Teollisuusyritysten konkurssien ennustaminen logistisella regressiolla

No Thumbnail Available

Files

URL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Perustieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
Electronic archive copy is available locally at the Harald Herlin Learning Centre. The staff of Aalto University has access to the electronic bachelor's theses by logging into Aaltodoc with their personal Aalto user ID. Read more about the availability of the bachelor's theses.
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.

Authors

Date

2024-06-04

Department

Major/Subject

Matematiikka ja systeemitieteet

Mcode

SCI3029

Degree programme

Teknistieteellinen kandidaattiohjelma

Language

fi

Pages

34

Series

Abstract

Yrityskonkurssilla tarkoitetaan menettelyä, jossa maksukyvyttömän yrityksen ulosmitattava omaisuus myydään ja jaetaan velkojien kesken. Tämän työn tavoitteena on luoda yritysten tilinpäätöstietoihin tukeutuva logistinen regressiomalli konkurssiriskien arvioimiseksi. Mallin avulla konkurssiriskiin vaikuttavat tekijät voidaan tunnistaa ja todennäköiset konkurssiyritykset erotella aktiivisten yritysten joukosta. Työssä käytetty aineisto koostui Euroopan Unionin alueella sijaitsevista teollisista pienistä ja keskisuurista yrityksistä ja niiden tilinpäätöstiedoista. Aineistosta 62 oli konkurssiyrityksiä ja noin 42 000 aktiivisia yrityksiä. Aikaisempaan eri toimialan yrityskonkursseja ennustavaan malliin pohjautuen muuttujia valikoitui malliin 15, joiden pohjalta kehitettiin kaksi erilaista mallia konkurssiriskin ennustamiseksi. Konkurssiriskiä eniten kasvattavaksi tekijäksi osoittautui käyttöpääoman kasvu taseen loppusummaan nähden. Toisaalta konkurssiriskiä eniten vähentävä tekijä oli kokonaispääoman tuottoprosentin kasvu. Työssä rakennettujen regressiomallien sensitiivisyydet yritysten erottelussa jäivät heikolle tasolle. Aiemmin kirjallisuudessa esitetty toiselle toimialalle rakennettu malli soveltuu heikosti teollisten yritysten konkurssien luokitteluun. Työn lopussa kuvataan ennustamisessa käytetyn mallin kehittämismahdollisuuksia.

Corporate bankruptcy refers to the procedure in which the assets of an insolvent company are sold off and distributed among its creditors. The aim of this thesis is to build a logistic regression model based on the financial statements of companies to assess bankruptcy risks. Using this model, factors affecting bankruptcy risk can be identified, and potential bankruptcies can be distinguished from operational companies. The data used in this thesis consisted of financial statements for industrial small and medium-sized enterprises located in the European Union. The data contained 62 bankrupt companies, and approximately 42,000 operational companies. Based on a previous model predicting bankruptcies in a different industry, 15 variables were selected for the model. Based on the variables two different models were developed for predicting bankruptcy risk. The factor that increased bankruptcy risk most was found to be the growth of working capital relative to total assets on the balance sheet. Conversely, the factor that most effectively reduced the risk of bankruptcy was the increase in the return on total capital. The sensitivities of the logistic regression models for classification were found to be weak. A model previously proposed in the literature for another industry does not fit well for classifying bankruptcies in industrial companies. Finally, the thesis also examines the possibilities for developing the model further.

Description

Supervisor

Salo, Ahti

Thesis advisor

Olander, Leevi

Keywords

konkurssi, teollisuusala, logistinen regressio, ennustaminen, koneoppiminen

Other note

Citation

Permanent link to this item

https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202407165121

Collections

[kand] Perustieteiden korkeakoulu / SCI