CC BY
116
УДК: 336 ББК: 65.05
Суворова Л.В., Суворова Т.Е., Куклина М.В.
ПРИМЕНЕНИЕ ИНСТРУМЕНТАРИЯ ЭКОНОМЕТРИКИ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ МНОГОФАКТОРНОГО КРИТЕРИЯ ОЦЕНКИ СОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ
Suvorova L. V., Suvorova T.E., Kuklina M.V.
USING THE TOOLS OF ECONOMETRICS FOR FORMATION OF
MULTIFACTOR EVALUATION CRITERIA OF ORGANIZATION VIABILITY
Ключевые слова: компания, вероятность, банкротство, вероятность банкротства, эконометрика, оценка состоятельности, интегральный критерий оценки, модель, оценка, критерий, прогнозная вероятность.
Keywords: company, probability, bankruptcy, the probability of bankruptcy, econometrics, viability assessment, integral evaluation criterion, model, evaluation, criterion, the forecast probability.
Аннотация: в статье рассматривается возможность применения эконометрическо-го инструментария для формирования многофакторного критерия оценки состоятельности организации. Модель оценки, сформированная с помощью метода анализа иерархий, тестируется на данных ста российских нефинансовых компаний, полученные результаты сравниваются с начальными параметрами модели, после чего делается вывод о ее практической применимости.
Abstract: the article discusses the possibility of using econometric tools for the formation of multifactor criteria for evaluating the organization viability. Assessment model, formed by the analytic hierarchy process is tested on data of hundred Russian non-financial companies; these results are compared with the initial parameters of the model, and then conclude its practical applicability.
В условиях ухудшения экономической ситуации как внутри, так и за пределами страны многие компании сталкиваются с финансовыми трудностями. Несостоятельность организации как субъекта экономических отношений может стать предметом судебного делопроизводства. Таким образом, перед современными финансовыми менеджерами встает задача не только предотвратить кризисные явления и обеспечить устойчивое финансовое положение своего предприятия, но и доказать его состоятельность третьим лицам.
В настоящее время существует достаточно много многофакторных критериев оценки состоятельности компаний, предложенных различными авторами, как отечественными, так и зарубежными (Э. Альтман, Р. Таффлер и Г. Тишоу, Р. Лис, Р.С. Сайфулин и Г.Г. Кадыков, ученые Иркутской государственной экономической академии, О.П. Зайцева, У. Бивер, Ж. Кон-
нан и М. Гольдер, Д. Фулмер, Г. Сприн-гейт). Следует отметить, что зарубежные модели не всегда приемлемы для российских организаций, поскольку в них используются коэффициенты-константы, рассчитанные в соответствии с иными экономическими условиями, особенностями кредитования и налогообложения.
Диагностика факторов, приводящих организации к банкротству, может проводится различными методами, в том числе аналитическим, экспертным, методами линейного и динамического программирования, а также с использованием имитационных моделей.
Цель работы - апробировать новую модель оценки состоятельности компаний при помощи эконометрического инструментария.
На основе метода анализа иерархий нами была разработана новая модель оценки состоятельности организации и опреде-
лено пороговое значение интегрального показателя1:
X = 0,194*P(12) + 0,186*P(15) + 0,19*P(27) + 0,232*P(30) + 0,197*P(33),
где
P(12) - степень платежеспособности организации;
P(15) - коэффициент текущей ликвидности;
P(27) - рентабельность оборотного капитала;
P(30) - фондоотдача;
P(33) - рентабельность продаж
Метод анализа иерархий представляет собой многокритериальный прием оценки, с помощью которого выбираются показатели-факторы, а также формируется многофакторная модель. В целях нахождения приоритетных показателей-факторов была использована шкала относительной важности Т.Саати и К.Кернса.2 С ее помощью построена матрица попарных сравнений показателей-факторов и сделан выбор локальных приоритетов.
Наиболее приоритетными среди рассматриваемых факторов были признаны: степень платежеспособности, коэффициент текущей ликвидности, рентабельность оборотного капитала, фондоотдача и рентабельность продаж.
Для дальнейшего исследования были скорректированы значения приоритетов выделенных факторов путем деления их начальных значений на сумму последних и таким образом получен нормализованный вектор приоритетов по усеченному набору критериев.
Пороговое значение было найдено с помощью эмпирического анализа на реальных данных. Была сформирована выборка из 100 нефинансовых российских компаний
Суворова Л.В., Суворова Т.Е., Куклина М.В.
"3
с помощью базы данных выборку вошли 50 компаний, которые являются состоятельными, и 50 компаний, которые признаны судом банкротами. Для каждой организации был рассчитан интегральный показатель и построен график зависимости интегрального показателя от состояния компаний.
В рамках разработанной нами модели несостоятельными оказались компании, интегральный показатель которых не превышает 15.
Для оценки взаимосвязи вероятности банкротства организаций и значения интегрального критерия мы применили эконо-метрический инструментарий. Для этого использовалась та же выборка из 100 нефинансовых российских компаний.
Тестировались модели бинарного выбора: РгоЬк-модель4 (кумулятивная функция стандартного нормального распределения) и Logit-модель (интегральная функция вероятности логистического распределения). Бинарные модели позволяют определить зависимость вероятности банкротства компании и значения интегрального критерия.
Согласно моделям такого типа зависимая переменная принимает два значения: 0 и 1. В качестве зависимой переменной нами выбрано состояние компании. Значение «0» присваивается состоятельной организации, а значение «1» - несостоятельной компании. В сформированной выборке количество состоятельных и несостоятельных компаний совпадает и равно 50.
Все рассчитанные коэффициенты, в том числе и интегральный показатель по выбранным компаниям, представлены в таблице 1.
1 Суворова, Л.В., Суворова, Т.Е. Оценка несостоятельности организации с применением метода анализа иерархий // Материалы VIII Международной научно-практической конференции «Инфраструктурные отрасли экономики: проблемы и перспективы развития». - Новосибирск: НГТУ, 2015.
2 Макаров, А.С. К проблеме выбора критериев анализа состоятельности организаций // Экономический анализ: теория и практика. 2008. №3.
3 FIRA PRO - Информационно-аналитическая система, первое независимое рейтинговое агентство [Электронный ресурс]. - URL: http://www.fira.ru/. -Загл. с экрана
4 Шандор, Золт. Эконометрический ликбез: ограниченные зависимые переменные. Мультиномиальные модели дискретного выбора // Квантиль. - 2009. -№7. - С. 9-20.
Компания Показатель-фактор Интегральный критерий Y: 1- несостоятельная компания 0- состоятельная компания
Фондоотдача, доли Коэффициент текущей ликвидности, доли Степень пла-тежеспособ-ности по текущим обязательствам, доли Рентабельность оборотного капитала, % Рентабельность продаж, %
1 10,82 1,97 3,28 47,66 40 20,48 0
2 1,68 1,17 14,69 65,88 50 25,88 0
3 7,4 3,24 4,64 79,75 100 38,15 0
4 18,08 3,8 4,2 8,37 100 27,05 0
5 6,01 1,08 4,24 23,77 100 26,69 0
50 1,11 20,76 0,62 96,63 100 42,40 0
51 3,52 5,32 0,45 0,43 8,7 3,69 1
52 1,85 0,1 66,96 0,78 2,2 14,03 1
59 1,65 0,91 74,25 115 3,3 37,52 1
66 0,1 1 77,45 1 10 17,41 1
99 3,38 0,024 38,03 -1,47 -2,4 7,41 1
100 0,38 0,05 2,25 1,42 9,6 2,70 1
Две регрессионные модели тестирова- зультаты тестирования моделей представ-лись с помощью программы «Eviews». Ре- лены в таблице 2.
Таблица 2 - Тестирование моделей
Параметры Модель
Probit Logit
Количество наблюдений 100 100
Интегральный показатель -0,149***(0,043) -0,338**(0,138)
Константа 2,391***(0,569) 5,155***(1,858)
Prob(LR statistic) 0,000 0,000
McFadden R-squared 0,769 0,804
Примечание. В скобках указаны стандартные ошибки, звездочками обозначены уровни значимости: *p <0,1; **p <0,05; ***p <0,01.
По полученным результатам был сделан вывод, что обе регрессии в целом значимы на 1% уровне. Оценки коэффициентов также значимы на 1% уровне для Probit-модели и нам 5% для Logit-модели. Оценка коэффициента перед переменной, отвечающей за значение интегрального показателя,
отрицательна. Это говорит о том, что чем выше значение интегрального показателя, тем ниже вероятность банкротства.
Полученные результаты оценки регрессий можно представить в следующем виде:
Рг = 2,391 - 0,149 * х{)
Pi =Л (5,155 - 0,338 * xt)
Зависимость значения интегрального показателя от прогнозной вероятности, определенной с помощью Logit и Probit моделей отражена на рисунке 1. Можно заме-
тить, что обе модели дают практически одинаковые результаты, не наблюдается никаких существенных различий. Однако имеется одно отклонение от общей динамики.
я н
W
о 35 н
R О
а
ш
и
«
Ы X ш S
О
й
1
П S 1
1
л
1-1-1-1-0 -,-■
♦ Logit-модель ■ Probit-модель
-40 -30 -20 -10
0
10 20 30 40
50
60
Значение интегрального показателя
Рисунок 1 - Графическое представление соотношения значения интегрального критерия
и оценки вероятности банкротства
Для определения порогового значения были построены прогнозные вероятности банкротства для всех компаний из выборки для обеих бинарных моделей. На рисунках 2 и 3 представлена зависимость прогнозной вероятности от номера наблюдения. Первые 50 компаний выборки являются состоятельными, а последние 50 компаний признаны судом банкротами.
Данные графики также показывают, что имеется одно отклонение. Компания, соответствующая номеру 59, в действительности является банкротом, однако интегральный критерий показал обратный вывод. Для данной компании была спрогнозирована очень низкая прогнозная вероятность банкротства.
Рисунок 2 - Графическое представление соотношения прогнозной вероятности банкротства и номера компаний для Logit-модели
Таким образом, был сделан вывод, что тельной, а если прогнозная вероятность если прогнозная вероятность банкротства больше 50% - компания несостоятельна. меньше 50%, то компания является состоя-
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Рисунок 3 - Графическое представление соотношения прогнозной вероятности банкротства и номера компаний для РшЬк-модели
Как было отмечено ранее, при расчете многофакторного критерия с помощью МАИ были допущены две неточности, а именно, 2 компании с прогнозом состоятельности являются на самом деле несостоятельными. Это соответствует ошибке I рода. Аналогичная неточность произошла при прогнозировании вероятности банкротства с использованием эконометрического инструментария, но ошибка I рода в этом слу-
чае составила 1% (только для одной несостоятельной компании была спрогнозирована низкая вероятность банкротства). Ошибка II рода не наблюдалась в обоих случаях. Объясняющая способность модели находится как 100% за вычетом ошибок I и II рода. Обе сформированные модели, как с помощью МАИ, так и с помощью инструментария эконометрики, имеют высокую объясняющую способность (таблица 3).
Таблица 3 - Сравнительная характеристика МАИ и инструментария эконометрики
Критерий МАИ Инструментарий эконометрики
Пороговое значение Х<15 - компания несостоятельна, Х>15 - компания состоятельна Р <50% - компания состоятельна, Р >50% - компания несостоятельна
Ошибка I рода (компания с прогнозом состоятельности является несостоятельной) 2% 1%
Ошибка II рода (компания с прогнозом несостоятельности является состоятельной) 0% 0%
Объясняющая способность модели 98% 99%
Исходя из полученных результатов, полученная с помощью метода анализа можно сделать вывод, что новая модель, иерархий и проверенная с использованием
инструментария эконометрики, является ки банкротства российских компаний. оптимальной и применимой для диагности-
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Макаров, А.С. К проблеме выбора критериев анализа состоятельности организаций // Экономический анализ: теория и практика. - 2008. - №3.
2. Суворова, Л.В., Суворова, Т.Е. Оценка несостоятельности организации с применением метода анализа иерархий // Материалы 8 Международной научно-практической конференции «Инфраструктурные отрасли экономики: проблемы и перспективы развития», НГТУ, Новосибирск, 2015.
3. Шандор, Золт. Эконометрический ликбез: ограниченные зависимые переменные. Мультиномиальные модели дискретного выбора // Квантиль. - 2009. - №7. - С. 9-20.
4. Altman, E. & Haldeman, R. (1977) ZETA Analysis: A new model to indentify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance, 1, 29-35.
5. Beaver, W. (1966) Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4,71-111.
6. Conan, J. & Holder, M. (1979) Explicatives variables of performance and management control, Doctoral Thesis, CERG, Universite Paris Dauphine.
7. FIRA PRO - Информационно-аналитическая система, первое независимое рейтинговое агентство [Электронный ресурс]. — URL: http://www.fira.ru/. - Загл. с экрана
8. Fulmer, J. & Moon, J. (1984) A Bankruptcy Classification Model for Small Firms. Journal of commercial Bank Lending, 25-37.
9. Springate, G. (1978) Predicting the Possibilty of Falture in a Canadian Firm. Unpublished M.B.A. Research Project, Simon Fraser Universit
