Модель Лиса

Разработанная в 1972 году британским экономистом Ричардом Лисом, эта модель стала ответом на потребность в простом инструменте прогнозирования банкротств. В отличие от сложных многофакторных систем, она предлагала четкий алгоритм на основе всего четырех показателей. Но сегодня, в эпоху цифровой трансформации, возникает закономерный вопрос – насколько актуальны эти расчеты?

Анализ Модели Лиса производится в программе ФинЭкАнализ в блоке Модели оценки вероятности банкротства предприятия.

где:

• Х1 — оборотный капитал / сумма активов – индикатор краткосрочной платежеспособности;
• Х2 — прибыль от реализации / сумма активов – эффективность использования ресурсов;
• Х3 — нераспределенная прибыль / сумма активов; – кумулятивный эффект прошлых периодов
• Х4 — собственный капитал / заемный капитал – структурный баланс финансирования.

Интерпретация результатов:

• Z < 0,037 — вероятность банкротства высокая;
• Z> 0,037 — вероятность банкротства малая.

Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1) и «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2).

Рассмотрим кейс производственного предприятия "ТехноПром", где применение модели Лиса выявило скрытые проблемы. За 2022-2023 годы показатели демонстрировали тревожную динамику:

Переход через критическое значение сигнализировал о нарастающих рисках. Но главная интрига заключалась в том, что традиционные отчеты показывали прибыль, пусть и снижающуюся. Модель Лиса вскрыла структурные проблемы раньше, чем проявились явные симптомы кризиса.

При всей простоте применения, модель имеет существенные недостатки. Она не учитывает отраслевые особенности – для IT-компаний с их специфической структурой активов коэффициенты дают искаженную картину. Не работает модель и в условиях высокой инфляции, когда исторические данные теряют релевантность.

В отличие от модели Альтмана, учитывающей рыночную капитализацию, или сложных нейросетевых алгоритмов, подход Лиса остается инструментом для "быстрой диагностики". Его главное преимущество – возможность применения при ограниченном объеме данных. Но именно эта простота становится ловушкой для неопытных аналитиков.

Особую сложность представляет учет нематериальных активов и долгосрочных финансовых вложений. В классической формуле они "размываются" в общем показателе активов, хотя их ликвидность существенно отличается от основных средств. Это создает системную погрешность в оценках.

В 2021 году модель дала ложноположительный сигнал для сети розничных магазинов "Вектор". Расчетное Z-значение опустилось до 0,035, но компания не только избежала банкротства, но и вышла на новые рынки. Анализ показал, что снижение коэффициентов было связано с масштабными инвестициями в расширение, а не с ухудшением финансового состояния.

Практики предлагают адаптированные версии модели:

• Введение отраслевых поправочных коэффициентов
• Учет инфляционной корректировки
• Дополнительные весовые множители для высокотехнологичных компаний

В передовых корпоративных решениях модель Лиса используется не изолированно, а как один из элементов многоуровневой системы раннего предупреждения. Ее показатели комбинируются с данными cash-flow прогнозирования и стресс-тестирования по методикам Базель III.

В российском законодательстве (ФЗ "О несостоятельности (банкротстве)" №127-ФЗ) модель не имеет официального статуса, но часто используется арбитражными управляющими как вспомогательный инструмент. При этом судебная практика показывает, что результаты расчета по Лису не могут быть единственным основанием для признания финансовой несостоятельности.

Опытные финансовые директора советуют:

• Анализировать динамику Z-показателя минимум за 3-5 периодов
• Учитывать сезонность бизнеса при выборе дат расчета
• Сопоставлять результаты с данными о денежных потоках
• Проводить сценарный анализ при пограничных значениях

В финале нашего исследования становится ясно – модель Лиса остается ценным, но ограниченным инструментом. Как медицинский термометр, она может показать "температуру" компании, но для точного "диагноза" требуются дополнительные "анализы". В руках опытного специалиста она становится мощным средством ранней диагностики, но слепое следование ее выводам может привести к ошибочным управленческим решениям.

Далее:

• модель Альтмана,
• модель Дюпона,
• модель Таффлера,
• модель Сайфуллина,
• модель Фулмера,
• модель Гордона,
• модель Зайцевой,
• модель Спрингейта.