ecr-journalЭкономическая наука современной РоссииEconomics of Contemporary Russia1609-14422618-8996Regional Public Organization for Assistance to the Development of Institutions of the Department of Economics of the Russian Academy of Sciencesecr-journal-294Research ArticleЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА И ХОЗЯЙСТВЕННАЯ ПРАКТИКАECONOMICAL POLICY AND ECONOMICAL PRACTICEФакторы риска отраслей обрабатывающей промышленностиRisk Factors of Manufacturing IndustriesРыбалкаАлексей ИгоревичRybalkaAlexey I.

эксперт Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования; м.н.с. ИНП РАН; м.н.с. НИУ ВШЭ, Москва

aleksrybalka@gmail.comЦентр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования; ИНП РАН; НИУ ВШЭРоссияThe Center for Macroeconomic Analysis and Short-term Forecasting; Market Economy Institute; National Research University Higher School of Economics, MoscowRussian Federation2018031120180393113Copyright © Рыбалка А.И., 20182018Рыбалка А.И.Rybalka A.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.ecr-journal.ru/jour/article/view/294

В работе проводится сравнение факторов риска, влияющих на вероятность дефолта компании1, для различных отраслей обрабатывающей промышленности: набор финансовых переменных и показателей корпоративного управления. Идеи корпоративной финансовой архитектуры нашли подтверждение в российской промышленности: факторы корпоративной структуры компании (характеристика управляющего, концентрация собственности, формы собственности) могут эффективно применяться для анализа финансовой устойчивости компаний наравне с классическими финансовыми показателями, повышая прогнозное качество моделей. Хорошая устойчивость полученных результатов была подтверждена последовательным построением и сравнением спецификаций логистической регрессии с lassoрегуляризацией и логистической регрессии по всем подмножествам. Подтверждена статистическая значимость 88,1% объясняющих факторов из всех финальных отраслевых спецификаций. В исследуемый период 2011– 2015 гг. динамика интенсивности банкротств в отраслях обрабатывающей промышленности не всегда была единообразной. На анализируемом периоде были выявлены как специфические, так и общие факторы риска для рассматриваемых отраслей. Прогнозное качество финальных спецификаций для отраслей продемонстрировало его высокий уровень на контрольных выборках; значение показателя AUC (площадь под ROC-кривой) находится в диапазоне от 85,06% в металлургическом производстве до 96,12% в машиностроительном комплексе. Эмпирические результаты работы, показывающие, что отраслевая дифференциация факторов риска имеет место в российской обрабатывающей промышленности, могут быть приняты во внимание самими предприятиями, кредитными организациями и регулирующими органами власти при антикризисном управлении и отраслевой трансформации существующих методических рекомендаций для разработки финансовой и инвестиционной политики предприятия.

 

In the work a comparison of risk factors influencing the probability of a negative value of companies (stage of prebankruptcy), for various manufacturing industries: the range of financial variables and corporate governance factors. The idea of corporate financial architecture were confirmed in the Russian industry: factors affecting the corporate structure of the company (characteristics of the CEO and ownership concentration) can be effectively applied for the analysis of financial stability of companies along with traditional financial indicators, improving the predictive quality of the models. Good stability of the obtained results was confirmed by serial build and comparison of logistic regression with lasso regularization and logistic regression models for all subsets. Next, were confirmed the statistical significance of 88,1% of the explaining factors of all final specifications. During the study period 2011–2015 dynamics of the intensity of bankruptcies in the manufacturing sector were not always uniform. In the analyzed period were identified both specific and general risk factors for considered sectors. The forecast quality of the final specifications for the industries demonstrated its high level in the control samples, the value of AUC (area under ROC-curve) is in the range from 85,06% in metallurgical production to 96,12% in mechanical engineering. Empirical results show that the sectoral differentiation of risk factors in the Russian manufacturing industry can be taken into consideration by enterprises, credit institutions and regulatory authorities in the conduct of crisis management and branch transformation of the existing methodological recommendations for developing financial and investment policy of the company.

обрабатывающая промышленностьфакторы рискавероятность дефолтакорпоративное управлениеРоссияmanufacturingrisk factorsprobability of defaultcorporate governanceRussiaReferencesГалимов Д.И., Гнидченко А.А., Михеева О.М., Рыбалка А.И., Сальников В.А. Производственные мощности обрабатывающей промышленности России: важнейшие тенденции и структурные характеристики // Вопросы экономики. 2017. № 5. С. 60–88.Altman E.I. (2003). Managing credit risk: A challenge for the new millennium. Economic Notes, no. 31, pp. 201–214.Долгопятова Т.Г., Ивасаки И., Яковлев А.А. Российская корпорация: внутренняя организация, внешние взаимодействия, перспективы развития. 2-е изд. М.: Юстицинформ, 2009.Ashbaugh-Skaife H., Collins D.W., LaFond R. (2006). The effects of corporate governance on firms' credit ratings. Journal of Accounting and Economics, no. 42, pp. 203–243.Долгопятова Т.Г. Концентрация собственности в российской промышленности: эволюционные изменения на микроуровне // Журнал Новой экономической ассоциации. 2010. № 8. С. 80–100.Barboza F., Kimura H., Altman E. (2017). Machine learning models and bankruptcy prediction. Expert Systems with Applications, no. 83, pp. 405–417.Донец С.А., Могилат А.Н. Кредитование и финансовая устойчивость российских промышленных компаний: микроэкономические аспекты анализа // Деньги и кредит. 2017. № 7. С. 41–51.Beaver W.H. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research, no. 4, pp. 71–111.Кабаков Р.И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R / пер. с англ. П.А. Волковой. М.: ДМК Пресс, 2014.Ciampi F. (2015). Corporate governance characteristics and default prediction modeling for small enterprises. An empirical analysis of Italian firms. Journal of Business Research, no. 68, pp. 1012–1025.Карминский А.М. Кредитные рейтинги и их моделирование. М.: Изд. дом НИУ ВШЭ, 2015.Darrat A.F., Gray S., Park J.C., Wu Y. (2016). Corporate governance and bankruptcy risk. Journal of Accounting, Auditing & Finance, no. 31 (2), pp. 163–202.Карминский А.М., Фалько С.Г., Грачев И.Д., Иванова Н.Ю., Маликова С.Г. Контроллинг на промышленном предприятии / под общ. ред. А.М. Карминский, С.Г. Фалько. М.: Форум, 2013.Dolgopjatova T.G., Ivasaki I., Jakovlev A.A. (2009). Russian Corporation: internal organization, external interaction, development prospects. 2nd ed. Moscow, Justitsinform (in Russian).Клейнер Г.Б. Стратегия предприятия. М.: Дело, 2008.Dolgopjatova T.G. (2010). Concentration of ownership in the Russian industry: evolutionary changes at the micro level. Journal of the New Economic Association, no. 8, pp. 80–100 (in Russian).Кузнецов Б.В. и др. Очерки модернизации российской промышленности: поведение фирм. М.: Изд. дом НИУ ВШЭ, 2014.Donets S.A., Mogilat A.N. (2017). Lending and financial stability of Russian industrial companies: microeconomic aspects of analysis. Den'gi i kredit [Money and credit], no. 7, pp. 41–51 (in Russian).Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: начальный курс. М.: Дело, 2004.Dowell G.W.S., Shackell M.B., Stuart N.V. (2011). Boards, CEOs, and surviving a financial crisis: Evidence from the internet shakeout. Strategic Management Journal, no. 32 (10), pp. 1025–1045.Мамонов М.Е. «Дыры» в капитале обанкротившихся российских банков: старые факторы и новые гипотезы // Экономическая политика. 2017. № 1 (12). С. 166–199.Elloumi F., Gueyie J.P. (2001). Financial distress and corporate governance: An empirical analysis. Corporate Governance, no. 1, pp. 15–23.Могилат А.Н., Ипатова И.Б. Техническая эффективность как фактор финансовой устойчивости промышленных компаний // Прикладная эконометрика. 2016. № 2 (42). С. 5–29.Fedorova E.A., Dovzhenko S.E., Fjodorov F.Ju. (2016). Models of prediction of bankruptcy of Russian enterprises: Branch features. Problemy prognozirovanija [Problems of forecasting], no. 3, pp. 32–40 (in Russian).Паппэ Я.Ш., Антоненко Н.С. О новых конфигурациях собственников в российском крупном бизнесе // Вопросы экономики. 2011. № 6. С. 123–137.Galimov D.I., Gnidchenko A.A., Miheeva O.M., Rybalka A.I., Sal'nikov V.A. (2017). Production capacities of the manufacturing industry in Russia: The most important trends and structural characteristics. Voprosy Ekonomiki, no. 5, pp. 60–88 (in Russian).Паппэ Я.Ш. Фундаментальные сдвиги в российском крупном бизнесе в 2000-е годы и прогресс в корпоративном управлении // Журнал Новой экономической ассоциации. 2012. № 1 (13). С. 148–150.Ivashkovskaya I., Stepanova A.N. (2011). Does strategic corporate performance depend on corporate financial architecture? Empirical study of European, Russian and other emerging market’s firms. Journal of Management and Governance, no. 15 (4), pp. 603–16.Рыбалка А.И. Моделирование вероятности дефолта в строительном секторе: факторы корпоративного построения // Корпоративные финансы. 2017. № 11 (3). С. 79–99.Kabakov R.I. (2014) R in action. Analysis and visualization of data in the program. Transl. from English by P.A. Volkova. Moscow, DMK Press (in Russian).Сальников В.А., Могилат А.Н., Маслов И.Ю. Стресс-тестирование компаний реального сектора для России: первый подход (методологические аспекты) // Журнал Новой экономической ассоциации. 2012. № 4 (16). С. 46–70.Karminsky A.M. (2015). Credit ratings and their modeling. Moscow, The Publishing House of the Higher School of Economics (in Russian).Степанова А.Н., Кузьмин С.А. Корпоративное управление и операционная эффективность российских компаний // Корпоративные финансы. 2011. № 4. С. 17–30.Karminsky A.M., Fal'ko S.G., Grachev I.D., Ivano va N.Ju., Malikova S.G. (2013). Controlling at an industrial enterprise. Under the general. ed. A.M. Karminsky, S.G. Falco. Moscow, Forum (in Russian).Федорова Е.А., Довженко С.Е., Федоров Ф.Ю. Модели прогнозирования банкротства российских предприятий: отраслевые особенности // Проблемы прогнозирования, 2016. № 3. С. 32–40.Karminsky A.M., Kostrov A.V. (2017). The back side of banking in Russia: Forecasting bank failures with negative capital. International Journal of Computational Economics and Econometrics, no. 7, pp. 170–209.Шпренгер К. Корпоративное управление в России – вопрос первостепенной значимости // Журнал Новой экономической ассоциации. 2012. № 1 (13). С. 154–157.Karminsky A.M., Polozov A.A. (2016). Handbook of ratings: Approaches to ratings in the economy, sports, and society. Switzerland: Springer.Altman E.I. Managing credit risk: A challenge for the new millennium // Economic Notes. 2003. Vol. 31. Р. 201–214.Kleiner G.B. (2008). Strategy of the enterprise. Moscow, Delo (in Russian).Ashbaugh-Skaife H., Collins D.W., LaFond R. The effects of corporate governance on firms' credit ratings // Journal of Accounting and Economics. 2006. Vol. 42. P. 203–243.Kuznecov B.V. (ed.) et al. (2014). Essays on the modernization of Russian industry: The behavior of firms. Moscow, The Publishing House of the Higher School of Economics (in Russian).Barboza F., Kimura H., Altman, E. Machine learning models and bankruptcy prediction // Expert Systems with Applications. 2017. Vol. 83. P. 405–417.La Porta R., Lopez-de-Silanes F., Shleifer A. (1999). Corporate ownership around the world. Journal of Finance, no. 54, pp. 471–517.Beaver W.H. Financial ratios as predictors of failure // Journal of Accounting Research. 1966. Vol. 4. Р. 71–111.Liang D., Lu C., Tsai C., Shih G. (2016). Financial ratios and corporate governance indicators in bankruptcy prediction: A comprehensive study. European Journal of Operational Research, no. 252, pp. 561–572.Ciampi F. Corporate governance characteristics and default prediction modeling for small enterprises. An empirical analysis of Italian firms // Journal of Business Research. 2015. Vol. 68. P. 1012–1025.Magnus Ja.R., Katyshev P.K., Peresetskiy A.A. (2004). Econometrics: The initial course. Moscow, Delo (in Russian).Darrat A.F., Gray S., Park J.C., Wu Y. Corporate governance and bankruptcy risk // Journal of Accounting, Auditing & Finance. 2016. Vol. 31 (2). P. 163–202.Mamonov M.E. (2017). “Holes” in the capital of bankrupt Russian banks: Old factors and new hypotheses. Economic Policy, no. 12 (1), pp. 166–199 (in Russian).Dowell G.W.S., Shackell M.B., Stuart N.V. Boards, CEOs, and surviving a financial crisis: Evidence from the internet shakeout // Strategic Management Journal. 2011. Vol. 32 (10). P. 1025–1045.Merton R.C. (1974). On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates. Journal of Finance, no. 29 (2), pp. 449–470.Elloumi F., Gueyie J.P. Financial distress and corporate governance: An empirical analysis // Corporate Governance. 2001. Vol. 1. P. 15–23.Mogilat A.N., Ipatova I.B. (2016). Technical efficiency as a factor of financial stability of industrial companies. Applied Econometrics, no. 42 (2), pp. 5–29 (in Russian).Ivashkovskaya I.V., Stepanova A.N. Does strategic corporate performance depend on corporate financial architecture? Empirical study of European, Russian and other emerging market’s firms // Journal of Management and Governance. 2011. Vol. 15 (4). P. 603–616.Myers S.C. (1999). Financial Architecture. European Financial Management, no. 5, pp. 133–141.Karminsky A.M., Kostrov A.V. The back side of banking in Russia: Forecasting bank failures with negative capital // International Journal of Computational Economics and Econometrics. 2017. № 7. P. 170–209.Ohlson J. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, no. 18 (1), pp. 109–131.Karminsky A.M., Polozov A.A. Handbook of ratings: Approaches to ratings in the economy, sports, and society. Switzerland: Springer, 2016.Pappje Ja.Sh., Antonenko N.S. (2011). On new configurations of owners in Russian large business. Voprosy ekonomiki, no. 6, pp. 123–137 (in Russian).Ohlson J. Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy // Journal of Accounting Research. 1980. Vol. 18 (1). P. 109–131.Pappje Ja.Sh. (2012). Fundamental shifts in Russian big business in the 2000s and progress in corporate governance. Journal of the New Economic Association, no. 1 (13), pp. 148–150 (in Russian).Peresetsky A.A., Karminsky A.M., Golovan, S.V. Probability of default models of Russian banks // Economic Change and Restructuring. 2011. Vol. 44 (4). P. 297–334.Peresetsky A.A., Karminsky A.M., Golovan S.V. (2011). Probability of default models of Russian banks. Economic Change and Restructuring, no. 44 (4), pp. 297–334.La Porta R., Lopez-de-Silanes F., Shleifer A. Corporate ownership around the world // Journal of Finance. 1999. Vol. 54. P. 471–517.Rybalka A.I. (2017). Modeling the probability of default in the construction sector: The factors of corporate construction. Journal of Corporate Finance Research, no. 11 (3), pp. 79–99 (in Russian).Liang D., Lu C., Tsai C., Shih G. Financial ratios and corporate governance indicators in bankruptcy prediction: A comprehensive study // European Journal of Operational Research. 2016. Vol. 252. Р. 561–572.Sal'nikov V.A., Mogilat A.N., Maslov I.Ju. (2012). Stress testing of real sector companies for Russia: The first approach (methodological aspects). Journal of the New Economic Association, no. 4 (16), pp. 46–70 (in Russian).Merton R.C. On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates // Journal of Finance. 1974. Vol. 29 (2). P. 449–470.Shprenger K. (2012). Corporate governance in Russia is a matter of primary importance. Journal of the New Economic Association, no. 1 (13), pp. 154–157 (in Russian).Myers S.C. Financial architecture // European Financial Management. 1999. Vol. 5. P. 133–141.Stepanova A.N., Kuz'min S.A. (2011). Corporate governance and operational efficiency of Russian companies. Journal of Corporate Finance Research, no. 4, pp. 17–30 (in Russian).Swets J.A. Signal detection theory and ROC analysis in psychology and diagnostics. Mahwah: Lawrence Erlbaum Associate, 1996.Swets J.A. (1996). Signal detection theory and ROC analysis in psychology and diagnostics. Mahwah, Lawrence Erlbaum Associate.Tibshirani R. Regression shrinkage and selection via the lasso // Journal of the Royal Statistical Society. Series B (methodological). 1996. Vol. 58 (1). P. 267–288.Tibshirani R. (1996). Regression Shrinkage and Selection via the lasso. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (methodological), no. 58 (1), pp. 267–288.Weisbach M. Outside directors and CEO turnover // Journal of Financial Economics. 1988. Vol. 20. P. 431–460.Weisbach M. (1988). Outside directors and CEO turnover. Journal of Financial Economics, no. 20, pp. 431–460.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.