Вероятностная методика оценки состоятельности организации

Вероятностная
методика оценки
состоятельности
организации
Леонова Людмила
Шарунина Анна


Целью данной работы являлось
формирование многофакторного критерия
оценки состоятельности организации.
Задачи исследования представляли собой:
 анализ
существующих критериев, в том числе
показателей входящих в них;
 выбор, при помощи метода анализа иерархий,
показателей, входящих в состав анализируемого
критерия, и присвоение им приоритетов;
 сравнение результатов анализируемого критерия
с уже известными аналогами;
 исследование полученного критерия
эконометрическими методами и методика
определения порогового значения.
Критерии







Е.Альтман
Р.Лис
Р. Таффлер и Г. Тишоу
Р.С. Сайфулин и Г.Г.Кадыков
И.В.Ивашковская и Д.О. Янгель
Представители Иркутской Государственной
Экономической Академии
О.П. Зайцева


Выделены показатели, входящие в состав
существующих критериев оценки
состоятельности предприятий, к ним были
добавлены показатели, которые отмечаются в
методических положениях и положениях по
бухгалтерскому учету, посвященных
анализируемой проблеме.
В данной работе список был ограничен
количественными показателями (в итоге
обобщения анализировалось 36 показателей.
Группа показателей, показатель
Обозначени
е
1.Общие показатели
1.1. Среднемесячная выручка
(1)
1.2. Доля денежных средств в выручке
(2)
….
(5)
2. Показатели платежеспособности и финансовой устойчивости
…
(12)
2.4. Коэффициент текущей ликвидности (КТЛ)
(15)
2.5. Отношение суммы краткосрочных обязательств к наиболее ликвидным активам
(16)
…
(17)
2.10. Соотношение собственного и заемного капитала
(21)
…
(22)
3.Показатели эффективности использования оборотного капитала
3.1. Коэффициент обеспеченность оборотными средствами (оборачиваемость оборотных
активов)
(24)
…
(25)
4.Показатели эффективного использования внеоборотного капитала и инвестиционной
активности
4.1. Фондоотдача
(30)
…
(31)
5.Показатели рентабельности капитала, продукции и активов
5.1. Рентабельность активов по нераспределенной прибыли
(32)
5.2. Рентабельность основной деятельности (отношение прибыли от продаж к активам)
(33)
Технология МАИ
Уровень
0:
цель
Уровень 1:
показателифакторы




Интегральный критерий
(1)
(2)
(3)
…
…
…
…
(36)
Определение перечня показателей-факторов, определяющих
модель интегрального критерия
Составление матрицы попарных сравнений, определение
приоритетов показателей-факторов
Формирование локальных приоритетов
Нормировка модели

Для определения приоритетов
показателей-факторов в оценке
состоятельности организации с
использованием МАИ используется
шкала относительной важности Саати
и Кернса
Шкала относительной
важности Саати и Кернса
Определение
Коэффициент
относительной
важности
1
Равная важность
3
Умеренное превосходство одного над другим
5
Существенное или сильное превосходство
7
Значительное превосходство
9
Очень сильное превосходство
2,4,6,8
Промежуточные решения между двумя соседними
суждениями
Локальные приоритеты



На основе матрицы попарных сравнений
формируются локальные приоритеты, которые
выражают относительное влияние каждого элемента
задачи на достижение цели.
Значения локальных приоритетов равны средним
геометрическим по каждой строке каждой матрицы,
нормализованным к единице.
Для корректировки значений первоначальные
значения приоритетов делятся на сумму последних,
что позволяет получить нормализованный вектор
приоритетов по усеченному набору критериев.
Наиболее приоритетные
показатели-факторы






коэффициент текущей ликвидности
фондоотдача
рентабельность основной деятельности
норма чистой прибыли
соотношение оборотных активов к сумме
обязательств
приоритеты остальных критериев ниже (~
0,04 порядка и меньше) => могут быть
опущены
Анализируемая модель
многофакторного критерия оценки
состоятельности организации
x  0,222  Коэффициен т текущей ликвидност и 
 0,219  Фондоотдача 
 0,209  Рентабельность основной деятельнос ти 
 0,199  Норма чистой прибыли 
 0,151  Отношение оборотных активов
к сумме обязательс тв
Механизм принятия решений
Определение порогового значения?

Эконометрические методы
• Бинарные модели
Данные
Выборка состоит из 33 наблюдений
 На основе анализа информации,
каждой организации присвоена
соответствующая бинарная переменная

1
- в случае, если фирма с высоким риском
банкротства
 0 – иначе.
Оценки коэффициентов
Параметры
Модель
probit
Количество наблюдений
logit
33
33
-1.456**[1]
(0.541) [2]
-2.483*
(1.011)
1.475**
(0.535)
2.467**
(0.957)
LR chi2(1)
13.00
12.99
Prob > chi2
0.0003
0.0003
McFadden R-squared
0.2858
0.2856
Коэффициент
критерии
при
Константа
интегральном
* - уровень значимости 5%, ** - уровень значимости 1%.
[2] В скобках приведены значения стандартных отклонений
[1]
Оценки коэффициента перед переменной,
отвечающей за интегральный показатель
отрицательны => чем выше значение интегрального
показателя, тем ниже вероятность банкротства.

probit-модель pˆ i  F (1,475  1,456  xi ), где Fкумулятивная функция стандартного
нормального распределения F x   1 exp   x   
2
 2



logit- модель pˆ i  (2,467  2,483  xi ),где 
интегральная функция вероятности
u
e
логистического распределения  u  
2 2
1  eu




Cоотношение результатов оценки
вероятности несостоятельности
для probit и logit моделей.
Соотношение результатов probitмодели с многофакторным
критерием Е. Альтмана

100% результатов оценки, которые по
многофакторному критерию Е.Альтмана имеют
высокую вероятность банкротства, соответствуют
прогнозному значению вероятности банкротства по
probit-модели выше 0,65 (65%).

Для результатов, которые согласно критерию
Е.Альтмана имеют низкую вероятность банкротства,
соответствующий процент - 75%.

Относительно тех предприятий выборки, по
которым Е.Альтман не может дать точную оценку,
результаты probit-модели 100% подтверждает модель
Таффлера и Тишоу.
Пороговое значение с
Введем пороговое значение
вероятности банкротства, как: если pˆ i  c
(прогнозная вероятность банкротства,
согласно анализируемой модели, выше,
чем пороговое значение), то
прогнозируется банкротство; если же
pˆ i  c , то прогнозируется, что
предприятие выживет.





Назовем ошибкой I рода ситуацию, когда
предприятие с прогнозом выживания
становится банкротом.
Ошибка II рода состоит в том, что
предприятие с прогнозом банкротства
выжило.
Очевидно, что потери от ошибки I рода
значительно больше, чем от ошибки II рода.
Выбор порогового значения
определяется балансом стоимостей
ошибок I и II рода.


Рассмотрим возможные значения порога от 0 до 1 с
шагом 0,01; при этом в качестве модели для прогноза
вероятности банкротства бралась, полученная
раннее, probit-модель.
Для каждого порогового значения с получается пара,
состоящая из вероятностей ошибок I, II рода по
выборке.
Вероятность ошибки первого рода оценивалась, как
доля предприятий в выборке, отнесенных к
благополучным по анализируемой модели при
данном пороговом значении, но оказавшихся
банкротами в действительности.
 Вероятность ошибки второго рода задавалась долей
предприятий признанных несостоятельными по
прогнозу probit-модели, в то время, как по имеющимся
данным, они являлись состоятельными.

Вероятность ошибки II рода
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
0
0,2
0,4
0,6
Вероятность ошибки I рода
0,8
1

С практической точки зрения наиболее
интересная область рассматриваемой
проблемы - малые значения
вероятности ошибки I рода, поскольку
потери в случае, когда предприятие с
прогнозом выживания становится
банкротом, могут быть достаточно
велики.
Диапазон порогового значения
[0;0,33]
Выводы

сформированный в работе многофакторный
критерий оценки состоятельности дает схожие
результаты с уже существующими аналогами

при этом использование моделей бинарного выбора
для исследования критерия, кроме возможности
введения порогового значения, предоставляет
дополнительный вариант оценки вероятности
банкротства предприятия и принятия решений на
основании этого значения
Спасибо
за
внимание!