Відповідно піддається сумніву здатність моделей передбачати невдачу фірм виключно на основі фінансових коефіцієнтів [14, с. 11661172]. При цьому відмічалися три важливі проблеми: опубліковані коефіцієнти відображають лише рух грошових коштів та їх вплив на фінансові звіти такий, що вже мав місце; ані абсолютні рівні коефіцієнтів, ані відносні величини не можуть бути оцінені ізольовано; на основі фінансових коефіцієнтів неможливо описати динамічну систему, якою є фірма.

Науковці зверталися й до проблем забезпечення статистичного аналізу інформацією [26, с. 316]. Називалися такі недоліки, як використання при аналізі моделей невипадкових

Примітка: середня повна пророча точність моделей (один рік перед фактичною неплатоспроможністю).

Як видно, незважаючи на критику, найбільш вживаними методами є статистичні, а саме - багатоваріантний дискримінантний аналіз та Logit аналіз. Можливо, це є результатом того, що непараметричні методи не набули достатнього розвитку для використання у задачах передбачення змін фінансового стану підприємств. Разом із цим оцінки пророчої потужності різних груп методів практично не відрізняються (відхилення від середньої по групах від -1,95% до 2,72%).

Висновки

Отже, враховуючи важливість передбачення змін фінансового стану підприємств, фінансовий аналіз активно розвивається в напрямках вдосконалення методів прогнозування фінансової невдачі. Крім традиційних методів, заснованих на статистичному аналізі фінансових рівних за часткою вибірок; сприйняття довільної ймовірності критерійної оцінки; недостатня узгодженість щодо пророчої потужності коефіцієнтів, передусім щоб визначити

коефіцієнтів, дослідження пропонують доволі широкий спектр методичних підходів, пов'язаних із застосуванням непараметричних методів.

Методологія фінансового аналізу в частині, що розглядається, залишає достатнє поле для вдосконалення: не впорядковано термінологічний апарат досліджень, недостатньо використовується фінансова теорія як основа концептуальної побудови моделей передбачення фінансового стану.

Інструментальні характеристики методів, що пропонуються, створюють перешкоди для їх практичного використання через складність, відсутність вказівок щодо процедур використання та недосконалу інформативність.

Результати використання різних методів передбачення фінансової невдачі порівняні між собою, що практично не відрізняє їх один від одного. Разом із цим найбільш вживаними методами залишаються класичнийЛІТЕРАТУРА

Altman, Edward I. (1993) Corporate Financial Distress and Bankruptcy: a Complete Guide to Predicting & Avoiding Distress and Profiting from Bankruptcy. John Wiley & Sons Inc., Canada.

Aziz M, Dar H. Predicting Corporate Bankruptcy: Whither do We Stand? Departamental paper. Department of Economics, Loughborough University, UK. 2004. 51 p.

Aziz, A., Emanuel D., & Lawson, G. (1988). Bankruptcy prediction - an investigation of cash flow based models. Journal of Management Studies, 25:419-437.

Beaver, W. (1966). Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4, 71-111.

Bernhardsen E. A Model of Bankruptcy Prediction. Working paper ANO 2001/10. Norges Bank, Oslo, Norway. 54 p.

Booth, P. J., 1983. Decomposition Measure and the Prediction of Financial Failure. Journal of Business Finance & Accounting 10 (1), 67-82.

Chi Li-Chiu, Tang Tseng-Chung. Bankruptcy Prediction: Application of Logit Analysis in Export Credit Risks. Australian Journal of Management, Vol. 31, No. 1 June 2006. 12 р.

Clarks, G.S., Hamman, W.D. & Smit, E. (1991). A model for distress prediction for privately owned industrial firms in South Africa. SA Journal of Entrepreneurship and Small Business, 3(1): 31-47.

Deakin, E.B. (1977). Business failure prediction: An empirical analysis, In E.I. Altman and A.W. Sametz (Eds), Financial Crisis: Institutions and Markets in a Fragile Environment. New York: Wiley.

Dimitras, A. I., Slowinski, R., Susmaga, R., and Zopounidis, C., 1999. Business Failure Prediction using Rough Sets. European Journal of Operational Research, 114, 263-280.

Edmister, R.O. (1972). An empirical test of financial ratio analysis for small business failure prediction. Journal of Finance and Quantitative Analysis, 7(2): 1477-1493.

Friedman, J. H., 1977. A Recursive Partitioning Decision Rule for Nonparametric Classification. IEEE Transactions on Computers, April, 404-408.

Jain, B.A. & Nag, B.N. (1997). Performance evaluation of neural network decision models. Journal of Management Information Systems, 1997:201- 216.

Johnson, C.G. (1970). Ratio Analysis and the prediction of firm failure. Journal of Finance, 25(3): 1166-1172.

Jones K. http://www.solvency.com/bankpred

Katz, S., Lilien, S. & Nelson, B. (1985). Stock market behavior around bankruptcy model distress and recovery predictions. Financial Analysis Journal, 41(1): 70-74.

Kidane H.W. Predicting financial distress in IT and services companies in South Africa. University of the Free State, November 2004. Bloemfontein, Republic of South Africa. - р. 61.

Libby, R. (1975). Accounting ratios and the prediction of failure: some behavioral evidence. Journal of Accounting Research, 13(1): 150-161.

Martin, D., 1977, "Early Warning of Bank Failure", Journal of Banking and Finance, vol. 7, pp. 249-276.

Morris, R., 1998. Early Warning Indicators of Corporate Failure: A Critical Review of Previous Research and Further Empirical Evidence. Ashgate Publishing Company.

Mossman, C.E., Bell, G.G., Swartz, L.M. & Turtle, H. (1998). An empirical comparison of bankruptcy models. Financial Review, 33(2): 35-54.

Mous L. Predicting bankruptcy with discriminant analysis and decision tree using financial ratios. Bachelor Thesis Informatics & Economics. Faculty of Economics at Erasmus University, Rotterdam. July 2005. 35 р.

Nam, J. & Jinn, T. (2000). Bankruptcy prediction: evidence from Korean listed companies during the IMF crisis. Journal of International Financial Management and Accounting, 11(3): 178-197.

Ohlson, J. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1): 109-131.

Ooghe H., De Prijcker S. Failure