Финансовая диагностика предприятия. Монография. Надежда Алексеевна Львова
банкротства по общедоступным сведениям, простота применения и интерпретации полученных результатов), что обусловило его высокую популярность. Наиболее известные дискриминантные модели за год до краха обеспечивают достоверный результат с вероятностью от 83 до 98 %186.
Основные ограничения в применении данного метода заключаются в следующем.
Соответствующие модели строятся статистическими методами по определенной выборке компаний. Распределение финансовых показателей деятельности компаний не является постоянным: оно меняется со временем в зависимости от региональных и отраслевых условий деятельности. Если анализируемая компания находится в другой стране, имеет другую отраслевую специфику или, например, не является публичной в отличие от компаний, формирующих выборку, использовать соответствующую модель нецелесообразно. В частности, вопреки распространенному мнению, некорректно применение «импортных» дискриминантных моделей в отношении российских компаний187. Очевидно, невозможно и внесение «механических» корректировок в пороговые нормативы, финансовые коэффициенты или коэффициенты регрессии существующих моделей.
Формирование эффективной модели диагностики банкротства методом МДА требует репрезентативной выборки. Исследования Moody’s показатели, что такая выборка должна состоять как минимум из 40 пар предприятий (для сравнения: первая модель Альтмана основана на исследовании всего 33 пар)188. В то же время, как отмечалось ранее, корпоративное банкротство является относительно редким событием, что затрудняет задачу разработчиков.
Применение мультипликативного дискриминантного анализа целесообразно в условиях относительной стабильности внешней среды или умеренной неопределенности, когда вероятность результатов принятия управленческого решения можно оценить с приемлемой точностью.
Результаты оценки могут оказаться в «зоне неопределенности», когда вероятность банкротства анализируемого предприятия составляет примерно 50 %. Следует отметить, что последнее ограничение успешно преодолевается с помощью других статистических методов. Так, в 1980 г. Джеймс Олсон обосновал первую логит-модель диагностики банкротства189. Подобные модели позволяют получить значение вероятности банкротства по формуле логистической регрессии, и так называемая серая зона в данном случае отсутствует.
Далее мы обратимся к рыночным моделям, а именно к структурным моделям прогнозирования финансовых затруднений на примере моделей КМВ – Мертона.
Согласно концепции Блэка – Шоулза – Мертона, собственный капитал фирмы рассматривается как колл-опцион на ее активы с ценой исполнения, соответствующей величине долговых обязательств, а банкротство – как «отказ» акционеров (держателей опциона) от покупки активов у кредиторов (срок такого опциона соответствует сроку обязательств).
Логика рассуждений такова. В случае ликвидации компании кредиторы имеют преимущественное (по отношению к собственникам) право получения части ее имущества пропорционально своим финансовым требованиям. Собственники получат причитающуюся им часть имущества только в том случае, если