Эконометрическое исследование

При оценке финансового состояния неплатежеспособных предприятий часто возникает ситуация, когда одни оценочные показатели превышают нормативные значения, а другие, наоборот, достигают критической черты.

Учитывая многообразие финансовых процессов, которые не всегда отражаются в коэффициентах платежеспособности, различие в уровне их нормативных оценок и возникающие в связи с этим сложности в общей оценке состояния предприятия, многие зарубежные и отечественные аналитики рекомендуют производить интегральную и комплексную оценку финансового состояния предприятия на основе одного критерия. В качестве такого критерия используется вероятность банкротства предприятия.

Самой простой моделью диагностики банкротства является двухфакторная модель. При построении модели учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства коэффициент текущей ликвидности (покрытия) и отношение заемных средств к активам.

В данной работе предлагается оценить факторы, влияющие на вероятность банкротства предприятия при помощи двухфакторной модели Альтмана.

Цель работы - провести эконометрическое исследование.

1 Поиск статистических данных по выбранной тематике

На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Данная модель выглядит следующим образом.

...

По данным бухгалтерских балансов 15 предприятий г. Москвы были рассчитаны величины x1 и x2 (табл. 1).

...

Таблица 1 – Значения коэффициентов х1 и х2 по данным бухгалтерских балансов 15 предприятий г. Москвы

...

4 Оценка качества построенной модели (за исключением интервальной оценки)

Оценим качества построенной модели.

Определим индекс детерминации:

...

Данная модель объясняет 87% общей дисперсии у, на долю необъясненной дисперсии приходится 13 %. Этот показатель, равный отношению факторной вариации к полной вариации признака, позволяет судить о том, насколько «удачно» выбран вид функции. Выберем такую функцию, которая дает наибольшее значение R2 и, в большей степени, чем другие функции, объясняет вариацию результативного признака. Чем больше R2, тем больше изменение факторного признака объясняет изменение результативного признака и тем лучше уравнение регрессии, лучше выбор функции. Поэтому исследуем другие модели регрессии выясним, какая модель лучше описывает данные.

...

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Все уравнения оказались статистически значимыми и надежными, имеют сильную связь, имеют коэффициент детерминации и ошибку аппроксимации в допустимых пределах. Проведя расчеты, для нескольких типов функций, мы можем выбрать такую, которая дает наибольшее значение R2 и в большей степени объясняет вариацию результативного признака. При расчете R2 для одних и тех же данных, но разных функций знаменатель выражения для R2 остается неизменным, а числитель показывает ту часть вариации, которая учитывается выбранной функцией. Чем больше R2, т. е. чем больше числитель, тем больше изменение факторного признака объясняет изменение результативного признака и лучше уравнение регрессии, лучше выбор функции.

...