29. Модель Гордона Спрингейта

В 1978 г. с помощью пошагового дискриминантного анализа методом, который разработал Э. Альтман в 1968 г., была построена Гордоном Л. В. Спрингейтом модель, путем выделения 4 из 19 наиболее известных показателей:

Если Z< 0,862 предприятие получает оценку «крах». При создании модели Спрингейт использовал данные 40 предприятий и достиг 92,5% точности предсказания неплатежеспособности на год вперёд.

30. Модель Фулмера

На основании обработки в 1984 году данных 60 предприятий – 30 потерпевших крах и 30 нормально работавших — со средним годовым балансом в 455 тыс. американских долларов была создана модель Фулмера, которая изначально содержала 40 коэффициентов, тогда как окончательный ее вариант использует всего девять:

Х₁ = Нераспределенная прибыль / Сумма активов;

Х₂ = Выручка / Сумма активов;

Х₃ = Прибыль до налогообложения / Собственный капитал;

Х₄ = Изменение остатка денежных средств /Кредиторская задолженность;

Х₅ = Заемные средства / Сумма активов;

Х₆ = Текущие обязательства / Сумма активов;

Х₇ = Материальные внеоборотные активы / Сумма активов;

Х₈ = Собственные оборотные средства / Кредиторская задолженность;

Х₉ = Прибыль до уплаты налогов и % / %.

Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели на год вперёд составляет 98%, а на два года — 81%. При этом если H < 0, то крах неизбежен.

31. Модель ж. Лего

Еще одна модель для диагностики банкротства была разработана под руководством канадского аналитика Ж. Лего. При создании этой модели были проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных компаний Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 млн долл. США. Модель выглядит следующим образом:

СА - Score = 4,5913 X₁ + 4,5080 X₂ + 0,3936 X₃ - 27616

Х₁ = Акционерный капитал / Сумма активов;

Х₂ = (Прибыль до налогообложения + финансовые издержки) / Сумма активов;

Х₃ = Оборот за 2 периода / Сумма активов за 2 периода;

Критериальное значение — 0,3. Вероятность правильного прогноза — 83% для промышленных предприятий.

32. Модель Олсона

В 1980 году Джеймс Олсон (James A. Ohlson) впервые использовал логистическую регрессию для создания модели прогнозирования банкротства. В анализируемую выборку вошли финансовые данные за 1970-1976 гг. 105 предприятий-банкротов и 2058 устойчивых предприятий. В результате была получена модель следующего вида:

Z = -1,32 – 0,407 х₁ + 6,03 х₂ – 1,43 х₃ + 0,0757 х₄ – 2,37 х₅ – - 1,83 х₆ +0,285 х₇ – 1,72 х₈ – 0,521 х₉

х₁ – размер предприятия (натуральный логарифм величины совокупных активов предприятия/дефлятор ВВП);

х₂ – коэффициент заемного капитала, (отношение общей задолженности к общим активам);

х₃ – доля собственных оборотных средств (отношение чистого оборотного капитала к общим активам);

х₄ – отношение текущей задолженности к текущим активам;

х₅ – рентабельность активов (экономическая рентабельность – отношение чистой прибыли от всех видов деятельности к среднегодовой стоимости активов);

х₆ – отношение чистого оборотного капитала к общей задолженности;

х₇ – фиктивная переменная принимающее значение, 1 – если чистый доход предприятия за последние два года отрицательная величина, 0 – если нет;

х₈ – фиктивная переменная принимающее значение, 1 – если общая задолженность предприятия превышает его общие активы, 0 – если нет;

х₉ – мера изменения чистого дохода за последние два года.

Чем меньше коэффициент, тем более стабильно работает компания.