На главную страницу Форма обратной связи
EcoUniver.com
Статья подготовлена в сотрудничестве:
Разделы сайта
Методы прогнозирования возможности банкротства --- 


Методы прогнозирования возможности банкротства

 

alt
Рассмотренные показатели оценки финансового состояния организаций лежат в основе прогнозирования возможности возникновения кризисных ситуаций и банкротства. Первым, кто обратил внимание на возможность прогнозирования банкротства на основе коэффициентного анализа, был У. Бивер в начале 60-х годов прошлого века1, который преимущественно исследовал возможности прогнозирования банкротства по одному из коэффициентов — проблема заключалась в выборе этого коэффициента.


Наиболее распространенными методами оценки вероятности и прогнозирования банкротства во всем мире в последние 50 лет являются модели, включающие не один, а совокупность показателей. Известные методы группируются следующим образом: субъективные — А-методы и объективные — Z-методы.


А-методы основаны на экспертной, часто балльной оценке. Принимается в расчет все: и деловая репутация фирмы, и личность руководителя, и конкурентоспособность и т.д.


Z-методы основаны на расчете определенных отношений между отдельными статьями финансовой отчетности (финансовых коэффициентов) и их линейных комбинаций (дискриминантный анализ (MDA). Каждый коэффициент рассматривается с определенным весом, выведенным эмпирическим путем на основе обследования большой группы предприятий. В прогнозе банкротства эти методы позволяют разделить хозяйствующие субъекты на те, у кого высока вероятность банкротства, и те, кто не относится к зоне риска.


Опыт разработки подобных моделей имеется в Англии (модель Таффлера—Тишоу), Франции (модель Конана—Годцера) и других странах с развитой рыночной экономикой. Для США Z-методы еще в 50—60-е годы разработал Е. Альтман, которого часто называют «отцом» современной теории прогнозирования банкротства. Основные различия между известными моделями перечислены ниже.


• Существуют двух-, четырех-, пяти-, семифакторные модели. Считается, что двухфакторные модели прогнозируют банкротство очень грубо, а семифакторные могут учитывать признаки банкротства достаточно тонко: делать прогноз на трех—пятилетний период.


• Набор коэффициентов, используемых в моделях различных аналитиков, а также в разработанных в разные периоды моделях, значительно отличается. Так, коэффициенты в пятифакторных моделях Е. Альтмана и Конана—Годцера, в четырехфакторной модели Таффлера—Тишоу почти не пересекаются; в семифакторной модели, разработанной Е. Альтманом в 1977 г., набор коэффициентов не только дополнен, но и видоизменен по сравнению с пя-тифакторными моделями 50-х годов.


• Используемые веса для каждого коэффициента в подобных моделях подчеркивают их важность для моделирования банкротства, однако взгляды аналитиков на приоритетность того или иного коэффициента значительно различаются. Например, в соответствии с пятифакторной моделью Альтмана наибольшую важность при прогнозе банкротства для открытых компаний имеет рентабельность активов (вес — 3,3), наименьшую — соотношение собственного и заемного капитала (вес — 0,6); в модели Таффлера—Тишоу наибольшее значение придается отношению прибыли от реализации к краткосрочным обязательствам (вес — 0,53), наименьшее — отношению оборотных средств к сумме обязательств (вес — 0,13).


• Существуют модели для прогнозирования возможности банкротства (а) в открытых акционерных обществах и (б) в закрытых акционерных обществах. Модели типа (б) принципиально отличаются тем, что не содержат показателей, ориентированных на рыночную оценку.
Несмотря на то что многие модели в определенных условиях имели высокую точность (например, применение модели Альтмана позволило «угадать» финансовое состояние компании в 63 из 66 случаев)1, применение этих моделей в настоящее время даже в странах с развитой рыночной экономикой имеет ограничения:


1) веса, которые используются в моделях, рассчитаны в условиях экономики конкретной страны в определенный период, поэтому могут не соответствовать современным условиям. Например, роль коэффициентов, учитывающих влияние заемных средств, меняется с изменением процентной ставки: роль подобных коэффициентов может быть очень большой при высокой процентной ставке и относительно малой при низкой процентной ставке. По этим причинам набор используемых коэффициентов должен время от времени уточняться;


2) использование одних и тех же моделей для разных отраслей предполагает, что независимо от отрасли компании функционируют в одних и тех же финансовых условиях и оптимальные значения коэффициентов для всех отраслей одинаковы. Это делает модели негибкими, может приводить либо к излишне оптимистическому, либо к излишне пессимистическому прогнозу в конкретной ситуации.


Попыткой нивелировать недостатки известных моделей можно считать исследования Г.Д. Платта, который в начале 1990-х годов предложил модель, использующую экспоненциальную зависимость. Более тонкий математический инструментарий позволяет, по мнению некоторых аналитиков, более точно учесть действительно важные параметры и отсечь те, которые мало влияют на результаты прогноза возможной финансовой несостоятельности. Кроме того, в модели Г.Д. Платта используются коэффициенты, отражающие соотношение расчетной величины коэффициента конкретной компании и среднеотраслевого коэффициента, то есть учитываются возможные отраслевые различия при прогнозировании банкротства. Однако значительное усложнение модели и учет более тонких зависимостей не дают ощутимых преимуществ перед моделями, основанными на MDA-анализе, так как прогноз банкротства по модели Г.Д. Платта не является существенно более точным.
Следует отметить также, что, хотя интерес к методике прогнозирования банкротства не угас, в последние годы публикации на эту тему в странах с развитой рыночной экономикой практически прекратились. Это объясняется в первую очередь тем, что наиболее удачные модели, удовлетворяющие сегодняшним потребностям предвидения возможности банкротства, представляют собой важное конкурентное преимущество консалтинговых и аналитических фирм и часто являются коммерческой тайной (секретной технологией) или моделями с ограниченным доступом. Например, даже семифакторная модель Альтмана в полном виде не публиковалась, к ней имеют доступ лишь клиенты Zeta Services, Inc.
В литературе встречаются модели прогнозирования платежеспособности для российских предприятий. Например, свою модель предлагает В.В. Ковалев1, однако ее широкое применение сейчас возможно, на наш взгляд, с осторожностью: спорным представляется выбранный круг коэффициентов; веса, не выведенные эмпирическим путем на основе обследования организаций, а предложенные экспертами. Недостатки модели носят объективный характер: как указывалось выше, такое обследование в настоящее время представляется преждевременным из-за неустоявшихся пропорций в российской экономике.


Возможным путем решения проблемы на данном этапе развития рыночных отношений в России является не разработка какой-либо универсальной модели, а создание системы моделей, ориентированных на более узкий круг относительно однородных предприятий, объединенных по какому-либо классификационному признаку — отраслевому, по формам бизнеса, размерам бизнеса и т.д. Кроме того, модели и соответственно набор коэффициентов могут отличаться и по целям: для оценки возможности краткосрочного кредитования и для определения инвестиционного потенциала.






 
Другие наши статьи по экономике:

  • Программное обеспечение для прогнозирования. Прогнозирование
  • Прогнозирование спроса. Условия пронозирования
  • Прогнозирование потребности в запасе на основе экспертных оценок.
  • Прогнозирование потребности по временным рядам.
  • Банкротство и деловая активность.



  • Книги по экономике

    Copyright © 2009-2016. MedUniver.com
    Design by MedUniver.com