Prvenstveno mislim na ALtmanov Z-Score iz 1968. godine. Kako radim specijalan posao, gdje se predvidjaju insolventnosti i bankroti korporativnih klijenata, probao sam model na poduzecima koja su proglasila insolventnost i barem pola ih nije dao rezultat, koji predvidja bankrot.
Model navodno 2 godine unaprijed daje signale da bi firma mogla propasti. Po mojem iskustvu model je problematicniji u segmentu jer daje lazne signale moguce propasti, za tvrtke koje su kasnije opstale.
Oni tvrde da model ima ucinkovitost 75% pogadjanja.

Ogradjujem se donekle, jer sam tek u zadnje vrijeme poceo primjenjivati unazad Altmanovu formulu za vec propale tvrtke i tek je sve isprobano na nekolicini njih.

Druga problematika da vecina korporativnih financijskih pokazatelja nije standardizirana. Tako da izracun primjerice EBITDA - nacin kako radi moja bivsa firma i nacin kako radi sadasnja firma daje drukcije rezultate. Jos kad dodam iz zavrsnog racuna izracun od strane same tvrtke i izracun Bloomberg platforme, nekad su u optjecaju 4 razlicita iznosa za jedan pokazatelj.

Eh, tehnička analiza.
Nike pute pogodi, nike pute ne.
Ona ne uzima u obzir dugoročne pokazateje, kretanja u potrošačkin preferencijaman, tehnološki progres... Tu ima stvarih koje je teško izmirit.

Vjerojatno previše pojednostavljen model.

Nisam nimalo upućen u tu struku, ali koliko mogu vidjeti to su kompleksni sustavi koji se nastoje objasniti previše jednostavnim formulama. Dođe na kraju kao vremenska prognoza. Vrlo nepouzdano ali ok opet bolje išta nego ništa.

Knjigovodstveno firme mogu čuda raditi, bez revizije je nekad možda i nemoguće odgonetnuti pravo stanje.

Meni su dostupni skoro svi alati od D&B i imaju analitiku i razne ocjene poslovanja firmi u smislu rizika od bankrota i stečaja, nekad sam to aktivnije pratio, ali zbog prirode posla ne više toliko. Ne znam je li to ima ikakvu težinu za ozbiljne procjene, samo znam da postoji korelacija između slabijih platiša i njihovih lošijih ocjena.

Jedan od problema zadnje dvije godine je promjena portfelja, sve veći udio Kineza koji nadiru u Europu, a za njih ne postoje nikakvi pouzdani alati.

Koristim D&B svakodnevno i od kreditnih agencija su jedna od losijih. Komparativna prednost im je sto su globalni igrac i sto u raznim nedodjijama imaju pokoji podatak o lokalnoj firmi - vise od ostalih. Prisutni su u apsolutno svakom kuktu svijeta.

Credit reform i KSV su puno bolji od ovih koje ja koristim. Orbis je isto dobar, ali mi rijedje dolazi na uvid.

Refinitiv Eikon sadrži modele za procjenu vjerojatnosti defaulta.

Intresira me po zakonu vjerojatnosti:

Ako nadjem po slucajnom uzorku 100 firmi, koji zbog svojih slicnih performansi imaju 1Y PD 1% (vjerojatnost da ce u sljedecih 12 mjeseci otici u insolventnost), to znaci da jedna iz uzroka bi morala otici u insolventnost u periodu od 12 mjeseci. Ili ja pogresno razumijem vjerojatnost.

Dakle, generalno: Razliciti medjusobno neovisni entiteti, od kojih svaki neovisno ima vjerojatnost 5% da ce se odredjeni dogadaj dogoditi - ako uzmem 1.000 takvih entiteta, taj dogadaj ce se dogoditi kod njih ca. 50? Po mojim razmisljanjima bi tako trebalo biti.

Trebala, ne morala.
Ostatak, ako je procjena dobra, da.

U prvoj rečenici ne može stajati riječ " morala". Ne mora, pogotovo na tako malom uzorku od 100, u nekim godinama će biti 0 firmi, u nekima jedna firma, a u nekima 2 ili više.

Druga rečenica je korektna, to je očekivana vrijednost, iako bi točnije bilo dati neki interval u stilu 80% vjerojatnosti da će se taj događaj dogoditi kod 35 do 65 entiteta iz tog uzorka (izmislio sam brojeve, ovisi o statističkoj distribuciji).

Treća i četvrta stvar: Nezavisnost i vanjski događaji. Ti entiteti nisu neovisni (tj. pretpostavi se da su neovisni kako bi se mogao primijeniti neki model). Ako je uzorak firmi uzet na istom tržištu, onda će insolventnost jedne utjecati na insolventnost ostalih. Taj efekt je slab dok je vjerojatnost niska, ali ako je vjerojatnost veća (izmišljam broj) 5% ili 10%, onda imaju puno veći utjecaj na insolventnost ostalih firmi. Vanjski događaji (koji nisu u modelu): ako dođe do neke globalne recesije, pandemije, energetske krize, onda će u insolventnost otići više od jedan posto. Trenutni ratovi i krize su vjerojatno u modelu, ali npr. pandemija nije bila u modelima iz 2019.

Ograđujem se: ne znam puno o insolventnosti, nekad sam znao dosta o statistici i teoriji vjerojatnosti.

Mijenjam sljedecu recenicu:


u

Ako nadjem po slucajnom uzorku 10.000 firmi, koji zbog svojih slicnih performansi imaju 1Y PD 1% (vjerojatnost da ce u sljedecih 12 mjeseci otici u insolventnost), to znaci da bi oko 100 firmi trebalo otici u insolventnost u periodu od 12 mjeseci. Ili ja pogresno razumijem vjerojatnost.

U principu je OK, jedina primjedba bi bila da se u vjerojatnosti i tim kalkulacijama ne koristi izraz "trebalo bi", nego "očekivana vrijednost je". Ako nešto prezentiraš na tu temu, nemoj se izražavati da bi nešto trebalo, nego da je "očekivana vrijednost bla bla", odmah će svi pomisliti "mali zna o čemu priča"

Ne razumijem tvoje pitanje?
Želiš postupak izračuna?



Pišeš da je vjerojatnost "neuspjeha" pojedinca 5%, stime ti je daljnji zaključak pogrešan!
Vjerojatno si mislio na potpuni "neuspjeh" pojedinca, i to stavljas u relaciju sa ukupnim brojem jedinica....
(Dakle ako 50 jedinaca u potpunosti "ispada", od njih sveukupno 1000, što znaci da je vjerojatnost ispada za tih 50 jedinaca 100%)

Ako svako od tih 1000 jedinaca ima tek 5 postotnu šansu za neuspjeh, onda to neznači da će ih u projesku 5% stvarno ispasti!
(Ako jedna osoba ima 2 milijuna u džepu, a druga osoba nula, to neznači da su obojica milijunaši)

PD = 1 - (1 - pD)^t

pD...jednogodišnja vjerojatnost ispadanja
t......godine