Із часом центр досліджень пересунувся у напрямку до Іо^ і ргоЬії моделей. Перші роботи Д. Мартіна [19] і Д. Олсона [24] з наступними дослідженнями К. Завгрена [37] і М. Змієвські [38]. Серед інших статистичних методів,

Перша група включає одноваріантний аналіз, багатоваріантний дискримінантний аналіз (MDA), лінійний аналіз імовірності, аналіз логістичної регресії, probit аналіз, методологію наростаючих сум (CUSUM), частковий процес коректування. Друга охоплює рекурсивно розділені дерева рішень, нейронні мережі, генетичні алгоритми, грубі набори (rough sets). Третя об' єднує теорію краху азартного гравця, теорію ентропії, теорію управління готівкою, теорію кредитного ризику і деякі інші. Ці методи корпоративного прогнозу мають власні переваги і слабкі сторони і, відтепер, вибір специфічного методу, можливо, не бути простим.

Зауважимо, що як статистичні, так і моделі експертних систем штучного інтелекту були побудовані без будь-якої основи фінансової теорії.

5. Формулювання принципів специфікації моделі у термінах фінансових показників.

Мається на увазі формалізований вираз моделі через фінансові коефіцієнти. Важливим тут слід вважати, по-перше, методологічно виважену структуру або систему показників, по-друге, обґрунтовану їх побудову, яка б враховувала особливості вітчизняної практики обліку та фінансової діяльності.

Принципово опис моделі зустрічається з трьома основними проблемами, які потребують вирішення. Перша з них стосується побудови наукової ієрархії показників. Друга належить до конструювання форми моделі, третя пов'язана з конструкцією власне фінансових показників.

Традиційною є побудова фінансових коефіцієнтів як відношення показника, що відображає ефект діяльності або результат, до показника ресурсного характеру (повні активи, поточні пасиви, загальна сума запозичених коштів тощо) [4].

Необхідність врахування стану або специфіки галузі спонукала до використання такої побудови фінансових показників, коли значення показника ефекту діяльності відносилося до ресурсного показника середнього по галузі (чистий оборотний капітал, поділений на середнє значення по відповідній галузі; поточні пасиви до акціонерного капіталу, поділені на середнє співвідношення по відповідній галузі тощо) [11, с. 1477-1493].

Крім того, в моделях використовувалися й показники в абсолютних значеннях, що відображають або впливають на фінансовий стан підприємств. Наприклад, інтервал, протягом якого фірма не користувалася кредитом (no-credit interval) [4]. Відповідно до задач дослідження, до складу змінних моделі включалися й якісні показники, наприклад кваліфікований висновок аудитора [17].

Для потреб передбачення здійснювалася класифікація фірм на успішні й неуспішні, а також виконувалися інші процедури підготовки даних.

Так, у дослідженні Е. Дікіна кожну невдалу фірму було порівняно з відповідною успішною на підставі класифікації за галуззю, розміром активу, і роком, коли представлялися фінансові звіти [9, с. 167-179]. Вибірка М. Блюма складалася з 330 фірм, які розташовувалися парами "вдала - невдала" за критерієм галузі, розміру і року подання звіту. Інші дослідження також використовували парування відповідно до галузі, розміру та періоду невдачі [17]. К. Завгрен організовував вибірку відповідно до галузевої приналежності й розміру повних активів [37]. Остаточно було доведено, що аналіз фінансових показників, особливо для цілей передбачення фінансової невдачі, буде точнішим, якщо модель прогнозу враховує специфіку промисловості [27, с. 31-51].

В цілому дослідники намагалися підвищити якість передбачень через відповідну підготовку висхідних даних. Однак вони надто покладалися на суто статистичні методи виявлення зв'язку, нехтуючи фінансовою теорією. Так, виконання такого важливого етапу, як вибір фінансових показників, здійснювався часто на основі критеріїв, далеких від науки: популярність в літературі; результати попередніх досліджень [4]; використання провідними фінансовими установами; на основі непояснених гіпотез авторів [32] тощо.

5. Систематизація підходів до формування інструментальних характеристик методики. Інструментальні характеристики методики оцінки фінансового стану забезпечують ті чи інші можливості використання результатів аналізу [43] для прийняття ефективних управлінських рішень. В цілому в науковій літературі принципи формування інструментальних характеристик моделі лише формуються. В різних джерелах можна побачити неоднакові інструментальні властивості моделей, що застосовуються.

Так, серед інструментальних характеристик, що забезпечують певний рівень функціональності методик, називаються можливості: здійснення горизонтального і вертикального аналізу, а також аналізу трендів; порівняння значень фінансових показників з нормативами та з показниками офіційної бухгалтерської звітності підприємств - лідерів у галузях; прогнозування значень показників; ранжирування підприємств тощо.

У зарубіжній літературі зустрічаються такі інструментальні характеристики: практична простота та привабливість [9, с. 167-179]; легкість для розуміння практиками [31, с. 322]; наявність в результатах інформаційного контексту, що дозволяє приймати відповідні рішення [1, с. 236].

Така постановка питання зрозуміла, адже більшість методів, що використовуються для передбачення фінансової невдачі, вимагає серйозних знань статистики для того, щоб зрозуміти і використати методики.

6. Формування загального алгоритму інтерпретації результатів. Цей алгоритм має представляти собою послідовне коло етапів, виконання яких дозволяє аналітику оцінити достовірність передбачення та "розгорнути" результати аналізу до рівня взаємопов'язаних оцінок значимих сторін фінансово-економічної діяльності підприємства.

Головним чином методи передбачення фінансової невдачі спрямовувалися на те, щоб дати відповідь на питання: ймовірно буде фірма успішною чи ні? Тому і інтерпретація результатів використання моделей здійснювалася у напрямку оцінки достовірності передбачень. На це було спрямовано достатню увагу дослідників.

Прихильники моделей штучного інтелекту піддавали критиці моделі прогнозу невдачі, засновані на фінансових коефіцієнтах [28, с. 2022]. Вони вказували на проблеми, пов'язані з необхідністю дотримання строгих математичних стандартів; суперечністю використання моделей стосовно різних галузей; переконливістю у спостереженні тенденцій та щодо довільної зміни критерійних оцінок. Вказувалося також, що моделі ґрунтуються на фінансовій теорії і пропонуються