Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто

30% recurring commission
Выплаты в USDT
Вывод каждую неделю
Комиссия до 5 лет за каждого referral

- утрата главных партнеров;

- утрата ключевых менеджеров;

- отсутствие ритмичности работы, непредусмотренные простои;

- отсутствие обновления основных фондов, отсутствие внедрения новых методов и технологий;

- отсутствие эффективных долгосрочных соглашений;

Во второй сегмент входят показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер. К ним относятся:

- сверхсильная зависимость компании от того или иного одного проекта, поставщика, рынка сбыта, вида оборудования, типа актива, вида сырья;

- утрата главных партнеров;

- утрата ключевых менеджеров;

- отсутствие ритмичности работы, непредусмотренные простои;

- отсутствие обновления основных фондов, отсутствие внедрения новых методов и технологий;

- отсутствие эффективных долгосрочных соглашений;

- недостаточность реинвестирования.

Среди достоинств указанной системы показателей потенциального банкротства можно подчеркнуть системность и комплексность подхода, а среди недостатков – субъективность принятия и последующего внедрения решений, базирующихся в основе на нечетком прогнозировании в контексте многофакторной постановки.

Экономико-математические методики для формирования прогнозов используют предикативные модели, основанные на получении с последующим анализом статистических данных. К этой совокупности можно отнести: методику экстраполяции трендов, модели анализа с использованием регрессий, методы эконом - и матпрограммирования. Данные методы образуют так называемые количественные подходы к прогнозированиям банкротств. Их суть состоит в нахождении пороговых величин расчетных коэффициентов или их комбинаций, обрисовывающих финансовое положение компании как надежное. Если фактические значения показателей и коэффициентов выходят за критические рамки, значит, вероятность несостоятельности повышается.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Отдельные ученые предполагают, что оценка несостоятельности, основанная на применении качественных подходов, приведет к более достоверным данным и результатам, в сравнении с применением моделей количественного подхода, т. е. предикативных методик. Это объясняют тем, что методики оценки вынуждены сосредотачиваться на более узкой совокупности данных, чем та, которая доступна аналитику.

Но с другого края, методики, основанные на экспертных оценках, в своей базе имеют субъективные суждения аналитиков, в связи с чем данные подходы не лишены присущим им изъянов психологического характера. Альтаман и Макгой в 1974 году экспериментально доказали превосходство количественных подходов над качественными.

К первой группе можно отнести модели, основанные на применении дискриминантного анализа (MDA). В частности здесь принято выделять работы таких авторов, как: Дикина (1972), Лиса (1972), Р. Тафлера и Г. Тишоу (1974), Лева (1974), Альтмана, Халдемана (1977); Спрингэйта (1978); Альтмана (1983); Фулмера (1984); Бафори (1984); Аргенти (1985); Мейерса и Фогу (1986); Кохен аи Гилмора (1990).

В последствие для создания методик прогнозирования банкротства стали использовать множественный регрессионный анализ (MRA), общее назначение которого заключается в изучении взаимозависимости нескольких независимых меняющихся параметров, именуемых предикторами и регрессорами (в данном случае, значения финансовых коэффициентов) и зависимого изменяющего параметра – итогового показателя (в данном случае, вероятностью потенциальной несостоятельности). Функциональная зависимость, которая описывает зависимость значений результативных признаков от значения предиктовых переменных, получила название уравнения регрессии. В среде ученых, использующих мультипликативных регрессионных анализ, можно зафиксировать: Плат (1981), Змиджевский 1985), Завгренерман (1986); Гилберт, Минон и Шварц (1991); Кох и Килох (1991); Грис (1997).

Одними из самых известных моделей прогнозирования банкротства являются: модель Альтмана, модель Бивера, модель Спрингейта, модель Олсона, метод А-счета, пятифакторная модель Сайфулина и Кадыкова, модель ИГЭА (см. табл. 2.2) и т. д. Ниже рассмотрим некоторые из наиболее известных моделей прогнозирования банкротства предприятий, группируя их по территориальному признаку (зарубежные и отечественные).

2.2. Зарубежные методики прогнозирования банкротства предприятий

Методика Дюрана. Американский экономист Д. Дюран был первым, кто в начале 40-х годов, предложил методику, основанную на кредитном скоринге[11]. Суть данной методики – это группировка организаций, исходя из уровня генерируемого ими риска. Риск определяется в зависимости от фактических значений коэффициентов финансовой устойчивости. Каждому показателю присваивается определенный рейтинг, выражаемый в баллах, в основе которых лежат экспертные оценки. Несомненное достоинство методики, приведенной в таблице 2.1, – ее простота.

Таблица 2.1

Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

для методики Дюрана

Показатель	Границы классов согласно критериям
1 класс	2 класс	3 класс	4 класс	5 класс
Рентабельность совокупного капитала, %	30 и выше (50 баллов)	29,9-20 (49,9-35 баллов)	19,9-10 (34,9-20 баллов)	9,9-1 (19,9-5 баллов)	менее 1 (0 баллов)
К-т текущей ликвидности	2 и выше (30 баллов)	1,99-1,7 (29,9-20 баллов)	1,69-1,4 (19,9-10 баллов)	1,39-1,1 (9,9-1 баллов)	менее 1 (0 баллов)
К-т финансовой независимости	0,7 и выше (20 баллов)	0,69-0,45 (19,9-10 баллов)	0,44-0,30 (9,9-5 баллов)	0,29-0,20 (5-1 баллов)	менее 0,2 (0 баллов)
Границы классов	100 баллов и выше	99-65 баллов	64-35 баллов	34-6 баллов	0 баллов
http:///publ/finansovyj_analiz/1/integralnaja_ocenka_finansovoj_ustojchivosti/

Рассчитав величины коэффициентов и показателей, становится возможным определить итоговую сумму баллов, зная которую можно определить границы классов по уровню платежеспособности:

1 класс – компании с хорошей платежеспособностью, итог – уверенность кредитора в возврате заемщиком одолженных средств;

2 класс – компании, свидетельствующие по отношению к ним о наличии определенной степени риска по задолженности. Но еще не относящиеся к рискованным;

3 класс – проблемные компании;

4 класс – компании с высокой вероятностью потенциального банкротства даже после реализации антикризисных мер. У кредиторов существует значительный риск невозврата средств и неполучения процентов;

5 класс – компании со сверх большим риском, практически банкроты.

Модель Бивера. Уильям Бивер, в своей работе сравнивший финансовые коэффициенты 79 обанкротившихся компаний с 79 успешными компаниями, был одним из первых, предложивших количественную модель для определения вероятности несостоятельности. Автор определил несколько индикаторов для оценки гипотетического банкротства компании:

- рентабельность активов;

- финансовый рычаг;

- к-т текущей ликвидности;

- к-т покрытия оборотных активов собственными средствами;

- к-т Бивера = (чистая прибыль + амортизация) / заёмные средства.

Таблица 2.2

Система показателей У. Бивера для диагностики банкротства

Показатель	Значения показателей
Благоприятно	5 лет до кризиса	1 год до кризиса
Коэффициент Бивера, Kб	0.4 – 0.45	0.17	-0.15
Рентабельность активов, %	6 - 8	4	-22
Финансовый леверидж, %	< 37	< 50	< 80
К-т покрытия оборотных активов собственными средствами	0.4	< 0.3	< 0.06
К-т текущей ликвидности	< 3.2	< 2	< 1
Байкина и анализ банкротств: учебное пособие. – 2-е изд. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2012. с. 166. [2]

Можно выделить два основных недостатка модели:

- модель Бивера не предусматривает конечного показателя, характеризующего вероятность потенциального банкротства. Так проводится сравнение вычисленных значений коэффициентов с их нормативными величинами для 3-х состояний компании (см. табл. 2.2), рассчитанных автором методики для надежных компаний, для компаний, ставших банкротами в течение года и в течение пяти лет.

- тот период, на который с ее помощью выполняется прогноз. Так в итоге вычислений компания окажется в одной из групп: «надежные предприятия», «за один год до банкротства», «за пять лет до банкротства». Очевидно, что в нынешних условиях быстроизменяющегося рынка делать прогноз на такой большой срок (в 1-5 лет) нереально. Следовательно, методики прогнозирования несостоятельности должны исходить из срока от половины года до года, максимум два года.

Модели Альтмана[12]. Наибольшую популярность в сфере прогнозирования потенциального банкротства получили научные труды данного ученого. Известны модели Альтмана, основанные на двух, пяти и семи факторах.

2-х факторная модель.

Z = – 0.39 – 1.07·K1 + 0.06·K2, где

K1 – к-т текущей ликвидности;

K2 – привлеченные средства, деланные на активы.

При Z < 0 – вероятность банкротства меньше 50% и далее уменьшается по мере снижения индекса Z; Z = 0 – вероятность банкротства равна 50%; Z > 0 – вероятность банкротства составляет более 50% и увеличивается по факту возрастания итогового числа Z.

5-ти факторная модель. Данный метод был опубликован в 1968 году. При разработке модели Альтман изучил работу 66 компаний за период между 1946 и 1965 гг. Половина из этих компаний обанкротилась, а другая благополучно функционировала. На базе исследования было проанализировано поведение 22 показателей и коэффициентов, величины которых могли быть получить применение при прогнозировании гипотетического банкротства. На базе этих показателей Эдвард Альтман дискриминантную модель, основанную на пяти факторах. Данная модель – основной по известности и широте практики применения среди остальных методов по прогнозированию вероятности банкротства организаций в США. Формула модели следующая:

Z = 1.2·K1 + 1.4·K2 + 3.3·K3 + 0.6·K4 + 1·K5, где

K1 – доля чистого оборотного капитала во всех активах организации;

K2 – отношение накопленной прибыли к активам;

K3 – рентабельность активов;

K4 – доля уставного капитала в общей сумме активов (валюте баланса);

K5 – оборачиваемость активов.

Применительно к этой модели, уровень реализации несостоятельности оценивается в четырех интервалах в зависимости от величины Z. Так, если Z < 1.8 – вероятность очень высокая; 1.81 < Z < 2.7 – высокая; 2.8 < Z < 2.9 – невысокая; Z ≥ 3 – очень малая. Чем больше значение Z, тем меньше угроза банкротства в течение прогнозного интервала (два года). Автор модели утверждал, что при использовании данного варианта пятифакторной модели точность прогнозирования банкротства на период в один года составит 95 %, на период в два года – до 83 %.

Этой модели присущи несколько минусов, усложняющих ее использование. Так, вычисленные Альтманом показатели не соответствуют текущим экономическим и рыночным условиям и реалиям. А среди прочего, сфера применения модели ограничена компаниями, торгующими своими акциями на бирже.

Модифицированный вариант этой модели, который может использоваться как для открытых акционерных обществ, чьи акции не торгуются на бирже, так и для всех производственных предприятий, был опубликован в 1983 году. Вариант модели имеет вид, при этом все коэффициенты за исключением K4 остались прежними:

Z = 0,717·K1 + 0,847·K2 + 3,107·K3 + 0,42·K4 + 0,995·K5, где

K4 – стоимость собственного капитала по балансу, деленная на заемный капитал;

Если Z < 1,23 компания признается несостоятельной, при величине Z в интервале от 1,23 до 2,89 положение компании неопределенное, величина Z больше 2,9 соответствует благополучным компаниям, обладающим стабильностью и финансовой устойчивостью.

Семифакторная модель, разработанная в 1977 году, позволяет оценивать банкротство на более длительном интервала уже не в два, а в пять лет. При этом точность модели снижается до 70 %, при этом следует отметить, что такая точность прогнозирования для горизонта в пять лет является очень хорошей. Информации по этой модели практически нет[13]. Известно, что этот вариант модели содержит следующие коэффициенты: рентабельности активов, динамики прибыли, покрытия процентов по кредитам, отношение накопленной прибыли к активам, текущей ликвидности, отношение собственных средств к величине пассивов, величина стоимости активов компании. Также известно, что при расчетах необходимо использовать данные аналитического учета, а внешние пользователи зачастую не обладают подобной информацией.

Модель Спрингейта. В 1978 году автор модели, Гордон , базируясь на методике Альтмана, а также применив пошаговый дискриминантный анализ, разработал модель оценки вероятности банкротства компаний. Из 19 экономических показателей, которые, как предполагал автор, лучше всего могут использоваться для оценки вероятности несостоятельности, Спрингейт, исследовав 40 компаний, отобрал четыре показателя, на базе которых была предложена модель. Модель прогноза реализации банкротства:

Z = 1,03·K1 + 3,07·K2 + 0,66·K3 + 0,4·K4, где

K1 – отношение собственных оборотных средства к величине активов;

K2 – отношение прибыли до уплаты налога и процентов к величине активов;

K3 –прибыль до налогообложения, деленная на текущие обязательства;

K4 – отношение оборота к активам.

Пограничная величина индекса Z в данной модели равна 0,862. Сравнение с данной величиной вычисленного значения итогового показателя Z для конкретной компании позволяет утверждать о потенциальном банкротстве в будущие два-три года в случае, если Z < 0,862. Если Z > 0,862, значит положение фирмы устойчивое. Точность оценки угрозы банкротства по данной модели – 92,5%.

Модель Фулмера. Модель была разработана путем обработки информации о 60-ти компаниях, половина из которых потерпела крах, а другая половина нормально функционировала. При этом средний годовой баланс, исследуемых компаний, составлял 455 тысяч долларов США. Первый вариант модели включал 40 показателей, окончательный базируется на использовании уже девяти:

Z = 5,528·K1 + 0,212·K2 + 0,073·K3 + 1,270·K4 – 0,120·K5 + 2,335·K6 + 0,575·K7 +

+ 1,083·K8 + 0,894·K9 – 6,075, где

K1 – отношение нераспределенной прибыли к активам;

K2 – отношение оборота к активам;

K3 – отношение прибыли до налогообложения к величине собственных средств;

K4 – отношение изменения остатка денежных средств к кредиторской задолженности;

K5 – отношение заемных средств к активам;

K6 – отношение текущих обязательств к активам;

K7 – отношение материальных внеоборотных активов ко всем активам;

K8 – отношение величины собственных оборотных средств к кредиторской задолженности;

K9 – отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к процентам по задолженности.

Критическая величина итогового показателя Z равна 0. Если вычисленное значение интегрального показателя меньше нуля, значит, компанию можно считать банкротом, в противном случае – положение компании стабильное. Объявленная автором точность модели составляет 98 % при прогнозном интервале в один год и 81 % при прогнозном периоде больше одного года.

Модель Лего. При создании модели прогнозирования банкротства были изучены итоги функционирования более 170 промышленных компаний, расположенных в г. Квебека. При этом исследуемые компании были отобраны по следующему критерию: среднегодовая выручка не превышает 20 млн. долларов. Компании анализировались по 30-ти параметрам. Точность модели, составляющей 83 %, можно считать удовлетворительной. Другой недостаток модели – ее сфера применения распространяется только на промышленные организации. Вид модели следующий:

Z = 4,5913·K1 + 4,5080·K2 + 0,3936·K3 – 2,7616, где

K1 – отношение акционерного капитала к активам;

K2 – отношение прибыли до налогообложения в сумме с издержками финансирования к активам;

K3 – отношение оборота за два прошлых периода к сумме активов опять за два прошлых периода (года).

Критическая величина значения Z составляет 0,3. Превышение рассчитанного значения индекса Z над критической величиной говорит о финансовой устойчивости компании, в противном случае можно утверждать о будущем банкротстве рассматриваемого предприятия.

Модель Таффлера и Тишоу. Апробация подхода Альтмана британскими учеными Р. Таффлером и Г. Тишоу в 1977 году привела к построению четырехфакторной модели оценки вероятности банкротства. В качестве базиса исследования использовались данные 80-ти британских предприятий. Эту модель можно рекомендовать, как учитывающую реалии современной экономики и бизнеса применительно к структуре финансовых коэффициентов. Формула модели следующая:

Z = 0.53·K1 + 0.13·K2 + 0.18·K3 + 0.16·K4, где

K1 – доля оборотных средств в активах;

K2 – рентабельность активов по прибыли от реализации;

K3 – рентабельность активов по нераспределенной прибыли;

K4 – коэффициент покрытия по собственному капиталу.

При Z > 0.3 можно полагать, что вероятность банкротства мала, при Z < 0.2, что вероятность существенна. Можно отметить сильную чувствительность модели. Так, в формуле Р. Таффлера и Г. Тишоу коэффициент К1 оказывает доминирующую роль, а прогнозная точность модели меньше в сравнении с Z-моделью Альтмана. В связи с чем, небольшие колебания микро и макроэкономической ситуации, могут привести к возможности появления ошибок в исходных данных, а, как следствие, в вычислении финансовых переменных и всего комплексного показателя. Итог – ошибочные выводы на основе данной модели.

Модель Лиса:

Z = 0.063·K1 + 0.092·K2 + 0.057·K3 + 0.001·K4, где

K1 – доля оборотных средств в активах;

K2 – рентабельность активов по прибыли от реализации;

K3 – рентабельность активов по нераспределенной прибыли;

K4 – коэффициент покрытия по собственному капиталу.

Если Z < 0,037, тогда вероятность банкротства высока, при Z > 0,037 – вероятность банкротства незначительная. Следует учесть, применительно к анализу отечественных (российских) компаний данная модель дает относительно завышенное значение итогового показателя. Это вызвано тем, что на данный показатель, чувствителен к значению прибыли от продаж, принимаемой в расчет без учета системы налогообложения и финансовой деятельности.

Модель Олсона. В 1980 году Джеймс Олсон впервые использовал логистическую регрессию для создания модели прогнозирования банкротства. В анализируемую выборку вошли финансовые данные за гг. 105 предприятий-банкротов и 2058 устойчивых предприятий. В результате была получена модель следующего вида:

Z = 1 / [1 + e-Y], где

Z – вероятность банкротства предприятия;

е = 2,71828 – число Эйлера;

Y = – 1,32 – 0,407·K1 + 6,03·K2 – 1,43·K3 + 0,0757·K4 – 2,37·K5 – 1,83·K6 +

+ 0,285·K7 – 1,72·K8 –0,521·K9

где K1 – размер предприятия (натуральный логарифм величины совокупных активов предприятия/дефлятор ВВП);

K2 – коэффициент заемного капитала (отношение общей задолженности к общим активам);

K3 – доля собственных оборотных средств (отношение чистого оборотного капитала к общим активам);

K4 – отношение текущей задолженности к текущим активам;

K5 – рентабельность активов (отношение чистой прибыли от всех видов деятельности к среднегодовой стоимости активов);

K6 – отношение чистого оборотного капитала к общей задолженности;

K7 – фиктивная переменная принимающее значение, 1 – если чистый доход предприятия за последние два года отрицательная величина, 0 – если нет;

K8 – фиктивная переменная принимающее значение, 1 – если общая задолженность предприятия превышает его общие активы, 0 – если нет;

K9 – мера изменения чистого дохода за последние два года.

Точность модели Олсона составила – 87.6 % для обанкротившихся фирм и 82.6 % для необанкротившихся.

Модель Чессера. Данная модель способна предсказывать гипотетическую финнесостоятельность потенциального заемщика. Кроме того методика выполняет прогноз не только рисков не возврата кредитных средств, но и остальных отклонений, приводящих к снижению выгодности ссуды для кредитора, в сравнении с первоначальными условиями. Д. Чессер изучил информацию по ряду банковских ссуд. В выборке были представлены 37 «нормальных» кредитов и 37 «плохих» кредитов, причем для расчета были использованы данные и коэффициенты балансов компаний-заемщиков за один год до взятия ссуды. Модель Чессера по данным выборки смогла за год до нарушения условий договоров кредитования правильно спрогнозировать судьбу трех из каждых четырех заключенных договоров. Модель имеет вид:

Z = 1 / [1 + e-Y], где

е – число Эйлера;

Y = – 2,0434 – 5,24·K1 + 0,0053·K2 – 6,6507·K3 + 4,4009·K4 – 0,0791·K5 – 0,1220·K6, где

K1 – отношение суммы денежных средств и быстрореализуемых ценных бумаг к активам;

K2 – отношение нетто-продаж к сумме суммы денежных средств и быстрореализуемых ценных бумаг;

K3 – отношение брутто-доходов к активам;

K4 – отношение полной задолженности к активам;

K5 – основной капитал, деленный на оборотные активы;

K6 – оборотный капитал, деленный на нетто-продажи.

При Z ≥ 0,50 то клиента необходимо отнести к сегменту клиентов, которые не смогут выполнить договорных условий по выдачи ссуды.

Модель Конана и Голдера. Французские экономисты Ж. Конан и М. Голдер, используя метод, разработанный Э. Альтманом, построили на основе изучения 95 малых и средних предприятий Франции следующую модель:

Z = – 0,16·K1 – 0,22·K2 + 0,87·K3 + 0,10·K4 – 0,24·K5, где

K1 – денежные средства + дебиторская задолженность, деленные на величину валюты баланса;

K2 – собственного капитала + долгосрочные пассивы, деленные на величину валюты баланса;

K3 – расходы по обслуживанию займа, деленные на выручку от реализации (после н. о.);

K4 – расходы по оплате труда, деленные на величину чистой прибыли;

K5 – отношение прибыли до выплаты процентов и налогов (балансовая прибыль) к заемному капиталу.

Вероятность задержки платежей фирмами, обладающих разными Z, можно представить в виде шкалы (см. табл. 2.3):

Таблица 2.3

Шкала для модели Конана и Голдера

0,210

0,048

0,002

0,026

0,068

0,087

0,107

0,131

0,164

Вероятность срыва

выплаты, %

100

http:///publ/1/model_zh_konana_i_m_goldera_ocenki_platezhesposobnosti/

Модель Депаляна. Французский экономист Ж. Депалян показал, что финансовое положение компании может быть достаточно точно охарактеризована 5-ю коэффициентами. данный метод получил название метод credit-men. Расчетная формула метода, именуемого «credit-men»: