1.3. Оценка вероятности банкротства зарубежных авторов

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления несостоятельности (банкротства) организаций.

В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Наиболее простой из методик диагностики несостоятельности (банкротства) является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах. На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой были выявлены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов. Двухфакторную модель Э. Альтмана представим в таблице 1.4 [Зимин, 2012, с. 211].

Таблица 1.4

Двухфакторная модель Э. Альтмана для определения несостоятельности

(банкротство) организации

Прогнозирование несостоятельности (банкротства) с помощью двухфакторной модели не обеспечивает высокой точности. Данная модель не учитывает влияние на финансовое положение организации других важных показателей, характеризующих, например, эффективность использования ресурсов, отдачу активов, деловую и рыночную активность организации.

Ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается интервалом D X = ± 0,65. Чем больше факторов будет учтено в модели, тем точнее рассчитанный с ее помощью прогноз.

Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования несостоятельности (банкротства), которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности несостоятельности (банкротства) наиболее часто используется так называемый

«Z-счет» Э. Альтмана (индекс кредитоспособности).

Рассмотрим модель Э. Альтмана для организаций, чьи акции не котируются на биржевом рынке. Данная модель была опубликована в 1983 году, модифицированный вариант пятифакторной модели, представлен в таблице 1.5.

Таблица 1.5

Пятифакторная модель Э. Альтмана для определения несостоятельности

Подход Э. Альтмана к созданию методик прогнозирования несостоятельности (банкротства) организаций имеет право на существование, когда в наличии (или обосновываются модельно) однородность и репрезентативность событий выживания или несостоятельности (банкротства).

В 1972 Лис разработал дискриминантную модель для организаций Великобритании.

Данную модель Лиса о прогнозировании несостоятельности (банкротстве) организаций представим в таблице 1.6 [Берлин, 2010, с. 119].

Таблица 1.6

Модель Лиса для определения несостоятельности (банкротства)

Следует учитывать, что модель Лиса при анализе российских организаций показывает несколько завышенные оценки, так как значительное влияние на итоговый показатель оказывает прибыль от продаж, без учета финансовой деятельности и налогового режима.

В 1977 году ученые Таффлер и Тишоу предложили четырехфакторную прогнозную модель несостоятельности (банкротства), при разработке которой использовали следующий подход. При использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных организаций. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы организаций и их коэффициенты.

Данная модель Таффела представлена в таблице 1.7.

Таблица 1.7

Модель Таффлера для определения несостоятельности (банкротства) организаций

Леверидж, прибыльность, ликвидность, достаточность капитала и другие параметры оценивались при создании модели Таффлера. В совокупности, коэффициенты данной модели дают объективную картину о риске несостоятельности (банкротстве) в будущем и платежеспособности на текущий момент.

Модель Ольсона (1980 г.) разработана на непараметрическом подходе. Она позволяет использовать преимущества доходного и имущественного подходов, в какой-то степени минимизируя их недостатки.

Данную модель Ольсона, разработанную для прогнозирования наступления несостоятельности (банкротства) организации, представим в таблице 1.8 [Зимин, 2012, с. 211].

Таблица 1.8

Модель Ольсона для определения несостоятельности (банкротства) организаций

Модель Фульмера классификации несостоятельности (банкротства) была создана на основании обработки данных шестидесяти организаций.

Модель Фулмера учитывает большое количество факторов, поэтому и при обстоятельствах, отличных от оригинальных, работает стабильней, чем другие методики.

Модель состоит из девяти показателей интегрированных в единый коэффициент. В зависимости от значения конечного коэффициента организация может быть отнесена к классу надежных или обреченных на несостоятельность (банкротство). Модель Фулмера представлена в таблице 1.9.

Таблица 1.9

Модель Фулмера для определения несостоятельности (банкротства) организаций

Точность прогнозов по данной модели составляет 98%, на два года – 81%.

Гордоном Л. В. Спрингейтом в 1978 года, на основании модели Альтмана и пошагового дискриминантного анализа была разработана модель прогнозирования вероятности несостоятельности (банкротства) организации.

Оценка вероятности банкротства по модели Спрингейта показана в таблице 1.10.

Таблица 1.10

Модель Спрингейта для определения несостоятельности (банкротства) организаций

В процессе тестирования модели Спрингейта на основании данных 40 организаций была достигнута 92,5% точность предсказания неплатежеспособности на год вперёд.

Французские экономисты Ж. Конан и М. Голдер, используя метод, разработанный Э. Альтманом, построили свою модель прогнозирования несостоятельности организации. Практика показывает, что в отдельных случаях можно использовать модель Конана-Гольдера которая описывает вероятность наступления кризисной ситуации для различных значений индекса KG, данная модель в таблице 1.11 [Берлин, 2010, с. 119].

Таблица 1.11

Модель Конана-Гольдера вероятность несостоятельности организаций

В уравнении авторы обращают внимание, на доминирующую роль фактора Y3 - отношения финансовых издержек к выручке от реализации по сравнению с другими четырьмя коэффициентами. Фактически влияние этого фактора превышает совокупное влияние всех остальных.

Известный финансовый аналитик Уильям Бивер предложил свою систему показателей для оценки финансового состояния организации с целью определения вероятности несостоятельности (банкротства) – пятифакторную модель.

Данную модель вероятности несостоятельности (банкротства) организации представим в таблице 1.12.

Таблица 1.12

Модель У. Бивера вероятность несостоятельности (банкротства) организаций

Для интерпретации результата анализа У. Бивером была разработана шкала оценки риска несостоятельности (банкротства) организации, которая построена на основе сравнения фактических значений показателя с рекомендуемыми. Вероятность несостоятельности (банкротства) организации оценивается по одной из групп возможных состояний, где находится большинство значений показателей.

Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности несостоятельности (банкротства) не рассчитывается.

Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний организации, рассчитанными У. Бивером: для благополучных организаций, для организаций, обанкротившихся в течение года, и для организаций, ставших несостоятельными (банкротами) в течение пяти лет [Жариков, 2009, с. 213].

Таким образом, в зарубежной практике существует множество моделей для диагностики и определения вероятности наступления несостоятельности (банкротства), но следует отметить, что использование таких моделей в отечественной практике требует больших предосторожностей из-за различий в законодательной и информационной базе, из-за разной методики отражения инфляционных процессов, разной структуры капитала.

Наличие многообразных подходов к оценке несостоятельности (банкротства) подтверждает целесообразность острого внимания к данной теме. Характеристика каждого из методов говорит о многообразии целей их применения необходимости использования ситуационного подхода к выбору метода.