<<
>>

2.6. Использование мультипликативного дискриминантного анализа в прогнозировании возможного банкротства

Финансовые трудности предприятия — распространенное яв­ление. Причинами их возникновения прямо или косвенно стано­вятся действия руководства: стратегические промахи и ошибоч­ные решения, связанные с производственным процессом, приво­дят к финансовым осложнениям, а иногда к банкротству пред­приятия.

Финансовые проблемы являются результатом не одной, а целого комплекса ошибок, последствия которых обнаруживают­ся не сразу, а спустя определенное время. Первые симптомы возникновения финансовых трудностей можно распознать до того, как они Проявятся в полном объеме по некоторым признакам, изменениям финансовых и аналитических показателей.

В целях оздоровления предприятия или корректировки ситу­ации собственники "предприятия, акционеры, кредиторы или ин­весторы могут воспользоваться моделями, способными с опере­жением подавать "сигналы тревоги".

Методы мультипликативного дискриминантного анализа для формулировки моделей предсказания банкротства впервые исполь­зовались в США в 60-е гг. XX в. Фундаментальное исследование в этом направлении принадлежит Э. Альтману [64; 65]. После этого проводились многочисленные исследования в области синтетичес­кой оценки финансового состояния на предприятии с точки зрения его жизнеспособности и непрерывности хозяйственной деятельно­сти в краткосрочном периоде.

Индекс кредитоспособности, построенный с помощью аппа­рата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple- discriminant analysis — MDA), позволяет в первом приближении , разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкро­тов и финансово устойчивых. Коэффициенты данных моделей получаются в результате исследования согласно технике диск­риминантного анализа.

Индекс кредитоспособности представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потен­циал предприятия и результаты его работы за истекший период При построении индекса кредитоспособности Э.

Альтман обсле­довал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в пери­од между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и иссле­довал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть по­лезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал наиболее значимые и построил много­факторное регрессионное уравнение.

Двухфакторная модель Альтмана. Самой простой из моде­лей Э. Альтмана является двухфакторная. В ее расчете исполь­зуются два показателя: коэффициент текущей ликвидности и ко­эффициент концентрации заемного капитала. На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каж­дого из этих факторов (2.21):

Z=-0,3877-1,0736XK,+0,0579XK2. (2.21)

Следует обратить внимание на тот факт, что значение коэф­фициента концентрации заемного капитала выражается в про­центах, а не в виде долей единицы: например, если Ккзк = 15,5%, в расчете используется 15,5, но не 0,155.

Для предприятий, у которых Z •= 0, вероятность банкротства определяется на уровне 50% и далее снижается по мере умень­шения Z.

Достоинством модели является ее простота, возможность при­менения в условиях ограниченного объема информации о фирме. Но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнози­рования банкротства, так как не учитывает влияния на финан­совое состояние предприятия других важных показателей (рен­табельности, отдачи активов, деловой активности).

Пятифакторная модель Э. Альтмана представляет собой функцию от пяти показателей, характеризующих экономиче-

Таблица 2.12

Методика расчета показателей двухфакторной модели Альтмана

Обозна­чение Наименование пока­зателя Методика расчета Номер формы от­четности Код стр.
К, Коэффициент теку­щей ликвидности Оборотные активы : Краткосрочные обя­зательства ф.1 (с.290 -с.230): с.690
к2 Коэффициент кон­центрации заемного капитала (Заемный капитал : Активы) х 100 ф.1 (с.590 + с.690) х 100: с.ЗОО

ский потенциал предприятия и результаты его работы за истек­ший период.

Ъ = 1,2 х К, +1,4 х К2 + 3,3х К3 + 0,6 х К4+ 0,999 х К5. (2.22)

Интерпретация результатов модели приведена в табл. 2.15. Если после произведенных расчетов окажется, что Х-счет меньше 1,81 (включая отрицательные числа), предприятие с очевидностью может быть отнесено к потенциальным банкротам. Интервал зна­чений 2-счета от 1,8 до 2,99 включительно составляет зону не­определенности. Величина Е-счета более 3,0 говорит о финансо­вой устойчивости предприятия, вероятность банкротства в таком случае крайне низка.

Приведенная модель имеет один, но весьма серьезный недо­статок: ее можно рассматривать лишь в отношении крупнейших компаний, котирующих свои акции на биржах, именно для та­ких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Для оценки компаний, акции которых не котируются на рын­ке ценных бумаг, Альтман предложил модифицированный вари­ант модели:

Ъ = 0,717хК, + 0,847хК2 + 3,107хК3 + 0,420,995хК5. (2.23)

Числитель показателя К*4 модели (2.23) принимается равным не рыночной стоимости собственного капитала, а его балансовой оценке. Величина Е-счета для данной модели трактуется слеДу^ ющим образом: если г-счет меньше 1,23, то вероятность банк­ротства данного предприятия очень высока. Величина 2-счета более 1,23 говорит о финансовой устойчивости предприятия и низкой вероятности потери платежеспособности.

Таблица 2.14

Методика расчета показателей пятифакторной модели Альтмана

Обо­значе­ние Методика расчета Номер формы отчетности Код стр.
1 2 3 4
К1 Собственные оборотные сред­ства : Активы ф.1 (с.290 - с.230 - с.690): с.300
к2

У

Нераспределенная прибыль: Активы ф.1 с.470 : с.300
Кз Прибыль до налогообложения : Всего активов ф.1,ф.2 с. 140 (ф.2): с.300 (ф.1)
К4 Собственный капитал: Заем­ный капитал ф.1 с.490 : (с.590 + с.690)
К4 Коэффициент модели для оцен­ки компаний, акции которых не котируются на рынке ценных бумаг (3 - модель): рыночная стоимость собственного капи­тала : Заемный капитал ф.1 Рыночная стоимость собственного капитала: (с.590 + с.690)
к5 Выручка от продаж : Активы ф.1,ф.2 с.010 (ф.2) х 100: с.300(700) (ф.1)

Таблица 2.15
Значение Нечета Вероятность банкротства
1,8 и меньше Крайне высокая
От 1,81 до 2,7 Высокая
От 2,71 до 2,99 Существует возможность
3,0 и выше Очень низкая

Модель Лиса. В 1972 г. английским экономистом разработана дискриминантная модель для предприятий Великобритании [47. с. 681]:

г = 0,063хК1 + 0,092 х К2 + 0,057 хК3 + 0,001 хК4- (2.24)

Степень вероятности банкротства

Предельное значение данной модели — 0,037. Следует отме­тить, что при анализе российских предприятий модель Лиса показывает несколько завышенные оценки, так как значитель­ное влияние на итоговый показатель оказывает прибыль от про­даж — без учета результатов финансовой деятельности и нало­гового режима.

Таблица 2.16

Методика расчета показателей модели Лиса

Обозна­чение Методика расчета Номер формы отчетности Код стр.
1 2 3 4
К, Оборотные активы : Активы ф.1 (с.290 - с.230): с.300
К2 Прибыль от продаж : Активы ф.1,ф.2 с.050 (ф.2): с.300 (ф.1)
К3 Чистая прибыль : Активы ф.1, ф.2 с. 190 (ф.2): с.300 (ф.1)
К4 Собственный капитал: Заем­ный капитал ф.1 с.490: (с.590 +С.690)

Модель Таффлера. Данная модель [47] разработана в 1997 г. и рекомендуется для анализа как учитывающая современные тен­денции бизнеса и влияние перспективных технологий на струк­туру финансовых показателей. При использовании ЭВМ на пер­вой стадии были вычислены 80 отношений по данным обанкро­тившихся и платежеспособных компаний. Затем с использовани­ем статистического метода МБА были определены следующие частные соотношения и их весовые коэффициенты, которые наи­лучшим образом выделяют две группы предприятий:

г = 0,53хК, +0,13хК2 +0,18хК3 +0,16хК4. (2.25)

Если величина Ъ, рассчитанная согласно модели Таффлера, больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосроч­ные перспективы, если меньше 0,2 — то банкротство более чем вероятно.

Таблица 2.17

Методика расчета показателей модели Таффлера

Обозна­чение Методика расчета Номер формы отчетности Код стр.
1 2 3 4
Кі Прибыль от продаж: Краткосрочный заемный капитал ф.1, ф.2 с.050 (ф.2) : с.690 (ф.1)
К2 Оборотные активы: За­емный капитал ф.1 (с.290-с.230): (с.590 + с.690)
Кз Краткосрочный заемный капитал : Активы ф.1 с.690: с.300
К4 Выручка от продаж : Ак­тивы ф.1, ф.2 е.ОЮ (ф.2): с.300 (ф.1)

Модель Спрингейта разработана Гордоном Л. В. Спрингейтом в университете Симона Фрейзера (Канада) в 1978 г. [68]. Следуя предложенному Э. Альтманом подходу с использованием меха­низма пошагового дискриминантного анализа, Спрингейт иссле­довал 19 наиболее часто используемых финансовых коэффициен­тов. В окончательном варианте модели осталось только четыре показателя (табл. 2.18).

г = 1,03хК, +3,07хК2 +0,66хК3 +0,4хК4. (2.26)

Если величина счета меньше 0,862, предприятие получает оценку "крах". При создании модели Спрингейт использовал дан­ные 40 предприятий и достиг 92,5% точности предсказания не­платежеспособности на год вперед В дальнейшем модель тести­ровалась на 50 компаниях со средней величиной совокупных ак­тивов 2,5 млн. долл. (ВоШегав, 1979 [66]) и показала точность в 88,0%, а также на 24 компаниях со средней валютой баланса 63,4 млн. долл. Сбкпс??, 1960 (6?$, показав точность предсказания 83,3%.

К-модель прогноза риска банкротства [24] разработана рос­сийскими учеными Иркутской государственной экономической академии по результатам анализа отчетности российских пред­приятий (табл. 2.19).

Я = 8,38 х К, + К2 + 0,054 х К3 + 0,63 х К4. (2.27)

Результаты вычислений интерпретируются в соответсвии со шкалой, представленной в табл. 2. 20.

Пример 2.7. Имеются данные о финансовом состоянии пред­приятия (Приложения I, II). Используя дискриминантные моде­ли прогнозирования возможного банкротству сделать заключе­ние о финансовой состоятельности предприятия и динамике ее за рассматриваемый период.

1. Модель Лиса. Используя методику расчета показателей (табл. 2.16), вычислим значения индексов кредитоспособности по модели Лиса. Рассчитанный показатель г-счегга значительно пре­вышает предельное значение модели (0,037). Т&ким образом, пред­приятие можно классифицировать как финансово устойчивое, учитывая, однако, что модель дает несколько завышенные пока-

Таблица 2.18

Методика расчета показателей модели Спрингейта

Обозна­чение Методика расчета Номер формы от­четности Код стр.
1 2 3 4
Кі Оборотные активы : Активы 1 (с.290 - с.230): с.ЗОО
к2 (Прибыль до налогообложения + Оплата процентов и основной суммы по кредитам и займам): Активы ф.1, ф.2, ф.4 (с. 140 (ф.2) + с.230 (ф.4)): с.ЗОО (ф.1)
Кз Прибыль до налогообложения: Краткосрочные обязательства ф.1, ф.2 с. 140 (ф.2) : с.690 (ф.1)
К4 Выручка от продаж : Активы ф.1,ф.2 с.ОЮ ф.1 : с.ЗОО

Таблица 2.19
Обозна­чение Методика расчета Номер формы от­четности Код стр.
1 2 3 4
к, Оборотные активы: Активы ф.1 (с.290-с.230) :с.300
К2 Чистая прибыль : Собственный капитал ф.1, ф.2 с.190 (ф.2): с.490 (ф.1)
К3 Выручка от продаж : Активы ф.1, ф.2 с. 010 (ф.2): с.ЗОО (ф.1)
К4 Чистая прибыль: Затраты ф.2 с.190:

(с.020+с.030+с .040+С.070+ С.100+С.130)

Таблица 2.20
Я-счет Я0,42
Вероятность банкротства Максималь-

^ ная (90-100 %)

Высокая (60-80 %) Средняя (35-50 %) Низкая (15-20%) Минималь­ная (до 10%)

Методика расчета показателей модели К-модели
Оценка вероятности банкротства в К-модели

затели для российских предприятий, так как в числителе пока­зателя К2 Используется прибыль от продаж, не учитывающая итогов финансовой деятельности и налогового режима (табл. 2.21).

Таблица 2.21

Расчет показателей модели Лиса

Обозначение На начало года На конец года Динамика
1 2 3 4
К! 0,535 0,556 0,0210
К2 0,938 0,171 -0,7670
К, 0,704 0,172 -0,5321
К4 1,864 0,841 -1,0228
ъ 0,162 0,061 -0,1006

2. Модель Таффлера. Величина Ъ, рассчитанная согласно мо­дели Таффлера, значительно превышает пороговое значение (0,3), что свидетельствует о неплохих долгосрочных перспективах пред­приятия (табл. 2.22).

Таблица 2.22

Расчет показателей модели Таффлера

Обозначение На начало года На конец года Динамика
1 2 3 4
К, 2.687 0,316 -2.3717
К2 1,533 1,024 -0,5089
Кз 0,349 0,543 0,1940
Ю 7,672 4,593 -3,0787
ъ 2,914 1,133 -1,7808

3. Модель Спрингейта. Вероятность банкротства определяет­ся как минимальная, поскольку величина Е-счета превышает пороговое значение 0,862. Как и в предыдущей модели, расчет индекса платежеспособности на начало анализируемого периода возможен только при наличии информации о сумме выплаченных процентов за предыдущий период (стр. 230 формы № 4 "Отчцт о движении денежных средств").

Таблица 2.23

Расчет показателей модели Спрингейта

Обозначение На начало года На конец года Динамика
1 2 3 4
К, 0,556
к2 " — 0,194
Кз 0,357
К4 — ■ 4,593
Ъ 3,241

4. Я-Модель. Интерпретация результатов вычислений модели согласно табл. 2.17 позволяет сделать вывод о минимальной веро­ятности наступления банкротства (до 10%), поскольку величина И-счета на протяжении анализируемого периода превышает по­роговое значение.

Таблица 2.24

Расчет показателей Н-модели
Обозначение На начало года На конец года Динамика
1 2 3 4
К, 0,544 0,565 0,0215
к2 1,082 0,377 ' ' -0,7053
К, 7,672 4,593 -3,0787
к4 0,101 0,037 -0,0645
я 6,117 5,385 -0,7321

<< | >>
Источник: Гаврилова А.Н., Попов А.А.. Финансы организаций (предприятий). 3-е изд., перераб. и доп. - М.: — 608 с.. 2007

Еще по теме 2.6. Использование мультипликативного дискриминантного анализа в прогнозировании возможного банкротства:

  1. Глава 4 ОСНОВЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
  2. 16.6. Метод «затраты-выпуск» и его использование для анализа и прогнозирования структурных взаимосвязей в экономике
  3. ТЕМА 4. АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СКРЫТОГО ИЛИ ЯВНОГО БАНКРОТСТВА
  4. ТЕМА 5. АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БИЗНЕС-РАЗВИТИЯ
  5. ТЕМА 6. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ АНАЛИЗА В ОЦЕНКЕ БИЗНЕСА
  6. Межотраслевой баланс как инструмент анализа и прогнозирования структурных взаимосвязей в экономике
  7. 5.4.3. МЕТОДЫ СИТУАЦИОННОГО АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
  8. 15.4. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВОЗМОЖНОГО БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ
  9. 3.3. Прогнозирование возможного банкротства предприятий
  10. 2.6. Использование мультипликативного дискриминантного анализа в прогнозировании возможного банкротства
  11. Тема 3. КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТОВАРНЫХ РЫНКОВ МЕТОДАМИ МАРКЕТИНГА
  12. Глава 18. Дискриминантный анализ
  13. ОСНОВЫ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА
  14. МОДЕЛЬ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА
  15. СТАТИСТИКИ СВЯЗАННЫЕ С ДИСКРИМИНАНТНЫМ АНАЛИЗОМ
  16. ВЫПОЛНЕНИЕ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА
  17. ПОШАГОВЫЙ ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ