audit report information improve financial distress prediction over Altman’s traditional Z-score model? Journal of International Financial Management & Accounting, 31(1), 65-97. https://doi.org/10.1111/jifm.12110. DOI: https://doi.org/10.1111/jifm.12110
Özdemir, F. S. (2014). Turkish uniform accounting system and applicability of Altman Z Score Models in the context of public and private companies. Ege Academic Review, 14(1), 147-161. DOI: https://doi.org/10.21121/eab.2014118075
Panigrahi, C. M. A. (2019). Validity of Altman’s ‘z’score model in predicting financial distress of pharmaceutical companies. NMIMS Journal of Economics and Public Policy, 4(1), 65-73.
Paradi, J.C., Wilson, D. & Yang, X.P. (2014). Data envelopment analysis of corporate failure for non - manufacturing firms using slacks - based measure. Journal of Service Science and Management, 7, 277-290. http://dx.doi.org/10.4236/jssm.2014.74025. DOI: https://doi.org/10.4236/jssm.2014.74025
Pesaran, M. H. (2007). A simple panel unit root test in the presence of cross‐section dependence. Journal of applied econometrics, 22 (2), 265-312. https://doi.org/10.1002/jae.951. DOI: https://doi.org/10.1002/jae.951
Pesaran, M. H., Aman U. & Takashi Y. (2008). A bias - adjusted LM Test of error cross-section independence. The Econometrics Journal, 11 (1), 105-127. https://doi.org/10.1111/j.1368-423X.2007.00227.x. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1368-423X.2007.00227.x
Rizqa, H., Sunarto, S., & Alfasadun, A. (2022). Analisis Akurasi Model Altman Z-Score, Springate S-Score, dan Ohlson O-Scoredalam Memprediksi Financial Distress, Jurnal Ilmiah Indonesia, 7(6). https://jurnal.syntaxliterate.co.id/index.php/syntax-literate/article/view/7296/4589.
Roque, D. I., & Caicedo Carrero, A. (2022). Detection of financial insolvency using the Z – Altman model in unlisted Colombian firms during the period 2016-2019. Contabilidad Y Negocios, 17 (33), 167-192. https://doi.org/10.18800/contabilidad.202201.007. DOI: https://doi.org/10.18800/contabilidad.202201.007
Shariq, M. (2016). Bankruptcy prediction by using the Altman Z – Score Model in Oman: A case study of raysut cement company SAOG and its subsidiaries, Australasian Accounting Business & Finance Journal, 10 (4), 70 - 80. http://dx.doi.org/10.14453/aabfj.v10i4.6. DOI: https://doi.org/10.14453/aabfj.v10i4.6
Smith, F.R. & Winakor, A.H. (1935). Changes in financial structure of unsuccessful corporations, Bureau of Business Research, University of Illinois, Urbana.
Succurro, M., Arcuri, G. & Costanzo, G.D. (2019). A combined approach based on robust PCA to improve bankruptcy forecasting, Review of Accounting and Finance, 18(2), 296-320. https://doi.org/10.1108/RAF-04-2018-0077. DOI: https://doi.org/10.1108/RAF-04-2018-0077
Taylor, M. P., & Sarno, L. (1998). The behavior of real exchan gerates during the post-Bretton Woods period. Journal of international Economics, 46(2), 281-312. https://doi.org/10.1016/S0022-1996(97)00054-8. DOI: https://doi.org/10.1016/S0022-1996(97)00054-8
Turgut, E., & Okyay, U. (2019). Investigation of the relationship between corruption and tax rate in the sample of OECD countries. The Journal of Niğde Ömer Halisdemir University Social Science Institute, 1(3), 1-17.
Wall, A. (1936). How to Evaluate Financial Statements, New York: Harper.
Wu D., Ma X., & Olson D.L., (2022). Financial distress prediction using integrated Z-score and multilayer perceptron neural networks, Decision Support Systems,159, 1-8. https://doi.org/10.1016/j.dss.2022.113814. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dss.2022.113814
Xhindi T., & Shestani, K. (2020). Financial distress and bankruptcy prediction: An empirical analysis of the manufacturing industry in Albania, Wseas Transactions on Business and Economics Journals, 17(5), 33-40, https://doi.org/10.37394/23207.2020.17.5. DOI: https://doi.org/10.37394/23207.2020.17.5
Yerdelen Tatoğlu, F. (2017). Panel Zaman Serileri Analizi Stata Uygulamalı, İstanbul: Beta.
Yildirim, S. (2020). The effect of workers’ remittances on export in the long-term: is the dutch disease valid? Erciyes University Journal of Economics and Administrative Sciences, (56), 207-228. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.605749. DOI: https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.605749