[論文レビュー] Using Financial Ratios to Identify Romanian Distressed Companies

Madalina Ecaterina Andreica, Mugurel Ionuţ Andreica+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 9, 2010

Financial Distress and Bankruptcy Prediction参考文献 11被引用数 9

ひとこと要約

本研究では、主成分分析、クラスタ分析、ロジスティック回帰、CHAID分類木を用いて分析された14の財務レシオを用いて、2008年の金融危機期におけるルーマニア上場企業の財務危機状態を同定した。主な貢献は、高い正確性で財務危機を効果的に分類できる、多様な手法を統合した堅牢なフレームワークを提供することにある。このフレームワークは、経済危機期における投資家や規制当局にとって実用的なツールを提供する。

ABSTRACT

In the context of the current financial crisis, when more companies are facing bankruptcy or insolvency, the paper aims to find methods to identify distressed firms by using financial ratios. The study will focus on identifying a group of Romanian listed companies, for which financial data for the year 2008 were available. For each company a set of 14 financial indicators was calculated and then used in a principal component analysis, followed by a cluster analysis, a logit model, and a CHAID classification tree.

研究の動機と目的

• 2008年の金融危機期における、ルーマニア上場企業の財務危機状態を特定する信頼性の高い手法を開発すること。
• 財務危機分類のための複数の統計的手法および機械学習手法の有効性を評価すること。
• 破綻リスクを検出するための包括的な14の財務レシオの予測能力を評価すること。
• 実証的な財務データを用いて、金融機関および規制当局の意思決定支援フレームワークを提供すること。
• とりわけルーマニアを含む新興ヨーロッパ資本市場における危機予測に関する限られた文献に貢献すること。

提案手法

• 2008年の年次財務データをルーマニア上場企業から収集した。
• 収益性、自己資本比率、流動性、活動性の指標をカバーする14の標準化された財務レシオを算出した。
• 次元削減と主要な潜在的要因の抽出のため、主成分分析（PCA）を適用した。
• 財務的類似性に基づいて企業をグループ化するため、階層的クラスタ分析を実施した。
• 導出された成分を用いて、財務危機の発生確率を推定するため、ロジスティック回帰モデルを採用した。
• 危機予測のための重要な財務レシオの閾値と意思決定ルールを特定するため、CHAID分類木分析を用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ルーマニアの文脈において、企業の危機状態を最も効果的に予測する財務レシオは何か？
• RQ2 主成分分析は、ルーマニア企業の財務リスク要因を的確に捉えられるか？
• RQ3 クラスタ分析、ロジスティックモデリング、CHAIDツリーの組み合わせは、単一手法に比べて危機予測の正確性を向上させられるか？
• RQ4 ルーマニア上場企業において、危機状態と非危機状態の企業を区別するための主要な財務レシオの閾値は何か？
• RQ5 分類の正確性と解釈可能性の観点から、異なる分析手法の結果はどのように比較できるか？

主な発見

• 主成分分析により、14の財務レシオが、財務健全性のばらつきの大部分を説明する意味のある、相関のない少数の成分に効果的に縮小された。
• ロジスティックモデルは強く予測力を持ち、モデル有効性を示す統計的に有意な尤度比検定が得られた。
• CHAID分析により、現金準備率が1.0未満、自己資本比率が2.0を超えるなど、危機の強い兆候となる特定の財務レシオの閾値が同定された。
• クラスタ分析により、明確に区別される企業グループが得られ、そのうちの1つのクラスタは、低収益性と高レバレッジの特徴により、危機状態の企業が支配的であった。
• 多様な手法を統合したアプローチは、個別の手法を上回る性能を示し、CHAIDツリーが最も解釈可能で実行可能な意思決定ルールを提供した。
• 本研究の最終的な分類モデルは、2008年の危機状況下において、危機状態と非危機状態の企業を高い正確性で区別できた。