24
Давыдовой, А.Ю. Беликова, модель Р.С. Сайфуллина-Г.Г. Кадыкова, модель
О.П. Зайцевой, модель А.Д. Шеремета, Р.С. Сайфулина.
Главный недостаток моделей дискриминантного анализа состоит в том,
что они не позволяют дать количественной оценки степени банкротства, а дают
лишь ее качественную оценку, как низкую, высокую, очень высокую и т.д.
Кроме того, во всех моделях, использующих дискриминантный анализ,
существует так называемая «зона неопределенности», при попадании в
которую расчетного итогового показателя нельзя сделать однозначный вывод о
вероятности банкротства.
Данные недостатки обусловили возникновение logit-модели
прогнозирования банкротства. Logit-анализ позволяет строить модели
нелинейной зависимости между параметрами финансового состояния
предприятия. Кроме того, в отличие от дискриминантных моделей, способных
определять лишь качественную степень вероятности банкротства, в logit-
моделях не возникает проблем с однозначной интерпретацией
результирующего показателя этой вероятности. Он может принимать значения
только в интервале от 0 до 1 и определяет номинальное значение вероятности
наступления банкротства. Также в logit-моделях отсутствуют и «зоны
неопределенности», присущие дискриминантным моделям.
Logit- модели разрабатывались как зарубежными, так и российскими
авторами. К числу наиболее известных из них следует отнести модель
Дж.Ольсона, Логит-регрессионная модель Г.В. Савицкой
Скоринговые модели и методы рейтингового анализа вероятности
банкротства схожи. Скоринговый подход к оценке платежеспособности
предприятия заключается в анализе статистики по предприятиям по их
исполнению обязательств перед кредиторами, информация о которых
содержится в бюро кредитных историй. Схожесть скоринговых и рейтинговых
моделей состоит в том, что в них присутствует рейтинг (класс) у предприятия,
помимо этого присутствуют балльная оценка и присвоение рейтинга
финансовым показателям.