Риск банкротства и методы его оценки

Специалисты считают механизм банкротства полезным для экономики: она крепнет, вовремя избавляясь от слабых, непроизводительных хозяйствующих субъектов, лишь оттягивающих на себя общественные ресурсы. Однако то, что полезно в целом для страны, совсем нежелательно для отдельного предприятия. Ему-то попадание в ситуацию банкротства может грозить самыми большими неприятностями — вплоть до распродажи имущества и полной ликвидации. Поэтому большой интерес вызывают подходы и методы, позволяющие заранее оценивать вероятность банкротства, спрогнозировать наступление финансовой несостоятельности организации.

Для чего нужна оценка вероятности банкротства?

Банкротство можно определить как неспособность должника выполнить свои обязанности по погашению взятых на себя денежных обязательств в полном объеме, включая расчеты с бюджетом, оплату труда работников и прочее. Для юридических лиц банкротство регулируется главным образом Федеральным законом от 26 октября 2002 года № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» (ред. от 02.12.2019). Минимальный размер непогашенной задолженности предприятия для инициации банкротства должен составлять 300 000 рублей при сроке неисполнения обязательств от трех месяцев.

Анализ вероятности банкротства предприятия — одно из признанных направлений финансового анализа, а общая цель финанализа — оказание помощи в выработке обоснованных и эффективных управленческих решений. Оценка вероятности банкротства может проводиться менеджментом самого предприятия для выявления слабых мест и предотвращения банкротства. А также анализ нередко нужен банкам, инвесторам, прочим действительным и потенциальным контрагентам и кредиторам предприятия. Кроме того, результаты анализа финансового состояния компании изучаются судом в ряде других доказательств в деле о ее банкротстве.

Памятка

При анализе вероятности банкротства проверяются:

  • стабильность состояния компании (это необходимо для планирования ее деятельности);
  • вероятность привлечения инвестиций;
  • вероятность получения кредита;
  • риски субсидиарной ответственности бенефициара.

Финансовый анализ в целом не регулируется на законодательном уровне, однако в сфере пересечения интересов бизнеса и государства действует ряд нормативных актов, в которых описываются методики расчета финансовых показателей деятельности предприятия. Это:

  • Методологические рекомендации по проведению анализа финансово-хозяйственной деятельности организаций (утв. Госкомстатом России 28.11.2002);
  • Правила предоставления государственных гарантий РФ по кредитам либо облигационным займам, привлекаемым юридическими лицами <…> (утв. Постановлением Правительства РФ от 14.12.2010 № 1017);
  • Порядок определения финансовой устойчивости юридического лица, претендующего на включение в реестр уполномоченных экономических операторов <…> (утв. Решением Совета Евразийской экономической комиссии от 15.09.2017 № 65).

В частности, в них приводятся методики, по которым рассчитываются показатели финансовой устойчивости и платежеспособности предприятия, интегральная оценка финансового состояния компании и так далее.

Критерии оценки банкротства

Общими признаками банкротства являются:

  • неплатежеспособность — состояние, когда предприятие не может расплатиться с кредиторами, погасить свою задолженность;
  • нехватка денежных средств;
  • преобладание расходов организации над ее доходами.

Кроме того, при ухудшении финансового положения предприятия объем обязательств нередко превышает стоимость имущества, увеличивается доля краткосрочной задолженности.

Для того чтобы выяснить, в каком состоянии находится предприятие, используются следующие коэффициенты оценки банкротства:

Коэффициент автономии (Ка) позволяет судить о степени независимости предприятия от кредиторов. Находится через отношение собственного капитала (СК) к валюте (итогу) баланса (ВБ):

Ка = СК / ВБ.

Нормативные значения коэффициента колеблются в зависимости от отрасли от 0,3 до 0,7. Его резкое снижение может поведать о приближении финансовой несостоятельности предприятия.

Коэффициент финансовой зависимости (Кфз) — показатель степень зависимости компании от внешних источников финансирования. Можно судить, сколько финансовых средств она привлекла на один рубль собственного капитала. Вычисляется по следующей формуле:

Кфз = ВБ / СК.

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (Косос). По его величине оценивают объем имеющихся собственных оборотных средств, которые необходимы для финансовой устойчивости компании.

Косос = (СК – ВА) / ОА,

где ВА — фактическая стоимость внеоборотных активов, ОА — фактическая стоимость оборотных активов предприятия.

Смысл коэффициента — определение доли собственных оборотных средств в оборотных активах. Он показывает, способна ли компания финансировать текущую деятельность за счет собственных оборотных средств. Значение должно быть выше 0,1.

Коэффициент покрытия постоянных финансовых расходов (Кппфр) — показатель способности предприятия приносить достаточный объем прибыли для покрытия своих финансовых обязательств.

Кппфр = EBIT / (проценты к уплате + расходы по финансовой аренде),

где EBIT (Earnings Before Interest and Taxes) — прибыль до вычета процентов и налогов.

Снижение коэффициента свидетельствует о повышении степени финансового риска. Как правило, рассчитывается по данным внутреннего анализа.

Коэффициент текущей ликвидности (Ктл) — показатель, говорящий об обеспеченности предприятия оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения срочных обязательств. Ктл рассчитывается по следующей формуле:

Ктл = ОА / КО,

где КО — сумма краткосрочных обязательств компании. Нормативное значение коэффициента — не менее 2.

Финансовый рычаг (финансовый леверидж, или коэффициент финансового рычага, Кфр) — это соотношение заемного капитала (ЗК) и собственного капитала (СК) компании:

Кфр = ЗК / СК.

Оптимальные значения располагаются в интервале 0,5–0,8 в зависимости от отраслевой принадлежности.

Коэффициент покрытия процентов прибылью (Кппп) полезен для оценки способности компании погасить задолженность по процентам и характеризует уровень ее финансовой независимости от кредиторов:

Кппп = EBIT / проценты к уплате.

Коэффициент восстановления платежеспособности (Квп) показывает, сможет ли предприятие в ближайшие полгода восстановить показатель текущей ликвидности до нормативного значения, равного 2:

Квп = (Ктл1 + 6 / Т (Ктл1 – Ктл0)) / 2,

где Ктл0 и Ктл1 — коэффициенты текущей ликвидности на начало и на конец определенного срока, соответственно; 6 означает срок шесть месяцев, в течение которых платежеспособность должна быть восстановлена; Т — отчетный период (в месяцах).

Инструменты и методики анализа

Методы оценки банкротства предприятия можно условно разделить на три большие группы.

  1. Методы финансового мониторинга, основанные на отслеживании и интерпретации динамики отдельных статей или разделов баланса предприятий: убытков, просроченных кредиторской и дебиторской задолженностей, объема кредиторской задолженности.
  2. Методы, базирующиеся на коэффициентном анализе (формулы приведены выше).
  3. Статистические методы прогнозирования, фундаментом применения которых становятся данные о реальных предприятиях, попавших и не попавших под процедуры банкротства. Анализ таких данных позволяет выделить корреляции между различными параметрами отчетности и последующим банкротством компаний.

Общим свойством перечисленных методов оценки банкротства организации является их востребованность для распознавания и прогнозирования кризисных моментов в деятельности предприятия. Главным отличием между группами методов является используемый инструментарий: динамика отдельных показателей, специальные аналитические коэффициенты или модели для прогнозирования банкротства в виде набора формул.

Среди статистических методов распространение получили те, в которых используются модели оценки банкротства, построенные с помощью множественного дискриминантного анализа (MDA-модели). Они имеют ограниченную область применения, поскольку основаны на данных предприятий лишь отдельных отраслей экономики определенных стран за несколько лет в прошлом, тем не менее нередко оказываются весьма полезными. Последовательность построения MDA-моделей такова:

  • выбираются группы предприятий-банкротов и предприятий-небанкротов;
  • для обеих групп вычисляются финансовые коэффициенты;
  • с использованием MDA строится математическое уравнение регрессии, позволяющее достаточно четко и наглядно провести черту между предприятиями обеих групп;
  • на примере новых предприятий проверяется применимость разработанной модели, определяется ее погрешность.

Большинство используемых сегодня MDA-моделей основано на выборках предприятий США, Великобритании и Канады. Считается, что первую такую модель создал Э. Альтман в 1968 году.

Модель пошагового дискриминационного анализа Альтмана. Она включает в себя пять показателей, несущих в себе информацию об экономическом потенциале компании и результатах ее работы за отчетный период. Четыре из них — дробь, в знаменателе которой величина суммы активов (СА) предприятия. Рассчитывается индекс кредитоспособности по следующей формуле:

Z = 1,2 × X1 + 1,4 × X2 + 3,3 × Х3 + 0,6 × X4 + 1,0 × X5,

где Х1 = оборотный капитал / СА;

Х2 = нераспределенная прибыль / СА;

Х3 = операционная прибыль / СА;

Х4 = рыночная стоимость акций / задолженность;

Х5 = выручка / СА.

При Z > 2,99 предприятия считаются финансово устойчивым, при Z < 1,81 — несостоятельными, при иных значениях остается неопределенность.

Недостаток индекса применим лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах, когда можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала. Но существуют и модифицированные варианты формулы для предприятий, акции которых не котировались на бирже.

Модель Фулмера. Разработана в 1983 году на основе данных по 60 предприятиям США, половина из которых обанкротилась.

H = 5,528 × K1 + 0,212 × K2 + 0,073 × K3 + 1,27 × K4 + 0,12 × K5 + 2,335 × K6 + 0,575 × K7 + 1,083 × K8 + 0,894 × K9 – 6,075,

где K1 = нераспределенная прибыль прошлых лет / А;

K2 = выручка от продаж / А;

К3 = (Пдн + Пу) / СК;

К4 = денежный поток / (КО + ДО);

К5 = ДО / А;

К6 = КО / А;

К7 = Log (материальные активы);

К8 = оборотный капитал / (ДО + КО);

К9 = Log .

Здесь А — активы компании, ДО и КО — ее долгосрочные и краткосрочные обязательства, Пдн —прибыль до налогообложения, Пу — проценты к уплате, СК — собственный капитал. Если по результатам оценки предприятия по этой модели H < 0, то существует риск банкротства предприятия.

Модель Спрингейта. Создана на основе анализа отчетности 40 предприятий Канады. Формула для расчета показателя следующая:

Z = 1,03 × K1 + 3,07 × K2 + 0,66 × K3 + 0,4 × K4,

где K1 = оборотный капитал / А;

K2 = (Пдн + Пу) / А;

К3 = Пдн / КО;

К4 = выручка / А.

В этой модели наибольший вклад в показатель вносит коэффициент К3. Если Z > 0,862 — банкротство предприятия считается маловероятным, при Z < 0 вероятность банкротства повышенная.

Модель Лиса. Рассчитана для предприятий Великобритании и, по сути, представляет собой адаптацию модели Альтмана для компаний этой страны. Формула расчета следующая:

Z = 0,063 × K1 + 0,092 × K2 + 0,057 × K3 + 0,001 × K4,

где K1 = оборотный капитал / А;

K2 = Пдн / А;

К3 = нераспределенная прибыль / А;

К4 = собственный капитал / (КО + ДО).

При Z < 0,037 вероятность банкротства очень высока, при больших значениях Z — компания финансово устойчива.

Модель Таффлера. Четырехфакторная прогнозная модель анализа банкротства, разработанная в Великобритании на основе исследования 9 компаний, половина которых обанкротились с 1969 до 1975 года. Модель рассчитывается по такой формуле:

Z = 0,53 × X1 + 0,13 × X2 + 0,18 × X3 + 0,16 × X4,

где X1 = прибыль от продаж / КО;

X2 = ОА / (КО + ДО);

X3 = ДО / А;

X4 = А / выручка от продаж.

При значениях Z < 0,2 риск банкротства компании в течение года расценивается как большой. Тестирование показало, что вероятность выявления банкротства предприятия с помощью модели — 97% в течение года до банкротства, 70% — в течение двух лет.

Итак, анализ банкротства предприятия может проводиться самыми разными методами, включая расчет финансовых коэффициентов или построение моделей на основе статистической регрессии. Их выбор и использование требует высокой квалификации, поэтому в подобных случаях, когда цена неправильного решения очень высока, важно обращаться к проверенным специалистам.

Услуги анализа банкротства

Одной из достойных организаций, куда можно обратиться за услугой анализа банкротства организации, является ведущая юридическая компания «КСК групп». Она занимается не только юридическим, налоговым, но и управленческим консалтингом. За 25 лет работы компания реализовала свыше 6500 проектов для более чем 800 юридических лиц.

Яркая черта, отличающая «КСК групп», — предельный прагматизм: специалисты компании четко понимают, что клиент приходит не для того, чтобы просто получить совет, он ищет решение задачи. Поэтому в «КСК групп» проводятся разносторонний анализ вероятности банкротства: точный прогноз приближения несостоятельности и выявление ее причин помогают вовремя принять антикризисные меры по спасению предприятия и избежать финансовых потерь, связанных с участием в судебных спорах или с ликвидацией предприятия.

Коэффициент прогноза банкротства – один из способов анализа благосостояния предприятия. Ведь чем раньше обнаружатся причины ухудшения финансового состояния организации, тем скорее будут приняты грамотные управленческие решения. На ранних стадиях проще предупредить неплатежеспособность компании, остановить крах или выйти из бизнеса с минимальными потерями.

Определение понятия коэффициента и формула

Сегодня раннее выявление неблагоприятных тенденций развития организации имеет первостепенное значение. Существует много методик для предсказания банкротства. Единого подхода, позволяющего достаточно точно определить неблагоприятный исход фирмы, не существует. Но вкупе ряд методов помогут сделать достоверный прогноз.

Все методики условно объединяют в две группы:

  1. «Количественные» (базируются на финансовых данных компании; предполагают расчет определенных коэффициентов).
  2. «Качественные» (изучение предпосылок банкротства у уже обанкротившихся фирм, сравнение их с такими же данными исследуемого предприятия).

Коэффициент прогноза банкротства является «количественным» методом. Отображает, какая часть чистых оборотных средств содержится в активе баланса.

Коэффициент прогноза банкротства показывает возможность фирмы погасить краткосрочные обязательства после реализации запасов. Если предприятие в состоянии рассчитаться, оно платежеспособно. Следовательно, банкротство в ближайшем будущем не грозит.

Классическая формула расчета показателя:

Кпб = (запасы с НДС + самые ликвидные активы – краткосрочные обязательства) / валюта баланса (или актив баланса).

Коэффициент прогноза банкротства – формула по балансу:

Кпб = (стр. 1200 – стр. 1500) / стр. 1700 (или стр. 1600).



Пример расчета в Excel

В расчете участвуют следующие данные:

Расчет коэффициента прогноза банкротства с помощью ссылок на соответствующие ячейки:

Расшифруем значение коэффициента. Нормативное значение – выше 0. Отрицательный показатель – индикатор неблагоприятной ситуации на предприятии. Чем больше значение, тем стабильнее финансовое состояние фирмы, тем ниже финансовый риск.

Коэффициент прогноза банкротства на графике:

Заметно значительное увеличение показателя в 2015 году: благосостояние компании стабилизировалось, банкротство ей пока не грозит.

Алгоритм анализа по модели Бивера

Возьмем для сравнения одну из первых «количественных» методик оценки финансового благосостояния фирмы.

Автор предлагает использовать около тридцати финансовых показателей. Как правило, банкротство прогнозируется по 5 показателям:

  • коэффициент Бивера ((чистая прибыль + амортизационные отчисления) / (долгосрочные + краткосрочные обязательства));
  • показатель рентабельности активов (чистая прибыль / валюта баланса; в процентах);
  • коэффициент финансового левериджа ((долгосрочные + краткосрочные обязательства) / валюта баланса);
  • коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами ((собственный капитал + внеоборотные активы) / валюта баланса);
  • показатель текущей ликвидности (оборотные активы / краткосрочные обязательства).

Рассчитаем коэффициенты по данным бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах за 2015 год:

Прогнозы по двум использованным методикам совпали. Способ оценки банкротства по модели Бивера также не лишен недостатков (впрочем, как и все «количественные» методики). Поэтому на практике применяются и «качественные» методы. При комплексном подходе возможна минимизация неточностей, поиск оптимальных выходов, правдивый результат.

УДК 332.144

ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА

Высоцкая Татьяна Владимировна аспирант

Карачаево-Черкесского государственного университета им. У. Алиева

В статье представлена практика применения и анализ результатов использования отечественных и зарубежных методик оценки вероятности банкротства на предприятии агропромышленного комплекса

Ключевые слова: БАНКРОТСТВО, АГРОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС, МОДЕЛИ АНАЛИЗА

UDC 332.144

ASSESSMENT OF THE PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF AN AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX COMPANY

Vysotskaya Tatyana Vladimirovna postgraduate student

Karachay-Cherkess state university of. U.Aliyev

Keywords: BANKRUPTCY, AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX, ANALYSIS MODELS

Проблема прогнозирования вероятности банкротства для отдельного предприятия состоит, с одной стороны, в отсутствии общепризнанных методик прогнозирования банкротства, с другой, существующие методики ориентированы в основном на установление факта несостоятельности тогда, когда признаки банкротства предприятия уже налицо.

Существует множество моделей диагностики банкротства, которые производят оценку с помощью различных показателей, рассчитанных по бухгалтерской отчетности. При этом в анализе агропредприятий, часто не учитывают особенностей отраслевой и региональной специфики. В нормативных документах анализа финансово-экономического состояния предприятия нет четко установленных отраслевых нормативов, а чаще эти нормативы отсутствуют вообще. В связи с этим на основе такого анализа затруднительно сделать однозначный вывод о том, что данное предприятие обязательно обанкротится в ближайшее время или, наоборот, выживет, т.к. предприятия агропромышленного комплекса обладают различной

организационно-технической спецификой, стратегиями и целями, своими уникальными рыночными нишами. фазами жизненного цикла. Для предотвращения неоднозначных результатов общего анализа необходимо использовать различные модели с оптимальным количеством коэффициентов, учитывая специфику предприятия.

В данной работе будет проведен анализ вероятности банкротства 9-ю моделями на базе данных бухгалтерской отчетности за 2010 год ЗАО «Висма-Архыз» — предприятие агропромышленного комплекса Карачаево-Черкесской республики. Исследуемое предприятие заведомо является финансово-устойчивым и целью нашего исследования является сравнение результатов оценки вероятности банкротства различными моделями и анализ полученного результата.

Наибольшую известность в области прогнозирования банкротства получила работа Э. Альтмана . В 1968 г. он исследовал 22 финансовых коэффициента по 33 предприятиям промышленности. Из этих коэффициентов Альтман отобрал 5 наиболее значимых, которые затем включил в линейную функцию. На основе этих оставшихся коэффициентов он создал окончательную 7-модель (таблица 2), которая является одним из основных методов оценки вероятности банкротства предприятий в США.

В зависимости от значения «7-счёта» по определённой шкале (таблица 1) производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет.

Таблица 1 — Уровень угрозы банкротства в модели Альтмана

Значение интегрального показателя Ъ Вероятность банкротства

Менее 1,81 Очень высокая

От 1,18 до 2,7 Высокая

От 2,7 до 2,99 Вероятность невелика

Более 2,99 Вероятность ничтожна, очень низкая

Таблица 2. —Расчет показателей модели Альтмана

Показатели Формула расчета Начало года Конец года

стр. 290+ стр. 230+ 690 стр. 300ф.1 0,423 0,523

к2 стр. 190ф.2 стр. 300ф.1 0,006 0,005

стр. 140ф.2 стр. 300ф.1 0,007 0,022

К, стр. 490 стр. 520+ стр. 690ф.1 0 0

К5 стр. 01 Оф.2 стр.300ф.1 0,669 0,346

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

г г = 1,2 • Кг +\,4-К2+3,3-К3+0,6-К4+К5 0,99 0,78

Вероятность банкротства Очень высокая Очень высокая

В 1977 г. Британские ученые Р. Тафлер и Г. Титттоу использовали метод Альтмана на данных 80 компаний и построили четырехфакторную модель прогноза вероятности банкротства (таблица 3).

Если значение Z-cчQ^a больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

Таблица 3. —Расчет показателей модели Р. Тафлер и Г. Тишоу

Показатели Формула расчета Начало года Конец года

0,056 0,152

0,736 0,813

0,215 0,205

х4 стр. 01 Оф.2 стр.ЗООф.1 0,669 0,346

г 2 = 0,5 3х1 + 0,1 Зх2 + 0,18х3 + 0,16х4, 3,22 8,27

Вероятность Очень Очень

банкротства низкая низкая

Модель анализа вероятности банкротства Фулмера была создана на основании обработки данных 60-ти предприятий (таблица 4).

Все расчеты базируются на девяти показателях, которые получаются в процессе отношения некоторых данных друг к другу. В модели используются такие показатели, как баланс предприятия, нераспределённая прибыль прошлых лет, выручка от реализации, прибыль до налогообложения, собственный капитал, денежный поток, краткосрочные и долгосрочные обязательства, материальные активы, оборотный капитал и проценты к уплате. Наступление неплатёжеспособности неизбежно при Н < 0.

Таблица 4. —Расчет показателей модели Фулмера

Показатели Формула расчета Начало года Конец года

*1 стр. 460 стр.300ф.1 0 0

*2 стр.010ф.2 стр.300ф.1 0,669 0,346

х3 стр.140ф.2 стр. 490ф. 1 0,056 0,214

х4 стр. 190ф.2 (сстр.59+ стр.690ф. 1) 0,007 0,006

х5 стр. 590 стр.300ф.1 0,652 0,69

0,215 0,205

4,957 5,005

0,736 0,813

Хд .стр. 140+стр. 070. 1с^( ) стр.070ф.2 0,377 0,645

н Н = 5,528х1 + 0,212х2 + 0,073х3 + 1,270х4 — 0,120х5 + 2,335х6 + 0,575х7 + + 1,083х8 + 0,894х9 — 3,075, 3,22 8,27

Вероятность банкротства Высокая Высокая

Модель прогнозирования платежеспособности предприятий Спрингейта была разработана канадским ученым Гордоном Спрингейтом в 1978 году. Для создания своей модели он использовал метод пошагового дискриминантного анализа, который разработал Э. Альтман. В результате из 19 финансовых показателей осталось 4 наиболее точно определяющих платежеспособность компании (таблица 5).

Если 7<0,862 то предприятие классифицируется как банкрот.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Таблица 5. —Расчет показателей модели Спрингейта

Показатели Формула расчета Начало года Конец года

*1 стр. 290 стр. 300ф.1 0,639 0,729

*2 стр. 140ф.2 стр. 300ф.1 0,007 0,022

х3 стр.140ф.2 стр. 690ф.1 0,034 0,108

х4 стр. 01 Оф.2 стр.300ф.1 0,669 0,346

I =1,03х1 + 3,07х2 + 0,66х3 + 0,4х4, 0,97 1,029

Вероятность банкротства Низкая Очень низкая

В 1972 г. Лис разработал дискриминантную модель для оценки http://ej.kubagro.ru/2013/05/pdf/68.pdf

несостоятельности предприятий Великобритании (таблица 6).

Вероятность банкротства предприятия определяется следующим образом: если Ь>0,037, то риск банкротства предприятия высокий; если Ь<0,037, то риск банкротства предприятия незначителен.

Таблица 6. —Расчет показателей модели Лиса

Показатели Формула расчета Начало года Конец года

*1 стр. 290 стр. 300ф.1 0,639 0,729

х2 стр. 050ф.2 стр.ЗООф.1 0,012 0,031

х3 стр. 190ф.2 стр.ЗООф.1 0,006 0,005

х4 стр. 490 (сстр590+ стр.690)ф.1 0,152 0,115

1 £ = 0,063х1 + 0,092х2 +0,057х3 +0,001х4, 0,041 0,049

Вероятность банкротства Высокая Высокая

Усовершенствованием модели Э. Альтмана занялась Г.В. Савицкая. В работе была разработана дискриминантная модель для оценки и прогнозирования вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий. Но позднее в работе , Г.В. Савицкая пояснила, что дискриминантные модели обладают недостатком, а именно, в них нет четких границ для отнесения предприятий к классу банкротов или небанкротов. Если предприятие набирает значение /-счета, равное или близкое к константе дискриминации, то его трудно квалифицировать на предмет финансовой состоятельности или несостоятельности. Поэтому, изучив инструментарий эконометрики, Г.В. Савицкая построила логит-регрессионную модель для диагностики риска банкротства предприятий АПК.

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 от той или другой группы.

Таблица 7. —Расчет показателей модели Савицкой

Показатели Формула расчета Начало года Конец года

стр. 290 стр.300ф.1 0,639 0,729

к2 стр. 01 Оф.2 0,5 • (сстр490н. + стр. 490к.)ф. 1 9,966 3,418

к3 стр. 490 стр. 700ф.1 0,132 0,103

стр. 190ф.2 0,5 • (сстр490н. + стр. 490к.)ф. 1 0,094 0,053

г 7 = 1-0.98-К, -1.8-К2 -1.83-^з -0.28-К4 -17,83 -6,071

Вероятность Очень Очень

банкротства низкая низкая

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Новую методику диагностики возможного банкротства для условий функционирования российских предприятий и, следовательно, лишенную по замыслу автора многих недостатков иностранных моделей, рассмотренных выше, разработала О.П. Зайцева . В этой модели рассчитывается фактический

( ) и нормативный ( ) комплексный показатель по формуле:

Фактический комплексный показатель рассчитывается подстановкой в уравнение (таблица 8) фактических значений показателей предприятия. Нормативный комплексный показатель рассчитывается путем подстановки в уравнение нормативных значений показателей: Х^О, Х2=1, Х3=1, Х4=0, Х5 0,7,

Научный журнал КубГАУ, №89(05), 2013 года Хб= ^(прошлого года).

Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то крайне высока вероятность банкротства, а если меньше — то вероятность банкротства незначительна.

Таблица 8. — Расчет показателей модели Зайцевой

Показатели Формула расчета Начал о года Конец года

*1 чистый убыток стр. 490ф. 1 0,048 0,052

х2 стр. 620 (сстр230+ стр. 240)фф. 0,371 0,27

х3 стр. 610 + стр. 620с20<660 стр. 250+ стр. 260ф.1 2322,7 5 4572, 6

х4 чистый убыток стр. 01 Оф.2 0,009 0,015

х5 стр. 590+ стр. 690 стр.490ф.1 6,567 8,651

х6 стр.300 стр. 01 Оф.2 30 1,493

кф К = 0,25 • Хх + 0,1 • Х2 + 0,2 • Х3 + 0,25 • Х4 + + 0,1 • Х5 + 0,1 • Х6, 468,25 915,5 8

Кн 1Д7 1Д7

Вероятност ь банкротств а Очень высок ая Очень высок ая

Ученые Иркутской государственной экономической академии, обработав данные финансовой отчетности 2040 предприятий торговли г. Иркутска и Иркутской области с 1994 по 1996 года, доказали неприменимость пятифакторной модели Э. Альтмана, так как она не позволяет получить

истинную картину оценки несостоятельности российских предприятий . В связи с этим они предложили свою модифицированную четырехфакторную модель прогноза вероятности банкротства (модель Я-счета), которая внешне похожа на модель Э. Альтмана:

Подставляя рассчитанные по фактическим данным показатели, получаем значение Я и определяем вероятность банкротства по таблице 9:

Таблица 9 — Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением

модели «Я»

Значение Я Вероятность банкротства, %

Менее 0 Максимальная (90—100)

0—0,18 Высокая (60—80)

0,18—0,32 Средняя (35—50)

0,32—0,42 Низкая (15—20)

Более 0,42 Минимальная (до 10)

Таблица 10. —Расчет показателей модели ИГЭА

Показатели Формула расчета Начало года Конец года

стр. 290 стр. 300ф.1 0,639 0,729

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

к2 стр.190ф.2 стр. 490ф.1 0,048 0,052

стр. 01 Оф.2 стр.ЗООф.1 0,669 0,346

0,011 0,016

5,44 6,19

Вероятность Очень Очень

банкротства низкая низкая

Одной из интересных зарубежных реализаций методов скоринга является метод Сгесіії-Меп. Этот метод был разработан во Франции Ж. Депаляном, доказавшим, что финансовая ситуация предприятия может достаточно адекватно характеризоваться 5 показателями (таблицаїї).

Если N=100, то финансовая ситуация предприятия нормальная, если N>100, то ситуация хорошая, если N<100, то ситуация на предприятии вызывает беспокойство .

Таблица 11. —Расчет показателей модели Сгеёй-Меп

Показатели Формула расчета Начало года Конец года

*1 стр. 230+ стр.240+ стр.260 стр. 620ф.1 2,69 3,69

Я2 стр. 490 стр. 590+ стр.690ф.1 0,15 оді

Я3 стр. 490 стр.190ф. 1 0,38 0,346

стр. 020ф.2 стр. 21 Оф. 1 19,66 13,71

стр. 01 Оф.2 (сстр240+ стр. 230)ф3с 1,56 0,53

N N = 25 ■ Щ + 25 • і?2 +10 • і?3 + 20 • і?4 + 20 • і?5 491 384

Вероятность банкротства Очень низкая Очень низкая

Сведем результаты анализа различными моделями в одну таблицу (таблица

12).

Таблица 12. — Результаты оценки финансово-устойчивого предприятия

Модель Вероятность банкротства по модели Адекватность анализа

На начало года На конец года

Э. Альтмана Очень высокая Очень высокая Неправильно

P. Тафлера и Г. Тишоу Очень низкая Очень низкая Правильно

Фулмера Высокая Высокая Неправильно

Спрингейта Низкая Очень низкая Правильно

Лиса Высокая Высокая Неправильно

Г.В. Савицкой Очень низкая Очень низкая Правильно

О.П. Зайцевой Очень высокая Очень высокая Неправильно

ИГЭА Очень низкая Очень низкая Правильно

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Credit-Men Очень низкая Очень низкая Правильно

Анализируя результаты, приведенные в таблице 12, приходим к выводу, что 44% моделей, использованных для анализа вероятности банкротства, дают неправильный результат. Это означает, что, несмотря на существование большого количества моделей оценки финансовой устойчивости предприятий, нельзя доверять на 100% какой-либо одной из них для анализа предприятия агропромышленного комплекса. Так как эти предприятия имеют свою отраслевую специфику, то необходимо использовать модели учитывающие особенности агропредприятий.

Список литературы

2. Taffler R.J. Going, going, gone — four factors which predict// Accountancy. — March 1977, p. 50-54.

6. Савицкая, Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник. — 4-е изд., перераб. и доп. -М.:ИНФРА — М, 2008. — 512 с.

7. Зайцева О.П. Антикризисное управление в российской компании // Сибирская финансовая школа. 1998. № 11-12.

10. Кукукина И.Г. Учет и анализ банкротств./И.Г. Кукукина, И.А. Астраханцева. — М.: Финансы и статистика, 2004. — 307 с.

2. Taffler R.J. Going, going, gone — four factors which predict// Accountancy. — March 1977, p. 50-54.

6. Savickaja, G. V. Analiz hozjajstvennoj dejatel’nosti predprijatija: Uchebnik. — 4-e izd., pererab. l dop. -M :INFRA — M, 2008. — 512 s.

7. Zajceva O.P. Antikrizisnoe upravlenie v rossijskoj kompanii // Sibirskaja finansovaja shkola. 1998. № 11-12.

У. Бивер (W. Beaver)

Разберем уже ставший классическим показатель, который используется в финансовом анализе предприятия –это коэффициент Бивера. Он представляет собой деление чистой прибыли на сумму всех обязательств у предприятия (Cash flow / Total debts).

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

У. Бивер выбрал из 30 основных финансовых аналитических коэффициентов с помощью дихотомического классификационного теста 5 основных, которые лучше всего прогнозировали банкротство. Их он рассчитывал для 79 предприятий банкротов и 79 предприятий небанкротов из Moody’s Industrial Manual ведущих свою финансово-хозяйственную деятельность в период с 1954 по 1964 года.

Наилучший показатель оценки финансового состояния, по словам Бивера – отношение чистых денежных потоков к сумме обязательств. Сейчас этот коэффициент носит название Коэффициент У. Бивера. Выделенные коэффициенты он объединил в систему показателей (W.Beaver, 1966). Она представлена в таблице ниже.

Другие системы оценки финансовой устойчивости бизнеса и компаний: →модель Альтмана, →модели оценки риска банкротства Европейских стран, →модели оценки финансовых рисков зарубежных компаний.

Система финансовых показателей Бивера

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

В первую группу относятся финансово устойчивые предприятия, ко второй группе за пять лет до банкротства, а в третью за 1 год до банкротства.

Если значение коэффициента Бивера не превышает 0.2, то это говорит об неудовлетворительной структуре баланса у предприятия. Рекомендуемые значения показателя У.Бивера находятся в интервале от 0.17 до 0.4.

Резюме

В статье мы рассмотрели коэффициент Бивера и его систему показателей для промышленных предприятий. Это был первый подход к созданию системы диагностики риска банкротства и прогнозирования дефолта у компаний.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *