Меню Услуги

Анализ вероятности банкротства ( на примере ООО «Жешартский ЛПК»). Часть 2.

Страницы:   1   2   3   

Узнай стоимость написания такой работы!

Ответ в течение 5 минут! Без посредников!

1.4 Основные технико-экономические показатели деятельности предприятия

 

В 2015 увеличился удельный вес рабочих на 0,01%, в связи с чем произошло увеличение численности работников на 4, 983%. Что касается остальных категорий работников, то значения показателей остались неизменны.

Исходя из данных таблицы 1.1, можно сделать вывод, что численность персонала в 2015 году увеличилась по сравнению с 2014 на 109 человек или на 4, 983 % за счет увеличения рабочих на 100 человек.

По данным из таблицы 1.1 видно, что производительность труда увеличилась на 59,91 тыс. руб./чел или на 5,860%, это говорит о том, что предприятие эффективно использует имеющиеся в распоряжении трудовые ресурсы.

В 2015 году по сравнению с 2014 фонд заработной платы увеличился на 7,264%, следовательно, увеличилась среднемесячная заработная плата на одного работника на 734 руб. или на 2,172%. Это связано с эффективной деятельностью предприятия.

Для успешной работы предприятия необходимо, чтобы темпы роста производительности труда опережали темп роста заработной платы. Однако, как показывают данные таблицы 1. 2, темп роста заработной платы в 2015 году по сравнению с 2014 г. (107,3%) опережает темп роста производительности труда (105,9%), что является негативной тенденцией.

Из таблицы 1.1 следует, что основные производственные фонды организации в 2015 году по сравнению с 2014 увеличились на 394033 тыс. руб. или на 55,943%, это связано с введением новых основных средств. Снижение фондоотдачи на 0,91 руб/руб и увеличение фондоемкости и фондовооруженности продукции соответственно на 0,12 руб./руб. и 156,332 руб./чел свидетельствует о снижении эффективности использования основных фондов.

Из данных таблицы 1.2 видно, в 2015 году произошло увеличение всех элементов затрат: материальные затраты на 199 311 тыс.руб., оплата труда на 5 369 тыс.руб., отчисления на амортизацию — на 39403 тыс.руб. и прочие расходы увеличились на 4920 тыс.руб Общая себестоимость увеличилась в 2015 году по сравнению с предыдущим периодом на 260111 тыс.руб. или на 12,509%.

На основании данных представленных в таблице можно сделать вывод, что предприятие расширяет свою деятельность и улучшает финансовые показатели, а именно выручка от продаж возросла на 249003 тыс.руб. или на 11,1%,, соответственно возросла себестоимость продаж на 260111 тыс.руб. или на 12,5 %. При этом можно отметить, что себестоимость возрастает более быстрыми темпами, чем выручка, т.е. соответственно 12,5% и 11,1%., что в свою очередь неблагоприятно сказывается на результатах финансово-хозяйственной деятельности предприятия.

Снижение рентабельности продаж на 3%, так же свидетельствует о том, что затраты возрастают более быстрыми темпами, чем выручка. Об этом также говорит увеличение затрат на 1 рубль продаж до 0,01 руб. и снижение прибыли от продаж на 11108 тыс.руб. Это можно объяснить тем, что у предприятия увеличились затраты на продукцию и услуги естественной монополии из-за роста цен и тарифов на них, кроме того повлияло повышение цен на сырье, материалы и товары.

Снижение рентабельности собственного капитала на 33,3 %, рентабельности оборотных активов – 59,66 означает о снижении отдачи на вложенный капитал и о наблюдаемом снижении эффективности использования ресурсов предприятия. Основная причина снижения показателей рентабельности кроется в том, что при росте выручки от продажи на 11,1% наблюдается снижение прибыли от продаж на 7,1 %.

Увеличение среднегодовой стоимости оборотных активов на 258026 тыс. руб. или на 17,56 % говорит о расширении деятельности и увеличении производственного оборота

Фондоотдача уменьшилась на 0,91 руб./руб., вследствие роста среднегодовой стоимости ОПФ на 394033 тыс.руб. или на 55,943%.

Рост фондовооруженности труда на 156,33 тыс.руб./чел. свидетельствует о том, что предприятие активно обновляет свои основные фонды.

Источниками информации для расчета всех вышеперечисленных коэффициентов являются «Баланс» и «Отчет о финансовых результатах» (Приложение А и Б).

Согласно таблице 1.1 в 2015 г. чистая прибыль сократилась на 29,85% по сравнению с 2014 г. или на 55806 тыс.руб. Соответственно удельный в выручке сократился на 3,08%. В 2015 г. увеличилась выручка на 249003 тыс.руб. или на 11,136%, это говорит об эффективной деятельности предприятия, но вместе с тем и увеличились затраты по основной деятельности на 260111 тыс.руб. Затраты растут более быстрыми темпами, чем выручка, этот фактор повлиял на уменьшение прибыли от продаж в 2015г. по сравнению с 2014г. на 11108 тыс.руб., соответственно и уменьшилась доля в выручке на 0,03%. Уменьшились прочие доходы в 2014 году на 2481 тыс.руб.,или на 4,86%. Так же произошло увеличение прочих расходов на 1040 тыс.руб. или на 58,13%, следовательно увеличилась доля прочих расходов в выручке на 0,18%.

Таблица 1.1 Технико-экономические показатели деятельности предприятия

Показатели Ед. измерения 2013г. 2014г. 2015г. Отклонение 2015 г. от 2014г.
Абсол., (+/–) Относ, %
1. Выручка от продаж тыс. руб. 1985298 2 236014 2485017 249003,00 111,1
2. Себестоимость продаж тыс. руб. 1852081 2079344 2339455 260111,00 112,5
3. Прибыль (убыток) от продаж тыс. руб. 133217 156670 145562 -11108,00 92,9
4. Чистая прибыль (убыток) тыс. руб. 161839 186955 131149 -55806,00 70,2
5. Среднегодовая стоимость ОПФ тыс. руб. 685554 704344 1098378 394033,00 155,9
6. Среднегодовая стоимость оборотных активов тыс. руб. 1473727 1469061 1727087 258025,62 117,6
7. Среднесписочная численность работников чел. 2191 2187 2296 109,00 105,0
8. Среднесписочная численность ППП чел. 2026 2012 2112 100,28 105,0
9. Фонд заработной платы тыс. руб. 63710 73903 79272 5368,59 107,3
10. Среднемесячная з/п 1 работника руб./чел. 29078 33792 34526 734,00 102,2
11. Затраты на 1 руб. продаж руб. 0,93 0,93 0,94 0,01 101,2
12. Фондоотдача руб./руб. 2,90 3,17 2,26 -0,91 71,3
13. Фондоёмкость руб./руб. 0,35 0,32 0,44 0,13 140,3
14.Фондовооруженность труда тыс. руб./чел. 312,90 322,06 478,39 156,33 148,5
15. Производительность труда тыс. руб./чел. 906,12 1022,41 1082,32 59,91 105,9
16. Рентабельность продаж % 8,15 8,36 5,28 -3,083 63,1
17. Рентабельность собственного капитала % 130,7 58,5 19,5 -91,7 33,3
 18. Рентабельность оборотных активов % 10,98 12,72 7,59 -5,13 59,66
19. Коэффициент финансовой устойчивости 0,057 0,147 0,290 0,14 196,9
20. Коэффициент финансовой независимости 0,057 0,147 0,238 0,09 161,6
21. Коэффициент текущей ликвидности 0,724 0,792 0,860 0,07 108,6
22. Коэффициент абсолютной ликвидности 0,008 0,008 0,013 0,004 151,9
23.Коэффициент соотношения заемных и собственных средст 1,999 0,777 0,576 -0,20 74,1

 

Таблица 1.2 Себестоимость по элементам затрат

Показатели Ед. измерения 2013г. 2014г. 2015г. Отклонение 2015г. от 2014г.
Абсол., (+/-) Относ., %
1. Всего затрат тыс.руб. 1985298 2 236 014 2 485 017 249003 111,1
2. Материальные затраты тыс.руб 1850204 2089888 2289198 199311 109,5
3.Затраты на ОТ тыс.руб 63 710 73 903 79 272 5369 107,3
4. Отчисления на амортизацию тыс.руб 68555 70434 109838 39403 155,9
5. Прочие расходы тыс.руб 2829 1789 6709 4920 375,0

 

 

Глава 2. Диагностика вероятности банкротства

2.1 Понятие вероятности банкротства, виды и причины банкротства

 

Банкротство (финансовый крах, разорение) — это подтвержденная документально неспособность субъекта хозяйствования платить по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия средств.

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.

Несостоятельность субъекта хозяйствования может быть:

«несчастной», не по собственной вине, а вследствие непредвиденных обстоятельств (стихийные бедствия, военные действия, политическая нестабильность общества, 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 распознать и предотвратить его, необходимо систематически проводить анализ финансового состояния, который позволит обнаружить его «болевые» точки и принять конкретные меры по оздоровлению экономики предприятия.

Предпосылки банкротства многообразны — это результат взаимодействия многочисленных факторов как внешнего, так и внутреннего характера. Их можно классифицировать следующим образом.

Внешние факторы.

  1. Экономические: кризисное состояние экономики страны, общий спад производства, инфляция, нестабильность финансовой системы, рост цен на ресурсы, изменение конъюнктуры рынка, неплатежеспособность и банкротство партнеров. Одной из причин несостоятельности субъектов хозяйствования может быть неправильная фискальная политика государства. Высокий уровень налогообложения может оказаться непосильным для предприятия.
  2. Политические: политическая нестабильность общества, внешнеэкономическая политика государства, разрыв экономических связей, потеря рынков сбыта, изменение условий экспорта и импорта, несовершенство законодательства в области хозяйственного права, антимонопольной политики, предпринимательской деятельности и прочих проявлений регулирующей функции государства.
  3. Усиление международной конкуренции в связи с развитием научно-технического прогресса.
  4. Демографические: численность, состав народонаселения, уровень благосостояния народа, культурный уклад общества, определяющие размер и структуру потребностей и платежеспособный спрос населения на те или другие виды товаров и услуг.

Внутренние факторы.

  1. Дефицит собственного оборотного капитала как следствие неэффективной производственно-коммерческой деятельности или неэффективной инвестиционной политики.
  2. Низкий уровень техники, технологии и организации производства.
  3. Снижение эффективности использования производственных ресурсов предприятия, его производственной мощности и как следствие высокий уровень себестоимости, убытки, «проедание» собственного капитала.
  4. Создание сверхнормативных остатков незавершенного строительства, незавершенного производства, производственных запасов, готовой продукции, в связи с чем происходит затоваривание, замедляется оборачиваемость капитала и образуется его дефицит. Это заставляет предприятие залезать в долги и может быть причиной его банкротства.
  5. Плохая клиентура предприятия, которая платит с опозданием или не платит вовсе по причине банкротства, что вынуждает предприятие самому залезать в долги. Так зарождается цепное банкротство.
  6. Отсутствие сбыта из-за низкого уровня организации маркетинговой деятельности по изучению рынков сбыта продукции, формированию портфеля заказов, повышению качества и конкурентоспособности продукции, выработке ценовой политики.
  7. Привлечение заемных средств в оборот предприятия на невыгодных условиях, что ведет к увеличению финансовых расходов, снижению рентабельности хозяйственной деятельности и способности к самофинансированию.
  8. Быстрое и неконтролируемое расширение хозяйственной деятельности, в результате чего запасы, затраты и дебиторская задолженность растут быстрее объема продаж. Отсюда появляется потребность в привлечении краткосрочных заемных средств, которые могут превысить чистые текущие активы (собственный оборотный капитал). В результате предприятие попадает под контроль банков и других кредиторов и может подвергнуться угрозе банкротства.

Банкротство является, как правило, следствием совместного действия внутренних и внешних факторов. В развитых странах с рыночной экономикой, устойчивой экономической и политической системой разорение субъектов хозяйствования на 1/3 связано с внешними факторами и на 2/3 — с внутренними.

Виды банкротства предприятий:

Реальное банкротство.

Оно характеризует полную неспособность предприятия восстановить в предстоящем периоде свою финансовую устойчивость и платежеспособность в силу реальных потерь используемого капитала. Катастрофический уровень потерь капитала не позволяет такому предприятию осуществлять эффективную хозяйственную деятельность в предстоящем периоде, вследствие чего оно объявляется банкротом юридически.

Техническое банкротство.

Используемый термин характеризует состояние неплатежеспособности предприятия, вызванное существенной просрочкой его дебиторской задолженности. При этом размер дебиторской задолженности превышает размер кредиторской задолженности предприятия, а сумма его активов значительно превосходит объем его финансовых обязательств. Техническое банкротство при эффективном антикризисном управлении предприятием, включая его санирование, обычно не приводит к юридическому его банкротству.

Умышленное банкротство.

Оно характеризует преднамеренное создание (или увеличение) руководителем или собственником предприятия его неплатежеспособности; нанесение ими экономического ущерба предприятию в личных интересах или в интересах иных лиц;

заведомо некомпетентное финансовое управление. Выявленные факты умышленного банкротства преследуются в уголовном порядке.

Фиктивное банкротство.

Оно характеризует заведомо ложное объявление предприятием о своей несостоятельности с целью введения в заблуждение кредиторов для получения от них отсрочки (рассрочки) выполнения своих кредитных обязательств или скидки с суммы кредитной задолженности. Такие действия также преследуются в уголовном порядке.

 

2.2.2. Методики оценки диагностики вероятности банкротства

 

Узнай стоимость написания такой работы!

Ответ в течение 5 минут!Без посредников!

Банкротство – это документально подтвержденная несостоятельность предприятия платить по своим долговым обязательствам и финансировать свою текущую деятельность из-за отсутствия средств.

Диагностика вероятности банкротства — это система финансового анализа, направленного на выявление кризисного развития предприятия, вызывающего угрозу его банкротства. В системе анализа финансового состояния предприятия выделяется группа объектов наблюдения, формирующих возможное «кризисное поле», реализующее угрозу банкротства. В группу объектов кризисного поля входят показатели:

1) ликвидности активов,

2) структуры используемого капитала,

3) срочности финансовых обязательств,

4) формирования чистого денежного потока по текущей (производственно- коммерческой), инвестиционной и финансовой деятельности.

Основное назначение этих моделей и методик – прогнозирование с целью предупреждения, предотвращения реализации кризиса еще на ранних этапах, т.е. до выявления симптомов банкротства

В процессе управления финансовыми потоками предприятия возможность наступления банкротства существует всегда, особенно в условиях нестабильности и при высоких рыночных рисках. Кризисное состояние предприятия характеризуется неспособностью осуществлять финансовое обеспечение финансово-хозяйственной деятельности.

Современный экономический анализ условно выделяет три вида диагностики:

а) экспресс-диагностику;

б) диагностику потенциального банкротства;

в) комплексную диагностику экономического состояния.

Следует рассмотреть вопрос соотношения применяемых методик с точки зрения решаемых задач и масштабов проведения анализа (рисунок 2.1).

Рисунок 2.1 – Виды диагностики в зависимости от целей и масштабов анализа

 

Экспресс-диагностика позволяет за короткий промежуток времени получить минимальный набор экономических и финансовых показателей, максимально характеризующих финансово-экономическое состояние

Тем не менее, как показывают исследования, к сожалению, зачастую все эти методики дают противоречивые результаты. Что касается зарубежных методик, то, во-первых, они базируются на зарубежной статистике 60-80 годов прошлого столетия, а во-вторых, не учитывают специфику российских предприятий. Относительно методик, предлагаемых российскими исследователями, дело обстоит по-другому. Основной причиной противоречивости результатов является то, что в основном они базируются на статистике, собранной по предприятиям розничной торговли, т.е. косвенно учитывают специфику, присущую данной отрасли. Однако в явном виде отраслевая специфика не учитывается ни одной из известных моделей. Вместе с тем, исследования показывают, что такая специфика существует. Таким образом, разработка модели для оценки и прогнозирования финансового состояния российских предприятий, является весьма актуальной [2].

Перейдем к рассмотрению конкретных методик прогнозирования банкротства. Среди качественных методик уделим наибольшее внимание рассмотрению трех моделей Э. Альтмана [3].

Наиболее простой моделью прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная. Она основывается на двух ключевых показателях: текущей ликвидности и доле заемных средств в общей сумме источников, от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты суммируются с постоянной величиной, также полученной опытно-статистическим способом [4].

Рассмотрим сначала двухфакторную модель Альтмана. В этой модели учитываемым фактором риска является возможность необеспечения заемных средств собственными в будущем периоде.

Z = -0,3877 – 1,0736Ктл + 0,0579Кзс, (1)

где Z – показатель вероятности банкротства, Z-счет;

-0,3877, -1,0736, +0,0579 – величины, полученные автором модели в результате исследований;

Ктл – коэффициент текущей ликвидности;

Кзс – коэффициент капитализации.

Ктл = Оборотные активы / текущие обязательства.

Кзс = Заемный капитал / Собственный капитал.

При Z < 0 – вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z.

При Z = 0 – вероятность банкротства равна 50%.

При Z > 0 – вероятность банкротства больше 50% и возрастает по мере увеличения рейтингового числа Z [5].

Достоинства модели: простота расчета, возможность применения при проведении внешнего анализа на основе бухгалтерского баланса.

Недостатки модели: двух -, трёхфакторные модели не являются достаточно точными, необходимо принять во внимание большее количество факторов [6].

В 1968 г. профессор Э. Альтман разработал с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа индекс кредитоспособности (Z-счет), который позволяет выделить среди хозяйствующих субъектов потенциальных банкротов [4].

Модель начала использоваться в России с 1992 г. Основной идеей применения модели является деление фирм на потенциальных банкротов и небанкротов. При построении своего индекса Альтман исследовал 66 предприятий США, половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно. Из 22 аналитических коэффициентов он выбрал пять наиболее значимых и построил уравнение, результаты которого дают прогноз банкротства на 2–3 года вперед [5].

Модель Э. Альтмана имеет следующий вид:

Z = 1,2Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 0,999Х5, (2)

где Х1 = чистый капитал (собственные оборотные средства) / сумма активов;

Х2 = Нераспределенная прибыль / Сумма активов;

Х3 = Прибыль до уплаты процентов и налогов / Сумма активов;

Х4 = Рыночная стоимость акций / Заемные обязательства;

Х5 = Выручка от реализации / Сумма активов [5].

Если Z-счет меньше 1,8, вероятность банкротства предприятия очень высока; при его значении в пределах от 1,9 до 2,7 — вероятность банкротства средняя; при значении от 2,8 до 2,9 — вероятность банкротства невелика; при значении выше 3,0 — вероятность банкротства ничтожно мала [4].

Однако данные формулы неверно используются для прогнозирования банкротства разных категорий компаний. Так, для торгово-посреднических компаний применяется общая модель оценки риска банкротства, которая учитывает стоимость акций, соответственно, ее можно использовать лишь в отношении крупных производственных компаний, акции которых торгуются на биржах. Данный показатель не может быть рассчитан для большинства российских предприятий, так как информация о рыночной стоимости эмитентов для большинства предприятий недоступна [7].

Однако в связи с тем, что в четвертом коэффициенте фигурирует рыночная стоимость акций, этот показатель можно использовать лишь в отношении крупных компаний, акции которых котируются на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала. Поэтому позднее Альтманом был разработан модифицированный вариант формулы для компаний, информация о рыночной стоимости акций которых не публикуется:

Z = 0,717Х1 + 0,874Х2 + 3,10Х3 + + 0,42Х4 + 0,995Х5, (3)

где Х1 = Разность текущих активов и текущих обязательств / Общая сумма всех активов;

Х2 = Нераспределенная прибыль / Общая сумма всех активов;

Х3 = Прибыль до уплаты процентов и налогов / Общая сумма всех активов;

Х4 = Балансовая стоимость капитала / Заемный капитал;

Х5 = Выручка от реализации / Общая сумма всех активов.

В числителе показателя Х4 вместо рыночной стоимости акций стоит их балансовая стоимость. Если полученное значение модифицированного Z-счета составит менее 1,23, можно говорить о несостоятельности (банкротстве) предприятия. При Z от 1,23 до 2,89 предприятие находится в зоне неопределенности («туманная область»). Если Z больше или равно 2,9, то компания работает стабильно и банкротство маловероятно. Как показывают исследования американских аналитиков, модели Альтмана позволяют в 95% случаев предсказать банкротство фирмы на год вперед и в 83% случаев – на 2 года вперед [5].

Но к использованию таких моделей нужно подходить с большой осторожностью. Тестирование российских организаций по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки вероятности банкротства из-за различий подходов к отражению инфляционных факторов и разной структуры капитала, а так же в силу различий в законодательной базе и не совпадения принципов отражения в бухгалтерской (финансовой) отчетности ряда используемых показателей [8].

Следует подчеркнуть, что многие ученые из России ставят под сомнение возможность применения модели Альтмана в условиях РФ. Действительно, хозяйственные и рыночные условия России и США отличаются очень существенно, в Соединенных Штатах существует развитый финансовый рынок, на протяжении многих лет ведутся исследования в области финансовых рисков. В России же, хотя фондовый рынок и существует более 20 лет, пока не выработана эффективная модель оценки кредитоспособности, а банки при выдаче кредитов, как правило, применяют собственные методики. В то же время отсутствует общепризнанная модель оценки вероятности банкротства, а значит и кредитоспособности [10].

Российские экономисты внесли некоторые изменения в первую модель Z-счета Э. Альтмана, которая приняла следующий вид:

Z-счет = 1,2 × Х1 + 1,4 × Х2 + +3,3 × Х3 + 0,6× Х4 + 1,0 × Х5. (4)

В этой формуле показатель Х1 представляет отношение оборотного капитала к сумме всех активов, показатель Х2 — отношение резервного капитала и нераспределенной прибыли к сумме всех активов, показатель Х3 — отношение прибыли до налогообложения к сумме всех активов, показатель Х4 — отношение уставного и добавочного капитала к сумме заемных обязательств, показатель Х5 — отношение выручки от реализации к сумме всех активов.

Практика применения этой модели для анализа деятельности российских предприятий подтвердила правильность полученных значений, тем не менее использование этой модели в отечественных условиях требует большой осторожности [4].

Многофакторная модель Э. Альтмана послужила основой дальнейших исследований, проводимых разными учеными, в том числе французскими профессорами Дж. Конаном и М. Гольдером (J. Conan, M. Holder).

В результате изучения финансового состояния 95 малых и 95 средних предприятий промышленности за период 1970 – 1975 г. Дж. Конан и М. Гольдер получили следующую дискриминантную функцию:

Z = -0,16 X1 – 0,22 X2 + 0,87 X3 + 0,10 X4 – 0,24 X5, (5)

где Х1 – отношение дебиторской задолженности и денежных средств к объему активов;

Х2 – отношение постоянного капитала к объему активов;

Х3 – отношение финансовых расходов к объему продаж (после налогообложения);

Х4 – отношение расходов на персонал к добавленной стоимости (после налогообложения);

Х5 – отношение балансовой прибыли к привлеченному капиталу [11].

Вероятность задержки организациями платежей в зависимости от значения Z определяется по таблице 2.1.

Таблица 2.1 Вероятность задержки платежей в зависимости от величины дискриминантного показателя

Значение Z +0,210 +0,048 +0,002 -0,026 -0,068 -0,087 -0,107 -0,131 -0,164 -0,180
Вероятность задержки платежа, % 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10

 

На основании обработки данных 60 предприятий (30 потерпевших банкротство и 30 нормально функционировавших) в 1984 г. была создана модель Фулмера, первоначальный вариант которой содержал 40 коэффициентов. В настоящее время эта модель для прогноза банкротства предприятия содержит девять коэффициентов и имеет следующий вид:

H = 5,558V1 + 0,212V2 + 0,073V3 + 1,270V4 – 0,120V5 + 2,235V6 + 0,575V7+1,083V8+0,894V9–3,075, (6)

где коэффициент V1 показывает отношение нераспределенной прибыли прошлых лет, если таковая имеется, к совокупности активов и вычисляется по формуле:

V1 = нераспределенная прибыль прошлых лет / баланс;

V2 – отношение объема реализации к совокупным активам:

V2 = выручка от реализации / баланс;

V3 – отношение прибыли до уплаты налогов к совокупным активам:

V3 = прибыль до уплаты налогов / собственный капитал;

V4 – отношение денежного потока к полной задолженности предприятия:

V4 = денежный поток / (краткосрочная задолженность + долгосрочная задолженность);

V5 – отношение долга предприятия перед кредиторами и поставщиками и совокупных активов предприятия:

V5 = долгосрочные обязательства / баланс;

V6 – отношение текущих активов к совокупным активам:

V6 = краткосрочные обязательства / баланс;

V7 вычисляется по формуле:

V7 = lg(материальные активы);

V8 – отношение оборотного капитала к полной задолженности предприятия перед кредиторами и поставщиками:

V8 = оборотный капитал / (краткосрочная задолженность + долгосрочная задолженность);

V9 вычисляется по формуле:

V9 = (прибыль до уплаты налогов + проценты к уплате) / проценты к уплате.

При значении H < 0 наступление банкротства неизбежно. Данная модель предсказывает точно в 98% случаев на один год и в 81% случаев – на два года [11].

Британские ученые Таффлер и Тишоу предложили в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой применялся следующий подход: при использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 соотношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерителей деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную, по мнению авторов, картину финансового состояния корпорации:

Z = 0,53 Х1 + 0,13 Х2+ 0,18 Х3 + 0,16 Х4, (7)

где Х1 – прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

Х2 – оборотные активы / сумма обязательств;

Х3 – краткосрочные обязательства / сумма активов;

Х4 – выручка / сумма активов.

Если ZТ > 0,3 – предприятие имеет хорошие долгосрочные перспективы, при ZТ < 0,2 – имеется вероятность банкротства [12].

Главный недостаток зарубежных дискриминантных моделей – отсутствие данных о достоверности прогнозной способности в экономических условиях, отличных от условий их разработки [8].

Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства считается работа финансового аналитика Уильяма Бивера. Он проанализировал динамику 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых обанкротилась. На основе анализа этих показателей им была предложена методика диагностики банкротства.

Методика диагностики банкротства Уильяма Бивера включает следующие коэффициенты, которые представлены в таблице 2.2.

Таблица 2.2 Система показателей прогнозирования вероятности банкротства Уильяма Бивера [13]

Показатель Методика расчета Значения показателей
благоприятная ситуация за 5 лет до банкротства за 1 год до банкротства
1. Коэффициент Бивера (ЧП + Амортизация) / ЗК 0,4 – 0,45 0,17 – 0,4 -0,15
благоприятная ситуация за 5 лет до банкротства за 1 год до банкротства
2. Коэффициент текущей ликвидности ОА / Текущие обязательства < 3,2 < 2 < 1
3. Коэффициент экономической рентабельности ЧП / Стоимость активов за период 0,06 – 0,08 0,04 – 0,06 -0,22
4. Доля заемного капитала в общих источниках финансирования ЗК / Источники покрытия имущества ≤ 0,37 0,37 – 0,50 0,50 – 0,80
5. Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами (СК-ВОА) / Стоимость активов ≥ 0,4 0,3 – 0,4 0,06 – 0,3

 

Несовершенство зарубежных аналитических моделей привело к тому, что на базе их методологических подходов различными авторами в разные годы были разработаны следующие отечественные аналитические модели прогнозирования банкротства:

– модель ученых Государственной экономической академии (г. Иркутск) (модель А. Беликова);

– методика прогнозирования банкротства, разработанная учеными Государственного технологического университета (г. Казань);

– модель Г.В. Савицкой (г. Минск);

– комплексный индикатор финансовой устойчивости предприятия, предложенный профессором В.В. Ковалевым (г. Санкт-Петербург);

–шестифакторная математическая модель О.П. Зайцевой (комплексный коэффициент банкротства, г. Новосибирск);

– модель С.В. Бык (г. Орск Оренбургской области);

– модели А.В. Колышкина (г. Санкт-Петербург);

– модель Р. Сайфуллина – Г. Кадыкова;

– модель Л.В. Донцовой и Н.А. Никифоровой [5].

Учеными Иркутской государственной экономической академии (ныне Байкальский государственный университет экономики и права) предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R):

R = 8,38К1 + К2 + 0,054К3 + 0,063К4, (8)

где К1 – Оборотный капитал / Актив;

К2 – Чистая прибыль / Собственный капитал;

К3 – Выручка от реализации / Актив;

К4 – Чистая прибыль / Интегральные затраты [8].

Вероятность банкротства организации в соответствии со значением R определяется следующим образом:

R < 0, вероятность банкротства максимальная 90 – 100%;

R = 0 – 0,18, вероятность банкротства высокая 60 – 80%;

R = 0,18 – 0,32, вероятность банкротства средняя 35 – 50%;

R = 0,32 – 0,42, вероятность банкротства низкая 15 – 20%;

R > 0,42, вероятность банкротства минимальная до 10% [13].

Одними из первых российских экономистов, создавших свою модель определения вероятности банкротства, были Р. С. Сайфуллин и Г. Г. Кадыков. Для оценки финансового состояния предприятий они предложили использовать рейтинговое число:

R = 2 Х1+ 0,1 Х2+ 0,08 Х3+ 0,45Х4 + Х5, (9)

где Х1 – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Х2 – коэффициент текущей ликвидности;

Х3 – коэффициент оборачиваемости активов, равный отношению среднегодовой суммы активов к выручке от реализации и деленному на 360;

Х4 – коммерческая маржа, равная отношению валовой прибыли к выручке от реализации;

Х5 – коэффициент рентабельности собственного капитала, рассчитываемый как отношение чистой прибыли к собственному капиталу.

В случае R < 1 финансовое состояние предприятия характеризуется как неудовлетворительное, а при R > 1 финансовое состояние организации считают удовлетворительным [12].

Новую методику диагностики возможного банкротства для условий функционирования российских предприятий и, следовательно, лишенную по замыслу автора многих недостатков иностранных моделей, разработала О.П. Зайцева. В этой модели рассчитывается фактический (Кф) и нормативный (Кн) комплексный показатель [14].

В шестифакторной модели О. Зайцевой коэффициент банкротства рассчитывается по формуле:

К = 0,25Ку + 0,1Кз + 0,2Кс + + 0,25Куп + 0,1Кр + 0,1Кз, (10)

где Ку – коэффициент убыточности (отношение чистого убытка к собственному капиталу);

Кз – соотношение кредиторской и дебиторской задолженностей; Кс – отношение краткосрочных обязательств к наиболее ликвидным активам; Куп – убыточность продукции (отношение чистого убытка к объему реализации продукции);

Кр – финансовый рычаг (соотношение заёмного и собственного капиталов);

Кз – коэффициент загрузки активов (величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов).

Весовые значения частных показателей в соотношении определены экспертным путем. Фактический коэффициент банкротства сопоставляется с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых нормативными документами пороговых значений частных показателей. Если фактический коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, и наоборот.

Отметим, что весовые коэффициенты в модели О. Зайцевой определены без учета поправки на относительную величину значений частных коэффициентов. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности продукции равны нулю. По этой причине даже незначительные изменения первого показателя приводят к колебаниям итогового показателя, в десятки раз более сильным, чем изменения других показателей, при этом, по мысли автора модели, они, наоборот, должны иметь большие веса по сравнению с весом коэффициента отношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов [15].

На основе анализа используемых для диагностики банкротства методик можно выделить три общие характерные для всех недостатки:

1) ни одна из существующих методик не исходит из того, что банкротство является высшим проявлением трех кризисов предприятия – управленческого, экономического и финансового, то есть ни одна из рассмотренных методик не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине «специализации» на каком-либо отдельном виде кризиса;

2) методическое содержание большей части методов не подвержено корректировке с учетом особенностей деятельности организаций различных отраслей экономики, наделяя их необходимостью соответствовать одним и тем же требованиям проведения антикризисной диагностики. Если же в отдельных случаях такая возможность имеется, то модель не применима по другим параметрам;

3) получение оценок статического характера: оценка вероятности банкротства на какую-либо дату или за один период – это не более, чем результат некоторого фиксированного сочетания всех влияющих факторов. Конкретное статическое сочетание может быть абсолютно любым, поэтому делать не его основе какие-либо выводы относительно финансового состояния исследуемого объекта в конкретный момент не вполне корректно [16].


Узнай стоимость написания такой работы!

Ответ в течение 5 минут! Без посредников!

 Страницы:   1   2   3