|
криминантно-аналитическому подходу, но в то же время не желают в своем окончательном решении зависеть от сухого цифрового показателя. Метод мог бы также оказаться весьма эффективным при краткосрочных займах и займах на незначительную сумму, когда обычная процедура оценки слишком дорога относительно размеров ссуды. В этом заключаются важные преимущества скорректированной модели множественного дискриминантного анализа: ее простота и низкая стоимость. 2.3. Совершенствование методики прогнозирования банкротства предприятия с учетом влияния макро и микроэкономических факторов Ведущими зарубежными учеными [126, 129, 130] доказано на конкретных примерах, что прогнозирующая сила модели Альтмана улучшится при введении в нее макроэкономических (региональных и общенациональных) данных. В данном параграфе автором предлагается методика, которая позволит предприятию прогнозировать свое финансовое состояние с учетом влияния макро и микроэкономических показателей на примере ЗАО "Призма", иначе будет учитываться влияние тенденций экономики страны и региона на экономические результаты работы предприятия. В этой связи автор решил установить корреляционную зависимость между уровнем платежеспособности предприятия и общеэкономическими показателями, такими как: -учетная ставка Центрального банка России; -платежи в бюджет; -уровень инфляции; -темпы падения производства; -изменение цен. Выбор указанных показателей обусловлен тем, что, во первых, по ним |
разом, имеется определенный потенциал использования предложенной модели и в сфере бизнеса. Поскольку такие важные для заявок на промышленный заем переменные, как предназначение займа, срок погашения, предлагаемые гарантии покрытия, депозитный статус заявителя, а также частные характеристики банка не рассматриваются явно в модели, МДА не следует использовать как единственное средство кредитной оценки. Индекс дискриминантного показателя Ъ может быть применен всего лишь как вспомогательный инструмент, использование которого снижает затраты на анализ финансового состояния заявителя. Предприятия с высоким показателем Ъ требуют значительно меньше времени и усилий по сравнению с имеющими низкий показатель, сигнализирующий о необходимости исключительно детального анализа. Такая политика, несомненно, может быть рекомендована тем экспертам по предоставлению кредитов, которые имеют определенную степень доверия к дискриминантно-аналитическому подходу, но ^ то же время не желают в своем окончательном решении зависетьот сухого цифрового показателя. Метод мог бы также оказаться весьма эффективным при краткосрочных займах и займах на незначительную сумму, когда обычная процедура оценки слишком дорога относительно размеров ссуды. В этом заключаются важные преимущества скорректированной модели множественного дискриминантного анализа: ее простота и низкая стоимость. ’ ь. 4.3. Совершенствование методики прогнозирования банкротстваь предприятия с учетом влияния макроэкономических и микроэкономических показателей I Ведущими зарубежными учеными /126, 129, 130/ доказано на конкретных примерах, что прогнозирующая сила модели Альтмана улучшится при введении в нее макроэкономических (региональных и общенациональных) данных. В данном параграфе автором предлагается методика, которая позволит предприятию прогнозировать свое финансовое состояние с учетом влияния макро и микроэкономических показателей на примере ЗАО “Призма”, иначе будет учитываться влияние тенденций экономики страны и региона на экономические результаты работы предприятия. В этой связи автор решил установить корреляционную зависимость между уровнем платежеспособности предприятия и общеэкономическими показателями, такими как: учетная ставка Центрального банка России; платежи в бюджет; уровень инфляции; темпы падения производства; изменение цен. Выбор указанных показателей обусловлен тем, что, во первых, по ним существует информационная база; во вторых, они оказывают существенное влияние на производственный процесс и на оборотные средства предприятия; в —третьих, по ним выявляется наиболее существенная корреляция. В табл. 4.3.1 приведена диаграмма макроэкономических показателей за четвертый квартал 1994 года и за первый квартал 1995 года. Во-первых, 1994 год, и первый и второй кварталы 1995года были выбраны с тем, чтобы в последующие годы проверить методику прогнозирования, основанную на влиянии макроэкономических и региональных показателей, во вторых, в 1994 году ставка Центрального банка была самой высо-ч кой с последующей тенденцией ее уменьшения, это же касается и других выбранных показателей. В дальнейшем данные показатели включаются в модель для прогнозирования банкротства. |