Людям всегда было присуще стремление убедиться в финансовом здоровье компании: инвесторов интересовало, стоит ли вкладывать в нее деньги; руководителей — в правильном ли направлении они двигаются; сотрудников — не пора ли искать новую работу. Это привело к появлению множества моделей прогнозирования банкротства: по некоторым оценкам, их более 200.
Большинство опирается на так называемую модель Альтмана (Z-счет Альтмана), разработанную еще в 1968 году. В основе модели лежит множественный дискриминантный анализ. Это означает, что она сравнивает много (на практике — пять) значимых финансовых показателей исследуемой компании с нормативами, рассчитанными на условно здоровых компаниях, то есть таких, которым не грозит банкротство.
С 1968 года модель многократно совершенствовалась с применением методов регрессионного анализа, логистической регрессии и линейного программирования, в результате чего появились модели Р. Лиса, Р. Таффлера, Г. Спрингейта, Д. Фулмера, Дж. Олсона, Т. Шумвея и другие. С недавнего времени финансовые показатели компаний «скармливают» искусственному интеллекту — и уже он пытается искать взаимосвязи и прогнозировать банкротство.
Точность даже базовой модели Альтмана довольно высока: за год до объявления фирмы банкротом это событие можно предсказать с 90%-ной вероятностью. Но у модели есть один недостаток. Она срабатывает поздно. За один год руководство компании едва ли может существенно повлиять на печальный исход, а за три года до банкротства точность модели заметно ниже — 78%.
В чем суть новой модели
