Bakgrund: År 2014 var detaljhandelsbranschen den mest konkursutsatta med 2 % fler konkursföretag jämfört med året innan. Därför är det högst relevant att undersöka vilka verktyg som är mest tillförlitliga när det kommer till att skapa en stabil prognostisering av konkurser i detaljhandelsföretag. Syfte: Syftet med studien är att undersöka olika modeller för konkursprediktion för att se vilken av dessa som ger högst träffsäkerhet vad gäller förmågan att kunna förutse om svenska företag inom detaljhandelsbranschen kommer att gå i konkurs eller inte. Metod: Empiri som samlats in kommer primärt från undersökta företags årsredovisningar. De summor som därifrån samlats in har använts i formler för uträkning av nyckeltal som de olika modellerna kräver. Modellerna har tillämpats för att beräkna ett värde som säger om företagen kommer att gå i konkurs eller inte. Detta för att kunna analysera riktigheten i modellernas påståenden genom att jämföra resultaten med det verkliga utfallet. Teori: Den teoretiska referensramen består av en beskrivning av detaljhandelsbranschen, konkursteori, normativ och positiv redovisningsteori, konkurser i svenska aktiebolag, internationell redovisningsteori, tidigare forskning, neurala nätverk och big data. Resultat och slutsats: Den modell som utifrån denna studie har visat högst träffsäkerhet vad gäller förmågan att kunna förutse konkurser i svenska detaljhandelsföretag är Ohlsonmodellen och den modell som har visat högst träffsäkerhet vad gäller förmågan att kunna förutse om dessa kommer att förbli friska är Skogsvik-modellen.

Bakgrund: Många företag går i konkurs varje år vilket leder till att olika intressenter drabbas hårt till följd av konkursen. Därmed har konkursprognostiseringsmodeller utvecklats för att ge en tidig varning till intressenterna om företags framtida finansiella kris.  I Sverige använder kreditinstituten sig av sina egna modeller för att förutspå konkurser, dessa modeller är inte publicerade för allmänheten. I och med detta är vi intresserade att tillämpa utländska modeller på den svenska marknaden. Syfte: Syftet med denna uppsats är att undersöka fyra internationella prognostiseringsmodeller för att analysera hur tillämpbara de är på den svenska marknaden. Metod: Undersökningen har baserats på en kvantitativ forskningsstrategi och en deduktiv forskningsansats. Urvalet grundades på de företag som inlett konkurs år 2012 samt en kontrollgrupp bestående av friska företag. Slutligen bestod det slumpmässiga urvalet av 31 konkursföretag och 31 friska företag som tillhör tillverknings- och industribranschen. Teori: Under teoriavsnittet beskrivs de modeller som används i denna studieforskning. Vidare redogörs för nyckeltalens betydelse vid bedömning av företags finansiella förhållanden. Slutligen beskrivs tidigare forskning inom konkursprognostisering. Resultat och slutsats: Modellerna är inte tillämpbara på den svenska tillverknings- och industribranschen då dessa inte har presenterat tillförlitliga resultat på vår studie. Vi anser att en vidare revidering av dessa modeller behövs för att dessa ska kunna tillämpas på den svenska marknaden.

Bakgrund: Varje år går många företag i konkurs och detta innebär stora kostnader på kort sikt. Kreditgivare, ägare, investerare, borgenärer, företagsledning, anställda samt samhället är de som i störst utsträckning drabbas av detta. För att kunna bedöma ett företags ekonomiska hälsa är det därför en viktig del att kunna prognostisera risken för en konkurs. Till hjälp har vi olika konkursmodeller som har utvecklats sedan början av 1960-talet och fram till idag. Syfte: Att undersöka tre internationella konkursmodeller för att se om dessa kan tillämpas på svenska företag samt jämföra träffsäkerheten från vår studie med konkursmodellernas originalstudier. Metod: Undersökningen är baserad på en kvantitativ forskningsstrategi med en deduktiv ansats. Urvalet grundas på företag som gick i konkurs år 2014. Till detta kommer också en kontrollgrupp bestående av lika stor andel friska företag att undersökas. Det slumpmässiga urvalet kom att bestå av 30 konkursföretag samt 30 friska företag från tillverknings- och industribranschen. Teori: I denna studie undersöks tre konkursmodeller; Altman, Fulmer och Springate. Dessa modeller och tidigare forskning presenteras utförligare i teoriavsnittet. Dessutom beskrivs under teoriavsnittet några nyckeltal som är relevanta vid konkursprediktion. Resultat och slutsats: Modellerna är inte tillämpbara på svenska företag då resultaten från vår studie inte visar tillräcklig träffsäkerhet och är därför måste betecknas som otillförlitliga. / Background: Each year many companies go bankrupt and it is associated with significant costs in the short term. Creditors, owners, investors, management, employees and society are those that gets most affected by the bankruptcy. To be able to estimate a company’s financial health it is important to be able to predict the risk of a bankruptcy. To help, we have different bankruptcy prediction models that have been developed through time, since the 1960s until today, year 2015. Purpose: To examine three international bankruptcy prediction models to see if they are  applicable to Swedish business and also compare the accuracy from our study with each bankruptcy prediction models original study. Method: The study was based on a quantitative research strategy and also a deductive research approach. The selection was based on companies that went bankrupt in year 2014. Added to this is a control group consisting of healthy companies that will also be examined. Finally, the random sample consisted of 30 bankrupt companies and 30 healthy companies that belong to the manufacturing and industrial sectors. Theory: In this study three bankruptcy prediction models are examined; Altman, Fulmer and Springate. These models and also previous research in bankruptcy prediction are further described in the theory section. In addition some financial ratios that are relevant in bankruptcy prediction are also described. Result and conclusion: The models are not applicable in the Swedish companies.  The results of this study have not showed sufficient accuracy and they can therefore be regarded as unreliable.

Bakgrund och problemdiskussion: Idag är konkurser ett problem då många företag försätts i konkurs samt att de bidrar till konsekvenser som påverkar hela samhället. Byggföretag är hårt drabbade och det finns olika tillvägagångssätt, bland annat att genom olika modeller och nyckeltal, för att beräkna konkurser i förväg och ta åtgärder. Syfte: Syftet med studien är att jämföra och analysera fem olika konkursprognostiseringsmodeller och dess nyckeltal i de svenska byggföretagen, för att se om någon eller några modeller är tillämpbara. Syftet med studien är vidare att jämföra våra resultat med resultatet från den litauiska studien och se om vi får ett liknande resultat. Metod: Studien har använt ett kvantitativt tillvägagångssätt där data har samlats in från årsredovisningar för att sedan tillämpas i fem konkursprognostiseringsmodeller. Vidare har nyckeltalen granskats bland annat utifrån en regressionsanalys. Resultat och slutsats: Ingen av de fem modellerna är tillämpbara i de svenska byggföretagen då ingen av påvisar en tillräckligt hög träffsäkerhet som anses pålitlig. Med hjälp av nyckeltal kan man till hög grad säga hur väl ett företag mår och därför till viss sannolikhet säga huruvida företaget kommer gå i konkurs. / Background: When companies go bankrupt and they contribute to consequences that affect the entire society from different aspect. The construction sector is very affected line of business but there are different approaches for calculating bankruptcies in advance and measuring how well a business is. Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze five different bankruptcy prediction models and their financial ratios in Swedish construction sector, to see if any or some models are applicable. Furthermore, the purpose of the study is also to compare our results with the results from the Lithuanian study and see if we get a similar result. Method: The study has used a quantitative approach where data has been collected from the companies’ annual financial reports and then applied in five bankruptcy prediction models. Results and conclusion: None of the five models are applicable in Swedish construction sector, as none of them shows high accuracy which is considered reliable.

This thesis deals with analysis of creditworthy and bankruptcy models. The aim is to analyze how are individual creditworthy and bankruptcy models able to predict problems in the company. Creditworthy and bankruptcy models are applied to 25 companies, which were facing problems during their life. These are mainly limited liability companies, but also there are joint-stock companies. A total of five sectors is analyzed. Manufacturing industry, construction, wholesale and retail trade, transportation and warehousing and professional, scientific and technical activities. Five creditworthy and bankruptcy models are analyzed: Altman model, model IN05, Taffler model, Springate analysis and balance analysis system according to Rudolf Doucha, which is used in two variants.

This diploma thesis is focused on the evaluation of the efficiency of selected bankruptcy models in the Czech Republic. In the theoretical part the basic terminology and methodology of bankruptcy models creation are introduced. In addition are mentioned, model constraints, an overview of the indicators used, and information about model accuracy. This part also presents analyzed models and methods of assessing the reliability of bankruptcy models. In the practical part, the reliability of selected bankruptcy models is evaluated and a new bankruptcy model is built.

The diploma thesis is aimed at creating a bankruptcy model for companies of the construction industry in the Czech Republic by using discriminant analysis. In the theoretical part, the concept of bankruptcy model is defined; this part is focused on the inclusion of bankruptcy models in economics, a look into their history, a description of selected models and a brief characteristic of the construction industry. In the practical part, the reliability of selected bankruptcy models is counted and a new bankruptcy model is built.