3. Модели прогнозирования вероятности банкротства на основе финансовой отчетности.

Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат (С₁) оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение С₁ указывает на высокую вероятность банкротства.

 Коэффициент прогноза банкротства (Кпб) характеризует удельный вес чистых оборотных средств в сумме актива баланса. Он исчисляется по формуле:

2. Основные математические модели прогнозирования вероятности банкротства. Особенности применения.

Экономико-математические методы (количественные), которые предусматривают использование для формирования прогноза, полученных на основе анализа, статистических данных, предикативных моделей, т. е. объективных начал. К данной группе относят: методы экстраполяции трендов, методы регрессионного анализа, методы экономико-математического программирования и др. Экономико-математические методы составляют так называемый количественный подход к прогнозированию банкротства. Его суть заключается в определении нормативных (пороговых, критических) значений аналитических показателей или их комбинации, характеризующих финансовое состояние предприятия как благополучное. Выход фактических значений показателей за нормативные рамки означает повышение вероятности банкротства.

Наиболее простой из методик диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах. 

У. Бивер предложил пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы:

-	рентабельность активов;
-	удельный вес заемных средств в пассивах;
-	коэффициент текущей ликвидности;
-	доля чистого оборотного капитала в активах;
-	коэффициент У. Бивера = (чистая прибыль + амортизация) / заемные средства.

 Аналитик изучал проблемы фирм, связанные с неспособностью выполнять свои финансовые обязательства (или сложностями с погашением задолженности в установленные сроки). У. Бивер создал базу данных, которую использовал потом в своей модели для статистического тестирования надежности 30 финансовых коэффициентов. Среднее значение данных показателей у фирм, не имевших финансовых проблем, сравнивалось с величиной показателей у компаний, которые позже обанкротились.

Многофакторные модели, в которых для прогнозирования банкротства используют несколько переменных, объединенных в единый интегральный показатель. Многофакторные модели были получены с помощью дискриминантного анализа и множественного регрессионного анализа.