Modelo Altman resumen

[pic 1]

[pic 2][pic 3]

Modelo Altman

Entre los estudios que tratan de predecir la insolvencia de una empresa, es decir, la situación en la que esta no puede hacer frente a sus compromisos de pago, destaca el modelo desarrollado por el profesor neoyorquino Edward I. Altman, el cual pondera y suma distintos ratios financieros de una compañía para clasificar su probabilidad de no pago.

El modelo conocido como Z-Score de Altman, a pesar de ser desarrollado en los años sesenta, sigue siendo muy utilizado en la medición de riesgo de crédito en la actualidad. En su investigación, Altman partió de una muestra de empresas a la que calculo una serie de ratios, a partir de sus balances y cuentas de pérdidas y ganancias, hasta encontrar los cinco que juntos mostraron el mejor resultado en la predicción de la insolvencia. Su modelo original es aplicable a empresas industriales que coticen en la bolsa y se formula de la siguiente manera:

Para empezar, debemos tener claras las variables que intervienen:

X1 = Fondo de maniobra / Total Activo

X2 = Beneficios retenidos (reservas) / Total Activo

X3 = Beneficio de explotación / Total Activo

X4 = Patrimonio neto (valor de mercado) / Deuda total

X5 = Ventas / Total Activo

A partir de estas variables, el modelo nos da tres fórmulas distintas para calcular Z, que es un indicador de probabilidad de quiebra:

• Para empresas no cotizadas:

Z= 0,718 X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5

• Para empresas no cotizadas tipo startup:

Z= 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,54X4

• Para empresas cotizadas:

Z= 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X4 + 1,0 * X5

¿Cómo hay que interpretar los resultados?

Cuanto menos sea Z, más posibilidad de quiebra hay:

• La posibilidad de quiebra es muy remota si Z es mayor de 2,9 en empresas no cotizadas. Este valor desciende a 2,6 en startups y asciende a 3 en las empresas cotizadas.
• Por debajo de las cifras mencionadas en el punto anterior, el riesgo de quiebra empieza a crecer. Estaríamos hablando de una zona de alarma cuyo suelo es de 1,23 para las no cotizadas, de 1,1 para startups y de 1,8 para las cotizadas. Por debajo de los umbrales indicados, el riesgo de quiebra es inminente.

Modelo Ohlson

Este modelo desarrollado por James A. Ohlson, tuvo un objetivo similar a estudios anteriores en el tema: predecir la probabilidad de quiebra. Su aporte principal se plasma en la metodología, puesto que fue el primero en utilizar el método de estimación de máxima verosimilitud, denominado logit condicional para llevar a cabo su regresión. Mediante su análisis fue capaz de detectar cuatro factores básicos estadísticamente significantes que afectan la probabilidad de quiebra: