Corporate crises: cause and effect

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅或者付费存取

详细

The official statistics on the bankruptcy of organizations are analyzed. Conclusions about the trends in the development of the crisis situation in 2023 are drawn. Bankruptcy is a clear and objective manifestation of the crisis at the micro level. To identify crisis states at the earliest possible stages of development, the author proposes to form a categorical-conceptual system of causal connection between such concepts as "cause - symptom - crisis". The definitions of these categories are considered. Such features of the causes of crises as multicausality, mimicry, inertia and synergy are indicated. The typology of the key categories of the causes of crises is carried out. The internal causal connections "cause - symptom - crisis" are considered. For the fundamental resolution of latent contradictions and the conscious transfer of the system to a new level of stability, it is proposed to use a fundamentally new, innovative direction. This is an autogenic, i.e. controlled crisis. The directions of further research in such areas as typology of crises and symptomatology are outlined.

作者简介

Oleg Devyatkin

Plekhanov Russian University of Economics

Email: devyatkin.ov@rea.ru

参考

  1. Единый федеральный реестр юридически значимых сведений о фактах деятельности юридических лиц, индивидуальных предпринимателей и иных субъектов экономической деятельности (Федресурс). Статистический бюллетень Федресурса по банкротству, 31.12.2022, с. 28. [Электронный ресурс]. URL: http://www.fedresurs.ru/news (дата обращения: 22.05.2023).
  2. Единый федеральный реестр юридически значимых сведений о фактах деятельности юридических лиц, индивидуальных предпринимателей и иных субъектов экономической деятельности (Федресурс). Банкротства в России: I квартал 2023 года. Статистический релиз Федресурса по банкротству, 31.03.2023, с. 10. [Электронный ресурс]. URL: http://www.fedresurs.ru/news (дата обращения: 31.05.2023).
  3. Большая советская энциклопедия. / в 30-ти т. – 3-е изд.Статья: «Экономические кризисы». - М. : Советская энциклопедия, 1969.
  4. Березинец И. В., Бобылева А.З., Ильина Ю.Б. Вероятность банкротства: достоверны ли модели прогнозирования? // Государственное управление. Электронный вестник. – 2022. – № 94. – c. 68-83. – doi: 10.24412/2070-1381-2022-94-68-83.
  5. Бобылева А. З., Львова О. А. Финансово-экономический инструментарий выявления признаков объективного банкротства // Актуальные проблемы экономики и права. – 2020. – № 1. – c. 22–39. – doi: http://dx.doi.org/10.21202/1993-047X.14.2020.1.22-39.
  6. Давыдова Г. В., Беликов А. Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. – 1999. – № 3. – c. 13–20.
  7. Девяткин О. В. Аутогенный кризис как концептуальная модель системных изменений // Вестник РЭУ имени Г. В. Плеханова. – 2019. – № 2 (104). – c. 182-191. – doi: http://dx.doi.org/10.21686/2413-2829-2019-2.
  8. Девяткин О. В. Стресс-тестирование в системе аутогенного кризиса // Научные исследования и разработки. Экономика фирмы. – 2019. – № 4. – c. 73-83. – doi: 10.12737/2306-627X-2019-71-81.
  9. Зайцева О. П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Сибирская финансовая школа. – 1998. – № 11–12. – c. 66–73.
  10. Игнатова Л. Н., Девяткин О.В., Болкина Г.И. О ресурсном подходе к формированию промышленной политики предприятия // Вопросы региональной экономики. – 2020. – № 3(44). – c. 38-48.
  11. Коссова Т. В., Коссова Е. В. Оценка кредитного риска компаний российского корпоративного сектора на основе прогнозирования вероятности дефолта по обязательствам // Проблемы анализа риска. – 2011. – № 2. – c. 68–78.
  12. Львова О. А., Пеганова О.М. Факторы и причины банкротства компаний в условиях современной экономики // Государственное управление. Электронный вестник. – 2014. – № 44. – c. 64-82.
  13. Федорова Е. А., Гиленко Е. В., Довженко С. Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. – 2013. – № 2 (137). – c. 85–92.
  14. Помазанов М. В., Колоколова О. В. Разработка формулы вероятности банкротства компании на базе показателей бухгалтерской отчетности // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. – 2004. – № 6. – c. 65–84.
  15. Рыкова И. Н., Губанов Р.С. Предпосылки возникновения банкротства в реальном секторе экономики // Имущественные отношения в Российской Федерации. – 2015. – № 11(170). – c. 95-112.
  16. 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). – c. 46–70.
  17. Федорова Е. А., Довженко С.Е., Федоров Ф.Ю. Модели прогнозирования банкротства российских предприятий: отраслевые особенности // Проблемы прогнозирования. – 2016. – № 3(156). – c. 32-40.
  18. Чепурко Ю. С. Конструирование дефиниции категории // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. – 2012. – № 2. – c. 85-94.
  19. Черногорова К.А. Анализ концепта «кризис предприятия» // Международный научно-исследовательский журнал. – 2016. – № 4 (46). – doi: 10.18454/IRJ.2016.46.070.
  20. Шмидт Г. Философский словарь. - Республика, 2003. – 575 c.
  21. Altman Edward I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance. – 1968. – p. 189—209. – doi: 10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x.
  22. Altman E. I., Haldeman R. G., Narayanan P. Zeta analysis: a new model to identify bankruptcy risk of corporation // Journal of Banking and Finance. – 1977. – № 1. – p. 29–54.
  23. Barnett Carole K., Pratt Michael G. From threat‐rigidity to flexibility ‐ Toward a learning model of autogenic crisis in organizations // Journal of Organizational Change Management. – 2000. – № 1. – p. 74-88.
  24. Beaver W. Financial Ratios as Predictors of Failure // Journal of Accounting Research. – 1966. – p. 71–111. – doi: 10.2307/2490171.
  25. Dubrovski D. Handling Corporate Crises Based on the Correct Analysis of Its Causes // Journal of Financial Risk Management. – 2016. – № 5. – p. 264-280.
  26. Fedorova E., Ledyaeva S., Drogovoz P., Nevredinov A. Economic Policy Uncertainty and Bankruptcy Filings // International Review of Financial Analysis. – 2022. – p. 102174. – doi: 10.1016/j.irfa.2022.102174.
  27. Garcia J. Bankruptcy Prediction Using Synthetic Sampling // Machine Learning. – 2022. – doi: 10.1016/j.mlwa.2022.100343.
  28. Jardin P. Predicting Bankruptcy Using Neural Networks and Other Classification Methods: The Influence of Variable Selection Techniques on Model Accuracy // Proceedings of the Second European Symposium on Time Series Prediction. Helsinki University of Technology, Porvoo, Finland. 2010. Pp. 271–284
  29. Jardin P. Dynamic Self-Organizing Feature Map-Based Models Applied to Bankruptcy Prediction // Decision Support Systems. – 2021. – doi: 10.1016/j.dss.2021.113576.
  30. Lymbersky C. Why Do Companies Fail? 2014 Survey Results // Tournaround Management Journal. – 2014. – № 2. – p. 41-49.
  31. Ohlson J.A. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy // Journal of Accounting Research. – 1980. – № 1. – p. 109–131. – doi: 10.2307/2490395.
  32. Platt H.D., Platt M.B. Financial Distress Comparison across Three Global Regions // Journal of Risk. – 2008. – № 1. – p. 129–162. – doi: 10.3390/jrfm1010129.
  33. Taffler R.J. Forecasting Company Failure in the UK Using Discriminant Analysis and Financial Ratio Data // Journal of the Royal Statistical Society: Series A (General). – 1982. – № 3. – p. 342–358. – doi: 10.2307/2981867.
  34. Qu Y., Quan P., Lei M., Shi Y. Review of Bankruptcy Prediction Using Machine Learning and Deep Learning Techniques // Procedia Computer Science. – 2019. – p. 895–899. – doi: 10.1016/j.procs.2019.12.065.
  35. Shen F., Zhao X., Kou G., Alsaadi F.E. A New Deep Learning Ensemble Credit Risk Evaluation Model with an Improved Synthetic Minority Oversampling Technique // Applied Soft Computing. – 2020. – doi: 10.1016/j.asoc.2020.106852.
  36. Shumway T. Forecasting Bankruptcy More Accurately: A Simple Hazard Model // Journal of Business. – 2001. – № 1. – p. 101–124. – doi: 10.1086/209665.
  37. Tian S., Yu Y., Guo H. Variable Selection and Corporate Bankruptcy Forecasts // Journal of Banking and Finance. – 2015. – p. 89–100. – doi: 10.1016/j.jbankfin.2014.12.003.
  38. Zmijewski M. Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models // Journal of Accounting Research. – 1984. – p. 59–82. – doi: 10.2307/2490859.
  39. The Oxford English Dictionary. [Электронный ресурс]. URL: https://www.oed.com (дата обращения: 20.05.2023).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Devyatkin O.V., 2023

##common.cookie##