Forecasting Bankruptcy Affecting Financial Ratios of Listed Companies on The Stock Exchange of Thailand
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This article aims to study the financial ratios of listed companies on the Thai Stock Exchange towards companies that are likely to go bankrupt. This research is quantitative research. This study uses logistic regression to analyse financial ratio data for companies that are likely to go bankrupt from 2022 to 2024, totalling 1,584 samples. The financial ratios used in this study include current ratio, total debt to total assets ratio, total asset turnover ratio, net return to total assets ratio, and net loss for 2 consecutive years. The results of the research found that the total debt to total assets ratio, total asset turnover ratio, net return to total assets ratio, and net loss for 2 consecutive years are significant to the probability of bankruptcy.
Article Details
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารสภาวิชาชีพบัญชี ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรงซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยหรือร่วมรับผิดชอบใด ๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารสภาวิชาชีพบัญชี ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารสภาวิชาชีพบัญชี หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำข้อมูลทั้งหมดหรือบางส่วนไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารสภาวิชาชีพบัญชี ก่อนเท่านั้น
References
Abdu, E. (2022). Financial distress situation of financial sectors in Ethiopia: A review paper. Cogent Economics & Finance, 10(1), 1996020, DOI: 10.1080/23322039.2021.1996020
Chen, C. C., Chen, C. D., & Lien, D. (2020). Financial distress prediction model: The effects of corporate governance indicators. Journal of Forecasting, 39(8), 1238-1252. https://doi.org/10.1002/for.2684
Denis, D. J., & Denis, D. K. (1995). Causes of financial distress following leveraged recapitalizations. Journal of financial economics, 37(2), 129-157. https://doi.org/10.1016/0304-405X(94)00792-Y
Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis (5th ed.). NJ: Prentice-Hall.
Hendel, I. (1996). Competition under financial distress. The Journal of Industrial Economics, 44(3), 309-324. https://doi.org/10.2307/2950499
Hidayat, A. J., & Bintara, R. (2025). The effect of debt to assets ratio, return on assets, and total assets turnover on financial distress. Journal of Islamic Contemporary Accounting and Business, 3(1), 62-70. DOI:10.30993/jicab.v3i1.445
Kosanlawit, T., Ugsornwong, K., & Lewnanonchai, W. (2021). Predicting Financial Failure of Listed Companies in the Stock Exchange of Thailand. Journal of Management Science, Ubon Ratchathani University, 10(2), 41–56. https://so03.tci-thaijo.org/index.php/jms_ubu/article/view/243837
ธีนทัต โกศัลวิตร, เคียงขวัญ อักษรวงศ์ และวิชดาล วินานนท์ชัย. (2564). การพยากรณ์ความล้มเหลวทางการเงินของบริษัทในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. วารสารบริหารศาสตร์ มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี, 10(2), 41-56.
Nopphaisit, N., & Likitwongkajon, N. (2018). Financial distress prediction through the combination of cash flow components of listed companies in the stock exchange of Thailand. NIDA Business Journal, 25, 26-50.
ณัฐวธัชช์ นพไพสิฐ และนภาพร ลิขิตวงศ์ขจร. (2562). การพยากรณ์ความล้มเหลวทางการเงินด้วยรูปแบบส่วนประสมของกระแสเงินสดของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. วารสารบริหารธุรกิจ นิด้า, 25, 26–50.
Ohlson, J. A. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109–131.
Saisuk, N., & Peeracheir, A. (2023). Early warning signal model for non - Life insurance business in Thailand. Journal of Accountancy and Management, 15(1), 165–182. https://so02.tci-thaijo.org/index.php/mbs/article/view/251948
ณัชชากมล ใสสุข และอรรถพงศ์ พีระเชื้อ. (2566). แบบจำลองสัญญาณเตือนภัยล่วงหน้าสำหรับธุรกิจประกันวินาศภัยในประเทศไทย. วารสารการบัญชีและการจัดการ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 15(1), 165-182.
Shetty, S., Musa, M., & Brédart, X. (2022). Bankruptcy prediction using machine learning techniques. Journal of Risk and Financial Management, 15(1), 35, DOI: 10.3390/jrfm15010035
Singh, S., & Singh, A. (2022). Financial distress prediction: A literature review approach. International Journal for Research Trends and Innovation, 7(10), 550-555.
Vilalai, P. (2021). Bankruptcy risk: Case study delisted companies in The Stock Exchange of Thailand. Journal of Management Science Nakhon Pathom Rajabhat University, 8(1), 162–173. https://doi.org/10.14456/jmsnpru.2021.13
เปรมารัช วิลาลัย. (2564). โอกาสในการล้มเหลวทางการเงิน กรณีศึกษาบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยที่ถูกเพิกถอน. วารสารวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฎนครปฐม, 8(1), 162-173.
Watcharanukul, K., Sakulvichayatada, T., & Chaisomkun, B. (2020). The application of public information disclosures for prediction of bankruptcy: Evidence from the Stock Exchange of Thailand. Journal of Liberal Arts and Management Science Kasetsart University, 7(2), 121-133. https://kuojs.lib.ku.ac.th/index.php/jfam/article/view/4248
กฤตพงศ์ วัชระนุกุล, ธิบดี สกุลวิชญธาดา และบัญชา ไชยสมคุณ. (2563). การประยุกต์ใช้ข้อมูลที่เปิดเผยสู่สาธารณะของกิจการเพื่อการพยากรณ์ความล้มเหลวทางการเงิน: กรณีศึกษาตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. วารสารศิลปศาสตร์และวิทยาการจัดการ, 7(2), 121-133.
Wongpunya, S., & Thoraneenitiyan, N. (2022). A Financial failure prediction model of credit union cooperatives in Thailand. KKBS Journal of Business Administration and Accountancy, 6(2), 48-61.
สุภาพร วงษ์ปัญญา และณคุณ ธรณีนิติญาณ. (2564). แบบจำลองทำนายความล้มเหลวทางการเงินของสหกรณ์เครดิตยูเนี่ยนในประเทศไทย. วารสารบริหารธุรกิจและการบัญชี มหาวิทยาลัยขอนแก่น, 6(2), 48-61.
Zainol Abidin, J., Abdullah, N. A. H., & Khaw, K. L. H. (2021). Bankruptcy prediction: SMEs in the hospitality industry. International Journal of Banking and Finance, 16(2), 51-80.
Zelenkov, Y. (2020). Bankruptcy prediction using survival analysis technique. In 2020 IEEE 22nd Conference on business informatics (CBI) (Vol. 2, pp. 141-149), DOI: 10.1109/CBI49978.2020.10071
