Модели финансовой устойчивости предприятий

В статье мы рассмотрим модели финансовой устойчивости, опишем модели оценки риска банкротства, которые были разработаны с 1966 года до настоящего времени. Первые модели финансовой диагностики предприятий были разработаны в Америке У. Бивером и Э. Альтманом 60-е годы прошлого века. С тех пор методология оценки финансовой устойчивости с помощью интегральных моделей крепко вошла в практику финансового анализа.

Модели финансовой устойчивости для неамериканских фирм

Страна

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Бесплатный Экспресс-курс "Оценка инвестиционных проектов с нуля в Excel" от Ждановых. Получить доступ
Авторы
Австралия Castanga, Matolcsy (1981); Izan (1984); McNamara (1988); Messier, Hansen (1988)
Австрия Rudorfer (1995)
Бельгия Gaeremynck, Willekens (2003)
Канада Springate (1983)
Финляндия Suominen (1988); Laitinen (1991); Kiviluoto (1988)
Франция Poddig (1995)
Германия Beerman (1976); Weinrich (1978)
Греция Grammatikos и Gloubos (1981), Dimitras (1999); Zopounidis, Doumpos (1999)
Италия Appetity (1984)
Япония Ko (1984); Takahashi et al (1984); Tsukuda, Baba (1994)
Корея Le et al (1996); Jo et al (1997); Lee (2001)
Нидерланды Bilderbeek (1977)
Сингапур Ta, Seah (1981)
Испания Martin-del-Brio, Serrano-Cinca (1995)
Швеция Skogsvik (1990)
Турция Unal (1988)
Великобритания Lis (1972); Taffler (1974, 1977, 1980, 1982); Marais (1980); Keasey, Watson (1986); Peel (1987); Wilson et al. (1995); Alici (1996); Lennox (1999)

Как видно из таблицы моделей для оценки финансовой устойчивости предприятий наиболее их количество было разработано в Великобритании. Ниже мы рассмотрим, какие именно модели разрабатывались по годам. Так можно будет увидеть изменение фокуса с одних методов на другие.

Оценка стоимости бизнеса Финансовый анализ по МСФО Финансовый анализ по РСБУ
Расчет NPV, IRR в Excel Оценка акций и облигаций

Подходы к построению моделей финансовой устойчивости предприятия

Года Дискрим. анализ Логит-анализ Пробит-анализ Нейросетевой анализ Другие подходы
1960-е 2 0 0 0 1
1970-е 22 1 1 0 4
1980-е 28 16 3 1 7
1990-е 9 16 3 35 11
2000-е 2 3 0 4 3
Всего 63 36 7 40 26

Можно заметить смещение подходов к построению финансовых моделей от дискриминантного анализа к нейросетевому анализу. На данный момент именно модели финансовой устойчивости, построенные на нейронных сетях, преобладают в исследованиях. Ниже приведем изменение количество финансовых и нефинансовых показателей, которые использовались в полученных моделях оценки финансовой устойчивости.

Количество показателей, используемых в моделях

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Бесплатный Экспресс-курс "Оценка инвестиционных проектов с нуля в Excel" от Ждановых. Получить доступ
Года Минимум Максимум В среднем
1960-е 5 30 15
1970-е 2 18 8
1980-е 1 47 9
1990-е 2 57 11
2000-е 5 13 8
Всего 1 57 10

Как можно заметить, количество показателей в моделях финансовой устойчивости в среднем колебалось около 8. Это объясняется теорией систем, что системы с большим количеством показателей имеют недостаточную точность оценки и прогнозирования будущих состояний объекта.

Новые модели финансовой устойчивости

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Бесплатный Экспресс-курс "Оценка инвестиционных проектов с нуля в Excel" от Ждановых. Получить доступ

В таблице наглядным образом представим существующие модели финансовой устойчивости предприятий. Будет рассмотрен период с 2001 года.

Авторы Область применения модели Модель/ Количество показателей Точность модели
Lee (2001) Корейские фирмы NN/8 Точность определения банкротов – 83%. Точность определения финансово устойчивых предприятий – 72%
Patterson (2001) Казино и игорные дома MDA/12 Банкроты – 100%Небанкроты – 89%
Shumway (2001) Общее Hazard/13 Точность от 0.9% до 75%
Grover (2003) Частные компании Бельгии Logit/8 Точность модели – 78%
Wang (2004) Интернет-компании Logit/8 Точность в определении риска банкротства – 26%, а в определении финансово устойчивых – 90.8%

Примечание:

NN – модели, построенные с помощью аппарата нейронных сетей.
MDA – модели, построенные с помощью множественного дискриминантного анализа.
Logit – модели, построенные с помощью логит-анализа.
Hazard – модели риска.

Можно отметить, что в настоящее время уже появляются исследования и разработки, где отдельно выделяются интернет-компании.


Автор: Жданов Василий, к.э.н.

Оценка стоимости бизнеса Финансовый анализ по МСФО Финансовый анализ по РСБУ
Расчет NPV, IRR в Excel Оценка акций и облигаций
Василий Жданов

Сооснователь школы "Инвестиционной оценки", инвестор, спикер в бизнес-школе РГГУ, автор книг-бестселлеров "Финансовый анализ предприятия с помощью коэффициентов и моделей", "Инвестиционная оценка проектов и бизнеса", "Прогнозирование доходности и риска инвестиций на фондовом рынке". Лауреат государственной премии за комплекс монографий в сфере экономики и управления предприятиями авиационной промышленности на базе информационных технологий. Лауреат премии Всероссийского конкурса на лучшую научную книгу от Фонда развития отечественного образования

Оцените автора
Школа Инвестиционной оценки проектов, акций, бизнеса
Добавить комментарий

двенадцать − 6 =

  1. Владимир

    Уважаемые господа,
    после того, как кликнул на «Ваша ссылка для скачивания» на яндекс-диске появилось сообщение:

    Ничего не найдено
    Возможно, владелец удалил файлы или закрыл к ним доступ.
    А может быть, вам досталась ссылка с опечаткой.

    Вопрос:
    так как же получить обещанную таблицу «Расчет NPV, IRR, DPP и других показателей эффективности»?

    С уважением – Владимир,

    Ответить
    1. Василий Жданов автор

      Исправили ссылку. Скачайте по этой ссылке https://yadi.sk/i/YvhoIB9Wm7eLQ

      Ответить
Adblock
detector