Мировой опыт моделирования вероятности банкротства организаций

В действительности же, попытки прогнозировать возможный коллапс предприятия предпринимались раньше. Еще в 20-30-х годах прошлого века Уильмом Лоу (William Н. Lough), Рэймондом Смитом (Raymond F. Smith), Артуром Винакором (Arthur Н. Winakor) и Полом Фитцпатриком (Poul J. Fitzpatrick) проводились исследования направленные на определение эффективных инструментов прогнозирования банкротства.

Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м годам и связаны с развитием компьютерной техники.

Все методы прогнозирования опираются на некоторые предположения. Наиболее обычным является предположение стабильности: «если существующие тенденции и связи сохранятся», «если не произойдет ничего необычного». Таким образом, все методы прогнозирования, в том числе и в экономике, нацелены на поиск ретроспективных тенденций и связей. При прогнозировании банкротства этот поиск осуществляется путем сопоставления ретроспективной информации обанкротившихся и избежавших банкротства предприятий.

В настоящее время в мире разработано большое число моделей оценки вероятности банкротства предприятий. В основе этих моделей лежат различные показатели. Это и данные о котируемых рамочных инструментах, и данные бухгалтерской отчетности компаний, и информация об особенностях структуры, внутренних и внешних связях предприятия, денежных и материальных потоках.

Методические подходы, касающиеся прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными экономистами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия. Как правило, на их основе в большинстве методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства.

Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации предприятия заранее, ещё до появления очевидных признаков. Такой подход особенно необходим, так как жизненные циклы предприятий в рыночной экономике достаточно коротки. В связи с этим коротки и временные рамки применения в них антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризиса предприятия их применение может привести к банкротству. Указанные методики должны позволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, еще до наступления кризиса коммерческой организации, с целью его предотвращения.

Вероятность банкротства любой компании зависит в первую очередь от эффективности ее производственной и финансово-хозяйственной деятельности. Для внутренней оценки эффективности управляющий может использовать помимо бухгалтерской также и управленческую отчетность, дополнительную информацию о перспективах развития предприятия, планируемых сделках, поступлениях, приобретениях. Для аналитика, лишенного доступа к такой внутренней информации, источниками знаний о положении дел в оцениваемой компании является, прежде всего, публикуемая бухгалтерская отчетность и рыночные данные по котируемым ценным бумагам.

Обычно выделяют две группы методов прогнозирования: эвристические и экономико-математические. Применительно к прогнозированию банкротства эти методы образуют два подхода: качественный и количественный.

Эвристические методы предполагают, что при разработке прогноза доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение, то есть субъективные начала. К этой группе методов относятся различные методы экспертных оценок. Эвристические методы образуют, так называемый, «качественный» подход к прогнозированию банкротства. Суть качественного подхода заключается в изучении экспертом отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству и сравнении их с соответствующими признаками анализируемого предприятия. Если для данного предприятия характерно наличие таких признаков, то делается субъективное экспертное заключение о высокой вероятности банкротства.

Экономико-математические методы, предусматривают использование для формирования прогноза, полученных на основе анализа статистических данных, предикативных моделей. К данной группе относят: методы экстраполяции трендов, методы регрессионного анализа, методы экономико-математического программирования. Экономико-математические методы составляют так называемый количественный подход к прогнозированию банкротства. Его суть заключается в определении нормативных (пороговых, критических) значений аналитических показателей или их комбинации, характеризующих финансовое состояние предприятия как благополучное. Выход фактических значений показателей за нормативные рамки означает повышение вероятности банкротства.

Некоторые исследователи полагают, что прогнозирование банкротства с помощью качественного подхода приводит к более точным результатам, чем использование любой из предикативных моделей, составляющих количественный подход. Это связывают с тем, что модели прогнозирования неизменно сосредотачиваются на более ограниченном наборе информации, чем тот который доступен аналитику.

С другой стороны, методы экспертных оценок основаны на субъективных суждениях аналитиков, и поэтому им присущи недостатки психологического характера. Экспериментальное доказательство превосходства количественного подхода над качественным было получено в 1974 году Альтманом и Макгоем.

В первую группу можно выделить модели, полученные с помощью дискриминантного анализа. Здесь в частности можно выделить работы следующих авторов: Дикин (Deakin, 1972), Лис (Lis, 1972), Р. Тафлер и Г. Тишоу (Taffler, Tisshaw, 1974), Лев (Lev, 1974), Альтман, Халдеман и Нара-уанан (Edward 1. Altman, Robert G. Haldeman, P. Narayanan, 1977); Спрингэит (Springate, 1978); Альтман (Altman, 1983); Фулмер (Fulmer, 1984); Бафори (Bathory, 1984); Аргенти (Argenti, 1985); Мейерс и Фогу (Myers, Forgy 1986); Кохен и Гилмор (Cohen, Gilmore 1990).

Позднее для получения моделей прогнозирования банкротства, был использован множественный регрессионный анализ (Multiple Regression Analysis), общее назначение которого состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными, называемыми также регрессорами или предикторами (в данном случае, значениями финансовых коэффициентов) и зависимой переменной – результативным показателем (в данном случае, вероятностью банкротства). Функция, описывающая зависимость значения результативного признака от значений предикторов, называется функцией (уравнением) регрессии, а такие модели называют – предикативными. Среди исследователей, которые использовали множественный регрессионный анализ для разработки модели прогнозирования банкротства можно отметить: Плата и Плата (Piatt & Piatt, 1980), Змиджевского (Zmijewski, 1984), Завгрен (Zavgren, 1985); Гилберта, Минона и Шварца (Gilbert, Menon, и Schwartz, 1990); Коха и Килоха (Koh and Killough, 1990); Гриса (Grice, 1998).

Рассмотрим наиболее известные модели прогнозирования банкротства предприятий.

Модель Альтмана, подробный анализ модели