Большинство моделей предсказания банкротства опираются на данные бухгалетрских отчетностей, а значит, стоят на допущении о том, что эти отчетности адекватно отражают состояние компании. При этом хорошо известно, что компании могут искажать информацию в отчетности и что одним из стимулов к этому может быть как раз желание скрыть ухудшающееся положение дел. Это значит, что для более точного предсказания были бы полезны дополнительные источники информации.
Сотрудники ИПП Дмитрий Скугаревский и Сергей Бондарьков предложили два таких источника: первый — участие компании в судебных разибрательствах — косвенно говорит о положении дел; второй — соответствие чисел в отчетностях закону Бенфорда — теоретически должен схватывать манипуляции.
Исследование на данных о 2 млн российских компаний в 2012–2018 годах показало, что дополнение финансовых переменных судебными действительно сильно повышает качество прогноза. Если, в целях демонстрации, представить, что все российские кредиторы пользуются одной и той же моделью, основанной только на финансовых показателях, то переход на модель, включающую и судебные переменные, увеличил бы их ожидаемую максимальную прибыль в 2018 году на $859 млн.
Показатели соответствия отчетностей закону Бенфорда против ожиданий оказались практически бесполезными для обнаружения будущих банкротов.
Это может быть связано как с общим низким качеством отчетностей и большим числом пропусков в них, так и с тем, что компании в бедственном положении может быть проще вовсе не подавать отчетность в ФНС, чем прибегать к каким-то ухищрениям: штрафы за просрочку подачи
документов совсем небольшие. Как бы то ни было, авторы полагают, что неуспех Бенфорда связан с локальной спецификой и что идею стоит опробовать в других юрисдикциях.
Препринт статьи «Non-Accounting Data Improves Bankruptcy Predictions: Evidence from Benford's Law and Litigation» опубликован на SSRN.