0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Многофакторные модели прогнозирования банкротства

Модели прогнозирования банкротства предприятия

Риск банкротства всегда являлся неотъемлемой составляющей любой предпринимательской деятельности в условиях рынка, распространяясь не только на лицо или фирму, понесшую убытки в результате ведения своей хозяйственной деятельности, а также на лиц, которые сотрудничали с данной фирмой или предпринимателем, предоставляя им средства в какой-либо форме.

Законодательством Российской Федерации банкротство рассматривается в качестве неспособности хозяйствующего субъекта осуществлять выплату обязательных платежей, долговых обязательств перед кредиторами, а также заниматься финансированием текущей детальности, так как для этого нет достаточных средств. Чем раньше проводится диагностика банкротства, тем больше у компании шансов избежать его. Диагностика банкротства может быть проведена одним из множества методов, а можно провести ее, используя несколько разных методов, что даст более точный результат. Каждый метод позволяет определить тенденции к банкротству и реализовать оценку вероятности каждого из них.

Имеется ряд факторов, которые свидетельствуют о тяжелом положении предприятия, если их своевременно выявить и принять к сведению, то это позволит не только предупредить возможный риск, но и осуществить прогнозирование банкротства. В числе этих факторов можно выделить:

— низкие показатели коэффициентов ликвидности;

— низкие показатели рентабельности продукции или услуг;

— резкое падение стоимости активов и ценных бумаг компании;

— значительный процент использования заемных средств, который провоцирует большое значение эффекта финансового рычага, что превышает значение уровня экономической рентабельности активов;

— низкие показатели коэффициентов ликвидности; высокие показатели общих факторов коммерческого риска; пониженная доходность инвестиций.

Если выявлены все эти показатели или часть из них, то это уже говорит о существенной вероятности банкротства, точная оценка которой может быть осуществлена при помощи сравнения коммерческой деятельности организации с аналогичной деятельностью иных фирм, индивидуальных предпринимателей или организаций.

В процессе диагностики и оценки вероятности банкротства применяются подходы, базирующиеся на проведении анализа достаточно обширной системы признаков и критериев или на использовании ограниченного круга показателей, в числе которых могут быть и интегральные. Существует условное разделение общей совокупности признаков, которые способны свидетельствовать о вероятности банкротства.

К первой группе принято относить признаки, которые сигнализируют о наличии вероятности ухудшения положения предприятия или компании в будущем: низкий уровень капитальных вложений; малоэффективное использование технического оснащения и ресурсов предприятия; неритмичная работа и вынужденные простои; абсолютная зависимость от определенного рынка сбыта, типа оборудования или актива и прочего.

Ко второй группе относятся показатели, которые позволяют определить вероятность банкротства в ближайшем будущем: наличие запасов сырья или продукции, заметно превышающих норму; дефицит оборотных средств фирмы и рост продолжительности периода его оборота; наличие непогашенных денежных обязательств перед учредителями компании; хроническая просроченная задолженность перед кредиторами или дебиторами и прочие показатели.

Если субъект не способен погасить образовавшиеся долговые обязательства в течение трех месяцев, то это выступает в качестве определяющего показателя существенной вероятности банкротства. Заявление о банкротстве в судебные органы может подать либо руководство самого предприятия, либо уполномоченные органы, либо кредиторы предприятия.

Рассмотрим наиболее используемые модели прогнозирования банкротства предприятия.

Z-счет Альтмана. Этот метод предложен в 1968 году известным западным экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis – MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

Коэффициент Альтмана представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США. Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими методами:

Z-счёт = 1,2 × К1 + 1,4 × К2 + 3,3 × К3 + 0,6 × К4 + К5 , где:

К1-доля чистого оборотного капитала во всех активах организации

К2-отношение накопленной прибыли к активам

К4-доля уставного капитала в общей сумме активов (валюте баланса)

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [-14, +22], при этом предприятия, для которых Z>2,99 попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z

188.64.173.24 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.

Отключите adBlock!
и обновите страницу (F5)

очень нужно

Современные модели прогнозирования банкротства корпораций

экономические науки

  • Ващук Дарья Олеговна , бакалавр, студент
  • Миловская Екатерина Димитриевна , бакалавр, студент
  • Санкт-Петербургский государственный экономический университет
  • КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА
  • БАНКРОТСТВО КОРПОРАЦИИ
  • КАЧЕСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА

Похожие материалы

Единый государственный реестр юридических лиц содержит сведения о работе по государственной регистрации юридических лиц, а также является источником информации о количестве обанкротившихся юридических лиц. Анализ данных показывает, что в период 2012–2015 гг. произошло увеличение числа банкротств с 9,2 до 14,6 тыс. юридических лиц. По данным на 01.12.2016 г. в ЕГРЮЛ содержится информация о 4619 тыс. организаций, и за этот же период прекратили свою деятельность в результате банкротства 230244 организации. За аналогичный период 2015 года: было зарегистрировано 4824 тыс. организаций и ликвидировано 220 767. Подобная динамика негативно характеризует эффективность экономики страны.

Согласно ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 г. № 127-ФЗ, несостоятельность (банкротство) — признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и (или) об оплате труда лиц, работающих или работавших по трудовому договору, и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.

Основной признак банкротства организации: неспособность удовлетворить требования в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены.

В отношении должника может быть введена одна из предусмотренных законом процедур: наблюдение; финансовое оздоровление; внешнее управление; конкурсное производство; мировое соглашение.

Процесс банкротства завершается либо ликвидацией должника-юридического лица (пункт 8 ст. 63 Гражданского кодекса РФ предусматривает, что моментом завершения ликвидации юридического лица считается момент внесения соответствующей записи в Единый государственный реестр юридических лиц), либо удовлетворением требований кредиторов.

Для прогнозирования и оценки состояния банкротства юридических лиц в РФ эффективнее использовать методы российских ученых (исследователей), так как внедрение моделей зарубежных авторов не предусматривает существование и влияние факторов, рассчитываемых по исходным данным, содержащимся в российской бухгалтерской отчетности.

Одна из первых отечественных моделей прогнозирования банкротства предприятия была предложена А.Ю. Беликовым в своей диссертации в 1998 году, научным руководителем которой была Г.В. Давыдова. Регрессионная формула модели выглядит следующим образом:

Читать еще:  Облагаются ли ндфл доходы от депозита в иностранном банке

Расчет коэффициентов, используемых в модели, представлен в табл.1.

Таблица 1. Формулы расчёта коэффициентов модели Беликова А.Ю.

Оборотный капитал / Активы

Чистая прибыль / Собственный капитал

Чистая прибыль / Полная себестоимость

Модель была построена на выборке анализа торговых предприятий, которые стали банкротами и остались финансово устойчивыми. Если Z Кнорматив, то высока вероятность банкротства предприятия. Если наоборот, то риск банкротства незначительный.

К преимуществам данной модели относятся возможность использования в российских условиях и простота интерпретации результатов. Очевидным несовершенством является необходимость привлечения данных о коэффициенте загрузки за предыдущие периоды, что ограничивает возможности использования модели при проведении внешнего анализа.

Г.В. Савицкая усовершенствовала модель Э. Альтмана в своих работах. Ею была разработана дискриминантная модель для оценки и прогнозирования вероятности банкротства производственных предприятий, модель имеет следующий вид:

Расчет коэффициентов, используемых в модели, представлен в табл.3.

Таблица 3. Формулы расчёта коэффициентов модели Савицкой Г.В.

Собственный оборотный капитал / Оборотные активы

Оборотные активы / Внеоборотные активы

Выручка / Среднегодовая величина активов

Прибыль до налогообложения / Среднегодовая величина активов

Собственный капитал / Валюта баланса

Трактовка модели происходит следующим образом, если: Z>8, риск банкротства отсутствует. Если 5

Модель прогнозирования банкротства А.Д. Шеремета и
Р.С. Сайфуллина представляет собой пятифакторную модель:
R = 2К + 0,1КТЛ + 0,08КОА + 0,45КМ + КПР (5)

где: R — рейтинговое число, определяющее уровень угрозы банкротства.

Оценка вероятности банкротства: а) при полном соответствии значений коэффициентов минимальным нормативным уровням величина R = 1; б) R 1 — банкротство маловероятно.

Расчет коэффициентов, используемых в модели, представлен в табл.4.

Таблица 4. Формулы расчёта модели Шеремета-Сайфуллина

(Собственный капитал — Внеоборотные активы) / Оборотные активы

Оборотные активы / (Краткосрочные обязательства-Доходы будущих периодов-Резервы предстоящих платежей)

Выручка нетто от продажи / Активы

Прибыль от продаж / Выручка нетто от продажи

Прибыль до налогообложения / Собственный капитал

Несомненным достоинством модели является применимость к российским условиям, простота использования, как в процессе расчета, так и доступности необходимой финансово экономической информации и относительно высокая точность. Недостатками количественных моделей являются переоценка роли количественных факторов, произвольность выбора системы базовых количественных показателей, и высокая чувствительность к искажению финансовой отчетности.

Еще одним из исследователей вопросов прогнозирования банкротства является В.В. Ковалев, который основываясь на разработках западных аудиторских фирм, предложил двухуровневую систему показателей.

К первой группе относятся критерии и показатели, складывающаяся динамика изменения которых свидетельствуют о возможных в обозримом будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и банкротстве. К ним относятся:

  • превышение критического уровня просроченной кредиторской задолженности;
  • чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;
  • устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;
  • хроническая нехватка оборотных средств;
  • устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;
  • неправильная реинвестиционная политика;
  • высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности и т.д.

Во вторую группу входят критерии и показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое. Вместе с тем, они указывают, что при определенных условиях или непринятии действенных мер ситуация может резко ухудшиться. К ним относятся:

  • вынужденные остановки, а также нарушения производственно-технологического процесса;
  • недостаточная диверсификация деятельности предприятия, т.е. чрезмерная зависимость финансовых результатов от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.;
  • излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;
  • участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;
  • потеря ключевых контрагентов;
  • недооценка технического и технологического обновления предприятия;
  • политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключевыми подразделениями.

Также на практике применяются и другие дополнительные методы:

  1. Мнение жюри: широко применимой разновидностью этого метода является «мозговой штурм», во время которого участники сначала генерируют как можно больше идей, некоторые из которых подвергаются оценке. Это отнимает много времени, но зачастую дает полезные результаты, особенно когда организация нуждается во множестве новых идей и альтернатив.
  2. Совокупное мнение сбытовиков: опытные торговые агенты часто прекрасно предсказывают будущий спрос, поскольку они близко знакомы с потребителями и могут принять в расчет их недавние действия быстрее, чем удастся построить количественную модель.
  3. Модель ожидания потребителя. Этот метод является прогнозом совокупного спроса, основанным на результатах опроса клиентов организации об их потребностях и требованиях.
  4. Метод экспертных оценок. Этот метод представляет собой процедуру сбора мнений экспертов, практикующих в самых разных, но взаимосвязанных областях деятельности, по поводу рассматриваемой проблемы. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свой прогноз, и, если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению.

При диагностике банкротства в большинстве своем используются количественные методы оценки кризисного состояния организации, так как они обладают большей степенью достоверности и могут дать более объективную оценку. Но возможно также использование и качественных методов, преимущество которых состоит во внедрении имеющегося опыта экспертов и расширенном взгляде на проблему.

Важную роль в развитии института банкротства играет государство, которое адаптирует нормативную базу под реальные экономические условия. Положение управленцев требует от них всеведения в экономической, социальной и правовой сферах жизни общества. Именно поэтому, обладая глубокими знаниями в учете, анализе и других предметных областях, компетентный менеджер не допустит наступления кризисной ситуации в своей компании.

Таким образом, проводя оценку прогнозирования банкротства предприятиям, работающим в России необходимо учитывать весь положительный опыт, накопленный в этой сфере. Если предприятия и организации будут пользоваться различными методами прогнозирования собственного банкротства, то вероятность попадания в подобное положение у них существенно снизится.

Список литературы

  1. Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 г. № 127-ФЗ.
  2. Банкротство предприятия: анализ, учет и прогнозирование: Учебное пособие / К. В. Балдин, В. В. Белугина, С. Н. Галдицкая, И. И. Передеряев. — 2-е изд. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2010. — 376 с.
  3. Казакова Н. А. Управленческий анализ и аудит компании в условиях кризиса: Учеб.- практ. пособие / Н. А. Казакова. – М. : Дело и Сервис, 2010. – 304 с.
  4. Овечкина А.И. Финансы организаций (предприятий): учебное пособие / Министерство образования и науки Российской Федерации, «Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет». Санкт-Петербург, 2010.
  5. Петрова Н. П. Финансы, денежное обращение и кредит: учебное пособие. М-во образования и науки Российской Федерации, Гос. образовательное учреждение высш. проф. образования «Санкт-Петербургский гос. инженерно-экономический ун-т». Санкт-Петербург, 2011.
  6. Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. – 3-е изд., доп. – М.: Инфра-М, 2011.
Читать еще:  Образец обращения в банк о предоставлении информации

Электронное периодическое издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор), свидетельство о регистрации СМИ — ЭЛ № ФС77-41429 от 23.07.2010 г.

Соучредители СМИ: Долганов А.А., Майоров Е.В.

Одно- и многофакторные модели прогнозирования банкротства организации, их сущность, достоинства и недостатки

В практике антикризисного управления задаче предвидения наступления банкротства с тем, чтобы своевременно принять меры по его предотвращению, отводится особая роль.

Выделяют две основные группы методов прогнозирования банкротства:

1) неформализованные (эвристические) – опираются на качественный подход к прогнозированию и заключаются в получении экспертных оценок о возможности банкротства;

2) формализованные – предусматривают использование для формирования прогноза статистических данных и представляют количественный подход к прогнозированию банкротства. Суть этого подхода заключается в определении нормативных (пороговых, критических) значений заданных параметров (в большинстве своем интегральных), характеризующих финансовое состояние организации как благополучное. Выход фактических значений этих параметров за нормативные рамки означает повышение вероятности наступления банкротства.

С помощью формализованных методов могут быть построены одно- и многофакторные модели прогнозирования банкротства. К примеру, в зарубежной практике широко известны многофакторные модели Альтмана, Таффлера, Тишоу, Олсона и др.

Однако ни одна из предложенных экономистами разных стран моделей с позиции ранней диагностики банкротства не является совершенной, поскольку все они строятся на основе данных прошлого, исходят из специфики сложившихся условий экономического развития и отражают особенности функционирования тех организаций, которые формировали выборку. В этой связи для проведения ранней диагностики банкротства белорусских организаций необходима разработка собственных моделей, адекватных общеэкономическим и отраслевым условиям их функционирования, а также использование разных методов и моделей прогнозирования.

В зависимости от числа показателей, применяемых при прогнозировании банкротства, можно выделить две группы моделей:
1. Однофакторные модели, в которых для осуществления прогнозирования используется один финансовый показатель. Большинство однофакторных моделей были получены с помощью графических методов и дихотомической классификации.
2. Многофакторные модели, в которых для прогнозирования банкротства используют несколько переменных, объединенных в единый интегральный показатель. Многофакторные модели были получены с помощью дискриминантного анализа и множественного регрессионного анализа.

Наиболее известными многофакторными моделями прогнозирования несостоятельности организации являются: Модель Альтмана; Модель Таффлера; Модель Лиса; Модель Честера.

Недостаток: В целом необходимо отметить, что зарубежные модели прогнозирования банкротства не в полной мере могут применяться для оценки деятельности отечественных компаний, поскольку не учитывают специфику финансовой отчетности российских организаций и отраслевые особенности сферы деятельности. При этом очевидно, что значения финансовых коэффициентов для предприятий различных отраслей могут интерпретироваться по-разному

При диагностировании вероятности банкротства необходимо использовать методики, которые в наибольшей степени адаптированы к специфике составления отчетности по отечественным стандартам. Кроме того, рассмотренные дискриминантные факторные модели дифференцируют финансовое положение организации достаточно узко.

Модель Альтмана.
Чаще всего для оценки вероятности банкротства предпри­ятия используются Z-модели, предложенные известным запад­ным экономистом Эдвардом Альтманом, который предполагает расчет индекса кредитоспособности.
Самый простой из этих моделей является двухфакторная. Для нее выбирается два основных показателя, от которых, по мнению Э. Альтмана, зависит вероятность банкротства:
— коэф­фициент покрытия (характеризует ликвидность);
— коэффициент финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчи­вость).

Z = -0,3877 — 1,0736 Кп+ 0,579Кфз,

Для предприятий, у которых Z = 0, вероятность банкротст­ва равна 50%. Если Z 0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z.

( Достоинство модели — в возможности применения в усло­виях ограниченного объема информации о предприятии, но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозиро­вания банкротства, так как не учитывает влияния на финансо­вое состояние предприятия других важных показателей (рента­бельности, отдачи активов, деловой активности).

Двухфакторная модель не обеспечивает комплексной оценки финансового положения организации. Поэтому зарубежные аналитики используют пятифакторную модель Эдварда Альтмана.

Z5 = 1,2* Х1 + 1,4* Х2 + 3,3* Х3 + 0,6* Х4 +1,0* Х5, где Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 — коэффициенты в виде долей единиц.

Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов. Z — коэффициент имеет общий серьезный недостаток — по существу его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала. Константа сравнения — 1,23

Если Z 1,23, то это свидетельствует о малой его вероятности.

Четырехфакторная модель Р. Тафлера
Четырехфакторную прогнозную модель Р. Тафлер предложил в 1977 г.,

Z = 0,53К1+0,13 К2+0,18К3+0,16К4,

если Z больше0,3, то вероятность банкротства в долгосрочной перспективе невелика, если находится в интервале от 0,2 до 0,3 – то банкротство возможно, если же меньше 0,2 – более чем вероятно наступление банкротства.

Основные российские модели прогнозирования банкротства юрлица, их специфика и практическое использование

Российские модели, которые используются для прогнозирования банкротства, можно разделить на группу регламентированных методик, которые утверждены на централизованном уровне, а также модели финансового анализа, используемые экономистами в учебных учреждениях, оценочных, аудиторских, консалтинговых компаниях.

  • 8 (800) 600-36-07 –Регионы
  • +7 (499) 110-86-72 –Москва
  • +7 (812) 245-61-57 –Санкт-Петербург

Особенности российских моделей банкротства

Российские модели прогнозирования банкротства позволяют убрать некоторые сложности в адаптации западных моделей к отечественным реалиям ведения бизнеса и практике бухгалтерской отчетности.

Такие модели оценки компаний разработаны в целях оценки и прогнозирования финансовой устойчивости. При необходимости они позволяют компании своевременно скорректировать стратегию своего развития, чтобы не допустить банкротство. Под банкротством понимается неспособность компании исполнять свои долговые обязательства перед контрагентами.

Среди наиболее популярных методов прогнозирования банкротства предприятий от российских ученых можно выделить:

  1. Модель Зайцевой.
  2. Модель Беликова-Давыдовой.
  3. Модель Савицкой.
  4. Модель Шеремета и Р. С. Сайфуллина.
  5. Модель Ковалева.

В основе разработки моделей банкротства лежит анализ двух крупных выборочных совокупностей:

  1. Тех, кто уже стал ранее банкротом.
  2. Тех, кто сохранил свою финансовую устойчивость.

Модель Беликова-Давыдовой

Данная модель прогнозирования банкротства предприятия предложена А. Ю. Беликовым в диссертации от 1998 года и стала одной из первых в России. Так как научным руководителем Беликова была Г. В. Давыдова, то данная модель финансовой устойчивости иногда называется модель Беликова-Давыдовой. Но также используются такие названия, как модель Беликова и модель ИГЭА. Во всех случаях речь идет об одной и той же модели оценки финансовой устойчивости бизнеса.

Читать еще:  Можно ли положить доллары и евро на карту сбербанка

В процессе разработки модели анализировалась определенная выборка торговых компаний, часть из которых обанкротилась, а остальная осталась финансово устойчивой.

Формула для оценки финансовой стабильности компании имеет следующий вид:

  • 8.38 * K1 + 1 * K2 + 0.054 * K3 + 0.63 * K4.

Расчет коэффициента К1 ведется по формуле: Оборотный капитал / Активы. В РСБУ данные показатели содержатся в стр. 1200-стр. 1500 / стр. 1600.

Коэффициент К2 определяется по формуле: Чистая прибыль / Собственный капитал (стр. 2400 / стр. 1300 по РСБУ).

Для расчета коэффициента К3 нужно поделить Выручку на Активы бизнеса (по РСБУ: стр. 2110 / стр. 1600).

Определение коэффициента К4 производится путем деления Чистой прибыли на Себестоимость (стр. 2400 / стр. 2120 по РСБУ).

Часть модели Беликова основана на западных финансовых моделях. Так, коэффициент К1 здесь рассчитывается по аналогии модели банкротства Альтмана, коэффициент К3 используется в модели банкротства Таффлера.

Другие финансовые коэффициенты не применялись ранее в зарубежной литературе.

Интерпретировать результаты проведенного анализа банкротства нужно следующим образом:

  1. При полученном значении менее 0 – риски стать банкротом у компании максимальны (90-100%).
  2. Если значение составило от 0 до 0,18, то это говорит о высоком риске банкротства (60-80%).
  3. Если значение находится в диапазоне от 0.18 до 0,32, то риски обанкротиться средние (35-50%).
  4. При высоких значениях коэффициента более 0,42 риски минимальны (до 10%).

Основным недостатком указанной модели является возможность ее применения исключительно для анализа торговых предприятий. Эта методика анализа пригодна только после появления кризисной ситуации при возникновении очевидных признаков банкротства.

Модель Зайцевой

Другую модель прогнозирования вероятности банкротства предложила профессор Зайцева О. П. из Сибирского университета потребительской коммерции. Модель также разработана в 1998 г.

Формула для расчета выглядит так:

Полученное фактическое значение нужно сравнить с нормативным. Последнее рассчитывается следующим образом:

  • 1.57 + 0.1 * К6 прошлого года (активы / выручка).

Преимуществами модели Зайцевой является простота ее использования в российских условиях и легкость в интерпретации. Среди минусов можно отметить только необходимость привлечения сведений о коэффициенте загрузки за прошлые периоды.

Модель Савицкой

Модель прогнозирования Савицкой для оценки вероятности банкротства была разработана автором в ходе работы в Белорусском государственном экономическом университете.

Модель построена на основании анализа работы 200 производственных предприятий за трехлетний период.

Формула для расчета интегрального показателя следующая:

  • 0.111 * К1 (Собственный капитал / Оборотные активы) + 13.23 * К2 (Оборотный капитал / Капитал) + 1.67 * К3 (Выручка / Среднегодовая величина активов) + 0.515 * К4 (Чистая прибыль / Активы) + 3.8 * К5 (Собственный капитал / Активы).

Для определения среднегодовой величины активов из коэффициента К3 нужно сложить активы на начало и на конец года и разделить полученную величину на 2.

После расчета оценка предприятия по модели прогнозирования банкротства Савицкой происходит с учетом следующих допущений:

  • при параметре более 8 риски банкротства отсутствуют;
  • от 5 до 8 – они небольшие;
  • от 3 до 5 – средние;
  • от 1 до 3 – большие;
  • более 1 – максимальные.

Модель прогнозирования банкротства Шеремета и Сайфуллина

Модель прогнозирования финансовой несостоятельности от А.Д. Шеремета и Р. С. Сайфуллина основана на анализе 5 факторов.

Рейтинговое число, определяющее вероятность возникновения банкротства, рассчитывается так:

  • 2К1 ((собственный капитал – внеоборотные активы) / оборотные активы)) + 0,1К2 (оборотные активы / (краткосрочные обязательства – потенциальные доходы – резервы платежей)) + 0,08К3 (выручка нетто / активы) + 0,45К4 (прибыль от продаж /выручка нетто от продажи) + К5 (прибыль до налогообложения / собственный капитал).

Нормативные значения коэффициентов:

При оценке вероятности банкротства будут использоваться следующие допущения:

  1. При полном соответствии значений коэффициентов нормативному уровню R = 1.
  2. При R менее 1 финансовое состояние оценивается как неустойчивое.
  3. При R более 1 – банкротство маловероятно.

Модель Ковалева

При оценке вероятности банкротства в основном используются количественные модели из-за их высокой эффективности, но также допускается применение и качественных моделей. Их преимуществом является возможность получения альтернативной экспертной оценки. Например, практикуются методы экспертных оценок, опросов потребителей и сбытовиков и пр.

Модель Ковалева основывается на разработках западных аудиторов, которые были адаптированы под российские условия. Данная модель основана на двухуровневой системе показателей. Она немного отличается от количественных методов оценки.

В первую группу критериев входят критерии и показатели, которые указывают на возможные затруднения компании в перспективе, в том числе на возможность ее банкротства. К ним относят:

  1. Существенные потери при производственной деятельности.
  2. Чрезвычайное использование краткосрочных заимствований в качестве источников финансирования долгосрочных инвестиций.
  3. Превышение критической отметки по просроченной задолженности.
  4. Нехватка оборотных средств.
  5. Низкие показатели коэффициентов ликвидности.
  6. Рост доли заимствований в общей сумме финансирования.
  7. Неэффективная политика реинвестирования прибыли.
  8. Превышение размера заимствований над лимитами финансирования.
  9. Хроническое неисполнение обязательств перед кредиторами, инвесторами и акционерами.
  10. Неблагоприятные тренды в портфеле заказчиков.
  11. Высокий удельный вес просроченной задолженности.
  12. Применение в производственном процессе устаревшего оборудования.
  13. Утрата долгосрочных контрактов.
  14. Высокий вес просрочки в части дебиторской задолженности.
  15. Ухудшение отношений с кредитными учреждениями.
  16. Использование источников финансирования на невыгодных условиях.
  17. Наличие сверхнормативных и залежалых товаров, а также производственных запасов.

Вторая группа включает критерии и показатели, которые не могут однозначно трактоваться как кризисные, но они указывают, что ситуации на предприятии может значительно ухудшиться в перспективе. Среди критериев из второй группы:

  1. Утрата ключевых сотрудников из аппарата управления.
  2. Вынужденные производственные простои.
  3. Недостаточный уровень диверсификации или чрезмерная зависимость от определенного проекта или оборудования.
  4. Потеря базовых контрагентов.
  5. Неэффективность долгосрочных соглашений.
  6. Участие компании в судебных спорах с непредсказуемым исходом.
  7. Недооценка технического потенциала и обновления производственной базы.
  8. Ставка на успешность и прибыльность одного проекта (неоправданная).
  9. Политические риски.

Таким образом, в российских реалиях можно использовать наработки отечественных специалистов для оценки вероятности банкротства. Они адаптированы к внутренним реалиям и российским правилам ведения бухгалтерской отчетности. При условии своевременного выявления признаков финансовой неустойчивости можно своевременно отреагировать на них и предотвратить финансовый крах.

Не нашли ответа на свой вопрос? Звоните на телефоны горячей линии. 24 часа бесплатно!

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector