Cтраница 1
Прогнозирование банкротства как самостоятельная проблема возникла в передовых капиталистических странах ( и в первую очередь в США) сразу после окончания второй мировой войны. [1]
Прогнозирование банкротств с помощью MDA-моделей было популярно в Великобритании и США в 70 - е годы ( см. [12], [257]), Затем выяснилось, что наборы определяющих переменных у разных моделей сильно различаются, и MDA - методы отчасти потеряли свою привлекательность. Варне [29] связывает чрезмерное многообразие описательных переменных с тем фактом, что процедура отбора переменных теоретически не согласуется с моделями, основанными на статистических критериях согласия. Более того, остается открытым вопрос о том, можно ли пользоваться многомерным нормальным распределением применительно к финансовым показателям, которые в действительности распределены не нормально ( ср. [2]
На скрытой стадии прогнозирование наступающего банкротства возможно за 1 5 - 2 года до появления очевидных ( явных) признаков. Однако применение большинства из них, в том числе наиболее надежных методик, в наших условиях затруднено в силу отсутствия развитого вторичного рынка ценных бумаг и соответствующей информации о их стоимости. [3]
Важным аспектом оценки финансовой устойчивости и прогнозирования банкротства предприятия является его зависимость от размера заимствований в финансово-кредитной сфере. Это связано как с приоритетным правом кредиторов на получение своих долгов в случае банкротства предприятия, так и с нестабильностью банковской системы, особенно остро проявившейся в условиях финансового кризиса. Такой подход обусловливает учет в составе заемного капитала только средств, полученных от кредитных организаций в виде долгосрочных и краткосрочных кредитов, займов и ссуд. [4]
Применимы ли в российских условиях показатели прогнозирования банкротства, используемые в странах развитой рыночной экономики. [5]
Из сказанного следует, что качество модели прогнозирования банкротств можно оценить только при условии, что заранее заданы цена ошибок и вероятность банкротства / выживания. [6]
Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства считается работа У. Бивера, который проанализировал 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Все коэффициенты были сгруппированы им в шесть групп, при этом исследование показало, что наибольшую значимость для прогнозирования имел показатель, характеризовавший соотношение притока денежных средств и заемного капитала. [7]
В мировой практике известны два основных подхода к прогнозированию банкротства: модель Альтмана и система критериев оценки возможного банкротства. Именно второй подход нашел отражение в отечественной практике оценки и прогнозирования неудовлетворительной структуры баланса. [8]
Поэтому отечественными нормативно-распорядительными документами предлагается другой подход к прогнозированию возможного банкротства. [9]
В странах с развитой рыночной экономикой применяются и другие модели прогнозирования банкротства, учитывающие влияние внешних для фирмы факторов. [10]
Альтманом данной модели, экономическая ситуация в США изменилась, а поэтому в странах с развитой рыночной экономикой эта модель прогнозирования банкротства практически не используется. [11]
Несомненно, профессия далеко продвинулась вперед от тех дней, когда работа бухгалтера заключалась только в счетоводстве, аудите и прогнозировании банкротства. [12]
При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 г., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. [13]
При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. [14]
Как можно видеть из рис. 9.1, точки Хи У, показывающие качество прогнозов, соответственно, для моделей х и у, не дают возможности однозначно сказать, какая модель лучше. Если снизить требования к точности прогнозирования банкротства, то может оказаться, что модель х, по-прежнему, будет давать большее число ошибок 2-го рода и, тем самым, будет уступать модели у в таких приложениях, где ошибки 2-го рода относительно дороги по отношению к ошибкам 1-го рода. [15]