Меню
Головна
 
Головна arrow Фінанси arrow Фінансовий аналіз для менеджерів
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Умовно-імовірнісний аналіз як метод прогнозування банкрутства

Починаючи з 1980-х рр. популярність мультиплікативного дискримінантного аналізу стала знижуватися. На зміну цим методом прийшов умовно-імовірнісний аналіз.

Існує три основних підходи при побудові імовірнісних моделей, яка пояснюється змінна в яких приймає лише два значения1 (це саме те, що потрібно в даному випадку, адже передбачається, що фірма або фінансово стабільно, або ні):

o лінійна імовірнісна модель;

o Logit-модель ;

o Probit-модель.

Моделі створені для того, щоб з допомогою набору незалежних змінних визначити ймовірність настання якоїсь події. Різниця між ними полягає в розподілі ймовірності. У лінійної імовірнісної моделі передбачається лінійна залежність між змінними та ймовірністю настання фінансових труднощів. У моделі - логарифмічний розподіл ймовірності, а в моделі - стандартний нормальний розподіл.

Лінійний імовірнісний аналіз - це приватний випадок регресії, побудованою з допомогою методу найменших квадратів (МНК). Ймовірність настання випадку фінансової неспроможності для фірми визначається з рівняння

де а0, аъ а2, ап - МНК-оцінки;^,^, ...,ХП - незалежні змінні моделі.

Однак у випадку лінійного імовірнісного аналізу існує кілька серйозних статистичних проблем. По-перше, помилки гетероскедастичны. А це може призвести до неадекватності результатів, отриманих за допомогою методу найменших квадратів. По-друге, існує проблема з інтерпретацією результатів, так як знайдене значення ймовірності настання банкрутства може лежати поза інтервалу [0, 1]. Незважаючи на те, що припущення, що лежать в основі лінійного імовірнісного аналізу, відрізняються від припущень дискримінантного аналізу, результати виходять дуже схожими. Цей факт частково пояснює порівняльну непопулярність вищеописаного методу.

Logit-модель - найбільш поширений вид умовно-імовірнісного аналізу неспроможності компаній. Суть методу схожа з лінійним аналізом, лише ймовірність настання випадку неспроможності описується функцією

/(р) в літературі називають логістичної, або логіт-функцією.

Передбачається, що ймовірність Р приймає значення від Про до 1, і функція ймовірності зростає з логістичної функції 2. Це означає, що, коли неспроможна фінансове становище у рамках цієї моделі позначається як один (нуль), то висока (мале) значення функції % означає високу ймовірність неспроможності, або, інакше кажучи, хитке фінансове становище компанії.

У вирішенні задачі класифікації 1л^до-модель, як і мультиплікативний дискримінантний аналіз, вимагає знаходження граничної точки, яка розділяла всі компанії на дві групи успішних і неспроможних фірм.

Вигідна відмінність 1л^п-моделі від дискримінантного аналізу полягає в тому, що для застосування даної методики не потрібно багатовимірного нормального розподілу змінних і рівних коваріаційних матриць.

РгоЬк-модель дуже схожа з 1л^і-моделлю. Відмінність, як вже згадувалося вище, полягає в розподілі ймовірності. У РгоЫс-моделі вона має стандартний нормальний розподіл:

гдег~ЛГ(0, о2).

У вирішенні проблеми прогнозування фінансової неспроможності компаній РгоЫг-моделі зустрічаються набагато рідше з-за того, що вони набагато важче для обчислень, ніж Ц>{£к - моделі.

Модель Дж. Олсона. Вчений був першим, хто успішно застосував 1х^до-аналіз для прогнозування фінансової неспроможності компаній (1980). Для побудови моделі автор використовував вибірку з 105 фінансово неспроможних компаній і 2058 успішних компаній.

Вибір методології Олсон пояснив тим, що прагнув уникнути труднощів та обмежень, пов'язаних з застосуванням мультиплікативного дискримінантного аналізу, таких як: 1) недотримання обмежувальних припущень; 2) відсутність зрозумілої інтерпретації одержаного індексу (який служить скоріше для ранжирування підприємств); 3) двозначність процедур зіставлення успішних і неспроможних компаній (таких як зіставлення фірм за розміром та галузі); Дж. Олсон вважає, що краще включити дані параметри в якості змінних в модель, ніж суб'єктивно використовувати для відбору підприємств вибірки.

У процесі відбору фінансово неспроможних компаній вчений керувався трьома критеріями:

o тимчасової період 1970-1976 - найбільш близькі роки до моменту проведення дослідження;

o акції компанії повинні торгуватися на біржі або позабіржовому ринку - для виключення малих і приватних компаній;

o компанія повинна бути промисловою - для виключення комунальних підприємств, транспортних і фінансових компаній через їх істотних відмінностей.

Дані успішних компаній Дж. Олсон отримав з бази Compustat.

Що стосується пояснюючих змінних моделі, то автор не винаходив "нові і екзотичні" показники. Як стверджує Олсон, він не намагався провести строгий науковий аналіз при виборі змінних, а керувався простотою і популярністю коефіцієнтів в літературі. У підсумку моделі Ohlson включили в себе дев'ять наступних змінних і вільний член:

1. SIZE - log (Активи / Дефлятор ВНП3).

2. TLTA - Зобов'язання / Активи.

3. WCTA - Робочий капітал / Активи.

4. CLCA - Поточні зобов'язання / Поточні активи.

5. OENEG - показник, що приймає значення одиниця, якщо зобов'язання перевищують її активи, нуль - в іншому випадку.

6. NITA - Прибуток / Активи.

7. FUTL - Кошти від операцій / Зобов'язання.

8. INTWO - показник, що приймає значення одиниця, якщо компанія демонструвала негативне значення прибутку в останні два роки, нуль - в іншому випадку.

характеризує зміну прибутку (Прибуток - Прибуток за останній період).

Потім учений розрахував оцінки для трьох моделей:

1) модель 1 прогнозує неспроможність протягом року;

2) модель 2 прогнозує неспроможність протягом двох років (за умови, що компанія не потрапить у ситуацію неплатоспроможності в наступний прогнозний рік);

3) модель 3 прогнозує неспроможність протягом одного або двох років.

Дані, отримані для кожної з моделей, що представлені в табл. 11.5.

Дж. Олсон характеризує якість побудови моделі за допомогою індексу правдоподібності (Likelihood Ratio Index).

Таблиця 11.5. Результати Logit-аналізу в моделях Ohlson

Результати Logit-аналізу в моделях Ohlson

Цей індекс дорівнює одиниці при ідеальному побудові моделі. Як видно з таблиці, модель 1 показала себе краще інших.

Для того щоб визначити відсоток коректних припущень, автор обрав порогову точку 0,5. Тобто компанія оцінювалася як недолуга, якщо знайдене значення залежної змінної (ймовірності неспроможності) було більше 0,5.

Дане дослідження показало, що основними статистично значущими факторами, що впливають на вірогідність фінансової нестійкості, є:

o розмір компанії;

o показники фінансової структури (показники фінансового важеля);

o показники діяльності компанії (показники рентабельності);

o показники поточної ліквідності.

Скорингові (рейтингові) методики вважаються традиційним і одними з найбільш популярних підходів до оцінки кредитного ризику. Як правило, рейтинг розраховується підсумовуванням виставлених оцінок різних

Інші скорингові (рейтингові) моделі

характеристиках (атрибутах) позичальника / емітента, скоригованими на ваги, визначені певним нормативним способом, наприклад на основі уподобань або накопиченого досвіду аналітика. Таким чином, вибір ваг необов'язково має строгий, математично або статистичний обґрунтований характер.

Нерідко в якості оцінюваних параметрів можуть виступати не тільки якісь досить легко вимірювані кількісні характеристики, але і якась якісна інформація. Таким чином, рейтингова методика може являти собою синтез якісного і кількісного підходу до оцінки кредитного ризику.

Найбільш відомі рейтингові системи - це рейтинги світових агентств Standard & poor's і Moody's. Також багато банки та інші фінансові інститути мають власні методики складання кредитного рейтингу.

Коротко опишемо методику, яка застосовується рейтинговим агентством Standard & poor's для визначення кредитного рейтингу компаній. S&P розпочало свою діяльність у 1860 р.

Однак безпосереднє присвоєння рейтингів компаніям почалося більше 75 років тому. В даний час Standard & poor's - найбільше рейтингове агентство в світі. Компаніям понад 50 країн присвоєно його рейтинг.

Короткостроковий кредитний рейтинг визначає фінансовий стан емітента з точки зору його короткострокових боргових інструментів. Він поділяється на кілька категорій: отЛ-1 до D; А-1 характеризує найвищий рівень надійності, в той час як D - найнижчий. У ряді випадків А-1 може використовуватися зі знаком "+", що характеризує надвисоку надійність оцінюваної компанії.

Довгостроковий кредитний рейтинг характеризує якість довгострокових боргових інструментів фірми з точки зору їх надійності та перспектив. Діапазон значень довгострокового рейтингу від AAA до D; AAA свідчить про високу надійність компанії. Значення рейтингу D являє собою повну протилежність AAA і говорить про те, що класифікується фірма - фактично банкрут. Рейтингові категорії від AAA до ССС можуть доповнюватися знаками "+" або "-", що свідчать про відхилення від середнього значення в даній рейтинговій категорії. S&P проводить рейтингові заходи як для конкретних боргових інструментів, так і для фінансового стану емітента в цілому (рис. 11.2).

Рейтинговий процес включає кількісний, якісний та правовий аналіз оцінюваної компанії. Кількість

Рейтинговий процес агентства S&P></p>

<p>Рис. 11.2. <strong>Рейтинговий процес агентства S&P</strong></p>

<p>господарський аналіз являє собою в основному аналіз фінансового стану фірми на її основі офіційної звітності. Якісний аналіз фокусує свою увагу на оцінці якості менеджменту компанії, вивченні рівня конкуренції всередині галузі та ринкової позиції фірми, галузевому аналізі.</p>

<p>Як правило, процедура визначення рейтингу займає від 4 до 6 тижнів. Оцінювана компанія має право виставити апеляцію проти виставленого рейтингу до моменту її офіційного оприлюднення шляхом надання додаткової інформації. Перегляд рейтингу проводиться зазвичай раз на рік.</p>

<p>Інше рейтингове агентство Moody's має схожий рейтинговий процес (рис. 11.3).</p>

<p><img src=

Рис. 11.3. Рейтинговий процес агентства Moody's

Порівняння рейтингових критеріїв двох основних рейтингових агентств і типового великого банку наведено в табл. 11.6.

Таблиця 11.6. Рейтингові критерії двох основних рейтингових агентств і типового великого банку

Рейтингові критерії двох основних рейтингових агентств і типового великого банку

 
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Схожі тими

Аналіз та прогнозування банкрутства підприємства
Методи прогнозування банкрутства підприємства
Теоретичні методи прогнозування банкрутства
Огляд діючих моделей прогнозування банкрутства
Вплив імовірнісного характеру попиту на рішення по управлінню запасами (аналіз XYZ)
Нормативний метод прогнозування попиту
Економіко-статистичний метод прогнозування попиту
Правові основи неспроможності (банкрутства)
Методи прийняття управлінських рішень, що базуються на основі аналізу схем стратегічного розвитку економічних систем
Інші імовірнісні методи побудови вибірки
 
Предмети
-->
Банківська справа
БЖД
Бухоблік і аудит
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика і естетика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логістика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Політологія
Політекономія
Право
Психологія
Соціологія
Страхова справа
Товарознавство
Філософія
Фінанси
Пошук