• авантюристическая финансовая политика руководства;
• уменьшение дивидендных выплат и др.
Достоинством этого метода является системный подход, простота и доступность для предприятий любых отраслей. Одним из недостатков — субъективность, так как финансовый менеджер должен, основываясь на интуиции и знаниях, оценить сложившуюся ситуацию и принять соответствующее решение. Однако в условиях многокритериальной задачи существуют большие сложности при принятии решения. Многие из показателей не имеют финансового характера и не могут быть рассчитаны количественно. Кроме бухгалтерской требуется дополнительная информация из других источников. Несмотря на это учет и анализ данных показателей в практике прогнозирования банкротства имеет очень важное значение.
Для оценки вероятности банкротства в зарубежной практике широко используются количественные методы, такие, как Z-модели, разработанные Альтманом в 1968 г. Модель Альтмана представляет дискриминантную линейную функцию с различным числом переменных. В зависимости от этого различают двух-, пяти- и семифакторные модели. Параметры дискриминантной функции рассчитываются путем статистической выборки по обанкротившимся или избежавшим банкротства предприятиям.
В качестве переменных используют финансовые коэффициенты, характеризующие деятельность предприятия. Так, в двухфакторной модели переменными величинами являются коэффициент текущей ликвидности (или коэффициент покрытия) и коэффициент концентрации заемных средств (доля заемного капитала в общей сумме источников).
Двухфакторная модель Альтмана представляет расчет количественного индикатора Z:
Z= - 0,3877 - 1,0736 К₁ +0,0579 К₂,
где k ₁ — коэффициент текущей ликвидности;
К₂ — коэффициент концентрации заемных средств.
Чем выше значение Z, тем больше вероятность банкротства. При Z = 0 вероятность банкротства в течение ближайших двух лет гипотетически равна 50%. При Z < 0 вероятность наступления банкротства меньше 50%, при Z > 0 вероятность банкротства увеличивается и начинает превышать 50%.
Достоинством данной модели является простота, а недостатком — невысокая точность прогноза, так как здесь не учитывается влияние множества других важных факторов на финансовое состояние предприятия.
К сожалению, эта модель не подходит для российской практики, так как значения параметров данной функции рассчитаны на основе статистической отчетности зарубежных стран. Для адаптации этой модели необходимо провести пересчет указанных параметров на базе статистики обанкротившихся предприятий в России.