FRINK Linked Data Fragments server

Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W3163983463> ?p ?o ?g. }

• W3163983463 abstract "Russian Abstract: В данной работе оценка вероятности дефолта крупных строительных компаний России осуществлялась на основе классического для этих целей метода - логистической регрессии. Главный вопрос исследования: улучшит ли прогнозную силу модели включение факторов корпоративного построения и последующая регуляризация модели (Lasso и Ridge)? В качестве зависимой переменной нами было опробовано четыре определения дефолта и проведено их сравнение. Моделирование производилось на основе информации базы данных СПАРК, Росста- та и Банка России за период 2007-2015 гг. - анализируемая выборка после устранения выбросов включала 4761 строительную компанию. В целях разработки прогнозной модели и последующего тестирования ее предсказательной силы подготовленные годовые данные были разделены на две выборки: обучающую (2007-2013 гг.) и контрольную (2014-2015 гг.). Одним из параметров модели является годовой временной лаг, что соответствует рекомендациям Базельского комитета по банковскому надзору. Изменение прогнозного качества модели при последовательном включении факторов корпоративного построения проверяется на основе площади под ROC-кривыми (AUC) и ошибок I и II рода. На основе международного и отечественного опыта был сформирован ряд гипотез, некоторые из них получили свое статистическое подтверждение. В частности, при прочих равных вероятность дефолта строительной компании ниже, если ее генеральный директор является также совладельцем (имеет долю в уставном капитале). Если компания является дочерней (т.е. блокирующий пакет находится у юридического лица) - вероятность ее дефолта выше. С финансовыми трудностями (отрицательной рентабельностью активов по итогам года) в строительном бизнесе России лучше справляются небольшие по численности советы директоров. Не получила устойчивого подтверждения гипотеза о том, что чем дольше существует компания, тем меньше у нее вероятность дефолта. Результаты показывают, что учет корпоративного построения компании улучшает прогностическую способность модели, а методы регуляризации подтвердили их устойчивость. С помощью теста на переобучаемость (cross-validation) подтверждена робастность коэффициентов финальной спецификации. Результаты работы в большей степени могут представлять интерес для банков, коммерческих инвесторов и партнеров-подрядчиков. English Abstract: In this paper we estimated the probability of default of large construction companies in Russia using the classic method for this purpose - logistic regression. Our task incorporates testing corporate governance factors and analysis of the predictive power of the model with regularization (Lasso and Ridge). As a dependent variable we tested four definitions of default and compared them. The modeling was performed on the basis of information from the SPARK, Rosstat and the Bank of Russia database for the period 2007-2015 - final sample after elimination of outlying observations consist of 4761 construction companies. The added value of the corporate governance factors is verified on the basis of comparison of ROC-curves (AUC) and I and II errors. Based on international and domestic experience to assess the influence of the corporate structure on the company's stability were formed seven hypotheses, some of which were statistically significant. In particular, other things being equal, the default probability of the company below, if it's CEO is co-owner; the default probability the company above if the company is a subsidiary. Note also that in fact the companies with small board of directors better overcome financial distress (negative return on assets) in the Russian construction business. There was no confirmation of the hypothesis that older companies are less likely to default. Confirmed hypotheses give a new perspective look at a comprehensive assessment of risk large construction companies in the country. According to our estimates corporate governance factors really improved the predictive ability of the models, and regularization methods confirmed stability of these models. Using cross-validation the robustness of the coefficients of the final specification was confirmed. This result may be of interest to a greater extent for banks, commercial investors and partners-contractors." @default.
• W3163983463 created "2021-06-07" @default.
• W3163983463 creator A5027146537 @default.
• W3163983463 date "2017-01-01" @default.
• W3163983463 modified "2023-09-26" @default.
• W3163983463 title "Моделирование вероятности дефолта в строительном секторе: факторы корпоративного построения (Modeling Probability of Default in the Construction Sector: Factors of Corporate Governance)" @default.
• W3163983463 hasPublicationYear "2017" @default.
• W3163983463 type Work @default.
• W3163983463 sameAs 3163983463 @default.
• W3163983463 citedByCount "0" @default.
• W3163983463 crossrefType "posted-content" @default.
• W3163983463 hasAuthorship W3163983463A5027146537 @default.
• W3163983463 hasConcept C10138342 @default.
• W3163983463 hasConcept C105795698 @default.
• W3163983463 hasConcept C121955636 @default.
• W3163983463 hasConcept C144133560 @default.
• W3163983463 hasConcept C149782125 @default.
• W3163983463 hasConcept C151956035 @default.
• W3163983463 hasConcept C162118730 @default.
• W3163983463 hasConcept C162324750 @default.
• W3163983463 hasConcept C178350159 @default.
• W3163983463 hasConcept C2779806880 @default.
• W3163983463 hasConcept C33923547 @default.
• W3163983463 hasConcept C39389867 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C10138342 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C105795698 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C121955636 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C144133560 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C149782125 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C151956035 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C162118730 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C162324750 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C178350159 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C2779806880 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C33923547 @default.
• W3163983463 hasConceptScore W3163983463C39389867 @default.
• W3163983463 hasLocation W31639834631 @default.
• W3163983463 hasOpenAccess W3163983463 @default.
• W3163983463 hasPrimaryLocation W31639834631 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W1547140774 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W1741565531 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W1825257746 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W1841545066 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2026084569 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2028524529 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2055622485 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2139724619 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2187728341 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2241235319 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2291222760 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2374371985 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2557980956 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2603380012 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2787234850 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W2914419330 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W3015223708 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W3124225869 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W3125662961 @default.
• W3163983463 hasRelatedWork W3129419194 @default.
• W3163983463 isParatext "false" @default.
• W3163983463 isRetracted "false" @default.
• W3163983463 magId "3163983463" @default.
• W3163983463 workType "article" @default.