Russia financial risk score 2015

1. Российская версия 2013-2014 год
Индекс финансового риска

2. ИНДЕКС ФИНАНСОВОГО РИСКА
2
На смену индекса кредитного риска пришел финансовый
По сравнению с кредитным индексом версия финансового риска – это более продвинутая скоринговая оценка

3. Базовая выборка, с чего мы начали
3
Благонадежные и
Финансово устойчивые
 Эмитенты – финансово устойчивые, голубые
фишки
 Системообразующие и стратегические
предприятия
 Компании, сдающие отчетность в
соответствии с МСФО
 Известные устойчивые подписчики СПАРК
 Добросовестные плательщики из базы
Трейдейта
В результате из полученной выборки компаний можно выделить 3 основные группы:
Информация о банкротстве в СПАРК,
включая ЕФРСБ
Решения арбитражных судов
Российской Федерации в отношении ООО
Банкроты
Неблагонадежные

4. Базовая выборка, с чего мы начали
4
При формировании выборки для расчета индекса за основу были взяты данные из базы данных СПАРК - 8 800
000 компаний (включая ликвидированные). Из них:
Банкроты
Год банкротства 2013 2014
Всего банкротов (ИДО<80) 5 831 5 847
Есть требуемая для расчета ИФР отчетность 2 052 2 353
Хорошие (обучающая выборка)
Год отчетности 2012 2013
Всего хороших (ИДО<80) 325 252 325 252
Есть требуемая для расчета ИФР отчетность 187 317 288 095
Все
Год отчетности 2012 2013
Всего компаний с отчетностью 770 013 1 748 835
Есть требуемая для расчета ИФР отчетность 442 876 856 095

5. Предсказание банкротства – история и
современность
5
1-й этап исследований по предсказанию банкротств (1930 – 1965):
1930 - Bureau of Business Research (BBR) 24 фактора / Выборка основана на 29 фирмах;
1935 - Smith and Winakor 6 факторов/Выборка из 183 фирм.
Мало данных, мало факторов, простейшие модели.
2-й этап исследований по предсказанию банкротств (1965 – наши дни):
1966 - Beaver 30 факторов/В модели использована выборка из 79*2 фирм;
1968 - Altman 5 факторов/В выборке участвовало 100 000 фирм.
Первые компьютерные модели, больше выборки, больше факторов, сложнее модели.
3-й этап исследований по предсказанию банкротств:
Использование открытых данных, колоссальные выборки, сложные модели, включая SVM и нейронные
Сети, изменение методологии, отход от финансовых коэффициентов.

6. Какие показатели мы выбрали для расчета?
6
При расчете факторов неплатежеспособности были использованы такие финансовые показатели как:
Выручка Активы
и др.Дебиторская и
кредиторская
задолженность
и др.

7. Основные коэффициенты для
построения модели
7
Проанализировав большую часть международных исследований мы выбрали 20 наиболее распространенных и
значимых факторов, которые схематично можно объединить в три группы:
Индекс
финан-
сового
риска
Достаточность
капитала
Ликвидность
Рентабельность

8. Почему мы выбрали нейронные сети?
8
Работая над созданием скоринга, было проведено большое количество тестов различных моделей.
Наилучшие результаты продемонстрировала RBF-нейросеть, и поэтому итоговый выбор пал именно
на нее.
Сеть с радиальными базисными функциями (RBF) – двухслойная сеть, которая содержит
скрытый слой радиально симметричных скрытых нейронов. Такие сети моделируют произвольную
нелинейную функцию с помощью одного промежуточного слоя.
Модель позволяет дать полученным результатам прозрачную и внятную экономическую
интерпретацию.
При использовании можно видеть так называемые аналоги, то есть те компании, банкротство или
устойчивое состояние которых оказало максимальное влияние на значение индекса для
конкретной компании.

9. Результаты ex-post тестирования модели
по данным 2013 года
9
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0|10 11|20 21|30 31|40 41|50 51|60 61|70 71|80 81|90 91|100
ИФР у банкротов , имеющих
отчетность
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
ИФР у хороших компаний,
имеющих отчетность

10. Результаты ex-post тестирования модели
по данным 2014 года
10
0
50000
100000
150000
200000
250000
0|10 11|20 21|30 31|40 41|50 51|60 61|70 71|80 81|90 91|100
ИФР у хороших компаний,
имеющих отчетность
0
100
200
300
400
500
600
ИФР у банкротов ,
имеющих отчетность

11. Результаты исследований – что мы
получили
1
1
В общей сложности индекс можно рассчитать для 560 000 компаний
Значение
индекса
Уровень
риска Рекомендации
Кол-во
компаний
1 - 30 Низкий риск 60 000
31 - 70 Средний риск
Рекомендуется сбор
дополнительной
информации
80 000
71 - 99 Высокий риск
Сбор дополнительной
информации обязателен
160 000

12. Индекс финансового риска v.1.0 - что
дальше?
1
2
 Индекс финансового риска теперь будет
проходить ежеквартальную калибровку
и ежегодный пересмотр.
 В будущем точность и
предсказательная сила индекса будет
расти.
Добавлены новые факторы и анализ
динамики показателей.
Интеграция с семейством глобальных
скорингов D&B.

13. ПОРТРЕТ КОМПАНИИ В СПАРКЕ
1
3
Показатель Категория Результат
Индекс должной
осмотрительности
Добросовестность
Комплексный
анализ
компании
Финансовый анализ Структура, тренды, деловая
активность, рентабельность,
ликвидность,
платежеспособность
Индекс финансового риска Вероятность банкротства
Платежная дисциплина Выполнение обязательств
Связи Преемственность

14. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
1
4