Bankruptcy Prediction Model of the Listed Companies in the Stock Exchange of Thailand

Authors

  • รชานนท์ ด้วงคงสุก Faculty of Management and Tourism, Burapha University
  • เนตรดาว ชัยเขต Faculty of Management and Tourism, Burapha University
  • ดวงกมล นีรพัฒนกุล Faculty of Management and Tourism, Burapha University

Keywords:

Prediction, Bankruptcy, The type classification technique

Abstract

              This study aimed at creating models for a prediction of a bankruptcy chance for the listed companies in the stock exchange of Thailand in order to help investors or business stakeholders to analyze the company’s stability. The type classification technique was adopted for this study, whereas the samples were divided into two groups: the companies with bankruptcy selected from the 18 ones revoked from the stock exchange of Thailand between 2554-2559 B.E., and the companies with non-bankruptcy selected from the 58 ones classified as those in the same industrial group and assets prior to the periods of being revoked from the stock exchange of Thailand. The findings revealed that, in regard to the model during one year prior to the entering of bankruptcy conditions, the variables for the predictions could be classified into 5 types as follows: gross profit margin, return on equity, working capital to total assets ratio, auditor’s opinion report on the financial statements, and proportion of the first five major shareholders. Besides, in regard to the data during two years prior to the entering of bankruptcy conditions, the variables for the predictions could be classified into 4 types as follows: gross profit margin, return on assets, return on equity, and auditor’s opinion report on the financial statements. Regarding the accuracy test results of the models during the two mentioned periods of time, it was found that, as a whole, they both had the same ability for the accurate prediction, rated at the 92.1%.

References

กัญฐณา ดิษฐ์แก้ว. (2557). บทบาทของผู้บริหารที่มีต่อประสิทธิผลของระบบสารสนเทศทางการบัญชีเพื่อสร้างความ
ได้เปรียบทางการแข่งขันของบริษัทในนิคมอุตสาหกรรมการผลิตแห่งประเทศไทย. วารสารการบัญชีและ
การจัดการ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม. 6(4), 146-162.

กัลยา วานิชย์บัญชา. (2551). การวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัวด้วย SPSS for Windows. กรุงเทพฯ: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

คณะกรรมการมาตรฐานการบัญชี. (2544). คู่มืออธิบายมาตรฐานการบัญชี ฉบับที่37 (ปรับปรุง 2558). กรุงเทพฯ: อมรินทร์พริ้นติ้งแอนด์พับลิชชิ่ง.

จีรนันท์ เขิมขันธ์ และ สุรชัย จันทร์จรัส. (2556). เครื่องมือพยากรณ์ความล้มเหลวทางการเงิน. วารสารนักบริหาร, 33(4), 34-41.

ณัฎฐยา เพชรล่อเหลียน. (2553). การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างโอกาสในการล้มละลายและการตกแต่งกำไรของของบริษัทจดทะเบียน
ในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย.วิทยานิพนธ์บัญชีมหาบัณฑิต, สาขาวิชาการบัญชี, คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี, มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.

ณัฐณิชา อร่ามเธียรธำรง. (2554). การพยากรณ์ความล้มเหลวทางการเงินของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์.
การศึกษาอิสระวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต, สาขาวิชาการบริหารการเงิน, คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี,
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.

ทรงศักดิ์ ภูสีอ่อน. (2551). การประยุกต์ใช้ SPSS วิเคราะห์ข้อมูลงานวิจัย. กาฬสินธุ์: ประสานการพิมพ์.

ธนิดา จิตร์น้อมรัตน์. (2542). การจัดการการเงิน, กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์.

ประเสริฐ ลีฬหาวาสน์ และมนวิกา ผดุงสิทธิ์. (2552). การพยากรณ์ภาวะล้มเหลวทางธุรกิจจากข้อมูลทางบัญชี.
วารสารวิชาชีพบัญชี, 5(13), 65-82.

ปานรดา พิลาศรี และ มนวิกา ผดุงสิทธิ์. (2554). แบบจำลองการพยากรณ์ภาวะล้มเหลวทางการเงินวิธีวิเคราะห์
จำแนกประเภท. วารสารวิชาชีพบัญชี, 7(18), 25-42.

ไพรินทร์ ชลไพศาล. (2557). รายงานการวิจัยสัญญาณเตือนภัยทางธุรกิจกรณีศึกษาบริษัทจดทะเบียนในตลาด
หลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. กรุงเทพฯ: คณะเศรษฐศาสตร์, มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์.

สมประสงค์ เสนารัตน์. (2553). การจำแนกกลุ่มด้วยเทคนิค Discriminant Analysis. ดุษฎีนิพนธ์ปรัชญาดุษฎีบัณฑิต,
สาขาวิชาวิจัยและประเมินผล, คณะศึกษาศาสตร์, มหาวิทยาลัยมหาสารคาม.

อภิญญา อดทน. (2553). การเปรียบเทียบความสามารถของแบบจำลองเพื่อทำนายภาวะล้มเหลวทางการเงินแบบ Altman’s Z-Score Model
และ Zmijewski Model ของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์. วิทยานิพนธ์บัญชีมหาบัณฑิต, สาขาวิชาการบัญชี,
คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี, มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.

เอกสิทธิ์ เข้มงวด. (2554). การศึกษาความแม่นยำ และพัฒนาตัวแบบ Altman’s EM-Score Model สำหรับการพยากรณ์ความล้มเหลวทางการเงินของ
บริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. วิทยานิพนธ์บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต, สาขาวิชาบริหารธุรกิจ, บัณฑิตวิทยาลัย, มหาวิทยาลัยกรุงเทพ.

Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy.
Journal of Finance, 23, 589-609.

Altman, E., & Izan, H. (1984). Identifying corporate distress in Australia: An industry relative analysis.
(Working paper). New York: Baruch College, The City University of New York.

Beaver, W. H. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research, 56(5), 71-111.

Christine, E. L. (2002). The asymmetric information content of going–concern opinions–evidence form
bankrupt firms with and without prior distress indicators. (Working paper). New York: Baruch
College, The City University of New York.

Chletsos, M., Mazetas, D., Kotrotsiou, E., & Gouva, M. (2013). The effect of unemployment on mental
health. European Psychiatry, 28(1), 1-10.

Deakin, E. B. (1972). A discriminant analysis of predictors of business failure. Journal of Accounting
Research, 13(56), 167-179.

Feldesman, M. R. (2002). Classification trees as an alternative to linear discriminant analysis. The Official
Journal of the American Association of Physical Anthropologists, 119(3), 257 275.

Hinkle, D. E, William ,W., & Stephen G. J. (1998). Applied Statistics for the Behavior Sciences (4th ed.).
New York : Houghton Mifflin.

Platt, H. D., & Platt, M. B. (2006). Comparing financial distress and bankruptcy. Review of Applied
Economics, 2(2), 53-72.

Ohlson, J. A. (1980). Toward a theory of financial accounting. Journal of the American Finance
Association, 35(2), 537 – 547.

Platt, H. D., & Platt, M. (2006).Comparing financial distress and bankruptcy. Review of Applied
Economics, 2(2), 153-160.

Tan, C. E. L. (2002). The asymmetric information content of going–concern opinions– evidence form
bankrupt firms with and without prior distress indicators. (Working paper). New York: Baruch
College, The City University of New York.

Wilson, R. L., & Sharda, R. (1994). Bankruptcy prediction using neural networks. Journal Decision Support
Systems, 11(5), 545-557.

Downloads

Published

24-01-2019

How to Cite

ด้วงคงสุก ร., ชัยเขต เ., & นีรพัฒนกุล ด. (2019). Bankruptcy Prediction Model of the Listed Companies in the Stock Exchange of Thailand. Journal of Accountancy and Management, 10(4), 63–78. Retrieved from https://so02.tci-thaijo.org/index.php/mbs/article/view/222865

Issue

Section

Research Articles