<<
>>

3.2. Оценка методов диагностики кризисной ситуации на предприятии

Для диагностики кризисной ситуации на предприятии используются: традиционные методы анализа финансово-экономического состояния предприятия, интегральные показатели и модели оценки платежеспособности, система критериев для оценки структуры баланса, утвержденная Постановлением Правительства РФ от 20.05.94.
№ 498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий».

Цель диагностики в антикризисном управлении - прогнозирование, выявление и устранение факторов, определяющих неплатежеспособность предприятия. Методы анализа финансово-экономического состояния предприятия в отечественной и зарубежной литературе достаточно изучены и апробированы [2, 5, 10, 14, 61, 68]. По

133

этому авторы считают целесообразным более подробно оценить применение критериев, установленных вышеназванным постановлением, а также интегральный показатель и модели оценки неплатежеспособности для того, чтобы выбрать оптимальную модель диагностики кризисной ситуации.

Анализ практических ситуаций оценки структуры баланса по официально утвержденным критериям показывает, что структура баланса многих российских предприятий оказывается неудовлетворительной. Это может означать, с одной стороны, что финансовое состояние анализируемых предприятий действительно близко к банкротству, а с другой - возможно неадекватное отражение реального финансового состояния по применяемым для структуры баланса критериям.

Порядок расчета показателей для оценки удовлетворительной структуры баланса приведен в Методических положениях по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса. О значении критериев оценки структуры баланса в судьбе российских предприятий свидетельствует следующий факт. В таблице 3.2.1 приведены значения коэффициентов структуры баланса нескольких анализируемых предприятий Воронежской и Липецкой областей, относящихся к разным отраслям.

Данные таблицы свидетельствуют, что практически все предприятия на начало 1997 г. отвечают признакам банкротства. Однако по ОАО «Прометей» можно отметить, что за каждым пунктом прироста показателей стоит кропотливая работа руководства предприятия, которое заключило договор с комитетом по управлению имуществом Липецкой области по восстановлению платежеспособности предприятия. В то же время арбитражный суд Воронежской области отказался рассматривать дело о банкротстве более года неработающего предприятия ОАО «Сомовская мебельная фабрика», так как из-за неправильности отражения в балансе курсовых разниц, возникших в результате переоценки валютного кризиса, предприятие имело более чем удовлетворительную структуру баланса.

По ОАО «Воронежшина» и ОАО «Синтезкаучук» арбитражный суд назначил арбитражных управляющих. По остальным предприятиям инициативы возбуждения дела о банкротстве не предпринималось.

Опыт проведения аналитической работы позволяет отметить ряд недостатков диагностики неплатежеспособности на основе двух финансовых коэффициентов.

Во-первых, по составу показателей. В международной практике показатели текущей ликвидности и обеспеченности собственными средствами играют ключевую роль в оценке финансового состояния.

134

Однако российская действительность свидетельствует о том, что сегодня предприятия-должники, составляя график погашения задолженности, в качестве источника ее покрытия показывают административные здания, транспортные средства. Этот источник, по мнению авторов, необходимо учитывать в коэффициенте платежеспособности, тем более что это свидетельствует подходу и оценке имущества вытекающему из закона «О несостоятельности (банкротстве) предприятий [86].

Осторожнее нужно обращаться и с коэффициентом обеспеченности собственными средствами (по сути - обеспеченности собственными оборотными средствами), так как известны примеры, когда предприятия, не имеющие собственных оборотных средств, являются платежеспособными. К их числу относятся предприятия оптовой и розничной торговли, которые полностью формируют оборотные активы за счет заемных источников.

Состав вышеназванных показателей не позволяет в динамике сделать истинных выводов о финансовом состоянии предприятия и его платежеспособности. Это объясняется тем, что данные показатели рассчитываются на основе баланса предприятий, а баланс является группировкой данных о состоянии ресурсов и источников их образования на определенный момент времени - на начало и конец отчетного периода. Но внутри аналитического периода оценочные показатели могут существенно изменяться благодаря динамике происходящих процессов. Выводы о финансовом состоянии предприятия можно сделать только на основе анализа динамики оценочных показателей.

Во-вторых, нормативные значения показателей оценки структуры баланса не учитывают отраслевую специфику и тип производства предприятий. Эти два фактора, как правило, определяют структуру оборотных средств, их оборачиваемость, а они в свою очередь должны определять нормативные значения показателей текущей ликвидности и обеспеченности собственными оборотными средствами.

Специальные нормативы должны устанавливаться для предприятий с длительным технологическим циклом.

В-третьих, анализ текущей платежеспособности должен дополняться оценкой общей платежеспособности. Общая платежеспособность - способность предприятия покрыть внешние обязательства (краткосрочные и долгосрочные) всем имуществом предприятия, оцененным по рыночной стоимости. Она может измеряться отношением стоимости такого имущества к внешним обязательствам предприятия [8].

135

Учитывая многообразие финансовых процессов, которое не всегда отражается в коэффициентах платежеспособности, различие в уровне их нормативных оценок и возникающие в этой связи сложности в общей оценке состоятельности предприятия, многие зарубежные и отечественные аналитики рекомендуют производить интегральную или комплексную оценку финансового состояния предприятия на основе одного критерия.

В качестве такого критерия используется малая вероятность банкротства предприятия. Самой простой моделью диагностики кризисной ситуации является двухфакторная, анализ применения которой исследован в работах М.А. Федотовой [107]. При составлении модели учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства, - коэффициент текущей ликвидности и отношение заемных средств к активам. На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом:

Z = -0,3877 - 1,0736 • Ктл + 0,0579 • К^, (3.2.1)

где Кхл - коэффициент текущей ликвидности;

Кзс - отношение заемных средств к валюте баланса.

Если Z < 0 - вероятно, что предприятие останется платежеспособным; при Z > 0 - вероятно банкротство.

Двухфакторная модель вероятности банкротства не отражает другие стороны финансового состояния предприятия: оборачиваемость активов, рентабельность активов, темпы изменения выручки от реализации. Точность оценки увеличивается, если во внимание принимается большее количество факторов, отражающих финансовое состояние предприятия.

Р.С. Сайфулин и Г.К. Кадыков предложили использовать для экспресс-оценки финансового состояния предприятия рейтинговое число [120]:

R = 2Ко + 0,1КТЛ + 0,08КИ + 0,45К* + К„р, (3.2.2)

где Ко - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (Ко > 0,1);

Кхл - коэффициент текущей ликвидности (Кхл > 2);

Ки - интенсивность оборота авансируемого капитала, которая характеризует объем реализуемой продукции, приходящийся на один

137

Таблица 3.2.1

Показатели оценки структуры баланса анализируемых предприятий Предприятие Коэффициент текущей ликвидности (КО Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (Кг) Коэффициент восстановления платежеспособности(Кз) Коэффициент утраты платежеспособности (Кз)

нормативное значение на 1.01.98. на 1.10. 98. нормативное значение на 1.01.98. на 1.10. 98. нормативное значение на 1.01.98. на 1.10. 98. нормативное значение на 1.01.98. на 1.10. 98. ОАО «Воронежский станкозавод» К,>2 1,33 1,37 К2>1 0,09 0,07 К3>1 - - К3<1 - 0,70 ОАО «Прометей» К,>2 1,23 1,68 К2>1 0,21 0,63 К3>1 - 0,99 К3<1 - - ОАО «Водмаш-оборудование» К,>2 1,44 1,42 Кг>1 0,13 0,27 К3>1 - - К,<1 - - ЗАО «ВРТТЗ» К,>2 1,47 1,33 К2>1 0,09 0,11 К3>1 - - KJ<1 - - АООТ «Электросигнал» К,>2 1,39 1,47 К2>1 0,12 0,21 К3>1 - - К3<1 - 0,75 ОАО «ВЭЛТ» К,>2 1,38 1,17 KJ>1 0,07 0,11 К3>1 - - К3<1 - - ОАО «Сомов-ская мебельная фабрика» К,>2 1,72 3,43 К221 0,19 0,23 К3>1 - - К3<1 - 1,99 ОАО «Воронеж-шина» К,>2 1,58 1,81 К2>1 0,10 0,11 КЭ>1 - 0,98 К3<1 - - ОАО «Синтез-каучук» К?2 1,23 1,29 К2>1 0,09 0,09 К3>1 - - К3<1 - 0,65 рубль средств, вложенных в деятельность предприятия (Ки ^ 2,5);

К„ - коэффициент менеджмента, характеризуется отношением прибыли от реализации к величине выручки от реализации (К*, > (п-1) / г, где г - учетная ставка Центробанка);

К„р - рентабельность собственного капитала - отношение балансовой прибыли к собственному капиталу (К„р ^ 0,2).

При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным условиям рейтинговое число будет равно 1. Финансовое состояние предприятия с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.

Рейтинговая оценка финансового состояния может применяться, по мнению авторов, в целях классификации предприятий по уровню риска взаимоотношений с ними банков, инвестиционных компаний, партнеров. Однако диагностика несостоятельности на базе рейтингового числа не позволяет оценить причины попадания предприятия в зону неплатежеспособности. Кроме того нормативное содержание коэффициентов, используемых для рейтинговой оценки, также не учитывает отраслевых особенностей предприятий.

В практике финансово-хозяйственной деятельности западных предприятий широко используются для оценки кризисной ситуации многовариантная модель А. Альтмана, описанная в работе «Финансовые показатели, дискриминантный анализ и прогнозирование банкротств корпораций» [131], и моновариантная модель, предложенная У. Бивером в работе «Финансовые показатели в предсказании банкротств». Авторами будет проведено сравнение предсказывающей силы этих моделей, проанализировано распределение ошибок и оценка адекватности определения точек отсечения. Модели Альтмана и Бивера выбраны для сопоставления по нескольким причинам.

Во-первых, этим моделям уже более 30 лет. Во многих работах модель Альтмана используется в качестве базы сравнения для «новых и более совершенных» моделей. Небезынтересно проследить, насколько верно модель Альтмана сама по себе предсказывает банкротства на сегодняшний день.

Во-вторых, модель Альтмана хорошо известна, а ее производные используются в таком доступном на рынке программном обеспечении, как «Система по обеспечению надежности займов» (Loan Safeguard System), предлагаемом в рамках системы по принятию деловых решений (Business Decision Systems), а также в программном

138

обеспечении, используемом крупными аудиторскими фирмами (Артур Андерсен пользуется вариантом, известным как А-вариант) и в шаблонах для системы Лотус 1-2-3.

В-третьих, несмотря на более солидный возраст этих моделей, они не уступают по своей предсказывающей силе более поздним моделям, что и будет рассмотрено ниже.

Модель Альтмана была подвергнута оценке в свете более поздних данных, описанных в работах Альтмана и МакГоуфа (Altman and McGough, 1974), Мойера (Moyer, 1977), Альтмана, Гальдемана и На-раянана (Altman, Haldeman and Narayanan, 1977) [130, 131]. В более поздних работах сопоставительного характера Змиевского, Хаммера было проведено временное сопоставление различных прогнозирующих моделей [132, 136]. Дж. Змиевский сравнил 13 различных моделей, основываясь на выборке, включавшей 72 обанкротившихся и 3573 необанкротившихся фирмы за период с 1972 по 1978 годы. Он пришел к выводу, что большинство прогнозирующих моделей давали аналогичные вероятности банкротства с довольно высокой корреляцией между моделями. Модели, бравшие за основу модель Бивера, по прогнозирующей силе оказались ничуть не хуже прочих моделей. Хаммер сопоставила набор переменных для 4 прогнозирующих моделей, включая наборы Альтмана и Бивера, используя согласованные выборки, состоявшие из 44 обанкротившихся фирм и 44 фирм, избежавших банкротства за период с 1966 по 1975 годы. М. Хаммер пришла к выводу, что все 4 набора переменных, использованных в разных моделях, сопоставимы по результатам. Способность модели предсказать банкротство оказались в значительной степени не зависящей от конкретного набора используемых коэффициентов; таким образом аналитик должен выбирать те показатели, которые могут быть получены с минимальными затратами.

С помощью индекса Уолл Стрит Джорнал (Wall Street Journal Index) за 1986-1993 годы были отобраны 84 фирмы-банкрота. Были включены только те фирмы, которые официально заявили о банкротстве через 5 или более месяцев после окончания финансового года. Была осуществлена попытка сопоставить каждую обанкротившуюся фирму с фирмой, избежавшей банкротства, из той же Стандартной промышленной классификации (SIC), при приблизительно равных активах и за равный период времени. Краткие финансовые отчеты по каждой фирме были получены по справочникам «Муди Индастриал»,

139

«Транспортэйшн» и «ОТС». В таблице 3.2.2 представлены характеристики фирм-банкротов из этой выборки:

Таблица 3.2.2

Образец характеристик фирм-банкротов* Год Коли- Тип производства Коли- Величина Количество чество чество активов фирм фирм фирм 1986 8 Горнодобывающая 8 >1000 5 1987 9 Строительство 1 500-1000 3 1988 8 Производство 43 100-500 19 1989 10 Транспорт 5 50-100 13 1990 6 Оптовая/розничная 16 25-50 17 торговля 1991 25 Финансы, недви- 6 <25 27 жимость 1992 12 Сервис-индустрия 5 - - 1993 6 - 5 - 84 84 84 * (составлен по справочникам «Муди Индастриал», «Транспортэйшн» и «ОТС»)

Исходная модель Альтмана была разработана на базе данных производственных фирм с общими активами, не превышающими 25 млн дол. Авторами будет рассмотрено применение модели как к общему списку фирм, так и к подсписку, включающему только предприятия производственного профиля.

Z-счет Альтмана представляет собой пятифакторную модель:

Z-счет = 0,012 • К,-нЭ,014 • К2 + 0,033 - К3 + 0,006 • К4 + 0,999 • К5, (3.2.3)

где К] - доля оборотного капитала в активах предприятия; К2 - доля перераспределенной прибыли;

К3 - отношение прибыли от реализации к активам предприятия; К4 - отношение курсовой стоимости акционерного капитала к балансовой стоимости долевых обязательств;

К5 - отношение объема реализации к активам.

140

В зависимости от значения Z-счета дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в таблице 3.2.3:

Таблица 3.2.3. Определение вероятности наступления банкротства предприятия по Z-счету Альтмана (за 1 год) Значение Z-счета Вероятность наступления банкротства Z<1,8 Очень высокая 1,8 2,9 Очень низкая Альтман в своей работе 1968 года [131] предложил термин «зона неопределенности» для диапазона от 1,8 до 2,9, поскольку требуется значительная осторожность при определении состояния фирмы с показателями в указанном диапазоне.

Известный финансовый аналитик Уильям Бивер выдвинул предположение, что соотношение потока наличности к общей задолженности является наилучшим отдельным индикатором банкротства, определяя при этом поток наличности через чистый доход минус амортизация. Бивер разбил выборку на две подвыборки и вывел по каждой подвыборке оптимальную точку отсечения. Таким образом, были предложены две точки отсечения в 0,03 и 0,07. Фирмы, имеющие отношение потока наличности ниже точек отсечения, относятся к классу банкротов.

В процессе классификации могут быть допущены две основные ошибки. Во-первых, фирма-банкрот может быть отнесена в категорию небанкротов (ошибка первого типа). Во-вторых, фирма-небанкрот может быть отнесена к категории банкротов (ошибка второго типа). Пользователи имеют свои собственные представления об относительной серьезности каждого типа ошибок, с соответствующей весомостью, приписываемой каждому типу ошибок. С дискуссией по разнообразным методикам определения весомости ошибок можно ознакомиться в публикациях Альтмана (1977 и 1981) [129, 130], Минсаха (1983), тогда как информация по стоимости банкротства и вероятностям может быть найдена у Уорнера (1981) и Скотта (1981).

141

В общем виде алгоритм анализа сравнительной оценки моделей Альтмана и Бивера, используемый авторами, может быть представлен последовательностью следующих действий.

1. Исходные данные представляются в виде матрицы (а^), то есть таблицы, где по строкам записаны номера показателей по исследуемым предприятиям

(i =1,2,3, ...ii).

Для расчета используются показатели, предложенные Альтманом и Бивером.

2. По каждому предприятию находят максимальные значения показателей и заносят в столбец эталонного предприятия (предприятия избежавшего официального банкротства) (т +1).

3. Исходные показатели матрицы (а) стандартизируются в отношении соответствующего показателя эталонного предприятия по формуле:

аи

xij =-- (3.2.4)

max щ

где Xy - стандартизованные показатели i-ro предприятия.

4. Для каждого анализируемого предприятия знание его ранговой оценки определяется по формуле:

Rj = V(l-Xlj)2 + (bx2|)"2T ...^(l-xnj)2, (3.2.5)

где Rj - ранговая оценка для j-ro предприятия;

X]j, x2j, ... xnj - стандартизованные показатели j-ro анализируемого предприятия.

5. Предприятия упорядочиваются (ранжируются) в порядке ранговой оценки: фактический банкрот и прогнозируемый банкрот, фактический банкрот и прогнозируемый небанкрот, фактический небанкрот и прогнозируемый банкрот, фактический небанкрот и прогнозируемый небанкрот. Наивысший ранг имеют предприятия с минимальным значением сравнительной оценки, полученной по формуле 3.2.5.

В ходе исследования авторами были получены следующие результаты для всех фирм.

Z-счет для всей выборки варьировался в пределах от -14 до +22. Фирмы-банкроты имели в среднем z-счет в 1,545 (минимум = - 14,358, максимум = 8,161, < 0 = 11, > 8 = 1), в то время как фирмы-небанк

142

роты имели в среднем z-счет, равный 4,302 (минимум = - 4,427, максимум = 22,889, < 2, > 8 = 9).

Отношение потока наличности к сумме долговых обязательств варьировалось в пределах от минимума, равного - 0,897, до максимума, равного + 2,052. Фирмы-банкроты имели в среднем коэффициент - 0,016 (при минимуме, равном 0,897 и максимуме 2,052, < 0 = 43, > 1 = 1), в то время как фирмы-небанкроты имели средний показатель 0,108 (минимум = -0,693, максимум = 1,453, < 0 = 7, < 1 = 1).

В таблице 3.2.4 представлены общие результаты прогнозов по годам.

Таблица 3.2.4

Результаты прогноза по общей выборке, включающей все фирмы

Модель Альтмана Год Коли- в в NB NB Правильно,

% Неправильно, % Тип 1, Тип

чество В NB В NB

% 2,% 1986 16 7 1 3 5 75,0 25,0 12,5 37,5 1987 18 8 1 6 3 61,1 38,9 11,1 66,7 1988 16 3 5 2 6 56,2 43,8 62,5 25,0 1989 20 3 7 1 9 60,0 40,0 70,0 10,0 1990 12 6 0 3 3 75,0 25,0 0,0 50,0 1991 50 17 8 4 21 76,0 24,0 32,0 16,0 1992 24 9 3 4 8 70,8 29,2 25,0 33,0 1993 12 6 0 3 3 75,0 25,0 0,0 50,0 всего 168 59 25 26 58 69,6 30,4 29,8 31,0 Модель Бивера (точка отсечения 0,03) Год Количество в в в

NB NB

в NB NB Правильно,

% Неправильно, % Тип 1,% Тип

2,% 1986 16 6 2 1 7 81.2 18,8 25,0 12,5 1987 18 7 2 1 7 77,8 22,2 22,2 22,2 1988 16 1 7 0 8 56,2 43,8 87,5 0,0 1989 20 3 7 0 10 65,0 35,0 70,0 16,7 1990 12 5 1 1 5 83,3 16,7 16,7 4,0 1991 50 15 10 1 24 78,0 22,0 40,0 4,0 1992 24 7 5 3 9 66,7 33,3 41,7 25,0 1993 12 6 0 2 4 83,3 16,7 0,0 33,3 всего 168 50 34 10 74 73,8 26,2 40,5 11,9 143

Модель Бивера (точка отсечения 0,07) Год Ко- В В NB NB Пра- Непра- Тип Тип ли- В NB В NB вильно, виль- 1,% 2,% чест- % но, % во 1986 16 7 1 2 6 81,2 18,8 12,5 25,0 1987 18 8 1 3 6 77,2 22,2 11,1 33,3 1988 16 4 4 0 8 75,0 25,0 50,0 0,0 1989 20 8 2 1 9 85,0 15,0 20,0 10,0 1990 12 6 0 1 5 91,7 8,3 0,0 16,7 1991 50 18 7 3 22 80,0 20,0 28,0 12,0 1992 24 9 3 4 8 70,8 29,2 25,0 33,3 1993 12 6 0 2 4 83,3 16,7 0,0 33,3 Всего 168 66 18 16 68 79,8 20,2 21,4 19,0 В Фактический банкрот и NB Фактический небанкрот и

В прогнозируемый банкрот В прогнозируемый банкрот

В Фактический банкрот и NB Фактический небанкрот и

NB прогнозируемый небанкрот NB прогнозируемый небанкрот

Модель Альтмана предсказала правильно от 56,2% до 76,0% банкротств в выборке, при средней ошибке в 30,4%. Модель Бивера (точка отсечения +0,07) предсказала правильно от 70,8% до 91,7% банкротств в выборке, давая среднюю ошибку в 20,2%. Модель Бивера (точка отсечения 0,03) дала правильный прогноз в пределах от 56,2% до 83,3% выборки, давая среднюю ошибку в 26,2%. Следует отметить, что по каждому году модель Бивера (0,07) имела уровень ошибочности меньше или равный уровню ошибочности модели Альтмана.

Модель Альтмана ошиблась в предсказании 257 обанкротившихся компаний, при среднем уровне ошибки типа 1 в 29,8%, тогда как относительно 26 выживших компаний было предсказано неосуществившееся банкротство, при среднем уровне ошибки типа 2 в 31,0%. Все это предполагает использование только одной точки отсечения, равной 2,675. Если использовать «зону неосведомленности», то модель Альтмана ошиблась бы в прогнозе 11 обанкротившихся фирм и ошибочно прогнозировала бы банкротство не обанкротившихся. В отношении 32 обанкротившихся и 25 избежавших банкротства компаний прогноз оказался бы неосуществимым. Результатом явились бы 53,6% оправдавшихся прогнозов, 12,5 несбывшихся прогнозов и отсутствие прогнозов в отношении 33,9% компаний. Модель Бивера с точкой отсечения, равной 0,07, дала ошибочный прогноз относительно 18 обанкротившихся компаний,

144

при среднем уровне ошибки типа 1 в 21,4%, и относительно 16 фирм, избежавших банкротства, при среднем уровне ошибки типа 2 в 19,0%. Модель Бивера с точкой отсечения в 0,03 дала ошибочный прогноз в отношении 34 обанкротившихся фирм при среднем уровне ошибки типа 1 в 40,5% и в отношении 10 фирм, избежавших банкротства. Средний уровень ошибки типа 2 составил 11,9%.

Теоретический интерес представляет сходство моделей прогнозирования Альтмана и Бивера. Две модели Бивера давали совпадение в 146 случаях (118 правильных и 28 неправильных). В отношении 22 оставшихся случаев модель с точкой отсечения, равной 0,03, дала правильный прогноз по 6 фирмам, избежавшим банкротства, тогДа как модель с точкой отсечения 0,07 предсказала правильно 16 банкротств.

Так выглядит матрица соответствия прогнозов: Банкрот Альтман Бивер Альтман 0,417 Бивер (0,03) 0,721 0,414 Бивер (0,07) 0,214 0,393 0,763 Три модели дали совпадающий прогноз в 106 случаях (92 правильно и 14 неправильно). Модель Альтмана оказалась единственной, давшей правильный прогноз в 14 случаях, в то время, как модели Бивера дали правильный прогноз в 37 случаях. В остальных 11 случаях модель Альтмана согласуется с той или другой моделью Бивера. Таблица 3.2.5 дает обобщенную картину этих сопоставлений.

Таблица 3.2.5

Сопоставление моделей Альтмана и Бивера по выборке, включающей все фирмы Правильный прогноз Банкроты Небанкроты Всего Все три 39 53 92 Альтман, Бивер (0,03) 0 3 3 Альтман, Бивер (0,07) 8 0 8 Бивер (0,03), Бивер (0,07) 11 15 26 Только Альтман 12 2 14 Только Бивер (0,03) 0 3 3 Только Бивер (0,07) 8 0 8 Ни одна модель 6 8 14 Всего 84 84 168 145

Таблица 3.2.6 представляет результат анализа ошибок типа 1 и 2 для модели Альтмана при использовании различных точек отсечения. Следует отметить, что по мере увеличения точки отсечения возрастает показатель ошибок типа 2 и уменьшается показатель ошибок типа 1. Средний показатель ошибки (при условии равной важности ошибок типа 1 и типа 2) минимизирован при точке отсечения где-то в районе 3,00 на среднем уровне ошибки в 27,4%.

Таблица 3.2.6

Ошибки типа 1 и 2. Альтернативные точки отсечения: модель Альтмана по всей выборке Точка отсечения В В В

NB NB В NB NB Тип 1,% Тип 2, % Среднее, % 0,00 11 73 2 82 86,9 2,4 44,6 1,00 27 57 6 78 67,9 7,1 37,5 1,20 38 56 6 78 66,7 7,1 36,9 1,40 31 53 7 77 63,1 8,3 35,7 1,60 34 50 8 76 59,5 9,5 34,5 1,80 41 43 10 74 61,2 11,9 31,5 1,90 43 41 12 72 48,8 14,3 31,5 2,00 47 37 13 71 44,0 15,5 29,8 2,10 47 37 15 69 44,0 17,9 31,0 2,20 50 34 18 66 40,5 21,4 31,0 2,30 52 32 20 64 38,1 23,8 31,0 2,40 53 31 20 64 36,9 23,8 30,4 2,50 57 27 22 62 32,1 26,2 29,2 2,60 57 27 23 61 32,1 27,4 29,8 2,70 59 25 27 57 29,8 32,1 31,0 2,80 64 20 27 57 23,8 32,1 28,0 2,90 67 17 31 53 20,2 36,9 28,6 3,00 73 11 35 49 13,1 41,7 27,4 3,10 74 10 37 47 11,9 44,0 28,0 3,20 74 10 38 46 П,9 45,2 28,0 3,30 74 10 40 44 11,9 47,6 29,8 3,40 76 8 42 42 9,5 50,0 29,8 3,60 76 8 46 38 9,5 54,8 32,1 146

Продолжение таблицы 3.2.6 3,80 79 5 46 38 6,0 54,8 30,4 4,00 79 5 51 33 6,0 60,7 33,3 5,00 82 2 66 18 2,4 78,6 40,5 6,00 83 1 72 12 1,2 85,7 43,5 7,00 83 1 74 10 1,2 88,1 44,6 8,00 83 1 75 9 1,2 89,3 45,2 9,00 84 0 77 7 0,0 91,7 45,8 В Фактический банкрот и NB Фактический небанкрот и

В прогнозируемый банкрот В прогнозируемый банкрот

В Фактический банкрот и NB Фактический небанкрот и

NB прогнозируемый небанкрот NB прогнозируемый небанкрот

В таблице 3.2.7 представлены результаты анализа ошибок типа 1 и 2 для модели Бивера при использовании различных точек отсечения. Еще раз должно быть отмечено, что по мере увеличения точки отсечения, ошибка типа 1 уменьшается, тогда как ошибка типа 2 увеличивается. Средняя величина ошибки (при условии равной важности ошибок типа 1 и 2) минимизирована при точке отсечения, равной 0,08 на уровне средней ошибки в 19,0%.

Таблица 3.2.7

Ошибки типа 1 и 2. Альтернативные точки отсечения: модель Бивера по всей выборке Точка В В NB NB Тип 1, % Тип 2, % Сред- отсечения В NB В NB нее, % 0,00 43 41 7 77 48,8 8,3 28,6 0,01 46 38 7 77 45,2 8,3 26,8 0,02 48 36 7 77 42,9 8,3 25,6 0,03 49 35 10 74 41,7 11,9 26,8 0,04 55 29 11 73 34,5 13,1 23,8 0,05 58 23 12 72 31,0 14,3 22,6 0,06 61 18 13 71 27,4 15,5 21,4 0,07 66 14 16 68 21,4 19,0 20,2 0,08 70 12 18 66 16,7 21,4 19,0 0,09 72 12 24 60 14,3 28,6 21,4 0,10 72 11 28 56 14,3 33,3 23,8 0,11 73 11 31 53 13,1 36,9 25,0 147 0,12 73 11 34 50 13,1 40,5 26,8 0,13 73 11 35 49 13,1 41,7 27,4 0,14 73 11 36 48 13,1 42,9 28,0 0,15 73 11 40 44 13,1 47,6 30,4 В Фактический банкрот и NB Фактический небанкрот и

В прогнозируемый банкрот В прогнозируемый банкрот

В Фактический банкрот и NB Фактический небанкрот и

NB прогнозируемый небанкрот NB прогнозируемый небанкрот

В таблице 3.2.8 представлены общие результаты прогнозов по фирмам-производителям с разбивкой по годам. При включении в выборку только 43 фирм-производителей модель Альтмана справедливо предсказывала от 58,3 до 100% относительно выборки при среднем уровне ошибки в 26,7%. Модель Бивера при точке отсечения равной 0,07 дала правильный прогноз в пределах от 64,3 до 100% выборки при среднем уровне ошибки в 22,1%. Модель Бивера с точкой отсечения 0,03 дала правильный прогноз в пределах 58,3 и 100% выборки при среднем уровне ошибки 23,3 %.

Таблица 3.2.8 Общие результаты прогноза исключительно по фирмам-производителям

Модель Альтмана Год Количество В В В

NB NB

в NB NB Правильно, % Неправильно,

% Тип 1,

% Тип 2,

% 1986 12 6 0 2 4 83,3 16,7 0,0 33,3 1987 12 6 0 4 2 66,7 33,3 0,0 66,7 1988 12 2 4 1 5 58,3 41,7 66,7 16,7 1989 12 2 6 0 8 66,7 33,3 66,7 0,0 1990 12 2 0 0 2 100,0 0,00 0,0 0,0 1991 4 7 3 1 9 80,0 20,1 30,0 10,0 1992 20 5 2 2 5 71,4 28,6 28,6 28,6 1993 14 0 0 0 0 - - - - всего 0 30 13 10 33 73,3 26,7 30,2 23,3 148

Модель Бивера (точка отсечения 0,03) Год Коли- В В NB NB Пра- Непра- Тип 1, Тип 2, чество В NB В NB вильно, % вильно,

% % % 1986 12 6 0 0 6 100,0 0,0 0,0 0,0 1987 12 5 1 1 5 83,3 16,7 16,7 16,7 1988 12 1 5 0 6 58,3 41,7 83,3 0,0 1989 12 3 3 0 6 75,0 25,0 50,0 0,0 1990 4 2 0 0 2 100,0 0,0 0,0 0,0 1991 20 5 5 1 9 70,0 30,0 50,0 10,0 1992 14 5 2 2 5 71,4 28,6 28,6 28,5 1993 0 0 0 0 0 - - - - всего 86 27 16 4 39 76,7 23,3 37,2 9,3 Модель Бивера (точка отсечения 0,07) Год Количество В В В

NB NB В NB NB Правильно, % Неправильно, % Тип 1,

% Тип 2,

% 1986 12 6 0 1 5 91,7 8,3 0,0 16,7 1987 12 5 1 2 4 75,0 25,0 16,7 33,3 1988 12 3 3 0 6 75,0 25,0 50,0 0,0 1989 12 5 1 0 6 91,7 8,3 16,7 0,0 1990 4 2 0 0 2 100,0 0,0 0,0 0,0 1991 20 5 5 1 9 70,0 30,0 50,0 10,0 1992 14 5 2 3 4 64,3 35,7 28,6 42,9 1993 0 0 0 0 0 - - - - всего 86 31 12 7 36 77,9 22,1 27,9 16,3 Модель Альтмана дала ошибочный прогноз в отношении 13 фирм-банкротов при среднем уровне ошибки типа 1 в 30,2% и предсказала несбывшееся банкротство 10 фирмам при среднем уровне ошибки типа 2 в 23,3%, что предполагает использование одной точки отсечения в 2,675. Модель Бивера с точкой отсечения в 0,07 ошиблась в прогнозе относительно 12 обанкротившихся фирм при среднем уровне ошибки типа 1 в 27,9%. Несбывшийся прогноз относительно банкротства 7-ми необанкротившихся фирм дал средний уровень ошибки типа 2 в 16,3%. Модель Бивера (точка отсечения 0,03) ошиблась в прогнозе относительно 16 обанкротившихся фирм, дав средний уровень ошибки типа 1 в 37,2%. Количество фирм, относительно которых не оправдался прогноз банкротства, составило 4, что дало средний уровень ошибки типа 2 в 9,3%.

149

Таблица 3.2.9

Общие результаты прогноза исключительно по фирмам-производителям с общими активами, не превышающими 50 млн дол.

Модель Альтмана Год Количество В В В

NB NB В NB NB Правильно,

% Неправильно,

% Тип 1,

% Тип 2,

% 1986 6 3 0 2 1 66,7 33,3 0,0 66,7 1987 6 3 0 3 0 50,0 50,0 0,0 100,0 1988 10 1 4 1 4 50,0 50,0 80,0 20,0 1989 4 0 2 0 2 50,0 50,0 100.0 0,0 1990 0 0 0 0 0 - - - - 1991 8 3 1 1 3 75,0 25,0 25,0 25,0 1992 8 4 0 1 3 87,5 12,5 0,0 25,0 1993 0 0 0 0 0 - - - - всего 42 14 7 8 13 64,3 35,7 33,3 38,1 Модель Eueef. ia (точка отсечения 0,03) Год Количество В В в

NB NB В NB NB Правильно, % Неправильно,

% Тип 1,

% Тип 2,

% 1986 6 3 0 0 3 100,0 0,0 0,0 0,0 1987 6 3 0 1 2 83,3 16,7 0,0 33,3 1988 10 1 4 0 5 60,0 40,0 80.0 0,0 1989 4 2 0 0 2 100,0 0,0 0,0 0,0 1990 0 0 0 0 0 - - - - 1991 8 3 1 0 4 . 87,6 12,5 25,0 0,0 1992 8 2 2 1 3 62,5 37,5 50,0 25,0 1993 0 0 0 0 0 - - - - всего 42 14 7 2 19 78,6 21,4 33,3 9,5 Модель Бивера (точка отсечения 0,07) Год Количество В В В

NB NB В NB NB Правильно,

% Неправильно, % Тип 1,

% Тип 2,

% 1986 6 3 0 0 3 100,0 0,0 0,0 0,0 1987 6 3 0 2 1 66,7 33,3 0,0 66,7 1988 10 3 2 0 5 80,0 20,0 40,0 0,0 150

Продолжение таблицы 3.2.9 1989 4 2 0 0 2 100,0 0,0 0,0 0,0 1990 0 0 0 0 0 - - - - 1991 8 3 1 0 4 87,5 12,5 25,0 0,0 1992 8 2 2 2 2 50,0 50,0 50,0 50,0 1993 0 0 0 0 0 - - - - всего 42 16 5 4 17 78,6 21,4 23,8 19,0 В Фактический банкрот и NB Фактический небанкрот и

В прогнозируемый банкрот В прогнозируемый банкрот

В Фактический банкрот и NB Фактический небанкрот и

NB прогнозируемый небанкрот NB прогнозируемый небанкрот

Таким образом, относительно всех трех выборок применимо следующее обобщение: во-первых, в тех случаях, когда критерием для ранжирования моделей является минимизация средней ошибки, результатом является следующее расположение моделей (от лучшей к худшей): Бивер (точка отсечения 0,07), Бивер (точка отсечения 0,03) и Альтман.

Во-вторых, в тех случаях, когда критерием выступает ошибка типа 1, результатом является следующая градация: Бивер (0,07), Альтман, Бивер (0,03). При выборе в качестве критерия ошибки типа 2, результат следующий: Бивер (0,03), Бивер (0,07) и Альтман.

В-третьих, простое унивариантное приложение отношения наличности к совокупным обязательствам позволяет предсказывать банкротство с меньшим отклонением, нежели Z-счет по пяти отношениям, предложенным Альтманом.

Проведенный анализ показал, что методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать кризисные ситуации, нет; модель Альтмана построена так, что ее можно скорректировать и для российских условий; необходимо развитие и разработка новых методик по диагностике и прогнозированию кризисных ситуаций (банкротств).

151

<< | >>
Источник: A.M. Букреев, И.В. Рощупкина. Кризис-менеджмент в акционерных обществах- Воронеж : Воронежский государственный университет. - 323 с.. 2006

Еще по теме 3.2. Оценка методов диагностики кризисной ситуации на предприятии:

  1. 6.4 Пути выхода предприятия из кризисной ситуации
  2. Глава 6. Кризисные ситуации на предприятии
  3. 6.3. Апробация методики оценки акций в кризисных ситуациях
  4. 2.2. Факторы и условия, определяющие кризисные ситуации и функционирование организационно-экономического механизма антикризисного управления предприятием
  5. 13.1. Стратегии восстановления для кризисных ситуаций
  6. 9.3. Диагностика банкротства предприятия
  7. 6.1 Характеристика кризисной ситуации
  8. 6.1. Оценка стоимости предприятия с использованием метода дисконтированного поступления наличности
  9. КОНСТИТУЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА В КОНТЕКСТЕ КРИЗИСНЫХ СИТУАЦИЙ
  10. Создание и поддержание кризисной ситуации в целях трансформации социальной системы
  11. Глава 13. Управление в кризисной ситуации