33 модели финансового анализа
Василий Жданов
© Василий Жданов, 2020
ISBN 978-5-0051-2510-1
Классификация методов диагностики риска банкротства предприятий
Все методы диагностики риска банкротства предприятий разделить на два больших класса по признаку методического подхода, лежащего в их основе:
Количественные методы оценки риска банкротства
Количественные методы предполагают расчет единого интегрального показателя риска банкротства предприятия. Их можно условно разделить на две большие группы классических статистических методов и альтернативных методов. Ключевая разница между этими методами заключается в использовании различных по сложности математических аппаратов: если для классических методов, как правило, используются методы математической статистики, то в альтернативных методах используются намного более сложные методы искусственного интеллекта. По исследованиям, проведенными учеными Азизом и Дэаром, для построения моделей диагностики риска банкротства в 64% случаев используются статистические методы, в 25% искусственный интеллект, в 11% другие методы [1].
Рис. 1. Классификация методов диагностики вероятности банкротства (по признаку методического подхода, лежащего в их основе) [2, 3].
В статистических моделях можно условно выделить два больших направления построения моделей диагностики риска банкротства предприятий модели, построенные на основе множественного дискриминантного анализа (MDA-модели) и модели, построенные на основе логистической регрессии (logit-модели).
Из статистических моделей наиболее популярными являются модели, построенные с помощью множественного дискриминантного анализа (MDA-модели). Основная цель множественного дискриминантного анализа заключается в том, чтобы на основе измерения различных показателей объекта классифицировать его, т. е. отнести к одному из нескольких классов. Популярные западные MDA-модели прогнозирования риска банкротства были разработаны Альтманом [4], Таффлером [5], Спрингейтом [6].
Среди отечественных MDA-моделей можно выделить: Модель Сайфуллина и Кадыкова [7], Модель Беликова-Давыдовой (Иркутская Государственная экономическая академия) [8], Модель Мизиковского [9], Модель Челышева [10].
В настоящее время на западе наблюдается спад использования MDA-моделей для оценки риска банкротства предприятий, все большее предпочтение отдается logit-моделям и моделям на основе искусственного интеллекта, которые позволяют учесть различные скрытые закономерности. В таблице 1 представлена частота использования инструментария множественного дискриминантного анализа для построения моделей диагностики риска банкротства предприятий, как видно из таблицы в настоящее время только 29% от всех исследований используют инструментарий множественного дискриминантного анализа для построения моделей банкротства.