Modelul Anghel: predicția falimentului calibrată pe firmele din România
AMC360 Insights · Risc · Model autohton
Modelele americane condamnă firmele românești pentru un lucru care în România e normalitate: finanțarea prin furnizori. Modelul Anghel corectează asta — și, uneori, corectează prea mult.
| Practician / Formator autorizat / Prof. dr. Anamaria Popa | 10 minute de lectură |
Cuprins
Modelele clasice de predicție a falimentului — Altman, Taffler, Ohlson — au fost estimate pe firme americane și britanice, în economii cu piețe de capital adânci, credit bancar accesibil și termene de plată scurte.
Într-o firmă românească mijlocie, structura bilanțului arată altfel: capitaluri proprii mici, finanțare masivă de la furnizori, termene de plată lungi. Aplicat mecanic, un model american clasifică drept „în pericol” o firmă care funcționează normal de zece ani.
Modelul Anghel, propus în 2002 și estimat pe firme din România, încearcă să corecteze exact această distorsiune.
01
De ce era nevoie de un model românesc
Un model de scoring nu este o lege fizică. Este o combinație de indicatori căreia statistica i-a atribuit ponderi, pe un eșantion concret. Schimbă eșantionul și se schimbă ponderile.
Exemplu concret din practică: la Altman, capitalul de lucru negativ este penalizat direct și puternic. În România, un distribuitor cu capital de lucru negativ poate fi perfect viabil dacă încasează de la clienți mai repede decât plătește furnizorii. Modelul american vede pericol; realitatea locală vede un model de business.
02
Formula și variabilele
A = 5,676 + 6,3718 × X1 + 5,3932 × X2 − 5,1427 × X3 + 0,0105 × X4
| Variabilă | Definiție | Ce măsoară |
|---|---|---|
| X1 | Profit net ÷ Venituri totale | Rentabilitatea — cât rămâne din fiecare leu încasat |
| X2 | Cash flow net ÷ Active totale | Capacitatea activelor de a genera numerar |
| X3 | Datorii totale ÷ Active totale | Gradul de îndatorare — singura variabilă cu semn negativ |
| X4 | (Datorii curente ÷ Cifra de afaceri) × 360 | Durata medie de plată a datoriilor curente, în zile |
Observă construcția: constanta de 5,676 este mare, ceea ce înseamnă că modelul pornește dintr-o poziție favorabilă și doar îndatorarea excesivă îl poate trage sub prag. Este o alegere deliberată, potrivită unei economii unde îndatorarea comercială e norma.
03
Pragurile de interpretare
| Interval | Interpretare |
|---|---|
| A > 0 | Solvabil — fără risc de faliment |
| −1,4364 ≤ A ≤ 0 | Zonă de incertitudine — necesită analiză suplimentară |
| A < −1,4364 | Risc ridicat de faliment |
Pragul principal este zero, nu o valoare arbitrară. Asta face modelul ușor de comunicat: pozitiv înseamnă solvabil, negativ înseamnă problemă. Simplitatea are însă un cost — vezi secțiunea 05.
04
Exemplu complet, pe o firmă reală
Distribuitor de produse farmaceutice din România, exercițiul 2024. Cifrele sunt reale, numele nu apare.
| Element | Valoare (lei) |
|---|---|
| Venituri totale | 8.673.658 |
| Cifra de afaceri | 8.602.918 |
| Profit net | 53.008 |
| Active totale | 23.296.458 |
| Datorii totale | 21.193.767 |
| Datorii curente | 20.142.705 |
| Cash flow operațional | nedisponibil în setul de date |
X1 | 53.008 ÷ 8.673.658 = 0,0061 → contribuie 6,3718 × 0,0061 = +0,04 |
X2 | Cash flow indisponibil → 0 → contribuie 0,00 |
X3 | 21.193.767 ÷ 23.296.458 = 0,9097 → contribuie −5,1427 × 0,9097 = −4,68 |
X4 | (20.142.705 ÷ 8.602.918) × 360 = 843 de zile → contribuie 0,0105 × 843 = +8,85 |
A = 5,676 + 0,04 + 0,00 − 4,68 + 8,85
A = 9,89 → zona „solvabil”
05
Punctul orb al modelului
Uită-te unde s-a format scorul de 9,89. Din cele patru variabile, una singură produce aproape tot: X4 aduce +8,85 din 9,89. Iar X4 este durata de plată a datoriilor curente — 843 de zile.
Modelul interpretează 843 de zile de plată ca putere de negociere.
În realitate, o firmă care nu-și plătește furnizorii de peste doi ani nu negociază. Are datorii pe care nu le poate stinge.
Aici e limita structurală a modelului Anghel: variabila X4 are coeficient pozitiv și nu are plafon. Cu cât firma întârzie mai mult plățile, cu atât scorul urcă. Pentru o firmă sănătoasă care obține 90 sau 120 de zile de la furnizori, logica e corectă. Pentru una cu datorii restante de ani de zile, se inversează complet.
Rezultatul practic: aceeași firmă primește „solvabil” de la Anghel și „pericol” de la Altman și Ohlson. Nu pentru că unul greșește, ci pentru că modelul românesc a fost construit într-un context în care termenele lungi însemnau altceva.
Verificarea de doi pași care rezolvă problema: dacă X4 depășește 180 de zile, uită-te dacă datoriile curente sunt comerciale sau restante. Le găsești în notele explicative la situațiile financiare. Dacă sunt restante, scorul Anghel nu mai e utilizabil pentru firma respectivă.
06
Cum îl folosești corect
01 | Ca al doilea model, nu ca primul. Rulează întâi Altman Z″, care e mai sever pe structură, apoi Anghel. Diferența dintre ele îți spune cât din fragilitate e „normalitate românească” și cât e problemă reală. |
02 | Verifică X4 înainte să accepți verdictul. Peste 180 de zile, controlează natura datoriilor. |
03 | Completează X2. Fără cash flow, o variabilă din patru lipsește, iar modelul devine mai indulgent decât ar trebui. În exemplul de mai sus, X2 = 0 a costat modelul o parte din capacitatea de discriminare. |
04 | Citește-l pe trei ani. Un scor Anghel care scade de la 12 la 9,9 spune mai mult decât valoarea în sine. |
Despre cum arbitrezi când modelele nu sunt de acord — cu exact această firmă drept exemplu — am scris în articolul despre verdictele divergente. Despre modelul de referință, în ghidul Altman Z-Score.
07
Întrebări frecvente
Modelul Anghel e mai bun decât Altman pentru firmele din România?
Este mai bine calibrat pe realitatea locală, deci pragurile lui sunt mai relevante. Dar are punctul orb descris mai sus. Cea mai bună practică nu este să alegi unul, ci să le rulezi pe amândouă și să interpretezi diferența.
De unde iau cash flow-ul pentru X2?
Din situația fluxurilor de numerar, secțiunea de exploatare. Firmele care aplică sistemul simplificat de raportare nu o depun, iar atunci variabila lipsește — cu efectul de indulgență descris mai sus. Menționează asta explicit în raportul tău.
Se aplică la microîntreprinderi?
Cu prudență. La firmele foarte mici, creditarea de la asociați apare în datorii și distorsionează X3 și X4. Normalizează aceste sume înainte de calcul sau folosește un model dedicat firmelor mici.
Ce fac dacă scorul e în zona de incertitudine, între −1,4364 și 0?
Nu tragi nicio concluzie din model. Treci la fluxul de numerar din exploatare pe trei ani și la structura datoriilor. Zona de incertitudine înseamnă că modelul nu poate distinge, nu că firma e „la limită”.
La ce îmi folosește dacă nu sunt analist?
Dacă ești furnizor, îți spune dacă să livrezi pe credit. Dacă ești antreprenor, îți arată exact care variabilă îți trage firma în jos — și, în cazul de mai sus, că profitul nu o poate salva, ci doar restructurarea datoriilor. Un model bine citit transformă o intuiție în decizie.
Următorul pas
Cele treisprezece modele de predicție a falimentului — inclusiv modelul Anghel, în fișier Excel construit de tine, cu date reale de la companii din România — fac parte din programul de Analist Financiar (COR 241305), autorizat ANC.
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