Раскроем наиболее популярные модели оценки вероятности банкротства. Данные модели позволяют определить точечную оценку возникновения возможного риска банкротства.
Модели оценки вероятности банкротства представляют собой логистическое регрессионное уравнение. Отсюда и вытекает название модели логистической регрессии (logit-модели) оценки вероятности банкротства. К сравнению, модели множественного дискриминантного анализа (MDA-модели), куда относится модель американца Э. Альтмана, имеют вид простой регрессии.
Logit-модели являются прогнозными моделями (как и MDA-модели), и позволяют определить вероятность банкротства предприятия за год до его наступления. Строятся они статистической выборке предприятий банкротов и небанкротов.
Ниже представлено сравнение подходов к оценке финансового состояния по logit-моделям и по mda-моделям.
- Сравнение подходов к оценке финансовой устойчивости предприятия
- Как строятсяlogit-модели?
- Модели оценки вероятности банкротства
- Модель Дж. Ольсона (1980 г.)
- Формула расчета
- Модель Джу-Ха, Техонга (2000 г.)
- Формула расчета
- Российские модели оценки вероятности банкротства
- Модель Хайдаршиной (2009 г.)
- Формула расчета
- Модель Жданова (2012 г.)
- Формула расчета
- Оценка предприятия поlogit-модели
Сравнение подходов к оценке финансовой устойчивости предприятия
|
Logit-модели | MDA-модели |
Вид | Логистическое регрессионное уравнение |
Регрессионное уравнение |
Разработка математического инструментария модели |
1950-е | 1930-е |
Автор, первой разработанной модели и год | Дж. Ольсон, 1980 год |
Э. Альтман, 1968 год |
Обозначение интегрального показателя |
O-score | Z-score |
Интервалы оценки риска банкротства | От 0 до 1 (от 0 до 100%) |
Деление на «красную», «серую» и «зеленую» зоны |
Как строятся? |
Статистически на выборке банкротов и небанкротов | Статистически на выборке банкротов и небанкротов |
Внешний вид | P = 1/(1+e—z)Z =A*X1+ B*X2 +C*X3е=2.7 (число Эйлера) |
Z =A*X1+ B*X2 +C*X3 |
Как строятся logit-модели?
Алгоритм построения logit-моделей оценки вероятности банкротства:
- Формируем выборку предприятий банкротов (около 20-100 предприятий)
- Формируем выборку предприятий небанкротов (20-100 предприятий)
- Рассчитываем финансовые коэффициенты для всех предприятий
- С помощью инструментария логистической регрессии (можно сделать это в программе SPSS) строится логистическое регрессионное уравнение, которое дает оценку риска банкротства предприятия
- Проверяется адекватность построенной модели
Модели оценки вероятности банкротства
Ниже приведу наиболее известные модели оценки вероятности банкротства (logit-модели) и комментарии к ним. Рассмотрим несколько моделей зарубежных авторов, а также коснемся и отечественных разработок.
Модель Дж. Ольсона (1980 г.)
Одним из первых кто предложил метод логистической регрессии для оценки финансового состояния предприятия был Дж. Ольсон в 1980 году. Кстати ученый еще известен своей моделью оценки бизнеса (EBO, модель Эдварда — Белла — Ольсона).
Формула расчета
P – вероятность банкротства (значение в интервале от 0 до 1)
Коэффициент |
Формула расчета | Расчет по РСБУ |
К1 | К1 = ln(Активы/индекс-дефлятор ВВП) |
Ln (стр.1600/индекс-дефлятор ВВП) |
К2 |
К2= (Краткосрочная + Долгосрочная задолежнность)/ Активы | (стр.1400+стр. 1500) / стр.1600 |
К3 | К3 = Оборотный капитал / Активы |
(стр.1200-стр.1500) / стр.1600 |
К4 |
К4 = Краткосрочные обязательства / Оборотные активы | стр. 1500 / стр.1200 |
К5 | К5 = Чистая прибыль / Активы |
стр.2400 /стр.1600 |
К6 |
К6 =(Чистая прибыль + Амортизация) / (Краткосрочная + Долгосрочная задолженность) | (стр.2400+амортизация) /(стр.1400+стр.1500) |
К7 | К7 =см. примечание |
см. примечание |
К8 |
К8 = см. примечание | см. примечание |
К9 | К9 =Чистая прибыль сейчас / Чистая прибыль 2 года назад |
стр.2400 / стр.24002 года назад |
Примечание:
Один из недостатков модели, на мой взгляд, это большое количество финансовых коэффициентов. Их в модели избыточное количество. По теории систем 5-7 элементов наилучшим образом описывают систему. Здесь же их 9.
Ln – натуральный логарифм. Индекс дефлятор показывает темп роста ВВП (экономики страны).
К5 – рентабельность активов (ROA).
К7 – фиктивная переменная, принимающая значение, равное 1, если чистый доход компании за последние 2 года является отрицательной величиной (убыток) и равное 0, если значение иное.
K8 – фиктивная переменная, принимающая значение равное 1, если текущая задолженность копании (стр. 1400 + стр. 1500) превышает ее текущие активы (стр. 1600), и значение равное 0, если нет;
К9 – мера изменения чистого дохода (чистой прибыли) за последние два года.
Модель Джу-Ха, Техонга (2000 г.)
Трехфакторная logit-модель разработана на основе статистических данных 46 Южно-Корейских предприятий, признанными банкротами в 1997- 1998 гг. Оценка вероятности банкротства находится по формуле ниже.
Формула расчета
P – вероятность банкротства (имеет значение в интервале от 0 до 1)
Коэффициент |
Формула расчета | Расчет по РСБУ |
К1 | К1 = Проценты к уплате / Выручка |
стр.2330 / стр.2400 |
К2 |
К2= Прибыль до налогообложения / (Краткосрочная + Долгосрочная задолженность) | стр.2300 / (стр.1400+стр.1500) |
К3 | К3 = Выручка / Дебиторская задолженность |
стр.2110 / стр. 1230 |
Оценка стоимости бизнеса | Финансовый анализ по МСФО | Финансовый анализ по РСБУ |
Расчет NPV, IRR в Excel | Оценка акций и облигаций |
Российские модели оценки вероятности банкротства
Рассмотрим две современные модели оценки вероятности банкротства (logit-модели) для российской экономики.
Модель Хайдаршиной (2009 г.)
Русскими экономистами также предлагаются различные модели для оценки вероятности банкротства. Можно выделить 11-факторную logit-модель Г.А. Хайдаршиной, разработанную в 2009 году, для предприятий различных отраслей.
Формула расчета
Коэффициент |
Формула расчета | Расчет по РСБУ |
К1 | К1 = см. примечание |
См. примечание |
К2 |
К2= см. примечание | См. примечание |
К3 | К3 = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства |
стр.1200 / (стр.1520 + стр. 1510+стр. 1550) |
К4 |
К4 = Прибыль до налогообложения / Уплаченным процентам | стр.2300 / 2330 |
К5 | К5 =Ln(Собственный капитал) |
Ln(стр.1300) |
К6 |
К6 =ставка рефинансирования ЦБ | Ставка рефинансирования |
К7 | К7 =см. примечание |
См. примечание |
К8 |
К8 = Чистая прибыль / Активы | стр.2400 /стр.1600 |
К9 | К9 = Чистая прибыль / Собственный капитал |
стр.2400/стр.1300 |
К10 |
К10 =темп роста Активов | Темп роста стр.1600 |
К11 | К11 = темп роста Собственного капитала |
Темп роста стр.1300 |
Примечание:
К1 – фактор «возраста» компании. Принимает значение 0, при условии, что предприятие было создано более 10 лет назад, и значение 1 – если менее 10 лет.
К2 – характеристика кредитной истории хозяйственной деятельности компании. В случае, если она является положительной, принимается значение 0, отрицательной – 1.
К3 – коэффициент текущей ликвидности.
К6 – ставка рефинансирования ЦБ.
К7 – характеристика деятельности предприятия с точки зрения ее региональной принадлежности. Принимает значение 0 – при нахождении в Москве или Санкт-Петербурге, и 1 – в других регионах.
К9 – рентабельность собственного капитала предприятия.
К10 – темп прироста собственного капитала компании.
К11 – темп прироста активов компании.
Один из недостатков модели – громоздкость вычислений и избыточное количество факторов, описывающих предприятие. Из плюсов можно отметить комплексность анализа, так как предприятие анализируется с различных сторон. Значения коэффициентов в модели для различных отраслей промышленности представлены ниже в таблице.
Фактор модели |
Коэффициент | Отраслевой сегмент | |||
Промышленность | ТЭК | Торговля |
Сельское хозяйство |
||
Константа | а0 | 10,2137 | 30,7371 | 35,0326 | 13,5065 |
К1 |
а1 | 0,0303 | 3,7033 | 4,1834 | 0,2753 |
К2 | а2 | 6,7543 | 8,9734 | 9,0817 |
6,6637 |
К3 |
а3 | -3,7039 | -8,6711 | -8,7792 | -7,0113 |
К4 | а4 | -1,5985 | -7,0110 | -8,5601 |
-2,3915 |
К5 |
а5 | -0,5640 | -1,6427 | -1,6834 | -1,0028 |
К6 | а6 | -0,1254 | -0,1399 | -0,4923 |
-0,2900 |
К7 |
а7 | -1,3698 | -0,6913 | -0,8023 | -1,5742 |
К8 (ROA) | а8 | -6,3609 | -5,0894 | -8,4776 |
-6,1679 |
K9 (ROE) |
а9 | -0,2833 | -15,3882 | -10,8005 | -2,3624 |
К10 | а10 | 2,5966 | 7,3667 | 7,1862 |
2,8715 |
К11 |
а11 | -7,3087 | -22,0294 | -22,7614 |
-6,9339 |
Модель Жданова (2012 г.)
В 2012 году была разработана модель для оценки вероятности банкротства промышленных предприятий. Для построения брались предприятия авиационно-промышленного комплекса России. Выборка состояла из 40 предприятий (20 из которых стали банкротами, а 20 остались финансово устойчивыми в период с 2000 по 2010 гг.). В состав модели входит 5 основных финансовых коэффициентов, отобранных с помощью корреляционного анализа. На наш взгляд они наиболее точно описывают финансы предприятия.
Формула расчета
Коэффициент |
Формула расчета | Расчет по РСБУ |
К1 | К1 = Чистая прибыль /Оборотные активы |
стр.2400 / стр.1200 |
К2 |
К2= (Долгосрочные обязательства + Краткосрочные обязательства / Собственный капитал | (стр.1400+стр.1500) / стр.1300 |
К3 | К3 = Внеоборотные активы / Оборотные активы |
стр. 1100 / стр. 1200 |
К4 |
К4 = Выручка от продаж / Среднегодовая стоимость активов | стр.2110/(стр.1600нг.+стр.1600кг./2) |
К5 | К5 = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства |
стр.1200 / (стр.1520+стр. 1510+стр. 1550) |
Примечание:
Расшифровка финансовых коэффициентов представлена ниже.
К1 – коэффициент рентабельности оборотных активов,
К2 – коэффициент самофинансирования (коэффициент капитализации),
К3 – коэффициент соотношения мобильных и иммобилизованных активов,
К4 – коэффициент оборачиваемости активов (находится среднее значение показателя за период),
К5 – коэффициент текущей ликвидности.
Оценка предприятия по logit-модели
Ниже в таблице представлены интервалы для описания риска банкротства у предприятия.
Интервалы изменения вероятности банкротства предприятия |
Описание риска |
Р>0,8 |
Очень высокий риск банкротства |
0,5<P≤0,8 |
Высокий риск банкротства |
0,2<P≤0,5 |
Риск банкротства ниже среднего |
P≤0,2 |
Очень низкий риск банкротства |
Резюме
Итак, мы разобрали наиболее известные модели оценки вероятности банкротства предприятия. 2 модели были иностранные и две модели, созданы для российской экономики. Все эти модели построены с помощью инструментария логистической регрессии. Отличает их только статистическая выборка и подбор финансовых коэффициентов, входящих в модель. Применение моделей на практике возможно в качестве экспресс-анализа предприятия или предприятия контрагента. Про другие подходы к оценке финансового состояния предприятия смотрите в статье: «Оценка финансового состояния предприятия»
Спасибо за внимание! Удачи!
Автор: Жданов Василий Юрьевич, к.э.н.