Модели оценки риска уравнение альтмана модель чессера модель альфа

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Рис. 1.3. Графическая интерпретация вероятностей банкротства (LPB – малая вероятность банкротства; HPB – высокая вероятность банкротства; + компания выжила; – компания обанкротилась).

Компаниям, расположенным выше линии (то есть, имеющим Z 0), могут в будущем разориться. На рис. 1.3 можно увидеть, что наблюдается только три отклонения от сформированной зависимости, когда местоположение точки не соответствует сделанным выводам. Тем не менее, вероятность получения правильного прогноза достаточно велика – 85%.

Чем выше значение Z, тем хуже выглядят компании с позиции возможного банкротства. Можно дать следующую интерпретацию индекса Z:

Z=0. Вероятность наступления банкротства в будущем (скажем, в течение двух лет) 50%. Значения Z таких компаний расположены прямо на линии разграничения.

Z 0. Вероятность наступления банкротства больше, чем 50%, и с ростом Z она увеличивается.

Знаки параметров дискриминантной функции имеют определенный смысл. Чем больше коэффициент текущей ликвидности (Ктл), тем меньше Z этой компании, то есть ниже вероятность банкротства. Подобным образом высокая доля заемного капитала (Зк) приводит к высокому значению Z, и это прямо отражается на увеличении вероятности банкротства.

S – устойчивое финансовое состояние ; UZ – “зона неведения”; B – банкротство.

Рис. 1.4. Распределение вероятностей значений индекса Z.

Среднее Z для компаний, которым не грозит банкротство, равно –0,583, а для потенциальных банкротов значение Z составляет +0,648. Можно интерпретировать рис. 1.4. следующим образом: если Z 0,3, существует небольшая вероятность того, что она останется платежеспособной. Если –0,3 0,50, то заемщика следует отнести к группе заемщиков, которые не выполнят условий договора;

Видео:Altman Z score. Как рассчитать модель Альтмана.Скачать

Модель Чессера и probit-модель Змиевского. Пример расчета в Excel

Рассмотрим модель Чессера и модель Змиевского оценки вероятности банкротства у предприятия. С помощью них можно провести экспресс-диагностику финансового состояния предприятия или оценить кредитоспособность предприятия. Рассмотрим две модели одна, из которых была построена на инструментарии logit-регрессии, а другая на инструментарии probit-регрессии. Обе эти модели являются разновидностями моделей бинарного выбора, где в результате можно отнести предприятие либо к классу банкротов либо к классу небанкротов.

Видео:Создание финансовой модели за 10 минут с нуляСкачать

Что такое logit/probit-модель оценки финансового состояния предприятия?

Logit/probit-модели – статистические прогнозные модели, которые позволяют оценить вероятность наступления банкротства у предприятия. Как правило, прогноз составляет интервал от 1 до 3 лет. Для ее разработки используются две выборки предприятий: одна группа предприятий банкротов по решению арбитражного суда, а другая группа предприятий финансово устойчивых. Для этих групп предприятий рассчитываются финансовые коэффициенты, а затем с помощью инструментария логистической регрессии строится регрессионная модель наиболее точно описывающая эти две выборки.

Отличие logit-модели от probit-модели заключается в том, что первая дает значение от 0 до 1, а вторая только бинарное значение 0 или 1, где 0 в данном случае означает, что предприятие финансово устойчиво, а 1 – банкрот.

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

Видео:Как рассчитываются 5 моделей АльтманаСкачать

Кем используются модели оценки финансового состояния?

Основные пользователи данных моделей являются банки, которые оценивают предприятия на предмет его кредитоспособности. Изначально именно банки оценивали с помощью них кредитоспособность заемщика. Помимо этого такие модели оценки можно использовать самим предприятиям в качестве собственной экспресс-диагностики финансового положения, а также для финансовой оценки своих партнеров. Перейдем к разбору первой модели оценки платежеспособности – модели Чессера.

Видео:Модель кругооборота в четырехсекторной экономикеСкачать

Модель Чессера (1974 г.)

В 1974 году Д. Чессер разработал одну из первых logit-моделей оценки финансового состояния предприятия (Chesser, Delton «Predicting loan noncompliance», Journal of commercial bank lending, 1974). Модель была создана для банков с целью оценки кредитоспособности заемщиков. Для ее построения Чессер использовал данные банков по 37 неудовлетворительным займам и 37 удовлетворительным.

Формула расчета модели по балансу

P = 1/(1+e — z )

P – вероятность банкротства предприятия(значение показателя находится в интервале от 0 до 1)

В коэффициенте Х₃ в числителе стоит «Нетто-продаж», которое равно Выручке от продаж.

В коэффициенте Х₂ в знаменателе используются «Легко реализуемые ценные бумаги», которое условно можно приравнять к «Финансовым вложениям» по РСБУ. Повторю, что условно.

В коэффициенте Х₅ используются «Чистые активы», чтобы их рассчитать можно воспользоваться Приказом Минфина России от 28.08.2014 №84н «Об утверждении Порядка определения стоимости чистых активов».

Оборотный капитал = чистый оборотный капитал = рабочий капитал.

Видео:Финансовая модель компании за 90 минутСкачать

Прогнозирование и оценка вероятности банкротства: современные методы расчета

Видео:Модель Леонтьева. Теория и решение задачи.Скачать

Формулы расчета вероятности банкротства

Экономическая наука на новейшем этапе развития выработала ряд математических моделей, позволяющих прогнозировать банкротство с высокой достоверностью.

Бизнес по своей природе авантюрен. Угроза разорения витает над всеми фирмами, и большими, и совсем скромными. Для менеджмента важно определить момент возникновения критического состояния и принять своевременные меры по оздоровлению.

Тема статьи – расчет вероятности банкротства предприятия. Будут рассмотрены зарубежные и российские модели, позволяющие прогнозировать возникновение опасных ситуаций на базе математического анализа, а также основные показатели и коэффициенты, составляющие базу расчетов.

Видео:4 3 Модель оценки капитальных активов CAPM видео фрагмент 4Скачать

Реально ли спрогнозировать банкротство фирмы?

Оценить риск банкротства непросто. В один и тот же период анализ финансового положения предприятия может приводить к противоположным выводам в зависимости от выбранной методики.

В эпоху начального развития промышленного капитализма вероятность разорения определялась умозрительно: брались в учет основные экономические показатели фирмы, и если уровень платежеспособности явно снижался, то сложные расчеты не требовались.

Ошибочность этого подхода стала со временем очевидной. Например, на начальном этапе выхода нового товара на рынок, рентабельность реализованной продукции бывает низкой и даже отрицательной, но после завоевания сегмента сбыта и установления монопольного положения она резко возрастает.

В настоящее время существуют две основные методики предсказания возможного кризиса платежеспособности.

Первая из них, основана на аналогиях. Динамика экономических показателей предприятия демонстрирует определенные пессимистические предпосылки, и оценка его несостоятельности производится, исходя из предположения, что похожие симптомы были у других фирм, ставших банкротами.

Другой подход базируется на показателях, указанных в бухгалтерской отчетности. Угрозы оценивается по соответствию вычисляемых коэффициентов их нормативным значениям. Иными словами, «чтению баланса» способствуют математические модели.

Следует отметить несовершенство обоих методов. Следование аналогиям не всегда позволяет сделать однозначные выводы по поводу перспектив развития хозяйствующего субъекта. Расчеты на основе математических моделей дают достоверный результат только в случае, если аналитик владеет полной и актуальной информацией. Полностью «спутать карты» может фиктивное банкротство или умышленное доведение предприятия до неплатежеспособного состояния (эти действия являются правонарушениями).

Судить о финансовых перспективах компании можно только по совокупности нескольких основных признаков, проявляемых одновременно.

Видео:WACC - Средневзвешенная стоимость капитала (+CAPM)Скачать

Модели и способы расчета оценки вероятности банкротства предприятия

Методы прогнозирования банкротства условно делятся на три категории:

• Количественные – предполагают расчет показателей, анализ динамики их изменений и сравнение результатов с нормативными значениями.
• Качественные – основаны на косвенных нефинансовых признаках, свидетельствующих о возможных изменениях платежеспособности.
• Смешанные – предусматривают сочетание вышеуказанных аналитических подходов.

Различают также два вида методик, которыми производится оценка вероятности банкротства:

• Абсолютные – наиболее простые, основаны на стоимости основных и оборотных фондов (в т. ч. сумме всех активов организации и ее пассивов).
• Коэффициентные – в них применяются дроби (главным образом интерес представляет отношение кредиторской и дебиторской задолженности).

По методологии, способы прогнозирования платежеспособности классифицируются на два способа:

• Интегральный – множество показателей сводится к некоему обобщенному коэффициенту (баллу, классу и т. д.), имеющему конкретный экономический смысл и определяющему вероятность разорения.
• Простой – анализ ведется по разрозненным параметрам деятельности предприятия.

На интегральном подходе основаны наиболее действенные зарубежные и отечественные математические модели оценки вероятности банкротства хозяйствующих субъектов. Наиболее известные и эффективные из них рассматриваются ниже.

Модель Альтмана

Интегральная модель вероятности банкротства Альтмана разработана на основе статистических данных о 66 американских фирмах, половина из которых разорилась в период с 1946 по 1965 год. В то время анализ платежеспособности строился с учетом 22 коэффициентов. Заслуга Альтмана в том, что он выбрал 5 главных показателей и высчитал степень влияния каждого из факторов на конечный результат.

Следует отметить, что MDA-модели (аббревиатура контекстно означает «математический прогноз») использовались в экономике и ранее (Р. А. Фишером), но без привязки к банкротству.

Множественный дискриминантный анализ позволил выявить весовые значения каждого из примененных Альтманом коэффициентов.

Изначально была выработана двухфакторная модель. Ее формула выглядит так:

• Z – коэффициент вероятности банкротства по Альтману;
• F 1 – текущая ликвидность баланса (первый фактор);
• F 2 – коэффициент капитализации (второй фактор).

В свою очередь, факторы рассчитываются по известным формулам.

• F 1 – текущая ликвидность баланса;
• RA – сумма оборотных активов;
• SD – объем краткосрочных обязательств.

• F 2 – коэффициент капитализации (самофинансирования);
• CA – сумма долгосрочных обязательств;
• ОС – размер собственного капитала.

Из формулы понятно, что вероятность банкротства по Альтману зависит от того, какую долю занимает заемный и привлеченный капитал в общем объеме средств, которыми располагает предприятие.

Пользоваться уравнением просто. Если значение Z положительное, вероятность банкротства менее 50%. При Z = нулю ситуация пограничная. Во всех прочих случаях можно прогнозировать разорение фирмы.

Следующим шагом стала пятифакторная модель, учитывающая большее количество показателей.

Где факторы от F 2 по F 5 представляют собой соотношения:

• Z 5F – вероятность банкротства;
• F 1 – оборотного капитала к активам предприятия;
• F 2 – величины нераспределенной прибыли к активам организации;
• F 3 – операционной прибыли к активам;
• F 4 – рыночной цены акций к сумме обязательств;
• F 5 – выручки (реализации) к активам.

В формуле под «нераспределенной» понимается чистая прибыль, в отличие от операционной («грязной», до налогообложения).

Показатель пятифакторной модели Альтмана Z 5F демонстрирует финансовую устойчивость при значениях до 2,9. Диапазон до 1,8 указывает на неопределенность. При Z 5F 1 …F 4 ) за исключением отношения стоимости акций к сумме обязательств. Убедиться в сходстве легко, если сравнить вид математических выражений:

Впрочем, значения дискриминант могут меняться в зависимости от внешних условий. Р. Лис доказал принципиальную универсальность подхода Альтмана.

Система показателей Бивера

Американский финансовый аналитик Уильям Бивер в 1966 году вывел систему оценки, основанную на следующих раздельных показателях:

• коэффициент рентабельности активов (отношение прибыли к стоимости предприятия);
• удельная доля заемных средств в пассивах (финансовый рычаг);
• доля в активах чистого оборотного капитала;
• текущая ликвидность;
• коэффициент Бивера.

За исключением последнего указанного параметра, все остальные показатели имеют общий экономический смысл и легко определяются по бухгалтерскому балансу.

Расчет коэффициента Бивера производится по формуле:

• BR – коэффициент Бивера;
• CF – сумма чистой прибыли;
• AM – амортизация основных фондов;
• TD – суммарные финансовые обязательства предприятия (краткосрочные плюс длительные).

Диагностика банкротства производится в течение пятилетнего периода путем сравнения показателей с их нормативными значениями.

Для модели Бивера характерно отсутствие весовых коэффициентов и какого-либо итогового значения, однозначно указывающего на скорое банкротство. Каждый показатель рассматривается по отдельности. В этом подходе есть недостаток: невозможность быстрого прогнозирования разорения. Достоинство метода в его аналитической природе – облегчается поиск «узких мест».

Модель Таффлера

По своей сути, метод прогнозирования банкротства Таффлера сходен с моделями Альтмана и Лиса. В его основе лежит суммирование произведений экономических показателей на весовые коэффициенты.

• Z – коэффициент вероятности банкротства по Таффлеру;
• SP – прибыль от реализации;
• SD – объем краткосрочных обязательств;
• RA – сумма оборотных активов;
• LD – объем долгосрочных обязательств;
• A – стоимость активов предприятия;
• C – сумма выручки.

Как видно из формулы, Таффлер придает наибольший вес отношению прибыли от реализации к объему краткосрочных обязательств. Это означает, чем быстрее предприятие рассчитывается с текущими задолженностями, тем устойчивей его финансовое положение.

Граничные значения Z в данной методике распределяются следующим образом:

• более -0,3 – банкротство маловероятно;
• между 0,2 и 0,3 – ситуация критична;
• приближается к +0,3 – положение предприятия неопределенное.

Четырехфакторная модель Спрингейта

Метод прогнозирования канадского экономиста Гордона Спрингейта имеет сходство с моделью Альтмана. Формула выглядит так:

• Z s – показатель вероятности банкротства по Спрингейту;
• RA – сумма оборотных активов;
• PB – прибыль до налогообложения;
• A – стоимость активов предприятия;
• SD – объем краткосрочных обязательств;
• C – сумма выручки.

Достоинство модели Спрингейта состоит в простоте оценки результата вычислений. Граничная точка обозначена цифрой 0,862. Более низкие значения означают вероятность банкротства. Увеличение Z демонстрирует рост устойчивости финансового состояния предприятия.

Модель Фулмера

Нет нужды приводить полную формулу Фулмера – она очень похожа на модели Альтмана, Лиса, Таффлера и Спрингейта. Была предпринята смелая попытка объединить достоинства всех существовавших методов прогнозирования банкротства. В результате, к сожалению, получилось чрезмерно громоздкое математическое выражение, состоящее из девяти факторов с весовыми коэффициентами.

Сложность сбора объективных данных влечет за собой возможность возникновения ошибок. По этой причине метод Фулмера не получил широкого распространения. У него, впрочем, есть несомненное достоинство: граничной точкой служит ноль. Положительные Z означают, что у фирмы все в порядке, а отрицательные указывают на вероятное банкротство.

Модель несостоятельности Чессера

Особую ценность модель Чессера представляет для финансово-кредитных учреждений. Она позволяет максимально объективно оценить риски банкротства заемщика.

Расчет вероятности возникновения проблем возвратности производится по формуле:

• Y – показатель Чессера;
• TD – сумма финансовых обязательств оцениваемого заемщика;
• A – стоимость активов предприятия;
• CS – собственные денежные средства;
• LA – стоимость высоколиквидных ценных бумаг;
• PB – прибыль до налогообложения;
• MC – размер основного капитала;
• РА – стоимость чистых активов;
• RA – сумма оборотных активов;
• C – сумма выручки.

Вероятность банкротства вычисляется подстановкой показателя Чессера в формулу:

• Z – вероятность банкротства;
• e – число Эйлера (приблизительно равно 2,7182);
• Y – показатель Чессера.

Если значение Z превышает 0,5, фирму следует считать потенциально неплатежеспособной с достоверностью 75%, что подтверждено практическими результатами.

Модель Сайфуллина-Кадыкова

Метод российских экономистов Сайфуллина и Кадыкова основан на варианте дискриминантного полинома Альтмана, адаптированном к отечественным условиям.

Формула расчета вероятности банкротства:

• R – показатель Сайфуллина-Кадыкова;
• K1 – обеспеченность собственными средствами;
• K2 – текущая ликвидность;
• K3 – оборачиваемость активов;
• K4 – коэффициент рентабельности продаж;
• K5 – норма прибыли собственного капитала.

Как видно по примененным в формуле факторам и их дискриминантам, Сайфуллин и Кадыков считают основным показателем финансовой устойчивости предприятия торговли его способность к самофинансированию и независимость от заемных средств.

Граничным значением R является единица. При R>1 положение фирмы можно признать устойчивым. Меньшие величины демонстрируют возможность банкротства в ближайшей перспективе.

Следует отметить недостаток математической модели Сайфуллина-Кадыкова – она не учитывает отраслевой специфики и является усредненной.

R-модель Иркутской экономической академии

Разработка Иркутской государственной экономической академией четырехфакторной R-модели прогнозирования банкротства велась на основе опросов руководителей предприятий частной торговли в конце 90-х годов XX века. Как выяснилось, главными критериями устойчивости владельцы магазинов считают чистую прибыль, объем выручки, размер собственных средств и затраты на реализацию.

Исходя из этих положений, ученые ИГЭА вывели формулу обобщающего показателя:

• R – вероятность банкротства;
• F1 – рентабельность собственных оборотных активов;
• F2 – рентабельность собственного капитала;
• F3 – оборачиваемость активов;
• F4 – внутренняя норма прибыли.

Прогнозирование банкротства по модели ИГЭА производится на основе граничных значений показателя R, для удобства восприятия сведенных в таблицу.

Практическое применение математической R-модели Иркутской экономической академии продемонстрировало ее высокую точность: 81% прогнозов сбылись. Недостатком инструмента является его узкая «торговая» специализация.

Видео:Составление финмоделиСкачать

Что такое коэффициент прогноза банкротства

Зарубежные и отечественные модели прогнозирования платежеспособности обладают многими достоинствами, но в своем большинстве требуют адаптации к условиям конкретного предприятия или отрасли хозяйства. В то же время российские банки нуждаются в едином количественном критерии, согласно которого возможна объективная оценка потенциального банкротства.

Такая характеристика существует, и основана она на данных бухгалтерского баланса. Ее экономический смысл состоит в способности фирмы своевременно погашать краткосрочные обязательства, а в случае возникновения проблем погасить их собственными резервами.

Формула коэффициента прогноза банкротства

Математическое выражение экономического смысла формулы представляет собой результат деления реальных оперативных ресурсов хозяйствующего субъекта на валюту его баланса, то есть итоговую сумму актива или пассива (они, как известно, равны).

• КПБ – коэффициент прогноза банкротства;
• ОНДС – отложенные обязательства по налогу на добавленную стоимость;
• СЛА – суммарная стоимость ликвидных активов;
• КО – совокупные краткосрочные долговые обязательства;
• ВБ – валюта баланса.

Применительно к бухгалтерскому балансу (Форме 1) выражение выглядит достаточно просто:

Нормативное значение показателя КПБ

Универсальное значение КПБ для всех предприятий установить невозможно по причине отраслевых различий в нормативных объемах ликвидных активов и отложенных обязательств по НДС. Существуют общие критерии оценки перспектив платежеспособности предприятия на основе коэффициента прогноза банкротства:

• Отрицательный КПБ свидетельствует о недостаточности резервов фирмы для погашения краткосрочных обязательств.
• Рост показателя демонстрирует улучшение финансового положения. Инверсия этого положения также верна.
• Чрезмерно высокий, по сравнению со среднеотраслевым значением, КПБ выявляет низкую эффективность использования возможностей кредитования.

Показатель КПБ является относительной величиной. Для оценки перспектив платежеспособности большую роль играет динамика его изменений.

Видео:Финансовая модельСкачать

Краткие выводы

Экономическая наука на новейшем этапе развития выработала ряд математических моделей, позволяющих прогнозировать банкротство с высокой достоверностью.

В большинстве случаев методики анализа финансового состояния предприятий основаны на формулах, представляющих многочлен вида:

• Z – оценочный коэффициент, по значению которого можно судить о вероятности банкротства;
• D – дискриминанта, определяющая силу влияния фактора;
• F – числовое значение фактора;
• n – номер критерия.

Исключение составляет система показателей Бивера, представляющая набор основных определяющих параметров, подлежащих независимой оценке.

Все математические модели нуждаются в адаптации к условиям конкретной отрасли и страны. Она состоит в расчете величин весовых дискриминант и комплекте наиболее влиятельных факторов.

Формулы, содержащие более пяти слагаемых, на практике используются редко, по причине сложности сбора достоверных исходных данных.

При оценке вероятности банкротства рекомендуется применять несколько методик.

Большинство показателей можно рассчитать простым методом, воспользовавшись таблицами Excel.

🎥 Видео

ARIMA-моделі в Excel/ARIMA models in ExcelСкачать

Оценка ставки дисконтирования по модели Шарпа (модель CAPM)Скачать

Финансовая модель бизнеса. Прогнозируем выручку в Excel @predprinimatel22Скачать

Модель Леонтьева "затраты-выпуск" в MS ExcelСкачать

Тема 4 Модели ценообразования финансовых активов модель Марковица и CAPMСкачать

Тихонов Н. А. - Основы математического моделирования - Типы математических моделей (Лекция 1)Скачать

ARIMA-моделі в Statistica/ARIMA models in StatisticaСкачать

19 Модель ценообразования финансовых активов CAPMСкачать

УРОК 28-29. Моделирование в экономических задачах (11 класс)Скачать