Банкротство — это необратимое состояние неплатежеспособности юридического лица, при котором оно не может удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей. Прогнозирование банкротства — это задача, которая стоит перед многими участниками рынка, включая кредиторов, должников и государство.
В России существует ряд отечественных моделей прогнозирования банкротства, которые построены на основе различных подходов и методов.
Статистические модели
Статистические модели прогнозирования банкротства основаны на анализе исторических данных о финансовых показателях предприятий. Они позволяют выявить закономерности, которые могут указывать на вероятность банкротства.
К числу наиболее известных статистических моделей прогнозирования банкротства в России относятся:
Модель Альтмана — основана на пяти финансовых показателях: коэффициенте текущей ликвидности, коэффициенте обеспеченности собственными оборотными средствами, коэффициенте быстрой ликвидности, коэффициенте оттока денежных средств и коэффициенте рентабельности активов.
Модель Таффлера — основана на трех финансовых показателях: коэффициенте текущей ликвидности, коэффициенте задолженности и коэффициенте рентабельности активов.
Модель Z-Score — основана на пяти финансовых показателях: коэффициенте текущей ликвидности, коэффициенте задолженности, коэффициенте оттока денежных средств, коэффициенте рентабельности активов и коэффициенте рентабельности собственного капитала.
Модели машинного обучения
Модели машинного обучения прогнозирования банкротства позволяют учитывать не только исторические данные о финансовых показателях предприятий, но и другие факторы, такие как отрасль, регион, размер предприятия и т.д.
К числу наиболее известных моделей машинного обучения прогнозирования банкротства в России относятся:
Модель, разработанная компанией «Модульбанк» — основана на данных о 100 тысячах предприятий малого и среднего бизнеса.
Модель, разработанная компанией «Интеллектуальные решения» — основана на данных о 500 тысячах предприятий малого и среднего бизнеса.
Модель, разработанная компанией «ФИНАМ» — основана на данных о 100 тысячах предприятий крупного бизнеса.
Преимущества и недостатки отечественных моделей прогнозирования банкротства
Преимущества отечественных моделей прогнозирования банкротства:
Они основаны на данных о российских предприятиях, что повышает их точность.
Они доступны для использования российскими компаниями.
Недостатки отечественных моделей прогнозирования банкротства:
Они могут быть менее точными, чем зарубежные модели, которые основаны на данных о предприятиях из разных стран.
Они могут быть менее универсальными, чем зарубежные модели, которые могут быть использованы для прогнозирования банкротства предприятий из различных отраслей и регионов.
Как использовать отечественные модели прогнозирования банкротства
Отечественные модели прогнозирования банкротства могут быть использованы для:
Оценки вероятности банкротства предприятия.
принятия решений о предоставлении кредита или займа.
разработки мер по снижению риска банкротства.
При использовании отечественных моделей прогнозирования банкротства необходимо учитывать их ограничения и недостатки.
Заключение
Отечественные модели прогнозирования банкротства являются эффективным инструментом для оценки вероятности банкротства предприятий. Они могут быть использованы различными участниками рынка для принятия решений, связанных с риском банкротства.
Дополнительная информация
Кроме отечественных моделей прогнозирования банкротства, существуют и зарубежные модели, которые также могут быть использованы российскими компаниями. К числу наиболее известных зарубежных моделей прогнозирования банкротства относятся:
Модель Altman Z-Score — основана на пяти финансовых показателях: коэффициенте текущей ликвидности, коэффициенте задолженности, коэффициенте оттока денежных средств, коэффициенте рентабельности активов и коэффициенте рентабельности собственного капитала.
Модель Ohlson — основана на трех финансовых показателях: коэффициенте текущей ликвидности, коэффициенте оттока денежных средств и коэффициенте рентабельности активов.
Модель Logit — основана на логистической регрессии.
Выбор модели прогнозирования банкротства зависит от целей ее использования. Если необходимо получить оценку вероятности банкротства предприятия на основе исторических данных о его финансовых показателях, то можно использовать статистические модели. Если необходимо учесть и другие факторы, такие как отрасль, регион, размер предприятия и т.д., то можно использовать модели машинного обучения.
