|
Модель Альтмана не смогла включить все из тех факторов, которые могут предвещать успех или неудачу предприятий. Однако модель Альтмана может быть скорректирована таким образом, что приобретает способность отражать ключевые характеристики конкретной отрасли и использоваться для прогнозирования банкротства небанкротства при статистической надежности. Основным ограничителем этой модели, как и всех прочих моделей, является то, что прогноз будет надежным лишь до тех пор, пока в рассматриваемой отрасли не начнутся существенные структурные изменения. Модель достаточно жизнеспособна, чтобы сохранить свою прогнозирующую силу при менее значительных изменениях в экономике вообще и в конкретной отрасли, в частности. Крупные изменения могут повлечь за собой пересмотр отклонений и перерасчет коэффициентов. Ранее упоминалось несколько работ, в которых рассматривалась эффективность дискриминантного анализа при оценке заявок на потребительские займы, что наводит на мысль о полезном расширении сферы применения модели, созданной для прогнозирования банкротств. Оценка производственных займов является важной областью деятельности, особенно для вовлечения в кредитование коммерческих банков. Многочисленные дальнейшие исследования [126, 129,131] были посвящены деятельности специалистов по кредитованию, вплоть до построения эвристической модели, описывающей деятельность специалиста в отделе кредитов банка, на основе которой была разработана компьютерная модель, имитирующая поведение специалиста. Несомненно, анализ финансового отчета предприятия-заявителя представляет собой лишь одну сторону всей процедуры по оценке, хотя и очень важную сторону. Быстро действующий и эффективный инструмент, определяющий предприятия с высокой вероятностью банкротства, даст возможность эксперту по кредитованию избежать потенциально опасных решений. Очевидно, коммерческие банки остро нуждаются в получении максимума информации, чтобы избежать займов, по которым в конечном итоге будет объявлен дефолт. В следующем параграфе будет рассмотрена цена таких решений. |
рассматриваемого пятилетнего периода. Остальные пять предприятий, избежавших банкротства, действительно находились в бедственном положении, чем объяснялись их низкие Z величины. Крах обанкротившихся предприятий был предсказан по крайней мере за три года до самого события, тогда как исходная модель могла предсказывать банкротство за пять лет. Таким образом, был достигнут компромисс между необходимостью достаточно надежно предсказывать какуспех, так и банкротство. Сравнением на значимость средних величин было улучшено при применении новой модели. При уровне значимости в 5 и 10 % средние двух групп (банкроты небанкроты) были статистически различны в каждый из пяти лет в отличие от исходной модели, в которой эти величины были различны только по двум годам, предшествовавшим банкротству. Модель Альтмана не смогла включить все из тех факторов, которые могут предвещать успех или неудачу предприятий. Однако модель Альтмана может быть скорректирована таким образом, что приобретает способность отражать ключевые характеристики конкретной отрасли и использоваться для прогнозирования банкротства небанкротства при статистической надежности. Основным ограничителем этой модели, как и всех прочих моделей, является то, что прогноз будет надежным лишь до тех пор, пока в рассматриваемой отрасли не начнутся существенные структурные изменения. * Модель достаточно жизнеспособна, чтобы сохранить свою прогнозирующую силу при менее значительных изменениях в экономике вообще и в конкретной отрасли в частности. Крупные изменения могут повлечь за собой пересмотр отклонений и перерасчет коэффициентов. В третьей главе упоминалось несколько работ, в которых рассматривалась эффективность дискриминантного анализа при оценке заявок на потребительские займы, что наводит на мысль о полезном расширении сферы применения модели, созданной для прогнозирования банкротств. Оценка производственных займов является важной областью деятельности, особенно для вовлечения в кредитование коммерческих банков. Многочисленные дальнейшие исследования /126, 129, 131/ были посвящены деятельности специалистов по кредитованию, вплоть до построения эвристической модели, описывающей деятельность специалиста в отделе кредитов банка, на основе которой была разработана компьютерная модель, имитирующая поведение специалиста. Несомненно, анализ финансового отчета предприятиязаявителя представляет собой лишь одну сторону всей процедуры по оценке, хотя и очень важную сторону. Быстро действующий и эффективный инструмент, определяющий предприятия с высокой вероятностью банкротства, даст возможность эксперту по кредитованию избежать потенциально опасных решений. Очевидно, коммерческие банки остро нуждаются в получении максимума информации, чтобы избежать займов, по которым в конечном итоге будет объявлен дефолт. В следующем параграфе будет рассмотрена цена таких решении. Могут возникнуть некоторые вопросы при рассмотрении переменных модели множественного дискриминантного анализа (МДА) и тех переменных, которыми оперирует аналитик в отделе кредитования. Р. Робинсон перечисляет несколько переменных, которыми оперирует аналитик, включая ликвидность, материальные запасы, размеры активов, чистую стоимость предприятия, прибыль. Коэн и другие в свои модели включили ликвидность, прибыльность и платежеспособность в ту часть программы, которая связана с оценкой кредитов. Автор отмечает, что, хотя их модель используется компьютером для того, чтобы имитировать ситуацию, статистический анализ финансовых отчетов с целью получения рейтинга не проводится. Они пишут, что на сегодня еще не получены данные, однозначно свидетельствующие о применимости многовариантного статистического метода к анализу кредитоспособности по производственным займам. Следует отметить, что МДА модель действительно содержит многие переменные, общие с оценкой заявок на промышленный заем; соответственно дискриминантный анализ используется для оценки последних. Таким об |