نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 عضو هیات علمی دانشکده علوم اقتصادی و سیاسی دانشگاه شهید بهشتی
2 کارشناسی ارشد مهندسی مالی
چکیده
ورشکستگی یکی از موضوعات مهم در ادبیات مالی است. با بررسی عوامل مؤثر بر ورشکستگی، میتوان اطلاعات مفیدی در اختیار دولت، بانک مرکزی، بانکها، مؤسسات مالی، اعتباردهندگان، سرمایهگذاران بازار سرمایه و پیشبینی کنندگان ورشکستگی قرار داد. در مقالهی حاضر ابتدا به تفاوت بین دو مفهوم ورشکستگی و درماندگی مالی میپردازیم؛ سپس متغیر کارایی از روش تحلیل پوششی دادهها محاسبه شده و بهعنوان متغیر توضیحی در کنار سایر متغیرهای موجود در مدل، در قالب پنل دیتا لاجیت برای 36 شرکت تولیدی، طی دورهی زمانی1393 -1388 برازش میشود. مدل کارایی از روشهای بازده ثابت نسبت به مقیاس، بازده متغیر نسبت به مقیاس، الگوی جمعی و از روش اندرسون–پیترسون محاسبه شده است که در بین متغیر های محاسبه شده، متغیر کارایی با بازده ثابت نسبت به مقیاس معنادار میشود. در نهایت مدل رگرسیون لاجیت، یکبار بدون تصریح متغیر کارایی و بار دیگر با متغیر کارایی برازش شده و در تمامی الگوهایی که با لحاظ متغیر کارایی برازش میشود، دقت مدل بهطور معناداری افزایش مییابد.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Bankruptcy prediction by using efficiency as a predictor variable based on Logit Panel data
نویسندگان [English]
- Reza Mohseni 1
- samira rahimian 2
1 Assistant Professor of Economics, Faculty Member of Economics and Political,Shahid Beheshti University, Tehran, Iran.
2 MA
چکیده [English]
Investigating the factors affecting bankruptcy is one of the most Investigating the factors affecting bankruptcy is one of the most important issues in financial literature. Itcan provide useful information to government, central bank, banks, financial institutions, creditors, and capital market investors. In this paper, we discussed the differences between two concepts of bankruptcy and insolvency. We then calculated the efficiency variable through data envelopment analysis (DEA), and we fitted it as an explanatory variable alongside available variables in logit panel data for 36 manufacturing companies during the period of 1388-93. The efficiency model was calculated by constant return to scale, variable return to scale, collective pattern and Anderson- Peterson methods. The efficiency variable was significant with constant return to scale. Finally, logit regression model was fitted twice, without specification of the efficiency variable and further with the efficiency variable. We found that in all patterns which were fitted by the efficiency variable, accuracy of the model prediction significantly increased.
کلیدواژهها [English]
- Bankruptcy
- Insolvency
- Efficiency
- Data envelopment analysis
- Logistic Regression