С сайта   cfin.ru

Модели предсказания неплатежеспособности

Николай Чувахин

В библиотеку

Предсказание возможной неплатежеспособности потенциального заемщика - давняя мечта кредиторов. Именно поэтому с появлением компьютеров неплатежеспособность стала предметом серьезных статистических исследований.

Большинство успешных исследований в этой сфере выполнялись с помощью пошагового дискриминационного анализа. Например, модель Альтмана была построена этим методом на выборке из 66 компаний - 33 успешных и 33 банкротов.

Первая версия модели включала 22 предположительно значимых коэффициента, полученных из данных финансовой отчетности. Коэффициент, имеющий наименьшую статистическую значимость, отбрасывался, после чего построение модели и анализ статистической значимости коэффициентов повторялись. Когда число коэффициентов уменьшилось с пяти до четырех, статистическая достоверность модели резко снизилась, что заставило Альтмана сделать вывод о том, что вариант с пятью коэффициентами является предпочтительным.

Разработчики подобных моделей полагают, что их разумно применять в качестве дополнительного (не основного!) инструмента анализа. Вот некоторые варианты такого использования:

1."Фильтрование" данных большого числа потенциальных заемщиков для оценки сравнительного риска их неплатежеспособности.
2. Обоснование рекомендаций заемщикам или условий, на которых им может быть предоставлен кредит.
3.Построение "траектории" заемщика по данным отчетности за несколько предыдущих периодов (растет ли риск неплатежеспособности или уменьшается?)

Еще одно важное предупреждение: не пытайтесь использовать эти модели в России без предварительного испытания на опытных данных! Помните, что они были разработаны на основе данных финансовой отчетности, выполненной по американским GAAP. Совершенно непонятно, насколько велика описательная сила показателя совокупных активов в российской отчетности; активы постоянно переоцениваются, при этом многие из них просто не имеют разумной исторической стоимости (в частности, активы, которыми наделялись приватизируемые предприятия, учитывались по придуманным Госкомценом "ценам"). Совершенно понятно, что "чистая прибыль" в терминологии Министерства финансов России далеко не чистая, поскольку из нее выплачивается целый ряд реально понесенных издержек (премии сотрудникам, расходы по содержанию социальной сферы и т.п.). В России не соблюдается принцип постоянства положений учетной политики, то есть, сменив учетную политику, компании не корректируют отчетность предыдущих лет в соответствии с вновь принятой учетной политикой.

Модель Альтмана (Altman, Edward I., "Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy", Journal of Finance (September 1968): pp. 589-609.) имеет вид:

Z = 1.2A + 1.4B + 3.3C + 0.6D + 0.999E

При Z < 2.675 наступление неплатежеспособности неизбежно.

Модель Фулмера (Fulmer, John G. Jr., Moon, James E., Gavin, Thomas A., Erwin, Michael J., "A Bankruptcy Classification Model For Small Firms", Journal of Commercial Bank Lending (July 1984): pp. 25-37.) имеет вид:

H = 5.528 V1 + 0.212 V2 + 0.073 V3 + 1.270 V4 - 0.120 V5 + 2.335 V6 + 0.575 V7 + 1.083 V8 + 0.894 V9 - 6.075

где

Наступление платежеспособности неизбежно при H < 0.

Средний размер совокупных актовов фирм в выборке Фулмера - 455 тысяч долларов. Начальная версия модели включала 40 коэффициентов. Модель предсказывает точно в 98% случаев на год вперед и в 81% случаев на два года вперед.

Модель Альтмана включает показатель рыночной капитализации акций и, таким образом, применима только к компаниям, на акции которых существует публичный рынок. Американская компания, желающая выпустить акции в публичное обращение, обязана иметь годовой объем реализации не менее 15 миллионов долларов. С учетом того, что оборачиваемость активов в большинстве отраслей американской экономики находится в пределах 0.9-1.9, это означает, что минимальный размер активов такой фирмы составляет около восьми миллионов долларов.

Модель Фулмера построена по выборке из гораздо меньших фирм и не содержит показателей рыночной капитализации.