Maksuhäiriön ennustaminen - Tilastollisen mallin väärinluokittelun syyt

Abstract

Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, voidaanko tilinpäätöksen tunnuslukuihin perustuvan tilastollisen mallin väärinluokittelun syitä maksuhäiriön ennustamisessa selittää malliin sisältymättömien taustatietojen avulla. Aikaisempien tutkimusten perusteella voitiin olettaa, että taustatiedoista voidaan löytää syitä, jotka eivät näy yrityksen tunnusluvuissa. Taustamuuttujina tutkittiin yritysten tilintarkastuslausekkeita, yritysten aiempia maksuhäiriömerkintöjä ja vastuuhenkilöiden kytkentöjä maksuhäiriö- ja konkurssiyrityksiin. Huomiota kiinnitettiin myös yritysten ikään ja toimialan maksuhäiriöalttiuteen.

Rahoituskriisillä tarkoitetaan tilannetta, jossa yritys tarvitsisi enemmän rahoitusta kuin sillä on käytettävissään. Tästä seuraa maksujen viivästyminen, mikä yleensä näkyy maksuhäiriöinä. Maksuhäiriöillä tarkoitetaan tässä tutkimuksessa luottotietorekisteriin merkittyjä häiriöitä. Tutkimuksen aineisto saatiin Suomen Asiakastieto Oy:ltä ja lopullinen otos muodostui 180 yrityksestä, joista puolet oli maksuhäiriöyrityksiä ja puolet häiriöttömiä. Vastinpareja ei käytetty. Taustatiedot olivat joulukuulta 2003 ja maksuhäiriöt olivat kirjautuneet se jälkeen, vuoden 2004 loppuun mennessä. Käytettävät tunnusluvut olivat niin ikään joulukuun 2003 tietoja. Seurantajakso oli täten yksi vuosi.

Eteenpäin askeltavan logistisen regressioanalyysin avulla muodostettiin tunnuslukuihin perustuva tilastollinen malli, joka luokitteli oikein noin 70 prosenttia yrityksistä. Merkitsevinä tunnuslukuina malliin jäivät omavaraisuusaste ja sijoitetun pääoman tuottoasteprosentti. Mallin väärinluokittelemia tapauksia tarkasteltiin taustatietojen osalta keskittyen virhetyyppi I:een eli niihin maksuhäiriöyrityksiin, jotka malli luokitteli häiriöttömiksi. Tutkimus osoitti, että taustatiedoista voitiin löytää selitystä yritysten väärinluokitteluun, joskaan erot häiriöttömiin yrityksiin eivät kaikilta osin olleet kovin suuria.