2.3. Выбор эффективных инструментов антикризисного управления

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, 6, 9, 52, 66, 76]. Поэтому 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, учитывающей особенности экономики в девяностых годах.

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 табл. 2.2. приведены значения коэффициентов структуры баланса нескольких анализируемых предприятий Воронежской и Липецкой областей, относящихся к разным отраслям.

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 пракгике показатели текущей ликвидности и обеспеченности собственными средствами играют ключевую роль в оценке финансового состояния. Однако, российская действительность свидетельствует о том, что Коэффициент утраты платежеспособности (Кз) SOWIO

SO' 1010 ВН о О 1 і О 1 OS Cs і <<-1 sq о 1 і 1

V

Я і 1

V

Я 1

V

Я і і і

V Э11НЭ1>ВН?

ЭОНЯИ.1. -KivdoH V

Я V

Я V

Я V

Я Коэффициент восстановления платежеспособности^) ЇО'ОГІО «11 1 av On О і і і і оо о о 1 SO* 10'10 1 1 1 І f і і 1 1 аиндьвнг

ЭОНОП1 -BMdoff Л

я Л

Я А

Я А Ьй А

Я А

Я л

Я А

Я А

Я Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (К2) SO'OIIO ВЦ г- о о f>

о о Г--

о О Г~ J

о" о" го

(N

о" о О

о, о" SO'10'10 «и о о rj о го о* OS О

о (Ч О f- О

о as о о о as

о

с? эинэькш лона НІ.

я Л ЇЙ Л Л Л

я Л

я А

Я Л Л ID' Коэффициент текущей

ЛИКВИДНОСТИ (К|) SO'OFIO

В» г- го оо ч© BH ГО

го^ го fN ТГ OS

со оо со гч t--

СЧ

А Ьй ос го зонних -Bwdou гя

А

Я <4

Л ? (N

Л

Я Л

Я fN

А Ьй" ГЧ

Л CN

Л rv>

A

Я Предприятие ! ОАО «Воронеж- I скиґі станкозавод» :Х Р 1> г о

CL

С <

Q о

§ ? 5 =

о § СО сэ

51 §1 СП f— Н

О < в ?

S

о

о

f- 5 С «

О ? < » С

S

СС

О <

о : ОАО «Сомовская і мебельная j фабрика» 1 « ж

S

3 *

г>

X

9 1 с? я

ез

ІЛ ."І о ь-

<5

о » 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 соответствует подходу к оценке имущества вытекающему из Закона «О несостоятельности (банкротстве) предприятий».

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 торгоаіи, 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 показа гели могут существенно изменяться благодаря динамике происходящих процессов.

Во-вторых, нормативные значения показателей оценки структуры баланса не учитывают отраслевой специфики и типа 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 обшей 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 пред-

юз

приятия [4]. 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 и 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 двух факторная, анализ применения которой исследован в работах М.А. Федотовой [108]. 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 * К, :, ^ 0,0579 * Кл:, (2.3)

где Кщ, - коэффициент текущей ликвидности; К1С - 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 [1 171:

R = 2К0 + 0,1 Ктл + 0,08 А я + 0,45/Cw + Ки/>, (2.4)

где Ко - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (/?о>=0,1); Км — коэффициент текущей ликвидности (Kmi>~ 2); Ки - интенсивность оборота авансируемого капитала, которая характеризует объем реализуемой продукции, приходящийся на 1 р. средств, вложенных в деятельность предприятия (Ки >~ 2,5); Км - коэффициент менеджмента, характеризуется отношением прибыли от реализации к величине выручки от реализации (А"„ >~ (п - 1) / г, где г учетная ставка Центробанка); Кир — рентабельность собственного капитала - отношение балансовой прибыли к собственному капиталу (/<"w/7>=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» [122], 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 дана 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. Небезинтересно 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 обеспечении, используемом крупными аудиторскими фирмами (Артур Ан- дерсен 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 преде казуюшей 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), Алы мана, Гальдемана и На- раянана (Altman, Haldeman and Narayanan, 1977) [122, I24J. В более поздних работах сопоставительного характера Змиевского (Zmijevski, 1983), Хаммера (Hammer, 1983) было проведено временное сопоставление различных прогнозирующих моделей [125, 127]. М. Змиевский сравнил 13 различных моделей, основываясь на выборке, включавшей 72 обанкротившихся и 3573 не обанкротившихся фирмы за период с 1972 по 1978 гг. 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 оказалась 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 год 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», «Транспортэйшн» и «ОТС». В табл. 2.3. представлены характеристики фирм-банкротов из этой выборки:

Таблица 2.3

Образец характеристик фирм-банкротов (составівн по справочникам: «Муди Индастриал», «Транспортэйшн» и «ОТС») Год Количество фирм Тип

производства Количество фирм Величина активов Количество фирм 1886 8 Горн одобывию-

щая 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 торговля 16 25-50 17 1991 25 Финансы, недвижимость 6 <25 27 1992 12 Сервис- индустрия 5 - - 1993 6

84 .... 5

84 - 84

Исходная модель Альтмана была разработана на базе данных производных фирм с общими активами, не превышающими 25 млн. долларов. 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:

7-счет=0,012*/Л + 0,014 *К2+ 0,033 * КЗ + 0,006 *К4+ 0,999 * Л5, (233)

где К і - доля оборотного капитала в активах предприятия; К2 - доля перераспределенной прибыли; Кг - отношение прибыли от реализации к активам предприятия; КА - отношение курсовой стоимости ак- ционерного капитала к балансовой стоимости долевых обязательств; — отношение объема реализации к активам. В зависимости от значения Z-счета дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в табл. 2.4.

Таблица 2.4

Определение вероятности наступления банкротства предприятия по Z-счету Альтмана (за / год) Значение Z-счета Вероятность наступления банкротства 7. с--- 1,8 Очень высокая 1,8 < Z <= 2,7 Высокая 2,7 < Z <= 2,9 Возможная Z< 2,9 Очень низкая

Альтман в своей работе 1968 г. [122] 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 гг. [123, 124], Мин- саха, 1983, тогда как информация по стоимости банкротства и вероятностям может быть найдена у Уорнера, 1981, и Скотта, 1981.

108

13 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 (a ij ), т. е. таблицы, где по строкам записаны номера показателей по исследуемым предприятиям (/ = I, 2, 3, ... п).

Для расчета используются показатели, предложенные Альтманом и Бивером. 2.

По каждому предприятию максимальные значения показателей 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:

aij

х,Г > (2.5)

max aij

гдех ij - стандартизованные показатели /-го предприятия. 4.

Для каждого анализируемого предприя тия знание его ранговой оценки определяется по формуле

Ri = (I - xijf + (I-x2jf+ ... 4 (1 -x„j)2, (2.6)

где R; - ранговая оценка для /-го предприятия; Х\ j, х2./, ... x„j - стандартизованные показатели /-го 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 (2.3.5).

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

Счет-г для всей выборки варьировался в пределах от - 14 до + 22. Фирмы-банкроты имели в среднем счет -г в 1,545 (минимум = - 14,358, максимум -8,161, <0 ^ И, > 8 = 1), в то время как фирмы небанкроты имели в среднем счет-Z. равный 4,302 (минимум = - 4,427, максимум 22,889, < 2, > 8 ^ 9). Отношение потока наличности к сумме долговых обязательств варьировался в пределах от ми- нимума, равного -0,897, до максимума, равного +-2,052. Фирмы- банкроты имели в среднем коэффициент -0,016 (при минимуме равном 0,987 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, < О = 7, < 1 = 1).

Табл. 2.5. показывает общие результаты прогнозов по годам.

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 or 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 выжившим компаниям было предсказано, не осуществившееся 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 Ьивера с точкой отсечения, равной 0,07, дала ошибочный прогноз относительно 18 обанкротившихся компаний, 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 к 0.03 дата 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 %.

ПО Таблица 2.5

Результаты прогноза по общей выборке, включающей все фирмы Модель Альтмана Год Количество В В В

NB NB В NB NB о X

І * ?2" я -л я

О. Є Я ?

ё 1 Тип J

% Тип 2

% I486 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 6 56,2 43.8 62.5 25,0 1989 20 "І 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 (6,0 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) 1 од Количество В В В

NB NB В NB NB 1 Правильно

% Не правильно

% Тип 1

% Тин 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 1993 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 7 4 83,3 16,7 0,0 33,3 всею 168 50 34 10 74 73,8 26,2 40,5 11,9 Модель Бивера (точка отсечения 0,07) Год Количество В В В

NB NB В NB NB 1 Правильно

% я

о. о

с 5 ? і - Тин 1

% Тип 2

% 1986 16 7 1 2 6 81,2 18,8 12,5 25.0 1987 18 8 1 3 6 77,8 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 20,2 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 В Прогнозируемый банкрот В Фактический банкрот и NB Прогнозируемый небанкрот

NB Фактический небанкрот В Прогнозируемый банкрот NB Фактический небанкрот NB Прогнозируемый банкрот

Теоретический интерес представляет сходство моделей прогнозирования Альтмана и Бивера; так выглядит матрица соответ

ствия прогнозов:

Таблица 2.6 Банкоот Альтман Бивео Альтман 0417 Ви неп 0 771 0.414 Бивео (0.07} 0.214 0.393 0.763

Две модели Бивера давали совпадение в 146 случаях (118 правильных и 28 не правильных). 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. Три модели дали совпадающий прогноз в 106 случаях (92 правильно и 14 неправильно). Модель Альтмана оказалась единственной давшей правильный прог ноз в 14 случаях, в то время, как только модели Бивера дали правильный прогноз в 37 случаях. В остальных 11 случаях модель Альтмана согласуется с той или другой моделью Бивера. Табл. 2.7. дает обобщенную картину этих сопоставлений.

Таблица 2.7

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, Бивср (0,07) 8 0 8 Кивер (0,03), Бивер (0,07) 11 15 26 Только Альтман 1 2 14 Только Ьивер (0,03) 0 3 3 Только Бивер (0.07) 8 0 8 Ни одна модель 6 8 14 Всего 84 84 168 Табл. 2.8. представляет результат анализа ошибок типа 1 и 2 для модели Альтмана при использовании различных точек отсечения.

Таблица 2.8

Ошибки типа / и типа 2. Альтернативные точки отсечения: модель Альтмана по всей выборке

Точка отсечения В В NB NB Тип Тип 2, Сред в NB в NB 1,% % нее, % 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 И 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 11,9 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 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

В Прогнозируемый банкрот В Прогнозируемый банкрот

В Фактический банкрот и NB Фактический небанкрот

NB Прогнозируемый небанкрот NB Прогнозируемый банкрот

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 I и типа 2) минимизирован при точке отсечения где-то в районе 3,00 на среднем уровне ошибки в 27,4 %.

В табл. 2.9. представлены результаты анализа ошибок типа 1 и типа 2 для Модели Би вера при использовании различных точек отсечения. Еще раз должно быть отмечено, что но мере увеличения точки отсечения ошибка типа I уменьшается, тогда, как ошибка типа 2 увеличивается. Средняя величина ошибки (при условии равной важност и ошибок типа 1 и типа 2) минимизирована при точке отсечения равной 0,08 на уровне средней ошибки в 19,0 %.

Таблица 2.9

NB Фактический небанкрот В Прогнозируемый банкрот NB Фактический небанкрот NB Прогнозируемый банкрот

В Фактический банкрот В Прогнозируемый банкрот В Фактический банкрот NB Прогнозируемый небанкрот

Ошибки типа 1 и типа 2. Альтернативные точки отсечения: модель Бивера по всей выборке Точка В В NB NB Тип 1, Тип 2, Среднее, отсечения В NB В NB % % % 0,00 43 41 7 77 48.8 8,3 1 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 1 53 13,1 36,9 25,0 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 И 36 48 13,1 42,9 28,0 0,15 73 11 40 44 13,1 47,6 і 30,4 Общие результаты прогноза исключительно по фирмам-производителям

Модель Альтмана Год Количество В В В

NB NB в NB NB Правильно,

% Не правильно, % Тип),

% Тил 2,

% 1986 !2 6 0 2 4 83,3 16,7 0.0 33,3 1987 п 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 О 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 - - Всею 0 30 13 10 33 73.3 26,7 30,2 23.3

Модель Бивера (точка отсечения 0,03) Год Количество В В В

NB NBB NB NB Правильно,

% Не правильно, % Тип 1,

% Гни 2,

% 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 - 1 - - Всего 86 27 16 4 39 76,7 23,3 37,2 9,3

NB Фактический небанкрот В Прогнозируемый банкрот NB Фактический небанкрот NB Прогнозируемый банкрот

В Фактический банкрот и В Прогнозируемый банкрот В Фактический банкрот и NB Прогнозируемый небанкрот

Модель Бивера (точка отсечения 0,07) Гол к'оличі1- В в NBB NB Правильно, Не пра Гии 1, ТИП 2, сгво В NB NB % вильно, % "/о % 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 з 3 0 6 75,0 25.0 50,0 0,0 1989 12 5 1 0 й 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

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

Модель Альтмана Год Количество В В В

\в NB В NB NB Правильно, % Не правильно, % Тин 1,

% Тип 2,

% 1986 6 3 0 2 I 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 Бивера (точка отсечения 0,03) Год Количество В В В

NB NB В NB NB Правильно, % Не правильно, % Тин 1,

% Тин 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 і 5 60.0 40,0 80.0 0,0 1989 4 2 0 0 2 100,0 О.О 0,0 0,0 1990 0 0 0 0 0 - - - - 1991 8 3 1 0 4 87,6 12,4 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, % Не правильно, % 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 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 - - - Всею 42 14 5 4 17 78,6 21,4 23,3 19,0

В Фактический банкрот и NB Фактический небанкрот

В Прогнозируемый банкрот В Прогнозируемый банкрот

В Фактический банкрот и NB Фактический небанкрот

NB Прогнозируемый нсбанкрот NB Прогнозируемый банкрот В табл. 2Л0. и 2.11. 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 Б и вера 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 Вивера с точкой отсечения 0,03 дала правильный прогноз в пределах 58,3 % и 100 % выборки при среднем уровне ошибки 23,3 %.

Модель Альтмана даіа ошибочный прогноз в отношении 13 фирм-банкротов при среднем уровне ошибки типа I в 30,2% и предсказала не сбывшееся 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 і 2 обанкротившихся фирм при среднем уровне ошибки типа 1 в 27,9%. Несбывшийся прогноз относительно банкротства 7 не обанкротившихся 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%.

Таким образом, относительно всех трех выборок применимо следующее обобщение:

во-первых, в тех случаях, когда критерием для ранжирования моделей является минимизация средней ошибки, модели располагаются следующим образом (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 I, 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 счет-Z по пяти отношениям, предложенным Альтманом.