ارائه مدل ترکیبی پیش بینی بحران های مالی بر پایه جریان های نقد آزاد: شواهدی از بازار سرمایه ایران

الموضوعات : دانش سرمایه‌گذاری

آیت تمری نیا ¹ , مهدی مرادزاده فرد ² , رضا نظری ³ , بهمن بنی مهد ⁴

1 - دانشجوی دکترای حسابداری،گروه حسابداری،واحد کرج ، دانشگاه آزاد اسلامی ،کرج، ایران.
2 - دانشیار،گروه حسابداری، واحدکرج ، دانشگاه آزاد اسلامی ،کرج، ایران
3 - استادیار،گروه حسابداری، واحدکرج ، دانشگاه آزاد اسلامی،کرج، ایران
4 - دانشیار،گروه حسابداری، واحدکرج ، دانشگاه آزاد اسلامی ،کرج، ایران

تاريخ الإرسال : 14 الأربعاء , ربيع الأول, 1443 تاريخ التأكيد : 17 الثلاثاء , جمادى الأولى, 1443 تاريخ الإصدار : 04 الخميس , ذو الحجة, 1444

الکلمات المفتاحية: منحنی راک, جریان نقد آزاد, بحران مالی, کارایی,

ملخص المقالة :

به دلیل وجود پیامدهای اقتصادی، اجتماعی و سیاسی باا همیتی که بحران های مالی بر اقشار مختلف جامعه تحمیل می کند،بحران های مالی واحدهای گزارشگر همواره به عنوان یکی ار مسائل بااهمیت سهامداران،اعتباردهندگان و به طور کلی ذینفعان می باشد. هدف این پژوهش ارائه مدلی ترکیبی مبتنی بر جریانات نقد آزاد و عملیاتی جهت پیش بینی بحران های مالی در بورس اوراق بهادار تهران می باشد. مدل مذکوربر اساس نسبت های مالی منتخب مبتنی بر جریانات نقد آزاد و عملیاتی و با اضافه نمودن معیار کارایی(ef) ارائه می شود. داده های پژوهش با استفاده از نمونه ای شامل 1560مشاهده از 260شرکت طی سالهای 1387تا 1396بدست آمده است.برای پیش بینی بحران های مالی از رگرسیون لاجیت و برای مقایسه قدرت تفکیک مدل ترکیبی با سایر مدل های رایج از منحنی راک(ROC) استفاده شده است.یافته های پژوهش نشان می دهد که مدل ترکیبی مبتنی بر جریان های نقد آزاد(FCF) بحران های مالی شرکتها در بازار سرمایه ایران را به نحو مناسبی شناسایی و در مقایسه با مدل های زیمسکی و آلتمن دقت بالاتری را دارد.باتوجه به نتایج این پژوهش می توان گفت که در بازار سرمایه ایران مدل های مبتنی بر جریانات نقد آزاد با توجه به ساختار بازار سرمایه ایران قدرت تبیین بیشتری در ارتباط با پیش بینی بحران های مالی دارند و مدیران شرکتها و سرمایه گذاران در تصمیمات خود می توانند توجه بیشتری به این گونه مدلها ترکیبی داشته باشند.

المصادر:

• آذر، عادل، مومنی، منصور، 1387، آمار و کاربرد آن در مدیریت، تهران، جلد2.


• احمدی، علیرضا، بررسی کارایی نسبی قسمت های توزیع برق استان مرکزی با استفاده از رویکرد تحلیل پوششی داده ها (DEA) و ارائه راهکار در جهت افزایش کارایی، پژوهش شرکت توزیع برق استان مرکزی، زمستان 1387.


• اعتمادی، حسین وانواری رستمی،علی اصغر و احمدیان، وحید.(1393).آزمون نظریه های اصلی تقسیم سود با تاکید بر نقش سهامداران نهادی در بورس اوراق بهادار تهران .مجله پژ؟وهش های حسابداری مالی، سال ششم ،شماره سوم،صص1-20.


• اسمعیلی،سهیلا و گوگرد چیان ،احمد(1396) .پیش بینی ورشکستگی مالی با استفاده از صورت جریان نقد: رهیافت شبکه عصبی مصنوعی. مدیریت فرهنگ سازمانی. دوره15.، شماره4.صص879-901


• حاجی هاشم، مسعود و امیر حسینی ، زهرا(1398). پیش بینی ورشکستگی و راهبری شرکتها: دیدگاه نسبت های مالی .دانش حسابداری و حسابرسی مدیریت. سال8.، شماره30.صص201-220.


• حاجیها، زهره،1384، "سقوط شرکت، علل و مراحل آن، مطالعه سیستم های قانونی ورشکستگی در ایران و جهان"، حسابرس، شماره 29.


• ثقفی، علی، 1381، بررسی شاخص های پیش بینی کننده های ورشکستگی در شرایط محیطی ایران، رساله دکتری دانشکده مدیریت تهران


• کردستانی،غلامرضا.، تاتلی، رشید و کوثری فر، حمید.(1393)ارزیابی توان پیش بینی مدل تعدیل شده آلتمن از مراحل درماندگی مالی نیوتن و ورشکستگی شرکتها، دانش سرمایه گذاری، سال سوم، شماره9،صص 99-83


• قدیرمقدم،ابوالفضل و همکاران (1388). بررسی توانایی مدل های پیش بینی ورشکستگی آلتمن و اهلسون در پیش بینی ورشکستگی شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران، دانش و توسعه،شماره28، صص 47-62


• ریاحی بلکویی، احمد(1389) تئوری های حسابداری ، ترجمه پارسائیان ، چاپ دوم ، انتشارات ترمه،صص451-463


• سلیمانی امیری، غلامرضا ، 1381،«بررسی شاخص های پیش بینی ورشکستگی در محیط ایران»، رساله دکتری، دانشگاه تهران، دانشکده مدیریت.


• مهرانی،ساسان،کامیابی،یحیی و غیور، فرزاد(1398)بررسی توانایی شاخص های حسابداری و غیر حسابداری موثر بر پیش بینی بحران های مالی و مقایسه روشهای پارامتریک و ناپارامتریک، پژوهش های تجربی حسابداری ،شماره34،صص 49-72.


• مرادزاده فرد، مهدی و موسوی، سید مجتبی (1390).بررسی مربوط بودن جریان نقدی وارقام حسابداری در شرایط عدم تقارن اطلاعاتی.پژوهش حسابداری ،دوره اول .صص 105-128


• محسنی، رضا و رحیمیان، سمیرا(1397).عوامل موثر برورشکستگی بابهره گیری از کارایی(DEA)به عنوان یک متغیر پیش بینی کننده، فصلنامه اقتصاد مقداری ،دوره15،شماره 2،صص111-130.


• نمازی،محمد و احمد شکرالهی(1393).آزمون نظریه جریان های نقد آزاد ،سیاست بدهی و ساختار مالکیت با استفاده از سیستم معادلات همزمان حداقل مربعات سه مرحله ای:مطالعه موردی شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران.مجله پیشرفت های حسابداری دانشگاه شیراز، دوره پنجم،شماره2،صص165-206.


• E.I, 2000,”predicting Financial Distress of Companies Revisiting the Z-  Score and Zeta Models.


• Altman,E.IwaniczDrozdowska,M.,Laitinen,E.K.,and Suvas,A.(2017),Financial  Distress Prediction in an International Context: A Review and Empirical Analysis of Altman Z-score Model. Journal of International Financial management and Accounting, Vol28(2) pp.131-171.


• Altman, E.l., Hartzell, J., Peck, M., 1995. A scoring system for emerging market corporate debt.


• Altman , E.I.(1993). Corporate financial distress and bankruptcy: a complete guide to predicting and avoiding distress and profiting from bankruptcy, Wiley finance edition, Hoboken, New Jersey.


• Altman, E.I, 1982, “Accounting Implications of Failure prediction Models”. Journal of Accounting, Auditing, and Finance(fall), pp:4-19.


• Altman,E.I, 1993,”Corporate Financial Distress and Bankruptcy:AComplete Guide to predicting and Avoiding Distress and Profiting from Bankruptcy”. Second edition, John wiley and sons.


• E.I, 1983,”Corporate Financial Distress- A Complete Guide to predicting, Acoiding and Dealing whit Bankruptcy, New York Wiley.


• W, 1966, “Financial Ratios as prediction of Failure”.Journal of Accounting Research. Vol: 6(2),pp:179-192.


• Beaver, William, (1966),Financial ratios as predictors of failures.journal of accounting Research, vol(6) .pp71-111.


• Beaver, William,Six Decades of research Teaching and participation in the AAA, American Accounting Association, 2014.


• Barbuta-Misu,(2020) ,Assessment of bankruptcy risk of large companies:Europen


• Chen, Wei- Sen; Du, Yin- kua(2009). “using neural networks and data mining techniques for the financial distress prediction model”. Expert systems with Application, 36, pp: 4075-4086.


• Campa, D.& Camacho-Minano, M. M, The impact of SME s pre bankruptcy financial distress on earnings management tools, The International Review of Financial Analysis,2015, (42), 222-234


• Durica ,Marekjaroslav Frnda,and lucia Svaboa,(2019) ,Decision tree based model of business failure prediction for polish companies.oeconomia copernicana,vol(10). pp 44-56.


• Durica ,Marekjaroslav Frnda,and lucia Svaboa,(2019) ,Decision tree based model of business failure prediction for polish companies.oeconomia copernicana,vol(10). pp 44-56.


• Gordon, Myron J, 1971,”Towarsd A Theory of Financial Distress”. Journal of Finance, Vole 29. pp: 347-356.


• Grice, John .Stephen, R. Ingram, 2001, “Tests of the generalizability of Altman bankruptcy prediction model”. Journal of Business Research, Vol. 54.Iss.1.


• Horrigan, J.O.(1968)," A short history of financial ratio analysis". The Accounting


• Hu, Yi- Chung(2008).” Incorporating a non- additive decision making method into multi- layer neural networks and its applications to financial distress analysis”. Knowledge- Based Systems, 21, pp: 383- 390.


• Hu, Yi-Chung (2009).”Bankruptcy prediction using ELECTRE- based single- layer perceptron”. Neurocomputing, 72. pp:3150- 3157.


• Lee, Yong- joo; Shin, kyung- Shik(2002).”A genetic algorithm application in bankruptcy prediction modeling”. Expert systems with Applications.


• Ohlson, J. A. 1980. “Financial Ratios and the Probabilisic prediction of Bankruptcy.” Journal of Accounting Research(spring)pp:109-131.


• Ohlson, J., Financial ratios and the prediction of bankruptcy, J. Account. Res,1980, 18 (1), 109-131.


• Onur,ti,.yelkenci.(2017)A theoretical approch to financial distress prediction modeling: managerial finance, vol.43, issue 2, pp 1-33


• Premachandra, I.M. Gurmeet, Singh Bhabra Toshiyule, Sueyoshi, DEA as tool for bankruptcy assessment: A Comprative study with Logestic Regression technique, 2009, Euroupean Journal of Operational Research, Vol 193, pp412-424.


• I.M; Bhabra, Gurmeet singh; Sueyoshi, Toshiyuki(2009).”DEA as a tool for bankryptcy assessment: A comparatice study with logistic regression technique”. European journal of Operational Research, 193, pp: 412-424.


• Tsakonas Athanasois; Dounias, George; Doumpos, Michael; Zopounidis, Constantin(2006). Bankruptcy prediction with neural logic networks by means of grammer- guided genetic programming Expert System with Applicatios, 30, pp: 449-461.