Модели прогнозирования банкротства Двухфакторная модель Альтмана
Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель Альтмана. Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат (Z) оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение Z указывает на высокую вероятность банкротства.
Данная модель имеет вид:
Z = -0,3877 - 1,0736 Ктл + 0,579 (ЗК/П)[5]
Ктл – коэффициент текущей ликвидности;
ЗК – заемный капитал;
П – пассивы.
Надо заметить, что источник, приводящий данную методику, не дает информации о базе расчета весовых значений коэффициентов. Тем не менее, в любом случае следует иметь в виду, что в нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. В силу этого невозможно механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях.
Пятифакторная модель Альтмана
Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis - MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.
Индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид:
где:
Х1 – оборотный капитал/сумма активов;
Х2 – нераспределенная прибыль/сумма активов;
Х3 –прибыль до налогообложения/сумма активов;
Х4 – рыночная стоимость акций/задолженность;
Х5 – выручка/сумма активов.
Обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [-14, +22].
Можно выделить три вида предприятий, в зависимости от значений данного показателя:
предприятия, для которых Z>2,99, попадают в число финансово устойчивых;
предприятия, для которых Z<1,81, являются безусловно-несостоятельными;
интервал, при котором Z € [1,81-2,99], является зоной неопределенности. [5]
Четырехфакторная модель Таффлера
Британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель.
В 1977 г. британские ученые Р. Таффлер и Г. Тишоу апробировали подход Альтмана на данных 80 британских компаний и построили четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов.
Данная модель имеет вид:
Z = 0,53X1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16X4,[5]
где:
Х1 = прибыль от продаж / краткосрочные обязательства;
Х2 = оборотные активы / долгосрочные + краткосрочные обязательства;
Х3 = краткосрочные обязательства / сумма активов;
Х4 = выручка / сумма активов.
При Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 высокая [5].
Модель Фулмера
Модель Фулмера банкротства была создана на основании обработки данных 60-ти предприятий – 30 потерпевших крах и 30 нормально работающих – со средним годовым балансом в 455 тысяч американских долларов. Изначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, окончательный использует всего 9.
Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели, на год вперед – 98%, на два года – 81 %.
Данная модель имеет вид:
Н = 5,528X1 + 0,212X2 + 0,073X3 + 1,27X4 - 0,12X5 + 2,335X6 + 0,575X7 + 1,083X8 -3,075 [6],
где:
Х1 = нераспределенная прибыль прошлых лет / сумма активов
Х2 = выручка / сумма активов
Х3 = прибыль до налогообложения / капитал и резервы
Х4 = чистая прибыль отчетного периода / (долгосрочные + краткосрочные обязательства)
Х5 = долгосрочные обязательства / сумма активов
Х6 = краткосрочные обязательства / сумма активов
Х7 = Log10(сумма активов – нематериальные активы – долгосрочные финансовые вложения – налог на добавленную стоимость – дебиторская задолженность )
Х8 = оборотные активы / (долгосрочные + краткосрочные обязательства)
Х9 = Log10(прибыль до налогообложения + проценты к уплате / проценты к уплате)
Нормативным значением являет величина большая нуля, т.е. если H<0, то это крах для предприятия [6].
Модель Спрингейта
Эта модель была построена Гордоном Л. В. Спрингейтом (SPRINGATE, 1978) в университете Симона Фрейзера в 1978 году с помощью пошагового дискриминантного анализа методом, который разработал Эдуард И. Альтман в 1968 году. В процессе создания модели из 19 – считавшихся лучшими – финансовых коэффициентов в окончательном варианте осталось только четыре.
Данная модель имеет вид:
Z = 1,03 X1 + 3,07 X2 + 0,66 X3 + 0,4 X4,[7]
где:
Х1 = оборотные активы / сумма активов.
Х2 = прибыль до налогообложения / сумма активов.
Х3 = прибыль до налогообложения / краткосрочные обязательства.
Х4 = выручка / сумма активов.
В модели Спрингейта, если Z < 0,862 предприятие получает оценку «крах». При создании модели Спрингейт использовал данные 40 предприятий и достиг 92,5 % точности предсказания неплатежеспособности на год вперёд. [7]
Модель прогноза риска банкротства ИГЭА
Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:
где:
К1 – оборотный капитал/актив;
К2 – чистая прибыль/собственный капитал;
К3 – выручка от реализации/актив;
К4 – чистая прибыль/интегральные затраты.
Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R по данным, представленным в таблице 1 [5].
Таблица 1
Вероятность банкротства
Значение R
|
Вероятность банкротства, %
|
Меньше 0
|
Максимальная (90-100)
|
0-0,18
|
Высокая (60-80)
|
0,18-0,32
|
Средняя (35-50)
|
0,32-0,42
|
Низкая (15-20)
|
Больше 0,42
|
Минимальная (до 10)
| Модель банкротства Зайцевой
Модель О.П. Зайцевой для оценки риска банкротства предприятия имеет вид:
К = 0,25Х1 + 0,1Х2 + 0,2Х3 + 0,25Х4+ 0,1Х5 + 0,1Х6 [8],
где:
Х1 = Куп – коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;
Х2 = Кз – коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности;
Х3 = Кс – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;
Х4 = Кур – убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;
Х5 = Кфл – коэффициент финансового левериджа (финансового риска) – отношение заемного капитала (долгосрочные и краткосрочные обязательства) к собственным источникам финансирования;
Х6 = Кзаг – коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов – отношение общей величины активов предприятия (валюты баланса) к выручке.
Таблица 2
Модель Зайцевой
Показатель
|
Формула расчета
|
Нормативное значение
|
Х1
|
Чистый убыток / стр. 490 ф. №1
|
Х1 = 0
|
Х2
|
стр. 620 / (стр. 230 + 240) ф. №1
|
Х2 = 1
|
Х3
|
(стр. 610 + стр. 620 + стр. 660) / (стр. 250 + стр. 260) ф. №1
|
Х3 = 7
|
Х4
|
Чистый убыток / стр. 010 ф. №2
|
Х4 = 0
|
Х5
|
(стр. 590 + 690) / стр. 490 ф. №1
|
Х5 = 0,7
|
Х6
|
стр. 300 ф. №1 / стр. 010 ф. №2
|
Х6 = Х6 прошлого года
|
Для определения вероятности банкротства необходимо сравнить фактическое значение Кфакт с нормативным значением (Кn).
Если фактический коэффициент больше нормативного Кфакт > Кn, то вероятность банкротства велика, а если меньше – то вероятность банкротства мала. [8]
Модель Казанского университета
Ученые Казанского государственного технологического университета разработали следующую методику. Все предприятия делятся по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности.
Созданная школа критериальных уровней опирается на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли).
Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:
к первому классу кредитоспособности относят фирмы, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита);
ко второму – предприятия с удовлетворительным финансовым состояние (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита);
к третьему классу – компании с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита.
Ученые Казанского государственного технологического университета рассчитали критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:
промышленность (машиностроение);
торговля (оптовая и розничная);
строительство и проектные организации;
наука (научное обслуживание).
В зависимости от отраслей, имеются разные значения показателей по классам. Данные значения представлены в таблице 3 и таблице 4[5].
Таблица 3
Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности (машиностроение) по классам кредитоспособности
Наименование показателя
|
Значение показателей по классам
|
|
1 класс
|
2 класс
|
3 класс
|
Соотношение собственных и заемных средств
|
< 0,8
|
0,8-1,5
|
> 1,5
|
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)
|
>3,0
|
1,5-3,0
|
< 1,5
|
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)
|
>2,0
|
1,0-2,0
|
< 1,0
|
Таблица 4
Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (оптовой) по классам кредитоспособности
Наименование показателя
|
Значение показателей по классам
|
|
1 класс
|
2 класс
|
3 класс
|
Соотношение собственных и заемных средств
|
< 1,5
|
1,5-2,5
|
> 2,5
|
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)
|
>3,0
|
1,5-3,0
|
< 1,5
|
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)
|
>1,0
|
0,7-1,0
|
< 0,7
| |
