Автором была произведена выборка 350 предприятий для
построения комплексной модели оценки риска банкротства, причем выборка
формировалась так, чтобы избежать включение в выборку
«однотипных предприятий».
Таким образом, в выборку были включены следующие предприятия:
- 100 предприятий торговли;
- 100 сельхозпредприятий;
- 150 промпредприятий (в том числе 50 – топливно-энергетического комплекса).
Формула модели оценки риска банкротства Г.А. Хайдаршиной построена на
основании логистической регрессии и имеет следующий вид:
С = еУ / 1+ еУ
где У рассчитывается по формуле:
У = α0 + α1Corp_age + α2Cred +
α3Current_ratio + α4EBIT/INT + α5Ln(E) +
α6R + α7Reg + α8ROA + α9ROE +
α10T_E + α11T_A
где,
С - комплексный критерий риска банкротства предприятия;
Corp_age - фактор, характеризующий
«возраст» организации. Показатель принимается
равным 0, если предприятие было создано более 10 лет назад, и значение
1 - если менее 10 лет;
Cred - фактор, характеризующий кредитную историю организации.
В случае если кредитная история организации является положительной, то
данный фактор принимает значение 0, в противном случае ему
присваивается значение 1;
Current_ratio - коэффициент текущей ликвидности;
EBIT/INT - отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к
уплаченным процентам;
Ln(E) - натуральный логарифм собственного капитала предприятия;
R - ставка рефинансирования ЦБ РФ;
Reg - фактор, характеризующий деятельность предприятия с точки
зрения его региональной принадлежности. Принимает значение 0, если
предприятие находится в Москве или Санкт-Петербурге, и 1 - если в
других регионах России.
ROA - рентабельность активов предприятия;
ROE - рентабельность собственного капитала предприятия;
T_E - темп прироста собственного капитала предприятия;
T_A - темп прироста активов предприятия.
Как уже выше было отмечено, Logit-модель оценки вероятности
банкротства Г.А. Хайдаршиной построена с учетом отраслевого фактора.
Таблица 1. Значения коэффициентов модели оценки риска банкротства в
зависимости от отрасли
Фактор модели |
Коэффициент |
Отрасль |
Промышленность |
ТЭК |
Торговля |
Сельское хозяйство |
Константа |
α0 |
10,2137 |
30,7371 |
35,0326 |
13,5065 |
Corp_age |
α1 |
0,0303 |
3,7033 |
4,1834 |
0,2753 |
Cred |
α2 |
6,7543 |
8,9734 |
9,0817 |
6,6637 |
Current_ratio |
α3 |
-3,7093 |
-8,6711 |
-8,7792 |
-7,0113 |
EBIT/INT |
α4 |
-1,5985 |
-7,011 |
-8,5601 |
-2,3915 |
Ln(E) |
α5 |
-0,564 |
-1,6427 |
-1,6834 |
-1,0028 |
R |
α6 |
-0,1254 |
-0,1399 |
-0,4923 |
-0,29 |
Reg |
α7 |
-1,3698 |
-0,6913 |
-0,8023 |
-1,5742 |
ROA |
α8 |
-6,3609 |
-5,0894 |
-8,4776 |
-6,1679 |
ROE |
α9 |
-0,2833 |
-15,3882 |
-10,8005 |
-2,3624 |
T_E |
α10 |
2,5966 |
7,3667 |
7,1862 |
2,8715 |
T_A |
α11 |
-7,3087 |
-22,0294 |
-22,7614 |
-6,9339 |
Суждение о вероятности банкротства предприятия делается в
зависимости от значения показателя С:
если 0,8 < C < 1 - Максимальный риск
банкротства
если 0,6< C <= 0,8 - Высокий риск банкротства
если 0,4 < C <= 0,6 - Средний риск банкротства
если 0,2 < C <= 0,4 - Низкий риск банкротства
если 0 < C <= 0,2 - Минимальный риск
банкротства
Логит-модель Г. Хайдаршиной, продемонстрировала
«точность» предсказания вероятности банкротства
предприятия в 85,6 %. Отдельным достоинством модели является учет ею
отраслевой специфики анализируемого предприятия. К сожалению,
использование модели затруднено из-за использования в модели
непубличных показателей.
|