В зависимости от полученного значения для z-счета можно судить об угрозе банкротства. Пограничные значения z-счета

Степень угрозы	Для производственных предприятий	Для непроизводственных предприятий
Высокая угроза банкротства	Менее 1,23	Менее 1,1
Зона неведения	1,23 – 2,9	1,1 – 2,6
Низкая угроза банкротства	Более 2,9	Более 2,6

Усовершенствованная модель Э. Альтмана имеет высокую долю вероятности на ближайший год — 85%. Ее недостаток со­стоит в том, что она не учитывает всех внутренних источников финансирования. С поправкой на учет дополнительных факторов и адаптацию ее к российским стандартам бухгалтерской отчетности, модель показывает наибольшую степень вероятности угрозы банкротства (88%) на ближайший год.

Представленные модели оценки угрозы банкротства имеют место при прогнозировании банкротства с разной долей вероятнос­ти для различных по времени периодов.

Степень достоверности моделей банкротства

Модель	Вероятность до 1 года, %	Вероятность до 2 лет, %	Вероятность после 2 лет, %	Примечание
Двухфакторная	65	60	74	Многообразие финансовых процессов не всегда отражается в коэффициентах платежеспособности
Четырехфакторная	71	65	68	Не учитываются коэффициенты финансовой устойчивости и рыночной активности
Оригинальная пятифакторная	85	51	37	Недостаток информации относительно рыночной стоимости капитала предприятия
Усовершен­ствованная пятифакторная	88	66	29	Устранен недостаток «оригинальной» модели, адаптирована к российской отчетности

Существуют и другие факторные модели для диагностики банкротства:

1.Четырехфакторная модель R-счета (предложена учеными Иркутской государственной экономической академии, для предприятий акции которых не котируются на бирже, внешне похожа на модель Э. Альтмана).

2. Метод credit-men, пятифакторная модель, разработанная Ж.Депаляном (Франция), учитывает специфику отрасли.

3. Показатель платежеспособности Конана и Гольдера (пятифакторная модель, дифференцирует вероятность задержки платежей).

4. Функция показателя платежеспособности Управления отчетности Банка Франции (оценивается вероятность задержки платежей).

5. Методика прогнозирования банкротства с учетом специфики отрасли и кредитоспособности (разработана учеными Казанского государственного технологического университета, расчет класса кредитоспособности связан с группировкой оборотных активов по степени их ликвидности).