Применения рейтингового прогноза на основе показателя риска собственного капитала и его ликвидности

Методология, применяемая для моделирования рисков (схема моделирования Монте Карло), основана на подсчете и оценке главного количества сценариев с учетом потенциальных рисков компании. В этом случае, мы получаем реальную оценку возможных вариантов развития компании, что опять же требует информации о собственном капитале и др.

При стохастическом прогнозе рейтинга выделяют два варианта. Как немедленное развитие детерминистского прогноза, стохастический прогноз рейтинга можно использовать для оценки полной вероятности распространения (и наряду с этим - пределов колебаний), в сравнении с математическим ожиданием, основанным также на планировании финансовых показателей. Далее вероятное распространение одного критерия рейтинга сводится к вероятному распространению всего рейтинга и вероятным финансовым потерям («непрямой рейтинг»). В добавок или в качестве альтернативы так называемый «прямой рейтинг» может быть осуществлен вместе со стохастическим прогнозом рейтинга. Кроме того, из этой вероятности становится непосредственным распространение прибыли и свободное движение ликвидности к вероятности моментального банкротства, что позволяет осуществить немедленные подсчеты вероятности банкротства. Стало очевидно, что значительно более существенная ясность и большая основательность может быть достигнута путем включения в корпоративное планирование производных прогнозов рейтинга. При корпоративном планировании ожидаемое развитие прибыли и ликвидности компании должно выражаться, так же как и риски, значимые для рейтинга, с учетом этих двух характеристик. По сути, корпоративное планирование очень близко к немедленному обнаружению вероятного банкротства. Использование проверенного анализа годового отчёта, с его преимуществом, заключающимся в быстром прогнозировании возможного банкротства и в оценивании положительных возможностей компании в далеком будущем, делает очевидным пользу от соединения разных методов в единую интегрированную модель, что приведет к информативным результатам на ближайшее время, а также на более длительный срок, и в то же время позволит осуществить упрощение различных сроков.