Toets van modelle

Heelwat van die vroeëre studies het slegs die klassifikasie-akkuraatheid van die model gemeet in die steekproef waaruit die model afgelei is (ex post-resultate). Die gebrek aan die toetsing van die model se voorspellingswaarde (ex ante-resultate) is gekritiseer en daar is selfs beweer dat indien die ex ante-resultate nie getoets en opgeskryf is nie, die model nie werklik waarde het nie.

deel vir ex ante-toetsing. Waar die steekproewe te klein was, is die Lachenbruch jack-knife-metode gebruik. Hier word een waarneming weggelaat as die model beraam word. Die proses word herhaal totdat alle waarnemings om die beurt weggelaat is. In sommige gevalle word ’n steekproef uit ’n tydperk opeenvolgend tot dié van die toetssteekproef gebruik vir ex ante-toetsing (Rees, 1995).

Taffler (1983) meet sy model se ex ante-resultate deur die maatskappye wat op grond van hulle laaste syfers tot en met 30 November 1976 deur die model as “in nood” geklassifiseer is, oor die volgende vier jaar te volg. Na vier jaar was 34,8% van die maatskappye bankrot of het soortgelyke ekonomiese gebeure (kuratorskap, lopende saak-ouditkwalifikasie, staatshulp, bankingryping, oorname of omgekeerde verkryging, wesenlike beëindigings of vervreemdings - gedefinieer as ’n vermindering in personeel of kapasiteit gemeet aan verkope wat met die helfte of meer gekrimp het) ervaar, ’n verdere 27% was na vier jaar steeds op risiko, 7,8% was in die vyfde jaar weer op risiko, 8,7% was nie op risiko nie, maar tog twyfelagtig en 21,7% het duidelik herstel. Taffler meen dat die model wel voorspellingswaarde in ’n statistiese konteks het, aangesien die waarskynlikheid van ’n “in nood”-maatskappy gemiddeld ses maal hoër was om te misluk as ’n ewekansig geselekteerde maatskappy. Rees (1995:307) vra of die model wel waardevol is, aangesien tussen 11% en 21% van die universum maatskappye tussen 1973 en 1980 volgens die model “in nood” verkeer het. Taffler (1983:302) sê dat die waarde van die model daarin lê dat ’n lys maatskappye wat “in nood” is, voorspel word, en hierdie maatskappye dan verder intensief ondersoek kan word. Die model wys moontlik mislukking vroegtydig uit terwyl daar nog tyd is om regstellende aksie te neem – indien die regstellende aksie suksesvol is, sal die ex ante-akkuraatheid van die model wel daaronder ly, maar dit is minder belangrik as dat ’n maatskappy betyds gered word. Hy bepaal drie faktore wat daartoe bygedra het dat “in nood”-maatskappye bankrot word of ’n soortgelyke ekonomiese gebeurtenis beleef: omvang van die z-telling van die model, getal jare op risiko en tendens.

2.2.3.5 Industrie

Platt en Platt (1990:31) het bevind dat by die vroeëre mislukkingvoorspellingstudies die buite-steekproefresultate in baie gevalle meer as tien persentasiepunte laer as die model se ex post-resultate was. Hulle spekuleer dat dit toegeskryf kan word aan

data-onstabiliteit oor tyd, industrie-effekte of die verandering in inflasie, rentekoerse en fases in die besigheidsiklus indien die ex post- en ex ante-steekproewe nie in dieselfde tydperk was nie. In hulle model pas hulle die verhoudingsgetalle aan na ’n industrie-relatiewe waarde wat gelyk is aan die maatskappy se ratio/(gemiddelde industrieratio x 100). Hulle behaal goeie akkuraatheid in hulle model, maar kry ook meer stabiele ex ante-resultate as wat deur Altman (1968) gerapporteer is. In ’n opvolgstudie het Platt en Platt (1991) twee modelle, een met industrie-relatiewe ratio’s en die ander met die ratio’s sonder aanpassings vir die industrie, met mekaar vergelyk. Hulle bevinding is dat die industrie-aangepaste ratio’s meer akkuraat en stabiel as die onaangepaste ratio’s is.

Ward (1994b) het dit bevraagteken dat so min mislukkingvoorspellingstudies bevind het dat kontantvloeiverhoudings addisionele voorspellingswaarde inhou en dat dit dan slegs die kontantvloei uit bedryfsaktiwiteite voor dividende betaal (KVB) is wat waarde inhou. Hy postuleer dat kontantvloei industrie-spesifiek kan wees en dat die resultate van die gemengde industrie-modelle misleidend kan wees aangesien die resultate van een industrie deur ’n ander gekanselleer kan word. Nie alleen is spesifieke gebeure wat tot ’n swak kontantvloei aanleiding gee, dikwels industrie- spesifiek nie, maar ook verskil die kapitaalstrukture van maatskappye van industrie tot industrie en die kapitaalstruktuur kan bepaal watter regstellende stappe die bestuur kan neem om die kontantvloei ekwilibrium te herstel. Hy bevind dat in die mynbou-, olie- en gas-industrie, wat ’n nie-bedryfsbate-intensiewe industrie is, die kontantvloei uit investeringsaktiwiteite (KVI) ’n belangrike rol speel in die onderskeid tussen stabiele maatskappye en maatskappye in finansiële nood. Waar KVB vir een en twee jaar voor mislukking ’n sterk diskrimineerder by beide die tradisionele en die industrie-spesifieke modelle is, verbeter KVI in die industrie-spesifieke model die akkurate klassifikasie van maatskappye vir al drie jaar voor mislukking, terwyl dit nie werklik addisionele waarde tot die tradisionele model toevoeg nie. Ward (1994b) beveel aan dat toekomstige mislukkingvoorspellingstudies industrie-spesifiek is en bevraagteken die geldigheid van vorige studies wat nie industrie-spesifiek was nie. McGurr en DeVaney (1998) het vyf gemengde industrie-modelle wat sedert 1977 tot 1985 ontwikkel is, op die kleinhandelindustrie in Amerika getoets. Hulle het bevind dat die klassifikasie tussen die stabiele en mislukte maatskappye in die kleinhandelindustrie baie swakker was as by die oorspronklike toepassing van die

modelle. Hulle beveel dus aan dat toekomstige mislukkingvoorspellingstudies ’n enkelindustrie gebruik of ’n industrie-aanpassing in die model maak ten einde die akkuraatheid te verbeter. Hulle meld egter ook dat die rede dat modelle van die oorspronklike studies swakker resultate op hulle data behaal, ook kon wees as gevolg van universumveranderinge en tydperkverskille. Die databasis waaruit die steekproewe vir die aanvanklike studies getrek is, het aansienlik uitgebrei en die profiel van die maatskappye wat daarby ingesluit is, het verander. Die tydperk waarin die ander studies plaasgevind het, verskil ook van die tydperk waarin hulle (1998:175) studie plaasgevind het, en sal resultate dus beïnvloed word deur ’n resessie of groeiperiode. Ook geleidelike veranderinge in die industrie veroorsaak ’n verskuiwing in ratio’s; byvoorbeeld die huidige beklemtoning van just-in-time- voorraadbestuur wat voorraad en dus bedryfskapitaal sal verminder.