|
37 6. Определение статистических оценок параметров распределения дискриминантной функции. Постановка и решение задачи прогнозирования банкротства предприятия были предложены американским экономистом Э. Альтманом. Исходную выборку для построения модели прогнозирования вероятности банкротства составили данные о финансовом состоянии 60 предприятий, одна часть из которых обанкротилась, а другая смогла выжить. Факт банкротства определяется двумя показателями: 1. Коэффициентом покрытия к,„ равным отношению текущих активов к краткосрочным обязательствам, то есть это коэффициент текущей ликвидности, 2. Коэффициентом финансовой зависимости кф3, равным отношению '. заемных средств к общей стоимости активов. Т Первый показатель характеризует ликвидность, второй финансовую устойчивость. Очевидно, что при прочих равных условиях вероятность банкротства тем меньше, чем больше коэффициент финансовой зависимости. И наоборот, предприятие с большей вероятностью станет банкротом при низком коэффициенте покрытия и высоком коэффициенте финансовой зависимости. [83] Задача состоит в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминантнои границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса: -сочетания показателей, при которых предприятие обанкротится; сочетания показателей, при которых банкротство предприятию не грозит. Приемами дискриминантного анализа Альтман определил параметры корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантном границы между двумя классами предприятий в пространстве коэффициентов покрытия и финансовой зависимости: Z = ао + а( кп + а2кф33, |
96 так называемой классифицирующей функции в виде корреляционной модели.[56] Процесс построения модели прогнозирования вероятности банкротства предприятия с использованием метода дискриминантного анализа включает в себя следующие этапы: 1. Формирование выборки предприятий аналогичного типа, содержащей как обанкротившиеся предприятия, так и избежавшие банкротства. 2. Определение состава показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия. 3. Разбиение сформированной совокупности предприятий на две группы: предприятия-банкроты и предприятия, преодолевшие кризис и выжившие, и их описание с помощью выбранной системы финансовых показателей. 4. Формализованное представление исходных данных в виде некоторых формальных конструкций. 5. Построение дискриминантной (разделяющей, классифицирующей) функции и ее идентификация. 6. Определение статистических оценок параметров распределения дискриминантной функции. Постановка и решение задачи прогнозирования банкротства предприятия были предложены американским экономистом Э. Альтманом. Исходную выборку для построения модели прогнозирования вероятности банкротства составили данные о финансовом состоянии 19 предприятий, одна часть из которых обанкротилась, а другая смогла выжить. Факт банкротства определяется двумя показателями: 1. Коэффициентом покрытия кп, равным отношению текущих активов к краткосрочным обязательствам, то есть это коэффициент текущей ликвидности, 2. Коэффициентом финансовой зависимости кф3, равным отношению заемных средств к общей стоимости активов. 97 Первый показатель характеризует ликвидность, второй финансовую устойчивость. Очевидно, что при прочих равных условиях вероятность банкротства тем меньше, чем больше коэффициент финансовой зависимости. И наоборот, предприятие с большей вероятностью станет банкротом при низком коэффициенте покрытия и высоком коэффициенте финансовой зависимости. [83] Задача состоит в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминантной границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса: сочетания показателей, при которых предприятие обанкротится; сочетания показателей, при которых банкротство предприятию не грозит. Приемами дискриминантного анализа Альтман определил параметры корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя классами предприятий в пространстве коэффициентов покрытия и финансовой зависимости: Z = a0 + a1kn+ a2k()-i, (3.1) где Z показатель классифицирующей функции, ао постоянный фактор, кпкоэффициент покрытия (текущей ликвидности), кфикоэффициент финансовой зависимости, %, ai и а2 параметры, показывающие степень и направленность влияния коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости на вероятность банкротства соответственно. В результате обработке статистических данных была получена следующая корреляционная зависимость: |