Любые студенческие работы - ДОРОГО!

100 р бонус за первый заказ

Поделись с друзьями

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:

ü скоринговых моделей;

ü   матричных моделей;

ü   мультипликативного дискриминантного анализа и др.

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:

ü    повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объемов продаж и хронической убыточности;

ü    наличие хронически просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;

ü    низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция к их снижению;

ü    увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме;

ü    дефицит собственного оборотного капитала;

ü    систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;

ü    наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;

ü    использование новых источников финансовых ресурсов на невыгодных условиях;

ü    неблагоприятные изменения в портфеле заказов;

ü    падение рыночной стоимости акций предприятия;

ü    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:

ü    чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;

ü    потеря ключевых контрагентов;

ü    недооценка обновления техники и технологии;

ü    потеря опытных сотрудников аппарата управления;

ü    вынужденные простои, неритмичная работа;

ü    неэффективные долгосрочные соглашения;

ü    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.

Изучение динамики данных показателей позволяет довольно полно охарактеризовать финансовое состояние предприятия и установить наметившиеся тенденции его изменения.

В соответствии с действующим законодательством о банкротстве предприятий для диагностики их несостоятельности в РФ применяется ограниченный круг показателей:

ü    коэффициент текущей ликвидности (КТЛ);

ü    коэффициент обеспеченности собственным оборотным капиталом (КОСС);

ü    коэффициент обеспеченности финансовых обязательств активами (КОФОА);

ü    коэффициент обеспеченности просроченных обязательств активами (КОПОА).

Структура баланса признается неудовлетворительной, а предприятие неплатежеспособным при наличии одного из следующих условий:

ü    коэффициент текущей ликвидности на конец отчетного периода ниже нормативного значения для соответствующей .отрасли;

ü    коэффициент обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами на конец отчетного периода ниже нормативного значения для соответствующей отрасли.

Предприятие считается устойчиво неплатежеспособным в том случае, если в течение последних четырех кварталов у него неудовлетворительная структура баланса.

Для признания устойчиво неплатежеспособного предприятия потенциальным банкротом необходимо наличие одного из следующих условий:

ü    коэффициент обеспеченности финансовых обязательств активами (КОФОА) на конец отчетного периода имеет значение выше нормативного (для всех отраслей не более 0,85);

ü    коэффициент обеспеченности просроченных финансовых обязательств активами предприятия (КОПОА)на конец отчетного периода имеет значение выше нормативного (для всех отраслей не более 0,5).

Первый показатель характеризует способность предприятия рассчитаться по своим финансовым обязательствам после реализации всех активов. Исчисляется он следующим образом:

Второй коэффициент характеризует способность предприятия рассчитаться по просроченным финансовым обязательствам после реализации всех активов. Определяют его величину отношением суммы просроченных краткосрочных и долгосрочных долгов предприятия к общей валюте баланса:

где КФОПР — просроченная сумма краткосрочных финансовых обязательств (по данным формы № 5);

ДФОПР — просроченная сумма долгосрочных финансовых обязательств (по данным формы № 5).

Если величина данных коэффициентов превышает уровень нормативных значений, то это свидетельствует о критической ситуации, при которой предприятие не сможет рассчитаться по своим обязательствам, даже распродав все свое имущество. Такая ситуация может привести к реальной угрозе ликвидации предприятия посредством процедуры банкротства.

Учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, 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.

Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (табл. 11.11).

Таблица 11.11

Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Показатели

Границы классов согласно критериям

1 класс

2 класс

3 класс

4 класс

5 класс

Рентабельность совокупного капитала

30% и выше – 50 баллов

от 29,9 до 20% - от 49,9 до 35 баллов

от 19,9 до 10% - от 34,9 до 20 баллов

от 9,9 до 1% - от 19,9 до 5 баллов

менее 1 % - 0 баллов

Коэффициент текущей ликвидности

2,0 и выше – 30 баллов

от 1,99 до 1,7 – от 29,9 до 20 баллов

от 1,69 до 1,4 – от 19,9 до 10 баллов

от 1,39 до 1,1 – от 9,9 до 1 балла

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 баллов

от 0,44 до 0,30 – от 9,9 до 5 баллов

от 0,29 до 0,20 – от 5 до 1 балла

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

0 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;

IIIкласс — проблемные предприятия;

IVкласс — 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.

Наиболее широкую известность получила модель Альтмана:

Z= 0,717х1 + 0,847х2 + 3,107х3 + 0,42х4 + 0,995х5,

где х1 — собственный оборотный капитал / сумма активов;

х2— нераспределенная (реинвестированная) прибыль / суммаактивов;

х3 — прибыль до уплаты процентов / сумма активов;

х4 — балансовая стоимость собственного капитала / заемный капитал;

х5 — 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.

В 1972 г. Лис разработал следующую формулу для Великобритании:

Z= 0,063х1 + 0,092х2 + 0,057х3 + 0,00lх4,

где х1 i — оборотный капитал / сумма активов;

х2 — прибыль от реализации /сумма активов;

х3— нераспределенная прибыль / сумма активов;

х4 — собственный капитал / заемный капитал.

Здесь предельное значение равняется 0,037.

В 1977 г. Таффлер предложил следующую формулу:

Z= 0,53x1 + 0,13х2 + 0,18х3 + 0,16x4,

где x1— прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

х2 — оборотные активы / сумма обязательств;

х3 — краткосрочные обязательства / сумма активов;

х4 — 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 2000 предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства наших субъектов хозяйствования по следующим причинам.

Во-первых, данные модели разрабатывались очень давно, в 1960— 70 гг., т.е. после их создания прошла целая эпоха. За это время изменилась макро- и микроэкономическая ситуация и в США, и в других странах. Изменились и многие нормативы (например, соотношение заемных и собственных средств). Модели, рассчитанные по статистическим данным тех лет, не могут правильно описывать и прогнозировать ситуацию сегодняшнего дня.

Во-вторых, не может быть универсальных моделей, которые бы идеально подходили для всех отраслей экономики даже отдельно взятой страны, так как в силу особенностей различных отраслей значимость отдельных индикаторов существенно различается. Так, для торговых предприятий норматив и фактическое значение коэффициента финансового левериджа может быть больше единицы, а для сельскохозяйственного предприятия величина этого коэффициента 0,5 — очень значимая. Имеются существенные различия и по скорости оборачиваемости капитала, по уровню дохода на вложенный капитал и т.п.

Поэтому заслуживает внимания сам подход к разработке подобных моделей, но они должны разрабатываться для каждой отрасли и подотрасли и при этом периодически уточняться по новым статистическим данным с учетом новых тенденций и закономерностей в экономике.

Важным моментом построения кризис-прогнозных моделей является выбор средств имитации, т.е. математического аппарата, с помощью которого формируется условный образ изучаемого объекта.

Обзор литературных источников показал, что при построении кризис прогнозных моделей наиболее широко используется инструментарий дискриминантного анализа. Дискриминантные модели легко интерпретируются с  содержательной точки зрения, доступны и понятны в использовании.

Вместе с тем следует отметить, что недостатком дискриминантных моделей является отсутствие четких границ для отнесения предприятий к классу банкротов или не банкротов. Если предприятие по модели набирает значение Z-счета, близкое или равное константе дискриминации, то трудно его квалифицировать на предмет финансовой устойчивости или неустойчивости.

Изучение новейшего инструментария эконометрики показало, что более совершенными методами построения кризис-прогнозных моделей являются нелинейные модели бинарного выбора (логит-регрессия, пробит-регрессия и др.), которые учитывают качественное различие явлений. Качество может быть выражено специальными показателями, например, финансово устойчивые предприятия можно обозначить числом 0, а несостоятельные или обанкротившиеся предприятия — числом 1.

С помощью кластерного, корреляционного и многомерного факторного анализа установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения предприятий играют такие показатели:

х1 — доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов, коэффициент;

х2 — коэффициент оборачиваемости оборотного капитала;

х3 — коэффициент финансовой независимости предприятия (доля собственного капитала в общей валюте баланса);

х4 — рентабельность собственного капитала, %.

Данные показатели положены в основу разработки логит-регрессионной модели для диагностики риска банкротства предприятий, которая получила следующее выражение:

Z = 1 - 0,98х1,-1,8х2 -1,83х3 -0,28х4.

Коэффициенты этой регрессии показывают вклад каждого фактора в изменение уровня интегрального показателя (Z-счета) при изменении соответствующего фактора на единицу. Если тестируемое предприятие по данной модели набирает значение 0 и ниже, то оно оценивается как финансово устойчивое. Напротив, предприятие, имеющее значение интегрального показателя 1 и выше, относится к группе высокого риска. Промежуточное значение от 0 до 1 характеризует степень близости или дальности предприятия до той или другой группы.

Материалы по теме: