تأثیر توزیع آماری نسبت‌های مالی بر مقادیر مدل آلتمن با استفاده از شبیه‌سازی مونت‌کارلو

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه حسابداری، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران.

2 استادیار گروه حسابداری، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران.

10.22103/jak.2022.18028.3545

چکیده

هدف: در این پژوهش با استفاده از تکنیک شبیه‌سازی مونت‌کارلو به بررسی این موضوع می‌پردازیم که شکل توزیع آماری نسبت‌های مالی مورداستفاده در مدل آلتمن تا چه اندازه‌ای مقدار احتمال ورشکستگی را تحت تأثیر قرار می‌دهد.
 روش: در این پژوهش از داده‌های 104 شرکت پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار در بازده زمانی سال‌های 1395 الی 1398 استفاده‌شده است. جهت انجام محاسبات اولیه، پردازش داده‌ها از طریق نرم‌افزار Excel صورت گرفته و در ادامه تحلیل‌های آماری از طریق نرم‌افزارهای MATLAB و Minitab انجام شد.
 یافتهها: یافته‌های حاصل از انجام پژوهش به کمک تکنیک شبیه‌سازی مونت‌کارلو نشان داد که از بین نسبت‌های مالی مورداستفاده در مدل آلتمن، در خصوص نسبت‌های X1 تا X4 نرمال بودن یا نرمال نبودن توزیع نسبت‌ها تأثیری در تغییر مقدار احتمال ورشکستگی ندارد. همچنین، نتایج نشان داد که در خصوص نسبت X5 تغییر توزیع آماری می‌تواند مقدار احتمال ورشکستگی را تغییر دهد که این مطلب به معنی مؤثر بودن این نسبت در افزایش یا کاهش مقدار احتمال ورشکستگی است.
 نتیجهگیری: نتایج حاصل از یافته‌های این پژوهش بیان‌کننده این مطلب است که اگرچه در مدل آلتمن از نسبت‌های مالی مختلف به‌عنوان متغیرهای پیش‌گو استفاده می‌شود اما بررسی شکل توزیع این نسبت‌ها نشان داد که آگاهی از شکل توزیع آماری متغیرهای x1، x2، x3 و x4 تأثیری در آگاهی از توزیع مقادیر متغیر Z-score ندارد و تنها تغییر شکل توزیع آماری متغیر x5 می‌تواند برای پیش‌بینی تغییرات شکل توزیع متغیر Z-score کافی باشد.

کلیدواژه‌ها


حاجی هاشم، مسعود و امیرحسینی، زهرا (1398). پیش بینی ورشکستگی و راهبری شرکت‌ها: دیدگاه نسبت های مالی. دانش حسابداری و حسابرسی مدیریت، 30(8)، 220-201.
خواجوی، شکر اله و قدیریان آرانی، محمد حسین (1397). توانایی مدیران، عملکرد مالی و خطر ورشکستگی، مجله دانش حسابداری، 9(1)، 61-35.
محمود آبادی، حمید و برزگر، الهه (1388). بررسی نحوه توزیع آماری نسبت های مالی در شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران. پیشرفت‌های حسابداری، 57(3)، 189-171.
References
Aleksanyan, L., & Huiban, J. (2016). Economic and financial determinants of firm bankruptcy: Evidence from the French food industry. Journal of  Review of Agricultural, Food and Environmental Studies, 97, 89–108.
Altman, E.I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, XXIII, 589–609.
Amendola, A., Giordano, F., Parrella, M., & Restaino, M. (2017). Variable selection in high-dimensional regression: a nonparametric procedure for business failure prediction. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 33(4), 355-368.
Argenti, J. (1976). Corporate Collapse: the Causes and Symptoms, Halsted Press, Wiley, New York.
Atiya, A.F. (2001). Bankruptcy prediction for credit risk using neural networks: A survey and new results. IEEE Transactions on Neural Networks,12, 929-935.
Avianti, I. (2000). Model prediksi kepailitan emiten di bursa efek jakarta dengan menggunakan indikator-indikator keuangan. PPS Universitas Padjadjaran Bandung.
Aziz, M.A., & Dar, H.A. (2006). Predicting corporate bankruptcy: Where we stand? Journal of Corporate Governance, 6, 18–33.
Back, B., Oosterom, G., Sere, K., & Van Wezel, M. (1994), A comparative study of neural networks in bankruptcy prediction, 10th Conference on Artificial Intelligence Research in Finland, Finnish Artificial Intelligence Society, 140-148.
Barnes, P. (1987). The analysis and use of financial ratios: A review article. Journal of Business Finance and Accounting, 14(4), 449-461.
Bauer, J., & Agarwal, V. (2014). Are hazard models superior to traditional bankruptcy prediction approaches? A comprehensive test. Journal of Banking and Finance, 40(1), 432-442.
Betker, L. (1995). An empirical examination of prepackaged bankruptcy. Financial Management, 3-18.
Bird, R.G., & McHugh, A.J. (1977). Financial ratios an empirical study. Journal of Business Finance and Accounting, 4(1), 29-46.
Bradley, D.B. (2004). Small business: Causes of bankruptcy, small business advancement national center. University of Central Arkansas, Working Paper, College of Business Administration.
Beaver, W.H. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research, 4, 71–111.
Beaver, W.H. (1968). Alternative accounting measures as predictors of failure. The Accounting Review, 43, 22–113.
Bougen, P.D., & Drury, J.C. (1980). UK statistical distributions of financial ratios, 1975. Journal of Business Finance and Accounting. 7(1), 39-47.
Buckmaster, D., & Saniga, E. (1990). Distributional forms of financial accounting ratios: pearson's and Johnson's taxonomies. Journal of Economic and Social Measurement, 16(3), 149-166.
Conover, W.J., & Iman, R.L. (1982). Analysis of covariance using the rank transformation. Biometrics, 10, 715-724.
Dambolena, I.G., & Khoury, S.J. (1980). Ratio stability and corporate failure. The Journal of Finance, 35(4), 1017-1026.
Deakin, E.B. (1976). Distributions of financial accounting ratios: Some empirical evidence. The Accounting Review, 51(1), 90–96.
Gribbin, D.W., &  Hing-Ling Lau, A. (1993). A general approach to modelling non-normally distributed cost variance data: An illustration. The British Accounting Review, 25(1), 3-15.
Ezzamel, M., Mar-Molinero, C., BeechEzzamel, A. (1987). On the distributional properties of financial ratios. Journal of Business Finance and Accounting, 14(4), 463-481.
Frecka, T.J., & Hopwood, W.S. (1983). The effects of outliers on the cross-sectional distributional properties of financial ratios. The Accounting Review, 58, 115-128.
Fieldsend, S., Longford, N., & Mcleay, S. (1987). Industry effects and the proportionality assumption in ratio analysis: a variance component analysis. Journal of Business Finance and Accounting, 14(4), 497-517.
Hanke, J.E. & Reitsch, A.G. (1991). Understanding Business Statistics. Homewood IL: Irwin.
Hernandez, M., & Wilson, N. (2013). Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables. International Review of Financial Analysis, 30, 394-419.
Horrigan, J.O. (1965). Some empirical bases of financial ratio analysis. The Accounting Review, 558-568.
Keasey, K., & Watson, R. (1987). Non-financial symptoms and the prediction of small company failure : A test of argenti's hypothesis. Journal of Business Finance and Accounting, 14(3), 335-354.
Khajavi, S., Ghadirian Arani, M. (2018). Managerial ability, financial performance and bankruptcy risk. Journal of Accounting Knowledge, 9(1), 35-61 [In Persian].
Lee, C. (1985). Stochastic properties of cross-sectional financial data. Journal of Accounting Research, 23(1), 213-227.
Lussier, R.N. (1995). A nonfinancial business success versus failure prediction model for young firms. Journal of Small Business Management, 33(1), 8-20.
Mahmoudabadi, H., & Barzegar, E. (2009). Investigating the statistical distribution of financial ratios in companies listed on the Tehran Stock Exchange. Journals of Accounting Advances, 57(3), 171-189 [In Persian].
Martikainen, T., Perttunen, J., Yli-Olli, P., & Gunasekaran, A. (1995). Financial ratio distribution irregularities: implications for ratio classification. European Journal of Operational Research, 80, 34-44.
McLeay, S. (1986). Student’s t and the distribution of financial ratios. Journal of Business Finance and Accounting, 13(2), 209-222.
Mcleay, S., & Omar, A. (2000). The sensitivity of prediction models to the non-normality of bounded and unbounded financial ratios. British Accounting Review, 32, 213-230.
Mossman, C.E., Geoffrey G., Bell, L., Swartz, M., & Turtle, H. (1998). An empirical comparison of bankruptcy models. The Financial Review, 33(2), 35-52.
Ng, A.C., & Rezaee, Z. (2015). Business sustainability performance and cost of equity capital. Journal of Corporate Finance, 34, 128-149.
Pankoff, L.D., & Virgil, R.L. (1970). On The Usefullness of Financial Statement Information. The Accounting Review,45(2), 69-279.
O’Connor, M.C. (1973). On the usefulness of financial Ratios to investors in common Stock. Accounting Review, 50(8), 15-26.
Ouenniche, J., & Kaoru, T. (2017). An out-of-sample evaluation framework for DEA with application in bankruptcy prediction. Annals of Operations Research, 254, 235–50.
Samuels, J.M., Brayshaw, R.E., & Craner, J.M. (1995). Financial statement analysis in europe. Chapman, and Hall, London.
Sinkey, J.F. (1975). A multivariate statistical analysis of the characteristics of problem banks. The Journal of Financel of Finance, 30(1), 21-36.
So, J.C. (1987). Some empirical evidence on the outliers and the non-normal distribution of financial ratios. Journal of Business Finance and Accounting, 14(4), 483-496.
Sullivan, T.A., Warren, E., & Westbrook, J. (1998). Financial difficulties of small businesses and reasons for their failure. U.S. Small Business Administration, Working Paper.
Thomson, J.B. (1991). Predicting bank failure in 1980’s. In Economic Review, second Qua.
Whittington, G. (1980). Some basic properties of accounting ratios. Journal of Business Finance and Accounting, 7(2), 219-232.
Woods, M., & Kevin, D. (2008). Financial risk management for management accountants, management accounting guideline. Toronto: The Society of Management Accountants of Canada (CMA Canada), Durham: The American Institute of Certified Public Accountants, Inc. (AICPA), London: The Chartered Institute of Management Accountants (CIMA), Available online: https://www.cimaglobal.com/Documents/ ImportedDocuments/cid_mag_financial_risk_jan09.pdf (accessed on 25 November 2019).
Zain, S. (1994). Failure Prediction: An Artificial Intelligence Approach, Accountancy Development in Indonesia. In Publication No.21. Jakarta: Tim Koordinasi Pengembangan Akuntansi.