Când modelele de predicție a falimentului dau verdicte diferite
AMC360 Insights · Risc · Predicția falimentului
Opt modele, aceeași firmă, aceleași cifre. Șase spun pericol, două spun sănătos. Ce faci atunci — mediezi, alegi, sau te uiți mai atent?
| Practician / Formator autorizat / Prof. dr. Anamaria Popa | 13 minute de lectură |
Cuprins
Modelele de predicție a falimentului sunt instrumente statistice construite pe eșantioane diferite, în economii diferite, în ani diferiți. Nu au niciun motiv să fie de acord între ele. Problema apare când chiar nu sunt — și trebuie să iei o decizie.
Articolul ăsta pornește de la un caz real: o firmă românească, situații financiare din 2024, opt modele rulate pe aceleași date. Cifrele sunt reale; numele firmei nu apare, pentru că un verdict de risc de faliment atașat unui nume are consecințe pe care nu le justifică un articol educativ.
01
Cazul: un distribuitor din România
Comerț cu ridicata al produselor farmaceutice. Exercițiul financiar 2024. Cifrele, în lei:
| Poziție | Valoare (lei) |
|---|---|
| Active totale | 23.296.458 |
| Active curente | 17.079.032 |
| Datorii curente | 20.142.705 |
| Datorii totale | 21.193.767 |
| Capitaluri proprii | 2.102.691 |
| Capital de lucru | −3.063.673 |
| Cifra de afaceri | 8.602.918 |
| Rezultat din exploatare (EBIT) | 355.016 |
| Rezultat brut | 92.634 |
| Profit net | 53.008 |
| Rezultat reportat | 0 |
| Cheltuieli cu dobânzile | 234.641 |
Patru observații care se văd fără niciun model, doar din tabel:
01 | Capital de lucru negativ, −3,06 milioane. Datoriile pe termen scurt depășesc activele curente. Lichiditatea curentă este 0,85. |
02 | Grad de îndatorare 91%. La 23,3 milioane de active, capitalurile proprii sunt 2,1 milioane. Restul e finanțat de creditori. |
03 | Marjă netă 0,62%. Din 8,6 milioane cifră de afaceri rămân 53 de mii de lei. Orice șoc de cost șterge profitul. |
04 | Rezultat reportat zero. Nu există profit acumulat din anii anteriori — nicio pernă. |
02
Ce spune fiecare model
| Model | Scor | Prag | Verdict |
|---|---|---|---|
| Altman Z′ (nelistate, 1993) | 0,36 | sub 1,23 = pericol | ⚫ Pericol |
| Altman Z″ (servicii, 1995) | −0,66 | sub 1,10 = pericol | ⚫ Pericol |
| Taffler (1983) | −30,18 | sub 0,20 = risc | ⚫ Pericol |
| Conan-Holder (1979) | 2,30 | 4–9 = 30–65% | ⚫ Risc 65–90% |
| Ohlson O-Score (1980) | O = 1,47 | probabilitate 81% | ⚫ Risc critic |
| Anghel (2002, România) | +9,89 | peste 0 = solvabil | 🟢 Fără risc |
| Fulmer H-Score (1984) | +0,16 | peste 0 = sănătos | 🟢 Sănătos |
| Beneish M-Score (1999) | −2,95 | sub −2,22 = curat | 🟢 Fără manipulare |
Cinci modele spun pericol. Două spun sănătos. Unul spune că cifrele, cel puțin, nu sunt măsluite.
Media lor nu înseamnă nimic. Întrebarea corectă e de ce diferă.
03
De ce diverg — mecanic
Divergența nu e mistică. Fiecare model pune greutate pe alte variabile, iar firma asta punctează foarte prost la unele și decent la altele.
De ce Altman și Ohlson strigă „pericol”
Ambele penalizează masiv exact ce are firma: capital de lucru negativ și îndatorare mare. La Altman, X1 (capital de lucru / active) este −0,13, iar X2 (rezultat reportat / active) este zero — două din cinci variabile sunt la pământ, iar a doua nu are cum să se redreseze într-un an.
La Ohlson, termenul cu cea mai mare pondere este 6,03 × (datorii totale / active totale). Cu un raport de 0,91, acel singur termen adaugă 5,49 la scor — și împinge probabilitatea calculată la 81%.
De ce Anghel spune „solvabil”
Modelul Anghel a fost estimat pe firme românești, într-o economie în care finanțarea prin furnizori este norma, nu excepția. Are o constantă mare (+5,676) și pune greutate pe rentabilitate și pe durata datoriilor curente, nu pe structura bilanțului.
Firma are profit — mic, dar pozitiv — și un termen de plată către furnizori care, în modelul Anghel, contează ca semn de putere de negociere, nu de fragilitate. De aici verdictul opus.
Asta e lecția centrală: un model calibrat pe economia românească poate reabilita o firmă pe care modelele americane o condamnă. Nu pentru că e mai bun, ci pentru că a fost estimat pe firme care arată exact așa. Care are dreptate depinde de ce vrei să afli.
De ce Fulmer trece la limită
H-Score-ul de +0,16 este abia peste pragul de zero. Modelul Fulmer a fost construit pe firme mici și dă greutate mare rezultatului reportat raportat la active — care aici e zero. Trece pentru că alte variabile compensează, dar marja e de câteva sutimi. Anul următor, în același fișier, scorul devine negativ.
04
Unul dintre scoruri e greșit — și nu din vina firmei
Taffler dă −30,18. Pragul de risc e 0,20. O valoare de minus treizeci nu există în practică pentru o firmă care încă funcționează și își plătește salariile.
Explicația e în date, nu în companie. În setul folosit, stocurile sunt egale cu activele curente — ambele 17.079.032 lei. Este o eroare de completare. Variabila X4 din Taffler se calculează ca (active curente − stocuri − datorii curente) raportat la cheltuielile zilnice; cu stocurile egale cu activele curente, numărătorul devine pur și simplu minus datoriile curente, iar rezultatul sare la −904 zile. Înmulțit cu 0,029, acel singur termen aruncă scorul cu 26 de puncte în jos.
Șase modele semnalau pericol. După verificarea datelor, rămân cinci.
Verificarea datelor nu e o formalitate de început. Este partea care decide dacă analiza ta valorează ceva.
Testul minim, înainte de orice model: active totale = capitaluri proprii + datorii; stocurile sunt o parte din activele curente, nu totalul lor; suma componentelor dă totalul pe fiecare secțiune. Trei verificări, două minute.
05
Diagnosticul uman
Ce spune un analist care se uită la firma asta, după ce închide fișierul cu modele:
Faptul | Firma funcționează pe finanțare de la furnizori. 20,1 milioane de datorii curente la 8,6 milioane cifră de afaceri înseamnă un termen mediu de plată care depășește 800 de zile calculat pe cifra de afaceri — un semn că o parte din datorii nu sunt comerciale sau că activitatea a scăzut brusc față de anii anteriori. |
Riscul | Capitalurile proprii de 2,1 milioane acoperă 9% din active. O pierdere de 2,1 milioane le șterge complet și declanșează obligația prevăzută de Legea 31/1990 privind activul net sub jumătate din capitalul social. |
Ce ar salva | Profitul de 53 de mii de lei nu reconstruiește nimic. Redresarea vine din capital de lucru — reducerea creanțelor și a stocurilor — sau din aport de capital, nu din operare. |
Verdictul | Firmă fragilă, dependentă de continuarea creditului furnizor. Nu în insolvență iminentă, dar fără nicio marjă de eroare. |
Observă că acest diagnostic nu a avut nevoie de niciun model. Modelele au ajutat la triere și la ordonarea semnalelor; concluzia a venit din citirea bilanțului.
06
Regulile de arbitraj
Când modelele nu sunt de acord, în ordinea asta:
01 | Verifică datele. Un scor aberant e aproape întotdeauna o eroare de intrare, nu o descoperire. Am pierdut un „pericol” din opt exact așa. |
02 | Elimină modelele care nu se aplică. Altman Z original cere capitalizare bursieră: pe o firmă nelistată, rezultatul lui nu contează. Din opt scoruri, poate doar patru sunt legitime pentru cazul tău. |
03 | Grupează modelele după ce măsoară. Cele care penalizează structura bilanțului (Altman, Ohlson) vor spune același lucru. Cele care penalizează rentabilitatea (Anghel, Conan-Holder) la fel. Divergența dintre grupuri e informația: firma are o problemă de structură, nu de operare. |
04 | Uită-te la trend, nu la nivel. Un scor stabil sub prag e altceva decât unul care scade de trei ani. În cazul de mai sus, Fulmer trece de la +0,16 la negativ în anul următor — asta e informația, nu valoarea în sine. |
05 | Confruntă cu fluxul de numerar. Dacă fluxul din exploatare e negativ doi ani la rând, ignoră orice model care spune „sănătos”. |
06 | Caută în afara bilanțului. Litigii, popriri, întârzieri la contribuții, schimbări de administrator. Bilanțul e ultimul care află. |
Nu media scorurile și nu vota. „Șase din opt spun pericol” pare o concluzie, dar e o iluzie statistică: modelele nu sunt independente, iar unele nici măcar nu se aplică. Convergența contează doar între modele legitime și cu date verificate.
07
La ce îți folosește, practic
| Dacă ești… | Ce faci cu un rezultat divergent |
|---|---|
| Furnizor | Nu tai livrarea pe baza unui scor. Reduci expunerea: plată în avans parțială, limită de credit, asigurare de credit comercial. |
| Bancher | Divergența declanșează analiza aprofundată, nu respingerea. Ceri fluxuri de numerar previzionate și garanții suplimentare. |
| Client | Verifici dependența ta de furnizorul respectiv. Un furnizor fragil cu capital de lucru negativ poate întrerupe livrările peste noapte. |
| Investitor | Structura de bilanț decide prețul. O firmă cu 91% îndatorare se cumpără altfel — sau deloc. |
| Antreprenor | Dacă e firma ta: capitalul de lucru negativ nu se repară din profit, ci din ciclu sau din aport. Calculează în cât timp, cu marja actuală. |
În toate cinci cazurile, ce te ajută nu e scorul. E capacitatea de a citi de unde vine scorul. Cine știe analiză financiară vede în două minute că problema firmei e structura bilanțului, nu profitabilitatea — și acționează pe partea corectă.
08
Întrebări frecvente
Câte modele ar trebui să rulez?
Trei până la cinci, alese în funcție de tipul firmei. Mai multe nu adaugă informație, doar zgomot. Pentru o firmă românească nelistată din servicii sau comerț: Altman Z″, Anghel, Conan-Holder și Ohlson.
Care model e cel mai bun pentru firmele din România?
Modelul Anghel a fost estimat pe date românești, deci pragurile lui sunt cele mai relevante local. Dar tocmai de aceea e prea indulgent cu structuri de bilanț care în alte economii ar fi alarmante. Se folosește împreună cu Altman, nu în locul lui.
Ce fac dacă un singur model spune pericol și restul spun bine?
Îl investighezi pe acela. Dacă e legitim pentru tipul firmei și datele sunt corecte, semnalul lui e mai valoros decât consensul celorlalte — un model care detectează ceva ce restul ratează e exact ce cauți.
Beneish M-Score măsoară același lucru?
Nu. Beneish nu prezice falimentul, ci probabilitatea ca situațiile financiare să fie manipulate. Se rulează înaintea celorlalte: dacă cifrele sunt măsluite, toate modelele de faliment sunt inutile.
De unde iau datele pentru o firmă din România?
Situațiile financiare depuse la Ministerul Finanțelor sunt publice, pe baza codului unic de înregistrare. Ai nevoie de minimum trei ani ca să vezi trendul.
Despre modelul de la care pornește toată discuția — formulă, variabile, praguri și cele cinci limite — am scris separat în ghidul Altman Z-Score. Despre întrebările pe care le pui înainte de orice model, în cele 13 întrebări ale unei analize financiare.
Următorul pas
Predicția falimentului este un capitol întreg în programul de Analist Financiar (COR 241305) — modelele de mai sus, aplicate pe companii reale din România, în fișiere Excel pe care le construiești tu și le păstrezi. Autorizat ANC, online, seara.
Vezi programul de Analist FinanciarArticol scris de Anamaria Popa, formator autorizat și analist financiar, fondator AMC360 — Academia de Management și Consultanță în Afaceri, furnizor autorizat ANC.
Google