Универсальная дискриминантная модель

Проблему невозможности использования зарубежных методик в практике оценки финансового состояния предприятий, попытался решить отечественный экономист А. Терещенко. Он разработал универсальную дискриминантной функции, которая является наиболее оптимальной для диагностики риска банкротств предприятий, поскольку по его мнению, оптимальная дискриминантная функция должна учитывать все составляющие финансового состояния ликвидность, доходность, оборачиваемость, структуру имущества, капитала и др.

Она выглядит так:

Z = 1,5 Х 1 + 0,08 Х 2 + 10 х 3 + 5 Х 4 + 0,3 Х 5 + 0,1 Х 6

где

  • Х 1 – Cash Flow / обязательства;
  • Х 2 – валюта баланса / обязательства;
  • Х 3 – чистая прибыль / баланс;
  • Х 4 – чистая прибыль / выручка;
  • Х 5 – производственные запасы / выручка;
  • Х 6 – выручка / оборачиваемость основного капитала.

Для вычисления коэффициента X1 используется показатель Cash Flow, который характеризует величину чистых денежных потоков, которые образуются в результате операционной и инвестиционной деятельности и остаются в распоряжении предприятия в определенном периоде.

Интерпретация результатов модели

Полученные результаты после вычислений можно интерпретировать так:

  • Z> 2 – предприятие считается финансово устойчивым и ему не грозит банкротство;
  • 1 <Z <2 – финансовое равновесие нарушено, но при условии перехода предприятия на антикризисное управление банкротство ему не грозит;
  • 0 <Z <1 – предприятию грозит банкротство, если оно не осуществит санационных мероприятий;
  • Z <0 – предприятие является полубанкрот.

Особенности модели

Дискриминантная модель О.Терещенко имеет следующие преимущества:

  • простота в расчете;
  • разработана на использовании отечественных статистических данных и учитывает отраслевые особенности предприятия;
  • за счет использования различных модификаций базовой модели к предприятиям различных видов деятельности решает проблему определения критических значений показателей, которые являются индикатором вероятности банкротства предприятия конкретной отрасли.

Однако данная методика не является совершенной и имеет свои недостатки:

  • в ней сделан акцент на уменьшении ложного отнесения финансово несостоятельных предприятий к группе стойких. Такая асимметрия имеет целью обезопасить инвестора от рискового вложения средств, но снижает точность прогноза в целом.
  • широкий интервал неопределенности. Данные такого прогнозирования является весьма субъективными и не дают оснований для практических выводов.
Читайте также:  Брутто-ставка

Таким образом, чем более универсальной является модель, тем меньше ее уровень точности. Практика требует внедрения методологических подходов, которые являются не столько универсальными и простыми, сколько эффективными.

Оцените статью
Financial-Helper.RU
Добавить комментарий