Методы диагностики вероятности банкротства. Диагностика банкротства предприятия
Обобщая результаты анализа прогнозных методик, необходимо отметить разнообразие методов и моделей, применяемых в целях оценки и прогнозирования несостоятельности либо восстановления платежеспособности экономического субъекта.
Для диагностики вероятности банкротства используется несколько подходов , основанных на применении:
а) анализа обширной системы критериев и признаков;
б) ограниченного круга показателей;
в) интегральных показателей, рассчитанных с помощью:
- скоринговых моделей;
- матричных моделей;
- мультипликативного дискриминантного анализа и др.
Анализ финансового состояния организаций, введенных в процедуру банкротства, можно отнести к такому виду анализа, как регламентируемый анализ. Такого рода анализ является обязательным для ряда организаций, цели проведения анализа и требуемые к раскрытию показатели и коэффициенты достаточно жестко прописаны в соответствующих нормативных актах.
В соответствии с Федеральным законом «О несостоятельности (банкротстве)» от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ (ред. от 30 декабря 2008 г.) признаками банкротства для юридических лиц считается неспособность удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей, если соответствующие обязательства и (или) обязанность не исполнены им в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены.
Несостоятельность (банкротство) - признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.
Рисунок 1 – Классификация методов диагностики вероятности банкротства
Таблица 1 - Соотнесение стадий финансового состояния и действующих процедур банкротства
Пункт 2 статьи 29 закона определяет, что Правила проведения финансового анализа и Правила проверки наличия признаков фиктивного и преднамеренного банкротства утверждаются Правительством РФ.
В соответствии с указанной статьей на сегодняшний день действуют следующие акты:
- Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа , утвержденные Постановлением Правительства РФ от 25 июня 2003 г. № 367.
- Постановление Правительства РФ «Об утверждении временных правил проверки арбитражным управляющим наличия признаков фиктивного и преднамеренного банкротства » от 27 декабря 2004 г. № 855.
Для доказательства несостоятельности неплатежеспособного предприятия и возможности восстановления платежеспособности, ликвидации причин неплатежеспособности следует провести комплексный экономический анализ финансового состояния по данным документам.
Модели, построенные на основе стохастического факторного анализа, к которым принадлежат общеизвестные Z-модели зарубежных и отечественных авторов (Э. Альтмана, Р. Тафлера, Р. Лиса, Фулмера, Г. Тишоу, Спрингейта, Ж. Лего, Чессера, Л. Философова, М.А. Федотовой и В.М. Радионовой, Г.В. Давыдовой и А.Ю. Беликова, Г.В. Савицкой, В.А. Пареной и И.А. Долгалева), основаны на разделении всей совокупности исследуемых организаций путем моделирования классифицирующей функции в виде корреляционной модели на два класса, подлежащие банкротству и способные его избежать .
Наиболее приемлемыми и точными прогнозными моделями на сегодняшний день остаются модели, разработанные на основе многомерного дискриминантного анализа. При этом существует возможность не только оценки вероятности банкротства на текущий момент, но и расчет такой вероятности на перспективу.
В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.
Наиболее широкую известность получила модель Эдварда Альтмана, разработанная им в 1968 г. для предприятий, акции которых котировались на фондовом рынке США.
Оригинальная модель имеет вид:
Z = 1,2 · Х 1 + 1,4 ∙ Х 2 + 3,3 · Х 3 + 0,6 · Х 4 + 1,0 · Х 5 ,
где Х 1 = Чистый оборотный капитал/Общие активы;
Х 5 = Выручка (нетто) от продажи/Общие активы.
Таблица 2 – Пограничные значения Z-счета
Оригинальная пятифакторная модель Э. Альтмана обладает высокой предсказательной вероятностью на ближайший год – 85%. Эту модель рекомендуется применять для крупных промышленных предприятий, чьи акции котируются на фондовой бирже.
Усовершенствованная модель имеет вид:
для производственных предприятий –
Z = 0,717 · Х 1 + 0,847 ∙ Х 2 + 3,107 · Х 3 + 0,420 · Х 4 + 0,998 · Х 5 ,
где Х 1 = Чистый оборотный капитал / Общие активы
Х 4 = Капитал и резервы / Общие обязательства;
Х 5 = Выручка (нетто) от продажи / Общие активы.
В зависимости от полученного значения для Z-счета можно судить об угрозе банкротства.
Таблица 3 – Пограничные значения Z-счета
Группа методов, основанных на детерминированном анализе:
1) однокритериальные модели;
2) многокритериальные модели, основанные на методах обратного детерминированного факторного анализа (методах комплексного анализа);
3) методы скоррингового (сравнительного) анализа.
┌──────────────────────────────────────────────┐
│ Модели детерминированного анализа │
└──────────────────────┬───────────────────────┘
┌─────────────────────────────────┼────────────────────────────┐
\│/ \│/ \│/
┌───────┴──────────────────┐┌─────────────┴────────────┐┌──────────────┴─────────────┐
│ Однокритериальные модели ││ Многокритериальные модели││Модели скоррингового анализа│
└┬─────────────────────────┘└┬─────────────────────────┘└┬───────────────────────────┘
│ ┌───────────────────────┐ │ ┌───────────────────────┐ │ ┌─────────────────────────┐
├>│Коэффициент ликвидности│ ├>│Комплексный показатель │ ├>│Методика Д. Дюрана │
│ │перманентный │ │ │Шеремета - Сайфулина │ │ └─────────────────────────┘
│ └───────────────────────┘ │ └───────────────────────┘ │ ┌─────────────────────────┐
│ ┌───────────────────────┐ │ ┌───────────────────────┐ ├>│Методика У. Бивера │
├>│Запас быстрой │ ├>│Метод Credit-men │ │ └─────────────────────────┘
│ │ликвидности в днях │ │ │Дж. Деполяна │ │ ┌─────────────────────────┐
│ └───────────────────────┘ │ └───────────────────────┘ ├>│Методика Г.Ф. Сысоевой │
│ ┌───────────────────────┐ │ ┌───────────────────────┐ │ └─────────────────────────┘
├>│Коэффициент ликвидности│ ├>│Анализ чувствительности│ │ ┌─────────────────────────┐
│ │с учетом банкротства │ │ │(метод Д.А. Ендовицкого│ │ │Методика Л.В. Донцовой │
│ └───────────────────────┘ │ │и М.В. Щербакова) │ ├>│и Н.А. Никифоровой │
│ ┌───────────────────────┐ │ └───────────────────────┘ │ └─────────────────────────┘
├>│Индекс банкротства │ │ ┌───────────────────────┐ │ ┌─────────────────────────┐
│ └───────────────────────┘ │ │Комплексные показатели │ │ │Методика ученых │
│ ┌───────────────────────┐ └>│в сочетании с методами │ └>│Казанского │
│ │Коэффициент │ │экспертных оценок │ │государственного │
├>│долгосрочной │ │(комбинированные) │ │технологического │
│ │платежеспособности │ └──-─────────────────-──┘ │университета │
│ └───────────────────────┘ └─────────────────────────┘
│ ┌───────────────────────┐
│ │Коэффициент степени │
├>│риска банкротства │
│ └───────────────────────┘
│ ┌───────────────────────┐
├>│Коэффициент банкротства│
│ └───────────────────────┘
│ ┌───────────────────────┐
│ │Коэффициент прогноза │
├>│банкротства │
│ └───────────────────────┘
│ ┌───────────────────────┐
│ │Коэффициент соотношения│
└>│кредиторской и │
│дебиторской │
│задолженности │
└───────────────────────┘
Рисунок 2 - Методы диагностики вероятности банкротства на основе детерминированного анализа
Однокритериальные модели позволяют осуществить диагностику вероятности наступления банкротства организации на основе локального параметрического анализа, т.е. построения детерминированной модели в виде одного относительного частного показателя, позволяющего количественно оценить вероятность банкротства организации. Как показало исследование данной системы показателей, все они имеют единый подход к оценке вероятности банкротства, который строится на основе одной характеристики - ликвидности.
В основе детерминированных методов антикризисной диагностики с применением многокритериальных моделей (комплексных показателей) лежит тот факт, что деятельность предприятия представляет собой комплекс взаимосвязанных хозяйственных процессов, зависящих от многочисленных и разнообразных факторов. Расчет интегрального показателя осуществляется с помощью методов обратного детерминированного факторного анализа и предполагает наличие весов значимости частных показателей. Выбор совокупности частных оценочных показателей осуществляется исходя из целей исследования и строится на основе применения двух ограничений: частные показатели должны иметь одинаковую направленность и быть максимально информативными с точки зрения решаемой аналитической задачи.
Д.А. Ендовицким и М.В. Щербаковым рекомендуется проводить анализ чувствительности организации к воздействию факторов риска финансовой несостоятельности. Данная методика основана на расчете финансовой чувствительности по ряду факторов, в качестве которых выступают 10 финансовых коэффициентов. Расчет финансовой чувствительности осуществляется в виде отношения разницы фактического и нормативного значения соответствующего показателя к значению последнего. После этого с учетом установленных нормативных значений коэффициентов осуществляется расчет интегрального коэффициента финансовой чувствительности.
Многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют производить интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа . Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 1940-х годов. Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.
Применение неформализованных критериев диагностики вероятности банкротства основано на системе качественных характеристик, составляющих основу экспертных оценок. Формирование экспертом требуемой информации осуществляется в результате интуитивно-логического анализа задачи, в ходе которого каждый из экспертов не только моделирует, но и производит сравнительный анализ альтернатив решения. Таким образом, задача эксперта состоит в том, чтобы разместить сопоставляемые альтернативы в определенной последовательности с учетом их экономической значимости. Хорошо известны система качественных характеристик, предложенная В.В. Ковалевым и В.П. Приваловым, рекомендации комитета по обобщению практики аудирования Великобритании, методика Аргенти, а также практика обработки экспертных оценок на базе теории нечетких множеств.
Признаки банкротства при многокритериальном подходе в соответствии с рекомендациями Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) можно разделить на две группы.
К первой группе относятся показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем :
Повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объемов продаж и хронической убыточности;
Наличие хронически просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;
Низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция к их снижению;
Увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме;
Дефицит собственного оборотного капитала;
Систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;
Наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;
Использование новых источников финансовых ресурсов на невыгодных условиях;
Неблагоприятные изменения в портфеле заказов;
Падение рыночной стоимости акций предприятия;
Снижение производственного потенциала.
Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер . К ним относятся:
Чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;
Потеря ключевых контрагентов;
Недооценка обновления техники и технологии;
Потеря опытных сотрудников аппарата управления;
Вынужденные простои, неритмичная работа;
Неэффективные долгосрочные соглашения;
Недостаточность капитальных вложений и т.д.
К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный подходы, а к недостаткам - высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, информативный характер рассчитанных показателей, субъективность прогнозного решения.
Характеристика каждой группы методов говорит о многообразии методического содержания каждого из них.
Анализ финансовых результатов деятельности организации
1. Задачи анализа финансовых результатов
2. Анализ состава и динамики прибыли
3. Анализ финансовых результатов от продаж
4. Анализ прочих доходов и расходов
5. Анализ формирования и использования прибыли
Методы и модели диагностики банкротства предприятия
Банкротство - это признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворять требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнять обязанность по уплате других обязательных платежей. Основным признаком банкротства является неспособность предприятия обеспечить выполнение требований кредиторов в течение трех месяцев со дня наступления сроков платежей. По истечении этого срока кредиторы получают право на обращение в арбитражный суд о признании предприятия-должника банкротом. Банкротство предопределено самой сущностью рыночных отношений, которые сопряжены с неопределенностью достижения конечных результатов и риском потерь.
Несостоятельность субъекта хозяйствования может быть:
«Несчастной», не по собственной вине, а вследствие непредвиденных обстоятельств (стихийные бедствия, военные действия, политическая нестабильность, кризис в стране, общий спад производства, банкротство должников и другие внешние факторы);
«ложной» (корыстной) в результате умышленного сокрытия собственного имущества с целью избежания уплаты долгов кредиторам;
«неосторожной» вследствие неэффективной работы, осуществления рискованных операций.
В первом случае государство
должно оказывать помощь предприятиям
по выходу из кризисной ситуации.
Злоумышленное банкротство уголовно
наказуемо. Наиболее распространенным
является третий вид банкротства.
«Неосторожное» банкротство наступает,
как правило, постепенно. Для того чтобы
вовремя предугадать и предотвратить
его, необходимо систематически проводить
анализ финансового состояния, который
позволит обнаружить его «болевые» точки
и принять конкретные меры по финансовому
оздоровлению экономики предприятия.
Предпосылки банкротства многообразны
- это результат взаимодействия
многочисленных факторов как внешнего,
так и внутреннего характера. Банкротство
является, как правило, следствием
совместного действия внутренних и
внешних факторов, обычно банкротство
на 1/3 связано с внешними факторами и на
2/3 - с внутренними.
Диагностика
банкротства – это, прежде всего, выявление
объекта исследования: показатели
текущего и перспективного потоков
платежей и показатели формирования
чистого денежного потока по производственной,
инвестиционной и финансовой деятельности
предприятия. Не всегда отклонение от
формально предписанных значений
коэффициентов свидетельствует о
необходимости объявления предприятия
банкротом. Нередко ликвидация
должника-банкрота невыгодна ни кредиторам,
ни государству.
Существует несколько методов оценки и диагностики банкротства предприятия. Ни один из этих методов диагностирования нельзя считать совершенным, тем не менее, они дают возможность оценить степень вероятности банкротства (очень высокая, высокая, возможная, очень низкая). С учетом принадлежности результата к одной из этих характеристик переходят ко 2-му этапу диагностики - к определению масштабов кризисного состояния организации (легкий кризис, тяжелый кризис, катастрофа). В зависимости от масштабов кризисного состояния организации разрабатывается антикризисный механизм. Заключительный этап диагностики банкротства - изучение факторов, обусловливающих кризисное развитие организации. Степень этого воздействия может быть определена посредством одно- или многофакторных корреляционных моделей. Завершается этап составлением прогноза наиболее колеблющихся и чувствительных негативных факторов, способных вызвать банкротство организации в перспективе. По итогам факторного анализа разрабатывается антикризисный механизм банкротства.
Основная задача диагностики состоит в том, чтобы своевременно распознать и обеспечить принятие таких управленческих решений, которые будут способствовать снижению влияния негативных процессов на состояние объекта. Содержание и результаты диагностических исследований позволят сделать вывод, что они являются одним из наиболее универсальных средств получения достоверной информации о состоянии и отклонениях в развитии исследуемого объекта. Для диагностики вероятности банкротства используется несколько подходов, основанных на применении: анализа обширной системы критериев и признаков; ограниченного круга показателей; интегральных показателей.
На основании приведенной в постановлении
системы критериев принимаются решения:
- о признании структуры баланса
неудовлетворительной, а предприятия -
неплатежеспособным;
- о наличии
реальной возможности предприятия-должника
восстановить свою платежеспособность;
- о наличии реальной возможности
утраты платежеспособности предприятия,
когда оно в ближайшее время не сможет
выполнить свои обязательства перед
кредиторами.
Основными задачами процесса диагностики кризисных ситуаций и состояния банкротства являются:
Анализ финансового состояния предприятия и его прогноз на предстоящий период;
Своевременное обнаружение причин и основных факторов, способствующих развитию кризисных ситуаций;
Мониторинг внешней и внутренней среды предприятия и прогноз ее развития;
Обнаружение ранее незаметных признаков грядущего неблагополучия предприятия.
Таким образом, только комплексный анализ нескольких показателей (особенно, если их сопоставлять за ряд лет с показателями других предприятий, близких к данному по характеру выпускаемой продукции или оказываемых услуг, применяемым технологиям) может своевременно указать на негативные тенденции и возможное ухудшение положения предприятия.
Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый - количественный - базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами, приобретающими все большую известность: Z -коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), коэффициентом Бивера, моделью R -счета (Россия) и другими, а также используется при оценке таких показателей вероятности банкротства, как цена предприятия, коэффициент восстановления платежеспособности, коэффициент финансирования труднореализуемых активов. Второй - качественный - исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании (А -счет Аргенти, метод Скоуна). Метод интегральной бальной оценки, используемый для обобщающей оценки финансовой устойчивости предприятия, несет в себе черты как количественного, так и качественного подхода.
При сопоставлении методов на предмет целесообразности применения их в российских условиях, необходимо очертить круг проблем, связанных с рассмотренными методами прогнозирования банкротства:
Отсутствие информации о базе расчета весовых значений коэффициентов;
Отсутствие информации о базе расчета критериев оценки, получаемых при расчете модели результатов;
Отсутствие статистики банкротств;
Проблема достоверности информации и трудности ее получения.
Перейдем к рассмотрению конкретных методик прогнозирования банкротства.
1. Среди качественных методик уделяется наибольшее внимание рассмотрению моделей Э. Альтмана.
Первая модель - двухфакторная - отличается простотой и возможностью ее применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии. Так, двухфакторная модель была разработана Э.Альтманом на основе анализа финансового состояния 19 предприятий США. В модели учитываемым фактором риска является возможность необеспечения заемных средств собственными в будущем периоде.
Z = −0,3877 − 1,0736К тл + 0,0579К зс,
где К тл - коэффициент текущей ликвидности; К зс - коэффициент капитализации.
Расчет коэффициентов, вошедших в модель, представлен в табл. 1. Коэффициенты рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1).
Интерпретация результатов:
Z < 0 - вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z;
Z = 0 - вероятность банкротства равна 50%;
Z > 0 - вероятность банкротства больше 50% и возрастает по мере увеличения рейтингового числа Z.
Но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости и не учитывает влияния других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности предприятия). В связи с этим велика ошибка прогноза. Кроме того, про весовые значения коэффициентов и постоянную величину, фигурирующую в данной модели, известно лишь то, что они найдены эмпирическим путем.
Пятифакторная модель Альтмана
Пятифакторная модель Альтмана для акционерных обществ, чьи акции котируются на рынке . В 1968 году Эдвард Альтман на основании проведенных ним исследований разработал пятифакторную модель, которая имела вид:
Z = 1.2*X1+1.4*X2+3.3*X3+0.6*X4+X5
Где Х 1 - разность текущих активов и текущих пассивов / общая сумма всех активов;
Х 2 - нераспределенная прибыль / общая сумма всех активов;
Х 3 - прибыль до уплаты процентов и налогов / общая сумма всех активов;
Х 4 - балансовая стоимость капитала / заемный капитал;
Х 5 - выручка от реализации / общая сумма активов.
Если Z < 1,81
- высокая вероятность
банкротства от 80 до 100%;
Если 2,77
<= Z < 1,81
- средняя вероятность от 35
до 50%;
Если 2,99 < Z < 2,77
-
вероятность банкротства не велика от
15 до 20%;
Если Z <= 2,99
- вероятность
банкротства до 10%.
Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года - 83%, что является ее достоинством. Недостатком же этой модели заключается в том, что ее по существу можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на фондовом рынке.
При расчете компонента Х4 возникает проблема рыночной оценки собственного капитала компании. В условиях развитого фондового рынка такой оценкой может служить рыночная капитализация компании, однако в российских условиях получить подобную оценку затруднительно: торги по акциям большинства компаний осуществляются нерегулярно и, преимущественно, крупными пакетами. В таких случаях цена акций не может служить достаточно адекватной оценкой акционерного капитала, так как сделка главным образом фиксирует переход контроля над компанией, а не нормальный инвестиционный процесс.
Для оценки компаний, акции которых не котируются на бирже Альтман предложил модифицированный вариант пятифакторной модели:
Z = 0,717Х 1 + 0,874Х 2 + 3,10Х 3 + 0,42Х 4 + 0,995Х 5 ,
Здесь в числителе показателя Х4 стоит не рыночная, а балансовая оценка собственного капитала. «Пограничное» значение для модифицированной модели 1,23.
Если Z < 1,23 - вероятность банкротства высокая;
Если 1,23 Если Z>2,89 – вероятность
банкротства низкая. Показатель
Способ расчета
(стр.290 − стр.230 − стр.610 −
стр.630 − стр.660)/стр.300 (стр. 190 Ф2)/стр.300 стр.490(рыночная стоимость
СК)/(стр.590+стр.690) стр.010Ф2/стр.300 Модель Альтмана может быть использована
для диагностики риска банкротства и на
более продолжительный срок более чем
1 год, но точность в этом случае будет
снижаться. 2. В 1977 г. британские ученые Р. Тафлер и
Г. Тишоу апробировали подход Альтмана
на данных 80 британских компаний и
построили четырехфакторную прогнозную
модель с отличающимся набором факторов.
Данная модель рекомендуется для анализа
как модель, учитывающая современные
тенденции бизнеса и влияние перспективных
технологий на структуру финансовых
показателей, формула расчета имеет вид: Z = 0,53X1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16X4
Где Х 1 - прибыль от реализации /
краткосрочные обязательства; Х 2 - оборотные активы / сумма
обязательств; Х 3 - краткосрочные обязательства
/ сумма активов; Х 4 - выручка от реализации / сумма
активов. Если Z > 0,3 - вероятность банкротства
низкая; Если Z < 0,2 – вероятность банкротства
высокая. В уравнении Р. Таффлера и Г. Тишоу
переменная X1 играет доминирующую роль,
а различительная прогностическая
способность модели ниже по сравнению
с Z-счетом Альтмана, в результате чего
незначительные колебания экономической
обстановки и возможные ошибки в исходных
данных, в вычислении финансовых
коэффициентов и всего индекса могут
приводить к ошибочным выводам. 3. Известный финансовый аналитик Уильям
Бивер предложил свою систему показателей
для оценки финансового состояния
предприятия с целью определения
вероятности банкротства - пятифакторную
модель, содержащую следующие индикаторы: Рентабельность активов; Удельный вес заёмных средств в пассивах; Коэффициент текущей ликвидности; Доля чистого оборотного капитала в
активах; Коэффициент Бивера (отношение суммы
чистой прибыли и амортизации к заёмным
средствам). Система
показателей У. Бивера для диагностики
банкротства
Показатель Значения
показателей Благоприятно 5 лет до
банкротства 1 год до
банкротства Коэффициент
Бивера Рентабельность
активов, % Финансовый
левередж, % Коэффициент
покрытия оборотных активов собственными
оборотными средствами Коэффициент
текущей ликвидности Весовые коэффициенты для индикаторов
в модели У. Бивера не предусмотрены и
итоговый коэффициент вероятности
банкротства не рассчитывается. Полученные
значения данных показателей сравниваются
с их нормативными значениями для трёх
состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером
для благополучных компаний, для компаний,
обанкротившихся в течение года, и для
фирм, ставших банкротами в течение пяти
лет. Модель У. Бивера диагностики
банкротства
4. Учеными Иркутской государственной
экономической академии
предложена
своя четырехфакторная модель прогноза
риска банкротства (модель
R
-счета),
которая внешне похожа на модель Э.
Альтмана для предприятий, акции которых
не котируются на бирже: где К 1 = оборотный капитал /
актив; К 2 = чистая прибыль / собственный
капитал; К 3 = выручка от реализации / актив; К 4 = читая прибыль / затраты на
производство и реализацию (себестоимость
проданных товаров, коммерческие расходы,
управленческие расходы). Вероятность банкротства предприятия
в соответствии со значением модели R
определяется следующим образом (табл.
9.17). Вероятность
банкротства Значение
R
Вероятность
банкротства, % Максимальная
(90-100) Высокая
(60-80) Средняя
(35-50) Низкая
(15-20) Минимальная
(до 10) 5. Модель Спрингейта. Эта модель была
построена Гордоном Л. В. Спрингейтом
(SPRINGATE, 1978) в университете Симона Фрейзера
в 1978 году с помощью пошагового
дискриминантного анализа методом,
который разработал Эдуард И. Альтман в
1968 году. В процессе создания модели из 19 -
считавшихся лучшими - финансовых
коэффициентов в окончательном варианте
осталось только четыре. Общий вид модели: В модели Спрингейта, если Z < 0,862
предприятие получает оценку «крах».
При создании модели Спрингейт использовал
данные 40 предприятий и достиг 92,5 %
точности предсказания неплатежеспособности
на год вперёд. 6. Модель О.П. Зайцевой для оценки риска
банкротства предприятия имеет вид: К = 0,25Х1 + 0,1Х2 + 0,2Х3 + 0,25Х4+ 0,1Х5 + 0,1Х6
где, Х1 = Куп - коэффициент убыточности
предприятия, характеризующийся отношением
чистого убытка к собственному капиталу; Х2 = Кз - коэффициент соотношения
кредиторской и дебиторской задолженности; Х3 = Кс - показатель соотношения
краткосрочных обязательств и наиболее
ликвидных активов, этот коэффициент
является обратной величиной показателя
абсолютной ликвидности; Х4 = Кур - убыточность реализации продукции,
характеризующийся отношением чистого
убытка к объёму реализации этой продукции; Х5 = Кфл - коэффициент финансового
левериджа (финансового риска) - отношение
заемного капитала (долгосрочные и
краткосрочные обязательства) к собственным
источникам финансирования; Х6 = Кзаг - коэффициент загрузки активов
как величина, обратная коэффициенту
оборачиваемости активов – отношение
общей величины активов предприятия
(валюты баланса) к выручке. Показатель Формула
расчета Нормативное
значение Чистый
убыток/стр.490 Стр.620/(стр.230+стр.240) (стр.610+стр.620+стр.660)/(стр.250+стр.260) Чистый
убыток/стр.010 Ф.2 (стр.590+стр.690)/стр.490 Стр.300/стр.010Ф.2 Х6=Х6 прошлого
года Для определения вероятности банкротства
необходимо сравнить фактическое значение
Кфакт с нормативным значением (Кn),
которое рассчитывается по формуле: Кn = 0,25 * 0 + 0,1 * 1 + 0,2 * 7 + 0,25 * 0 + 0,1 * 0,7 +
0,1 * Х6прошлого года
Если фактический коэффициент
больше нормативного Кфакт > Кn, то
вероятность банкротства велика, а если
меньше - то вероятность банкротства
мала. 7. Учеными Иркутской государственной
экономической академии предложена своя
четырехфакторная модель прогноза риска
банкротства (модель R),
которая имеет следующий вид: К=8.38К1 + К2 + 0.054К3 + 0.63К4 Где, К1=Оборотный капитал/актив; К2 = Чистая прибыль/Собственный капитал; К3 = Выручка от реализации/Актив; К4 = Чистая прибыль/Интегральные затраты. Критерии вероятности банкротства
согласно модели-R Подводя итоги, необходимо отметить, что
ни одну из вышерассмотренных моделей
прогнозирования банкротства нельзя
считать совершенной, поэтому их следует
рассматривать как вспомогательные
средства анализа предприятий. Задача совершенствования методов и
методик прогнозирования в разные времена
решалась и решается по-разному. Обобщение
практического опыта использования
формализованных и неформализованных
методов прогнозирования банкротства
отечественных хозяйствующих субъектов
позволяет сделать вывод о том, что
использование только формализованных
или только неформализованных методов
может привести к "однобокости"
использования полученной информации.
Комбинирование же методов позволит
взаимно компенсировать их слабые
стороны. Результаты, полученные при
помощи качественных методов, могут быть
дополнены или сверены с результатами
количественных методов и наоборот. Как
показывает практика, необходима
совокупность формализованных и
неформализованных методов для
прогнозирования банкротства предприятия,
перспектив развития предприятия в
рамках экономической диагностики,
призванной с помощью совокупности
методов и методик, а также их комбинации
распознавать проблемы и идентифицировать
их. Справочно: Строка 290 – Итого оборотные активы Строка 490 – Итого капитал и резервы Строка 590 + строка 690 – Заемный капитал Строка 610 + строка 620 + строка 630 + строка
660 – текущие обязательства Строка 300 – сумма активов Строка 010 Ф.2 – чистая выручка от продаж Строка 140 Ф.2 – Прибыль до налогообложения Строка 190 Ф.2 – нераспределенная прибыль Строка 050 Ф.2 – прибыль от продаж ... банкротства
предприятия
; рассмотреть основные методы
и модели
прогнозирования банкротства
; оценить вероятность банкротства
предприятия
. ... платежеспособности предприятия
. Существует несколько методов
оценки и диагностики
банкротства
предприятия
. Ни... Деятельность предприятий
. Цель исследования – диагностика
вероятности наступления банкротства
предприятий
России по модели
... предприятия
. Существует несколько методов
оценки и диагностики
банкротства
предприятия
. Ни один из этих методов
... Этапы диагностики
кризиса. Методы
диагностики
кризиса. Информация о диагностике
. Диагностика
банкротств
предприятий
Слово «диагностика»
от слова... построение математической модели
. Диагностика
на модели
представляет собой процесс получения... Банкротство - сложный процесс, который можно рассматривать с разных сторон: юридической, управленческой, организационной, финансовой, учетной и др. Собственно процедуры, применяемые в деле о банкротстве, являются завершающей стадией неудачного функционирования предприятия. Банкротство редко бывает неожиданным, в большинстве случаев в ходе регулярного анализа финансового состояния выявляются признаки наступающих проблем. Кроме того, существуют методы прогнозирования финансовых показателей, в том числе методы диагностики вероятности банкротства. Диагностика вероятности банкротства может проводиться: Система индикаторов угрозы возникновения банкротства
может включать достаточно большое количество показателей, которые необходимо отслеживать и анализировать в динамике. Например, в соответствии с рекомендациями Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) признаки банкротства могут быть подразделены на две группы . Первая группа - это показатели, свидетельствующие о возможности финансовых затруднений и вероятности банкротства в недалеком будущем: Вторая группа - это показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер: Для проведения экспресс-диагностики кризисных симптомов в деятельности предприятия могут быть выделены основные объекты наблюдения : Угроза банкротства возникает в следующих ситуациях: В Российской Федерации при анализе и прогнозировании финансового состояния организаций с целью выявления признаков угрозы банкротства в большинстве случаев используют обширную систему показателей, которые подразделяют на следующие группы: Для диагностики угрозы несостоятельности хозяйствующих субъектов возможно применение ограниченного круга наиболее существенных показателей, например коэффициента финансовой устойчивости, коэффициента обеспеченности собственным оборотным капиталом; коэффициента текущей ликвидности; доли просроченных финансовых обязательств в общей сумме баланса предприятия. Критические значения этих показателей не могут быть универсальными и должны определяться с учетом отраслевой принадлежности, особенностей деятельности конкретных предприятий. Анализ системы индикаторов угрозы банкротства позволяет реализовать комплексный подход к оценке состояния конкретного предприятия. Однако множество показателей, которые необходимо принять во внимание для оценки состояния предприятия, порождает сложность принятия решения. В связи с этим многие зарубежные и отечественные экономисты рекомендуют использовать для диагностики угрозы банкротства интегральные показатели. Интегральные показатели вероятности банкротства
могут быть определены разными способами. Наибольшую известность в области интегральной оценки угрозы банкротства получила модель американского экономиста Э. Альтмана, основанная на комплексном учете важнейших показателей финансового состояния предприятия с введением коэффициентов значимости каждого из них. Модель Э. Альтмана имеет следующий вид : где Z - интегральный показатель уровня угрозы банкротства (Z-счет Альтмана); Х г
- отношение оборотных активов к сумме всех активов предприятия; Х 2
- отношение нераспределенной прибыли к сумме активов; Х 3 - отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к сумме активов; Х 4 - коэффициент соотношения собственного и заемного капитала; Х 5 - оборачиваемость активов (отношение выручки от реализации продукции к сумме активов). Если значение Z 1,23 свидетельствует о малой вероятности банкротства. Для российских предприятий подобные интегральные прогнозные модели разрабатывались многими учеными. В качестве примера приведем модель Иркутской государственной экономической академии: где - отношение собственного оборотного капитала к активам; К 2 - отношение чистой прибыли к собственному капиталу (рентабельность собственного капитала); К 3 - отношение выручки от реализации продукции к активам (оборачиваемость активов); К 4 - отношение чистой прибыли к себестоимости продукции. Оценка вероятности банкротства проводится по следующей шкале: Следует иметь в виду, что универсальных моделей, которые подходили бы для оценки вероятности банкротства любых предприятий, не может быть. Прежде всего необходимо учитывать отраслевую принадлежность предприятия. В различных отраслях значения отдельных финансовых показателей сильно различается, например оборачиваемость капитала, соотношение собственного и заемного капитала, рентабельность продаж. Подобные модели должны разрабатываться для каждой отрасли и при этом периодически уточняться на основе новых статистических данных с учетом новых тенденций в экономике. Прогноз финансовых затруднений очень важен для руководителей предприятия. Если финансовые индикаторы свидетельствуют о грядущих проблемах, необходимо принимать неотложные меры, для того чтобы избежать банкротства, восстановить платежеспособность предприятия. Одним из основных и наиболее эффективных направлений финансового оздоровления предприятия является поиск внутренних резервов достижения безубыточности и рентабельности производства, среди которых: Основное внимание необходимо уделять вопросам ресурсосбережения - внедрению прогрессивных норм, нормативов и ресурсосберегающих технологий, управлению затратами, стимулированию работников за экономию ресурсов, сокращению непроизводительных расходов и потерь. В отдельных случаях для улучшения финансового состояния предприятия необходимо коренным образом пересмотреть производственную программу, управление качеством продукции, маркетинговую, ценовую, инвестиционную политику, управление персоналом и другие аспекты деятельности предприятия. Контрольные вопросы В нынешних условиях рыночной экономики анализ деятельности предприятий играет важную роль. Одним из элементов подобного анализа является диагностика вероятности банкротства предприятия. Данное понятие возникло сразу после Второй мировой войны, и на сегодняшний день широко используется как в зарубежных странах, так и в нашей стране. Диагностику вероятности банкротства можно охарактеризовать, как комплекс исследований, направленных на изучение текущего финансового состояния компании, выявление возможных кризисных ситуаций, анализ масштабов кризиса. Дорогие читатели! Статья рассказывает о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай индивидуален. Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему
- обращайтесь к консультанту: ЗАЯВКИ И ЗВОНКИ ПРИНИМАЮТСЯ КРУГЛОСУТОЧНО и БЕЗ ВЫХОДНЫХ ДНЕЙ
. Это быстро и БЕСПЛАТНО
! Процесс диагностики также включает в себя предложение определенных решений, направленных на улучшение финансового состояния компании и предотвращение возможного банкротства. Ведь банкротство – процесс не из самых легких. Банкротство оказывает пагубное влияние не только на саму компанию, но и на определенную отрасль экономики. Вот почему диагностике банкротства придают столь важное значение.
А какие существуют условия отбора, и как осуществляется диагностика банкротства? Существуют несколько различных подходов к оценке вероятности банкротства. Первые попытки разработать эффективный способ оценки были осуществлены еще в 60-ые годы. На сегодняшний день можно разделить 2 основных подхода:
Несмотря на эффективность первого подхода, он имеет и определенные недостатки. В частности, компании, которые испытывают определенные финансовые трудности, всячески задерживают процесс публикации своих отчетов. Из-за этого многие данные могут быть недоступными довольно долгое время. Кроме того, если даже эти данные публикуются, они могут быть «обработанными», т. е. не отражать настоящее состояние компании. Многие компании стараются показать, что на самом деле у них нет проблем, что часто приводит к фальсификации определенных данных. Даже самые опытные специалисты иногда не могут определить факт фальсификации. А в подобных условиях очень трудно делать заключения касательно текущего финансового состояния компании. Второй подход основывается на сравнении определенных признаков фирм, которые уже были признаны банкротом, с подобными признаками исследуемых компаний. За последние годы были опубликованы много различных списков обанкротившихся компаний. Но большинство их данных не упорядочены. Кроме вышеуказанных «количественных» подходов также можно выделить «качественный» подход, который дает возможность осуществить диагностику банкротства.
Данный подход основан на изучении отдельных показателей, которые характерны для компаний, стоящих перед . Если исследуемая организация имеет негативные характеристики, то можно дать заключение о ее плохом финансовом состоянии и о дальнейшей возможности банкротства Банкротство наступает постепенно. Чтобы вовремя предвидеть возможность несостоятельности и предотвратить ее, необходимо систематически осуществлять анализ финансового состояния компании, что даст возможность обнаружить проблемы и принять определенные меры, направленные на ее . При осуществлении диагностических исследований применяются несколько методов, которые основаны на:
Во время использования первого метода осуществления диагностики признаки банкротства делят на 2 группы:
К числу подобных признаков можно отнести:
В качестве подобных показателей можно упомянуть:
Данная система является комплексной и дает возможность получить полное представление о текущем состоянии организации. В качестве недостатков можно упомянуть довольно высокий уровень сложности принятия решения, а также субъективность прогнозируемого решения. Учитывая сложность осуществления диагностических исследований, многие специалисты рекомендуют использовать на практике не один, а сразу несколько методов оценки. Подобный подход дает возможность получить более полную картину состояния организации и предоставить более эффективные рекомендации, направленные на улучшение ее финансовых показателей. Многие специалисты выработали самые различные методы диагностики вероятности банкротства. Наиболее известным из них является модель Альтмана. Э. Альтман обследовал более 60 различных компаний, половина которых уже были признаны банкротами, а половина из них осуществляла успешную предпринимательскую деятельность. На основании проведенных исследований профессор выбрал 5 основных коэффициентов, которые имеют наиболее большое значение для осуществления диагностических исследований. На основе данных 5 коэффициентов Альтман разработал специальную модель, которая отображается в следующей схеме:
Z = l,2X1 +1,4Х2 +3,ЗХ3 +0,6Х4 +1,0Х5, где:
Если значение Z меньше 1,81, то это свидетельствует о довольно высокой вероятности банкротства и о плохом финансовом состоянии компании. Если свидетельствует о высокой вероятности банкротства, а значение Z больше 2,7, то это значит, что компания работает хорошо, и отсутствует возможность ее банкротства. За последние годы ученые также разработали различные модели оценки на основании методики Альтмана. При диагностике банкротства проводится анализ различных показателей. Наиболее важным из этих показателей является финансовая устойчивость компании. Данный показатель в первую очередь обуславливает конкурентоспособность компании, ее потенциал, степень гарантированности экономических интересов данной компании и т.д. Но лишь умение правильно оценивать финансовую устойчивость компании недостаточно для осуществления успешной предпринимательской деятельности, а также для достижения поставленных целей. Диагностика состояния компании основывается на аналитическом исследовании ее способности финансировать свою деятельность. Интерес к этой проблеме вполне оправдан тем, что в сегодняшних экономических условиях каждая организация может столкнуться с финансовыми проблемами, что может привести к ее банкротству.
Именно поэтому своевременное обнаружение признаков финансовой неустойчивости даст возможность избежать последующих проблем. Подобный подход дает возможность принять правильные решения, которые в дальнейшем выведут компанию из финансового кризиса. Конечно, подход к каждой компании индивидуален, хотя основан на общих методах оценки. Например, на финансовую устойчивость любой фирмы имеет особое влияние фаза экономического цикла. Во время экономического кризиса заметно снижаются темпы реализации продукции и товаров, что приводит к уменьшению инвестиций, что еще больше сокращает уровень сбыта. Именно поэтому в период экономических кризисов резко увеличивается количество банкротств. В подобных случаях особое значение приобретает анализ платежеспособности и финансовой устойчивости предприятия, что дает возможность избежать дальнейших проблем.
Существуют также количественные модели диагностики банкротства, например двухфакторная модель Альтмана. Данная модель основана лишь на нескольких показателей. Основной фактор, который учитывается при оценке, это вероятность прекращения финансирования предприятия за счет заемных денежных средств. Также существует модель Таффлера, которая применяется для оценки ОАО. Данная модель дает четкое представление о возможности дальнейшего банкротства. Модель Чессера основывается на анализе деятельности тех предприятий, которые имеют много заемного капитала. На основании исследований была выявлена формула, которая дает возможность верно определить возврат или возможность невозврата займа. Также существует система показателей Бивера. Которая основана на определенных коэффициентов. На основании проведенного анализа предприятию вручается определенный статус.
Существуют также другие коэффициенты и модели расчета вероятности банкротства. Например, в 1983 году была разработана следующая формула:
Если полученный результат больше 0,125, то предприятие считается финансово устойчивым, если же показатель меньше 0,25, то возможно банкротство данной компании.
Основная цель диагностики вероятности банкротства – своевременное определение ее возможности и принятие , которые направлены на разрешение проблемы. После того, как были осуществлены соответствующие диагностические процедуры, а также был выявлен риск возможного банкротства, необходимо принять определенные меры, которые направлены на устранение возникшей проблемы. В первую очередь нужно разработать план действий или стратегию. Четко разработанная стратегия деятельности компании даст возможность улучшить ее финансовое состояние, и привести к стабильности в течение довольно короткого промежутка времени. Вот почему к разработке стратегии нужно отнестись очень внимательно. Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства считается работа У. Бивера, который проанализировал 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Все коэффициенты были сгруппированы им в 6 групп, при этом наибольшую значимость имел показатель, характеризовавший соотношение притока денежных средств и заемного капитала. В настоящее время для диагностики вероятности банкротства используется несколько подходов, основанных на применении: а) анализа обширной системы критериев и признаков; б) ограниченного круга показателей; в) интегральных показателей. Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х годов ХХ в. Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок. Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (табл. 1), позволяющую распределить предприятия по классам. Таблица 1 - Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности Показатели Границы классов согласно критериям Рентабельность совокупного капитала, % 30% и выше (50 баллов) от 29,9 до 20% (от 49,9 до 35) от 19,9 до 10% (от 34,9 до 20 баллов) от 9,9 до 1% (от 19,9 до 5) менее 1% (0 баллов) Коэффициент текущей ликвидности 2,0 и выше (30 баллов) от 1,99 до 1,7 (от 29,9 до 20) от 1,69 до 1,4 (от 19,9 до 10 баллов) от 1,39 до 1,1 (9,9 - 1) 1 и ниже (0 баллов) Коэффициент финансовой независимости 0,7 и выше (20 баллов) от 0,69 до 0,45 (от 19,9 до 10) от 0,44 до 0,3 (от 9,9 до 5 баллов) от 0,29 до 0,20 (5 - 1) менее 0,2 (0 баллов) Границы классов 100 баллов и выше от 99 до 65 баллов от 64 до 35 баллов от 34 до 6 баллов I класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств; II класс - предприятия, которые демонстрируют некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные; III класс - проблемные предприятия; IV класс - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты; V класс - предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные. В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа. Наибольшую известность в этой области получила работа западного экономиста Э. Альтмана, разработавшего с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа методику расчета индекса кредитоспособности. Этот индекс позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов. При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946-1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых для прогноза и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z) имеет вид: Z=0,717 х 1 +0,847 х 2 +3,107 х 3 +0,42 х 4 +0,995 х 5 , (1) где х 1 - собственный оборотный капитал / сумма активов; х 2 - нераспределенная прибыль / сумма активов; х 3 - прибыль до уплаты процентов / сумма активов; х 4 - балансовая стоимость собственного капитала / заемный капитал; х 5 - объем продаж (выручка)/сумма активов. Константа сравнения - 1,23. Если значение Z < 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z > 1,23 и более свидетельствует о малой его вероятности. Критическое значение индекса Z рассчитывалось Альтманом по данным статистической выборки и составило 1,23. С этой величиной сопоставляется расчетное значение индекса кредитоспособности для конкретного предприятия. Это позволяет провести границу между предприятиями и высказать суждение о возможном в обозримом будущем (2 - 3 года) банкротстве одних (Z < 1,23) и достаточно устойчивом финансовом положении других (Z > 1,23). Безусловно, возможны отклонения от приведенного критериального значения, поэтому Альтман выделил интервал (1,01 - 1,99), названный «зоной неопределенности», попадание за границы которого с очень высокой вероятностью позволяет делать суждения в отношении оцениваемой компании: если Z < 1,01, то компания с очевидностью может быть отнесена к потенциальным банкротам, если Z > 1,99, то суждение прямо противоположно. Известны и другие подобные критерии, в частности, в 1977 г. британские ученые Р. Тафлер и Г. Тишоу апробировали подход Альтмана на данных восьмидесяти британских компаний и построили четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов. Дискриминантная модель, разработанная Лис для Великобритании, получила следующее выражение: Z =0,063х 1 , +0,092х 2 +0,057х 3 +0,001х 4 , (2) где х 1 - оборотный капитал / сумма активов; х 2 - прибыль от реализации / сумма активов; х 3 - нераспределенная прибыль / сумма активов; х 4 - собственный капитал / заемный капитал. Здесь предельное значение равняется 0,037. Таффлер разработал следующую модель: Z = 0,53х 1 , +0,13х 2 +0,18 хз +0,16х 4 , (3) где х 1 - прибыль от реализации / краткосрочные обязательства; х 2 - оборотные активы / сумма обязательств; хз - краткосрочные обязательства / сумма активов; х 4 - выручка / сумма активов. Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно. Однако следует отметить, что использование таких моделей требует больших предосторожностей. Тестирование других предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных предприятий из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала и различий в законодательной базе. По модели Альтмана несостоятельные предприятия, имеющие высокий уровень четвертого показателя (собственный капитал / заемный капитал), получают очень высокую оценку, что не соответствует действительности. В связи с несовершенством действующей методики переоценки основных фондов, когда старым изношенным фондам придается такое же значение, как и новым, необоснованно увеличивается доля собственного капитала за счет фонда переоценки. В итоге сложилась нереальное соотношение собственного и заемного капитала. Поэтому модели, в которых присутствует данный показатель, могут исказить реальную картину. Модель Бивера подразумевает выделение пяти коэффициентов где группа 1 - движение наличности, 2 - коэффициент чистого дохода, группа 3 - коэффициент обязательств к суммарным активам, 4 - коэффициент ликвидных активов к суммарным активам, 5 - коэффициент ликвидных активов к текущей задолженности. Составляется расчетная таблица по результатам сравнения фактических данных с нормативными. Таблица 2 - Модель Бивера Один из наиболее интересных качественных методов диагностики платежеспособности - метод Аргенти. Этот метод называется также A-score и характеризует главным образом управленческий кризис. Изучение данной методики начинается с гипотезы о том, что управленческие недочеты приводят к банкротству и развитию управленческого кризиса. Это многолетний процесс, для которого характерно: а) идет процесс, ведущий к банкротству, б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет, в) процесс может быть разделен на три стадии: Недостатки - компании «идущие» к банкротству, демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства; Ошибки - вследствие накопления этих недостатков компания может совершить ошибку, ведущую к банкротству (компании, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству); Симптомы - совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей («творческие» расчеты), признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет. При A-score тестировании показателям в указанной таблице необходимо присваивать одно из двух значений-либо 0, либо Аргенти балл. Промежуточные значения недопустимы. В таблице 3 приведены все значения Аргенти относительно каждой характеристики - балльная оценка кризиса управления. Пользователю данной модели необходимо оценить каждую позицию с точки зрения того, согласен ли он с приведенным утверждением. Таблица 3 - Качественная модель Аргенти Недостатки Баллы пользователя Баллы Аргенти Недостатки управления Директор-автократ 0 либо Аргенти балл Директор является также заместителем совета директоров Пассивность совета директоров Внутренние разногласия в совете директоров Слабый финансовый директор либо его отсутствие Недостаток профессиональных менеджеров в среднем и низшем звеньях Отсутствие контроля бюджета 0 либо Аргенти балл Отсутствие прогнозирования денежного потока Отсутствие управления системой учета расходов Слабая реакция на новшества (прогресс и т.д.) Если сумма больше 10, то недочеты могут привести к серьезным ошибкам Слишком большой удельный вес заемного капитала 0 либо Аргенти балл Недостаток оборотных средств в связи со слишком скорым ростом бизнеса Присутствие большого проекта Сумма баллов, до которой все в порядке Сумма, превышающая 15, свидетельствует о приближении управленческого кризиса Симптомы Ухудшение финансовых показателей 0 либо Аргенти балл Самопроизвольное ведение бухгалтерии Неблагоприятные не финансовые показатели (снижение уровня качества, уменьшение доли рынка и т.п.) Последние симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отказы от должностей) Максимально возможный А-счет Успешные предприятия Компании, у которых серьезные сложности Если сумма баллов превышает 25, то предприятие может обанкротиться в течение 5 лет Чем больше сумма баллов, тем скорее предприятие обанкротится Модель Аргенти учитывает не только экономические, но и социальные причины банкротства. Ориентация на какой-то один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдана. Поэтому многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, используют для аналитических оценок системы критериев. Безусловно, в этом есть и свои минусы: гораздо легче принять решение в условиях однокритериальной, чем многокритериальной задачи. Вместе с тем, любое прогнозное решение подобного рода, независимо от числа критериев, является субъективным, а рассчитанные значения критериев носят скорее характер информации к размышлению, нежели побудительных стимулов для принятия немедленных решений. Отечественные модели начали появляться в 90-х годах, но в них не было необходимости т. к. частная собственность отсутствовала. Учитывая вышеизложенное, можно сделать вывод о необходимости разработки собственных дискриминантных функций для каждой отрасли, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Более того, эти функции должны тестироваться каждый год на новых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы. Для обоснования основных индикаторов риска банкротства и создания дискриминантной модели его оценки, Г.В. Савицкой была собрана информация по 200 производственным предприятиям России за 3 года и на основании ее рассчитаны 26 финансовых коэффициентов по каждому субъекту хозяйствования за каждый год. С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения производственных предприятий играют такие показатели: х 1 - доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов, коэффициент; х 2 - приходится оборотного капитала на рубль основного, руб.; х 3 - коэффициент оборачиваемости совокупного капитала; х 4 - рентабельность активов предприятия, %; х 5 - коэффициент финансовой независимости (доля собственного капитала в общей валюте баланса). Данные показатели были положены в основу разработки дискриминантной факторной модели диагностики риска банкротства производственных предприятий, которая получила следующее выражение: Z = 0,111х1 +13,239х2+1,676х3+0,515х4 +3,80х5 (4) Константа сравнения - 8. Если величина Z-счета больше 8, то риск банкротства малый или отсутствует. При значении Z-счета меньше 8 риск банкротства присутствует: от 8 до 5 - небольшой, от 5 до 3 - средний, ниже 3 - большой, ниже 1 - стопроцентная несостоятельность. Тестирование данной модели по исследуемой выборке субъектов хозяйствования показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-анализ финансового состояния производственных предприятий и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства. Модель диагностики банкротства Давыдовой - Беликова имеет вид: Z = 8,38 х 1 + 1,0 х 2 + 0,054 х 3 + 0,63 х 4, (5) Полученные значения Z-счета сравниваются со следующими критериями: Z0 - max степень банкротства 90-100%; 0 Модель диагностики банкротства Сайфулина-Кодекова имеет вид: R = 2 х 1 + 0,1 х 2 + 0,08 х 3 + 0,45 х 4 + 1,0 х 5, (6) где х 1 = >0,1; При значении R<1, то предприятие имеет неудовлетворительное финансовое состояние; R 1 - финансовое состояние удовлетворительное. Модель, разработанная в Казанском государственном техническом университете базируется на разработанной ранее официальной методике 498 (1998 г.), которая утратила свою официальную силу в 2004 г. и носит рекомендательный характер. Модель КГТУ имеет вид: Коэффициент текущей ликвидности: КТЛ = 2; Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами запасов: КСОС = 0,1 Восстановление / утрата платежеспособности: К=(Ктлнг+)/21 где Т - продолжительность отчетного периода; У - период восстановления / утраты платежеспососбности; Ктлнг - коэффициент текущей ликвидности на начало года; Ктлкг - коэффициент текущей ликвидности на конец года. В случае расчета восстановления платежеспособности, то У = 6 мес., если рассчитывается утрата платежеспособности, то У = 3 мес. и Т - это продолжительность отчетного периода. По итогам расчета коэффициентов составляется вывод по платежеспособности или неплатежеспособности предприятия. Классы кредитоспособности: Предприятия, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, риск невозврата минимален). Предприятие имеющее удовлетворительное финансовое состояние (финансовые показатели на уровне средних, риск не возврата средний). Неудовлетворительное финансовое состояние (финансовое показатели ниже среднеотраслевых, высокий риск не возврата кредита). Модель прогнозирования вероятности наступления банкротства О.П. Зайцевой. С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения производственных предприятий играют показатели, которые использованы в шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой, где предлагается рассчитывать следующие частные коэффициенты: 1. КУП - коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу (III раздел баланса) нормативное значение х 1 = 0; 2. КЗ - коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности: нормативное значение х 2 = 1; 3. КС - показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности: нормативное значение х 3 = 7; 4. КУР - убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции нормативное значение х 4 = 0; 5. КФНКИ - коэффициент финансового левериджа (финансового риска) - отношение заемного капитала (долгосрочные и краткосрочные обязательства) к собственным источникам финансирования нормативное значение х 5 = 0,7; 6. КЗАГ - коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов - отношение общей величины активов предприятия (валюты баланса) к выручке: нормативное значение х 6 = х 6 прошлого периода. В случае отсутствия у предприятия убытков - ставится 0. Данные показатели были положены в основу разработки дискриминантной факторной модели диагностики банкротства производственных предприятий. Комплексный коэффициент рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями: К = 0,25 х 1 + 0,1 х 2 + 0,2 х 3 + 0,25 х 4 + 0,1 х 5 + 0,1 х 6 (7) Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей - расчетное значение К надо сравнить с К нормативным. Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного Кфакт>КN, то вероятность банкротства велика, а если меньше-то вероятность мала. Тестирование данной модели по исследуемой выборке субъектов хозяйствования показало, что она позволяет быстро провести экспресс-анализ финансового состояния производственных предприятий и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства. Модель оценки вероятности банкротств М.А. Федотовой опирается на коэффициент текущей ликвидности (х 1) и долю заемных средств в валюте баланса (х 2). При отрицательном значении Z вероятно, что предприятие останется платежеспособным: Z = -0,3877 - 1,0736 Х 1 + 0,0579 Х 2 (8) Проведем диагностику банкротства конкретного предприятия - ОАО «БМК», с использованием вышеприведенных методик.
Банкротство
предприятия
и его прогнозирование
Реферат >> Финансы
Диагностика
банкротства
по модели
Зайцевой (2)
Реферат >> Экономика
Диагностика
банкротств
предприятий
Курсовая работа >> Финансовые науки
Условия отбора
Основные подходы к оценке
Группы показателей
Первая группа
К ней относятся те показатели, которые свидетельствуют о наличии возможных финансовых трудностей и о вероятности банкротства.
Вторая группа
К ней относятся те характеристики, неблагоприятное значение которых не является основанием для признания текущего финансового состояния компании критическим. Но данные показатели свидетельствуют о возможности резкого ухудшения финансового состояния фирмы в ближайшем будущем, если не будут предприняты определенные меры, направленные на их устранение.
Детали расчётов
Как проводить диагностику вероятности банкротства
Количественные модели
Прочие коэффициенты
Решение проблем
