utilizarea tehnicilor de analiză cantitativă a datelor pentru estimarea

Download Utilizarea tehnicilor de analiză cantitativă a datelor pentru estimarea

Post on 29-Jan-2017

215 views

Category:

Documents

3 download

Embed Size (px)

TRANSCRIPT

  • Utilizarea tehnicilor de analiz cantitativ a datelor pentru estimarea riscului de faliment al corporaiilor

    tefan Daniel ARMEANU

    Academia de Studii Economice, Bucureti darmeanu@yahoo.com

    Georgeta VINTIL Academia de Studii Economice, Bucureti

    vintilageogeta@yahoo.fr Maricica MOSCALU

    Academia de Studii Economice, Bucureti mari.moscalu@yahoo.com

    Maria-Oana FILIPESCU Academia de Studii Economice, Bucureti

    oanadicea@yahoo.com Paula LAZR

    Academia de Studii Economice, Bucureti lazar_paula@yahoo.com

    Rezumat. Alexandru D. Xenopol (1847-1920), personalitate

    marcant a tradiiei intelectuale romneti la cumpna dintre secole academician, economist, filosof, istoric, pedagog, sociolog i scriitor a rmas n memoria cultural universal ca un neobosit promotor al emanciprii economice a teritoriilor locuite de romni. Minte enciclopedic lucid, deopotriv vizionar, Alexandru D. Xenopol s-a dedicat cutrii argumentelor compatibilitii romnilor cu modernitatea i globalizarea n istoria cultural-educaional i economic a romnilor. Alexandru D. Xenopol nu a trecut neobservat; savanii acestei ri, precum Nicolae Iorga, i-au omagiat valoarea intelectual deosebit: crescut n cele mai bune tradiii ale colii economice de la jumtatea veacului al XIX-lea, i mai presus de toate minte filosofic, deprins cu abstraciile i cu o nesfrit iubire fa de subtilele legturi dintre dnsele (Iorga, 1975, p.190). Scopul acestei lucrri const n evidenierea importanei rspndirii ideilor economice la romni n conturarea stadiului de dezvoltare economic.

    Cuvinte-cheie: educaie economic; industrie; instituii;

    protecionism; emancipare economic. Coduri JEL: C81, D22, G30, G33. Coduri REL: 9B, 11Z.

    Economie teoretic i aplicat Volumul XIX (2012), No. 1(566), pp. 86-102

  • Utilizarea tehnicilor de analiz cantitativ a datelor pentru estimarea riscului de faliment al corporaiilor

    87

    1. Introducere Primul model de anvergur cu privire la analiza riscului de faliment, att

    n literatura de specialitate, ct i n practica financiar i-a aparinut lui E. I. Altman, care l-a publicat n forma sa iniial n anul 1968, i este cunoscut sub denumirea de funcia-scor Z. Dei n aparen simplu, acest model a avut asupra prediciei riscului de faliment de ntreprindere un efect analog celui pe care celebrul model Black-Scholes l-a avut asupra evalurii instrumentelor financiare derivate.

    Modelul propus de Altman are la baz analiza discriminant, aceasta fiind utilizat pentru a elabora modele de clasificare/de predicie a apartenenei unor observaii la anumite clase determinate a priori. n acest scop, n cadrul analizei discriminante este construit un clasificator pe baza unui set de observaii i a unor indicatori caracteristici pentru aceste observaii. n cazul modelului Altman setul de observaii este reprezentat de un numr de firme clasificate de ctre autor n solvabile i insolvabile, iar indicatorii considerai sunt anumite rate pe baza crora este analizat starea financiar a companiilor.

    Funcia-scor Z propus de Altman este, de fapt, o aplicaie a unui clasificator liniar (de tip Fisher), mbrcnd urmtoarea form:

    ( ) nnn rrrrrrZ ++++= KK 2211021 ,,, , unde:

    r1, r2, ..., rn = ratele considerate n vederea elaborrii modelului de clasificare;

    1, 2,..., n = coeficienii ratelor financiare considerate; 0 = termenul liber (intercept-ul) funciei de clasificare. Pe baza scorului obinut de fiecare companie analizat se realizeaz

    alocarea la una dintre cele dou categorii, i anume companii falimentare sau companii nefalimentare. De asemenea, pe baza scorului Z se estimeaz i probabilitatea de faliment a companiei analizate.

    Varianta original a modelului Altman, propus n anul 1968, este urmtoarea (Altman, 2002, p. 14):

    54321 0.16.03.34.12.1 xrxrxrxrxrZ ++++= ,

    unde 5,1i,ri = sunt definite mai jos:

    totaleActivecirculante Activer1 = ;

    totaleActivereinvestitProfit r2 = ;

  • tefan Daniel Armeanu, Georgeta Vintil, Maricica Moscalu, Maria-Oana Filipescu, Paula Lazr

    88

    totaleActiveexploataredin Profit r3 = ;

    firmeidatoriiloracontabila Valoareabursiera reCapitalizar4 = ;

    totaleActiveafaceri de Cifrar5 = .

    Altman a definit trei regiuni n funcie de care ntreprinderile se pot

    clasifica: Z > 2,99: zona sigur. Probabilitate de faliment foarte sczut, practic

    neglijabil. 1,8 < Z < 2,99: zona nesigur. Risc de faliment mediu. Z < 1,8: zona riscant. Probabilitate de faliment corporativ crescut.

    Calibrarea modelului propus de Altman s-a realizat pornind de la un

    eantion de 66 de companii comerciale cu capital de stat ce operau pe piaa american, aproximativ 50% dintre acestea fiind falimentare. Ulterior, Altman a elaborat un model ce putea fi aplicat i n cazul ntreprinderilor private, prezentat n cele ce urmeaz:

    54321 998.0420.0107.3847.0717.0' xrxrxrxrxrZ ++++= , unde:

    totaleActivecirculante Activer1 = ;

    totaleActivereinvestitProfit r2 = ;

    totaleActive(EBIT) exploataredin Profit r3 = ;

    firmei datoriilor a libatnoc Valoareabursier reCapitaliza

    4 =r ;

    totaleActiveafaceri de Cifrar5 = .

    Intervalele critice pentru aceast funcie Z sunt: Z > 2,9: zona sigur; 1,23 < Z < 2,99: zona nesigur; Z < 1,23: zona falimentar.

  • Utilizarea tehnicilor de analiz cantitativ a datelor pentru estimarea riscului de faliment al corporaiilor

    89

    Exist i o a treia variant a modelului Altman, actualizat i revizuit, ce prezint avantajul aplicabilitii i n cazul companiilor neindustriale i a celor ce opereaz n ri aflate n curs de dezvoltare:

    4321 05.172.326.356.6" xrxrxrxrZ +++= , n care:

    totaleActivecirculante Activer1 = ;

    totaleActivereinvestitProfit r2 = ;

    totaleActiveexploataredin Profit r3 = ;

    firmei datoriilor a libatnoc Valoareacontabilnet Activ

    4 =r .

    n acest caz, regiunile critice sunt cele de mai jos: Z > 2,6: zona de siguran; 1,1 < Z < 2,6: zona incert; Z < 1,1: zona cu risc ridicat de faliment.

    Modelul Altman, foarte utilizat n practica financiar, are o acuratee de

    clasificare de peste 70% (conform Stancu, 2007, p. 787). Un model de clasificare asemntor cu modelul Altman a fost realizat de

    economitii J. Conan i M. Holder n anul 1979 i mbrac forma de mai jos: 54321 1.087.016.022.024.0 xrxrxrxrxrCH ++= ,

    n care:

    totale Datoriiexploatare debrut Excedent

    1 =r ;

    ierbilan Totalpermanente Capitaluri

    2 =r ;

    reinalib TotalStocuri circulante Active

    3

    =r ;

    net afaceri de Cifrafinanciare Cheltuieli

    4 =r ;

    taguda Valoarepersonalulcu Cheltuieli

    5 =r .

  • tefan Daniel Armeanu, Georgeta Vintil, Maricica Moscalu, Maria-Oana Filipescu, Paula Lazr

    90

    Conform modelului Conan-Holder, o valoare CH egal cu -0.21 nseamn o probabilitate de faliment de 100%, un scor de 0,068 indic o probabilitate de 50%, iar scorul CH de 0,164 implic o probabilitate de faliment de 10%.

    2. Analiza componentelor principale Scopul acestui studiu l reprezint realizarea unei funcii scoring de tip

    Altman pe un eantion de 60 de firme romneti cotate pe piaa romneasc de capital, pentru a pune n eviden att puterea financiar a acestora, dar i capacitatea lor de a face fa obligaiilor asumate. n acest sens am luat n considerare un numr de apte indicatori economico-financiari reprezentativi pentru activitatea companiilor (activ total AT, cifr de afaceri net CA, rezultat din exploatare EBIT, flux net de trezorerie (cash flow) din activitatea de exploatare CF, profit net PN, datorii totale Datorii totale i capitalizare bursier medie CB).

    Pentru nceput, am standardizat indicatorii considerai. Tabelul 1 prezint matricea de corelaie pentru cele apte variabile originale. Evident, elementele de pe diagonala principal a matricei sunt egale cu unitatea:

    Tabelul 1

    Matricea de corelaie dintre variabilele originaleCorrelations (baza de date + indicatori2010.sta)

    Variable Activ total CA Datorii totale PN EBIT CB CFActiv totalCADatorii totalePNEBITCBCF

    1,000000 0,955671 0,904545 0,811757 0,883171 0,984581 0,8641280,955671 1,000000 0,967587 0,644614 0,741079 0,905970 0,8038600,904545 0,967587 1,000000 0,493520 0,608211 0,826175 0,6861950,811757 0,644614 0,493520 1,000000 0,990361 0,891671 0,8393840,883171 0,741079 0,608211 0,990361 1,000000 0,944330 0,8763080,984581 0,905970 0,826175 0,891671 0,944330 1,000000 0,8994790,864128 0,803860 0,686195 0,839384 0,876308 0,899479 1,000000

    Sursa: calcule proprii. Matricea de corelaii arat legtura strns existent ntre toate cele apte

    variabile considerate, prognoznd o mai bun reprezentare a acestora ntr-un numr substanial redus de noi variabile, componente principale. Existena unor corelaii puternice ntre variabilele analizate diminueaz semnificaia individual a acestora din urm, pe de o parte, i evideniaz existena redundanelor informaionale, pe de alt parte: exist o cantitate semnificativ de informaie disipat n legturile dintre variabile. n demersul nostru, ne propunem att reducerea dimensionalitii spaiului cauzal iniial, ct i eliminarea acestor redundane informaionale, i de aceea utilizm metoda analizei componentelor principale.

  • Utilizarea tehnicilor de analiz cantitativ a datelor pentru estimarea riscului de faliment al corporaiilor

    91

    Plecnd de la standardizarea datelor iniiale, se prezint mai jos valorile proprii rezultate n urma analizei componentelor principale. Este de menionat c doar valorile proprii mai mari dect unitatea sunt de reinut pentru c doar acele componente principale care au variana mai mare dect cea a variabilelor originale sta