Предупреждение банкротства в законодательстве Европейского Союза


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Оперативная диагностика риска неплатежеспособности предпринимателя имеет большое значение для социально-экономической среды. Этот вопрос имеет особое значение в контексте финансового кризиса, вызванного пандемией COVID-19. Неплатежеспособность, приводящая к объявлению должника банкротом, наносит большой вред самим должникам (их акционерам), кредиторам и всей экономике в целом. Гораздо лучшим решением является реструктуризация должника. Для целей прогнозирования неплатежеспособности можно использовать искусственный интеллект, хотя используются и традиционные методы. По этим причинам в законодательстве Европейского союза директива о реструктуризации фокусируется на предвидении несостоятельности должника. В статье говорится о возможных направлениях реализации директивы в национальном законодательстве. Целью исследования является анализ имеющихся методов раннего предупреждения неплатежеспособности. В результате проведенных исследований были предложены пути реализации директивы.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Рафаль Адамус

Опольский университет

Email: adamus_rafal@wp.pl
проф. UO Dr. Hab. Ополе, Польша

Список литературы

  1. Antonowicz P. Assessment methods and forecast of economic and financial condition of enterprises. Scientific Publisher Gdańsk, 2007.
  2. Appiah K. Predicting corporate failure in the UK management sector. LAP Lambert Academic Publishing, 2014.
  3. Balp G. Early warning tools at the crossroads of insolvency law and company law. Bocconi Legal Studies Research Paper. 2018. No. 3010300. https://ssrn.com/abstract=3010300 (data accessed: 30.08.2020).
  4. Czapiewski L. The effectiveness of selected discriminatory models in predicting financial difficulties of Polish listed companies. In: Bernaś B. (ed.) Financial management of companies - theory and practice. Scientific Papers of the University of Economics in Wrocław, 2009.
  5. Directive (EU) 2019/1023 of the European Parliament and of the Council of June 20, 2019 on preventive restructuring frameworks, on discharge of debt and disqualifications, and on measures to increase the efficiency of procedures concerning restructuring, insolvency and discharge of debt, and amending Directive (EU) 2017/1132. Official Journal. 2019. L 172/1.
  6. Enyi E. Detecting, predicting and preventing corporate failure. An effective approach to Business Solvency Management. LAP Lambert Academic Publishing, 2010.
  7. Folwarski M. Polish classic methods of early warning against bankruptcy - application in the banking market. In: Kopiński E. (ed.) Finances of enterprises. Publishing house of the University of Economics in Wrocław, 2010.
  8. Gajdka W., Stos D. The use of discriminant analysis in the assessment of the financial condition of enterprises. In: Borowiecki R. (ed.) Restructuring in the process of transformation and development of enterprises. Scientific Publisher Kraków, 1996.
  9. Gately E. Neural networks - financial forecasting and design of transactional systems. Scientific Publisher Warsaw, 1999.
  10. Gmytrasiewicz M., Karmańska A. (eds.) Polish School of Accounting. Scientific Publisher Warsaw, 2004.
  11. Gorczyńska M., Wieczorek-Kosmala M. Application of discriminatory models in strategies for counteracting crisis situations in enterprises. In: Crisis phenomena and financial decisions of enterprises. Economic Studies, Scientific Papers of the University of Economics in Katowice, 2011
  12. Gurgul St. Economic and legal factors and procedures for bankruptcy of enterprises in Poland. Diss. at the Wrocław University, 2009.
  13. Hadasik D. Business bankruptcy in Poland and methods of forecasting it. Scientific Papers. Series II: Habilitation Papers Poznań. 1998. No. 153. (In Pol.)
  14. Hamrol M., Chodakowski J. Forecasting the financial threat of enterprises. The predictive value of Polish models of discriminant analysis. Operational and decision-making research 2. 2008.
  15. Hrycaj A. Injury to creditors as a premise for refusal to open restructuring proceedings. Doradca Restrukturyzacyjny. 2016. No. 1. (In Pol.)
  16. Issah M. Predicting Corporate Failure of UK’s Listed Companies. Comparing Multiple Discriminant Analysis and Logistic Regression. LAP Lambert Academic Publishing, 2002.
  17. Kędzior M. Global Crisis Assessment Indicators. In: Micherda B. (ed.) Accounting to the economic crisis. Scientific Publisher Warsaw, 2010.
  18. Korol T., Prusak B. Business bankruptcy and the use of artificial intelligence. Scientific Publisher Warsaw, 2009.
  19. Krysiak Z. Credit risk and goodwill - measurement and modeling. Scientific Publisher Kraków, 2006.
  20. Kubiczek M., Sokół B. Methodology of testing the liquidity premise of insolvency in the light of its legal definition. Doradca Restrukturyzacyjny. 2016. No. 1. (In Pol.)
  21. Marzec J. Study of the borrower’s insolvency on the basis of logit and probit models. Scientific Papers of the Cracow University of Economics. 2003. No. 628. (In Pol.)
  22. Mączyńska E. Cycles of life and bankruptcy of enterprises. Oficyna Wydawnicza SGH. 2009. (In Pol.)
  23. Mączyńska E., Zawadzki M. Discriminatory models of predicting bankruptcy of enterprises. Economist. 2006. No. 2. (In Pol.)
  24. Mwiti J. Predicting Financial Distress. LAP Lambert Academic Publishing, 2016.
  25. Sierpińska M., Jachna T. Evaluation of the enterprise according to world standards. Scientific Publisher Warsaw, 2004.
  26. Urbanek M. Classification and Selection of Financial Indicators. Econometric modeling of financial and accounting data. Materials for the 2nd scientific conference. UMCS Lublin Publishing, 1996. (In Pol.)
  27. Waśniewski T., Skoczylas W. Financial analysis in the enterprise. Scientific Publisher Poznań, 1997.
  28. Wędzki D. Financial indicators in the study of bankruptcy of enterprises - one-dimensional and multi-dimensional approach. In: Gmytrasiewicz M., Karmańska A. (eds.) Polish School of Accounting. Scientific Publisher Warsaw, 2004.
  29. Wójcicka A. Selected modern methods of credit risk assessment. In: Chrzan P. (ed.) Mathematical and econometric methods of financial risk assessment. Publishing House of the University of Economics, AE in Katowice, 2007.
  30. Zaleska M. Identification of the risk of bankruptcy of enterprises and banks. Early warning systems. Scientific Publisher Warsaw, 2002.
  31. Zoleński W. Early warning systems using knowledge. http://delibra.bg.polsl.pl/Content/27296/BCPS_31027_-_Systemy-wczesnego-os_0000.pdf (accessed: 30.08.2020).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах