Вероятность банкротства это: Недопустимое название — e-xecutive.ru

Вероятность банкротства — Стороженко и Партнеры

Назад к полезной информации

Вероятность банкротства

 

Людям, далеким от юриспруденции иногда кажется, что юристы и адвокаты общаются на совсем не понятном языке. Они сыплют терминологией, цитируют законы – и мало кто из их доверителей действительно понимают все то, что им говорят. В данной статье мы разберем основные понятия и термины, которые касаются вероятности банкротства. И попытаемся сделать это наиболее понятным языком.

Вероятность банкротства. Что такое несостоятельность?

Действительно,  понять до конца закон о банкротстве с первого раза не получиться. Ведь одно определение должника занимает 5 строчек. Поэтому кратко расшифруем основные термины, которые упоминаются в законе, а позже перейдем к вероятности банкротства.

Несостоятельность – это основное понятие банкротства. На самом деле, можно даже поставить знак равенства между банкротством и несостоятельностью. Проще говоря, несостоятельность – это когда компания не может расплатиться, и этот факт зафиксирован в суде.

Денежное обязательство – долг перед кредиторами.

Обязательные платежи – платежи, которые относятся не к кредиторам, а к государству. Это, например, налоги.

Должник – юридическое лицо (компания).

Руководитель должника – директор компании.

Кредиторы – те люди и организации, которым должник должен денег.

Конкурсные кредиторы – все физические и юридические лица (за исключением самих работников и налоговой).

Санация – меры по восстановлению платежеспособности.

Конечно, данный список далеко не исчерпывающий. Например, существует несколько видов арбитражных управляющих. Подробнее об этом мы говорили в этой статье.

Вероятность банкротства. Чем отличается от разорения?

Банкротство – это не разорение, а выгодный правовой инструмент. Вероятность банкротства для каждой компании вполне реальна, так как требования для нее следующие: 300 тысяч долга и три месяца просрочка. Согласитесь, что в такую ситуацию достаточно легко попасть.  Главное – это научится правильно использовать данный метод, чтобы спасти компанию. Итак, чем банкротство отличается от разорения?

Согласно Федеральному закону о банкротстве – это неплатежеспособность, признанная арбитражным судом.  А неплатежеспособность – это просрочка платежа на три и более месяца. И факт этой просрочки должен быть подтвержден в суде.  В Федеральном законе нет таких слов как «нищета» и «отсутствие активов»,

Термин «Банкротство» не означает, что:

• У компании нет денег
• Компания обязана расплатиться по всем долгам (как раз наоборот)
• Компанией никто не занимается

Разорение, в свою очередь, означает, что компании нечем платить кредиторам и что лучше всего для компании будет ликвидироваться.

Итак, банкротство (как юридический термин) не подразумевает разорение компании. Однако неграмотное проведение процедуры вполне может повысить вероятность того, что вы станете «настоящим» банкротом.

Оценка вероятности банкротства | Современный предприниматель

В процессе деятельности любого предприятия периодически возникают ситуации, когда его положение в экономическом плане оказывается довольно неустойчивым. И только грамотный финансовый анализ позволяет точно определить: переживает ли предприятие кризисное явление, которое не повлечет за собой серьезных последствий, либо оно находится на краю банкротства, и требуются определенные усилия по спасению бизнеса.

Для чего нужна оценка вероятности банкротства

Основные цели проведения оценки экономического состояния предприятия уже отмечены. Но такая оценка может потребоваться и в случае, когда несостоятельность очевидна. Согласно действующего законодательства в сфере банкротства на арбитражном управляющем лежит обязанность по проведению финансового анализа должника (п. 2 ст. 20.3 закона № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002. Результатом этого анализа становится заключение о преднамеренном или фиктивном банкротстве, что влечет за собой множество негативных последствий для собственников и руководителей бизнеса. Поэтому заранее проведенная оценка вероятности банкротства предприятия в ряде случаев обеспечивает возможность внести коррективы в деятельность предприятия, исключив вероятность обвинения в противоправном банкротстве.

Вероятность банкротства организации

Предварительно оценить перспективы возможного банкротства юридического лица можно без тщательного анализа большого объема финансовых показателей. Практика показывает, что риск банкротства велик в случае выявления таких признаков:

• Рост кредиторской задолженности;

• Поток прибыли не имеет стабильности;

• Рентабельность снижается, либо её изменения носят скачкообразный характер;

• Снижается уровень ликвидности продукции и самого предприятия.

Наличие любого признака требует, чтобы был проведен анализ вероятности банкротства предприятия. Эта процедура позволит выявить места неэффективного использования ресурсов организации, а также определит возможные варианты исправления ситуации.

Диагностика вероятности банкротства

Подробный анализ финансового положения компании учитывает множество показателей, которые характеризуют определенную сторону существования бизнеса. В частности, учитывается:

В зависимости от полученных результатов экономическое положение предприятия может быть оценено как предкризисное или как кризисное. В первом случае для нормализации ситуации необходимы небольшие корректировки, внесенные в деятельность, которые позволят вывести предприятие в стабильное положение. Во втором случае положение дел требует более серьезного изменения всей структуры работы, а в особо сложных ситуациях констатирует вероятность банкротства в ближайшее время, в т.ч. в случае непринятия решений по внесению изменений в деятельность компании.

Читайте также: Экспресс-анализ финансового состояния предприятия

Модели оценки вероятности банкротства

Для точного расчета экономических показателей, свидетельствующих о надвигающемся банкротстве, используются специальные модели – математические расчеты определения финансовой устойчивости и формирования прогнозов экономического развития. В настоящее время для оценки используется около десятка различных моделей, каждая из которых имеет свои особенности, как по расчетам, так и по получаемым результатам.

Например, вероятность банкротства по Альтману опирается на оценку показателя снижения объема заемных средств. Для расчета в данной модели используется показатели оборотных активов и текущей кредиторской задолженности. Точность получаемого показателя составляет около 95% в периоде не более одного года.

Другие методы вероятности банкротства предусматривают использование большего числа показателей, в том числе получаемых по дополнительным расчетным моделям. Уровень точности результата расчетов в большинстве случаев составляет от 90 до 98 процентов.

Выбор конкретной методики вероятности банкротства законодательно не регламентирован и собственники бизнеса могут проводить его по удобной для них системе. Даже в рамках процедуры банкротства арбитражный управляющий самостоятельно выбирает метод финансового анализа, но с учетом того, что ряд показателей в его структуре носит обязательный характер и подлежит расчету для дальнейшей оценки возможности восстановления платежеспособности должника.

Прогнозирование вероятности банкротства: последствия

Последствия выявления признаков неплатежеспособности предприятия зависят от того: кто и когда их выявил. Идеальным вариантом считается, когда соответствующий результат выявлен собственниками бизнеса, что дает им возможности внести коррективы в бизнес-процессы и вывести его из кризисного состояния. Примерно такой же результат может быть достигнут и при введении процедуры наблюдения, когда арбитражный управляющий готовит финансовый анализ. В данном документе может быть предусмотрена возможность восстановления платежеспособности предприятия с указанием конкретных мероприятий для достижения этой цели.

Экономисты советуют регулярно проводить самую простую оценку вероятности банкротства предприятия – это позволит выявить кризисные явления и принять своевременные меры по недопущению банкротства. 

Вероятность банкротства предприятия

Вероятность банкротства предприятия необходимо оценить при совершении сделок с данным юридическим лицом, а также при предоставлении ему денежных займов. Процедура банкротства может стать причиной неисполнения юридическим лицом взятых на себя обязательств.

Чтобы обезопасить себя и снизить риск при проведении сделки, кредитор может использовать методы оценки риска банкротства предприятия.

Можно выделить два основных подхода к выявлению рисков несостоятельности организации:

1. Субъективная оценка экспертами некоторых показателей, характеризующих деятельность организации – наличие потерь в хозяйственной деятельности, использование для финансирования долгосрочных проектов краткосрочных займов, постоянное невыполнение обязательств перед контрагентами, низкая ликвидность, наличие просроченных задолженностей, прекращение отношений с ключевыми контрагентами, участие в судебных разбирательствах;
2. Прогнозирование возможной неплатежеспособности.

При оценке хозяйственной деятельности организации рассматривают два вида рисков банкротства – внешние и внутренние. Внешние – это те, которые не зависят от действий юридического лица. Например, инфляция, экономические потрясения, стихийные бедствия и другие. К внутренним относятся последствия финансовой, хозяйственной и инвестиционной деятельности организации. После изучения факторов, можно применить методы прогнозирования возможного банкротства предприятия, опираясь на полученные данные.

Периоды развития кризиса на предприятии

При выявлении признаков приближающейся несостоятельности нужно обратить внимание на внешние признаки банкротства предприятия.

При развитии кризисной ситуации в организации выделяется три этапа:

1. Предкризисный период можно определить по отсутствию на предприятии четкой системы стратегического управления. Внешне его можно определить по уменьшению масштаба деятельности предприятия, снижению численности персонала, уменьшению прибыли, снижению объемов производства и сбыта;
2. Период острого кризиса – временная или полная неплатежеспособность организации, увеличение объема задолженности перед кредиторами, судебные разбирательства по взысканию долгов;
3. Период хронического кризиса – предприятие не способно вести хозяйственную деятельность без внешних финансовых вложений.

Как предотвратить банкротство организации?

Меры по предотвращению банкротства предприятия необходимо принять незамедлительно, при появлении первых признаков возможной несостоятельности организации.

Снизить риск банкротства поможет оценка платежеспособности и надежности контрагента при заключении крупных сделок. Также помочь предприятию избежать признания несостоятельности и последующей ликвидации позволит проверка ее деятельности специалистом, выявление ошибок и разработка тактики их исправления.

Все способы предотвратить несостоятельность организации прописаны в ФЗ «О банкротстве», в частности, в его 30 статье. Руководитель организации обязан поставить в известность о ее состоянии всех участников (учредителей). Закон обязывает участников (учредителей) юридического лица попытаться восстановить его платежеспособность, но не предусматривает ответственности при невыполнении ими данных обязательств.

В ст. 31 ФЗ «О банкротстве» предусмотрена возможность санации предприятия – оказания ему безвозмездной финансовой помощи. Денежные средства предоставляются организации, если законодательные признаки позволяют установить, что ему грозит банкротство и санация предприятия не превышает сумму, необходимую для восстановления его платежеспособности.

Существуют и иные способы отсрочить банкротство организации:

• Взыскание задолженностей;
• Частичная продажа активов;
• Взносы третьих лиц в уставной капитал;
• Продажа предприятия.

Самостоятельно проанализировать деятельность организации, определить причины банкротства и найти выход из положения не всегда возможно, так как достоверная оценка ситуации требует детального знания законодательства.

Что нужно, чтобы определить вероятность банкротства организации?

Юристы «Альфагрупп» готовы прийти к Вам на помощь при оценке безопасности сделки с контрагентом и надежности заемщика при заключении договора займа. Все соглашения с предприятиями, находящимися на грани банкротства, относятся к зоне особого риска, мы поможем Вам избежать финансовых затрат в случае заключения сомнительной сделки.

Мы оказываем услуги по комплексному абонентскому сопровождению деятельности организаций, поэтому в любой сложной ситуации мы окажем Вам юридическую поддержку. Если предприятие находится в сложной финансовой ситуации, анализ ее состояния специалистом позволит найти законные методы восстановления платежеспособности организации или пройти через процедуру банкротства с учетом интересов юридического лица.

Нашими специалистами используются современные методики оценки вероятности банкротства предприятия и разрабатываются комплексные меры по его предупреждению.

Гарантии успешного решения проблемы

Мы никогда не обещаем нашим клиентам, что на 100% решим их проблемы. В каждой конкретной ситуации необходимо тщательно разбираться с оценкой всех документов и юридических нюансов, чтобы определить, каковы шансы на успешное завершение дела.

Но мы всегда гарантируем:

• Высокий уровень юридического обслуживания;
• Профессионализм и высокую квалификацию специалистов, которые будут работать над Вашим делом;
• Конфиденциальность представленной Вами информации;
• Индивидуальный подход ко всем нашим клиентам;
• Комплексную защиту интересов организации всеми законными способами.

Стоимость наших услуг

Расценки на наши услуги определяются сложностью конкретного дела и объемом работы, которую нужно выполнить для разрешения проблемы.

Модели вероятности банкротства

Понятие банкротства

Определение 1

Банкротство представляет собой процедуру, которая происходит в арбитражном суде, означает неспособность субъекта к выполнению обязанностей по уплате задолженности.

Замечание 1

Если предприятие в течение 90 дней не способно выполнять требования кредитора, то это может быть основанием для предбанкротного состояния организации.

Именно после истечения этого срока кредиторы могут подать заявление в арбитражный суд для того, чтобы признать заемщика несостоятельным. Процесс соблюдения дисциплины по платежам очень внимательно контролируется при проведении финансово-экономического анализа, а также при проведении кредитного анализа банка или другого кредитного учреждения.

Диагностика банкротства

Платежная дисциплина и риск возникновения банкротства может контролироваться лизинговыми или страховыми компаниями. Выделяют два вида банкротства:

• Преднамеренное банкротство,
• Действительное банкротство.

При проведении диагностики банкротства можно выяснить показатели потоков платежей, как текущих, так и перспективных. В процессе диагностики происходит оценка производственной, инвестиционной и финансовой деятельности компании. В результате определения вероятности банкротства происходит кредитный анализ заемщика.

Существуют некоторые модели для того, чтобы прогнозировать банкротство, они позволяют сделать оценку из диагностики перспективной степени платежеспособности компании.

Замечание 2

Основная задача диагностики — обеспечение своевременного принятия управленческого решения для того, чтобы снизить влияние отрицательных финансово-экономических процессов. Ни одна из моделей банкротства не является совершенной, для объективного анализа необходимо рассматривать несколько моделей банкротства. Лишь при рассмотрении банкротства в комплексе, можно дать объективную полноценную оценку финансового состояния компании.

Готовые работы на аналогичную тему

Можно выделить два подхода при оценке степени вероятности наступления банкротства:

• Количественная оценка,
• Качественная оценка.

Количественные модели банкротства

1. Двухфакторная модель Альтмана, которая представляет собой простую и нетребовательную к большому количеству исходной анализируемой информации модель. Она разработана на основе анализа деятельности около 19 американских предприятий, при этом основным фактором, учитываемым в процессе расчета модели, считается возможность сокращения или прекращения финансирования предприятия за счет заемных средств.

2. Пятифакторная модель Альтмана, разработанная для компаний с акционерной формы собственности, акции которых вращаются на фондовом рынке. Это модель точна на 95% для 1 года, на 83% на протяжении 2 лет, что является ее достоинством.

3. Четырехфакторная модель Таффлера, которая предназначена для того, чтобы оценить предприятия, которые зарегистрированы в качестве Открытого Акционерного Общества. Коэффициенты, которые в совокупности применяются в данной модели, могут отражать объективную картину риска банкротства на перспективу и платежеспособность на данный момент.

4. Четырехфакторная модель Спрингейта, разработанная Гордоном Спрингейтом на основании вышерассмотренных моделей Альтмана. Из 19 показателей, которые рассматривал Альтман, Спрингейт выделил только 4 основных, которые были включены в расчет. Итоговая оценка по данной модели складывалась из каждого показателя, которому был присвоен свой вес.

5. Модель несостоятельности Чессера, которую вывел учёный на основе детального рассмотрения 37 успешных и 37 неуспешных ссуд, которые были выданы банком. При анализе балансовых показателей заемщиков, ученым была выведена формула, которая в трех из четырех случаях верно определяла возврат или невозврат ссуды.

6. Система показателей Бивера, которая была построена без участия интегральных показателей, без учета веса каких-либо коэффициентов. В данной модели не рассчитывалась также и итоговая оценка. В результате рассматриваемой оценки, каждому предприятию присваивалась определённая категория в соответствии с показателями: благоприятного состояния, 5 лет до банкротства, 1 года до банкротства.

Модели банкротства (диагностика и оценка вероятности банкротства)

Банкротство – это процедура признания арбитражным судом неспособности субъекта исполнять обязанности по уплате платежей (подробнее о процедуре банкротства). Неспособность предприятия выполнять требования кредиторов в течение 90 календарных дней со дня наступления сроков платежей – является основным признаком предбанкротного состояния компании. По истечению 3х месяцев с даты ожидаемого платежа, кредиторы имеют право подать заявление в арбитражный суд о признаний заемщика несостоятельным (банкротом). Соблюдение платежной дисциплины предельно внимательно контролируется при проведении финансового анализа, и особенно при осуществлении кредитного анализа в банке или ином кредитном учреждении (в том числе, платежная дисциплина и риски наступления банкротства (риск потери платежеспособности) контролируется лизинговыми, страховыми и инвестиционными компаниями). Стоит отметить, что разделяют два вида банкротства: действительное и преднамеренное банкротство. Так же различают по виду собственности: банкротство юридических лиц и банкротство физических лиц.

Диагностика банкротства

Диагностика банкротства позволяет выявить показатели потоков платежей (текущих и перспективных), а также оценить производственную, инвестиционную и финансовую деятельность предприятия. Оценка вероятности банкротства является неотъемлемой частью кредитного анализа заемщика. Существует целый ряд моделей прогнозирования банкротства, позволяющих оценить и диагностировать перспективную степень платежеспособности предприятия. Основной задачей диагностики является своевременное обеспечение принятия управленческих решений в целях снижения влияния негативных финансовых процессов.Так как ни одну модель банкротства нельзя считать совершенной, для объективности общего анализа рассматриваются сразу несколько моделей. Только комплексное рассмотрение описанных ниже моделей сможет дать объективную и полную оценку финансовой состоятельности предприятия.
Разделяют два подхода к оценке степени вероятности банкротства:

• качественный;
• количественный.

Количественные модели банкротства

Двухфакторная модель Альтмана – простая и не требовательная к большому количеству исходной аналитической информации модель, разработанная на основе анализа деятельности 19 американских компаний. Основным учитываемым фактором является возможность прекращения (сокращения) финансирования деятельности компании за счет заемных средств.

Пятифакторная модель Альтмана – разработана для организаций с акционерной формой капитала, акции которых представлены на фондовом рынке. Точность данной модели в перспективе составляет порядка 95% для одного года и 83% на два года, что в принципе является ее достоинством.

Четырехфакторная модель Таффлера — также предназначена для оценки организаций, зарегистрированных как Отрытое Акционерное Общество. В совокупности, коэффициенты данной модели дают объективную картину о риске банкротства в будущем и платежеспособности на текущий момент.

Четырехфакторная модель Спрингейта — разработанная Гордоном Спрингейтом на основе модели Альтмана. Из 19 показателей финансового положения предприятия автором было отобрано 4 основных, которые были включены в расчет. Каждому показателю в данной модели присваивается свой «вес» в итоговой оценке.

Модель несостоятельности Чессера — выведенная Д. Чессером на основе детального анализа 37 успешных и 37 неуспешных ссуд, выданных банком. Проанализировав балансовые показатели заемщиков, Чессер вывел формулу, в 3 из 4 случаев верно определяющую возврат/невозврат ссуды.

Система показателей Бивера — постоена без интегральных показателей и учета веса коэффициентов. Соотвественно, не расчитывается и итоговая оценка. Результатом оценки пяти показателей является присвоенная категория вероятности банкротств предприятия: «Благоприятное состояние», «5 лет до банкротства», «1 год до банкротства».

Предсказание банкротства: модель условного требования | Фредерик Мартоз

Альтернативный подход, используемый, среди прочего, агентством Moody’s для оценки компаний.

Фото Дилана Гиллиса на Unsplash

Предсказание банкротства было очень активной областью исследований в течение многих лет. Важные документы включают Финансовые коэффициенты Эдварда Альтмана 1968 года, Дискриминантный анализ и Прогноз банкротства корпораций, которые породили его знаменитую Z-оценку , которая все еще используется сегодня, а также Финансовые коэффициенты Джеймса Олсона 1980 года и вероятностное предсказание банкротства и его O- оценка , применяется и сегодня.Эти и многие последующие документы основаны на данных бухгалтерского учета , и финансовых коэффициентах. Они используют различные методы классификации и оптимизации: логистическую регрессию, дискриминантный анализ, нейронные сети, алгоритмы муравьиной колонии и многие другие, и обучают их в основном на финансовых данных, взятых из отчета о прибылях и убытках, баланса и отчета о движении денежных средств.

Роберт Мертон (Массачусетский технологический институт, CC BY-SA 4.0)

В других подходах используются рыночные данные для определения риска банкротства.В одном рыночном подходе, в частности, используется идея, разработанная Блэком и Скоулзом в 1973 году и Мертоном в 1974 году, для определения цены опционов и корпоративного долга с использованием, вероятно, наиболее показательных результатов в финансовой математике: уравнения Блэка-Шоулза и уравнения Блэка-Шоулза. формула. Этот метод ценообразования корпоративного долга используется кредитными аналитиками Кеалхофером, Маккуауном и Васичеком (KMV), приобретенным агентством Moody’s в 2002 году.

Прежде чем мы перейдем к методу, давайте быстро определим, какие есть варианты.Опцион — это производный финансовый инструмент, позволяющий его владельцу купить (для опциона «колл») или продать (опцион «пут») базовый актив (очень часто акцию) по заданной цене на заданную дату в будущем (в в случае европейских опционов — в любое время до этой даты для американских опционов). Мертон разработал идею о том, что акций компании можно рассматривать как европейский опцион колл на активы компании после выплаты долга. Из-за ограниченной ответственности владельцев капитала, если активов недостаточно для выплаты долга, стоимость капитала просто равна нулю.Любые активы, оставшиеся после выплаты долга, могут быть востребованы собственниками капитала.

Как мы оцениваем опционы или, что то же самое, собственный капитал? Именно тогда появляется модель Блэка-Шоулза. Ее основная идея заключается в том, что активы фирмы следуют геометрическому броуновскому движению:

В приведенной выше формуле W — это стандартный винеровский процесс. Мы видим, что с учетом волатильности — это то, что отличает этот метод от более традиционных подходов, основанных на бухгалтерском учете.

Рыночная стоимость собственного капитала может быть получена по формуле Блэка и Шоулза для европейских опционов колл следующим образом:

С

Ve: рыночная стоимость собственного капитала
T: срок погашения долга
X: балансовая стоимость долг, эквивалентный цене исполнения опциона колл
r: безрисковая ставка
sigma_a: доходность по волатильности активов
N: функция кумулятивной плотности стандартного нормального распределения;

Теперь вероятность банкротства — это вероятность того, что рыночная стоимость активов меньше номинальной стоимости обязательств со сроком погашения в момент T, и она рассчитывается следующим образом:

Но мы не знаем значения Va. и sigma_a, поэтому для их расчета мы одновременно решаем уравнение (1), приведенное выше, и уравнение «оптимального хеджирования» (2), приведенное ниже:

Теперь мы можем вычислить смещение, mu.Это указывает на общую тенденцию колебаний стоимости активов. Он принимается как максимум между безрисковой ставкой и доходностью активов:

И, наконец, вероятность отказа, которая следует нормальному распределению:

Мы используем порог 0,5 для вероятностей, выводимых моделью для классификации компании в банкроты и небанкротства.

Важно отметить, что мы используем очень простую реализацию модели со следующими допущениями / ограничениями:

• мы не рассматриваем выплаты дивидендов
• без операционных затрат
• та же ставка для заимствования и кредитования
• риск -free rate не меняется

Теперь мы рассмотрим реализацию на Python, используя идеи, описанные выше.

Мы определим функцию с именем prob_default () , которая принимает тикер в качестве аргумента и запускает его для данных для всех тикеров на NYSE, Nasdaq и внебиржевых рынках в 2018 году.

Функция выбирает соответствующие дневные данные о ценах акций. к тикеру, переданному в качестве аргумента для рассматриваемого периода времени, мы вызываем этот фрейм данных daily_

 "" "ВЫБОР ДАННЫХ" "" 
 start_date = '2018-01-01' 
 end_date = '2018-12-31 '
 # получить данные для этого тикера 
 daily_ = daily [(daily.ticker == ticker) & (daily.date> = start_date) & (daily.date <= end_date)] 
 # если получен пустой фрейм данных, мы пропускаем этот тикер 
 if daily_.shape [0] == 0: 
 print (тикер + "пусто") 
 return False 
 daily_ = daily_.reset_index () 
 # мы показываем рыночную капитализацию в правильной единице 
 daily_.marketcap = daily_.marketcap * 1e6 

Затем мы рассчитываем дневную доходность капитала для этого период с использованием логарифма отношения между стоимостью капитала с интервалом в 1 день:

 "" "РАСЧЕТ ДОХОДНОСТИ КАПИТАЛА" "" 
 для j в диапазоне (1, daily_.shape [0]): 
 daily_.loc [j-1, 'возвраты'] = np.log (daily_.loc [j-1, 'marketcap'] /daily_.loc[j, 'marketcap']) 

Затем мы можем использовать эти данные для расчета годовой волатильности капитала. Чтобы рассчитать волатильность в годовом исчислении, мы умножаем стандартное отклонение дневной доходности на квадратный корень из 252 (количество торговых дней в году)

 "" "РАСЧЕТ ВОЛАТИЛЬНОСТИ КАПИТАЛА: SIGE" "" sige = np.std ( daily_.returns) * np.sqrt (252) 

Теперь мы можем решить описанные выше одновременные уравнения (1) и (2), чтобы найти Va и sigma_a.Мы используем значения 1,7% и 1,5% для безрисковой ставки в 2018 и 2017 годах соответственно. Для стоимости долга X мы используем значение текущего долга + 50% от стоимости долгосрочного долга.

Затем мы можем вычислить рыночную стоимость активов и их волатильность, используя корневую функцию библиотеки оптимизации на SciPy. Нам нужно найти эти значения для 2018 года, но также и для 2017 года. Почему для 2017 года? Потому что мы также хотим узнать среднегодовую доходность активов. Итак, начнем с 2018 года.

 "" "РЕШЕНИЕ ОДНОВРЕМЕННЫХ УРАВНЕНИЙ на 2018 год" "" 
 # 2018 
 # Инициализация значений 
 T = 1 
 r = 0,017 
 ve = daily_.loc [0, 'marketcap'] 
 X = df [df.ticker = = тикер] ['долгc']. значения [0] +. 5 * df [df.ticker == тикер] ['долга']. значения [0] sol = optimize.root (fun, [X + ve, sige * ve / (ve + X)]) 
 va = sol.x [0] 
 siga = sol.x [1] 

И следуйте за 2017.

 # 2017 
 T = 1 
 r = 0,015 
 ve = daily_.loc [daily_.shape [0] -1, 'рыночная капитализация'] X = df [df.тикер == тикер] ['долгc']. значения [0] +. 5 * df [df.ticker == тикер] ['долга nc']. значения [0] sol = optimize.root (fun, [X + ve , sige * ve / (ve + X)]) 
 va_1 = sol.x [0] 
 siga = sol.x [1] 

И вот наш последний шаг: мы рассчитываем годовую доходность активов с использованием нашего va и переменные va_1 за 2018 и 2017 годы. Когда результирующая доходность ниже безрисковой ставки, мы используем безрисковую ставку.

Теперь мы можем рассчитать «расстояние до дефолта» DDt и вероятность дефолта, используя нормальный cdf.

 # это дает годовой доход 
 mu = max ((va-va_1) / va_1, r) 
 DDt = (np.log (va / X) + (mu-0.5 * siga ** 2) * T) / siga * np.sqrt (T) return norm.cdf (-DDt) 

Мы можем протестировать нашу функцию на Apple, Inc. (‘AAPL’) и Jones Energy, Inc. (‘JONEQ’), мы получаем вероятность 1e-19% для Apple и 60% для Jones Energy. В следующем разделе мы увидим, как этот метод работает для всего набора данных.

Полный код можно найти ниже

Теперь мы можем запустить модель для всего набора данных за 2017 и 2018 годы и посмотреть, насколько хорошо она предсказывает банкротства, которые произойдут в 2019 году.Это очень несбалансированный набор данных, поскольку у нас 3237 компаний, и только 30 из них объявили о банкротстве в 2019 году, то есть 0,9%. В таких случаях лучше использовать оценку F1, чтобы судить о производительности нашей модели, поскольку точность и отзывчивость в этом случае гораздо важнее, чем точность.

Мы использовали порог 0,5, чтобы классифицировать фирмы на банкроты и небанкроты, но похоже, что более низкий порог улучшил бы нашу оценку F1.

Глядя на приведенные ниже цифры, мы получили точность 8%, отзывчивость 30% и оценку F1 12% (и точность 96%).AUC составляет 87%.

Результаты модели прогнозирования условных претензий: матрица неточностей, кривая ROC, показатели по сравнению с порогом и коэффициент точности.

Хотя эти результаты могут показаться плохими, важно отметить, что мы реализовали очень простую версию модели. Мы можем значительно улучшить это:

• лучше откалибровать точку отсечки для вероятностей. Более низкий порог улучшает отзыв (но также создает много ложных срабатываний).
• с включением дивидендных выплат в модель
• с использованием других распределений, отличных от нормального (это подход, используемый Moody’s / KMV)
• без учета внебиржевых рынков, поскольку требования к отчетности менее строги, чем NYSE или NASDAQ

Примечание от редакторов Towards Data Science: Хотя мы разрешаем независимым авторам публиковать статьи в соответствии с нашими правилами и рекомендациями , мы не поддерживаем вклад каждого автора.Не следует полагаться на работы автора без консультации с профессионалами. См. Подробности в наших условиях для читателей .

Ссылки

Hillegeist, S. A., Keating, K. E., Cram, D. P., & Lundstedt, K. G. (2004). Оценка вероятности банкротства. Обзор бухгалтерских исследований, 9 (1), 5–34

Мертон, Р. К. (1974). О ценообразовании корпоративного долга: структура риска процентных ставок, Финансовый журнал, 29 (2), 449–470.

Вассалу, М., & Xing, Y. (2004). Риск дефолта в доходности капитала. Journal of Finance, 59 (2), 831–868

Теоретическое и эмпирическое исследование

Автор

Реферат

Модели классификации досрочного банкротства были разработаны для демонстрации полезности информации, содержащейся в финансовой отчетности. В большинстве разработанных классификационных моделей использовался набор финансовых коэффициентов в сочетании с методами выбора статистических переменных, чтобы максимизировать точность применяемого классификатора.Вместо того, чтобы следовать «специальному» процессу выбора переменных, этот тезис стремится предоставить экономическую схему выбора переменных для включения в модели банкротства, которые основаны на информации бухгалтерского учета. Неявное предположение, лежащее в основе этой работы, заключается в том, что вероятность дефолта является эндогенной. То есть решения руководства фирмы имеют прямое влияние на вероятность банкротства. Эти решения и их последствия могут быть определены путем анализа финансовой отчетности.Разработана и проанализирована модель фирмы, находящейся в неопределенной среде с возможностью банкротства. В модели создается фирма с заданным начальным капиталом. Эти средства можно инвестировать в производственные ресурсы или хранить в виде остатков денежных средств. Производственные ресурсы используются для случайного заработка в любой период. Если прибыль положительная, ее можно использовать для выплаты дивидендов акционерам, инвестирования в новые производственные ресурсы, погашения непогашенного долга или увеличения остатка денежных средств фирмы. Фирма может занимать и возвращать средства в пределах кредитного лимита.Когда денежная позиция фирмы падает до нуля, она становится банкротом. Фирма пытается максимизировать поток дивидендов, выплачиваемых акционерам в течение своей жизни. Решения модели и соответствующие выражения вероятности банкротства выводятся путем применения алгоритма динамического программирования.

Рекомендуемое цитирование

Морис Пит, 2001. «Вероятность банкротства : теоретическое и эмпирическое исследование », Кандидатская диссертация, Группа по финансовой дисциплине, Бизнес-школа UTS, Технологический университет, Сидней, номер 1-2001.

Рукоятка: RePEc: uts: finphd: 1-2001

Скачать полный текст от издателя

Ссылки на IDEAS

1. Ло, Эндрю В., 1988. « Оценка максимального правдоподобия обобщенных процессов Ито с дискретно выборочными данными «, Эконометрическая теория, Cambridge University Press, vol. 4 (2), страницы 231-247, август.
2. Леннокс, Клайв, 1999. « Выявление компаний-неудачников: переоценка подходов logit, probit и DA », Журнал экономики и бизнеса, Elsevier, vol.51 (4), страницы 347-364, июль.
3. Грегори-Аллен, Рассел Б. и Хендерсон, Гленн В. Младший, 1991. « Краткий обзор теории катастроф и тест в контексте корпоративной неудачи «, Финансовый обзор, Восточная финансовая ассоциация, т. 26 (2), страницы 127-155, май.
4. Армен Александрович Алчян, 1950. « Неопределенность, эволюция и экономическая теория », Журнал политической экономии, University of Chicago Press, vol. 58, страницы 211-211.
5. Блюм М., 1974. « Дискриминантный анализ несостоятельной компании », Журнал бухгалтерских исследований, Wiley Blackwell, vol.12 (1), страницы 1-25.
6. Геске, Роберт, 1979. « Оценка сложных опционов ,» Журнал финансовой экономики, Elsevier, vol. 7 (1), страницы 63-81, март.
7. Роберт А. Джарроу и Стюарт М. Тернбулл, 2008 г. « Цена производных финансовых инструментов по финансовым ценным бумагам, подверженным кредитному риску ,» Главы всемирной научной книги, в: Финансовые деривативы, оценивающие избранные работы Роберта Джарроу, глава 17, страницы 377-409, World Scientific Publishing Co. Pte. ООО.
8. Мертон, Роберт К., 1974.« О ценообразовании корпоративного долга: структура риска процентных ставок », Журнал финансов, Американская финансовая ассоциация, т. 29 (2), страницы 449-470, май.
9. Chen, Chung & Wu, Chunchi, 1999. « Динамика дивидендов, прибыли и цен: свидетельства и последствия для сглаживания дивидендов и сигнализация », Журнал эмпирических финансов, Elsevier, vol. 6 (1), страницы 29-58, январь.
10. Леланд, Хейн Э и Тофт, Клаус Бьерре, 1996. « Оптимальная структура капитала, эндогенное банкротство и временная структура кредитных спредов », Журнал финансов, Американская финансовая ассоциация, т.51 (3), страницы 987-1019, июль.
11. Олсон, Джа, 1980. « Финансовые коэффициенты и вероятностный прогноз банкротства «, Журнал бухгалтерских исследований, Wiley Blackwell, vol. 18 (1), страницы 109-131.
12. Zmijewski, Me, 1984. « Методологические вопросы, связанные с оценкой моделей прогнозирования финансовых бедствий ,» Журнал бухгалтерских исследований, Wiley Blackwell, vol. 22, страницы 59-82.
13. Longstaff, Francis A & Schwartz, Eduardo S, 1995.« Простой подход к оценке рискованного долга с фиксированной и плавающей ставкой », Журнал финансов, Американская финансовая ассоциация, т. 50 (3), страницы 789-819, июль.
14. Бивер, Wh, 1966. «Финансовые показатели как предикторы неудач — ответ ,» Журнал бухгалтерских исследований, Wiley Blackwell, vol. 4, страницы 123-127.
15. Моссман, Чарльз Э и др., 1998. « Эмпирическое сравнение моделей банкротства ,» Финансовый обзор, Восточная финансовая ассоциация, т.33 (2), страницы 35-53, май.
16. Пинчес, Джордж Э и Минго, Кент А. и Карутерс, Дж. Кент, 1973. « Стабильность финансовых моделей в промышленных организациях ,» Журнал финансов, Американская финансовая ассоциация, т. 28 (2), страницы 389-396, май.
17. Скотт, Джеймс Х. младший, 1977 г. «Банкротство , обеспеченный долг и оптимальная структура капитала », Журнал финансов, Американская финансовая ассоциация, т. 32 (1), страницы 1-19, март.
18. Бивер, Wh, 1966.«Финансовые коэффициенты как предикторы неудач », Журнал бухгалтерских исследований, Wiley Blackwell, vol. 4, страницы 71-111.
19. Альтман, Эдвард И. и Холдеман, Роберт Г. и Нараянан, П., 1977. «Анализ ZETATM Новая модель для определения риска банкротства корпорации », Журнал банковского дела и финансов, Elsevier, vol. 1 (1), страницы 29-54, июнь.
20. Wilcox, Jw, 1971. « Простая теория финансовых коэффициентов как предикторы неудач », Журнал бухгалтерских исследований, Wiley Blackwell, vol.9 (2), страницы 389-345.
21. Шиппер, К., 1977. « Финансовый кризис в частных колледжах ,» Журнал бухгалтерских исследований, Wiley Blackwell, vol. 15, страницы 1-53.
22. Шамуэй, Тайлер, 2001. « Более точное прогнозирование банкротства: модель простой опасности », Журнал бизнеса, University of Chicago Press, vol. 74 (1), страницы 101-124, январь.
23. Стивенс, Дональд Л., 1973. « Финансовые характеристики объединенных фирм: многомерный анализ », Журнал финансового и количественного анализа, Cambridge University Press, vol.8 (2), страницы 149-158, март.
24. Фридман, Халина и Альтман, Эдвард I и Као, Дуэн-Ли, 1985. « Введение в рекурсивное разделение для финансовой классификации: случай финансового бедствия », Журнал финансов, Американская финансовая ассоциация, т. 40 (1), страницы 269-291, март.

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. Морис Пит, 2001. «Вероятность банкротства : теоретическое и эмпирическое исследование », Кандидатская диссертация, Группа по финансовой дисциплине, Бизнес-школа UTS, Технологический университет, Сидней, номер 20, июль-декабрь.
2. Бхану Пратап Сингх и Алок Кумар Мишра, 2016 г. « Переоценка и сравнение альтернативных моделей прогнозирования банкротства на основе бухгалтерского учета для индийских компаний », Финансовые инновации, Springer; Юго-Западный университет финансов и экономики, т.2 (1), страницы 1-28, декабрь.
3. Ли, Чунью и Лу, Чэньсинь и Луо, Дан и Син, Кай, 2021 год. « Предсказание бедствий китайских корпораций с использованием LASSO: роль управления прибылью », Международный обзор финансового анализа, Elsevier, vol. 76 (С).
4. aban elik, 2013. « Метрики микрокредитного риска: всесторонний обзор », Интеллектуальные системы в бухгалтерском учете, финансах и менеджменте, John Wiley & Sons, Ltd., т. 20 (4), страницы 233-272, октябрь.
5. Trueck, Стефан и Рачев, Светлозар Т., 2008. « Моделирование кредитного риска на основе рейтингов », Монографии Elsevier, Эльзевир, выпуск 1, номер 9780123736833, декабрь.
6. Цунг-Кан Чен и Сянь-Син Ляо и Чиа-Ву Лу, ​​2011 г. « Модель корпоративного кредитования на основе потоков », Обзор количественных финансов и бухгалтерского учета, Springer, vol. 36 (4), страницы 517-532, май.
7. Duc Hong Vo & Binh Ninh Vo Pham & Chi Minh Ho & Michael McAleer, 2019.« Корпоративный финансовый кризис из листингов на отраслевом уровне во Вьетнаме », Журнал рисков и финансового менеджмента, MDPI, Open Access Journal, vol. 12 (4), страницы 1-17, сентябрь.
8. Паскуале де Лука, 2017. « Фундаментальный анализ компании и коэффициент риска дефолта », Международный журнал бизнеса и менеджмента, Канадский центр науки и образования, т. 12 (10), страницы 1-79, сентябрь.
9. Сумаира Ашраф и Элизабет Г. С. Феликс и Зелия Серраскейро, 2019 г.« Предсказывают ли традиционные модели прогнозирования финансовых бедствий ранние предупреждающие признаки финансовых бедствий? ,» Журнал рисков и финансового менеджмента, MDPI, Open Access Journal, vol. 12 (2), страницы 1-17, апрель.
10. Vo, D.H. & Pham, B.V.-N. И Фам, Т.В.-Т. И МакАлир, М.Дж., 2019. « Корпоративные финансовые проблемы с листингами отраслевого уровня на развивающемся рынке », Статьи об исследованиях Эконометрического института EI2019-15, Университет Эразма в Роттердаме, Школа экономики Эразма (ESE), Эконометрический институт.
11. Евангелос К. Хараламбакис и Ян Гарретт, 2016 г. « О прогнозировании финансового кризиса на развитых и развивающихся рынках: имеет ли значение выбор бухгалтерского учета и рыночной информации? Сравнение британских и индийских фирм », Обзор количественных финансов и бухгалтерского учета, Springer, vol. 47 (1), страницы 1-28, июль.
12. Антонио Трухильо-Понсе и Рейес Саманьего-Медина и Клара Кардоне-Рипортелла, 2014 г. « Изучение того, что лучше всего объясняет корпоративный кредитный риск: модели на основе бухгалтерского учета и рыночные модели », Журнал экономики и менеджмента бизнеса, Taylor & Francis Journals, vol.15 (2), страницы 253-276, апрель.
13. Кангеми, Роберт Р. и Мейсон, Джозеф Р. и Пагано, Майкл С., 2012. « Оценка структурной модели на основе опционов для оценки ставок возврата облигаций », Журнал финансового посредничества, Elsevier, vol. 21 (3), страницы 473-506.
14. Керстин Лопатта и Марио Альберт Глогер и Реемда Яешке, 2017. « Может ли язык предсказать банкротство? Объясняющая сила тона в 10-K заявках », Перспективы бухгалтерского учета, John Wiley & Sons, vol.16 (4), страницы 315-343, декабрь.
15. Евангелос К. Хараламбакис и Ян Гарретт, 2019 г. « О прогнозировании корпоративного финансового кризиса: чему мы можем научиться у частных компаний в развивающейся экономике? Данные из Греции », Обзор количественных финансов и бухгалтерского учета, Springer, vol. 52 (2), страницы 467-491, февраль.
16. Наваф Алмаскати, Рон Берд, Юэ Лу и Дэнни Люн, 2019. « Роль корпоративного управления и методов оценки в прогнозировании банкротства ,» Рабочие статьи по экономике 19/16, Университет Вайкато.
17. Уильям Х. Бивер, Стефано Кашино, Мария Коррейя и Морин Ф. Макниколс, 2019. « Принадлежность к группе и прогноз по умолчанию «, Наука управления, ИНФОРМС, т. 65 (8), страницы 3559-3584, август.
18. Файесал Мрайхи, Инане Канзари и Мохамед Тахар Раджи, 2015. « Разработка модели прогнозирования сбоев в тунисских компаниях: сравнение между логистической регрессией и машинами опорных векторов », Международный журнал эмпирических финансов Исследовательской академии социальных наук, вып.4 (3), страницы 184-205.
19. Джексон, Ричард Х. Дж. И Вуд, Энтони, 2013. « Эффективность моделей прогнозирования неплатежеспособности и кредитного риска в Великобритании: сравнительное исследование », Британский обзор бухгалтерского учета, Elsevier, vol. 45 (3), страницы 183-202.
20. Каткарт, Лара и Дюфур, Альфонсо и Росси, Людовико и Варотто, Симоне, 2020. « Дифференциальное влияние левериджа на риск дефолта малых и крупных фирм », Журнал корпоративных финансов, Elsevier, vol.60 (С).

Исправления

Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите идентификатор этого элемента: RePEc: uts: finphd: 1-2001 . 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:.Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/sfutsau.html .

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 библиографическую 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 службы авторов RePEc, поскольку там могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.

По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: Дункан Форд (адрес электронной почты указан ниже).Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/sfutsau.html .

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

Оценка риска банкротства компании

Марк Т. Джуд

В мире финансов существует множество различных типов рисков и даже больше способов измерения или оценки этого риска. Существует множество моделей и методов оценки риска капитала или долга компании, которые важны для определения стоимости.Но как насчет оценки риска банкротства компании?

Когда компания Shenehon оценивает бизнес, она рассчитывает показатель Z-Score Альтмана, который учитывает риск банкротства компании. Модель Альтмана Z-Score измеряет вероятность банкротства компании в течение двух лет с использованием финансовых коэффициентов. Вместо того чтобы рассматривать финансовые коэффициенты по отдельности, эта модель использует несколько коэффициентов, чтобы получить полное представление о компании в целом. Коэффициенты в модели учитывают ликвидность, прибыльность, леверидж и операционную деятельность.Каждое соотношение само по себе раскрывает важную информацию и может выявить точки риска для компании, но Z-Score измеряет общий риск компании.

Эта модель была создана в 1968 году Эдвардом Альтманом, который до сих пор является профессором финансов в Школе бизнеса Стерна при Нью-Йоркском университете. Первоначальная модель была создана для публичных компаний, а позже Альтман создал две дополнительные модели Z-Score: одну для частных производственных компаний, а другую — для частных непроизводственных компаний.Для оценки частного бизнеса мы рассмотрим две последние модели.

Модель Z-Score для частных производственных компаний

Модель для частных производственных компаний состоит из пяти взвешенных факторов:

1. Отношение оборотного капитала к совокупным активам
2. Отношение нераспределенной прибыли к совокупным активам
3. Отношение EBIT (прибыль до уплаты процентов и налогов) к совокупным активам
4. Соотношение балансовой стоимости капитала к балансовой стоимости общих обязательств
Отношение продаж к совокупным активам

Фактор 1 измеряет ликвидность (оборотные активы за вычетом текущих обязательств) компании по сравнению с ее активами, в данном случае чистые оборотные активы как процент от общей базы активов.Фактор 2 измеряет финансовый леверидж компании, при этом разница между двумя показателями подразумевает долг или другие обязательства. Фактор 3 измеряет прибыльность компании по отношению к ее активам. Фактор 4 — это еще одна мера финансового рычага компании, учитывающая общий капитал. Фактор 5 измеряет способность компании генерировать продажи при текущем уровне активов. После расчета соотношений они вводятся в формулу Z-Score, показанную ниже:

Z-Score = 0.717 (F1) +0,847 (F2) +3,107 (F3) +0,42 (F4) +0,998 (F5)

Чтобы интерпретировать Z-Score, нужно сравнить его с тремя диапазонами оценок. Оценка выше 2,9 означает, что банкротство маловероятно. Оценка от 2,9 до 1,23 известна как «серая» зона, где банкротство может произойти, но не является неизбежным. Оценка ниже 1,23 указывает на то, что компания находится в затруднительном положении и может объявить о банкротстве в течение двух лет.

Модель Z-Score для частных непроизводственных компаний

Модель для частных непроизводственных компаний немного изменена.В этой модели отсутствует фактор 5, и у нее другие диапазоны взвешивания и оценки. Модель для частных непроизводственных компаний представлена ​​ниже:

Z-Score = 6,56 (F1) +3,26 (F2) +6,72 (F3) +1,05 (F4)

Для этой модели оценка выше 2,6 указывает на маловероятность банкротства, а оценка ниже 1,1 указывает на вероятность банкротства, в то время как оценка от 2,6 до 1,1 является «серой» зоной и не является четким индикатором. Согласно Предсказание финансового бедствия компаний: пересмотр моделей Z-Score и ZETA профессора Альтмана, многочисленные тесты, проведенные с 1968 по 1999 год, продемонстрировали, что «точность модели Z-Score на выборках проблемных фирм была в пределах нормы. около 80-90%, по данным одного финансового отчетного периода до банкротства.«Модель предсказывала, что компания обанкротится в течение следующих двух лет, и в этих исследованиях была неверной в 15–20% случаев.

Эта модель может указать на слабые места в финансовых показателях компании и показать, где усилия по улучшению окажут наибольшее влияние, тем самым минимизируя вероятность банкротства. Для производственных компаний или компаний с высокими требованиями к активам, как правило, наибольшее влияние на Z-Score оказывает отношение продаж к совокупным активам. Модель для непроизводственных компаний не имеет четкого ключевого фактора и будет варьироваться в зависимости от конкретного случая.

Преимущества Z-Score

Преимущество модели Z-Score состоит в том, что все исходные данные легко доступны в финансовой отчетности, что упрощает сбор необходимых входных данных. Для реализации этой модели не требуется регрессии, калибровки или сложной статистической модели. Здесь нет никаких предположений, и модель не основывается на рыночных данных. Еще одно преимущество состоит в том, что модель легко интерпретировать. Оценка попадает в одну из трех категорий, вероятное банкротство, маловероятное банкротство или в «серую» зону без указания.В целом, эта модель — хороший способ для инвестора, кредитного аналитика, аудитора, оценщика или владельца бизнеса оценить риск банкротства компании.

Эти 27 розничных торговцев могут объявить о банкротстве из-за пандемии, разразившейся в отрасли.

Очень немногие розничные торговцы собираются уйти из 2020 года невредимыми.

Розничная торговля как отрасль вошла в год с сильным потребителем, низким уровнем безработицы и в целом хорошим настроением в экономике. Конечно, были опасения и болезненные пятна.Даже Walmart и Target опубликовали неутешительные результаты за четвертый квартал. У других был гораздо худший четвертый квартал, или они столкнулись с этим годом, уже окруженные спекуляциями о банкротстве.

Сейчас мир перевернулся, десятки тысяч магазинов временно закрыты по всей стране, пандемия удерживает всех в своих домах и надвигается возможность глубокой рецессии.

В этой среде розничные торговцы, которые уже боролись с большими долгами, низкой ликвидностью и / или отрицательной прибылью, столкнулись с потенциальным финансовым кризисом.Другие, у которых, возможно, была тенденция к снижению, но у которых было немного места для дыхания, можно было заставить достичь предела быстрее, чем почти кто-либо мог подумать.

Наблюдатели ожидают роста банкротств в розничной торговле; вопрос лишь в том, сколько, когда волна (волны) ударит и что станет с компаниями, которые подадут заявки. Neiman Marcus, J.C. Penney и Guitar Center недавно пропустили или, как сообщается, пропустили процентные платежи, что подготовило почву для реструктуризации, вполне возможно, в суде.

	Оценка FRISK	Вероятность банкротства в течение 12 месяцев
Best	10	0.00% — 0,12%
	9	0,12% — 0,27%
	8	0,27% — 0,34%
	7	0,34% — 0,55%
	6	0,55% — 0,87%
	5	0,87% — 1,40%
	4	1,40% — 2,10%
	3	2,10% — 4,00%
	2	4.00% — 9,99%
Худшее	1	9,99% — 50,00%

Данные CreditRiskMonitor

Согласно данным, предоставленным CreditRiskMonitor, оценка риска для 10 предприятий розничной торговли с 1 марта снизилась до уровней, указывающих на высокий риск банкротства. Оценки, получившие название FRISK, рассчитывают шансы компании объявить о банкротстве в течение 12 месяцев. Они основаны на кредитных рейтингах, волатильности акций, финансовых показателях и собственных данных об использовании платформы CreditRiskMonitor.

По состоянию на 1 мая 11 розничных компаний имели оценку 1 по шкале FRISK, что указывает на самый высокий риск, с оценочной вероятностью подачи заявления о банкротстве от 10% до 50%. J. Crew был исключен из нашего подсчета в понедельник после подачи заявки в Главу 11. Еще 16 розничных торговцев имели оценку FRISK 2 с вероятностью банкротства от 4% до 10%. (Подсчитывая, Retail Dive фокусируется на компаниях, имеющих отношение к нашей аудитории, как правило, на розничных продавцах, ориентированных на потребителей, со значительным присутствием в США, за исключением бакалейных лавок.)

У

L Brands, Children’s Place and Caleres, владеющей Famous Footwear, самое большое падение рейтинга FRISK с 1 марта.(Ни одно из этих имен не фигурировало в предыдущем списке наблюдения Retail Dive.)

Оценка

FRISK создается только для розничных продавцов, акции или долги которых котируются на бирже, и поэтому они не охватывают всю совокупность финансово уязвимых розничных продавцов. Анализ кредитных рейтингов позволяет нам узнать больше имен тех, кто попал в беду.

Рейтинговая шкала Moody’s

Aaa, Aa1, Aa2, Aa3, A1, A2, A3, Baa1, Baa2, Baa3

Ba1

Ba2

Ba3

B1

B2

B3

Caa1

Caa2

Caa3

Ca

С

От лучшего к худшему.

Рейтинги уровня C

указывают на самый высокий риск дефолта, который для рейтинговых агентств может включать в себя все, от банкротства до обмена (например, собственного капитала или нового долга на существующий долг) до выкупа компанией собственного долга по ценам ниже их номинальной стоимости.

И снова кризис COVID-19 значительно изменил расчет рисков в розничной торговле. Согласно недавнему отчету, с тех пор, как пандемия охватила США, S&P Global понизило рейтинг примерно трети розничных компаний, которые оно охватывает.

Вот некоторые из розничных продавцов, которым грозит наибольший риск:

GameStop

Кара Сальпини / Retail Dive

У

GameStop 2019 год был плачевным. Розничный продавец игр знал, что это будет плохо, учитывая, что это было последним поколением консолей, и геймеры, вероятно, замедлили покупку программного обеспечения до тех пор, пока не появится новое оборудование. Но это было даже хуже, чем ожидалось: продажи упали на 28%.

Это может быть временная ошибка, но GameStop также сталкивается с долгосрочными проблемами конкуренции и экзистенциальными проблемами.Оцифровка игр проводит неприятную параллель с подобными Blockbuster и другими розничными продавцами, которые исчезли, поскольку их бизнес-модели потеряли актуальность.

Moody’s и S&P понизили рейтинг компании до начала пандемии. Вице-президент Moody’s Адам Макларен назвал слабые продажи и производительность, а также «устойчивые конкурентные угрозы со стороны загружаемых, потоковых и подписных игровых сервисов». Наряду с другими проблемами, ритейлер сталкивается с прокси-борьбой со стороны инвесторов-активистов, которые хотят выгнать некоторых членов совета директоров.

GameStop обладает преимуществом сильного баланса (чего у Blockbuster не было в годы, предшествовавшие его банкротству и последующей ликвидации) и гибкой аренде. У него также есть план восстановления, основанный на улучшении отношений с поставщиками, изменении ассортимента продукции и превращении себя в игровой центр. Кроме того, пандемия фактически дала розничному продавцу умеренный рост продаж: люди застряли и скучали в своих домах по государственному заказу.

Party City

Не так давно Party City выглядело исключением из депрессивного состояния розничной торговли, обрушившего другие компании на банкротство в 2017 году, когда было зарегистрировано рекордное количество заявок.Розничный торговец производит многие из своих собственных продуктов, давая ему оптовый канал для продаж, увеличивая его маржу и позволяя ему конкурировать по цене с долларовыми магазинами и массовыми торговцами. Но Party City по-прежнему несет значительную задолженность из-за выкупа за счет заемных средств, пострадал от нехватки гелия в прошлом году, что привело к сокращению продаж воздушных шаров, и пережил ужасно плохой период Хэллоуина в его магазинах костюмов.

И затем пандемия с его приказами о домохозяйствах отменила градации и запреты на массовые собрания.Печальная правда в том, что сейчас почти никто не тусуется. S&P понизило рейтинг розничной сети в марте, сославшись на грядущую пандемию и экономические проблемы.

Ascena

Майк Моцарт через flickr

Еще в марте руководители Ascena публично заявили, что банкротства не стоит. И компания многое сделала, чтобы избежать судебного процесса реструктуризации в последние годы, после того, как снижение продаж увеличило ее убытки и усугубило проблемы с ее долгами, наследие разгула Ascena по приобретению розничных торговцев одеждой в торговых центрах в годы, предшествовавшие обвал в продажах в торговых центрах.

Компания сменила руководителей, закрыла магазины, продала контрольный пакет акций Maurices, переехала в Дрессбарн, переехала продавать свои офисы,, как сообщается, обдумывала продажу Lane Bryant and Catherines и выкупила свой долг по дешевке. Но поскольку магазины розничного продавца закрылись, он полагался на свою кредитную линию.

L Марки

Кара Сальпини / Retail Dive

Victoria’s Secret стала тормозом для продаж L Brands, поскольку бренд нижнего белья теряет актуальность для потребителей.Несмотря на все свои проблемы, бренд по-прежнему занимает видное место на рынке, но многие аналитики считают его скорее альбатросом, чем активом. В прошлом году прибыль стала отрицательной, так как руководители обнародовали план по возрождению Victoria’s Secret. А затем L Brands передала ключи, продав контрольный пакет акций гиганта нижнего белья частной инвестиционной компании Sycamore Partners, когда генеральный директор Лекс Векснер объявил о своем уходе.

В марте, когда розничный торговец объявил, что временно закроет свои магазины Victoria’s Secret, Bath & Body Works и Pink, L Brands сообщила, что вытащила почти 1 миллиард долларов из своего обеспеченного револьвера, предоставив ему 2 миллиарда долларов наличными, поскольку он готов был вытерпеть закрытия.

Пандемия также поставила под угрозу сделку с Sycamore, которая принесла бы новые деньги. Фирма подала в суд на L Brands по поводу закрытия, заявив, что компания нарушила соглашение о слиянии. L Brands возразил, заявив в судебных документах, что Сикамор хорошо осведомлен о растущих рисках COVID-19 и согласился взять их на себя.

Дж. К. Пенни

J.C. Penney медленно приближался к банкротству в течение года, десятилетия или нескольких десятилетий, в зависимости от того, как на это смотреть.Судьба универмага безвозвратно связана с закрытым торговым центром, который находится в упадке с появлением удлинителей и магазинов больших размеров. Эта тенденция может усилиться с пандемией.

Под руководством Джилл Солтау ритейлеру удалось сократить свои запасы и внести некоторые изменения в товар. Но его продажи падают, а потери прибыли не ослабевают. И теперь, когда COVID-19 закрывает свои магазины, он направляет все свои ресурсы на то, чтобы выжить. И это был год, когда Penney остро нужно было добиться прогресса в улучшении своего положения — освежить свои магазины, услуги и продукты любым доступным капиталом.

Этого не произойдет, поскольку пандемия разрушает сектор универмагов. В апреле Penney пропустила выплату процентов, и, как сообщается, компания пытается бороться с финансированием банкротства.

Окончательное закрытие большого количества магазинов Penney может способствовать упадку торговых центров, поскольку они теряют еще один якорь после ликвидации Bon-Ton и частичной ликвидации Sears.

Различие между риском дефолта и банкротства (и последствиями)

Когда корпорация не выполняет своих обязательств по своему долгу, это явный признак финансового стресса и может предшествовать заявлению о банкротстве.Согласно исследованию CreditRiskMonitor, только один из каждых четырех дефолтов приведет к банкротству в нормальные экономические периоды. Хотя риск дефолта важен, риск банкротства является более важным вопросом для большинства деловых партнеров. Слишком быстрое прекращение отношений с покупателем или поставщиком может привести к упущению возможностей продаж, а опоздание может привести к значительным финансовым потерям.

Почему это важно

Когда бизнес с высокой долей заемных средств оказывается в затруднительном положении, между заинтересованными сторонами, а иногда и между кредиторами, могут возникать конфликты интересов.Эта проблема особенно распространена в публичных компаниях, которые действуют как крупные клиенты или поставщики, где их неудача создает катастрофу для всех вовлеченных контрагентов. Дефолт может быть первым шагом в зачастую спорном процессе банкротства. Однако обычно существует три основных сценария, которые могут произойти после дефолта по долгу:

1. Деловой оборот
2. Соглашение о выкупе или слиянии с участием другой компании
3. Заявление о банкротстве с последующим возникновением или ликвидацией

Компания может один или даже несколько раз объявить дефолт по своему долгу и никогда не обанкротиться.Технически компания может объявить дефолт по кредитам или ценным бумагам, и соответствующие стороны могут реализовать отказ от прав или обмен проблемных обязательств, чтобы сохранить свое соглашение. Хотя это и нетрадиционно, компания может также добиваться дефолта по собственному желанию с целью получения альтернативного финансирования. Обе эти ситуации важны для кредиторов; однако чистый эффект для продавцов и клиентов часто ограничен.

Для предприятий, которые действительно обанкротились, может быть значительный временной лаг между датой дефолта и подачей заявления о банкротстве в суд.Компания может стратегически сократить расходы, попытаться продать активы, получить дополнительное финансирование, провести слияния и поглощения или нанять экспертов по ремонту. Если эти действия не увенчаются успехом, банкротство станет более вероятным исходом.

Необходимо принять меры для снижения риска контрагента, ведущего к банкротству, но есть варианты для поддержания деловых отношений до подачи заявки. Некоторые стороны могут полностью исключить риск в течение этого периода кризиса — к сожалению, этот вариант может ограничить или значительно ухудшить прибыльный бизнес на ранней стадии.Кроме того, проблемные предприятия обычно продолжают работать в процессе реструктуризации и благосклонно относятся к критически важным поставщикам и клиентам, которые оказывают поддержку в трудные времена. Ключ должен быть подготовлен заранее, чтобы вы могли предпринять шаги, необходимые для защиты вашей компании, при этом работая с финансово слабым клиентом или поставщиком.

На практике специалисты по кредитам и цепочкам поставок в основном заботятся о больше о риске банкротства, чем о дефолте, поскольку первый говорит об устойчивости компании , а не о жизнеспособности конкретной ценной бумаги или ссуды.Поскольку по статистике дефолтные компании имеют больше шансов выжить, чем обанкротиться, важно различать наиболее рискованные ситуации, требующие немедленного исправления, и ситуации, требующие усиленного мониторинга. Это минимизирует финансовые потери и увеличит прибыль вашей компании.

Финансовые модели, предназначенные для прогнозирования дефолта, не структурированы для измерения риска банкротства. Следовательно, модель по умолчанию может предоставить некоторое указание на риск банкротства, но время и вероятность такого события могут быть неясными.Оценка FRISK® CreditRiskMonitor помогает решить эту проблему за счет конкретного использования вероятности банкротства в качестве выходного показателя, а не экстраполяции прогнозов дефолта.

Виртуальная кредитная группа (краудсорсинг подписчиков)

В основе нашей фундаментальной услуги лежит оценка FRISK® с точностью 96%, разработанная для оценки риска банкротства публичных компаний в течение ближайшего 12-месячного периода. Оценка FRISK® включает ряд критических индикаторов риска, в том числе краудсорсинговые шаблоны кликов кредитных специалистов и других подписчиков.Наши подписчики имеют большое влияние в повседневной коммерции некоторых крупнейших мировых корпораций, регулярно принимая решения, которые влияют на транзакции купли-продажи на миллиарды долларов каждый месяц.

Оценка FRISK® использует шкалу от «1» (самый высокий риск) до «10» (самый низкий риск) для измерения риска банкротства. Оценка FRISK®, равная «5» или меньше, известная как «красная зона», указывает на финансовый стресс и повышенную вероятность банкротства:

Специалисты по кредитным рискам обладают уникальной способностью выявлять и анализировать предприятия, испытывающие финансовую нагрузку, благодаря своему опыту и исключению из правил справедливого раскрытия информации (Reg FD), что позволяет им обсуждать закрытую информацию с менеджерами публичных компаний и текущие действия с конкурентами.Эти асимметричные преимущества отражаются в действиях, которые они выполняют в качестве подписчиков CreditRiskMonitor на нашем высоко структурированном веб-сайте. Поведенческие данные, основанные на том, что просматривается и просматривается на нашем портале для подписчиков, агрегируются в режиме реального времени и придают новый дополнительный вес оценке FRISK®, повышая своевременность и точность оценки, когда это больше всего необходимо.

Например, если ваш отдел продаж делает значительно более крупные заказы компании, имеющей слабую оценку FRISK®, это может указывать на то, что другие поставщики сокращают выданные кредиты или меняют условия торговли.Модели краудсорсинга подписчиков с высоким риском анонимно сообщают об этом решении в рейтинг FRISK®, эффективно предоставляя подписчикам доступ к крупнейшим виртуальным кредитным группам в мире.

После того, как оценка FRISK® предупредила о финансовом стрессе, все варианты должны быть выложены на стол. Мы рекомендуем подписчикам внимательно следить за предприятиями, попадающими в красную зону. Как минимум, подписчики должны ознакомиться с бизнесом, провести анализ и, при необходимости, поговорить с руководством компании.Если ситуация представляет собой рискованную, следует смягчить эти контролируемые, но опасные воздействия. С другой стороны, вы также можете воспользоваться возможностью и поработать с проблемной компанией, но на разумных и консервативных условиях. Оценка FRISK® и другие инструменты в рамках службы CreditRiskMonitor помогают профессионалам в области кредитования и цепочки поставок снизить финансовые риски, а также выявить возможности для роста.

Итог

Учитывая, что глобальный корпоративный долг находится на рекордно высоком уровне, как никогда важно опережать риск банкротства.Хотя компании, объявившие дефолт по долгу, обычно выживают, а не заявляют о банкротстве, для поставщиков и клиентов жизненно важно определить риск банкротства. Если вы полагаетесь на информацию по умолчанию, это может ввести вас в заблуждение. Оценка FRISK® определяет финансовый стресс и риск банкротства публичных компаний США с точностью 96%.

Краудсорсинг подписчиков — это мощный компонент инкрементальных данных в рамках этой модели банкротства, позволяющий подписчикам анонимно использовать мнение своих коллег.Это делает оценку FRISK® важной моделью, которую все риск-менеджеры должны иметь в своем наборе инструментов.

MacroAxis не является точным в отношении вероятности банкротства ЛЮБОЙ компании (включая GameStop, JP Morgan, Credit Suisse и т. Д.): Superstonk

Я просто хочу опубликовать свои 2 цента в качестве кредитного аналитика, который использует индикатор вероятности банкротства для оценки кредитоспособность компаний:

Расчеты MacroAxis для вероятности банкротства компаний в большинстве случаев просто неверны.Я вижу сообщение на первой странице, в котором подчеркивается, что вероятность банкротства JP Morgan Chase составляет 43% на основе расчета MacroAxis, и это просто безответственная предвзятость подтверждения.

Вероятность банкротства Расчет MacroAxis в основном зависит от Z-показателя Альтмана, который в данном случае отсутствует, см. Ниже:

«Согласно раскрытиям компании, JP Morgan Chase имеет Z-балл 0,0. На 100,0% ниже, чем в секторе финансовых услуг, и примерно так же, как у диверсифицированных банков (который в настоящее время в среднем составляет 0.0) промышленность ».

https://www.macroaxis.com/invest/ratio/JPM—Z-Score

Таким образом, они говорят, что средний показатель Z по Альтману для всей отрасли финансовых услуг равен 0 (менее 1 балла указывает на высокую вероятность бедствия). Таким образом, либо весь сектор финансовых услуг находится в неминуемой опасности краха, либо данные для расчета показателя Z по Альтману неверны / отсутствуют, либо вывод неверен.

Что более вероятно?
—

Между тем у меня есть доступ к рейтингу Moody’s Credit, который рассчитывает EDF (ожидаемую частоту дефолтов) компаний и показывает очень низкую вероятность банкротства для JP Morgan Chase:

JP Morgan Chase EDF Апрель 2021 г.

—

Просто чтобы вы могли увидеть разницу между вероятностью банкротства MacroAxis и Moody’s:

— Вероятность банкротства MacroAxis для GameStop составляет 9%

— Ожидаемый дефолт Moody’s • Частота (в основном то же самое, но рассчитывается по-разному) для GameStop близка к 0%

GameStop не разоряется… они выплатили весь свой долг на 2 года раньше срока! Вы скажите мне, какой из этих вероятностей банкротства вы доверяете.

Я использую Moody’s в своей работе только потому, что это ближе к реальности. Я перестал использовать MacroAxis 3 года назад из-за его ненадежности.

Z-показатель Альтмана (значение, формула)

Что такое Z-показатель Альтмана?

Z-оценка Альтмана — это тип Z-балла, который был опубликован Эдвардом И. Альтманом в 1968 году как формула Z-балла, используемая для прогнозирования шансов банкротства.Эту методологию можно использовать для прогнозирования вероятности банкротства бизнес-организации в течение определенного периода времени, который обычно составляет около 2 лет.

Этот метод позволяет предсказать состояние финансового бедствия любой фирмы. Показатель Z Альтмана может помочь в измерении финансового здоровья организации за счет использования нескольких балансовых значений. момент времени.Он основан на уравнении бухгалтерского учета, которое гласит, что сумма общих обязательств и собственного капитала равна совокупным активам компании. Читать далее и корпоративному доходу.

Вы можете свободно использовать это изображение на своем веб-сайте, в шаблонах и т. Д. Пожалуйста, предоставьте нам ссылку с указанием авторства Ссылка на статью с гиперссылкой
Например:
Источник: Altman Z Score (wallstreetmojo.com)

Формула Z Score по Альтману

Эта формула в основном предназначена для открытых производственных компаний с чистой стоимостью более 1 миллиона долларов.

Пять финансовых коэффициентов, использованных при расчете формулы Z-оценки Альтмана, следующие:

Нераспределенная прибыль

Используемый финансовый коэффициент	Формула финансового коэффициента
A	Оборотный капитал / общие активы
B	C
Прибыль до выплаты процентов и выплат / общие активы
D	Рыночная стоимость капитала / общие активы
E	Итого выручка / общие активы

Формула этой модели для определения вероятности прекращения банкротства фирмы:

Формула Z-показателя Альтмана = (1.2 x A) + (1,4 x B) + (3,3 x C) + (0,6 x D) + (0,999 x E)

• В этой модели, если значение Z больше 2,99, то говорят, что фирма находится в «безопасной зоне» и имеет незначительную вероятность объявления о банкротстве.
• Если значение Z находится между 2,99 и 1,81, то считается, что фирма находится в «серой зоне» и имеет умеренную вероятность банкротства.
• И, наконец, если значение Z ниже 1,81, то говорят, что он находится в «зоне бедствия» и имеет очень высокую вероятность дойти до стадии банкротства.

Применение шкалы Альтмана Z для прогнозирования банкротства

• Значение показателя Z по Альтману обычно составляет около -0,25 для фирм, которые имеют наибольшую вероятность банкротства. С другой стороны, для фирм, имеющих наименьшую вероятность банкротства, значение показателя Z по Альтману достигает +4,48.
• Эта формула помогает инвесторам определить, стоит ли им рассматривать возможность покупки акций или продажи некоторых из имеющихся у них акций.Как правило, показатель Z по Альтману ниже 1,8 означает, что компания находится на грани банкротства. С другой стороны, вероятность банкротства компаний с показателем Z по Альтману выше 3 меньше. Таким образом, инвестор может решить купить акцию, если оценка Альтмана Z ближе к значению 3, и аналогичным образом он может решить продать акцию, если стоимость ближе к 1,8.
• В 2007 году конкретным ценным бумагам, связанным с активами, был присвоен более высокий кредитный рейтинг, чем должен был быть.Тем не менее, компании были правильно предсказаны как увеличивающие свой финансовый риск. Финансовый риск относится к риску потери средств и активов с возможностью неспособности погасить долг, взятый у кредиторов, банков и финансовых учреждений. Фирма может столкнуться с этим из-за некомпетентных деловых решений и практики, что в конечном итоге приведет к банкротству. Прочитайте больше и должна была быть на пути к банкротству. Альтман подсчитал, что средний показатель Z по шкале Альтмана для фирм в 2007 году составлял 1,81. Кредитные рейтинги этих компаний были такими же, как и у финансового коэффициента B, который используется в формуле Z выше.Это указывало на то, что почти половина компаний имеют более низкий рейтинг, и они были крайне обеспокоены и имели высокую вероятность того, что они достигли стадии банкротства.
• Таким образом, расчеты Z-Score Альтмана заставили его поверить в то, что произойдет кризис и произойдет крах на кредитном рынке. Альтман считал, что кризис возникнет из-за дефолтов компаний. Однако кризис начался с ценных бумаг с ипотечным покрытием (MBS). Тем не менее, в 2009 году компании вскоре объявили дефолт со вторым по величине показателем в истории, как и предсказывала модель Альтмана.

Оценка Альтмана Z для частных фирм:

Исходная формула модифицирована, чтобы соответствовать частным фирмам, и в этом случае используются следующие бизнес-коэффициенты:

Используемый финансовый коэффициент	Формула финансового коэффициента
A	(оборотные активы — текущие обязательства) / общие активы
B
C	Прибыль до уплаты процентов и налогов / Всего активов
D	Балансовая стоимость капитала / Всего обязательств
E	Продажи / Итого активы

Фактическая формула Z Score Альтмана для этой модели для определения вероятности банкротства фирмы:

Z ’= (0.717 x A) + (0,847 x B) + (3,107 x C) + (0,420 x D) + (0,998 x E)

• В этой модели, если значение Z больше 2,99, то говорят, что фирма находится в «безопасной зоне» и имеет незначительную вероятность объявления о банкротстве.
• Если значение Z находится между 2,99 и 1,23, то считается, что фирма находится в «серой зоне» и имеет умеренные шансы банкротства.
• И, наконец, если значение Z ниже 1,23, то говорят, что он находится в «зоне бедствия» и имеет очень высокую вероятность выхода на стадию банкротства.

Оценка Альтмана Z для непроизводственных предприятий (развитые и развивающиеся рынки)

Исходная формула немного изменена для использования в случае непроизводственных фирм, работающих на развивающихся рынках. Мы используем только четыре финансовых коэффициента. Финансовые коэффициенты являются показателями финансовых показателей компании. Существует несколько форм финансовых коэффициентов, которые указывают на результаты компании, финансовые риски и операционную эффективность, такие как коэффициент ликвидности, коэффициент оборачиваемости активов, коэффициенты операционной рентабельности, коэффициенты бизнес-рисков, коэффициент финансового риска, коэффициенты устойчивости и т. Д.подробнее читайте в этой модели. Четыре отношения следующие:

Используемые бизнес-коэффициенты	Формула бизнес-коэффициента
A	денежные средства немедленно или ликвидируемые в течение года. Сюда входят запасы, денежные средства, их эквиваленты, рыночные ценные бумаги, дебиторская задолженность и т. д.читать далее Текущие активы относятся к тем краткосрочным активам, которые могут быть эффективно использованы для деловых операций, проданы за немедленные денежные средства или ликвидированы в течение года. Он включает товарно-материальные запасы, денежные средства, их эквиваленты, рыночные ценные бумаги, дебиторскую задолженность и т. Д. Читать далее Текущие активы — это те краткосрочные активы, которые могут быть эффективно использованы для коммерческих операций, проданы за немедленные денежные средства или ликвидированы в течение года. Он включает запасы, денежные средства, их эквиваленты, рыночные ценные бумаги, дебиторскую задолженность и т. Д.подробнее — Краткосрочные обязательстваТекущие обязательства — это кредиторская задолженность, погашение которой может быть произведено в течение двенадцати месяцев после отчетной даты. Обычно это заработная плата к выплате, к оплате, краткосрочные ссуды и т. Обычно это заработная плата к выплате, к оплате, краткосрочные ссуды и т. Обычно это выплачиваемая заработная плата, подлежащие оплате расходы, краткосрочные ссуды и т. Д.подробнее) / Общие активы
B	Нераспределенная прибыль Нераспределенная прибыль определяется как совокупная прибыль, полученная компанией до даты после корректировки распределения дивидендов или других распределений между инвесторами компании. Он отображается как часть собственного капитала в пассиве баланса компании. Читать далее / Всего активов
C	Прибыль до уплаты процентов и налогов Прибыль до уплаты процентов и налогов (EBIT) относится к операционной деятельности компании. прибыль, полученная после вычета из выручки всех расходов, кроме расходов по процентам и налогам.Он обозначает прибыль организации от бизнес-операций без учета всех налогов и затрат на капитал. Читать далее Прибыль до уплаты процентов и налогов (EBIT) относится к операционной прибыли компании, которая получена после вычета из выручки всех расходов, кроме расходов на проценты и налоги. Он обозначает прибыль организации от бизнес-операций без учета всех налогов и затрат на капитал. Читать далее Прибыль до уплаты процентов и налогов (EBIT) относится к операционной прибыли компании, которая получается после вычета из выручки всех расходов, кроме расходов на проценты и налоги.Он обозначает прибыль организации от коммерческих операций без учета всех налогов и затрат на капитал. Читать далее / Всего активов
D	Балансовая стоимость капитала Балансовая стоимость капитала отражает фонд, принадлежащий акционерам и доступный для распределение среди акционеров. Он рассчитывается как чистая сумма, остающаяся после вычета всех обязательств компании из ее общих активов. Читать далее Балансовая стоимость собственного капитала отражает фонд, принадлежащий акционерам и доступный для распределения между акционерами.Он рассчитывается как чистая сумма, остающаяся после вычета всех обязательств компании из ее общих активов. Читать далее Балансовая стоимость собственного капитала отражает фонд, принадлежащий акционерам и доступный для распределения между акционерами. Он рассчитывается как чистая сумма, остающаяся после вычета всех обязательств компании из ее общих активов.Подробнее / Общая сумма обязательств

Фактическая формула Z-Score Альтмана для этой модели для определения вероятности банкротства непроизводственной фирмы, работающей на развитых рынках, выглядит следующим образом:

Z ’’ = (6.56 x A) + (3,26 x B) + (6,72 x C) + (1,05 x D)

Фактическая формула Altman Z Score для этой модели для определения вероятности банкротства непроизводственной фирмы, работающей на развивающихся рынках, выглядит следующим образом:

Z ’’ = 3,25 + (6,56 x A) + (3,26 x B) + (6,72 x C) + (1,05 x D)

• В этой модели, если значение Z больше 2,6, то говорят, что фирма находится в «безопасной зоне» и имеет незначительную вероятность подачи заявления о банкротстве.
• Если значение Z находится между 2,6 и 1,1, то считается, что фирма находится в «серой зоне» и имеет умеренные шансы банкротства.
• Если значение Z ниже 1,1, то говорят, что он находится в «зоне бедствия» и имеет очень высокую вероятность достижения стадии банкротства.

Заключение

Z-Score Алмана — широко используемый показатель с широким спектром применения. Это одна из нескольких уже используемых моделей кредитной маркировки, сочетающих количественные финансовые показатели с небольшим диапазоном переменных, которые помогут нам предсказать, потерпит ли компания финансовый крах или перейдет в стадию банкротства.

Однако за годы, прошедшие с момента его введения, Z-Score был улучшен, чтобы стать одним из надежных предикторов банкротства, и многие аналитики в настоящее время используют этот метод выше любого другого из-за его широкого применения. Фактически, однажды Альтман переоценил свои стратегии, изучив восемьдесят шесть проблемных фирм с 1969 по 1975 год, затем 110 обанкротившихся фирм с 1976 по 1995 год, а затем 120 обанкротившихся фирм с 1996 по 1999 год. Уровень точности Z-Score составлял 82%. — 94%, что больше, чем было достигнуто по любой из существовавших методик.

Однако девиз «мусор на входе, мусор на выходе» применим и здесь. Следовательно, если финансовые показатели фирмы или исходные данные вводят в заблуждение или неверны, Z-Score будет неверным и не будет вообще полезен для нашего анализа и прогнозирования банкротства.

Altman Z Score Video

Рекомендуемые статьи

Эта статья была руководством по шкале Altman Z Score и тому, как она предсказывает банкротство. Здесь мы видим формулу показателя Z по Альтману для производственных, частных и непроизводственных компаний на развитых и развивающихся рынках.Вы можете узнать больше об инвестиционном банкинге из следующих статей —

.