Розробка багатофакторної моделі Stochastic Frontier Analysis

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.235316

Ключові слова:

багатофакторна модель, ефективність, стохастичний метод, банкрутство, фінансова стійкість, панельні дані

Анотація

Поняття ефективності займає важливе значення в економічній науці, а на сьогоднішній день спостерігається її зростаюча роль в кожному секторі економіки. Оцінка ефективності підприємства дає можливість здійснити вірну та вигідну стратегію розподілу ресурсів, що показує її потенційний рівень. У зв’язку з щорічним зростанням числа збанкрутілих підприємств проблема оцінки ефек­тивності діяльності підприємств актуальна як для їх власників і керуючих осіб, так і для кредиторів. Існують різні методи та моделі оцінки ефективності діяльності підприємств. У даній роботі виконана оцінка ефективності діяльності підприємств промислової галузі за період 2017–2018 роки. Stochastic Frontier Analysis (SFA) засновано на стохастичній моделі виробничої функції. Класичний метод SFA заснований на виробничій функції підприємства, що зв’язує обсяг продукції, що випускається, з обсягами споживаних ресурсів. При цьому модель SFA використовує кілька вхідних (обсяги споживаних ресурсів) і тільки один вихідний параметр – обсяг продукції, що випускається.

Для досягнення більш точних результатів була виконана модифікація даної моделі. Модель дозволяє враховувати одночасно декілька ключових фінансових показників в якості вихідних даних, на основі яких оцінюється фінансова діяльність досліджуваних економічних об’єктів. В результаті проведеної роботи з використанням відкритих джерел можна побачити, як змінюється ефектив­ність різних підприємств однієї галузі за кілька років. Показано, що модифікована модель Stochastic Frontier Analysis може бути використана для оцінки фінансової стійкості та прогнозування банкрутства.

Спонсор дослідження

  • Работа подготовлена при финансовой поддержке гранта РФФИ (проект № 20-31-90100).

Біографії авторів

Arthur Mitsel, Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics; Tomsk Polytechnic University

Doctor of Technical Sciences, Professor

Department of Automated Control Systems

Department of Digital Technologies and Experimental Physics

Aliya Alimkhanova, Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics

Postgraduate Student

Department of Automated Control Systems

Marina Grigorieva, Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics

PhD, Associate Professor

Department of Automated Control Systems

Посилання

  1. Federal'niy zakon "O nesostoyatel'nosti (bankrotstve)" ot 26.10.2002 No. 127-FZ (poslednyaya redaktsiya). Konsul'tantPlyus. Available at: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_39331/
  2. Dannye sudebnoy statistiki. Judicial Department at the Supreme Court of the Russian Federation. Available at: http://www.cdep.ru/index.php?id=79
  3. Rezul'taty protsedur v delah o bankrotstve za 2020 god (2021). Fedresurs. Available at: https://fedresurs.ru/news/05826cfd-c758-4d05-8b43-5db1686c5973?attempt=1
  4. Altman, E., Hotchkiss, E. (2005). Corporate Financial Distress and Bankruptcy: Predict and Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distressed Debt. John Wiley & Sons. doi: https://doi.org/10.1002/9781118267806
  5. Beaver, W. H. (1966). Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4, 71. doi: https://doi.org/10.2307/2490171
  6. Ahmadpour Kasgari, A., Divsalar, M., Javid, M. R., Ebrahimian, S. J. (2012). Prediction of bankruptcy Iranian corporations through artificial neural network and Probit-based analyses. Neural Computing and Applications, 23 (3-4), 927–936. doi: https://doi.org/10.1007/s00521-012-1017-z
  7. Gordini, N. (2014). A genetic algorithm approach for SMEs bankruptcy prediction: Empirical evidence from Italy. Expert Systems with Applications, 41 (14), 6433–6445. doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.04.026
  8. Hosaka, T. (2019). Bankruptcy prediction using imaged financial ratios and convolutional neural networks. Expert Systems with Applications, 117, 287–299. doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.09.039
  9. Lovell, C. A. K., Fried, H., Schmidt, S. (Eds.) (1990). The Measurement of Productive Efficiency: Techniques and Applications. Oxford University Press, 3–67.
  10. Greene, W. H. (1990). A Gamma-distributed stochastic frontier model. Journal of Econometrics, 46 (1-2), 141–163. doi: https://doi.org/10.1016/0304-4076(90)90052-u
  11. Battese, G. E., Coelli, T. J. (1992). Frontier production functions, technical efficiency and panel data: With application to paddy farmers in India. Journal of Productivity Analysis, 3 (1-2), 153–169. doi: https://doi.org/10.1007/bf00158774
  12. Eling, M., Luhnen, M. (2010). Efficiency in the international insurance industry: A cross-country comparison. Journal of Banking & Finance, 34 (7), 1497–1509. doi: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2009.08.026
  13. Borisova, E. I., Peresetskiy, A. A., Polischuk, L. I. (2010). Analiz effektivnosti nekommercheskih assotsiatsiy metodom stohasticheskoy granitsy (na primere tovarischestv sobstvennikov zhil'ya). Prikladnaya ekonometrika, 4 (20), 75–101.
  14. Malahov, D. I., Pil'nik, N. P. (2013). Metody otsenki pokazateley effektivnosti v modelyah stohasticheskoy proizvodstvennoy granitsy. Ekonomicheskiy zhurnal VSHE, 17 (4), 660–686.
  15. Afanas'ev, M. Yu. (2006). Model' proizvodstvennogo potentsiala s upravlyaemymi faktorami neeffektivnosti. Prikladnaya ekonometrika, 4 (4), 74–89.
  16. Ayvazyan, S. A., Afanas'ev, M. Yu., Rudenko, V. A., (2014). Otsenka effektivnosti regionov RF na osnove modeli proizvodstvennogo potentsiala s harakteristikami gotovnosti k innovatsiyam. Zhurnal Ekonomika i matematicheskie metody (EMM), 50 (4), 34–70. Available at: https://ideas.repec.org/a/scn/cememm/v50y2014i4p34-70.html
  17. Mogilat, A., Ipatova, I. (2016). Technical efficiency as a factor of Russian industrial companies' risks of financial distress. Applied Econometrics, 42, 5–29.
  18. Galluzzo, N. (2020). A Technical Efficiency Analysis of Financial Subsidies Allocated by the Cap in Romanian Farms Using Stochastic Frontier Analysis. European Countryside, 12 (4), 494–505. doi: https://doi.org/10.2478/euco-2020-0026
  19. Wanke, P., Tsionas, M. G., Chen, Z., Moreira Antunes, J. J. (2020). Dynamic network DEA and SFA models for accounting and financial indicators with an analysis of super-efficiency in stochastic frontiers: An efficiency comparison in OECD banking. International Review of Economics & Finance, 69, 456–468. doi: https://doi.org/10.1016/j.iref.2020.06.002
  20. Moutinho, V., Madaleno, M., Macedo, P. (2020). The effect of urban air pollutants in Germany: eco-efficiency analysis through fractional regression models applied after DEA and SFA efficiency predictions. Sustainable Cities and Society, 59, 102204. doi: https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102204
  21. Lafta, A. (2020). Measuring the economic efficiency and total productivity of resource and the technical change of agricultural companies in iraq using sfa and dea for the period 2005-2017. Iraqi Journal of Agricultural Sciences, 51 (4), 1104–1117. doi: https://doi.org/10.36103/ijas.v51i4.1089
  22. Gupta, K., Raman, T. V. (2020). The nexus of intellectual capital and operational efficiency: the case of Indian financial system. Journal of Business Economics, 91 (3), 283–302. doi: https://doi.org/10.1007/s11573-020-00998-8
  23. Odeck, J., Schøyen, H. (2020). Productivity and convergence in Norwegian container seaports: An SFA-based Malmquist productivity index approach. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 137, 222–239. doi: https://doi.org/10.1016/j.tra.2020.05.001
  24. Chen, J., Wu, Y., Song, M., Zhu, Z. (2017). Stochastic frontier analysis of productive efficiency in China's Forestry Industry. Journal of Forest Economics, 28, 87–95. doi: https://doi.org/10.1016/j.jfe.2017.05.005
  25. Ghosh, R., Kathuria, V. (2016). The effect of regulatory governance on efficiency of thermal power generation in India: A stochastic frontier analysis. Energy Policy, 89, 11–24. doi: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2015.11.011
  26. Margono, H., Sharma, S. C., Melvin, P. D. (2010). Cost efficiency, economies of scale, technological progress and productivity in Indonesian banks. Journal of Asian Economics, 21 (1), 53–65. doi: https://doi.org/10.1016/j.asieco.2009.06.001
  27. Tovar, B., Javier Ramos-Real, F., de Almeida, E. F. (2011). Firm size and productivity. Evidence from the electricity distribution industry in Brazil. Energy Policy, 39 (2), 826–833. doi: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.11.001
  28. Liu, T., Li, K.-W. (2012). Analyzing China's productivity growth: Evidence from manufacturing industries. Economic Systems, 36 (4), 531–551. doi: https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2012.03.003
  29. Nguyen, P. H., Pham, D. T. B. (2020). The cost efficiency of Vietnamese banks – the difference between DEA and SFA. Journal of Economics and Development, 22 (2), 209–227. doi: https://doi.org/10.1108/jed-12-2019-0075
  30. Fiorentino, E., Karmann, A., Koetter, M. (2006). The Cost Efficiency of German Banks: A Comparison of SFA and DEA. SSRN Electronic Journal. doi: https://doi.org/10.2139/ssrn.947340
  31. Yang, S., Wang, H., Tong, J., Ma, J., Zhang, F., Wu, S. (2020). Technical Efficiency of China’s Agriculture and Output Elasticity of Factors Based on Water Resources Utilization. Water, 12 (10), 2691. doi: https://doi.org/10.3390/w12102691
  32. Coelli, T., Rao, D. S. P., Battese, G. E. (1998). An introduction to efficiency and productivity analysis. Springer, 276. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5493-6
  33. Battese, G. E., Coelli, T. J. (1988). Prediction of firm-level technical efficiencies with a generalized frontier production function and panel data. Journal of Econometrics, 38 (3), 387–399. doi: https://doi.org/10.1016/0304-4076(88)90053-x
  34. Jondrow, J., Knox Lovell, C. A., Materov, I. S., Schmidt, P. (1982). On the estimation of technical inefficiency in the stochastic frontier production function model. Journal of Econometrics, 19 (2-3), 233–238. doi: https://doi.org/10.1016/0304-4076(82)90004-5
  35. Malakhov, D., Pilnik, N. (2013). Methods of Estimating of the Efficiency in Stochastic Frontier Models. Ekonomicheskii zhurnal VSE, 17 (4), 660–686.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-06-29

Як цитувати

Mitsel, A., Alimkhanova, A., & Grigorieva, M. (2021). Розробка багатофакторної моделі Stochastic Frontier Analysis. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(4 (111), 58–64. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.235316

Номер

Том 3 № 4 (111) (2021): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Arthur Mitsel, Aliya Alimkhanova, Marina Grigorieva

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.