Denna studie behandlar konkursprediktion bland svenska K3-företag där vi bearbetar två avsnitt i företagens årsredovisning, förvaltningsberättelsen och revisionsberättelsen. Det grundläggande syftet med denna uppsats att undersöka huruvida ovanstående delar kan användas för att förutspå konkurser. Studien är relevant eftersom tidigare forskning sällan har undersökt förvaltningsberättelsens samt revisionsberättelsens användbarhet för att förutspå en konkurs och speciellt i en svensk kontext. Studien omfattar 101 stycken K3-företag som gick i konkurs under bokslutsåren 2007- 2014. Utöver detta inkluderar studien 202 K3-företag som inte hade gått i konkurs vilket medför att det totala urvalet omfattar 303 observationer. Dessa verksamma företag har blivit matchade med förhållandet 2:1 mot konkursföretagen utifrån bransch, storlek och finansiell situation. Detta urval möjliggör en undersökning av studiens problematik i de situationer där finansiella mått och liknande faktorer inte inverkar på sannolikheten för konkurs. Den teoretiska metoden omfattar en kvantitativ forskning där hypoteser deduceras från relevant teori för att slutligen testas i en logistisk regression. Metodologin angående revisionsberättelsen är baserad på vetenskapliga artiklar, där revisorers anmärkning om fortsatt drift har använts i en hög utsträckning tidigare. Gällande förvaltningsberättelsen är den tämligen outforskad i jämförelse med revisionsberättelsen och studien undersöker om företagets grad av optimism angående framtida utveckling kan användas vid en konkursprediktion. Studiens huvudsakliga resultat är att både revisions- och förvaltningsberättelsen kan användas i situationer där företagen har jämförbara ekonomiska förhållanden och är således svåra att urskilja ifall de kommer att gå i konkurs eller inte. I de observationer då revisorn anmärkte tvivel om fortsatt drift gick 25 av 29 företag i konkurs. Utifrån denna studie går det dock inte med säkerhet säga att revisionskvalitén skiljer sig mellan olika byråer. Däremot finns tendenser att revisorer från de fyra största revisionsbyråerna medför mer kvalitet i rapporteringen om fortsatt drift. Det går att konstatera att företagets grad av optimism i förvaltningsberättelsen innehåller användbar information för att förutspå konkurser. Dessa är i överlag svagare än revisionsberättelsens samband men indikerar samtidigt att företag som upplyser om negativa framtidsutsikter oftare går i konkurs. Genom detta, samt vad revisionsberättelsen förtäljer är de möjligt för en användare av företags årsredovisningar att inkludera detta resultat vid konkursprediktion.

Syfte: Syftet med denna studie är att observera ifall de små företag som valde att inkludera ett revisorsförbehåll i sin bolagsordning och att inte har en tillsatt revisor, efter revisionspliktens borttagande, har en större sannolikhet att gå i konkurs, än de företag som omfattades av revisionsplikten. Metod: Vi använder oss utav ett stickprov på 907 533 observationer. Observationerna delar vi sedan upp i två grupper, de företag som hade reviderade räkenskaper under år 2004-2010 och de företag som valt att avsätta sin revisor under år 2011-2017. De huvudsakliga testerna som vi använder är ett oparat t-test där vi ser ifall vi kan observera en skillnad mellan poängen från de konkurspredikterande modeller vi använder, Ohlson O-score och Altman Z’’-score, mellan populationen utan revisor med populationen som har en revisor tillsatt. Utöver dessa t-tester använder vi även revision som variabel i regressionsmodeller där vi använder de konkurspredikterande modellerna som responsvariabler och dessa responsvariabler ska förklaras av en revisionsvariabel och en BNP variabel. Vid valet av modeller använder vi argument och underlag från olika teoretiska utgångspunkter och teorier, såsom adverse selection, agentproblemet, pecking order theory, trade off-theory och dessa tillsammans med tidigare empiri från studier relaterade till revision och konkursprediktion. Resultat: I en jämförelse av de två grupperna av årsobservationer, företag med revisor (2004-2010) och företagen utan revisor (2011-2017) kom vi fram till att det fanns en signifikant skillnad mellan de två grupperna. Gruppen av årsobservationer med revisor hade en signifikant högre risk för konkurs enligt våra utvalda konkursmodeller Z”-score och O-score modellerna. Slutsats: Slutsatsen av uppsatsen är att företag som väljer att avsätta sin revisor har en lägre sannolikhet att gå i konkurs i jämförelse med de företag som hade en revisor tillsatt. Den jämförelse som Riksrevisionen och andra forskare inom samma område gjort mellan att tvingande ha revisor för alla företag och inte skulle kanske se annorlunda ut om det vägs in revisionens påverkan på konkurser. I nuläget anser Riksrevisionen att borttagandet av revisionsplikten är något som kommer med mer nackdelar än fördelar, vi anser att detta bör omvärderas. Vi föreslår dels att en ny granskningsrapport utförs där konkurs tas med som variabel i undersökningen sen lagändringen trädde i kraft.

Prior research on the ability of financial ratios to predict bankruptcies has shown a significant difference between the companies that went into bankruptcy and those that survived. This paper investigates whether there is a difference in the prediction ability of financial ratios during the last financial crisis compared to relatively normal macroeconomic environments in which most previous studies have been conducted. We use univariate analysis to compare companies that went into bankruptcy during 2010 and 2011 with companies that remained active. Our dataset consists of 51 failed companies that are matched with 102 companies that remained active. All companies were Swedish limited companies with more than 50 employees and the comparison is made with 26 financial ratios. Our result indicates that financial ratios were better tools to predict bankruptcy during the crisis than during more stable macroeconomic conditions. In total 24 of the analyzed financial ratios differed significantly between the two populations and many of them showed significance earlier prior to the bankruptcy than in comparable studies.

Denna uppsats berör ämnet konkurser och behandlar två olika sätt att förutsäga dessa. Dessa tillvägagångssätt är dels revisorers fortlevnadsvarningar, vilket är det tillvägagångssätt som används idag, och dels beräkning med en konkursprediktionsmodell. Syftet med denna studie är att diskutera möjligheten att förbättra träffsäkerheten hos revisorers fortlevnadsvarningar genom att tillämpa en standardiserad fortlevnadsvarning med hjälp av Z”-modellen. Möjligheten undersöks genom att jämföra träffsäkerheten mellan revisorer och Z”-modellen. För att bedöma lämpligheten hos Z”-modellen kartläggs även faktorer och nyckeltal som påverkar revisorers fortlevnadsbedömningar. Studien är av kvantitativ natur och den använda metoden är en dokumentstudie. Studiens urval är samtliga svenska aktiebolag med inledd konkurs under året 2017 och som vid deras senaste bokslut hade en omsättning överstigande tio miljoner kronor samt hade en revisor. Dessa bolag summerar till 336 stycken. De studerade bolagen underkastades en innehållsanalys av årsredovisningarna och tillhörande revisionsberättelser. Från årsredovisningarna inhämtades de siffror som sedan beräknades med hjälp av Z”-modellen, och från revisionsberättelserna inhämtades revisorernas uttalanden om bolagen. Denna data var grunden till hela analysen där träffsäkerheten i att förutsäga en konkurs jämfördes mellan de två olika tillvägagångssätten; revisorernas fortlevnadsvarningar kontra Z”- modellen. Resultatet visar att Z”-modellen är bättre på att förutsäga konkurser än vad revisorer är. Skillnaden i träffsäkerhet analyserades och förklarades med hjälp av teorier som pekar på att revisorerna och deras subjektiva bedömningar kan medföra bias och en underskattning av ett företags negativa siffror. Z”-modellen är å andra sidan objektiv varför dessa problem ej uppstår, vilket verkar medföra en bättre träffsäkerhet. Resultatet visar även att ett statistiskt signifikant samband finns mellan revisorers fortlevnadsvarningar och Z”-modellen. Detta indikerar att revisorer beaktar liknande nyckeltal som Z”-modellen. En faktor som, av studien att döma, påverkar revisorers träffsäkerhet är revisorns tillhörande revisionsbyrå. Detta förklarades av att de olika byråerna använder olika tumregler. / This paper deals with the subject of bankruptcies and deals with two different ways of predicting these. These approaches are partly the auditor's going concern warnings, which is the approach used today, and partly the calculation by a bankruptcy prediction model. The purpose of this study is to discuss the possibility to improve the accuracy of auditors’ going concern warnings by applying a standardized going concern warning with the help of the Z”-model. The possibility is examined by comparing the accuracy in predicting bankruptcies between auditors’ going concern warnings and the Z”-model. Furthermore, to evaluate the suitability of the model, factors and financial ratios that affects the auditors’ judgements are mapped. The method used was of quantitative nature and was a document study. The sample of the study is all Swedish companies that began bankruptcy during the year of 2017 and had a turnover of more than SEK ten million in the last fiscal year and had an auditor. These companies totaled 336. The companies studied were subjected to a content analysis by analyzing the annual reports and associated audit reports. From the annual reports, the figures were then calculated using the Z”- model, and from the audit reports, the auditors' statements about the companies were obtained. This data was the basis for the whole analysis, where the accuracy of predicting bankruptcy was compared between the two different approaches; Z”-model versus auditors' going concern warnings. The result shows that the Z”-model is better in predicting bankruptcy than the auditors. The difference was analyzed and explained using theories that indicate that the auditors and their subjective assessments may lead to bias and an underestimation of a company's negative figures. The Z”-model, on the other hand, is objective why these problems probably do not occur, which ultimately seems to lead to an overall better accuracy. Furthermore, the result shows that a statistically significant relationship exists between the auditors’ going concern warnings and the Z”-model. This indicates that the auditors asses similar financial ratios as the Z”-model. One factor that seems to affect the auditors’ accuracy is the auditor’s audit firm. This was explained by the different firms’ heuristics.

Denna studie syftar till att anpassa Skogsviks konkursprediktionsmodell från 1987 för svenska små och medelstora företag (SMEs). Studien fokuserar även på hur nya redovisningsstandarder för immateriella tillgångar påverkar modellen. Genom att inkludera ett nyckeltal som speglar förhållandet mellan immateriella tillgångar och totala tillgångar (IA) i den justerade modellen, möjliggör studien en jämförelse med Skogsviks Modell. Detta för att utvärdera nyckeltalets relevans i förutsägelsen av konkursrisk för SMEs och undersöka den justerade modellens prediktionsförmåga. Studien undersöker även vilka av Skogsviks Modells variabler som är effektiva för att förutspå konkurs för SMEs. Denna studie bidrar till forskning om redovisningsbaserade konkursprediktionsmodeller för SMEs inom ramen för svensk redovisningspraxis. Modellen skapas genom en probit regression och utvärderas sedan genom två valideringstester, Receiver Operating Characteristic (ROC) och Cumulative Accuracy Profile (CAP). Analysen omfattar data från 544 svenska företag, varav 81 har gått i konkurs. Resultaten visar att den justerade modellen, med nyckeltalet IA, har en högre prediktionsförmåga för SMEs jämfört med Skogsviks Modell utifrån dagens redovisningsstandarder för immateriella tillgångar. Studien bekräftar även att nyckeltalen ROA (Avkastning på totala tillgångar), ETA (Eget kapitalandel) och IA (Immateriella tillgångar i relation till totala tillgångar) är effektiva indikatorer för att förutspå konkursrisken för svenska SMEs idag.

Research question: This thesis analyzes the relationship between Altman’s Z’-and Z’’ score model in order to investigate the suitability of the models on the swedish small and medium companies during 2015-2019. Furthermore, analysis of previous research key figures has been examined in more detail to identify which of the individual key figures can be categorized as an early warning signal. Purpose: The purpose with this study is to explore which and when early warning signals can be read in annual reports between inactive and active Swedish tourist companies and to investigate the relationship between the accuracy of bankruptcy prediction models between active and bankrupt companies. Method: The study uses a quantitative method with a deductive approach, z-test and onesided analysis of variance ANOVA to analyze the accuracy of bankruptcy prediction models and identify how the key figures differ between active and inactive companies. Conclusion: The study shows that Altman's Z 'and Z' scores predict bankruptcies better than specify continued operations, are best suited for active companies and have the highest accuracy one year in advance than a longer period. On the other hand, 7 out of 15 key figures examined have identified significant average value differences between active and bankrupt companies, where some had a higher value for bankrupt companies and others had lower ones. / Problemställning: I denna studien har relationssamband mellan Altmans Z’- och Z’’- scoremodell analyserats för att undersöka hur modellerna lämpar sig på den svenska små- och medelstora konkur-respektive aktiva turistföretag mellan 2015-2019. Ytterligare har analys av tidigare forsknings nyckeltal undersökts närmare för att identifiera vilka av de enskilda nyckeltalen kan kategoriseras som en tidig varningssignal. Syfte: Studiens avsikt är att utforska vilka och när tidiga varningssignaler kan utläsas i årsredovisningar mellan inaktiva och aktiva svenska turistföretag samt undersöka relationssambandet gällande konkursprediktionsmodellers träffsäkerhet mellan aktiva- och konkursföretag. Metod: I studien används en kvantitativ metod med en deduktiv ansats, z-test och ensidig variansanalys ANOVA för att analysera konkursprediktionsmodellers träffsäkerhet samt identifiera hur nyckeltalen skiljer sig mellan aktiva och konkursföretag. Slutsats: Studien visar att Altmans Z”och Z’-score förutser konkurser bättre än preciserar fortsatt verksamhet, lämpar sig bäst på aktiva företag samt har den högsta träffsäkerhet ett år i förväg än längre period. Däremot har 7 av 15 undersökta nyckeltal identifierat signifikanta medelvärdesskillnader mellan aktiva och konkursföretag där några hade ett högre värde gällande konkursföretag och andra hade lägre.

Problem: I dagens Sverige har det blivit tämligen enkelt att starta upp ett eget aktiebolag och till följd av detta har antalet konkurser ökat. Konkursprediktion med hjälp av finansiella nyckeltal är ett beforskat område och sträcker sig tillbaka till början av 1960-talet. Altmans Z- scoremodeller är de mest tillämpade modellerna att förutspå en konkurs. Problematiken är att Z-scoremodellerna inte genererar lika hög träffsäkerhet i Sverige då modellerna är konstruerade i USA som härstammar från en annan redovisningstradition och tillämpar ett annat regelverk. Syfte: Studiens syfte är att testa Altmans Z ́-scoremodell utifrån den kontinentala redovisningstraditionen på 2000-talet. Vidare är syftet att modifiera Z ́-scoremodellen genom att utveckla modellen i enlighet med svensk redovisning. Metod: Studien bygger på en kvantitativ metod med en deduktiv forskningsansats och utifrån ett positivistiskt perspektiv. Analysen utgår från Altmans Z ́-scoremodell och en multipel diskriminantanalys. Slutsats: Studien visar att de finansiella nyckeltalen kan förutspå en konkurs på ett tillförlitligt sätt med hjälp av studiens egenutvecklade modell ZPP-scoremodellen. Modellen har en träffsäkerhet på 88 procent ett år före konkurs på svenska tillverkande företag. Emellertid visar studien att Altmans Z ́-scoremodell inte är tillförlitlig utan måste modifieras i enlighet med svensk redovisning för att kunna erhålla en välfungerande och tillförlitlig modell. / Problem: Today in Sweden it has become equally easy to start up a private limited company and as a result of this, the number of bankruptcies increased. Bankruptcy prediction using financial ratios is a well-researched area and extends back to the early 1960s. The most used models are Altman's Z-scoremodels. The problem is that the Z-scoremodels do not generate as high precision in Sweden because the models are designed in the United States, which is originating from a different accounting tradition and applies a different set of regulations.Purpose: The study aims to test the Altman Z'-score model on the continental accounting tradition in the 2000s. Furthermore, it intends to modify the Z'-score model by developing the model in accordance with Swedish accounting.Method: This paper is based on a quantitative method with a deductive research approach and from a positivistic perspective. The analysis is based on the Altman Z' –scoremodel and multiple discriminant analysis.Conclusion: This paper shows that financial ratios can predict a bankruptcy reliably using the papers developed model ZPP -scoremodel. The model has a precision of 88 percent a year before the bankruptcy of Swedish manufacturing companies. However, the paper shows that Altman Z' -scoremodel is not reliable without being modified in accordance with Swedish accounting in order to obtain an efficient and reliable model.

Varje år går tusentals företag i konkurs, vilket innebär förluster för samhället i stort och för de intressenter som på något sätt kan förknippas till företaget. För banken som lånar ut krediter till företag som går i konkurs innebär det kreditförluster om det inte finns säkerheter som täcker lånet. Därför är behovet av tidiga varningssignaler av stor betydelse för intressenter. Syftet med detta arbete är att teoretiskt analysera och empiriskt pröva varningssignaler för konkurser samt förklara signaler om förestående konkurs i kreditbedömning. Studiens resultat visar att risker för konkurser kan upptäckas med hjälp av finansiella och icke-finansiella nyckeltal. Resultatet i denna studie visar att återbetalningsförmåga, vilket består av soliditet och likviditet är den viktigaste varningssignaler bland de finansiella nyckeltalen. Revisionsanmärkningar, bankens egna mätinstrument, erfarenhet och VD:ns ålder är de viktigaste varningssignalerna bland de icke-finansiella nyckeltalen. Resultatet visar även att dessa varningssignaler blir starkare desto närmare konkurs företaget är. / Every year thousands of firms file for bankruptcy, creating considerable loses for the society and stakeholders associated with the firm. A bankruptcy by a firm, that a bank have loaned money to, can also affect the bank considerably if there are not assets enough to cover the outstanding debt. Considering the negative consequences of a bankruptcy it is of paramount interest to be able to spot early warning signals. The study shows that bankruptcy risks can be detected with the help of the firm´s financial and non-financial key assessment indicators.  The purpose of this paper is to theoretically and empirically study warning signals of bankruptcies, in order to identify and explain the signals in the credit assessments before occurrence of the bankruptcy.  The result of this study shows that the refund assessment consisting of solidity and liquidity are the most important warning signals among the financial key assessment indicators. Remarks, the bank´s own measuring instrument, experience, and the CEO´s age are the most important warning signals among non-financial key assessment indicators. Additionally, results show that the warning signals become stronger the closer the company proceeds towards bankruptcy.

Från 1900-talets början har banker och låneinstitut använt nyckeltal som hjälpmedel vid bedömning och kvantifiering av kreditrisk. För dagens investerare är den ekonomiska miljön mer komplicerad än för bara 40 år sedan då teknologin och datoriseringen öppnade upp världens marknader mot varandra. Bedömning av kreditrisk idag kräver effektiv analys av kvantitativa data och modeller som med god träffsäkerhet kan förutse risker. Under 1900-talets andra hälft skedde en snabb utveckling av de verktyg som används för konkursprediktion, från enkla univariata modeller till komplexa data mining-modeller med tusentals observationer. Denna studie undersöker om det är möjligt att prediktera att svenska företag kommer att gå i konkurs och vilka variabler som innehåller relevant information för detta. Metoderna som används är diskriminantanalys, logistisk regression och överlevnadsanalys på 50 aktiva och 50 företag försatta i konkurs. Resultaten visar på en träffsäkerhet mellan 67,5 % och 75 % beroende på vald statistisk metod. Oavsett vald statistisk metod är det möjligt att klassificera företag som konkursmässiga två år innan konkursens inträffande med hjälp av finansiella nyckeltal av typerna lönsamhetsmått och solvensmått. Samhällskostnader reduceras av bättre konkursprediktion med hjälp av finansiella nyckeltal vilka bidrar till ökad förmåga för företag att tillämpa ekonomistyrning med relevanta nyckeltal i form av lager, balanserad vinst, nettoresultat och rörelseresultat. / From the early 1900s, banks and lending institutions have used financial ratios as an aid in the assessment and quantification of credit risk. For today's investors the economic environment is far more complicated than 40 years ago when the technology and computerization opened up the world's markets. Credit risk assessment today requires effective analysis of quantitative data and models that can predict risks with good accuracy. During the second half of the 20th century there was a rapid development of the tools used for bankruptcy prediction. We moved from simple univariate models to complex data mining models with thousands of observations. This study investigates if it’s possible to predict bankruptcy in Swedish limited companies and which variables contain information relevant for this cause. The methods used in the study are discriminant analysis, logistic regression and survival analysis on 50 active and 50 failed companies. The results indicate accuracy between 67.5 % and 75 % depending on the choice of statistical method. Regardless of the selected statistical method used, it’s possible to classify companies as bankrupt two years before the bankruptcy occurs using financial ratios which measures profitability and solvency. Societal costs are reduced by better bankruptcy prediction using financial ratios which contribute to increasing the ability of companies to apply financial management with relevant key ratios in the form of stock , retained earnings , net income and operating income.