<<
>>

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 (Multi ple- 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 -г 1,0736х Kj + 0,0579 х К2 •              (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

Обозна

чение

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.

г = 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 г-счета от 1,8 до 2,99 включительно составляет зону неопределенности. Величина г-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 + 0,42хК^+ 0,995хК5. (2.23)

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

Таблица 2.14

Методика расчета показателей пятифакторной модели Альтмана

Обо

значе

ние

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

Степень вероятности банкротства

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 = 0,063хК, + 0,092 х К2 + 0,057 х К3 + 0,001 х К4 • (2.24)

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

Обозна

чение

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, +0ДЗхК2 +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

Обозна

чение

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)

К3

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).

Ъ = 1,03х К, + 3,07 х К2 + 0,66 х К3 + 0,4х К4. (2.26)

Если величина г-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 млвг. дшгл. ('б'апск, 1amp;6в [бГЦ, показав точность предсказания 83,3%.

И-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 + 0,63х 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, И). 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 2-счегга значительно превышает предельное значение модели (0,037). Таким образом, предприятие можно классифицировать как финансово устойчивое, учитывая, однако, что модель дает несколько завышенные пока-

Таблица 2.18

Методика расчета показателей модели Спрингейта

Обозна

чение

Методика расчета

Номер формы отчетности

Код стр.

1

2

3

4

Кі

Оборотные активы : Активы

1

(с.290-с.230): с.300

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.300 (ф.1)

К3

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.010 ф.1 : с.300

Обозна

чение

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.300 (ф.1)

к4

Чистая прибыль: Затраты

ф.2

с.190:

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

Таблица2.19

Л-счет

Яlt;0

0-0,18

0,18-0,32

0,32-0,42

Л gt;0,42

Вероятность

банкротства

Максималь- * ная (90-100 %)

Высокая (60-80 %)

Средняя (35-50 %)

Низкая

(15-20%)

Минимальная (до 10%)

Таблица 2.20

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

К,

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

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

К3

0,349

0,543

0,1940

к4

7.672

4.593

-3.0787

ъ

2,914

1,133

-1,7808

  1. 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”).
  2. 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

К3

0,357

К4

— ¦

4,593

Ъ

3,241

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

Таблица 2.24

Расчет показателей 11-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

К3

7.672

4,593

-3,0787

к4

0.101

0,037

-0,0645

Я

6,117

5,385

-0,7321

 

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

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

  1. Прогнозирование возможного банкротства предприятий
  2. 7.5. Использование дискриминантного анализа при оценке финансового состояния
  3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ
  4. 3.4. Использование финансовых коэффициентов для прогнозирования банкротства предприятий
  5. 2.3. Дискриминантный анализ в системе стохастических наблюдений
  6. 8 Оценка возможности использования технического анализа
  7. Регрессионный анализ. Использование S-образной кривой прогресса при прогнозировании
  8. ГЛАВА 15. ПОНЯТИЕ И ПОКАЗАТЕЛИ РЫНОЧНОЙ КОНЪЮНКТУРЫ, ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН
  9. § 22.2. АНАЛИЗ МУЛЬТИПЛИКАТИВНОЙ МОДЕЛИ
  10. 2.1 Понятие информационных технологий  и возможности их использования в анализе хозяйственной деятельности предприятий
  11. Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства