Authors

  • Axrorova Mexriniso
    Buxoro davlat universiteti Iqtisod yo‘nalishi 2-bosqich magistranti

DOI:

https://doi.org/10.71337/inlibrary.uz.journal-science-innovative.62111

Keywords:

risk menejmenti globalizatsiya altman z-score modeli Ohlson O-score modeli Zmijewski modeli Kaldor-Oppenheimer modeli . Neural network modellar

Abstract

Korxonalarning bankrotlik riskini baholash uchun bir qator 
xalqaro modellardan foydalaniladi. Xalqaro modellar korxonaning moliyaviy 
holatini, ishlab chiqarish samaradorligini va bozor sharoitlarini hisobga oladi. 
Ushbu modellarning har biri o‘ziga xos afzalliklari va kamchiliklariga ega bo‘lib, 
ayrim hollarda bir necha modellarni birgalikda qo‘llash tavsiya etiladi. Bankrotlik 
riskini baholashda to‘g‘ri modelni tanlash moliyaviy qarorlar qabul qilishda muhim 
ahamiyatga ega.


background image

“JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN

UZBEKISTAN” JURNALI

VOLUME 2, ISSUE 12, 2024. DECEMBER

ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869

118




Korxonalarning bankrotlik riskini baholashning xalqaro modellari

Axrorova Mexriniso

Buxoro davlat universiteti Iqtisod yo‘nalishi 2-bosqich magistranti

Annotatsiya:

Korxonalarning bankrotlik riskini baholash uchun bir qator

xalqaro modellardan foydalaniladi. Xalqaro modellar korxonaning moliyaviy
holatini, ishlab chiqarish samaradorligini va bozor sharoitlarini hisobga oladi.
Ushbu modellarning har biri o‘ziga xos afzalliklari va kamchiliklariga ega bo‘lib,
ayrim hollarda bir necha modellarni birgalikda qo‘llash tavsiya etiladi. Bankrotlik
riskini baholashda to‘g‘ri modelni tanlash moliyaviy qarorlar qabul qilishda muhim
ahamiyatga ega.

Kalit so‘zlar:

risk menejmenti, globalizatsiya, altman z-score modeli, Ohlson

O-score modeli, Zmijewski modeli, Kaldor-Oppenheimer modeli, . Neural network
modellar

Аннотация

: Для оценки риска банкротства предприятий используется

ряд международных моделей. Международные модели учитывают
финансовое положение компании, эффективность производства и
конъюнктуру рынка. Каждая из этих моделей имеет свои преимущества и
недостатки, а в некоторых случаях рекомендуется использовать несколько
моделей вместе. Выбор правильной модели оценки риска банкротства важен
при принятии финансовых решений.

Ключевые слова:

управление рисками, глобализация, модель z-

показателя Альтмана, модель O-показателя Олсона, модель Змиевского,
модель Калдора-Оппенгеймера. Модели нейронных сетей.

Abstract

: A number of international models are used to assess the risk of

bankruptcy of enterprises. International models take into account the company's
financial situation, production efficiency and market conditions. Each of these
models has its own advantages and disadvantages, and in some cases it is
recommended to use several models together. Choosing the right model for
assessing bankruptcy risk is important in making financial decisions.

Key words:

risk management, globalization, Altman z-score model, Ohlson

O-score model, Zmijewski model, Kaldor-Oppenheimer model. Neural network
models


background image

“JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN

UZBEKISTAN” JURNALI

VOLUME 2, ISSUE 12, 2024. DECEMBER

ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869

119




Kirish:

Korxonalarning bankrotlik riskini baholash uchun bir qator xalqaro

modellardan foydalaniladi. Ushbu modellar korxonaning moliyaviy holatini,
operatsion ko‘rsatkichlarini va boshqa iqtisodiy omillarni tahlil qilishga asoslanadi.
Quyida ba'zi muhim modellarning annotatsiyasi keltirilgan:
1. Altman Z-score modeli: Edward Altman tomonidan ishlab chiqilgan bu model,
korxonalarni bankrotlikka uchrash ehtimolini baholashda keng qo‘llaniladi. Z-score
formulasi bir nechta moliyaviy ko‘rsatkichlarni o‘z ichiga oladi, masalan,
aktivlarning rentabelligi, qarzlar va kapitalning nisbati. Agar hisoblangan Z-score
1.8 dan past bo‘lsa, bu korxonaning bankrotlikka uchrash xavfi yuqori ekanligini
anglatadi.
2. Ohlson O-score modeli: Bu model 1980-yillarda James Ohlson tomonidan ishlab
chiqilgan bo‘lib, u logit regressiya tahliliga asoslangan. O-score modeli turli
moliyaviy ko‘rsatkichlardan (masalan, aktivlar va passivlar) foydalangan holda
bankrotlik xavfini baholaydi va ehtimollik koeffitsientlari yordamida natijalarni
taqdim etadi.
3. Zmijewski modeli: Bu model ham logit regressiya asosida ishlaydi va moliyaviy
ko‘rsatkichlarni hisobga olib bankrotlik ehtimolini tahmin qiladi. Modelda
qo‘llaniladigan ko‘rsatkichlarga aktivlarning rentabelligi, qarzning nisbati va
boshqa iqtisodiy omillar kiradi.
4. Kaldor-Oppenheimer modeli: Ushbu model iqtisodiyotning makro darajasidagi
omillarni hisobga olgan holda bankrotlik xavfini tahlil qiladi. U iqtisodiyotdagi
o‘zgarishlarga moslashish qobiliyatini baholaydi.
5. Neural network modellar: Zamonaviy texnologiyalarni qo‘llagan holda yaratilgan
sun’iy intellekt modellaridan foydalanish orqali korxonalarning bankrotlik xavfini
aniqlash mumkin. Ushbu modellar katta ma’lumotlar bazalaridan foydalanib o‘z-
o‘zini o‘rganish imkoniyatiga ega.

Asosiy qism:

Korxonalarning bankrotlik riskini baholashning xalqaro

modellari iqtisodiy tadqiqotlar va moliya sohasida muhim ahamiyatga ega. Bu
mavzu dolzarb, chunki global iqtisodiyotning o‘zgaruvchan sharoitlari, moliyaviy
bozorlarning noaniqligi va raqobatning kuchayishi korxonalarni bankrotlik xavfi
ostida qoldirmoqda.

Mavzuning dolzarbligi quyidagi sabablarga ko‘ra oshmoqda:
1. Globalizatsiya: Xalqaro savdo va investitsiyalar korxonalar uchun yangi

imkoniyatlar yaratmoqda, lekin shu bilan birga yangi risklar ham keltiradi.


background image

“JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN

UZBEKISTAN” JURNALI

VOLUME 2, ISSUE 12, 2024. DECEMBER

ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869

120




Bankrotlik modellari yordamida korxonalar bu risklarni oldindan baholash imkoniga
ega bo‘lishadi.

2. Moliyaviy inqirozlar: O‘tgan yillardagi moliyaviy krizislar (masalan, 2008

yildagi global moliyaviy inqiroz) ko‘plab korxonalarning bankrotligini keltirib
chiqardi. Xalqaro modellardan foydalanish orqali bunday inqirozlarning oldini olish
mumkin.

3. Innovatsiyalar va texnologiyalar: Yangi texnologiyalar va innovatsiyalar

korxonalar faoliyatini tubdan o‘zgartirib, ularga bankrotlik xavfini baholashda
yangicha yondashuvlarni talab qilmoqda.

4. Regulyator talablar: Davlat organlari va xalqaro tashkilotlar tomonidan

bankrotlikni oldini olish maqsadida qattiqroq regulyatsiyalar joriy qilinishi
natijasida korxonalar risklarni boshqarish strategiyalarini takomillashtirishga
majbur.

5. Moliya analitikasi: Bankrotlik modelining muvaffaqiyatli qo‘llanilishi uchun

statistik va analitik metodlarning rivojlanishi muhim omil hisoblanadi, bu esa
tadqiqotchilar va amaliyotchilar uchun yangi imkoniyatlar yaratadi.

Asosiy xalqaro modellardan ba'zilari:
1. Altman Z-Score modeli: Bu model kompaniyaning moliyaviy sog‘lig‘ini

baholashda keng qo‘llaniladi va turli moliyaviy ko‘rsatkichlarga asoslangan.

2. Ohlson O-Score modeli: Ushbu model kredit xavfini baholashda muhim

ahamiyatga ega bo‘lib, kompaniyaning aktivlari va majburiyatlarini o‘rganish orqali
bankrotlik xavfini aniqlaydi.

3. Logistik regressiya modellar: Bu modellar statistik usullar yordamida

korxonaning bankrot bo‘lish ehtimolini aniqlaydi.

4. Machine Learning metodlari: So‘nggi yillarda sun’iy intellekt va mashina

o‘rganish usullari bankrotlikni prognozlashda qo‘llanila boshladi, bu esa yanada
aniqroq natijalarni taqdim etishga yordam beradi.

Umuman olganda, korxonalarning bankrotlik riskini baholashning xalqaro

modellari nafaqat iqtisodiyotning barqarorligini ta'minlash balki investorlar uchun
ham katta ahamiyatga ega hisoblanadi. Shu sababli bu mavzu doimo dolzarbligini
yo‘qotmaydi va tadqiqotlarga ochiqdir.

Xulosa va takliflar.

Xulosa qilib aytganda, bankrotlik riskini baholash uchun

xalqaro modellardan foydalanish orqali korxonalar o‘z moliyaviy holatlarini yanada
chuqurroq tushunishi va zarur choralarni vaqtida ko‘rishi mumkin. Har bir


background image

“JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN

UZBEKISTAN” JURNALI

VOLUME 2, ISSUE 12, 2024. DECEMBER

ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869

121




modelning o‘zining afzalliklari va cheklovlari mavjud bo‘lib, ularni tanlashda
maqsadga muvofiq yondashuv zarurdir. Quyida ba'zi mashhur modellardan va
ularning xulosalaridan foydalanib, takliflar keltiriladi.

Xalqaro Modellar
1. Altman Z-Score modeli:
- Bu model moliyaviy ko‘rsatkichlardan foydalanib, korxonaning bankrotlikka
uchrash ehtimolini o‘lchaydi. Z-Score 5 ta asosiy ko‘rsatkichni o‘z ichiga oladi:
- Moliyaviy mustahkamlik (working capital / total assets)
- Rentabellik (retained earnings / total assets)
- Foyda darajasi (EBIT / total assets)
- Bozor qiymati (market value of equity / book value of total liabilities)
- Aktivlarning rentabelligi (sales / total assets)
2. Ohlson O-Score modeli:
- Bu model logistik regressiya usulidan foydalanib, bankrotlikka olib keluvchi
omillarni tahlil qiladi. Ushbu modelda 9 ta moliyaviy va boshqa ko‘rsatkichlar
hisobga olinadi.
3. Zhang modeli:
- Bu model bir qator statistik usullarni qo‘llaydi va korxonalar uchun bankrotlik
ehtimolini aniqlashda yuqori aniqlik ta'minlaydi.

### Xulosa

Korxonalarning bankrotlik riskini baholashda xalqaro modellar juda muhim rol
o‘ynaydi. Har bir modelning o‘ziga xos afzalliklari va cheklovlari mavjud bo‘lib,
ular turli sohalarda samarali natijalar berishi mumkin. Shuningdek, modellarni
to‘g‘ri tanlash va ulardan samarali foydalanish uchun korxonaning faoliyatini
chuqur tahlil qilish lozim.

Takliflar

1. Modelni moslashtirish: Har bir korxona uchun alohida sharoitlarni hisobga olgan
holda modellarning parametrlarini moslashtirish zarur.


background image

“JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN

UZBEKISTAN” JURNALI

VOLUME 2, ISSUE 12, 2024. DECEMBER

ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869

122




2. Kompleks tahlil: Bankrotlik riskini baholashda faqat moliyaviy ko‘rsatkichlar
bilan cheklanmasdan, tashqi omillar (bozor sharoitlari, raqobat holati) ham inobatga
olinishi kerak.
3. Monitoring tizimi joriy etish: Korxonalar o‘z faoliyatlarini doimiy ravishda
monitoring qilishlari lozim bo‘lgan tizimlarni joriy etishlari kerak.
4. Ta’lim va treninglar: Moliyaviy xavflarni boshqarish bo‘yicha mutaxassislarni
tayyorlash va malakasini oshirish uchun trening dasturlarini tashkil etish zarur.
5. Texnologiyalarni qo‘llash: Data analytics va sun’iy intellekt kabi zamonaviy
texnologiyalar yordamida bankrotlik risklarini aniqroq baholash mumkin.
Ushbu takliflar orqali korxonalar bankrotlikdan saqlanish imkoniyatlarini oshirishi
mumkin.


Foydalanilgan adabiyotlar

1. Altman, E. I. (1968). "Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction
of Corporate Bankruptcy". Journal of Finance, 23(4), 589-609.
2. Ohlson, J. A. (1980). "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of
Bankruptcy". Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131.
3. Altman, E. I., & Sabato, G. (2007). "Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence
from the US Market". Journal of Financial Services Research, 31(2), 111-127.
4. Beaver, W. H. (1966). "Financial Ratios as Predictors of Failure". Journal of
Accounting Research, 4, 71-111.
5. Zmijewski, M. E. (1984). "Methodological Issues Related to the Estimation of
Financial Distress Prediction Models". Journal of Accounting Research, 22(1), 59-
82.
6. Kirkos, E., Tzeremes, N., & Tsagkanos, A. (2013). "Predicting Corporate
Bankruptcy in Greece: The Role of Financial Ratios". International Journal of
Economics and Finance, 5(10), 1-15.
7. Nguyen, T., & Ramachandran, J. (2019). "A Comprehensive Review on
Bankruptcy Prediction Models: A Focus on Machine Learning Techniques".
Applied Sciences, 9(12), Article 2427.

References

Altman, E. I. (1968). "Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction

of Corporate Bankruptcy". Journal of Finance, 23(4), 589-609.

Ohlson, J. A. (1980). "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of

Bankruptcy". Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131.

Altman, E. I., & Sabato, G. (2007). "Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence

from the US Market". Journal of Financial Services Research, 31(2), 111-127.

Beaver, W. H. (1966). "Financial Ratios as Predictors of Failure". Journal of

Accounting Research, 4, 71-111.

Zmijewski, M. E. (1984). "Methodological Issues Related to the Estimation of

Financial Distress Prediction Models". Journal of Accounting Research, 22(1), 59-

Kirkos, E., Tzeremes, N., & Tsagkanos, A. (2013). "Predicting Corporate

Bankruptcy in Greece: The Role of Financial Ratios". International Journal of

Economics and Finance, 5(10), 1-15.

Nguyen, T., & Ramachandran, J. (2019). "A Comprehensive Review on

Bankruptcy Prediction Models: A Focus on Machine Learning Techniques".

Applied Sciences, 9(12), Article 2427