гляд діскрімінaнтной функції:
де і - деякі параметри (коефіцієнти регресії);
? i - фактори, які характеризують фінансовий стан позичальника (наприклад, ними можуть служити фінансові коефіцієнти).
Коефіцієнти регресії визначаються на основі статистичної обробки даних за вибіркою підприємств або фірм, які або банкрути, або змогли вижити протягом обраного періоду. Всі компанії можна розбити на дві основні групи: на тих, кому фінансові труднощі найближчим часом не загрожують аж до банкрутства, і на тих, кому загрожує це. Якщо Z - оцінка компанії розташовується ближче до показника звичайної компанії - банкрута, то вона збанкрутує за умови продовження погіршення її становища. Якщо ризик-менеджери компаній і банк, усвідомивши всі фінансові труднощі, катував?? ться запобігти погіршує ситуацію, то банкрутства може не відбутися, отже, Z - оцінка є певним сигналом раннього попередження.
Щоб застосувати МДА необхідно мати досить репрезентативну вибірку підприємств, які диференційовані за галузями і розмірами. Складність полягає в тому, що не завжди всередині галузі можливо знайти достатню кількість фірм-банкрутів, щоб зробити розрахунок коефіцієнтів регресії.
Найбільш використовуваними моделями MДA є моделі Альтмана і Чeccepa.
Альтман, Хoльдepман і нарайан ввели Z - аналіз на основі рівняння: наступного виду:
Віднесення компанії до певної групи надійності здійснюється на основі розрахункових значень індексу Z:
Z? 1,8 - дуже висока ймовірність збанкрутувати;
, 8 lt; Z? 2,7 - висока імовірність збанкрутувати;
, 7 lt; Z? 3,0 - низька імовірність збанкрутувати;
, 0 lt; Z - дуже низька ймовірність збанкрутувати.
П'ятифакторна відома модель Альтмана, створена на основі аналізу фінансового стану 66 фірм, дає досить точний прогноз настання банкрутства вперед на три-чотири роки. При цьому факт банкрутства на найближчий рік можна визначити майже з 95% точністю.
Пізні його роботи грунтувалися на більш глибокому дослідженні, при цьому більш ретельно були розглянуті, що капіталізуються зобов'язання з оренди, де застосовувався прийом згладжування даних, з метою вирівняти випадкові коливання. Нові моделі володіють здатністю передбачати банкрутства з дуже високим ступенем точності на пару років вперед і з меншою, та все ж допустимої точністю в 70% на п'ять років.
Z=1,2 * X1 + 1,4 * X2 + 3,3 * Х3 + 0,6 * X4 + 0,9 * Х5 - 2,675, (2.5)
Якщо Z lt; 0, то підприємство володіє ризикованим фінансовим становищем, якщо Z gt; 0 -компанія вважається статистично здоровим .
Побудувати модель для російських позичальників, на зразок рівняння Альтмана, поки проблематично і ненадійно, по-перше, у зв'язку з відсутністю якоїсь історії банкрутств позичальників; по-друге, через істотного впливу на визнання компанії банкрутом різних неврахованих факторів, що не підлягають врахуванню; по-третє, в результаті мінливості нормативної бази банкрутств вітчизняних підприємств.
Основною проблемою практичного застосування моделей скopінга служить забезпечення пов'язаності, а також відсутність суперечливості всіляких показників. Більшість банків, які прагнуть домогтися найбільш точних оцінок, намагаються комбінувати на свій розсуд різні параметри і коефіцієнти.
Модель Чeccepa, модель спостереження за позиками, дозволяє прогнозувати випадки невиконання клієнтом умов договору по кредиту. Під невиконанням умов розуміють не тільки непогашення позики, але і всілякі інші відхилення, здатні зробити позику менш вигідною для кредитора-позичальника, ніж було спочатку передбачено.
Оціночні показники моделі наступні:
Y=- 2,0434 - 5,24 * X1 + 0,0053 * X2 - 6,6507 * X3 + +4,4009 * X4 - 0,0791 * X5 - 0,1220 * X6 (2.6)
Змінна Y - лінійна комбінація незалежних змінних, використовувана в такій формулі при оцінці ймовірності невиконання умов договору, Z:
де, e рівне 2,71828 - число Ейлера, основа натурального логарифма.
Розрахункова оцінка Y розглядається як присутність факторів, що сприяють виконанню умов договору. Чим більше це значення оцінки Y, тим вища ймовірність того, що даний позичальник не виконає умови укладеного договору. У моделі Чессера застосовується такі наступна розшифровка для оцінки ймовірності невиконання договору:
· якщо Z? 0,50, то позичальника необхідно визначити в групу, яка скоріш за все не виконає умови договору;
· якщо Z lt; 0,50, то позичальника слід визначити в групу надійних клієнтів.
Чессер застосовував дані декількох банків по 37 задовільним і 37 незадовільним позиках, при цьому для розрахунку він узяв показники балансів компаній-позичальників за рік до видачі кредиту. Підставивши формулу ймовірності порушення умов договору і розра...
