Главная » Разное » Коэффициент прогноза банкротства: Коэффициент прогноза банкротства. Формула по балансу. Нормативное значение

Коэффициент прогноза банкротства: Коэффициент прогноза банкротства. Формула по балансу. Нормативное значение

| – Комментировать

Содержание

Онлайн-тесты на oltest.ru: Анализ финансовой отчётности

Онлайн-тестыТестыФинансы, кредит, страхованиеАнализ финансовой отчётностивопросы181-195


181. В состав показателей согласно методическим указаниям по проведению анализа финансового состояния организаций входит коэффициент инвестиционной активности, который рассчитывается как:
• (незавершенное строительство, доходные вложения в нематериальные ценности, долгосрочные финансовые вложения), деленные на внеоборотные активы

182. В состав показателей согласно методическим указаниям по проведению анализа финансового состояния организаций входит коэффициент исполнения текущих обязательств перед федеральным бюджетом, который рассчитывается как:
• налоги (взносы) уплаченные, деленные на налоги (взносы) начисленные

183. В состав показателей согласно методическим указаниям по проведению анализа финансового состояния организаций входит коэффициент покрытия текущих обязательств оборотными активами (коэффициент текущей ликвидности), который рассчитывается как:

• оборотные активы, деленные на краткосрочные обязательства

184. В состав показателей согласно методическим указаниям по проведению анализа финансового состояния организаций входит собственный капитал в обороте (собственные оборотные средства), который рассчитывается как:
• собственный капитал — внеоборотные активы

185. Выберите существующие модели прогнозирования банкротства:
• Альтмана
• Лего
• Перфильева
• Спрингейта
• Таффлера
• Фулмера

186. Для анализа в целях прогнозирования возможного банкротства предприятий используются следующие коэффициенты, рассчитываемые по данным бухгалтерской отчетности:
• текущей ликвидности, обеспеченности собственными средствами, восстановления или утраты платежеспособности

187. Для комплексной оценки всей хозяйственной деятельности и ее отдельных сторон применяют различные статистические и экономико-математические методы:

• «метод расстояний» для рейтинговой оценки объектов анализа

188. К-счета — это модель прогнозирования банкротства:
• Иркутской государственной экономической академии

189. Качественную модель прогнозирования банкротства разработал:
• Аргенти
• В.В. Ковалев

190. Коэффициент прогноза банкротства разработал:
• А.Д. Шеремет

191. Приказом Федеральной службы по финансовому оздоровлению и банкротству (ФСФО) от 23 января 2001 года №16 утверждены Методические указания по проведению анализа финансового состояния организаций, состоящие из:
• 26 показателей

192. Согласно Методическим рекомендациям по разработке финансовой политики предприятия коэффициент маневренности должен иметь критериальное значение:

• 0,2—0,5

193. Согласно Методическим рекомендациям по разработке финансовой политики предприятия коэффициент оборачиваемости собственного капитала рассчитывается:
• выручка (нетто) от продажи, деленная на средний за период объем собственного капитала

194. Согласно Методическим рекомендациям по разработке финансовой политики предприятия коэффициент оборачиваемости собственного капитала:
• показывает скорость оборота вложенного собственного капитала или активность денежных средств

195. Согласно Методическим рекомендациям по разработке финансовой политики предприятия общий коэффициент покрытия (коэффициент текущей ликвидности) должен иметь критериальное значение:
• от 1 до 2


Модели прогнозирования банкротства предприятия на основе анализа финансовых коэффициентов и их обзор

Банкротство – это статус предприятия, которое не может отвечать по кредитным обязательствам. Данный факт может быть признан только в арбитражном суде. Основанием для подачи искового заявления является несоблюдение платежной дисциплины в течение 90 дней с даты, указанной в договоре между кредитором и предприятием как день погашения задолженности.

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему — обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефону +7 800 301-79-56. Это быстро и бесплатно!

Несоблюдение правил выплаты долговых обязательств является главным признаком, характеризующим финансовую состоятельность организации. Для предотвращения краха предприятия на протяжении всего периода ее деятельности необходимо проводить непрерывный анализ показателей финансовой устойчивости.

Своевременность проведения анализа крайне важна, ведь это помогает вовремя выявлять проблемы и находить пути выхода из действующей ситуации. Модели прогнозирование банкротства проводится на основании экономико-статистических вычисления финансового состояния организации. При расчете должны учитываться все факторы, которые способны повлиять на показатели платежеспособности хозяйствующего субъекта.

Для чего разработаны модели прогнозирования банкротства

Данные инструменты для выявления потенциальных рисков, ведущих к потере платежеспособности, были разработаны с целью предотвращения банкротства. Поэтому прогнозированием чаще всего занимаются инвестиционные компании и собственники организаций.

Физические и юридические лица, строящие свой бизнес на инвестировании, с помощью моделей прогнозирования могут произвести точный расчет прибыльности проектов и выбрать из числа претендентов наиболее финансово привлекательные организации.

Прогнозирование банкротства должны производить и собственники предприятия. Это необходимо для выявления потенциальных рисков, обнаружения проблем и разработки плана дальнейших действий для получения большей прибыли.

Скоринговые модели прогнозирования банкротства, смотрите в этом видео:

Благодаря точным вычислениям текущего состояния платежеспособности организации можно решать существующие и будущие проблемы без дополнительных расходов. Анализ финансовой деятельности необходим и для представления организации перед инвесторами с целью получения денежных средств для развития бизнеса.

Как классифицируются модели оценки вероятности банкротства

Как быстро произойдет крах предприятия? Это главный вопрос, на который должен отвечать финансовый анализ. Диагностика деятельности необходима для своевременного и оперативного принятия управленческих решений, которые смогут свести влияние негативных явлений к нулю, поэтому в работе должны быть применены сразу несколько методик прогнозирования.

Это обусловлено тем, что ни одна из представленных ниже моделей не отличается совершенством и не дает полную оценку хозяйственной деятельности. Только использование сразу нескольких моделей в комплексе способно дать полную картину финансовой состоятельности организации.

Все существующие на данный момент методы делятся на две группы: качественные и количественные. К эвристическим (качественным) относятся модели, основанные на интуиции и опыте известных организаций. Чаще всего они изучают только одну характеристику деятельности предприятия. Количественные модели основываются на расчете основных показателей эффективности работы организации.

Количественные методы прогнозирования.

Обзор качественных моделей анализа предбанкротного состояния

Данные методы используются для рассмотрения двухуровневой системы показателей:

  1. На первом этапе ведется изучение фактов, указывающих на наступление сложного финансового положения организации. К ним относятся: просроченная задолженность перед кредиторами, частое обращение за краткосрочными займами, снижение показателей прибыли, большое количество заемных средств, расторжение крупного договора, который приносил стабильный доход, невыполнение обязательств перед инвесторами.
  2. На втором уровне ведется анализ показателей, являющихся предупредительным сигналом скорого наступления тяжелой финансовой ситуации. К таким факторам относятся увольнение одного из руководителей организации, временная остановка производственных процессов, потеря ценных клиентов.

По результатам анализа с использованием вышеперечисленных показателей дается оценка финансового положения предприятия.

Она может быть положительной, удовлетворительной или неудовлетворительной. Проще говоря, предприятие характеризуется либо как убыточное, либо как финансово стабильное.

Из чего состоят количественные модели диагностики

Количественный подход, используемый в моделях данного вида, позволяет производить точные расчеты, основываясь на показателях деятельности компании в текущее время. Это значит, что исследования дают цифры, ориентируясь на которые можно сделать вывод о неблагоприятной обстановке в компании.

В настоящее время определены критические пределы размера показателей, и превышение их пределов означает приближение к предбанкротному состоянию. Таким образом, выполнив ряд расчетов, можно в обзоре определить критический порог для каждой организации, после которого наступает банкротство.

Модель Альтмана.

К основным методам диагностики состояния предприятия относятся: экономико-математическое программирование, метод экстраполяции трендов, метод регрессивного анализа и др.

Количественные модели прогнозирования банкротства можно условно разделить на две группы: однофакторные и многофакторные.

К первым относятся модели, в которых расчет оценки текущего состояния организации рассчитывается с помощью одного финансового показателя. В этом случае организации делятся на следующие категории: финансово благополучные и убыточные. Учеными были установлены определенные значения показателей для каждой категории, что позволяет минимизировать долю неправильных классификаций.

В число многофакторных моделей входят методики исследования финансового положения, для расчета которых используется сразу несколько показателей, объединённых в единое целое. Такой симбиоз показателей позволяет выявить значительные различия между двумя группами предприятий.

Этапы прогнозирования финансового краха организации

Если диагностические исследования проводятся для выявления ошибок при принятии управленческих решений и прогнозирования вероятных сроков банкротства, данный процесс должен состоять из нескольких обязательных этапов.

  1. Подготовительная работа. На первом этапе осуществляется сбор и группировка всей необходимой информации. Ведется работа по поиску исследований успешных предприятий и организаций, результатом деятельности которых стало банкротство.
  2. Структурирование полученной информации и ее сортировка на две группы. Первая в дальнейшем понадобится для идентификации и параметризации, а данные из второй группы позволят подтвердить точность проведенного исследования.
  3. Выделение ключевых показателей. В анализе необходимо использовать только те коэффициенты, расчет которых поможет охарактеризовать текущее финансовое состояние и его изменение в краткосрочном периоде.
  4. Выбор оптимальной методики прогнозирования банкротства. На данном этапе выявляется взаимосвязь между основными показателями организации и вероятностью банкротства в ближайшем году. С помощью расчетов можно установить критический порог, после прохождения которого организации неминуемо грозит потеря платежеспособности.
  5. Перепроверка исследования. Все инструменты прогноза проходят тщательную проверку на предмет правильности расчетов, сопоставляются полученные данные с показателями текущей деятельности организации.

Система неформальных показателей.

Выбор критериев для диагностики и прогнозирования банкротства организации

За всю историю развития финансового анализа было разработано большое количество методик прогнозирования финансового краха, отличающихся друг от друга не только способом расчета, но и набором критериев, необходимых для установления объективной оценки.

Исследование будет субъективным, если в основу анализа положен только один критерий. Необходимо рассмотрение и изучение сразу нескольких показателей, так как на финансовую стабильность организации влияет множество как внешних, так и внутренних факторов.

Если анализ необходим для выявления признаков приближающего банкротства целесообразно использовать проверенные методы прогнозирования банкротства. Для расчета показателей применяются следующие критерии и методы:

  • Финансовые потоки. Произвести исследование на предмет банкротства можно без трудоемких вычислений. Для выявления признаков банкротства на ранней стадии необходимо тщательно проанализировать финансовые потоки. Здесь необходимо обратить внимание на следующие показатели: периодичность и размер поступления денежных средств, превышение расходов по сравнению с прошлым периодом, определение количественного превосходства доходов над расходами, наличие денежных средств на расчетных счетах организации.
  • Коэффициенты ликвидности, капитализации, платежеспособности и т.д. О наступлении предбанкротного состояния могут свидетельствовать некоторые коэффициенты: показатели общей, абсолютной, текущей и критической ликвидности предприятия, степень зависимости капитала от собственных и заемных средств, наличие свободных средств, которые могут пойти на обеспечение краткосрочной задолженности.

Расчетные модели на стабильность предприятий.

Для чего они нужны

Оценка вероятности наступления полной неплатежеспособности рассчитывается на основании моделей вычисления сроков банкротства. Идеальной модели не существует, поэтому для достижения эффективного результата рекомендуется использование сразу нескольких методик.

  • Двухфакторная модель Альтмана – очень простая методика, не требующая большого количества исходных данных. В основе данной методики лежат истории 19 американских компаний. Здесь берется в расчет такой фактор, как возможность прекращения использования краткосрочных займов для обеспечения стабильной работы организации.
  • Пятифакторная модель Альтмана. Ее специализация – прогнозирование вероятности потери платежеспособности акционерных обществ и определяется на основе анализа акций, выпускаемых предприятием на фондовый рынок. Данная методика дает 95% точности для одного года, если делать прогноз на ближайшие несколько лет точность будет составлять 83%.
  • Четырехфакторная методика Таффлера. Используется для оценки финансовой платежеспособности компаний с группой акционеров. Расчетные коэффициенты, используемые в расчетах, дают возможность делать наиболее точный прогноз.
  • Модель Спрингейта, основанная на расчете четырех показателей. Основоположником данной методики является американский ученый Гордон Спрингнейт, долгое время изучавший модель Альтмана.

    Из 19 основных показателей деятельности организации он вычленил четыре. Всем показателям эффективности работы предприятия присваивается вес исходя из размера которого и составляется общая оценка.

  • Модель несостоятельности Чессера. Этот ученый провел подробный анализ 37 успешных и 37 неудачных банковских ссуд. Результатом кропотливой работы стала формула, показатель которой определяет 90% гарантию возврата и невозврата займа.
  • Система показателей Бивера. Особенностью данной методики является отсутствие итоговой оценки. При подведении итога исследования компании присваивается категория вероятности банкротства с точностью до года. Существуют следующие категории: «Стабильно благоприятное состояние», «банкротство произойдет через 1 год», «5 лет до финансового краха».
  • Шестифакторная модель Зайцевой. Данная методика более близка российским организациям. При расчете используются следующие показатели: соотношение между убытком и собственным капиталом, дебиторской задолженностью и долговым обязательствам перед кредиторами, величиной краткосрочных займов и ликвидных активов, размером ссудного и собственного капитала. Также принимаются во внимание такие показатели, как оборачиваемость активов и убыточность реализуемой продукции.

Модели прогнозирования построены на рейтинговой оценке, можно увидеть в этом видео:

В некоторых ситуациях расчетные модели на стабильность предприятия используются только как вспомогательное средство.

  • если предприятие выставлено на продажу;
  • у собственников организации возникает желание выйти из списка неплатежеспособных заемщиков;
  • происходят изменения в экономике государства.

Прогнозирование банкротства – важный инструмент для обеспечения стабильной деятельности организации и привлечения внешних инвестиций. Для определения платежеспособности предприятия используется большое количество специально разработанных моделей. Для получения точных данных необходимо использовать сразу несколько методик.

В настоящее время становится более востребованным матричный метод оценки финансового состояния. Он основан на расчете определенных показателей финансовой деятельности и сравнение их с показателями «эталонного» предприятия. Но у этого метода есть существенный минус: он позволяет выявить конкурентные преимущества компании, но не дает конкретной оценки деятельности предприятия.

Прогнозирование банкротства должно быть неотъемлемой частью деятельности организации, ведь оно необходимо не только для привлечения дополнительных инвестиций на расширение бизнеса, исследования помогают своевременно выявлять возможные проблемы и находить лучшие решения для снижения риска потери платежеспособности.

Если есть достоверные сведения о дальнейших изменениях, руководство может грамотно координировать деятельность организации, обеспечивая ей стабильную работу и увеличение показателей прибыли.

Не нашли ответа на свой вопрос? Узнайте, как решить именно Вашу проблему — позвоните прямо сейчас:

+7 800 301-79-56
бесплатно!

Диагностика вероятности банкротства публичного акционерного общества «Магнит» с использованием различных методик



Статья посвящена вопросу, касающегося процесса банкротства (несостоятельности) публичного акционерного общества «Магнит» (далее ПАО «Магнит).

Ключевые слова: банкротство, несостоятельность, модели.

В настоящее время в экономике РФ наблюдается кризис неплатежей, в связи с чем особое значение уделяется мероприятиям и мерам по предотвращению кризисных ситуаций и стабилизации финансового состояния корпораций.

С целью прогнозирования банкротства разработано множество методик, как отечественных, так и зарубежных.

ПАО «Магнит» является холдинговой компанией группы обществ, занимающихся розничной торговлей. «Магнит» является одной из ведущих розничных сетей по торговле продуктами питания в России.

С помощью нескольких моделей оценим вероятность банкротства ПАО «Магнит». Для оценки потенциального банкротства корпорации. Коэффициент возможной утраты платежеспособности равен 2,865 и соответствует нормативному значению 1. Это означает, что в ближайшие три месяца корпорация не утратит свою платежеспособность.

В таблице 1 выполним расчет вероятности банкротства предприятия по пятифакторной модели Э. Альтмана, предложенной в 1983 году.

Таблица 1

Оценка вероятности банкротства по модели Альтмана

№п/п

Показатели

2018 год

1

Доля чистого оборотного капитала в общей величине активов (Х1)

0,35

2

Доля накопленной прибыли в общей величине активов (Х2)

0,31

3

Коэффициент рентабельности активов, рассчитанный по прибыли до уплаты налогов и процентов (Х3)

0,22

4

Коэффициент соотношения акционерного капитала и обязательств (Х4)

0,00007

5

Коэффициент оборачиваемости активов (Х5)

0,003

6

Расчет Z:

Z=0,717*0,35+0,847*0,31+3,107*0,22+0,42*0,00007+0,995*0,003

1,23

Источник: рассчитано на основе бухгалтерской отчетности

По полученным данным, Z удовлетворяет диапазону (1,23;2,89), это означает, что ПАО «Магнит» по данной модели находится в зоне неопределенности. Однако, данная модель не совсем применима для России, поэтому далее в таблице 2 осуществим прогноз вероятности банкротства корпорации по четырехфакторной модели Э. Альтмана.

Таблица 2

Оценка вероятности банкротства по модели Альтмана

№п/п

Показатели

2018 год

1

Доля оборотного капитала в общей величине активов (Х1)

0,3505

2

Доля нераспределенной прибыли в общей величине активов (Х2)

0,2094

3

Доля EBIT в общей величине активов (Х3)

0,2214

4

Доля собственного капитала в заемном капитале (Х4)

9,3420

5

Расчет Z:

Z=6,56*0,3505+3,26*0,2094+6,72*0,2214+1,05*9,3420

14,28

Источник: рассчитано на основе бухгалтерской отчетности

Таким образом, согласно полученным расчетам, ПАО «Магнит» в 2018 году имеет низкую вероятность банкротства.

Далее рассчитаем прогноз несостоятельности предприятия, на основе пятифакторной модели российских ученых Ковалева В. В. и Волковой О. Н. (см. табл. 3).

Таблица 3

Оценка вероятности банкротства ПАО «Магнит» по модели Ковалева-Волковой

№ п/п

Показатели

2018 год

Значение N

Нормативное значение H

Итоговое значение показателя (R=N/H)

1

Коэффициент оборачиваемости запасов (N1)

68,2

3

22,7

2

Коэффициент текущей ликвидности (N2)

4,6

2

2,3

3

Леверидж (N3)

9,3

1

9,3

4

Доля прибыли до налогообложения в средней величине итога баланса (N4)

0,22

0,3

0,7

5

Коэффициент эффективности (N5)

77,9

0,2

389,2

6

Расчет N:

N=25*R1+25*R2+20*R3+20*R4+10*R5

4717

Источник: рассчитано на основе бухгалтерской отчетности

Таким образом, полученное значение свидетельствует о хорошей финансовой ситуации предприятия.

Также рассмотрим модель Таффлера (см. табл. 4), которая рассчитывается по следующей формуле:

Z=0,53*К1+0,13*К2+0,18*К3+0,16*К4, (1)

где:

К1— доля чистой прибыли в краткосрочных обязательствах;

К2— доля оборотных активов в общей сумме обязательств;

К3— доля краткосрочных обязательств в общей величине активов;

К4 — доля выручки от реализации в общей величине активов.

Таблица 4

Оценка вероятности банкротства по модели Таффлера

№п/п

Показатели

2018 год

1

Доля чистой прибыли в краткосрочных обязательствах (К1)

0,2094

2

Доля оборотных активов в общей сумме обязательств (К2)

3,6253

3

Доля краткосрочных обязательств в общей величине активов (К3)

0,0966

4

Доля выручки от реализации в общей величине активов (К4)

0,0028

5

Расчет Z:

Z=0,53*0,2094+0,13*3,6253+0,18*0,0966+0,16*0,0028

0,6

Источник: рассчитано на основе бухгалтерской отчетности

Полученное значение по модели Таффлера находится в так называемой «зеленой зоне» и это свидетельствует о том, что вероятность банкротства ПАО «Магнит» низкая.

Еще одной из моделей оценки вероятности банкротства является модель Лиса (см. табл. 5).

Таблица 5

Оценка вероятности банкротства по модели Лиса

№п/п

Показатели

2018 год

1

Доля оборотного капитала в общей величине активов (К1)

0,3505

2

Доля прибыли от реализации в общей величине активов (К2)

0,0023

3

Доля нераспределенной прибыли в общей величине активов (К3)

0,2094

4

соотношение собственного и заемного капиталов (К4)

9,342

5

Расчет Z:

Z=0,063*0,3505+0,092*0,0023+0,057*0,2094+0,001*9,342

0,04

Источник: рассчитано на основе бухгалтерской отчетности

Согласно данной модели полученное значение превышает значение 0,037, что говорит о том, что вероятность банкротства незначительная.

Следующая модель прогнозирования банкротства создана канадским ученым Гордоном Спрингейтом.

Таблица 6

Оценка вероятности банкротства по модели Спрингейта.

№п/п

Показатели

2018 год

1

Оборотный капитал / Баланс (X1)

-0,01

2

EBIT / Баланс (X2)

0,08

3

EBT / Краткосрочные обязательства (X3)

0,23

4

Выручка от реализации / Баланс (X4)

2,17

Z= 1,03*X1+3,07*X2+0,66*X3+0,4*X4

1,26

Источник: рассчитано на основе бухгалтерской отчетности

Значение Z>0,862, что позволяет сделать вывод о низкой вероятности банкротства.

В таблице 7 рассчитаем вероятность банкротства ПАО «Магнит» по девятифакторной модели Фулмера.

Таблица 7

Оценка вероятности банкротства по модели Фулмера

№ п/п

Показатели

2018 год

1

Нераспределенная прибыль прошлых лет* / Баланс* (X1)

0,29

2

Выручка от реализации / Баланс* (X2)

2,17

3

Прибыль до уплаты налогов / Собственный капитал (X3)

0,08

4

Денежный поток / Долгосрочные и краткосрочные обязательства* (X4)

0,11

5

Долгосрочные обязательства* / Баланс* (X5)

0,20

6

Краткосрочные обязательства / Совокупные активы* (X6)

0,39

7

Log (материальные активы) (X7)

8,78

8

Оборотный капитал* / долгосрочные и краткосрочные обязательства* (X8)

-0,02

9

Log (прибыль до налогообложения + проценты к уплате/выплаченные проценты) (X9)

0,67

H=5,528X1+0,212X2+0,073X3+1,270X4–0,12X5+2,335X6+0,575X7+ 1,083X8+0,894X9–6,075

2,64

*средняя величина за период

Источник: рассчитано на основе бухгалтерской отчетности

Полученный результат H оказался положительным и говорит о том, что вероятность наступления банкротства низкая.

Оценим вероятность банкротства с помощью модели Олсона по формуле:

P = ,(2)

где е — число Эйлера.

Z=-1,3–0,4*X1+0,6*X2–1.4*X3+0,1*X4–2,4X5–1,8X6+0,3X7–1,7X8–0,5X9,(3)

где

Х1 — натуральный логарифм отношения совокупных активов к индексу-дефлятору ВНП;

Х2 — коэффициент заемного капитала;

Х3 — доля собственных оборотных средств;

Х4 — отношение текущих обязательств к текущим активам;

Х5 — рентабельность активов;

Х6 — отношение чистой прибыли к совокупным обязательствам;

Х7 — фиктивная переменная, принимающая значение 1 — если чистый доход предприятия за последние 2 года — отрицательная величина; 0 — если нет;

Х8 — фиктивная переменная, принимающая значение 1 — если общая задолженность предприятия превышает его общие активы, 0 — если нет;

Х9 — отношение разницы между чистой прибылью в последнем отчетном периоде и чистой прибылью в предшествующем отчетном периоде к сумме чистой прибыли в последнем отчетном периоде, взятой по модулю, и чистой прибыли в предшествующем отчетном периоде, взятом по модулю.

Таблица 8

Оценка вероятности банкротства по модели Олсона

№п/п

Показатели

2018 год

1

AS (X1)

-6,75

2

LM (X2)

0,59

3

WCM (X3)

-0,01

4

ICR (X4)

1,03

5

ROA (X5)

0,06

6

FTDR (X6)

0,25

7

DCLM (X7)

0

8

DCRA (X8)

0

9

CINI (X9)

-0,02

Z= -1,3–0,4*X1+0,6*X2–1.4*X3+0,1*X4–2,4X5–1,8X6+0,3X7–1,7X8–0,5X9

5,16

Р

0,99

Источник: рассчитано на основе бухгалтерской отчетности

Так как итоговое значение P>0,5, то вероятность наступления банкротства может быть высокой.

Таким образом, рассмотрев различные модели оценки вероятности банкротства предприятия, можно сделать вывод о том, что финансовое состояние ПАО «Магнит» достаточно устойчивое и не вызывает серьезных беспокойств.

Литература:

1. Ивасенко А. Г. Антикризисное управление: учебное пособие / А. Г. Ивасенко, Никонова Я. И., Каркавин М. В. — 3-е изд., стер. — М.: КНОРУС, 2016. — 504 с.

2. Эйтингон В. Н., Анохин С. А. Прогнозирование банкротства: основные методики и проблемы [Электронный ресурс]. URL: iteam.ru/articles.php?pid=l&tid=2&sid=16&id=141 (дата обращения: 20.03.2019).

3. Парушина Н. В., Микитухо А. А. Многофункциональная роль экономического анализа в системе управления банкротством организаций: монография. — Орел: ОрелГИЭТ, 2015. — 228 с.

Основные термины (генерируются автоматически): общая величина активов, бухгалтерская отчетность, оценка вероятности банкротства, вероятность банкротства, модель, доля, EBIT, оборотный капитал, обязательство, таблица.

Оценка банкротства онлайн

Здравствуйте, мой уважаемый читатель. В этой статье находится бесплатный онлайн-сервис, с помощью которого вы можете выполнить оценку банкротства онлайн на основе популярных моделей оценки риска несостоятельности и нескольких нормативно-правовых актов.

Пожалуйста, обратите внимание, что в 2019-2020 годах отчётность немного изменилась, поэтому если у вас отчётность с обновлёнными строками — пожалуйста, перейдите на новую версию сервиса: оценка риска банкротства предприятия по отчётности с 2020 года.

Модели, рассчитываемые в сервисе:

1. Двухфакторная модель Альтмана (О модели, обо всех моделях Альтмана)

2. Пятифакторная модель Альтмана для компаний, акции которых котируются на бирже (О модели)

3. Модифицированная пятифакторная модель Альтмана (О модели)

4. Модель Альтмана для непроизводственных компаний (О модели)

5. Модель Таффлера-Тишоу  (О модели)

6. Модель Фулмера (О модели)

7. Модель Спрингейта (О модели)

8. Четырехфакторная модель ИГЭА (О модели)

9. Модель Бивера (О модели)

10. Модель Лиса (О модели)

11. Модель О.П. Зайцевой (О модели)

12. Модель Ж. Конана и М. Голдера (О модели)

В итоге расчёта формируется сводная таблица выводов о вероятности банкротства по этим моделям

Выводы по анализу строятся на основе выявленных проблем: примеры проблем, выявляемых при анализе.

Примеры мероприятий для устранения выявленных проблем: примеры мероприятий для ВКР.

Выводы по финансовому анализу вы можете сделать самостоятельно, либо заказать их на любой бирже для студентов.

Для оценки стоимости вы можете оставить заявку на бирже. Если никто не подойдёт — просто удалите заявку и всё.

Ссылка на самую популярную биржу (автор24): https://avtor24.ru/.

Подробная инструкция — здесь: как заказать работу на бирже

Хочу выразить благодарность ресурсу afdanalyse.ru, на котором я нашёл исходные данные для создания этой таблицы. Пришлось, конечно, поправить опечатки и ошибки, но без работы авторов этого сайта данная таблица прогноза банкротства предприятия не появилась бы.

Перед вводом данных ознакомьтесь, пожалуйста, со статьёй: как сохранить результаты

Пользуйтесь. С уважением, Александр Крылов

Если таблица не помещается, откройте её в новом окне: оценка риска развития несостоятельности (банкротства) предприятия

Коэффициент покрытия для расчета банкротства формула

Коэффициент покрытия инвестиций — способ оценки финансовой устойчивости объекта вложений. Он позволяет определить, какую часть финансирования формируют устойчивые пассивы: собственный капитал и долгосрочные обязательства. Если активы компании неликвидны и она неспособна в полной мере погашать свои текущие счета — Кпи падает. Его нормативное значение — от 0,7 до 0,9. Завышенный показатель свидетельствует о недостаточном использовании источников заемного финансирования.

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему — обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Коэффициент вариации – пример расчета

Коэффициент покрытия активов (Asset coverage ratio)

Коэффициент покрытия инвестиций — способ оценки финансовой устойчивости объекта вложений. Он позволяет определить, какую часть финансирования формируют устойчивые пассивы: собственный капитал и долгосрочные обязательства.

Если активы компании неликвидны и она неспособна в полной мере погашать свои текущие счета — Кпи падает. Его нормативное значение — от 0,7 до 0,9.

Завышенный показатель свидетельствует о недостаточном использовании источников заемного финансирования. Базой для расчета служат данные бухгалтерского баланса.

Инвестор заинтересован в получении адекватной финансовой отдачи от проекта, в который он направил свои финансовые ресурсы. При этом определить выгодность вложений можно не только по результатам, но уже в начале его реализации. Для этих целей используется специальный показатель, который можно рассчитать на базе публичных сведений из финансовой отчетности. Коэффициент покрытия инвестиций Кпи , или показатель долгосрочной финансовой независимости Пдфн — это относительный индикатор, который позволяет определить, какая доля активов компании может быть сформирована за счет стабильных источников — собственных средств и долгосрочных обязательств.

Показатель покрытия инвестиций позволяет оценить финансовую устойчивость объекта вложения. Если проект содержится за счет активов с низким уровнем ликвидности или за счет краткосрочных обязательств, то инвестирование в него может рассматриваться как рискованное.

Собственные средства и долгосрочные пассивы могут рассматриваться как надежный источник обеспечения объекта инвестиций: не менее 12 месяцев они будут находиться в распоряжении компании. Их не придется экстренно изымать из проекта для покрытия текущих обязательств.

Под долгосрочными пассивами в финансовом анализе принято понимать заемное финансирование из любых источников со сроком использования — более 1 года. На базе Кпи можно оценить эффективность функционирования предприятия или надежность проекта; вероятность наступления банкротства или провала. Чаще всего индикатор долгосрочной финансовой независимости рассчитывается вкупе с показателем текущей ликвидности , которая также оценивает обеспеченность компании ликвидными активами.

Если полученное по итогам расчетов значение коэффициента окажется в пределах нормативного интервала, то инвестиции в проект или бизнес будут характеризоваться низким уровнем риска.

Компания оказывается не в состоянии погашать свои текущие счета. Погашение текущих обязательств не повлечет за собой утраты стабильного финансового положения компанией.

Расширяется база ликвидных активов увеличиваются показатели текущей, быстрой, абсолютной ликвидности. Поскольку информацию для расчета Кпи можно взять из открытой финансовой отчетности, то многие кредитные учреждения используют этот показатель для оценки риска предоставления займа организации. Для того чтобы определить, покроет ли финансовый результат проекта направленные в него инвестиции, стоит воспользоваться сведениями из финансовой отчетности компании. Важный момент!

Если речь идет о новом бизнесе или проекте, то для расчета индикатора можно использовать сведения месячной или квартальной отчетности. По результатам расчета можно будет выяснить, какую долю пассива занимают самые стабильные его части — собственные средства и обязательства с длительным сроком погашения.

На практике используется такой вариант формулы определения коэффициента долгосрочной финансовой независимости:. Если у компании в балансе присутствуют значительные доходы будущих периодов стр. Для удобства практического использования приведенную выше формулу можно интерпретировать в статьях бухгалтерского баланса. В финансовом анализе приводится точное нормативное значение коэффициента покрытия инвестиций, которое позволяет оценить эффективность инвестиций.

Поскольку речь идет о наличии у компании базы стабильных пассивов для финансирования активов, то нормативное значение одинаково для всех отраслей экономики и масштабов деятельности компаний. Рассмотреть процесс расчета и анализа показателя долгосрочной финансовой независимости можно на базе практических примеров. В качестве объектов оценки выбраны предприятия разной отраслевой принадлежности и масштаба деятельности:. Солидная сумма средств уходит на погашение процентов и основного долга по краткосрочным займам.

В динамике наблюдается рост собственных средств и заемного финансирования на срок более 1 года. В условиях стабильной экономической системы ОАО сможет сохранить свою платежеспособность. Однако неблагоприятные внешние шоки могут спровоцировать ситуацию, близкую к банкротству.

Анализ коэффициента покрытия инвестиций двух компания в году показал, что обе они не вписываются в нормативный интервал. В российской практике такая ситуация встречается часто, поскольку получить краткосрочный заем от кредитных учреждений или партнеров проще, чем долгосрочный.

В период кризиса гг. В гг. Для удобства проведения расчета формула КПИ прописана в табличном редакторе Excel. Готовый образец с приведенными выше примерами можно скачать в документе. Подпишись на канал Фабрика манимейкеров в Яндекс. Мы в Телеграм. Только лучшие идеи и бизнес кейсы! Торговля Общепит Производств Услуги. Статьи Справочник Вопросы Трейдинг. Понравилась статья? Оцените статью. Категории Расчеты. Поделитесь своим мнением. Должностные инструкции Законы Исследования рынка Истории развития бизнеса в России и мире Компании России и мира Мега стройки России Министерства Образцы договоров Обслуживание Полезные онлайн сервисы для бизнеса Процедуры разрешений Прочее Расчетно-кассовые операции Расчеты Регистрационные процедуры Статьи бухгалтерского баланса Термины Франчайзинг.

Как заранее определить выгодность вложения средств в инвестиционный проект? Необходимо воспользоваться показателем NPV. Справочник Коэффициент рентабельности инвестированного капитала Справочник Общий коэффициент покрытия Справочник Рентабельность заемного капитала Справочник. Активы предприятия сложно реализовать в краткосрочном периоде.

Значение показателя коэффициента покрытия долга (DSCR)

Бесплатная консультация с юристом! Финансовый анализ деятельности организации является важнейшим ключевым моментом как для экономики государства в целом, так и для организации эффективной работы конкретной ее коммерческой единицы. Сам аналитический процесс представляет собой расчеты информативных параметров или коэффициентов и выдвижение выводов на основании полученных значений. Коэффициентный метод анализа включает в себя вычисление различных групп коэффициентов, среди которых особое место в оценке занимают коэффициенты ликвидности.

Расчет коэффициента покрытия — часть анализа ликвидности организации. Формула вычисления коэффициента покрытия активов может в результате чего увеличивается риск дефолта или банкротства;.

Общий коэффициент покрытия

Коэффициент покрытия активов a sset coverage ratio измеряет способность организации погасить свои долги за счет имеющихся активов. Коэффициент показывает, какая часть активов уйдет на покрытие долгов. При этом в расчет берутся только материальные и денежные активы, нематериальные активы игнорируются. Данный коэффициент позволяет инвесторам оценить ожидаемые успехи работы предприятия, вероятность наступления неплатежеспособности, банкротства. Из общей величины активов вычитается стоимость нематериальных активов, после чего из полученной суммы вычитается показатель, рассчитанный на шаге 1. Полученная на 2-м шаге сумма делится на величину всех обязательств компании долгосрочных и краткосрочных. Устоявшегося нормативного значения для данного коэффициента нет, но обычно, в промышленности нормальным считается коэффициент покрытия активов не менее 2, в обслуживающих компаниях 1,5.

Что такое коэффициент прогноза банкротства и как его рассчитать

Коэффициент покрытия активов отражает способность предприятия покрывать его долговые обязательства активами, определяет финансовое состояние организации путем измерения денежных, материальных активов по отношению к задолженности. Такое соотношение позволяет инвесторам прогнозировать будущие доходы и оценивать риск неплатежеспособности. По сути, этот показатель указывает, имеет ли компания достаточно активов для выплаты своих долгов. Расчет коэффициента покрытия — часть анализа ликвидности организации. Аналитики используют коэффициент покрытия активов для оценки финансовой стабильности, управления капиталом и общей рискованности компании.

Коэффициент прогноза банкротства — количественный способ оценки вероятности наступления финансовой несостоятельности. Его значение важно для собственников бизнеса, инвесторов, руководства предприятий, кредиторов, партнеров работников.

Коэффициент прогноза банкротства в Excel

Коэффициент прогноза банкротства — один из способов анализа благосостояния предприятия. Ведь чем раньше обнаружатся причины ухудшения финансового состояния организации, тем скорее будут приняты грамотные управленческие решения. На ранних стадиях проще предупредить неплатежеспособность компании, остановить крах или выйти из бизнеса с минимальными потерями. Сегодня раннее выявление неблагоприятных тенденций развития организации имеет первостепенное значение. Существует много методик для предсказания банкротства. Единого подхода, позволяющего достаточно точно определить неблагоприятный исход фирмы, не существует.

Коэффициент покрытия

D ebt S ervice C overage R atio — это финансовый показатель, принадлежащий группе Debt Ratios коэффициенты задолженности , характеризующий способность организации производить выплаты по взятым долговым обязательствам. Представляет собой соотношение чистого операционного дохода выручки, обеспеченной деятельностью организации, скорректированной на значение операционных расходов и суммы кредитных выплат основной долг, дополненный процентами рассматриваемого периода. Реалии современного рынка предполагают обязательное привлечение фирмами заемных средств, позволяющих ускорить свое расширение, но прежде чем брать долг, необходимо рассчитать коэффициент покрытия долга. Варианты использования займов включают:. Развитие предполагает увеличение доли организации на рынке, происходящее за счет уменьшения долей конкурентов. Уменьшение доли предполагает уменьшение коэффициента будущей выручки, ограничение возможностей предприятия. Рыночная среда, отличающаяся высокой конкуренцией, делает привлечение кредитных средств и инвестиций вопросом выживания, следовательно от расчета коэффициента покрытия долга зависит дальнейшая судьба компании. Все мероприятия, дающие возможность увеличить операционную прибыль, дорогостоящие.

Коэффициент покрытия долга – это финансовый показатель, от расчета коэффициента покрытия долга зависит дальнейшая судьба компании. событий может лишить ее платежеспособности и привести к банкротству.

Коэффициент покрытия инвестиций – основа оценки финансовой состоятельности проекта

Общий коэффициент покрытия — рассчитывают делением текущих активов на краткосрочные обязательства текущие пассивы. Исходные данные для расчета содержит бухгалтерский баланс компании. Общий коэффициент покрытия показывает способность компании погашать текущие краткосрочные обязательства за счёт только оборотных активов.

Коэффициент покрытия – формула

Можно ли обжаловать решение. Если такая ситуация происходит с завидной периодичностью, то вашим нервам можно лишь посочувствовать. Важно: выдача дубликата техпаспорта на машину может отнимать от нескольких часов до месяца.

Посмотрите заполненный образец иска в суд на шумных соседей: Госпошлина за исковое заявление.

Сотрудница также утверждает, что я уже ни раз был пойман на краже в этом магазине, что, конечно, является ложью. В частности, этой статьей предоставляется право получения гражданства для лиц, которые родились, или родственники которых до третьего колена (мать, отец, бабушка, дедушка, прабабушка или прадедушка) родились на территории Румынии в период с 1918 года по 1940 год (до 28.

Взыскание алиментной задолженности не имеет срока давности и может производиться за весь период, в отличие от алиментов за прошедший период, которые взыскиваются в пределах трехлетнего срока (п. Ребёнок носится так,что посуда на полках гремит,дребезжит люстра.

Пошаговое руководство по переводу садового домика в жилой смотрите ниже. В процессе зарядки с помощью устройства постоянного тока вольтаж меняется — до 13,8-14,4 В. Вопрос: как это сделать.

Сложней всего зашивать швы, если у куртки имеется подкладка. После трех лет судебных споров Эрмитаж выиграл дело и запретил бизнесмену использовать изображение. По требованию об уплате неустойки кредитор не обязан доказывать причинение ему убытков.

Финансовые показатели

для спотовых компаний, объявленных банкротом

Хотя инвесторы оценивают акции, используя несколько различных аналитических точек зрения, включая коэффициенты прибыльности, коэффициенты дохода и коэффициенты ликвидности, они должны быть осторожны и включать финансовые коэффициенты, которые могут быть специально использованы для подачи сигналов раннего предупреждения о возможном надвигающемся банкротстве. Существуют ключевые коэффициенты, которые могут заранее предупредить об этом, давая инвесторам достаточно времени, чтобы избавиться от своей доли в капитале до того, как обрушится финансовая крыша.

Ключевые выводы

  • Помимо коэффициентов прибыльности, инвесторы получают выгоду от использования финансовых коэффициентов для оценки инвестиций, особенно в качестве сигнала о надвигающемся банкротстве.
  • Коэффициент текущей ликвидности оценивает, насколько хорошо компания обрабатывает свои краткосрочные долги.
  • Отношение операционного денежного потока к продажам оценивает, насколько хорошо компания генерирует денежные средства от продаж.
  • Отношение долга к собственному капиталу измеряет способность компании выполнять свои финансовые обязательства и ее структуру финансирования.
  • Отношение денежного потока к долгу показывает, сколько времени требуется компании для урегулирования всей задолженности, если все ее денежные потоки или свободные денежные потоки были распределены на нее.

Коэффициент текущей ликвидности

Коэффициент текущей ликвидности, который просто делит текущие активы на текущие обязательства, является одним из основных коэффициентов ликвидности, используемых для оценки финансовой устойчивости компании. Он оценивает способность компании справляться со всеми своими краткосрочными долговыми обязательствами, измеряя достаточность текущих ресурсов компании для покрытия всех своих долговых обязательств в течение следующих 12 месяцев.Более высокий коэффициент текущей ликвидности указывает на то, что у компании больше ликвидности. Как правило, коэффициент текущей ликвидности 2 или выше считается нормальным. Соотношение меньше 1 — явный предупреждающий знак.

Операционный денежный поток к продажам

Денежные средства и денежные потоки являются ключом к успеху и выживанию любого бизнеса. Отношение операционного денежного потока к продажам — операционный денежный поток, деленный на выручку от продаж — указывает на способность компании получать денежные средства от своих продаж. Идеальная взаимосвязь между операционным денежным потоком и продажами — это параллельное увеличение.Если денежные потоки не увеличиваются одновременно с увеличением продаж, это вызывает беспокойство и может указывать на неэффективное управление затратами или дебиторской задолженностью. Как и в случае с коэффициентом текущей ликвидности, в целом, чем выше этот коэффициент, тем лучше. Аналитики предпочитают видеть улучшения или, по крайней мере, постоянные цифры с течением времени.

Отношение долга к собственному капиталу

Отношение долга к собственному капиталу (D / E), коэффициент левериджа, является одним из наиболее часто используемых коэффициентов для оценки финансового состояния компании.Он является основным показателем способности компании выполнять финансовые обязательства и структуры финансирования компании, независимо от того, исходит ли оно больше от долевых инвесторов или больше от долгового финансирования. Если этот коэффициент высокий или увеличивается, это означает, что компания чрезмерно зависит от финансирования со стороны кредиторов, а не от капитала, предоставляемого инвесторами в акционерный капитал.

Это соотношение также важно, потому что это один из факторов, рассматриваемых кредиторами. Если кредиторы считают, что коэффициент становится слишком высоким, они могут не захотеть предоставлять компании дополнительные кредиты.Оптимальное соотношение D / E составляет около 1, где собственный капитал примерно равен обязательствам. Хотя соотношение D / E варьируется в зависимости от отрасли, общее правило состоит в том, что отношение выше 2 считается нездоровым.

Отношение денежного потока к долгу

Денежный поток важен для любого бизнеса. Ни один бизнес не может работать без наличных денег, необходимых для оплаты счетов; производить платежи по ссудам, аренде или ипотеке; выполнить платежную ведомость; и платить необходимые налоги. Отношение денежного потока к долгу, рассчитываемое как денежный поток от операций, разделенный на общий долг, иногда считается единственным лучшим предиктором финансового банкротства.

Этот коэффициент покрытия указывает на теоретический период, который потребуется компании для погашения всего непогашенного долга, если 100% ее денежного потока будет направлено на выплату долга. Более высокий коэффициент указывает на то, что компания более надежно способна покрыть свой долг. Некоторые аналитики используют в расчетах свободный денежный поток вместо денежного потока от операций, поскольку свободный денежный поток влияет на капитальные затраты. Коэффициент выше 1 обычно считается нормальным, но любое значение ниже 1 обычно интерпретируется как сигнал о надвигающемся банкротстве в течение нескольких лет, если компания не предпримет шаги для существенного улучшения своего финансового состояния.

Другой показатель, часто используемый для прогнозирования потенциального банкротства, — это Z-оценка, которая представляет собой комбинацию нескольких финансовых коэффициентов, используемых для получения единой сводной оценки.

Как выбрать наиболее релевантные переменные?

12

Ссылки

Агарвал В., Таффлер Р. (2008), «Сравнение эффективности рыночных и бухгалтерских моделей прогнозирования банкротства —

», Journal of Banking and Finance, vol. 32, № 8, стр.

1541-1551.

Альтман, Э. И. (1968), «Финансовые показатели, дискриминантный анализ и прогноз банкротства корпораций

», Финансовый журнал, том. 23, № 4, стр. 589-609.

Альтман, Э. И., Марко, Г., Варетто, Ф. (1994), «Корпоративная диагностика дистресса: сравнения

Использование линейного дискриминантного анализа и нейронной сети — итальянский опыт»,

Journal of Banking and Finance, vol. 18, № 3, стр. 505-529.

Ардженти, Дж. (1976), Корпоративный коллапс: причины и симптомы, Halsted Press, Wiley,

New York.

Атия, А. Ф. (2001), «Прогнозирование кредитного риска с использованием нейронных сетей: обзор

и новые результаты», IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 12, № 4, стр. 929-935.

Азиз, А., Эмануэль, Д. К., Лоусон, Г. К. (1988), «Прогнозирование банкротства: исследование моделей

денежных потоков», Журнал исследований в области управления, том. 25, № 5, стр. 419-437.

Back, B., Laitinen, T., Sere, K., Van Wezel, M. (1996), «Выбор предикторов банкротства

с использованием дискриминантного анализа, логит-анализа и генетических алгоритмов», Центр компьютерных наук Турку

, Технический отчет, № 40.

Back, B., Oosterom, G., Sere, K., Van Wezel, M. (1994), «Сравнительное исследование нейронных сетей

в прогнозировании банкротства», Труды 10-й конференции по искусственному интеллекту

Исследования в Финляндии, Финское общество искусственного интеллекта, стр. 140–148.

Balcaen, S., Ooghe, H. (2006), «35 лет исследований неудач бизнеса: обзор классических статистических методологий

и связанных с ними проблем», British Accounting

Review, vol.38, № 1, стр. 63-93.

Бардос, М. (1995), «Обнаружение сбоев в работе с частями документов

comptables», Bulletin de la Banque de France, Supplément Études, 3ème trimestre, стр. 57-71.

Барнив Р., Хершбаргер А. (1990), «Классификация финансовых бедствий в сфере страхования жизни

», Журнал рисков и страхования, том. 57, № 1, стр. 110–136.

Blazy, R., Combier, J. (1997), «La défaillance d’entreprise: cause économiques, traitement

judiciaire et impact financier», Economica.

Брабазон, А., Кинан, П. Б. (2004), «Гибридная генетическая модель для прогнозирования корпоративных сбоев

», Наука о вычислительном управлении, специальный выпуск, том. 1, № 3-4, стр. 293-310.

Брэдли, Д. Б. (2004), «Малый бизнес: причины банкротства, развитие малого бизнеса

Национальный центр

», Университет Центрального Арканзаса, Колледж делового администрирования,

Research Paper.

Даш, М., Лю, Х. (1997), «Выбор характеристик для классификации», Интеллектуальный анализ данных,

vol.1, № 3, стр. 131-156.

Джентри, Дж. А., Ньюболд, П., Уитфорд, Д. Т. (1987), «Компоненты движения денежных средств, финансовые коэффициенты

и банкротство», Journal of Business Finance and Accountancy, vol. 14. С. 595-606.

Грайс, Дж. С., Дуган, М. Т. (2003), «Переоценка моделей прогнозирования банкротства Змиевского и Олсона

», Достижения в области бухгалтерского учета, том. 20. С. 77-93.

Гупта, М. К. (1969), «Влияние размера, роста и отрасли на финансовую структуру

производственных компаний», Journal of Finance, vol.24, № 3, стр. 517-529.

Хорриган, Дж. О. (1983), «Методологические последствия ненормально распределенных финансовых факторов

, связанных с несостоятельностью малых фирм», Journal of Business

Finance and Accounting, vol. 10, № 4, стр. 683-689.

Джон, Г. Х., Кохави, Р., Пфлегер, К. (1994), «Несоответствующие функции и проблема выбора подмножества

», в Машинном обучении: материалы 11-й Международной конференции, Нью-

Брансуик, Нью-Джерси, июль 10-15, стр.121-129.

Прогнозирование банкротства с использованием отображаемых финансовых коэффициентов и сверточных нейронных сетей

Основные моменты

•

Сверточные сети могут прогнозировать банкротство, вводя финансовые коэффициенты в виде изображения.

•

Точность прогнозирования повышается с размещением коррелированных финансовых коэффициентов поблизости.

•

Более глубокая конфигурация сети повышает точность прогнозирования.

•

Создание искусственных финансовых данных не дает такого же эффекта, как использование реальных данных.

•

Прогноз банкротства на основе сверточной сети превосходит традиционные методы.

Abstract

Сверточные нейронные сети применяются для решения задач идентификации в различных областях, и в некоторых областях они демонстрируют более высокую точность распознавания, чем традиционные методы. Однако о применении сверточных нейронных сетей в финансовом анализе сообщалось лишь в небольшом количестве исследований по прогнозированию движения цен на акции.Причина этого, по-видимому, в том, что сверточные нейронные сети больше подходят для приложений к изображениям и менее подходят для общих числовых данных, включая финансовую отчетность. Следовательно, в этом исследовании делается попытка применить сверточную нейронную сеть для прогнозирования корпоративного банкротства, что в большинстве случаев рассматривается как проблема классификации двух классов. Мы используем финансовую отчетность (балансы и отчеты о прибылях и убытках) 102 компаний, которые были исключены с японского фондового рынка в связи с фактическим банкротством, а также финансовую отчетность 2062 компаний, котирующихся в настоящее время, за четыре финансовых периода.В предлагаемом нами методе набор финансовых коэффициентов выводится из финансовой отчетности и представляется в виде изображения в градациях серого. Изображение, сгенерированное этим процессом, используется для обучения и тестирования сверточной нейронной сети. Более того, размер набора данных увеличивается с использованием средневзвешенных значений для создания точек синтетических данных. Для обучения сверточной нейронной сети на основе GoogLeNet используется 7520 изображений для классов банкротов и продолжающихся предприятий. Прогнозирование банкротства с помощью обученной сети демонстрирует более высокую производительность по сравнению с методами, использующими деревья решений, линейный дискриминантный анализ, вспомогательные векторные машины, многослойный персептрон, AdaBoost или показатель Альтмана Z ′ ′.

Ключевые слова

Глубокое обучение

Бизнес-провал

Финансовый отчет

Визуализация

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Полный текст

© 2018 Elsevier Ltd. Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Модель прогнозирования банкротства корпораций, особое внимание к котируемым компаниям в Кении

Автор

Перечислено:
  • Даниэль Огачи

    () (Департамент финансов, Университет Сент-Иштван, 2100 Гёдёллё, Венгрия)

  • Ричард Ндеге

    () (Twenty Four Secure Security Services, Найроби 50353-00100, Кения)

  • Питер Гатуру

    () (Департамент BSS, Сельскохозяйственный и технологический университет Джомо Кеньятта, Карен 62000-00200, Найроби, Кения)

  • Земан Золтан

    () (Финансовый факультет, Университет Сент-Иштван, 2100 Гёдёллё, Венгрия)

Abstract

Предсказание банкротства компаний было горячей темой для многих экономистов.Основанием для разработки и прогнозирования финансового кризиса компании является разработка модели прогнозирования, используемой для прогнозирования финансового состояния компании путем объединения нескольких эконометрических переменных, представляющих интерес для исследователя. Цель исследования — представить модели глубокого обучения для прогнозирования корпоративного банкротства с использованием текстовых раскрытий. В ходе исследования была построена комплексная модель исследования для прогнозирования банкротства на основе листинговых компаний Кении. В исследуемую группу были включены все 64 компании, акции которых котируются на Найробийской фондовой бирже в течение десяти лет.Логистический анализ был использован при построении модели для прогнозирования финансового кризиса компании. Результаты показали, что коэффициент оборачиваемости активов, совокупных активов и оборотного капитала имел положительные коэффициенты. С другой стороны, оборачиваемость запасов, коэффициент заемного капитала, оборачиваемость дебиторов, коэффициент задолженности и коэффициент текущей ликвидности имели отрицательные коэффициенты. В исследовании сделан вывод о том, что оборачиваемость запасов, оборачиваемость активов, коэффициент заемного капитала, оборачиваемость дебиторов, общий объем активов, коэффициент задолженности, коэффициент текущей ликвидности и коэффициент оборотного капитала являются наиболее важными коэффициентами для прогнозирования банкротства.

Рекомендуемое цитирование

  • Даниэль Огачи, Ричард Ндеге, Питер Гатуру и Земан Золтан, 2020. « Модель прогнозирования банкротства корпораций, особое внимание уделяется листинговым компаниям в Кении », Журнал рисков и финансового менеджмента, MDPI, Open Access Journal, vol. 13 (3), страницы 1-14, март.
    • Дескриптор: RePEc: gam: jjrfmx: v: 13: y: 2020: i: 3: p: 47-: d: 328331

    Скачать полный текст от издателя

    Ссылки на IDEAS

    1. Шлефендорфас Гедиминас, 2016.» Модель прогнозирования банкротства частных компаний Литвы ,» Экономика, Sciendo, т. 95 (1), страницы 134-152, январь.
    2. Свабова Люсия и Дурика Марек и Подхорска Ивана, 2018. « Прогнозирование дефолта малых компаний в Словацкой Республике », Экономика и культура, Sciendo, vol. 15 (1), страницы 88-95, июнь.
    3. Бен Джабер, Сами, 2017. « Прогноз банкротства с использованием логистической регрессии частичных наименьших квадратов «, Журнал розничной торговли и потребительских услуг, Elsevier, vol.36 (C), страницы 197-202.
    4. Гэн, Руибин и Бозе, Индранил и Чен, Си, 2015. « Предсказание финансовых бедствий: эмпирическое исследование листинговых китайских компаний с использованием интеллектуального анализа данных », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 241 (1), страницы 236-247.
    5. Моисей О. Оума и Габриэль Н. Кирори, 2019. « Оценка финансовой устойчивости малых и средних коммерческих банков в Кении: применение модели Bankometer», Международный журнал экономики и финансов, Канадский центр науки и образования, т.11 (6), страницы 1-93, июнь.
    6. Стюарт Джонс, 2017. « Предсказание корпоративного банкротства: подробный анализ », Обзор бухгалтерских исследований, Springer, vol. 22 (3), страницы 1366-1422, сентябрь.
    Полные ссылки (включая те, которые не соответствуют элементам в IDEAS)

    Самые популярные товары

    Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и эта, и цитируются в тех же работах, что и эта.
    1. Юсеф Зизи, Мохамед Удгу и Абдеслам Эль Мудден, 2020 г.» Детерминанты и предикторы финансового краха МСП: подход логистической регрессии «, Риски, MDPI, Open Access Journal, vol. 8 (4), страницы 1-21, октябрь.
    2. Джабер, Сами Бен и Гариб, Чейма и Мефтех-Вали, Сальма и Арфи, Виссал Бен, 2021 год. «Модель CatBoost и методы искусственного интеллекта для прогнозирования корпоративных сбоев », Технологическое прогнозирование и социальные изменения, Elsevier, vol. 166 (С).
    3. Адриана Чикосова, Мария Яноскова и Катарина Кулькова, 2020.« Применение дискриминантного анализа для предотвращения риска сбоя в работе карьера », Журнал рисков и финансового менеджмента, MDPI, Open Access Journal, vol. 13 (10), страницы 1-14, сентябрь.
    4. Аламир, Закария и Элазиз, Мохамед Абд и Эвис, Ахмед А. и Е, Хайванг и Цзяньхуа, Чжан, 2019. « Прогнозирование колебаний цен на золото с использованием улучшенной многослойной нейронной сети персептрона и алгоритма оптимизации китов », Политика ресурсов, Elsevier, vol.61 (C), страницы 250-260.
    5. Давид Аламинос и Мануэль Анхель Фернандес, 2019 г. « Почему футбольные клубы терпят финансовую неудачу? Модель прогнозирования финансовых бедствий для европейской индустрии профессионального футбола », PLOS ONE, Публичная научная библиотека, т. 14 (12), страницы 1-15, декабрь.
    6. Фатима Захра Азаите и Саид Аччаб, 2019 г. « Гибридная модель нейронной сети, основанная на улучшенных PSO и SA для прогнозирования банкротства », Статьи 1907.12179, arXiv.org.
    7. стр.К. Вишванатан, Суреш Шринивасан, Н. Харихаран, 2020. « Прогнозирование финансового состояния банков для руководства инвесторами с использованием алгоритмов машинного обучения », Журнал «Финансы развивающихся рынков», Институт финансового менеджмента и исследований, вып. 19 (2), страницы 226-261, август.
    8. Елена Грегова и Катарина Валаскова, Петр Адамко, Милош Тумпах и Ярослав Ярош, 2020. « Предсказание финансового бедствия словацких предприятий: сравнение избранных традиционных алгоритмов и методов обучения », Устойчивое развитие, MDPI, Open Access Journal, vol.12 (10), страницы 1-17, май.
    9. Гуаньпин Чжоу, 2019. « Предотвращение финансовых потрясений в Китае: имеет ли значение пол совета директоров? », Журнал прикладных финансов и банковского дела, SCIENPRESS Ltd, vol. 9 (6), страницы 1-8.
    10. Лей Руань и Хэн Лю, 2021 г. « Прогнозирование финансовых бедствий с использованием модели нейронной сети GA-BP », Международный журнал экономики и финансов, Канадский центр науки и образования, т. 13 (3), страницы 1-1, март.
    11. И Цзян и Стюарт Джонс, 2018.« Корпоративное прогнозирование бедствий в Китае: подход машинного обучения », Бухгалтерский учет и финансы, Ассоциация бухгалтерского учета и финансов Австралии и Новой Зеландии, т. 58 (4), страницы 1063-1109, декабрь.
    12. Ким, А., Янг, Ю., Лессманн, С., Ма, Т., Сунг, М.-К. И Джонсон, J.E.V., 2020. « Может ли глубокое обучение предсказать рискованных розничных инвесторов? Пример из практики прогнозирования поведения финансовых рисков », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol.283 (1), страницы 217-234.
    13. Colak, Gonul & Fu, Mengchuan & Hasan, Iftekhar, 2020. « Почему некоторые китайские фирмы терпят неудачу на рынках капитала США? Подход машинного обучения «, Финансовый журнал Тихоокеанского бассейна, Elsevier, vol. 61 (С).
    14. Feuerriegel, Stefan & Gordon, Julius, 2019. « Прогнозы макроэкономических показателей на основе новостей: модель семантического пути для интерпретируемых прогнозов «, Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol.272 (1), страницы 162-175.
    15. дю Жарден, Филипп, 2021 г. « Прогнозирование корпоративных сбоев с использованием ансамбля самоорганизующихся нейронных сетей », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 288 (3), страницы 869-885.
    16. Айола Таджудин Джон и Обоко Лоуренс Огечукву, 2018. « Корпоративное управление и финансовые затруднения в банковской сфере: опыт Нигерии », Журнал экономики и поведенческих исследований, AMH International, vol. 10 (1), страницы 182-193.
    17. Руань, Сюаньминь и Чжу, Юаньян и Ли, Цзян и Чэн, Инь, 2020. « Прогнозирование количества цитирований отдельных статей с помощью нейронной сети ВР », Журнал Informetrics, Elsevier, vol. 14 (3).
    18. Nguyen, Duc Khuong & Vo, Dinh-Tri, 2020. « Управление рисками предприятия и платежеспособность: случай перечисленных страховщиков ЕС », Журнал бизнес-исследований, Elsevier, vol. 113 (C), страницы 360-369.
    19. Кацафадос, Апостолос Г. и Андроутсопулос, Ион и Халкидис, Илиас и Фергадиотис, Манос и Леледакис, Джордж Н.И Пиргиотакис, Эммануил Г., 2020. « Текстовая информация и занижение цен на IPO: подход машинного обучения «, Бумага MPRA 103813, Университетская библиотека Мюнхена, Германия.
    20. Boratyńska, Katarzyna & Grzegorzewska, Emilia, 2018. « Прогноз банкротства в агробизнесе: уроки количественного и качественного подходов », Журнал бизнес-исследований, Elsevier, vol. 89 (C), страницы 175-181.

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами.Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите дескриптор этого элемента: RePEc: gam: jjrfmx: v: 13: y: 2020: i: 3: p: 47-: d: 328331 . См. Общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: (Команда по преобразованию XML). Общие контактные данные провайдера: https://www.mdpi.com/ .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь.Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

    Если CitEc распознал ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с этой формой .

    Если вам известно об отсутствующих элементах, цитирующих этот элемент, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылочного элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, поскольку там могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.

    Обратите внимание, что исправления могут занять пару недель, чтобы отфильтровать различные сервисы RePEc.

    Прогнозирование банкротства компаний

    Ключевые слова

    Производственно-экономическая деятельность, банкротство.

    Введение

    Оценка финансовой уязвимости промышленного сектора — важный аспект измерения состояния экономической деятельности. В частности, банкротство затрагивает дочерние предприятия компании, сотрудников и другие компании или клиентов, тесно связанных бизнесом, и может нанести значительный ущерб экономике.Следовательно, финансовая стабильность компании — это ценная информация, которая необходима лицам, принимающим решения, таким как правительство и аналитики, для предотвращения разрушительной цепной реакции банкротства и экономических потерь.

    Исследования банкротства компаний относятся к 1960-м годам (Altman, 1968; Beaver, 1966). Альтман (1968) был одним из первых исследователей, предсказавших вероятность банкротства на основе финансовой отчетности компании, используя Z-баллы и применяя дискриминантный анализ и общепринятые бизнес-коэффициенты, такие как оборотный капитал, нераспределенная прибыль, прибыль до уплаты процентов и налоги, выручка от продаж над совокупными активами и рыночная стоимость капитала над балансовой стоимостью совокупных обязательств.Другой популярный подход к прогнозированию вероятности банкротства — использование логистических и пробит-моделей (Brédart, 2015; Hillegeist, Keating, Cram & Lundstedt, 2004; Lennox, 1999; Ohlson, 1980). О-оценка Олсона (1980) — еще одна популярная модель для прогнозирования финансовых бедствий. Олсон (1980) применил логистическую регрессию к выбранным переменным, таким как отношение обязательств и доходов к совокупным активам, для прогнозирования событий банкротства.

    Некоторые исследователи использовали дерево решений (Breiman, Friedman, Olshen & Stone, 1984) для прогнозирования корпоративных неудач (Messier & Hansen, 1988; Shirata, 1999).Дерево решений использует последовательность правил разделения, чтобы сегментировать пространство независимых переменных, чтобы создать границу принятия решения для отказов. Ширата (2003) разработал модель банкротства, проанализировав финансовые данные 1426 обанкротившихся и 3 434 небанкротных компаний. Затем автор построил линейную модель на основе извлеченных переменных финансовых данных по дереву: нераспределенная прибыль по отношению к общим активам, период оборачиваемости запасов, процентные расходы по продажам и чистая прибыль до налогообложения по отношению к общим активам.Было обнаружено, что эта модель имеет более сильную дискриминационную способность, чем обычная логистическая модель (Altman, 1968; Lennox, 1999; Ohlson, 1980).

    Несмотря на свою долгую историю, исследования банкротства компаний, однако, были сосредоточены на крупных компаниях, таких как те, которые котируются на фондовых рынках, и редко включали компании, не котирующиеся на бирже. Кроме того, образцы, используемые для построения моделей, обычно относительно небольшие (Brédart, 2015; Ohlson, 1980; Shirata, 2003) и могут иметь ограничения с точки зрения обобщения.Кроме того, после глобального финансового кризиса 2008–2009 годов больше исследований изучали стабильность финансового сектора, а не промышленного (Frankel & Saravelos, 2012; Tanaka, Kinkyo & Hamori, 2016). Однако, поскольку условия промышленного сектора сильно влияют на финансовый сектор и наоборот, изучение состояния промышленного сектора важно для выявления ранних предупреждений. Наконец, с расширением доступа к большим данным появляется гораздо больше возможностей для внедрения экономического моделирования в этой области (Varian, 2014).

    В этом исследовании мы представляем систематический подход к построению модели для прогнозирования вероятности банкротства фирмы с использованием случайных лесов (Breiman, 2001), варианта деревьев решений, который значительно повышает точность классификации. Основываясь на прогнозах нашей модели, мы также разрабатываем простую, но очень полезную основу для оценки уязвимости промышленной экономической деятельности. Важно отметить, что наш подход отличается от подходов в предыдущих работах, потому что мы используем финансовые данные как о листинговых, так и не зарегистрированных на бирже компаниях.

    Используя набор данных более чем 10 000 японских компаний, мы показываем, что метод случайного леса превосходит традиционные подходы с точки зрения точности прогнозов. Соответственно, мы демонстрируем полезность нашей модели, анализируя состояние промышленного сектора, используя показатель финансовой уязвимости более 500 000 японских компаний, прогнозируемый предлагаемой моделью случайного леса. Мы также вводим прогнозируемую вероятность банкротства нашей модели как кандидата для управления рисками отраслей, поскольку она обеспечивает высокую точность таких прогнозов.Насколько нам известно, это первое исследование, в котором случайные леса используются для построения такой модели и анализа промышленного сектора с использованием такого широкого круга компаний. Более того, мы также демонстрируем эффективность нашей модели банкротства, показывая, что она может в значительной степени предсказать влияние на свопы кредитного дефолта (CDS).

    Остальная часть этого документа организована следующим образом. В следующем разделе описываются данные и методология, а также оценивается эффективность модели случайного банкротства лесов.В третьем разделе прогнозируется промышленная экономическая активность путем оценки финансовой уязвимости японских компаний. Четвертый раздел знакомит с управлением рисками, а пятый раздел анализирует степень, в которой вероятность банкротства влияет на CDS на основе нашей модели. Последний раздел завершает

    Методология и эксперименты

    Данные

    Мы собираем финансовую отчетность промышленных компаний из базы данных Orbis (http: //www.bvdinfo.com / en-us / our-products / company-information / international-products / orbis), в котором перечислены различные типы информации о компаниях, такие как финансовые счета, статус (активный или неактивный) и деятельность по слияниям и поглощениям, и охватывает миллионы компаний по всему миру. Преимущество использования этого источника данных заключается в том, что он обеспечивает широкий охват стандартизованных форматов данных по странам.

    Мы используем 23 показателя, полученных из категории Global Ratio, которая разделена на три группы: коэффициенты рентабельности, операционные коэффициенты и структурные коэффициенты (13, семь и шесть переменных соответственно).Мы выбираем японские компании с кодами консолидации C1 (только консолидированные счета), C2 / U2 (оба типа счетов) и U1 (только неконсолидированные счета). Таким образом, наша выборка охватывает 653 827 компаний, включая 585 566 активных и 68 261 неактивных компаний. Мы используем две последние годовые финансовые отчеты каждой компании: за последний год, за который имеются данные, и за год, предшествующий последнему отчетному году.

    Модель случайного леса

    Метод случайного леса применяется в различных областях, включая компьютерное зрение и биоинформатику.Случайные леса популярны, потому что они просты, гибки и применимы для ряда задач, включая классификацию и регрессию. Более того, они повышают точность классификации за счет построения большого количества деревьев вместо одного дерева. Каждое дерево решений строится с использованием случайно выбранных выборок данных и случайно выбранных входных переменных из исходных данных путем выбора наилучшего разделения переменной в каждом узле.

    Популярным алгоритмом построения деревьев решений является индекс Джини (Breiman, 1984).Индекс Джини — это показатель наилучшего критерия разделения на основе примеси каждого узла. Алгоритм направлен на выбор оптимальной переменной разделения и соответствующего порогового значения, делая каждый узел как можно более чистым. Предположим, это количество единиц информации, достигающих узла n , и количество точек данных, принадлежащих классу. Индекс Джини узла n получается из

    .

    Меньшее значение индекса Джини узла n представляет чистоту, что означает, что узел содержит больше наблюдений из одного класса.Следовательно, убывающий индекс Джини является важным критерием для разделения узла. После создания большого количества деревьев прогноз выполняется путем голосования за самый популярный класс из всех выходных данных деревьев.

    По сравнению с моделированием одного дерева случайные леса обладают несколькими желательными характеристиками (Breiman, 2001; Kuhn & Johnson, 2013). Во-первых, случайные леса имеют более высокую точность классификации, поскольку они строят большое количество деревьев вместо одного дерева. Во-вторых, случайные леса лучше поддаются обобщению и устойчивы к чрезмерной подгонке; следовательно, они могут иметь лучшую точность вне выборки, потому что использование случайного выбора входных переменных для разделения каждого узла и комбинирование результатов нескольких деревьев дает коэффициенты ошибок, которые выгодно отличаются от альтернативных методов и являются более устойчивыми по отношению к шуму.Это также позволяет обойти проблему чрезмерной подгонки деревьев решений. В-третьих, случайные леса могут лучше обрабатывать большие наборы данных, поскольку они позволяют эффективно обучать несколько деревьев параллельно. Наконец, случайные леса обеспечивают меру относительного вклада каждой переменной для создания прогноза, который помогает определить переменные, важные для различения активных и неактивных компаний и, таким образом, для прогнозирования банкротства.

    Мы предполагаем, что активные и неактивные компании в последней доступной финансовой отчетности являются финансово стабильными и нестабильными, соответственно.Мы также предполагаем, что финансовые условия влияют на статус компании, выявляя закономерности, систематически выделяя различия в ее финансовой отчетности. В отличие от существующих исследований, которые больше посвящены выявлению ключевых предикторов банкротства, мы, таким образом, уделяем приоритетное внимание повышению точности прогнозов за счет использования случайных лесов, а не традиционных методов, таких как логистическая регрессия, которые широко используются в литературе.

    На рисунке 1 показан процесс построения модели.Чтобы избежать систематической ошибки модели, создаваемой несбалансированным обучающим набором, мы выравниваем размеры выборки активных и неактивных компаний. Мы случайным образом выбираем 50 000 компаний из групп активных и неактивных компаний в качестве обучающего набора данных, чтобы построить нашу модель и использовать оставшиеся компании в качестве тестового набора данных (535 566 активных и 18 261 неактивных компаний). Кроме того, мы исключаем переменную, если отсутствует более 50% ее значений (т. Е. 50% из 50 000 активных и неактивных компаний для каждой переменной).В результате четыре таких переменных исключаются, и 19 переменных используются для экспериментов.

    Рисунок 1: Важность переменной, найденная с помощью модели случайного леса.

    Результаты экспериментов

    Чтобы оценить точность нашей модели, мы измеряем точность сбалансированной классификации на тестовом наборе данных. Мы оцениваем производительность нашей модели, сравнивая ее с логической моделью и древовидной моделью, которые построены с использованием той же экспериментальной установки, описанной выше.Базовые показатели логической модели и модели дерева получили 63,93% и 72,82% точности классификации соответственно, в то время как наша модель случайного леса набрала 78,74%. Таким образом, предложенная нами модель значительно превосходит другие базовые модели, подтверждая, что модель случайного леса более надежна для прогнозирования банкротства компаний, чем базовые модели.

    Измерение важности переменных случайных лесов помогает определить, какие переменные важны для различения активных и неактивных компаний.Следовательно, это должно дать некоторые ключи к пониманию основных причин неудач компании. Как показано на рисунке , рис. 1 , три наиболее важные переменные, обнаруженные в нашей модели, следующие: (i) Количество дней кредитного периода: (Кредиторы / операционная выручка) * 360; (ii) Валовая прибыль: (Валовая прибыль / Операционная выручка) * 100; и (iii) ROA (рентабельность активов) с использованием чистой прибыли: (чистая прибыль / общие активы) * 100.

    Обратите внимание, что точность модели банкротства важна для анализа причин банкротства, прогнозирования различных видов экономической деятельности и управления рисками.Естественно, что чем выше точность модели, тем надежнее эти анализы. В следующем разделе мы познакомимся с различными способами использования нашей модели случайного леса, такими как прогнозирование промышленной деятельности и управление рисками.

    Прогнозирование производственной деятельности с помощью модели случайного леса

    Мы анализируем промышленно-экономическую деятельность на основе их классификационных кодов в Европейском сообществе (NACE Rev.2), используя вероятность банкротства японских компаний, прогнозируемую нашей моделью.Мы исследуем эти виды деятельности для каждого кода NACE с точки зрения трех факторов: операционная выручка, количество сотрудников и количество компаний. Значительные потери доходов и количества работников прямо или косвенно сказываются на налогах страны, уровне безработицы и публичном правопорядке, а, следовательно, на ее экономическом здоровье и национальной мощи. Таким образом, прогнозирование промышленной активности с учетом этих факторов является важной частью анализа уязвимости в отношении экономического здоровья и стабильности отраслей.

    Чтобы спрогнозировать производственную деятельность, во-первых, мы получили вероятность банкротства для 585 566 активных японских компаний, загрузив последнюю доступную финансовую отчетность в нашу модель. Мы определяем компанию, у которой прогнозируется более чем 50% вероятность того, что она станет неактивной, как находящуюся под угрозой банкротства. Мы анализируем промышленные уязвимости на уровне страны для каждой отрасли на основе кодекса NACE с компаниями, находящимися в опасности. Мы суммируем операционную выручку, количество сотрудников и количество компаний, входящих в группу компаний, находящихся в опасности, и заявляем сумму и соотношение этих факторов в качестве экономических потерь или уязвимости для каждой отрасли. Таблица 1 показывает общий операционный доход, общее количество сотрудников и общее количество компаний для каждого кода NACE в Японии и . На рисунке 2 показано распределение прогнозируемых вероятностей отказа с интервалом в 10 процентных пунктов на основе этих данных. три измерения.

    Рисунок 2: Распределение прогнозируемой вероятности отказа с 10-процентным интервалом на основе операционной выручки, количества сотрудников и количества компаний.

    Анализ производственной деятельности на основе операционной выручки

    Рисунок 3: Общая операционная выручка (в миллионах долларов США) компаний, находящихся в опасности, по каждому коду Nace в порядке убывания.

    Левый столбец Таблица 1 показывает распределение прогнозируемых вероятностей отказа с интервалом в 10 процентных пунктов на основе общей операционной выручки, а Рисунок 3 описывает общую операционную выручку компаний, находящихся в опасности для каждого NACE. код в порядке убывания.Наша модель предсказывала, что около 15,10% от общего операционного дохода Японии находится под угрозой (1 687 582 052 миллиона долларов США). Тремя худшими отраслями с точки зрения абсолютной потери операционной выручки являются «G-оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей и мотоциклов »(641 897 644),« C-Manufacturing »(323 805 391) и« F-Construction »(136 157 737), на которые приходится 21,14%, 7,79% и 13,16% от общей операционной выручки каждой отрасли, находящейся в опасности. , соответственно.

    Таблица 1 :
    Общая операционная выручка, общее количество сотрудников и общее количество компаний для каждого кода Nace
    NACE Ред.2 основные секции Общая операционная выручка
    (млн долларов США)    		 Общее количество сотрудников Общее количество компаний
    A-Сельское, лесное и рыбное хозяйство 17 706 659 90 477 55 547 4,764
    B-Горнодобывающая промышленность и разработка карьеров 27,463,126 22 907 578
    C-Manufacturing 4,155,409,477 12 011 927 46365
    D-Электроснабжение, газ, пар и кондиционирование воздуха 267 750 008 278 530 534
    Электронное водоснабжение; канализация, обращение с отходами и реабилитация 25 861 398 121 594 4 006
    F-Construction 1 034 983 220 90 4 77 3 208 405 320,206
    G-Оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей и мотоциклов 3 035 945 561 3 681 700 65 182
    H-Транспортировка и хранение 518,364,933 2,089,133 11 149
    I-Размещение и общественное питание 88 933 005 300 591 3,971
    J-Информация и связь 627 494 271 1,578,192 10 539
    K-Финансовая и страховая деятельность 187 279 527 236 148 2 876
    L-Операции с недвижимостью 265 338 824 522,424 36 205
    M-Профессиональная, научно-техническая деятельность 220 080 817 800 283 22 873
    N-Административная и вспомогательная деятельность 230,513,557 880 501 9 451
    O-Государственное управление и оборона; обязательное социальное страхование 215 323 1,129 3
    Профессиональное образование 17 708 991 96 689 675
    Q-Деятельность в области здравоохранения и социальной работы 187 265 693 1,447,959 38 593
    R-Arts, развлечения и отдых 126,427,440 126 243 1,955
    S-Прочие услуги 143 885 743 297 262 5 641

    Мы также анализируем уязвимость с точки зрения соотношения операционных доходов компаний, находящихся в опасности, на отраслевом уровне. Рисунок 4 описывает сумму операционных доходов прогнозируемых компаний как находящихся в опасности по сравнению с общим операционным доходом для каждого кода NACE в порядке убывания. Согласно нашей модели, наиболее уязвимой отраслью является «K-Financial и страховая деятельность» (89 148 883), для которой 47,60% компаний прогнозируются как находящиеся в опасности, за которыми следуют 42,10% для «P-Education» (7 454 923) и 40,41. % на «R-Arts, развлечения и отдых» (51 090 132).

    Рисунок 4: Коэффициент операционной выручки (в миллионах долларов США) в опасности для каждого кода Nace в порядке убывания.

    Таблица 2 суммирует три худшие отрасли с точки зрения общей операционной выручки и соотношения операционных доходов компаний, находящихся в опасности. Хотя коэффициенты общей операционной выручки этих трех компаний относительно низки, поскольку это крупнейшие отрасли в Японии, влияние абсолютных убытков огромно. Наша структура не только позволяет нам анализировать уязвимость промышленности, но и определяет экономическую уязвимость страны.

    Таблица 2 : Три худшие отрасли с точки зрения операционной выручки компаний, находящихся в опасности
    Общая операционная выручка компаний, которым грозит опасность (млн долларов США) Коэффициент операционной выручки компаний, находящихся в опасности
    (млн долларов США)
    G-Оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей и мотоциклов
    641 897 644
    (21.14%)    		 K-Финансовая и страховая деятельность 89 148 883
    (47,60%)
    C? Производство
    323 805 391
    (7,79%)    		 P-Education
    7454923
    (42,10%)
    F? Строительство
    136,157,737
    (13,16%)    		 R-Arts, развлечения и отдых
    51 090 132
    (40,41%)

    Анализ производственной деятельности по количеству сотрудников

    Средний столбец Таблица 1 описывает общее количество сотрудников по прогнозируемой вероятности отказа с интервалом в 10 процентных пунктов.Согласно нашей модели, около 11,51% (всего 3 195 027) сотрудников в Японии имеют более 50% шансов потерять свою текущую работу. Тремя худшими отраслями с точки зрения общего числа сотрудников, работающих в компаниях, находящихся в опасности, являются «C-производство» (539 594), «G-оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей и мотоциклов »(536393) и« F-Construction »(499 810). Соотношение по каждой отрасли составляет 4,49%, 14,57% и 15,58%. Общее количество сотрудников, работающих в компаниях, находящихся в опасности, для каждого кода NACE показано на рис. 5 в порядке убывания.

    Рисунок 5: Общее количество сотрудников компаний, находящихся в опасности, для каждого кода Nace в порядке убывания.

    На рис. 6 представлено отношение количества сотрудников компаний, находящихся в опасности, в порядке убывания, полученное из суммы количества сотрудников компаний, находящихся в группе риска, к количеству сотрудников для каждого кода NACE. Наша модель предсказывает, что отрасль «P-Education» имеет самый высокий уровень убытков с 34,71% (33 561 сотрудник), за ней следуют «S-прочие услуги» и «K-Financial и страховая деятельность» с 30.14% (89 607) и 28,49% (67 277) соответственно.

    Рисунок 6: Соотношение количества сотрудников компаний, находящихся в опасности, для каждого кода Nace в порядке убывания.

    Таблица 3 суммирует три худшие отрасли, основанные на общем количестве сотрудников и соотношении количества сотрудников в компаниях, находящихся в опасности. Опять же, влияние абсолютной потери сотрудников в крупных отраслях, таких как «C-производство» и «G-оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей и мотоциклов »очень высока.

    Таблица 3 : Три отрасли с наихудшими показателями по количеству сотрудников компаний, находящихся в опасности
    Общая численность сотрудников опасных предприятий Удельный вес работающих в опасных предприятиях
    C? Производство
    539 594
    (4,49%)    		 P? Образование
    33 561
    (34,71%)
    G-Оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей и мотоциклов
    536 393
    (14.57%)    		 S-Прочие услуги
    89 607
    (30,14%)
    F? Строительство
    499 810
    (15,58%)    		 K-Финансовая и страховая деятельность
    67277
    (28,49%)

    Анализ производственной деятельности по количеству компаний

    Анализ уязвимости по количеству компаний является важным показателем восстановления после убытков. Как уже говорилось, банкротство одной компании может быть выгодным для конкурента из той же отрасли.Однако, хотя убытки могут быть компенсированы конкурентами, если многие компании в одной отрасли находятся под угрозой банкротства, восстановление может замедлиться; в худшем случае это может разрушить всю отрасль. Кроме того, для сотрудников компаний, находящихся в опасности, банкротство многих компаний увеличивает вероятность того, что они не смогут найти новую работу в той же отрасли. Другими словами, страны сталкиваются с высоким риском безработицы. Правый столбец Таблица 1 показывает общее количество компаний по прогнозируемой вероятности отказа с интервалом в 10 процентных пунктов. Рисунок 7 описывает общее количество компаний, находящихся в опасности для каждого кода NACE, а Рисунок 8 — это соотношение количества компаний, находящихся в опасности для каждого кода NACE.

    Рисунок 7: Общее количество компаний, находящихся в опасности, для каждого кода Nace в порядке убывания.

    Рисунок 8: Соотношение количества компаний, находящихся в опасности, для каждого кода Nace в порядке убывания.

    Таблица 4: Три худшие отрасли с точки зрения количества компаний, находящихся в опасности
    Общее количество предприятий, находящихся в опасности Соотношение количества предприятий, находящихся в опасности
    F? Строительство
    79,485
    (24.82%)    		 L-Операции с недвижимостью
    14540
    (40,16%)
    L-Операции с недвижимостью
    14540
    (40,16%)    		 К-Финансовая и страховая деятельность
    1089
    (37,87%)
    G-Оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей и мотоциклов
    12345
    (18,94%)    		 D — Электроснабжение, газ, пар и кондиционирование воздуха
    201
    (37,64%)

    Результаты в таблице 4 показывают, что около 24.78% компаний в Японии (145 084) находятся под угрозой банкротства с вероятностью более 50%. Результаты нашей модели показывают, что наибольшее количество компаний, которым угрожает опасность, приходится на «F-Construction» (79 485), за ним следуют «L-операции с недвижимостью» (14 540) и «G-оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей и мотоциклов »(12 345) (коэффициенты 24,82%, 40,16% и 18,94% соответственно). Для коэффициентов «L-деятельность в сфере недвижимости», «K-финансовая деятельность и страховая деятельность» и «D-поставка электроэнергии, газа, пара и кондиционирования воздуха» являются тремя худшими отраслями с коэффициентом 40.16%, 37,87% и 37,64% соответственно.

    Общая уязвимость отраслей

    Рисунок 9: Корреляция коэффициентов операционной выручки, количества сотрудников и количества компаний, находящихся в опасности для каждого кода NACE. Размер круга описывает соотношение операционных доходов компаний, находящихся в опасности. Тени указывают квантили.

    Общая уязвимость отраслей может быть проанализирована путем объединения трех вышеупомянутых показателей.Диаграмма рассеяния в Рисунок 9 визуализирует корреляцию коэффициентов операционной выручки, количества сотрудников и количества компаний, находящихся в группе риска. Уязвимость увеличивается по мере увеличения круга, расположенного в правом верхнем углу координаты. Это показывает, что отрасли «P-Education» и «K-Financial и страховая деятельность» очень уязвимы, как и отрасли «D-Электроэнергия, газ, пар и кондиционирование воздуха» и «A-Сельское хозяйство, лесное хозяйство и рыболовство» .Наша модель прогнозирует риски для отраслей «P-Education» и «K-Financial и страховая деятельность» со следующими коэффициентами: потеря операционного дохода 42,10% и 47,60%, количество сотрудников 34,71% и 28,49% и количество компаний составило 32,89% и 37,87% соответственно.

    Анализ уязвимостей на уровне префектуры

    Анализ уровня уязвимости префектуры в зависимости от отрасли также полезен для лиц, принимающих решения. В качестве одного из примеров мы представляем анализ уязвимостей на основе префектур в Японии, определяя взвешенную сумму соотношений операционной выручки, количества сотрудников и количества компаний, находящихся в опасности:

    указывают на общее снижение риска промышленной деятельности в префектуре p.

    Рисунок 10a: Уязвимость префектур.

    Рисунок 10b: Тепловая карта всей отрасли в каждой префектуре.

    Рисунок 10a показывает уязвимость префектур на основе совокупной суммы отраслей в каждой префектуре. Чем темнее цвет префектуры, тем она уязвима. Тремя наиболее уязвимыми префектурами являются Хоккайдо, Тиба и Аомори, и прогнозируется, что в этих префектурах сократится 25,32%, 24,29% и 23,15% промышленности. Рисунок 10b описывает тепловую карту всей отрасли в каждой префектуре, чтобы обеспечить более подробный анализ на основе уязвимых отраслей, найденных в предыдущих разделах, а именно «A-Сельское хозяйство, лесное хозяйство и рыболовство», «C-Производство», « D-Электроснабжение, газ, пар и кондиционирование »,« G-Оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей и мотоциклов »,« K-Финансовая и страховая деятельность »,« L-Недвижимость »,« P – Education »и« S-Прочие услуги.”

    Управление рисками с помощью модели случайного леса

    Финансовое здоровье и стабильность компании важны, поскольку они напрямую влияют на ее дочерние компании, сотрудников и другие компании и клиентов, тесно связанных в бизнесе. Эта информация также важна для лиц, принимающих решения, таких как правительство и аналитики, чтобы предотвратить цепную реакцию банкротства и риск экономических потерь. Вторая волна банкротства компаний может также ударить по финансовому сектору, поскольку может косвенно повлиять на финансовые институты в безвозвратном взыскании требований.В худшем случае это может спровоцировать домино банкротства и, как следствие, привести к финансовому кризису. Следовательно, управление рисками компании или отрасли является важным вопросом, позволяющим избежать различных рисков.

    Прогнозируемая вероятность банкротства нашей модели является хорошим кандидатом для такого управления рисками, поскольку она обеспечивает высокоточные прогнозы. Различные факторы, представленные в третьем разделе, могут быть связаны с вероятностью банкротства для анализа уязвимости. Естественно, банкротство компании с большим количеством дочерних компаний, сотрудников и / или клиентов представляет большой риск не только для отрасли, но и для страны.Кроме того, банкротство небольших компаний также нельзя игнорировать, поскольку они составляют основу определенных отраслей. В некоторых отраслях банкротство многих небольших компаний наносит ущерб их функционированию.

    Еще одно преимущество модели случайного леса состоит в том, что переменные важности могут использоваться в качестве индикаторов уязвимости для управления рисками. Мы дополнительно исследуем взаимосвязь между значением важных переменных, найденных нашей моделью, и вероятностью банкротства.Чтобы проанализировать характеристики трех важных переменных, найденных в нашей модели, а именно «Кредитный период в днях», «Валовая маржа» и «Рентабельность активов с использованием чистой прибыли», мы создаем тепловую карту, основанную на прогнозируемых вероятностях отказа с 10- процентный интервал для каждой отрасли. Таблица 5 показывает сводную статистику для этих переменных по коду NACE, а На рисунках 11, 12 и 13 описываются тепловые карты для каждой переменной для каждого кода NACE.

    Рисунок 11: Тепловая карта среднего? Кредитного периода дней? На основе прогнозируемой вероятности отказа с интервалом в 10 процентов для каждого кода Nace.? Кредитный период дней? Является наиболее важной переменной для дискриминации банкротства компании.

    Рисунок 12: Тепловая карта средней? Валовой прибыли? На основе прогнозируемой вероятности отказа с интервалом в 10 процентов для каждого кода Nace. ?Валовая прибыль? Является второй по важности переменной, используемой для дискриминации банкротства компании.

    Рисунок 13: Тепловая карта среднего? Roa с использованием чистой прибыли? На основе прогнозируемой вероятности отказа с интервалом в 10 процентов для каждого кода Nace.? Roa с использованием чистого дохода? Является второй по важности переменной, используемой для дискриминации банкротства компании.

    Таблица 5 : Среднее, медианное, стандартное отклонение и дисперсия каждого кода Nace на основе «дней кредитного периода», «валовой маржи» и «рентабельности с использованием чистого дохода»
    Срок кредита дней Валовая прибыль ROA с использованием чистой прибыли
    Среднее Медиана Sdv Вар Среднее Медиана Sdv Вар Среднее Медиана Sdv Вар
    A-Сельское, лесное и рыбное хозяйство 18 3 47 2243 34 33 29 828 5 2 20 384
    B-Горнодобывающая промышленность и разработка карьеров 33 21 54 2956 27 23 22 490 1 1 10 99
    C-Manufacturing 38 29 37 1345 28 24 19 377 2 2 11 119
    D-Электроснабжение, газ, пар и кондиционирование воздуха 17 9 29 842 45 35 35 1246 0 1 13 161
    Электронное водоснабжение; канализация, обращение с отходами и реабилитация 15 5 34 1144 47 39 31 937 3 2 11 119
    F-Construction 23 13 36 1310 30 26 19 349 6 3 22 469
    G-Оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей и мотоциклов 40 28 43 1838 28 23 19 344 1 1 11 120
    H-Транспортировка и хранение 18 10 31 990 33 18 33 1119 2 2 10 110
    I-Размещение и общественное питание 11 9 20 413 66 68 19 366 0 1 14 206
    J-Информация и связь 16 7 31 947 55 52 31 948 3 3 16 265
    K-Финансовая и страховая деятельность 12 0 62 3817 81 100 31 951 3 2 15 236
    L-Операции с недвижимостью 12 0 60 3595 69 83 34 1163–1 1 19 348
    M-Профессиональная, научно-техническая деятельность 16 1 37 1401 51 44 31 980 3 2 19 365
    N-Административная и вспомогательная деятельность 19 5 43 1879 47 36 32 1048 2 2 14 196
    0-Государственное управление и оборона; обязательное социальное страхование 7 0 12 133 49 63 44 1935-10 0 18 325
    Профессиональное образование 3 0 7 50 75 92 30 919–1 1 18 336
    O-Деятельность в области здравоохранения и социальной работы 2 0 7 54 10 3 28 788 2 2 13 164
    R-Arts, развлечения и отдых 7 2 28 803 56 61 34 1157 0 1 15 213
    S-Прочие услуги 22 7 55 2976 45 36 34 1175 1 1 12 135

    Поскольку разные отрасли имеют разные структуры финансирования, порог банкротства различается.Однако, хотя показатели по отраслям несопоставимы, значения имеют тенденцию к снижению по мере увеличения вероятности банкротства для всех отраслей. Он резко падает после 60% до 70% как для «Дней кредитного периода», так и для «Валовой маржи», и это особенно заметно для «ROA с использованием чистой прибыли», поскольку значение становится отрицательным после 50%. Поскольку разные отрасли имеют разные структуры финансирования, построение модели банкротства для каждой КДЕС может позволить нам уловить такие поведенческие различия, но это оставлено на будущее.

    Рисунок 14: Средняя ликвидность компаний для каждого кода Nace на основе прогнозируемой вероятности отказа с интервалом в 10 процентов.

    Мы также исследуем взаимосвязь между прогнозируемой вероятностью банкротства нашей модели и коэффициентами ликвидности, поскольку они часто используются для оценки финансового состояния компании на практике. Коэффициенты ликвидности измеряют способность компании погашать свои долговые обязательства. Коэффициент ликвидности имеет решающее значение для управления денежными средствами компании, поскольку он указывает на позиционирование денежных потоков.В целом высокий коэффициент ликвидности указывает на более высокий запас прочности для компании. Компания с более низким коэффициентом ликвидности столкнется с трудностями при исполнении своих долговых обязательств. Мы получаем среднюю ликвидность компаний на основе прогнозируемых вероятностей банкротства с интервалом в 10 процентных пунктов. Как показано на рис. 14 , как правило, средний коэффициент ликвидности находящихся в опасности компаний с вероятностью более 70% сравнительно ниже, чем у более безопасных компаний для всех отраслей.Единственное исключение — «D — Электроэнергия, газ, пар и кондиционирование воздуха», который показывает обратный результат, а именно более низкую ликвидность для более низкой вероятности банкротства.

    Хотя вопрос о пороге ликвидности в каждой отрасли остается, мы обнаружили, что прогнозируемая вероятность отказа соответствует коэффициенту ликвидности. Наша структура моделирования случайного леса показала, что коэффициент ликвидности является лишь девятой по важности переменной для определения банкротства компании, что указывает на существование более важных переменных для управления уязвимостью.

    Вероятность прогнозирования банкротства по кредитным рейтингам, CDS и фондовым рынкам

    Наша модель прогнозирования, основанная на данных финансовой отчетности, может измерить финансовое состояние компании, что служит хорошим индикатором ее будущих результатов или надежности. Анализ финансового состояния важен, так как он влияет на рынки различных деривативов. В частности, CDS становятся все более ликвидными и растут в последние годы, поскольку они более ликвидны и прозрачны, чем другие производные кредитные инструменты.В частности, CDS — это страхование, которое компенсирует покупателям в случае дефолта; следовательно, они тесно связаны с риском банкротства фирмы и являются активной областью исследований.

    Джорион и Чжан (2007) анализируют внутриотраслевой трансфертный эффект банкротств по главам 11 и 7, измеряя реакцию спредов CDS и цен на акции. Кроме того, в нескольких исследованиях анализируется влияние кредитного рейтинга и спредов CDS. Более ранние исследования показали, что спреды CDS в значительной степени реагируют на понижение кредитного рейтинга, но не на повышение (Norden and Weber, 2004; Hull, 2004).Более поздние исследования показывают, что CDS сдвигаются за несколько месяцев до негативных рейтинговых событий (Finnerty, 2013; Norden, 2017). Кроме того, многие находят связь между CDS и фондовым рынком (Acharya and Johnson, 2007; Han, 2017), подтверждая предсказательную силу спредов CDS для будущих фондовых рынков.

    В этом разделе, учитывая растущее количество свидетельств важности анализа CDS для прогнозирования будущей деятельности рынков производных финансовых инструментов, мы исследуем степень, в которой вероятность банкротства влияет на CDS в нашей модели.В частности, мы исследуем, может ли предлагаемая модель прогнозировать CDS, которые считаются измерением ответственности компании. Таким образом, мы исследуем как объяснительную, так и предсказательную силу вероятности банкротства нашей модели на CDS. Мы также анализируем влияние кредитного рейтинга и фондовых рынков с нашим прогнозом. Таким образом, мы оцениваем следующую регрессионную модель:

    Wher e Prediction, Rating и Stock указывают вероятность банкротства компании, кредитный рейтинг и стоимость акций, соответственно.Для простоты наш анализ основан на годовых значениях. Чтобы проанализировать объяснительную силу нашей модели, мы показываем, что вероятность прогноза в году Y отражает CDS в том же году. Мы также изучаем предсказательную силу нашего прогноза Y на год, оценивая уравнение (2) с учетом CDS следующего года.

    Наш анализ основан на годовой финансовой отчетности листинговых японских компаний с 2010 по 2014 год. Мы ежемесячно собираем CDS и стоимость акций от Bloomberg и Orbis за тот же период.Кредитный рейтинг также берется из CREDIT Surfer (но доступен только с 2011 по 2014 год). Таблица 6 показывает результаты регрессий. Наши результаты показывают, что вероятность банкротства существенно и положительно связана со спредами CDS. Если вероятность банкротства увеличивается, CDS также увеличиваются. Добавление кредитного рейтинга также показывает значительное влияние на CDS: увеличение вероятности банкротства и снижение кредитного рейтинга увеличивают стоимость CDS. Однако стоимость акций не оказывает значительного влияния на CDS, что согласуется с выводами в литературе (Acharya and Johnson, 2007; Han, 2017), в которых утверждается, что эффект перелива распространяется от CDS на фондовый рынок, а не на фондовый рынок. в CDS.Наконец, мы проводим аналогичные эксперименты, основанные на вероятности банкротства с логистической моделью. Как показано в Таблице 7 , мы обнаруживаем, что кредитный рейтинг имеет значительно большее влияние, чем прогноз логистической модели.

    Таблица 7 : Влияние вероятности банкротства логистической модели на CD.
    Оценка Std. Ошибка т стоимость Прил. рэнд 2 #data
    Перехват 5.86 22,54 0,26 0,03 725
    Прогноз 216,32 53,61 4,04 ***
    Перехват 198,94 29,95 6,64 *** 0,19 428
    Прогноз 122.13 50,37 2,43 *
    Рейтинг -18,59 2,08 -8,93 ***
    Перехват 200,27 30,06 6,66 *** 0,18 428
    Прогноз 126.297 50,94 2,48 *
    Рейтинг -19,22 2,36 -8,14 ***
    Фондовая 0,171 0,30 0,57
    Оценка Std. Ошибка т стоимость Adj.R2 #data
    Перехват 18,84 17,21 1,09 0,02 725
    Прогноз 132,93 40,93 3,25 **
    Перехват 171,68 22,70 7,56 *** 0,19 428
    Прогноз 58.363 38,18 1,53
    Рейтинг -14,71 1,58 -9,32 ***
    Перехват 177,86 22,87 7,78 *** 0,19 428
    Прогноз 63,44 38,16 1,66.
    Рейтинг -16.45 1,82 -9,03 ***
    Фондовая 0,46 0,25 1,89.
    Примечание: *** представляет значимость на уровне 0,001; ** представляет значимость на уровне 0,01; * представляет значимость на уровне 0,05; представляет значимость на уровне 0,1

    Заключение

    Это исследование представляет собой простую схему оценки уязвимости промышленной экономической деятельности на основе финансовой отчетности компаний.Мы строим модель для выявления банкротства компании с помощью метода случайного леса. Затем, исходя из прогнозируемого статуса компаний, мы анализируем уязвимость экономической деятельности различных отраслей в Японии. Более того, мы проверяем точность нашей модели, используя более 500 000 компаний, и обнаруживаем, что наша модель случайного леса превосходит традиционные методы, такие как логистические модели и модели деревьев.

    Вероятность банкротства нашей модели случайного леса может быть использована для анализа уязвимости и управления рисками путем анализа финансовых данных и / или важных переменных с точки зрения вероятности.Это дает возможность детального анализа как промышленной, так и региональной базы. Надежность этого анализа напрямую связана с точностью предложенной модели банкротства.

    Мы также анализируем влияние вероятности прогнозирования банкротства на производные финансовые инструменты на рынке. Мы считаем, что вероятность предсказания нашей модели существенно влияет на CDS, что указывает на то, что наша модель является хорошим индикатором для прогнозирования будущих CDS.

    Хотя данные, использованные в этом исследовании, ограничены Японией, наша методология не ограничивает использование различных типов данных.Наша структура может быть легко расширена для анализа различных стран и регионов с использованием данных по целевым странам. Поэтому будущая работа должна быть направлена ​​на прогнозирование глобальной промышленной экономической активности для анализа различий между странами, а также на проведение детального анализа прогнозирующего эффекта прогнозирования банкротства с использованием более частых финансовых данных.

    Сноска

    • На рисунках A.1a и A.1b в Приложении A. 1 показано подробное распределение общей операционной выручки и соотношение операционных доходов в интервале 10 процентных пунктов прогнозируемых вероятностей отказа.

    • На рисунках A.2a и A.2b в приложении A.2 показано подробное распределение прогнозируемых вероятностей отказа с интервалом в 10 процентных пунктов, основанное на общем количестве сотрудников и соотношении количества сотрудники.

    • На рисунках A.3a и A.3b в приложении A.3 показано подробное распределение общего количества компаний и соотношение количества компаний в интервале 10 процентных пунктов от прогнозируемых вероятностей отказа. .

    Благодарности

    Эта работа была поддержана номерами грантов JSPS KAKENHI (A) 17H00983 и 17K18564.

    Приложение

    Список литературы

    9 1996 Ачарья В. и Джонсон Т. (2007). Инсайдерская торговля кредитными деривативами. Журнал финансовой экономики , 84 , 110-141.

    Альтман, Э. (1968). Финансовые коэффициенты, дискриминантный анализ и прогноз банкротства предприятий. Финансовый журнал , 23 , 589-609.

    Бивер, W.H. (1966). Финансовые коэффициенты как предикторы неудач. Журнал бухгалтерских исследований , 4 , 71-111.

    Br? Dart, X. (2015). Модель прогнозирования банкротства: пример США. Международный журнал экономики и финансов , 6 , 1-7.

    Брейман, Л. (2001). Случайные леса. Машинное обучение , 45 , 5-32.

    Брейман, Л., Фридман, Дж. Х., Ольшен, Р. А. И Стоун, C.J. (1984). Деревья классификации и регрессии . Монтерей, Калифорния: Уодсворт.

    Финнерти Дж., Миллер К. и Чен Р. (2013). Влияние объявлений о кредитных рейтингах на спреды по свопам кредитного дефолта. Банковский и финансовый журнал , 37 , 2011-2030.

    Франкель Дж. И Саравелос Г. (2012). Могут ли опережающие индикаторы оценить уязвимость страны? Свидетельства мировых финансовых кризисов 2008-2009 гг. Журнал международной экономики , 87 , 216-231.

    Хан, Б., Субрахманьям, А. и Чжоу, Ю. (2017). Временная структура кредитных спредов, твердые фундаментальные показатели и ожидаемая доходность акций. Журнал финансовой экономики , 124 , 147-171.

    Hillegeist, S.A., Китинг, E.K., Cram, D.P. И Лундштедт, К. (2004). Оценка вероятностей прогнозирования банкротства. Обзор бухгалтерских исследований , 9 , 5-34.

    Халл, Дж., Предеску, М. и Уайт, А. (2004). Взаимосвязь между спредами по свопам кредитного дефолта, доходностью облигаций и объявлениями о кредитных рейтингах. Банковский и финансовый журнал , 28 , 2789-2811.

    Джорион П. и Чжан Г. (2007). Хорошая и плохая кредитная инфекция: свидетельства свопов кредитного дефолта Journal of Financial Economics , 84 , 860-883.

    Кун, М. и Джонсон, К. (2013). Прикладное прогнозное моделирование .Нью-Йорк: Спрингер.

    Леннокс, К. (1999). Выявление компаний-неудачников: переоценка подходов logit, probit и DA. Журнал экономики и бизнеса , 51 , 347-364.

    Мессье мл. И Хансен, Дж. В. (1988). Правила индукции для разработки экспертной системы: пример использования данных о дефолте и банкротстве. Управленческая наука , 34 , 1403-1415.

    Норден, Л. и Вебер, М. (2004). Информационная эффективность свопа кредитного дефолта и фондовых рынков: влияние объявлений о кредитных рейтингах. Банковский и финансовый журнал , 28 , 2813-2843.

    Норден, Л. (2017). Информация в CDS распространяется. Банковский и финансовый журнал , 75 , 118-135.

    Ольсон, Дж. А. (1980). Финансовые коэффициенты и вероятностный прогноз банкротства. Журнал Бухгалтерские исследования , 18 , 109-131.

    Shirata, C.Y. (1999). Предсказуемая информация о банкротстве в Японии . Токио: Чуокэйдзай-Ша.

    Shirata, C.Y. (2003). Предсказатели банкротства после пузыря экономики в Японии: чему вы можете научиться на примере Японии? Материалы 15-й Азиатско-Тихоокеанской конференции по вопросам международного учета .

    Танака К., Кинкио Т. и Хамори С. (2016). Система раннего предупреждения о банкротстве банков на основе случайных лесов. Economics Letters , 148 , 118-121.

    Вариан, Х.Р. (2014). Большие данные: новые приемы эконометрики. Журнал экономических перспектив , 28 , 3-28.

    Грядущая волна банкротств, связанных с COVID-19, и способы их смягчения

    открытые ссылки для общего доступа закрыть ссылки для обмена

    Поскольку горстка известных компаний уже не справляется с экономическими последствиями коронавируса, новое исследование показывает, что банкротства будут расти еще больше, поскольку предприятия, обремененные долгами, поддаются воздействию COVID-19.

    Учитывая, что ВВП США сократился на 9,5% за первые два квартала 2020 года, авторы рабочего документа «Оценка корпоративной реструктуризации в условиях кризиса COVID» поставили цель определить, сколько фирм потерпят крах, перечислили проблемы, связанные с этими банкротствами. представит в суды и на финансовые рынки и определит возможные политические решения.

    Чтобы оценить предстоящее усиление финансового кризиса, исследователи отслеживали уровень безработицы в США и частоту банкротств предприятий с 1980 по первый квартал 2020 года. (Исторически банкротства в США внимательно отслеживали уровень безработицы).

    Исследователи также прогнозируют понижение рейтингов облигаций и дефолты и изучили влияние сокращения доходов и прибыли на корпоративные балансы.

    Их выводы: влияние COVID-19 на прибыль и выручку фирм до сих пор сопоставимо с худшим кварталом финансового кризиса 2008–2009 годов.

    Исходя из уровня безработицы 9,2% в четвертом квартале 2020 года (как прогнозировалось в сентябре Опросом профессиональных прогнозистов), авторы первоначально прогнозировали, что банкротства завершат год на 140% выше, чем год назад, при этом основная часть еще впереди.

    Более хорошие, чем ожидалось, новости о безработице во время падения (но не в последнее время) могут немного снизить это число, сказал Дэвид Тесмар, один из соавторов исследования и профессор финансовой экономики в MIT Sloan.Но, учитывая серьезность рецессии, остается то, что «по всем параметрам финансовое положение корпораций будет нарастать», — сказал он.

    Большие долговые нагрузки

    Многие компании вступили в 2020 год, уже неся тяжелую долговую нагрузку, и это поставило их в невыгодное положение, когда разразился COVID-19, сказал Тесмар.

    По всем показателям финансовое положение корпорации будет нарастать.

    Давид Тесмар Профессор, MIT Sloan

    «Некоторые фирмы должны были исчезнуть в результате действия сил конкуренции, но большинство фирм потерпят неудачу из-за того, что у них слишком много долгов, некоторые из которых возникли в результате COVID-19», — сказал Тесмар.

    Американские корпорации задолжали кредиторам 10,5 триллиона долларов ранее в этом году, по некоторым оценкам, что в 30 раз больше, чем было полвека назад. Некоторые из тех компаний, которые имели значительные долги, включают Hertz, а также Neiman Marcus и J. Crew, которые объявили о банкротстве в этом году.

    Исследователи ожидают, что за ними последуют другие, а меньшие фирмы будут подвергаться большему риску.

    Причина: более крупные компании обычно подают заявление о банкротстве для реструктуризации и урегулирования новых условий погашения своих долгов, чтобы они могли оставаться открытыми; малые и средние предприятия реструктурируются очень редко.

    «Это особенно тревожно, поскольку текущая рецессия больше всего пострадает от балансов малых фирм», — пишут исследователи.

    Переполненные суды и проблемные предприятия Статьи по Теме

    Авторы предупредили, что если исторические тенденции повторятся, на горизонте маячит огромное количество банкротств. Суды будут напряжены, а отставание судей увеличится.

    Тем не менее, авторы предположили, что всплеск будет управляемым: чтобы удержать количество дел на уровне последнего кризиса в 2009 году, авторы подсчитали, что U.Судебной системе S. требуется всего еще 250 судей. Они предложили отозвать некоторых судей в отставке.

    Если этого не сделать, суды будут переполнены, и в основном это нанесет ущерб небольшим фирмам. Тесмар сказал, что по мере того, как судьи по делам о банкротстве становятся более занятыми, они, как правило, уделяют приоритетное внимание более крупным фирмам, что увеличивает вероятность того, что они смогут выйти из банкротства, тогда как более мелкие фирмы с большей вероятностью будут уволены из суда и оставлены для ликвидации без судебной защиты.

    Предложения по политике

    В рабочем документе представлен ряд вариантов политики, которые могут помочь устранить некоторые трения:

    • Поощрять внесудебную реструктуризацию с помощью моратория на платежи и субсидий на реструктуризацию долга.Авторы пишут, что частный сектор лучше всего подходит для реструктуризации долга. Учитывая их здоровые балансы, банки могут себе это позволить, но субсидии, подобные тем, которые предложены Гринвудом и Тесмаром (2020), будут смазывать колеса процесса.
    • Увеличить количество судей, доступных для рассмотрения дел.
    • Упростите финансирование владения должником, чтобы облегчить реструктуризацию малых и средних предприятий в судебном порядке.

    Затишье перед бурей?

    Несмотря на мрачный прогноз, текущее количество банкротств остается относительно низким, а недавние данные указывают на то, что количество заявок на банкротство замедлилось до полной остановки.

    «Пока сбоев очень мало», — сказал Тесмар. — На самом деле, меньше, чем обычно.

    Thesmar сказал, что Закон CARES, Программа защиты зарплаты (PPP), Программа кредитования Main Street и расширение страхования от безработицы, возможно, помогли сохранить бизнес на плаву и избежать банкротства. Экономисты указали на преимущества этих программ, отметив, что, например, ГЧП предоставило малым предприятиям столь необходимую гибкость, позволив им подавать заявки на ссуды под низкие проценты через свои банки для покрытия некоторых своих расходов.К сожалению, как показали другие исследования, первый раунд федеральных займов, выделяемых малому бизнесу, не всегда доходил до тех, кто в них нуждался больше всего.

    Необходим еще один раунд помощи, сказал Тесмар. Без него многим предприятиям, возможно, придется закрыть свои магазины.

    Thesmar также сообщил, что, хотя многие компании пропускают платежи кредиторам, есть некоторые свидетельства того, что кредиторы проявили снисходительность, что также помогло компаниям избежать подачи заявлений о банкротстве.Авторы процитировали исследование Census Small Business Pulse, которое показало, что 11,5% всех малых предприятий пропустили платеж по кредиту к первой неделе мая, в то время как 23,6% пропустили другие платежи, такие как аренда.

    «Если кредиторы проявят снисходительность, многие фирмы, пропустившие платежи, могут избежать банкротства, по крайней мере, в краткосрочной перспективе», — пишут авторы. «Если эти факторы носят временный характер, низкие показатели банкротств, наблюдаемые до сих пор, — это период затишья перед бурей. С другой стороны, если эти факторы действительно предотвратят финансовые затруднения для многих фирм, наше прогнозируемое количество банкротств может быть слишком высоким.”

    Путь вперед

    Забегая вперед, Тесмар сказал, что держатели долга должны проявлять гибкость в отношении бизнеса, чтобы минимизировать ущерб и дать компаниям больше времени для разработки осуществимых планов. Некоторые экономисты считают, что предоставление малым предприятиям большей гибкости может иметь большое значение.

    Если бизнес устойчив с финансовой точки зрения, «держатели долга должны согласиться уменьшить сумму долга», — сказал Тесмар. «Что-то лучше, чем ничего. Риск заключается в том, что слишком много жизнеспособных фирм обанкротятся, и они будут медленно возрождаться, что замедлит восстановление.”

    Рабочий документ, подготовленный для Brookings Papers on Economic Activity, был написан в соавторстве с Робином Гринвудом из Гарвардской школы бизнеса и Бенджамином Айверсоном из Университета Бригама Янга в Прово.

    Модель Z-показателя Альтмана — обзор, формула, интерпретация

    Что такое модель Z-показателя Альтмана?

    Модель Z-Score Альтмана — это численное измерение, которое используется для прогнозирования шансов банкротства бизнеса в следующие два года.Модель была разработана американским профессором финансов Эдвардом Альтманом в 1968 году как мера финансовой устойчивости компаний.

    Модель Z-показателя Альтмана считается эффективным методом прогнозирования финансового положения любой организации с использованием нескольких балансовых значений и корпоративного дохода. Идея Альтмана о разработке формулы для прогнозирования банкротства возникла во время Великой депрессии Великая депрессия Великая депрессия была всемирной экономической депрессией, которая происходила с конца 1920-х по 1930-е годы.На протяжении десятилетий продолжались споры о том, что вызвало экономическую катастрофу, и экономисты по-прежнему разделяют различные точки зрения. когда предприятия испытали резкий рост случаев дефолта.

    Резюме
    • Модель Z-показателя Альтмана — это числовое измерение, которое используется для прогнозирования шансов банкротства.
    • Американец Эдвард Альтман опубликовал модель Z-score в 1968 году как меру вероятности банкротства компании.
    • Модель Z-показателя Альтмана объединяет пять финансовых коэффициентов для прогнозирования вероятности банкротства компании в следующие два года.

    Объяснение модели Z-показателя Альтмана

    Модель Z-показателя была введена как способ прогнозирования вероятности краха компании в следующие два года. Модель оказалась точным методом прогнозирования банкротства. Банкротство. Банкротство — это правовой статус человека или не-человека (фирмы или государственного учреждения), который не в состоянии погасить свои непогашенные долги в нескольких случаях.Согласно исследованиям, модель показала точность 72% при прогнозировании банкротства за два года до того, как оно произошло, и вернула ложноположительный результат в 6%. Уровень ложноположительных результатов был ниже по сравнению с 15–20% ложноположительных результатов, когда модель использовалась для прогнозирования банкротства за год до того, как оно произошло.

    При создании модели Z-score Альтман использовал систему взвешивания наряду с другими коэффициентами, которые предсказывали шансы банкротства компании. В общей сложности Альтман создал три различных Z-балла для разных типов предприятий. Типы предприятий. При создании компании можно выбрать четыре основных типа предприятий: индивидуальные предприниматели, партнерства, компании с ограниченной ответственностью и корпорации.. Первоначальная модель была выпущена в 1968 году и была специально разработана для государственных производственных компаний с активами более 1 миллиона долларов. Первоначальная модель исключала частные компании и непроизводственные компании с активами менее 1 миллиона долларов.

    Позже, в 1983 году, Альтман разработал две другие модели для использования с небольшими частными производственными компаниями. Z-оценка модели A была разработана специально для частных производственных компаний, а модель B была создана для компаний, не торгуемых на бирже.Модели Z-показателя 1983 года включали различные системы взвешивания, оценки предсказуемости и переменные.

    Формула модели Z-показателя Альтмана

    Модель Z-показателя основана на пяти ключевых финансовых коэффициентах и ​​опирается на информацию, содержащуюся в отчете 10-K. Это увеличивает точность модели при измерении финансового состояния компании и ее вероятности банкротства.

    Формула Z-показателя Альтмана записывается следующим образом:

    ζ = 1.2A + 1.4B + 3.3C + 0.6D + 1.0E

    Где:

    • Zeta ( ζ ) — Z-оценка Альтмана
    • A — отношение оборотного капитала к совокупным активам
    • B — отношение нераспределенной прибыли к совокупным активам
    • C — отношение прибыли до уплаты процентов и налогов / совокупных активов
    • D — отношение рыночной стоимости капитала к совокупным обязательствам
    • E — Отношение общих продаж к общим активам

    Что означают Z-баллы

    Обычно, чем ниже Z-балл, тем выше вероятность того, что компания приближается к банкротству.Z-рейтинг ниже 1,8 означает, что компания находится в тяжелом финансовом положении и с высокой вероятностью обанкротится. С другой стороны, оценка 3 и выше означает, что компания находится в безопасной зоне и вряд ли подаст на банкротство. Оценка от 1,8 до 3 означает, что компания находится в серой зоне и с умеренными шансами объявить о банкротстве.

    Инвесторы используют Z-оценку Альтмана для принятия решения о покупке или продаже акций компании в зависимости от оцененной финансовой устойчивости.Если компания показывает Z-рейтинг ближе к 3, инвесторы могут рассмотреть возможность покупки акций компании, поскольку риск банкротства бизнеса в ближайшие два года минимален.

    Однако, если компания показывает Z-рейтинг, близкий к 1,8, инвесторы могут рассмотреть возможность продажи акций компании, чтобы избежать потери своих инвестиций, поскольку оценка подразумевает высокую вероятность банкротства.

    Объяснение пяти финансовых коэффициентов в Z-Score

    Ниже приведены ключевые финансовые коэффициенты, составляющие модель Z-Score:

    1.Оборотный капитал / общие активы

    Оборотный капитал — это разница между оборотными активами компании и ее текущими обязательствами Текущие обязательства Текущие обязательства — это финансовые обязательства хозяйствующего субъекта, которые подлежат выплате в течение года. Компания показывает их на. Стоимость оборотного капитала компании определяет ее краткосрочное финансовое состояние. Положительный оборотный капитал означает, что компания может выполнять свои краткосрочные финансовые обязательства и по-прежнему предоставлять средства для инвестирования и роста.

    Напротив, отрицательный оборотный капитал означает, что компании будет сложно выполнить свои краткосрочные финансовые обязательства из-за недостаточности текущих активов.

    2. Нераспределенная прибыль / общие активы

    Отношение нераспределенной прибыли к совокупным активам показывает сумму нераспределенной прибыли или убытков в компании. Если компания сообщает о низком соотношении нераспределенной прибыли к совокупным активам, это означает, что компания финансирует свои расходы за счет заемных средств, а не средств из нераспределенной прибыли.Это увеличивает вероятность банкротства компании.

    С другой стороны, высокое отношение нераспределенной прибыли к совокупным активам показывает, что компания использует нераспределенную прибыль для финансирования капитальных затрат. Это показывает, что компания достигла прибыльности с годами, и ей не нужно полагаться на заемные средства.

    3. Прибыль до уплаты процентов и налогов / общие активы

    EBIT, показатель прибыльности компании, относится к способности компании получать прибыль исключительно от своей деятельности.Отношение EBIT к совокупным активам демонстрирует способность компании генерировать достаточную выручку, чтобы оставаться прибыльной, финансировать текущие операции и производить выплаты по долгам.

    4. Рыночная стоимость капитала / общие обязательства

    Рыночная стоимость, также известная как рыночная капитализация Шаблон рыночной капитализации Этот шаблон рыночной капитализации помогает вам различать рыночную капитализацию и стоимость предприятия. Рыночная капитализация (рыночная капитализация) — это последняя рыночная стоимость выпущенных акций компании.Рыночная капитализация равна текущей цене акции, умноженной на количество акций в обращении. Inv — это стоимость капитала компании. Он получается путем умножения количества акций в обращении на текущую цену акций.

    Рыночная стоимость отношения собственного капитала к общей сумме обязательств показывает, насколько снизится рыночная стоимость компании, если она объявит о банкротстве до того, как стоимость обязательств превысит стоимость активов в балансе. Высокое соотношение рыночной стоимости собственного капитала к совокупным обязательствам может быть истолковано как означающее высокую уверенность инвесторов в финансовой устойчивости компании.

    5. Продажи / общая сумма активов

    Отношение продаж к общей сумме активов показывает, насколько эффективно руководство использует активы для получения доходов по сравнению с конкурентами. Высокое отношение продаж к совокупным активам означает, что менеджменту требуются небольшие инвестиции для увеличения продаж, что увеличивает общую прибыльность компании.

    Напротив, низкое или падающее отношение продаж к совокупным активам означает, что руководству потребуется использовать больше ресурсов для обеспечения достаточного объема продаж, что снизит прибыльность компании.

    Дополнительные ресурсы

    CFI предлагает сертификацию коммерческого банковского и кредитного аналитика (CBCA) ™ CBCA®. Аккредитация коммерческого банковского и кредитного аналитика (CBCA) ™ является мировым стандартом для кредитных аналитиков, который охватывает финансы, бухгалтерский учет, кредитный анализ, денежные средства. анализ потоков, моделирование ковенантов, погашение ссуд и многое другое. программа сертификации для тех, кто хочет вывести свою карьеру на новый уровень. Чтобы продолжить обучение и продвигаться по карьерной лестнице, вам будут полезны следующие ресурсы:

    • Вероятность дефолта Вероятность дефолта Вероятность дефолта (PD) — это вероятность дефолта заемщика по выплате кредита, которая используется для расчета ожидаемых убытков от инвестиций.
    • SEC Filings SEC Filings SEC Filings — это финансовые отчеты, периодические отчеты и другие официальные документы, которые публичные компании, брокеры-дилеры и инсайдеры должны предоставлять в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC).

    Читайте также

    Иерсиния псевдотуберкулеза: симптомы, диагностика и лечение инфекции

    Как помочь ребенку научиться правильно произносить звук «Р»: советы логопеда

    Уход за пупочной ранкой новорожденного: правила обработки, средства и советы

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *