Aloittavan yrityksen konkurssiriskin ennustaminen
Saloranta, Markus (2018-03-05)
Aloittavan yrityksen konkurssiriskin ennustaminen
Saloranta, Markus
(05.03.2018)
Tätä artikkelia/julkaisua ei ole tallennettu UTUPubiin. Julkaisun tiedoissa voi kuitenkin olla linkki toisaalle tallennettuun artikkeliin / julkaisuun.
Turun yliopisto
Tiivistelmä
Tutkimukseni on lähtenyt liikkeelle Finnveran tarpeesta valikoida luototettavat yritykset paremmin. Tavoitetila olisi siis se, että yritykset joille luottoa tai takausta myönnetään, olisivat elinkelpoisia ja pystyisivät jatkamaan toimintaansa. Tavoitteena Finnveralla on myös saada selville, kuinka yhtiö pystyisi valitsemaan hyvät lainat huonoista ja allokoimaan varansa kannattaviin hankkeisiin. Finnveran kannalta merkityksellistä olisi lisäksi se, että rahoitusprosessia pystyisi automatisoimaan ja yksittäisten rahoituspäälliköiden subjektiivista arviota vähentämään.
Aiemmassa tutkimuksessa on viitteitä ja todisteita siitä, että tietyt taustatekijät vaikuttavat yrityksen selviytymisen todennäköisyyteen. Tutkimuksessani olen käsitellyt aiempia teorioita ja tuloksia siitä, mitkä tekijät nostavat todennäköisyyttä selviytymiseen ja toisaalta mitkä yksittäiset tekijät mahdollisesti lisäävät todennäköisyyttä konkurssiin tai maksukyvyttömyyteen.
Aineistoni koostuu vuosina 2005—2007 pienlainaa tai pientakausta hakeneista ja sitä saaneista yrityksistä. Havaintojen lukumäärä on 7222 ja käytössäni oli tiedot, jotka yrityksistä ja yrittäjistä kerätään rahoituksen hakemushetkellä. Mukana ovat ainoastaan ne yritykset, jotka ovat saaneet lainaa tai takauksen lainalleen Finnveralta. Tutkimus on kvantitatiivinen tutkimus ja siinä on sovellettu ekonometrisiä menetelmiä. Lopullisena mallina on käytetty logistista regressioanalyysiä. Lisäksi olen muodostanut aineistosta lineaarisen regressiomallin, jolla pyrin estimoimaan aineiston perusteella luottotappion määrän. Näiden lisäksi olen käyttänyt erotteluanalyysiä jonka tarkoituksena on muodostaa sellainen erottelufunktio, toisin sanoen tunnuslukujen yhdistelmä, joka erottelee kriisiyritykset ja toimivat yritykset niin hyvin kuin mahdollista.
Analyysillä saatiin lopulta ulos 11 tilastollisesti merkitsevää tekijää. Lopullinen malli luokittelee oikein 64,6% yrityksistä. Näin ollen malli pystyy luokittelemaan Finnveran aineistosta 64,6% todennäköisyydellä oikein konkurssiyrityksen. Tulosten pohjalta ei pystytä rakentamaan mitään yksiselitteistä mallia, koska tällöin liian moni ”hyvä” yritys jäisi ilman rahoitusta. Analyysistä kuitenkin voidaan vetää johtopäätöksiä tiettyjen yksittäisten tekijöiden vaikutuksista niin konkurssin kuin luottotappioidenkin osalta.
Aiemmassa tutkimuksessa on viitteitä ja todisteita siitä, että tietyt taustatekijät vaikuttavat yrityksen selviytymisen todennäköisyyteen. Tutkimuksessani olen käsitellyt aiempia teorioita ja tuloksia siitä, mitkä tekijät nostavat todennäköisyyttä selviytymiseen ja toisaalta mitkä yksittäiset tekijät mahdollisesti lisäävät todennäköisyyttä konkurssiin tai maksukyvyttömyyteen.
Aineistoni koostuu vuosina 2005—2007 pienlainaa tai pientakausta hakeneista ja sitä saaneista yrityksistä. Havaintojen lukumäärä on 7222 ja käytössäni oli tiedot, jotka yrityksistä ja yrittäjistä kerätään rahoituksen hakemushetkellä. Mukana ovat ainoastaan ne yritykset, jotka ovat saaneet lainaa tai takauksen lainalleen Finnveralta. Tutkimus on kvantitatiivinen tutkimus ja siinä on sovellettu ekonometrisiä menetelmiä. Lopullisena mallina on käytetty logistista regressioanalyysiä. Lisäksi olen muodostanut aineistosta lineaarisen regressiomallin, jolla pyrin estimoimaan aineiston perusteella luottotappion määrän. Näiden lisäksi olen käyttänyt erotteluanalyysiä jonka tarkoituksena on muodostaa sellainen erottelufunktio, toisin sanoen tunnuslukujen yhdistelmä, joka erottelee kriisiyritykset ja toimivat yritykset niin hyvin kuin mahdollista.
Analyysillä saatiin lopulta ulos 11 tilastollisesti merkitsevää tekijää. Lopullinen malli luokittelee oikein 64,6% yrityksistä. Näin ollen malli pystyy luokittelemaan Finnveran aineistosta 64,6% todennäköisyydellä oikein konkurssiyrityksen. Tulosten pohjalta ei pystytä rakentamaan mitään yksiselitteistä mallia, koska tällöin liian moni ”hyvä” yritys jäisi ilman rahoitusta. Analyysistä kuitenkin voidaan vetää johtopäätöksiä tiettyjen yksittäisten tekijöiden vaikutuksista niin konkurssin kuin luottotappioidenkin osalta.