Систематичний огляд моделей прогнозування банкрутства підприємств

Abstract

Метою даного наукового дослідження є глибокий систематичний аналіз та узагальнення існуючих моделей прогнозування банкрутства підприємств. У контексті непередбачуваності світової економіки забезпечення стабільності підприємств стає вкрай актуальним питанням і вимагає детального аналізу. Для цього було обрано базу даних Scopus, відому своїм значним за кількістю та якістю переліком публікацій. Після системного пошуку за допомогою 18 комбінацій ключових слів удалося виявити 1448 потенційно релевантних публікацій. Проте лише 1127 з них відповідали заданим критеріям і були обрані для подальшого аналізу. Основний акцент дослідження ставився на глибоке вивчення характеристик, переваг та обмежень кожної з розглядуваних моделей. Отримані дані дозволили намітити ключові напрямки для подальших досліджень у цій сфері. Важливим аспектом було також тестування моделей на практиці. Для цього були використані дані за 2019-2020 рр. Стосовно 17907 підприємств. Відзначимо, що 353 з них згодом стали банкрутами в період 2021-2023 рр. Застосовуючи мову програмування Python, було проведено глибокий статистичний аналіз та візуалізація отриманих результатів. На підставі аналізу було встановлено, що деякі моделі, зокрема моделі Альтмана, Ліса, Спрінгейта, Дюрана та Терещенка, показали вражаючу точність у прогнозуванні банкрутства. Особливо слід відзначити ефективність моделі Матвійчука, що показала точність 67,7%. У підсумку дане дослідження внесло значний вклад у розробку та розуміння підходів до прогнозування банкрутства підприємств в Україні. Результати мають велике теоретичне та практичне значення для спеціалістів у фінансовій сфері, а також закладають основу для подальших досліджень у цьому напрямку.