Главная     Добавить в избранное 
  Уникальная
 

Электронная Библиотека

  Учебные пособия по экономике,
Электронные книги об экономической науке
Аренда квартир в СПб
Методы прогнозирования возможного банкротства предприятия
Практика оценки финансового состояния хозяйствующего субъекта с учетом мирового опыта »»
Диагностика риска банкротства »»
Методы прогнозирования возможного банкротства предприятия »»

Все современные модели направлены на повышение точности прогнозируемых результатов. Линейный дискриминантный анализ (Linear discriminant analysis - DA) был первым методом прогнозирования, предложенный еще в 60-х годах (Beaver, 1966, Altman, 1968). В 70-80-х годах на смену DA пришел логистический анализ (Logit analysis - LA) (Martin, 1977, Ohlson, 1980, Hamer, 1983). Как оказалось впоследствии, дискриминантный и логистический анализ - наиболее часто используемые методы прогнозирования по сравнению с другими методами. Это объясняется их простотой и доступностью информации для анализа.

В 80-90-х годах появляются метод последовательного деления и анализ выживания. Эти методы прогнозирования не стали, однако, такими популярными как дискриминантный анализ и логистический анализ. Самым современным подходом к анализу вероятности банкротства является метод нейронных сетей. Совершенно обособлено среди всех методов прогнозирования банкротства стоит анализ процесса принятия решений. Наиболее подробно рассмотрим следующие модели.

1. Модель Альтмана (1968) – США.

Даная модель, носящая также название «Z-счет», была представлена Альтманом в 1968 году. Было исследовано 66 американских промышленных предприятий, 33 из которых официально были признаны банкротами. Группа действующих предприятий была выбрана случайным образом на основании двух критериев: отрасль и размер предприятия. В выборку были включены только крупные (размер активов составлял 1-25 миллионов долларов) промышленные предприятия. На основании финансового анализа, проведенного на выбранных предприятиях, Альтман выбрал 22 показателя финансовой отчетности наиболее чувствительных к вероятности банкротства. Эти показатели затем были отнесены к 5 категориям, характеризующим ликвидность, прибыльность, левереджированность фирмы (зависимость от заемного капитала), платежеспособность и деловую активность. Из каждой категории было выбрано по одному показателю, которые наиболее распространены в финансовой литературе и которые являются статистически значимыми. На основании этих показателей и с использованием ряда статистических допущений была записана следующая дискриминантная функция:

Z = 0,012Х1 + 0,014Х2 + 0,033Х3 + 0,006Х4+ 0,999Х5 , (7.9)

где Х1 - отношение собственных оборотных средств к сумме активов;

Х2 - отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

Х3 - отношение прибыли до вычета процентов и налогов к сумме активов;

Х4 - отношение рыночной стоимости обыкновенных и привилегированных акций к балансовой оценке заемного капитала;

Х5 - отношение выручки от продажи к сумме активов.

Первые четыре переменные обычно выражаются в процентах, а не в долях единицы, поэтому в более поздних расчетах Альтман несколько преобразовал свою модель:

Z = 1,2X1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4+ Х5 (7.10)

В результате проведенных расчетов было обнаружено. Что все фирмы, имеющие значение Z-счета больше 2,99, являются «устойчивыми», а фирмы, значение Z-счета которых меньше 1,81, - банкротами. Таким образом «зона неведения» или «зона ошибок» находится в интервале [1,81; 2,99]. На основании дальнейших расчетов была выведена средняя точка или оптимальная точка отсечения, равная 2,675, и правило классификации, которое гласит: чем выше значение Z-счета, тем меньше риск наступления банкротства.

Однако при всех достоинствах данной модели следует отметить, что разработанные модели прогнозирования банкротства построены на основе изучения поведения фирм в условиях западного развития, что не соответствует условиям развития экономики России.

Построение подобных моделей для российской экономики является проблематично, во-первых, из-за несовершенства нормативной базы банкротства российских предприятий; во-вторых, из-за отсутствия учета многих факторов, влияющих на финансовую устойчивость предприятий. Кроме того, наряду с профессионализмом и интуицией аналитика, исследующего предприятие, значительную роль играет качество финансово-отчетной документации и степень информативности статистических данных и коэффициентов, на которые опираются модели.

2. Модель Ooghe-Verbaere (1982) - Европа (Бельгия).

Модель Ooghe-Verbaere была разработана в 1982 году для прогнозирования банкротств промышленных предприятий Бельгии. В выборку были включены только крупные предприятия (корпорации), представляющие свои балансы в полной форме. Выборка действующих фирм состояла из 753, а выборка банкротов - из 395 предприятий. Группа банкротов была подразделена на три подгруппы: 1 год до банкротства, 2 года до банкротства и 3 года до банкротства.

Также как и в модели Альтмана, в качестве независимых переменных были выбраны только показатели финансовой отчетности (144 финансовых показателя). Было сделано существенное допущение, согласно которому именно финансовые показатели в полной мере дают представление о статусе фирмы – банкрот/небанкрот. Все финансовые показатели отражают как ликвидность и потоки средств на предприятии, так и прибыльность и платежеспособность.

 

   
Выгодная аренда квартир в СПб на длительный срок.
© Все материалы размещены с согласия авторов
© Любое копирование разрешено лишь с указанием ссылки на сайт www.unilib.org
© www.unilib.org 2008