Модель Чессера позволяет прогнозировать невыполнение клиентом условий договора о кредите. Невыполнение подразумевает не только непогашение кредита, но и любые другие отклонения, делающие отношения между кредитором и заемщиком менее выгодными по сравнению с первоначальными условиями. Используемая линейная комбинация независимых переменных (Z) включает: отношение кассовой наличности и стоимости легко реализуемых ценных бумаг к сумме активов; отношение чистой суммы продаж (без учета НДС) к сумме кассовой наличности и стоимости легко реализуемых ценных бумаг; отношение брутто-дохода (прибыли до вычета процентов и налогов) к сумме активов; отношение совокупной задолженности к сумме активов; отношение основного капитала к величине чистых активов (или применяемого капитала, равного акционерному капиталу и долгосрочным кредитам); отношение оборотного капитала к нетто-продажам (чистой сумме продаж). Получаемый показатель может рассматриваться как оценка вероятности невыполнения условий кредитного договора. Чессер использовал данные ряда банков по 37 «удовлетворительным» и 37 «неудовлетворительным» кредитам и для расчета взял показатели балансов фирм-заемщиков за год до получения кредита. Подставив расчетные показатели модели в формулу вероятности нарушения условий договора, Чессер правильно определил три из каждых четырех исследуемых случаев[17].

Отечественные дискриминантные модели прогнозирования банкротства представлены двухфакторной моделью М. Федотовой и пятифакторной моделью Р. Сайфулина, Г. Кадыкова. Модель оценки вероятности банкротств Федотовой опирается на коэффициент текущей ликвидности (Х{) и долю заемных средств в валюте баланса (Х2).

В уравнении Сайфулина, Кадыкова используются следующие коэффициенты: коэффициент обеспеченности собственными средствами (нормативное значение Х1 > 0,1); коэффициент текущей ликвидности (Х2> 2); интенсивность оборота авансируемого капитала, характеризующая объем реализованной продукции, приходящейся на 1 руб. средств, вложенных в деятельность организации (Х3 >2,5); рентабельность продаж, рассчитываемая как отношение прибыли от продаж к выручке (для каждой отрасли индивидуальная); рентабельность собственного капитала (Х5>0,2). При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням Z = 1 финансовое состояние заемщика с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.

Помимо МДА-моделей прогнозирования вероятного банкротства заемщика могут использоваться и упрощенные модели, основанные на системе определенных показателей. К примеру, система показателей Бивера включает: коэффициент Бивера (КБивера); рентабельность активов; финансовый рычаг; коэффициент покрытия активов собственным оборотным капиталом; коэффициент покрытия краткосрочных обязательств оборотными активами. Коэффициент Бивера равен отношению разницы чистой прибыли и амортизации к сумме долгосрочных и краткосрочных обязательств. Значение КБивера ≥ - 0,15 свидетельствует о неблагополучном финансовом состоянии за год до банкротства, как и значение коэффициента покрытия активов чистым оборотным капиталом меньше 0,06, а коэффициента покрытия краткосрочных обязательств меньше 1[18].

4. Модель CART (Classification and regression trees – «классификационные и регрессионные деревья») – непараметрическая модель, основные достоинства которой заключаются в возможности широкого применения, доступности для понимания и легкости вычислений, хотя при построении применяются сложные статистические методы. В «классификационном дереве» фирмы-заемщики расположены на определенной «ветви» в зависимости от значений выбранных финансовых коэффициентов; далее идет «разветвление» каждой из них в зависимости от следующих коэффициентов. Точность классификации при использовании данной модели – около 90%.