Determinants of financial failure risk: an econometric study using the Z-Altman and Springate models

• Authors: Fisnik Morina , Besfort Ahmeti , Leonita Gashi

Title variants

PL

Determinanty ryzyka finansowego: badanie ekonometryczne z wykorzystaniem modeli Z-Altmana i Springate'a

Abstracts

PL

Cel: Głównym celem niniejszego badania jest identyfikacja czynników warunkujących niepowodzenia finansowe przedsiębiorstw produkcyjnych i handlowych w Kosowie. Niepowodzenia finansowe oznaczają utratę firmy, która może spowodować znaczne straty dla właściciela firmy, pracowników i wszystkich osób, które skorzystały z działalności. Dlatego też wczesne zidentyfikowanie czynników warunkujących niepowodzenie finansowe pomoże zapobiec takim niepowodzeniom. Drugorzędnym celem tego badania jest uzyskanie odpowiednich wyników i informacji, które wniosą wkład do istniejącej literatury na temat niepowodzeń finansowych i ryzyka kredytowego w przedsiębiorstwach w Kosowie. Metodologia badań: Aby osiągnąć cele niniejszego badania, dokonamy przeglądu szerokiej literatury z ostatnich lat oraz prac naukowych różnych autorów. Ponadto do uzyskania wyników wykorzystamy dane wtórne. Dane te publikowane są w rocznych sprawozdaniach finansowych Ministerstwa Finansów i Urzędu Audytora Generalnego w Kosowie. Próba do niniejszej pracy naukowej obejmuje 50 przedsiębiorstw sektora produkcyjno-handlowego, a badanie obejmuje okres trzech lat (2020-2022). Ryzyko upadłości tych przedsiębiorstw analizowane jest za pomocą modelu Z-Altmana i modelu Springate'a, które pokażą poziom niepowodzeń w tych przedsiębiorstwach. Wyniki badań: Z wyników niniejszego badania wynika, że zwrot z aktywów oraz zwrot z kapitału własnego pozytywnie wpływają na zmniejszenie ryzyka niepowodzenia finansowego. Dodatkowo zmienne takie jak kapitał, wielkość firmy, płynność i wypłacalność mają dodatnią korelację i wpływ na ekspozycję na ryzyko niepowodzenia finansowego. Z drugiej strony zmienne takie jak zobowiązania długoterminowe i zobowiązania krótkoterminowe zwiększają ryzyko niepowodzeń finansowych w przedsiębiorstwach handlowych i produkcyjnych w Kosowie. Implikacje praktyczne: Niniejsze badanie dostarcza szczegółowych dowodów empirycznych na temat czynników warunkujących ryzyko niepowodzenia finansowego w przedsiębiorstwach produkcyjnych i handlowych w Kosowie. Pomimo ograniczeń niniejszego badania, może ono stanowić dobre źródło informacji dla innych badaczy, którzy będą analizować ryzyko niepowodzenia finansowego przedsiębiorstw w różnych sektorach gospodarki. Oryginalność: Artykuł zawiera oryginalne i rzeczywiste dane oraz wyniki ekonometryczne, które trafnie i spójnie obrazują wpływ różnych czynników finansowych na ryzyko niepowodzenia finansowego przedsiębiorstw produkcyjnych i handlowych w Kosowie.

EN

Objective: The main objective of this study is to identify the determinants of financial failure in production and trading enterprises in Kosovo. Financial failures represent the loss of a business, which can cause significant losses for the business owner, employees, and all those who benefited from the business. Therefore, identifying the determinants of financial failure in a timely manner will help prevent such failures. The secondary objective of this study is to produce adequate results and information that will contribute to the existing literature on financial failures and creditor risk in enterprises in Kosovo. Research Methodology: To achieve this study's objectives, we will review a wide range of literature from recent years and the scientific works of different authors. In addition, we will use secondary data to produce results. These data are published in the annual financial reports of the Ministry of Finance and the General Auditor's Office in Kosovo. The sample for this scientific work includes 50 enterprises in the production and trading sector, and the study covers a three-year period (2020-2022). The risk of bankruptcy of these enterprises is analyzed through the Z-Altman model and the Springate model, which will show the level of failures in these enterprises. Research findings: From the results generated by this study, we can conclude that the return on assets and return on equity have a positive effect on reducing the risk of financial failure. Additionally, variables such as capital, firm size, liquidity, and solvency have a positive correlation and impact on exposure to the risk of financial failure. On the other hand, variables such as long-term liabilities and short-term liabilities increase the risk of financial failures in trading and production enterprises in Kosovo. Practical implications: This study provides detailed empirical evidence on the determinants of financial failure risk in production and trading enterprises in Kosovo. Despite the limitations of this study, it can serve as a good source of information for other researchers who will analyze the risk of financial failure of enterprises in different sectors of the economy. Originality: The paper contains original and real econometric data and results that accurately and consistently demonstrate the effect of various financial factors on the risk of financial failure in production and trading enterprises in Kosovo.

Keywords

EN

Kosovo; Z Altman; Springate; financial failure; production; trade

PL

Kosowo; Z Altman; Springate; niepowodzenie finansowe; produkcja; handel

• Publisher: Akademia Nauk Stosowanych w Raciborzu
• Journal: Eunomia – Rozwój Zrównoważony – Sustainable Development
• Year: 2024
• Issue: 2(108)
• Pages: 69-91

Dates

published

2024

Contributors

author

Fisnik Morina

• University “Haxhi Zeka”, Republic of Kosovo

• https://orcid.org/0000000310710439

author

Besfort Ahmeti

• University “Haxhi Zeka”, Republic of Kosovo

• https://orcid.org/0000000251235331

author

Leonita Gashi

• University “Haxhi Zeka”, Republic of Kosovo

References

• Ahmed, Z. S. (2021). The Role of Financial Risk Management in Predicting Financial Performance: A Case Study of Commercial Banks in Pakistan. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 639- 648.
• Alaka, H. A. (2018). Systematic review of bankruptcy prediction models: Towards a framework for tool selection. ResearchGate.
• Alexander, J. (2007). Performance Dashboards and Analysis for Value Creation. Wiley Finance.
• Alexiou, C. M. (2019). The Impact of Institutional Investors on Firms’ Performance. International Journal of finance and Economics, 5-15.
• Altman, E. I. (2006). Corporate financial distress and bankruptcy. Canada: John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.
• Amoah, A. Z. (2015). Business failure research. Munich personal repec archive, 1-32.
• Ani, M. K. (2013). EFFECTS OF ASSETS STRUCTURE ON THE FINANCIAL PERFORMANCE: EVIDENCE FROM SULTANATE OF OMAN. EBES Conference Proceedings, 155-190.
• Archer, S. K. (2017). Liquidity risk management and high quality liquid assets. Wiley.
• Ari, A. (2012). Early warning systems for currency crises: The Turkish case. Elsevier, 391-410.
• Bayar, Y. (2014). Effects of Foreign Direct Investment Inflows and Domestic Investment on Economic Growth: Evidence from Turkey . International Journal of Economics and Finance, 69-78.
• Bonga, W. G. (2019). Stock Market Volatility Analysis using GARCH Family Models: Evidence from GARCH Family Models: Evidence from. Munich Personal RePEc Archive, 5- 16.
• Boyacioglu, M. A. (2009). Predicting bank financial failures using neural networks, support vector machines and multivariate statistical methods:A comparative analysis in the sample of savings deposit insurancefund (SDIF) transferred banks in Turkey. ScienceDirect, 1-12.
• Bucevska, V. (2015). An Empirical Evaluation of GARCH Models in Value-at-Risk Estimation: Evidence from the Macedonian Stock Exchange. Business Systems Research , 50- 67.
• Bunyaminu, A. T. (2019). Assessing the Determinants of Business Failure of Companies Listed on the Ghana Stock Exchange . ResearchGate, 1-17.
• Crom, F. d. (2011). Impact of capital structure choice on investment decisions. 15-27.
• Dias, A. T. (2017). The Anatomy of Business Failure.A Qualitative Account of its Implications for Future Business Success. ResearchGate, 2-20.
• Eleonora, K. D. (2019). Management of liquidity and liquid assets in small and medium-sized enterprises. 5.
• Ghafeer4, O. D. (2015). Exploring the Relationship between Liquidity Ratios and Indicators of Financial Performance. International Journal of Economics and Financial.
• Ghulam Hussain Khan Zaigham, X. W. (2019). Causal Relation Between Stock Market Performance and Firm Investment in China: Mediating Role of Information Asymmetry. SAGE and Open, 7-15.
• Gui-Diby, S. L. (2014). Impact of foreign direct Investments on economic growth in Africa Evidence from three Decades of panel data Analyses. 1-27.
• Günay VAN, M. S. (2021). Analysis of the factors which affect financial failure and bankrutcy with generalized ordered logit model. International Journal of Management Economics and Business, 63-78.
• Hajisaaid, A. M. (2020). The Effect of Capital Structure on Profitability.
• Hasanah Azhar, N. I. (2021). Factors Determining Z-score and Corporate Failure in Malaysian Companies. INDERSCIENCE online, 1/17.
• Horcher, K. A. (n.d.). Essentials of financial risk management. 2005: Wiley.
• Hossein, A. (2012). Risk sharing in finance: the Islamic finance alternative. John Wiley & Sons (Asia) Pte. Ltd.
• Ikpesu, F. (2019). Firm specific determinants of financial distress: Empirical evidence from Nigeria. Journal of Accounting and Taxation, 50-56.
• Ismajli, H. S. (2012). The analysis of business failure for small and medium businesses in Kosovo. International journal of economics and finance studies , 101-109.
• Jaafar, M. N. (2018). Determinants of Financial Distress among the Companies Practise Note 17 Listed in Bursa Malaysia. ResearchGate, 806-808.
• Jewell, J. M. (2012). What is Your ROA? An Investigation of the Many Formulas for Calculating Return on Assets. researchgate, 7-15.
• Kapoor, S. (2010). The fi nancial crisis – causes & cures. Brussels: FES Brüssel Bertelsmannstiftung ETUI.
• Karlsson, J. (2021). Firm size and growth barriers: a data-driven approach. springer.
• Klammer, T. P. (2017). Statement of cash flows : preparation, presentation, and use. AICPA : Wiley.
• Lestari, H. S. (2021). Financial Leverage and Financial Performance of Conventional Banks in Indonesia. Journal of Hunan University, 2-48.
• Levišauskait, K. (2010). investment Analysis and Portfolio Management. lifelong learining programm, 5-10.
• Nirajini, A. P. (2018). Impact of Capital Structure on Financial Performance of the Listed Trading Companies in Sri Lanka. International Journal of Scientific and Research Publications, 460-495.
• Nyamwanza, L. H. (2020). The link between debt finance and profitability in the emerging market: a case study of a furniture retail company. virtusinterpress.org, 57-80.
• Ouenniche, J. M. (2017). Ranking of bankruptcy prediction models under multiple criteria. John Wiley & Sons Ltd.
• Peter, P. Y. (2011). Analisis Kebangkrutan dengan Metode Z-score Altman, Springate dan Zmijewski pada PT. Indofood Sukses Makmur Tbk Periode 2005 – 2009. ResearchGate.
• R. Kajananthan, P. (2014). Liquidity, Solvency and Profitability Analysis Using Cash Flow. Research Journal of Finance and Accounting.
• Radhika Butalia, K. (2020). Why the Chosen Ones May Not Always Be the Best Leaders: Criteria for Captain Selection as Predictors of Leadership Quality and Acceptance.
• Rama, C. A. (2020). Liquidity at risk: Joint stress testing of solvency and liquidity. Journal of Banking & Finance.
• Sumarau, S. K. (2019). THE EFFECT OF INVESTMENT DECISIONS, FUNDING DECISIONS, AND PROFITABILITY ON MANUFACTURING COMPANY VALUE IN INDONESIA. accountability, 10-15.
• Susanti, N. L. (2020). The Effects of Profitability, Leverage, and Liquidity on Financial Distress on Retail Companies Listed on Indonesian Stock Exchange. Jurnal Ilmiah Ilmu Administrasi Publik: Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Publik, 45-52.
• Syed Danial Hashmi, S. G. (2020). The sensitivity of firm size measures to corporate financing practices: evidence from the BRICS.
• Zizi, Y. E. (2020). Determinants and Predictors of SMEs’ Financial Failure: A Logistic Regression Approach. risks, 1-21.

Identifiers

Biblioteka Nauki

57552181