The Use of Structural Equation Modelling to Select Financial Indicators for a Bankruptcy-prediction Model

• Authors: Barbara Pawełek , Józef Pociecha

Title variants

PL

Zastosowanie metody modelowania równań strukturalnych do wyboru wskaźników finansowych w modelu predykcji bankructwa

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

The classical tool of bankruptcy prediction is the multivariate discriminant Altman model. The aim of this paper is to present a proposal for the use of structural equation modelling (SEM) to select financial indicators for an Altman-type bankruptcy prediction model. Financial factors, as diagnostic variables in bankruptcy prediction models, are not in fact directly measurable variables, and they ought to be recognised as latent variables described by various measured financial indicators. So it is possible to use a structural equation modelling (SEM) approach for this purpose. A path diagram in terms of SEM for the Altman model is presented. Based on this diagram, three variants of SEM models for the general Altman model are estimated. The essential problem tackled in this paper is how to appropriately select non-bankrupt firms. Matching pair sample selection methods are applied. The non-bankrupt firms are from the same branch of industry and are similar in size. The major objective of our methodological proposal to use a general SEM model to study corporate bankruptcy is to overcome the difficulties in the modelling of bankruptcy risk through the use of previously-applied methods.

PL

Klasycznym narzędziem prognozowania bankructwa jest model Altmana w postaci wielowymiarowej funkcji dyskryminacyjnej. Celem pracy jest przedstawienie propozycji wykorzystania modeli równań strukturalnych (SEM) do wyboru wskaźników finansowych predykcji bankructwa w modelu typu Altmana. Czynniki finansowe, jako zmienne diagnostyczne w modelach prognozowania bankructwa, nie są zmiennymi bezpośrednio i jednoznacznie mierzalnymi, mogą więc być traktowane jako zmienne ukryte, opisywane przez różnie definiowane wskaźniki finansowe. Możliwe jest zatem wykorzystanie metodologii SEM. W pracy przedstawiono wykres ścieżkowy, w kategoriach SEM, dla modelu Altmana. Wychodząc od tego diagramu, zaproponowano trzy warianty SEM dla uogólnionego modelu Altmana, estymując ich parametry. Głównym problemem rozważanym w pracy jest właściwy wybór firm niebankrutów do próby bankrutów. Zastosowano tutaj metodę parowania, wybierając firmy z tej samej branży i podobnej wielkości. Przedstawiona propozycja wykorzystania modeli równań strukturalnych do badania bankructwa firm pozwala przezwyciężyć trudności modelowania ryzyka bankructwa, jakie pojawiają się przy stosowaniu dotychczasowych metod.

Keywords

EN

corporate bankruptcy prediction; Altman model; structural equation modelling; matching pairs sample selection

PL

prognozowanie bankructwa firm; model Altmana; modele równań strukturalnych; metoda parowania

• Publisher: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
• Journal: Argumenta Oeconomica Cracoviensia
• Year: 2015
• Issue: 12
• Pages: 9-25

Contributors

author

Barbara Pawełek

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Katedra Statystyki, ul. Rakowicka 27, 51-510 Kraków, Poland

author

Józef Pociecha

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Katedra Statystyki, ul. Rakowicka 27, 51-510 Kraków, Poland

References

• Altman, E. I. (1968) “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”. The Journal of Finance Vol. XXIII(4): 589–609, http://dx.doi.org/10.2307/2978933.
• Buehn, A. and Eichler, S. (2009) “Smuggling Illegal versus Legal Goods across the US-Mexico Border: A Structural Equations Model Approach”. Southern Economic Journal 76: 328–50, http://dx.doi.org/10.4284/sej.2009.76.2.328.
• Dell’Anno, R. and Schneider, F. (2009) “A Complex Approach to Estimate Shadow Economy: The Structural Equation Modelling” in M. Faggini and T. Lux (eds) Coping with the Complexity of Economics. Milan: Springer.
• Konarski, R. (2009) Modele równań strukturalnych [Structural equation models]. Warsaw: PWN.
• Maddala, G. S. (2008) Ekonometria [Econometrics]. Warsaw: PWN.
• Maltritz, D., Buehn, A. and Eichler, S. (2012) “Modelling Country Default Risk as a Latent Variable: A Multiple Indicators Multiple Causes Approach”. Applied Economics 44: 4679–88, http://dx.doi.org/10.1080/00036846.2010.528369.
• McKee, T. E. (2000) “Developing a Bankruptcy Prediction Model via Rough Sets Theory”. International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management 9, http://dx.doi.org/10.1002/1099-1174(200009)9:3<159::aid-isaf184>3.3.co;2-3.
• Pawełek, B. and Pociecha, J. (2012) “General SEM Model in Researching Corporate Bankruptcy and Business Cycles” in J. Pociecha and R. Decker (eds) Data Analysis Methods and Its Applications”. Warsaw: C.H. Beck.
• Pawełek, B., Pociecha, J. and Sagan, A. (2013) “Latent Transitions with Mixture Rasch Model of Bankruptcy Risk in the Classification of Polish Firms” in Programme and Book of Abstracts. Proceedings of the Conference of the International Federation of Classification Societies (IFCS), Tilburg, the Netherlands, 14–17 July.
• Pociecha, J. (2006) “Dyskryminacyjne metody klasyfikacji danych w prognozowaniu bankructwa firmy” [Discriminant data classification methods in estimating bankruptcy risk] in Taksonomia 13, Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania [Taxonomy 13. Data classification and analysis – theory and applications]. Academic Papers of the Wrocław University of Economics No. 1126.
• Pociecha, J. and Pawełek, B. (2011) “Bankruptcy Prediction and Business Cycles” in Contemporary Problems of Transformation Processes in Central and East European Countries. Lviv: Lviv Academy of Commerce.
• Wędzki, D. (2009) Analiza wskaźnikowa sprawozdania finansowego [Ratio analysis of financial statements]. Volume 2. Second edition. Kraków: Oficyna Wolters Kluwer Business.

Identifiers

DOI

10.15678/AOC.2015.1202