Комплексный анализ и прогнозирование вероятности банкротства в аудиторской проверке

В МСА 700 «Формирование мнения и составление заключения о финансовой отчетности» говорится о том, что аудиторское заключение должно включать раздел: «Ответственность аудитора за аудит финансовой отчетности». Этот раздел должен содержать вывод о правомерности применения руководством допущения о непрерывности деятельности, а на основании полученных аудиторских доказательств - вывод о том, имеется ли существенная неопределенность в связи с событиями или условиями, в результате которых могут возникнуть значительные сомнения в способности организации продолжать непрерывно свою деятельность. Если аудитор пришел к выводу о наличии такой неопределенности, он должен обратить внимание в аудиторском заключении на соответствующую раскрываемую в финансовой отчетности информацию. Если такого раскрытия информации недостаточно, модифицировать мнение. «Формирование мнения и составление заключения о финансовой отчетности»: МСА № 700

В стандарте учитываются последствие для аудиторского заключения, которые несут те или иные доказательства и выводы, сделанные аудитором в ходе аудиторской проверки при обнаружении существенной неопределённости в отношении непрерывности деятельности. (рис. 1.3).

Рис.1.3. Влияние выводов аудитора на аудиторское заключение в отношении правомерности применения принципа непрерывности деятельности. (схема является результатом собственных исследований автора)

Известные специалисты в области аудита указывают на существенные изменения в содержании и направленности работы аудиторских организаций. Так, М.В. Мельник отмечает, что «основная задача аудиторских проверок все в большей мере ориентируется на выявление рисков деятельности аудируемых экономических субъектов, что позволяет предупредить о неблагоприятных последствиях отдельных видов деятельности и сделок для проверяемых организаций и их партнеров.» Мельник М.В. Гармонизация государственного аудита и аудита коммерческих организаций // Вопросы региональной экономики. 2017. Т. 32. № 3. С. 145. На этом же акцентирует свое внимание А. Д. Шеремет в своей работе, предлагая акцентировать внимание в аудиторской проверке на анализе финансовой устойчивости и рисков непрерывности деятельности. Шеремет А.Д. Аудит достоверности, устойчивости и эффективности // Аудит. 2016. № 6. С.7.

Таким образом, аудиту отводится важная роль в оценке непрерывности деятельности организации. Руководствуясь стандартами, аудитору необходимо составить мнение о достоверности финансовой отчетности организации и обратить внимание на все ключевые факторы, события или условия, которые могут вызвать сомнения в способности организации продолжать деятельность непрерывно.

На основании вышеизложенного в главе 1, можно сделать следующие выводы:

Несостоятельность или банкротство является качественной характеристикой неэффективности бизнеса. Под банкротством и несостоятельностью предприятия понимают такую ситуацию, когда предприятие не способно справиться в полной мере со всеми взятыми на себя обязанностями и обязательствами, которые должны быть обязательно выполнены на определенную дату.

Несостоятельное положение организации может закончиться не только её ликвидацией, но и сохранением, с помощью закрепленных в законодательстве процедур банкротства. Банкротство в некоторых случаях служит инструментом очищения рынка от неэффективных экономических субъектов, защищая при этом кредиторов должника.

Банкротство любого предприятия обусловлено рядом внешних и внутренних факторов. Неблагоприятное сочетание этих факторов и неэффективное управление являются причинами банкротства. Необходимо отслеживать появление негативных факторов, последствия из воздействия нужно предвидеть, а, следовательно, своевременно принимать соответствующие меры к их устранению или ослаблению.

Принцип непрерывности деятельности - основополагающий принцип бухгалтерского учета. Нарушение этого принципа может привести к несостоятельности(банкротству). Для эффективного управления предприятием руководству необходима достоверная прозрачная отчетность в процессе принятия решений по обеспечению непрерывности деятельности. Важное направление развития отчетности на законодательном уровне в целях оценки непрерывности деятельности - это раскрытие в ней наличия различных видов рисков, чтобы не только констатировать факты хозяйственной жизни, но и прогнозировать их возникновение.

Аудитору отводится ответственная роль в проверке правомерности применения руководством принципа непрерывности деятельности. Ему необходимо составить мнение о достоверности финансовой отчетности организации, понимать какими принципами руководствовалась организация, при этом, не только провести анализ её текущей деятельности, но и прогнозировать финансовое состояние на период как минимум 12 месяцев, следующих за отчетным периодом

Задача аудитора на современном этапе с помощью эффективных методов и моделей выявить все риски связанные с оценкой непрерывности деятельности и провести анализ финансовой устойчивости и реальных возможностей проверяемого экономического субъекта.



Глава 2. Применение методов и моделей для оценки непрерывности деятельности предприятия и вероятности банкротства в аудите

2.1 Алгоритм оценки непрерывности деятельности организации

В настоящее время не существует единой методики оценки непрерывности деятельности предприятия, которая бы содержала четко установленную последовательность шагов реализации ее на практике.

Бернар Коласс схематично отобразил взаимодействие стадий финансовой диагностики в своей работе «Управление финансовой деятельностью предприятия».Коласс Б. Управление финансовой деятельностью предприятия. Проблемы, концепции и методы: Учебн. пособие/ Пер. с франц. Под ред. проф. Я.В. Соколова-М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997. 216 с. Схема Б. Коласса, была преобразована для данного исследования. (Рис. 2.1) Её можно использовать для определения последовательности действий для оценки аудитором способности организации продолжать деятельность непрерывно.

Рис. 2.1. Последовательность действий необходимых для формирования мнения аудитора непрерывности в отношении деятельности

Таким образом, процесс проведения аудиторской проверки в отношении вынесения мнения о непрерывности деятельности аудируемой организации можно разделить на пять этапов, взаимосвязанных между собой.

Первый этап начинается в момент времени еще до заключения договора на проведение аудиторской проверки. В тот момент аудитору поступает информация о факторах внешней и внутренней среды фирмы, то есть общеэкономическая, политическая ситуация в стране, особенности государственного регулирования, ситуация в отрасли, в которой действует компания, положение компании в регионе, её потенциальные конкуренты и действующие покупатели, и прочая важная информация, уникальная для потенциального клиента. Данную информацию аудитор может получить из статистических исследований, из СМИ, из единого реестра юридических лиц, из решений арбитражных судов, информационно аналитической системы «СПАРК». СПАРК-Интерфакс / Система профессионального анализа рынка и компаний. URL: http://spark-interfax.ru ((Даты обращения: 17.03.2018-05.04.18)

На первом этапе помимо нефинансовой информации поступает финансовая информация, такая как бухгалтерская отчётность, регистры бухгалтерского счета, бюджет доходов и расходов, бюджет движения денежных средств, всевозможные выгрузки из информационных баз, которые не относятся к регистрам бухгалтерского учета и прочее. Данная информация может поступать как до заключения договора, так и после. Очевидно, что наиболее трудозатратным для нахождения информации об организации будет тогда, когда это организация проверяется аудитором впервые, и аудитор практически не обладает никакими уникальными данными о ней.

На 2-ом этапе полученная информация анализируется, то есть проводится экспресс-анализ полученных финансовых данных, отбирается нефинансовая информация, которая является релевантной для дальнейшего анализа с целью оценки непрерывности деятельности. Экспресс-анализ отчетности должен проводится менеджером проекта перед выходом группы на проект, это поможет найти моменты, которые вызовут сомнения или моменты, на которые стоит обратить большее внимание при проведении дальнейшей работы. Важно, чтобы данные работы проводил именно опытный сотрудник, который, используя свои накопленные знания, сможет дать нужное направление группе для дальнейшей более детальной работы. На данном этапе менеджер составляет рабочие документы, связанные с планированием хода проверки, с указанием процедур, которые на его профессиональный взгляд будут являться эффективными в плане выработки аудиторских доказательств, подтверждающих заключительное мнение аудитора.

На третьем этапе проверяющая группа, используя результаты планирования менеджера выполняет работы по сбору аудиторских доказательств. В результаты этой работы могут обнаружиться дополнительные факты или события, неучтенные ранее, о которых стоит донести руководству. Менеджер, используя новую информацию, может скорректировать планирование, то есть добавить дополнительные процедуры, либо изменить или уменьшить предыдущие.

На четвертом этапе анализируется та информация, которая относится к временному промежутку деятельности организации вне отчетного периода, то есть те события, которые произошли после отчетной даты, и которые смогут скорректировать мнение аудитора. Это информация может быть настолько существенной, что изменит предыдущее мнение аудитора и с подвигнет его к дополнительному анализу.

На пятом этапе аудитор анализирует все полученные аудиторские доказательства и формирует окончательное мнение, которое находит отражение в аудиторском заключении.

Аналитические процедуры, проводимые аудитором на втором, третьем и четвертом этапе являются объектом исследования данной работы. Одной из основных целей работы является изучение методов и моделей оценки банкротства, применяемые в экономическом анализе на основании данных бухгалтерской отчетности, а также проведение исследования для определения насколько эти методы применимы в аудиторской деятельности и в каких ситуациях их следует использовать в совокупности с иными методами.

2.2 Место финансового анализа и система аналитических коэффициентов в аудиторской проверке способности предприятия продолжать деятельность непрерывно

Порядок оценки непрерывности деятельности организации регламентируется МСА 570 «Непрерывность деятельности». Международные стандарты аудита в настоящее время не содержат руководства к применению каких-либо существующих методов и моделей прогнозирования банкротства предприятия, т.е. неспособности предприятия далее продолжать деятельность непрерывно.

Любушин Н.П. считает, что отсутствие нормативных методик оценки непрерывности деятельности приводит к тому, что «в практике хозяйственной деятельности руководство организации не имеет реальных способов диагностики и предотвращения угроз» непрерывности деятельности.Любушин, Н. П. Учетно-аналитическое обеспечение и оценка непрерывности деятельности организации: отечественные и зарубежные подходы. С.2. В качестве основных концепций экономического анализа непрерывности деятельности организации в настоящее время он выделяет следующиеТам же. С. 3.:

концепция устойчивого развития экономических систем;

концепция жизненного цикла экономических систем;

концепция нормативного учета;

концепция позитивного учета и договорных обязательств.

Автор статьи подчеркивает значение финансового анализа именно в контексте анализа устойчивости деятельности организации, считая его неотъемлемой частью системы оценки непрерывности деятельности.Там же. С.6.

Об этом пишет и Шеремет А.Д. Анализируя МСА 520 «Аналитические процедуры» он утверждает, что «для обоснования непрерывности деятельности требуется анализ эффективности этой деятельности». Аналитические процедуры в рамках данного стандарта, по его мнению, не могут точно оценить в пределах установленного периода прогнозирования непрерывности деятельности, равному 12 месяцам, поэтому понятие непрерывности деятельности следует заменить устойчивостью деятельности. Таким образом, анализ устойчивости компании будет служить аналитической процедурой оценки непрерывности деятельности.Шеремет А.Д. Аудит достоверности, устойчивости и эффективности. С. 7

Автор работы согласен с изложенным мнением известных ученых, что аналитические процедуры в контексте финансовой устойчивости смогут повысить качество аудиторских услуг и прозрачность бизнеса, принести дополнительную ценность клиенту, который желает помимо проверки правильности составления финансовой отчетности получить дополнительные полученные аудитором выводы относительно устойчивости бизнеса. Помимо определения устойчивости, эффективности работы деятельности компании в ходе традиционного аудита финансовый анализ в рамках аналитических процедур также может применяться при осуществлении дополнительных услуг, оказываемых клиентам. Например, в рамках due diligence - комплексной процедуре с целью установления представления о бизнесе, как объекте инвестирования.

Следовательно, аналитические процедуры будут ценны обществу, так как повысят надежность оценки способности продолжать деятельность непрерывно, что послужит снижению риска инвестирования как для прямого, так и для портфельного инвестора.

Аналитические коэффициенты применяются различными группами пользователей для анализа финансового состояния компаний, такими как менеджеры компании, финансовые аналитики, банки, прочими кредиторами, государственными органами, инвесторы.

Ковалев В. В, Волкова О.Н. считают, что из известных десятков показателей можно выделить пять групп показателей, зависящих от направления анализа. Ковалев, В. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник / В.В. Ковалев, О.Н. Волкова . - Москва : Велби : Проспект, 2004. С. 37-38

1. Анализ ликвидности. Показатели этой группы позволяют определить способность предприятия отвечать по своим текущим обязательствам. В основу заложена идея сопоставления оборотных активов организации с краткосрочной кредиторской задолженностью. Виды оборотных активов способны в конвертации в денежные средства по-разному, то обычно рассчитывают не один коэффициент, а несколько: коэффициент текущей, быстрой и абсолютной ликвидности. Различия в расчете состоит в том какой вид оборотных средств стоит в числителе расчетной формулы.

2. Анализ финансовой устойчивости. С помощью этих показателей анализируется то, из чего состоят источники финансирования предприятия, их соотношение и динамика соотношения. Необходимо помнить при анализе о том, что источники различаются по стоимости, надежности, уровню риска и доступности. Показатели этой группы принято разделять на коэффициенты капитализации и коэффициенты покрытия. Коэффициенты капитализации в основном дают представление о структуре источников финансирования предприятия, т.е прежде всего рассчитываются как соотношение собственных и заемных средств и доли их в валюте баланса. Коэффициенты покрытия позволяет аналитику сделать вывод о том в состоянии ли компания поддерживать такую структуру финансирования. Все источники финансирования являются платными для предприятия. Однако, плату за собственные источники в виде дивидендов организация может не платить, например, реинвестировать в предприятие эти средства. А плата за заемные источники, т.е проценты к уплате обязательна. Невыплата процентов к уплате в отличии от дивидендов может привести к печальным последствиям и грозить банкротством. Там же. С. 265.

3. Анализ текущей деятельности. Это направление анализа связано с тем, что деятельность любой организации связана с процесс трансформации одних оборотных активов в другие. Эффективность деятельности предприятия в рамках этого направления анализа зависит от протяженности операционного цикла, при ускорении оборачиваемости средств в активах, т.е. сокращении продолжительности операционного цикла, при прочих равных условиях, можно делать вывод о повышении эффективности деятельности предприятия. Основные показатели этой группы-коэффициенты оборачиваемости запасов, средств в расчетах, фондоотдача, выработка.

4. Анализ рентабельности. Этот вид анализа рассчитан на определение эффективности вложения в организацию. Основными показателями этой группы-рентабельность собственного и авансированного капитала.

5. Анализ положения и деятельности на рынке капитала. Это направление предназначено для организаций, зарегистрированных на биржах, котирующих на них выпускаемые акции. Основные показатели здесь-доход на акцию, ценность акции, дивидендный выход.

Для данного исследования расчет аналитических коэффициентов, анализ их взаимосвязей послужит базой для построения неких выводов, связанных с нахождением границ использования их для подтверждения или опровержения непрерывности деятельности организации.

Таким образом, применение аналитических процедур в оценке способности аудируемого лица продолжать деятельность непрерывно является первоисточником получения доказательств по соблюдению данного принципа.

В следующем разделе будут рассмотрены метода и модели, которые существуют в практике определения наличия и размера риска банкротства, которые могут применяться аудитором в качестве аналитической процедуры в рамках анализа способности предприятия осуществлять деятельность непрерывно.

2.3 Методы и модели, используемые с целью прогнозирования банкротства

В теории и практике экономических исследований сформировалось множество методов диагностики кризисного состояния предприятия и оценки риска банкротства, а, также, подходов к их классификации. Классическим является подход деления методов по признаку формализуемости критериев на количественные и качественные.

Количественные методы предполагают количественную оценку конкретных финансовых параметров и их соотношений в виде конкретного числового значения или определенного рейтингового класса, качественные - анализ и субъективную оценку экспертами состояния функциональных подсистем управления (отделы маркетинга, кадров, финансов, производства). Некоторые методики являются комбинированными, так как содержат и количественную оценку, и качественные характеристики. Рыгин В.Е. Модель оценки риска банкротства предприятий металлургической отрасли // Вестник Южно-Российского государственного технического университета. Серия: Социально-экономические науки. 2013. № 5. С. 84

Качественные методы основаны на субъективной оценке экспертами ожидаемых параметров деятельности. Наиболее известный классический пример такого подхода - это рекомендации Комитета по обобщению практики аудита (Великобритания). Они содержат перечень критических индикаторов для оценки возможного банкротства предприятия. Сюда вошли и неформализованные критерии, то есть характеристики ухудшающего финансового состояния, не имеющие количественного измерения, и формализованные, такие как, устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности, высокий удельный вес дебиторской задолженности. Системность и комплексный подход к анализу финансового состояния предприятия можно отнести к достоинствам этой методики, к недостаткам -слишком большое количество используемых критериев и субъективный подход. Хоружий Л. И. Учет, отчетность и анализ в условиях антикризисного управления: С. 161-163.

Ковалев В.В., используя эти рекомендации и адаптируя их к российской практике, рекомендовал двухуровневую систему показателей. К первой группе он отнес критерии и показатели, на динамику изменения которых стоит особенно обратить внимание, так как их неблагоприятные значения могут свидетельствовать о возможных в ближайшем будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и банкротстве. Во вторую группу вошли критерии и показатели, которые не свидетельствуют о возможном банкротстве, но указывают на вероятность ухудшения финансового состояния при определенных обстоятельствах. Критические значения этих критериев и показателей, по мнению автора, должны быть детализированы по отраслям, их разработка может быть выполнена после накопления определенных статистических данных. Ковалев, В. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. С.243-244

Количественные методы основаны на анализе финансовых показателей и построении статистической модели, которая представляет собой взвешенную сумму показателей с весовыми коэффициентами, в результате выводится итоговый интегральный показатель, характеризующий состояние предприятия. Весовые коэффициенты рассчитываются посредством статистической обработки данных по выборке финансового состояния некоторого количества предприятий. Количественные методы позволяют обнаружить и количественно оценить в виде конкретного числового значения или класса вероятность банкротства. Рыгин В.Е. Модель оценки риска банкротства предприятий металлургической отрасли. С. 84-85

Для построения количественной модели используются методы:

однофакторное;

множественный дискриминантный анализа (МДА);

рейтинговой оценки и многомерного рейтингового анализа;

метод логистической регрессии (логит-модели).

До 60-х годов ХХ века прогнозирование банкротства проводилось как оценка платёжеспособности с помощью только одного коэффициента - коэффициента текущей ликвидности. У. Бивер (1966 г.) был одним из первых, кто, используя финансовую отчетность, проанализировал 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых банкроты, и на основе статистического исследования выявил несколько значимых для прогнозирования финансового состояния показателей. Наибольшую значимость для прогнозирования имел показатель, равный отношению величины денежного потока (чистая прибыль + амортизация) к величине заемного капитала, названный коэффициентом Бивера. Система показателей Бивера - пример однофакторной модели, так как каждый индикатор рассматривается по отдельности.

Таблица 2.1 - Система показателей Бивера для диагностики банкротства. Блажевич О.Г. и др. Сравнительный анализ и применение методов прогнозирования банкротства. С.163.

Показатель	Группа1(финансово-устойчивые)	Группа 2 (за 5 лет до банкротства)	Группа 3(за 1 год до банкротства)
Коэффициент Бивера	больше 0,17	0,17	- 0,15
Рентабельность активов, %	>8	от 4 до 6	<4
Финансовый леверидж, %	<37	от 37 до 50	>80
Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами	>0,4	от 0,3 до 4	от 0,3 до 0,06
Коэффициент текущей ликвидности	от 2 до 3,2	от 1 до 2	<1

Составлено по: Блажевич О.Г. и др. Сравнительный анализ и применение методов прогнозирования банкротства // Бюллетень науки и практики. 2017. № 5 (18). С. 161-175.

По мнению Бойко И.П., коэффициент Бивера в силу специфики отчетности в России не всегда может быть рассчитан, т. к., согласно данным СПАРК, только по 2 % малым и средним предприятий (МСП) в России имеются данные по амортизации.Бойко И. П. Методы прогнозирования несостоятельности: проблемы и перспективы. С. 1318. Авторы работыКолышкин А.В. и др. Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий. С. 129. Колышкин А.В. и др. считают, что модель Бивера имеет такой недостаток: она не дает однозначной оценки финансового состояния организации, так как выводы нужно делать по всем показателям в отдельности, но один показатель может быть в рамках нормы, а другой отражать финансовое неблагополучие.

Эта проблема была решена при помощи метода множественного дискриминантного анализа, при котором множество объектов разбивается на 2 класса с помощью линейной дискриминантной функции, где в качестве независимых переменных используется несколько финансовых коэффициентов. Результативный итоговый показатель в модели характеризует состояние предприятия. Геометрически суть дискриминантного анализа выражается в построение линии, делящей все компании на две группы: если точка расположена над линией, то у компании, которой она соответствует, нет финансовых затруднений, и банкротство в ближайшем будущем ей не грозит, и наоборот. Хоружий Л. И. Учет, отчетность и анализ в условиях антикризисного управления. С.151, С.195.

Множественный дискриминантный анализ для прогнозирования банкротства впервые применил Э. Альтман. В 1968 г. Э. Альтман обследовал 66 предприятий США, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 г., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное линейное уравнение:

где - ;

- ;

- ;

-;

- .

Значение итогового показателя, называемого - счетом, определяет вероятность банкротства: если - вероятность банкротства очень высокая, 1.81 - вероятность банкротства средняя, - вероятность банкротства невелика, - вероятность банкротства ничтожна.Антикризисное управление: макро- и микроуровень: Учеб.пособие /К. В. Балдин, И.И. Передеряев, А.В. Рукосуев - 6-е изд. - М.: Дашков и К, 2012. 268 с. С.176-177

Но эту модель можно рассматривать лишь в отношении крупных акционерных компаний, поэтому в 1983 г. Альтман усовершенствовал ее для организаций, акции которых не котируются на биржевом рынке. Так модель для производственных организаций имеет вид:

для непроизводственных:



где - .

Для производственных предприятий критерием банкротства считается, , промежуток - является зоной неопределенности и при - вероятность банкротства ничтожна. Для непроизводственных предприятий такими границами являются показания и .Сигидов Ю. И. и др. Методика анализа финансового состояния и оценка потенциальности банкротства… С. 28-29.

Как показывают исследования американских аналитиков, модели Альтмана позволяют в 95% случаев предсказать банкротство фирмы на год вперед и в 83% случаев - на два года вперед. Балдин К.В. и др. Антикризисное управление: макро- и микроуровень: Учеб.пособие. С.177..

В работе Макеевой.Макеева Е.Ю., Горбатков С.А., Белолипцев И.И. О моделях диагностики банкротств организаций // Менеджмент и бизнес-администрирование. 2014. № 1. С.156. отмечается, что в моделях Альтмана не учитывают такие факторы, как длина операционного цикла, соответствие денежного потока операционным расходам, структура издержек предприятия и ликвидность различных классов активов.

Сигидов Ю. считает, что в моделях Альтмана два показателя, рентабельность активов и коэффициент оборачиваемости активов дублируют друг друга.Сигидов Ю. И. и др.Методика анализа финансового состояния и оценка потенциальности банкротства… С. 29.

По результатам исследования Федоровой Е.А., Довженко С.Е., Тимофеева Я.В. в российских условиях модель Альтмана гораздо лучше предсказывает банкротство предприятий на выборке, состоящей из предприятий - банкротов (88,4%). Для здоровых предприятий верный прогноз составил 71,3% (промышленное производство).Фёдорова Е.А. и др. Модели прогнозирования несостоятельности российских предприятий… С. 33.

Последователи Альтмана пытались построить более совершенную модель на основе МДА. Британские ученые Р. Таффлер и Г. Тишоу в 1977 г. исследовали 80 финансовых показателей 46 предприятий-банкротов и 46 финансово устойчивых, выбрали самые значимые и построили четырехфакторную прогнозную модель:Бехтина О.Е. Современные проблемы прогнозирования банкротства предприятий // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2017. Т. 1. № 1. С. 77

где - ;

-

- ;

- .

Значение указывает на отсутствие финансового кризиса в долгосрочной перспективе; Z - вероятность банкротства высокая.

В работах Блажевич О.Г.Блажевич О.Г. и др. Сравнительный анализ и применение методов прогнозирования банкротства. С.165.и Бехтиной О.Е.Бехтина О.Е. Современные проблемы прогнозирования банкротства предприятий. С. 79. отмечается как преимущество модели - точность прогноза финансового состояния предприятия и простоту расчета коэффициентов, как недостаток - сложность интерпретации итогового значения и отсутствие отраслевой специфики.

В исследовании Довженко С.Е., Федоровой Е.А, Тимофеевой Я.В. модель Таффлера также показала более высокий результат прогнозирования на выборке предприятий -банкротов (транспорт) - 93,4%. В свою очередь на выборке здоровых предприятий средний показатель верных предсказаний составил 67,9%.Федорова Е.А Довженко С.Е., Тимофеев Я.В. Какая модель лучше прогнозирует банкротство российских предприятий? // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 41 (392). С. 33

Спрингейта Г. (1978 г.) на выборке из 40 канадских предприятий вывел свою дискриминантную модель прогнозирования банкротства. Из 19 исходных показателей в конечном счете он отобрал четыре наиболее значимые и получил формулу:

где - оборотный капитал / активы;

- (прибыль до налогообложения + проценты к уплате) / активы;

- прибыль до налогообложения / краткосрочные обязательства;

- выручка / активы.

Граничным значением данной модели является результат 0,862. Если в результате расчетов результирующий показатель больше граничного значения, то банкротство предприятия маловероятно, если меньше, то банкротство вероятно. Блажевич О.Г. и др. Сравнительный анализ и применение методов прогнозирования банкротства. С.166.

В исследовании Фёдоровой Е.А., Довженко С.Е., Фёдорова Ф.Ю. модель Спрингейта показала высокий результат для секторов информации и коммуникаций, сельского хозяйства, финансов и страхования - в этих отраслях прогностическая способность модели является наивысшей. Фёдорова Е.А. и др. Модели прогнозирования несостоятельности российских предприятий… С. 35.

Следующая модель прогнозирования банкротства предложена американским ученым Д. Фулмером для предприятий США в 1983 году. Она разработана на основе анализа 60 предприятий США, 30 из которых банкроты, а 30 финансово устойчивые, к которым были применены 40 финансовых коэффициентов и отобраны наиболее значимые.

где - ;

- ;

- ;

- ;

- ;

- ;

- ;;

- ;

- [ ]

Если - банкротство организации вероятно, если - банкротство организации маловероятно. Особенностью этой модели является то, что показатели имеют тесную взаимосвязь между собой и значительная часть из них связана с уровнем инвестиций. Шатковская Е.Г., Файзуллоев А.Х. Банкротство организации, его понятие и методы прогнозирования // Фундаментальные исследования. 2016. № 5. С. 437

В исследовании Федоровой Е.А., Довженко С.Е., Тимофеева Я.В. из всех зарубежных моделей модель Фулмера оказалась самой точной. Общий показатель верных предсказаний составил 80,4% (транспорт), верные предсказания по здоровым предприятиям составили 88,7%, а по предприятиям банкротам - 72,1%.Федорова Е.А. и др. Какая модель лучше прогнозирует банкротство российских предприятий? С.33.

Для всех представленных моделей зарубежных ученых характерны высокая точность прогноза и простота применения. Но при использовании в России их точность может снизиться из-за несоответствия влияния некоторых показателей на финансовую устойчивость и других причин, поэтому российские ученые создавали свои модели прогнозирования. До середины 2000-х годов из-за отсутствия достаточного и достоверного статистического материала они либо адаптировали зарубежные модели на основе МДА к российской практике, либо выбирали весовые показатели исходя из неких нормативных значений.Бойко И. П. Методы прогнозирования несостоятельности: проблемы и перспективы. С.1314-1315.

Среди отечественных моделей на основе дискриминантного анализа следует отметить модель О. П. Зайцевой (1998г.), она представлена следующим уравнением:

где -коэффициент убыточности предприятия;

-отношение дебиторской к кредиторской задолженности;

-отношение краткосрочных обязательств к наиболее ликвидным активам;

-убыточность продаж продукции;

-отношение заемного и собственного капитала;

-коэффициент загруженности активов.

Полученный итоговый коэффициент сравнивается с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых автором значений: , , , , , значению в прошлом периоде. Вероятность банкротства велика, если фактический коэффициент больше нормативного, если меньше - мала. Некоторые авторы указывают на невысокую прогнозную способность этой модели, так как весовые значения определены экспертным путем, а не с помощью применения экономико-статистических методов анализа.Колышкин А.В. и др. Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий. С.132.

Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова (1996г.) впервые предложили использовать для оценки финансового состояния предприятия рейтинговое число . Модель имеет вид:

где -коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами;

-коэффициент текущей ликвидности;

-коэффициент оборачиваемости активов;

-коэффициент менеджмента (рентабельность продаж продукции);

-рентабельность собственного капитала.

В этой модели веса рассчитывались по формуле , где - рекомендуемое автором минимальное значение коэффициента. Если финансовые коэффициенты близки к их минимальным нормативным уровням, рейтинговое число будет равно единице, и такое предприятие имеет удовлетворительное финансовое состояние. Если R меньше 1, то предприятие финансово неустойчиво. Колышкин А.В. и др. Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий. С.132

По мнению Колышкина А.В., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. и др. Там же. использование в моделях минимальных значений рассматриваемых показателей представляется не совсем целесообразным, так как эти значения варьируются в зависимости от страны, отрасли и мнения автора. Сигидов Ю. Сигидов Ю. И. и др. Методика анализа финансового состояния и оценка потенциальности банкротства… С. 34. считает, что в модели завышен уровень интегрального показателя К1 обеспеченности собственными оборотными средствами.

В 1997 году ученые Иркутской государственной экономической академии на основании проведенного опроса директоров торговых негосударственных предприятий предложили свою четырехфакторную модель прогноза риска банкротства, известную как - счет или модель Давыдовой - Беликова: Хоружий Л. И. Учет, отчетность и анализ в условиях антикризисного управления. С.151. [^#

Если , вероятность банкротства максимальная - высокая - средняя - низкая - минимальная .

По мнению Бехтиной О.Е. недостаток модели - узкая сфера применения, так как основной вес коэффициента основан на выборке торговых предприятий. Бехтина О.Е. Современные проблемы прогнозирования банкротства предприятий. С. 79.

Бойко И.П. Бойко И. П. Методы прогнозирования несостоятельности: проблемы и перспективы. С.1317. и Жданов В. Ю. Жданов В.Ю., Афанасьева О.А. Разработка модели диагностики риска банкротства для авиапредприятий // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2011. № 32. С. 45.. в своих работах отмечают проблему выбора показателей. Не всегда соблюдаются такие требования к ним: они должны быть независимыми, иметь нормальное распределение и высокую дискриминационную способность, к отделению платежеспособных компаний от неплатежеспособных.

По мнению Колышкина А.В, Жданова В. Ю., Федоровой Е,А., Довженко С. Е, Рыгина В. Е. Жданов В.Ю., Афанасьева О.А. Разработка модели диагностики риска банкротства для авиапредприятий. С. 47 ; Колышкин А.В. и др. Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий. С. 132-133 ; Рыгин В.Е. Модель оценки риска банкротства предприятий металлургической отрасли. С. 86 ; Федорова Е.А. и др. Какая модель лучше прогнозирует…С. 33. отечественные модели этого периода, неоднозначны в применении к оценке риска банкротства предприятия, а именно, существует противоречивость результатов, отсутствуют показатели в динамике за несколько лет, значения весовых коэффициентов недостаточно обоснованы, не учитывается специфика предприятий различных отраслей промышленности.

Метод многомерного дискриминантного анализа для прогнозирования банкротства, как отмечают выше перечисленные специалисты, имеет свои преимущества и недостатки. К плюсам можно отнести:

система показателей базируется на данных публичной отчетности

наличие статистического обоснования количества и состава показателей, включаемых в модель;

значения весовых индексов коэффициентов определяется на основании статистического исследования, из чего следует сбалансированность влияния каждой переменной в модели.

К недостаткам можно отнести:

статичность, в связи с высоким уровнем корреляции набора показателей, что не позволяет внести изменения в модель без нарушения статистической зависимости;

трудность выбора достаточного количества обанкротившихся предприятий внутри отрасли или по размерам для расчета весовых коэффициентов;

наукоёмкость верификации (подтверждения соответствия), которая необходима с течением времени.

Основная идея методики рейтинговой оценки - сравнение показателей данного предприятия с соответствующими показателями эталонного предприятия.

Рейтинговая методика может осуществляться с позиции балльной оценки или используется метод многомерного рейтингового анализа, который подразделяется на два вида методов:

* суммы мест;

* расстояний.

При применении первого метода, места, достигнутые предприятиями по отобранным показателям, суммируются, наименьшая сумма мест означает первое место в рейтинге предприятий и т.д.

При использовании метода расстояний, учитываются как абсолютные значения сравниваемых показателей, так и степень их отклонений от эталона. Степень отклонения от эталона определяется путем расчета комплексного показателя, являющегося функцией сравниваемых показателей, аналогичной понятию расстояния между точками в многомерном пространстве. Хоружий Л. И. Учет, отчетность и анализ в условиях антикризисного управления. С.151, там же С. 191.

В.В. Ковалев Ковалев В. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. С. 247-248. предложил такой вариант интегральной балльной оценки финансовой устойчивости, где комплексный показатель выводится на основе следующей комбинации коэффициентов:

- коэффициент оборачиваемости запасов;

- коэффициент текущей ликвидности;

- коэффициент структуры капитала (леверидж);

- коэффициент рентабельности;

- коэффициент эффективности.

Формула для оценки финансовой устойчивости выглядит так:

где

Значения весовых множителей выражают степень значимости каждого коэффициента и определяются экспертами. Чем сильнее отклонение от значения 100 в меньшую сторону, тем сложнее финансовая ситуация для предприятия и тем более вероятно банкротство.

Одна из самых известных отечественных моделей на основе метода многомерного рейтингового анализа - это модель А.Д. Шеремета. В общем виде ее алгоритм представлен в виде следующих операций:

1. Исходные данные представляются в виде матрицы , т. е. таблицы, где по строкам записаны номера показателей , а по столбцам - номера организации .

2. Для каждого показателя определяется наилучшее (оптимальное) значение, которое заносится в дополнительный столбец матрицы, соответствующий эталонному предприятию.

3. Показатели матрицы стандартизируются в отношении соответствующего показателя эталонной организации по формуле:

где - стандартизированные показатели -й организации.

4. Для каждой анализируемой организации значение его рейтинговой оценки определяется по формуле:

где - стандартизированные показатели -й организации;

где - коэффициенты значимости, весомости показателей, определяемых при необходимости экспертным путем.

Предприятия упорядочиваются (ранжируются) в порядке убывания рейтинговой оценки. Наивысший рейтинг имеет предприятие с минимальным значением . анализируемых предприятий. Причем, эталонное предприятие может быть как условным, так и реальным. Шеремет А.Д. Комплексный анализ и оценка финансовых и нефинансовых показателей устойчивого развития компаний // Аудит. 2017. № 5. С. 7-9

Как отмечают авторы работы Сигидов Ю. И. и др. Методика анализа финансового состояния и оценка потенциальности банкротства… С.48-49., преимущество рейтинговой методики в простоте проведения аналитических процедур, оперативности получения результатов диагностики, возможности изменить весовые значения коэффициентов, в зависимости от актуальности их нормативных значений. Недостатком рейтинговых методов является субъективность подхода авторов к проблеме выбора показателей и их значений, что снижает достоверность результатов. Кроме того, классификация организаций исключительно на две группы, в кризисном состоянии и благополучные, не дает достоверной характеристики финансового состояния.

Определенным прорывом в преодолении недостатков МДА-моделей и метода рейтинговой оценки стало появление моделей на основе логистической регрессии (логит-моделей). Логистическая регрессия, в отличие от дискриминантного анализа и рейтинговой оценки, позволяет не только определить группу риска банкротства у предприятия, но также оценить степень вероятности отнесения предприятия к той или иной группе риска.

Общей формула логистической функции, имеет вид:

где - вероятность банкротства (значения находятся в диапазоне от 0 до 1);

- основание натурального логарифма (константа Эйлера, которая равна 2,71828);

- интегральный расчетный показатель разработанной модели.

Дж. А. Олсон был первым ученым, применившим метод логистической регрессии. В 1980 году он разработал логит-модель на основе выборки из 105 промышленных компаний, признанных банкротами в период с 1970 по 1976 г., а также, 2058 успешных компанийФедорова Е.А. и др. Какая модель лучше прогнозирует банкротство российских предприятий? C.30.. С тех пор логит-модели завоевали большую популярность. В таблице рассмотрены современные зарубежные логит-модели.



Таблица 2.2 - Современные зарубежные логит - модели диагностики риска банкротства предприятия.Жданов В.Ю., Афанасьева О.А. Разработка модели диагностики риска банкротства для авиапредприятий. С. 51.

Информация о модели	Страна	Год	- модель диагностики риска банкротства за 1 год
Altman, Sabato	США	2007 г
Lin, Piesse,	Великобритания	2004 г.
Joo-Ha, Taehong ,	Южная Корея	2000 г
Gruszczynski, Польша, 2003г., 40	Польша,	2003г.

Составлено по: Жданов В.Ю., Афанасьева О.А. Разработка модели диагностики риска банкротства для авиапредприятий // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2011. № 32. С. 43 -55.

AC-оборотные активы; AT-общая сумма активов; TL-общая сумма обязательств; SL-краткосрочные обязательства; EQ-капитал и резервы; REC-дебиторская задолженность (платежи до 12 месяцев);TR-выручка от продаж; NP-чистая прибыль; GP - валовая прибыль; OP - прибыль до налогообложения; INT-проценты к уплате; EBIT-показатель прибыли до вычета налогов и процентов; CASH-денежные средства.

Представленные выше логит-модели были построены на основе выборки зарубежных организаций с нормативными параметрами структуры баланса и эффективности деятельности, которые отличаются от российских. В этих моделях также не учитывается отраслевая специфика.

С конца 2000-х годов в связи с появлением информационных баз, содержащих данные по большому числу российских предприятий, отечественными учеными также были разработаны логит-модели, обладающие достаточно высокой точностью прогнозирования банкротств компаний различных отраслей. Бойко И. П. Методы прогнозирования несостоятельности: проблемы и перспективы. С.1315.

Жданов В. Ю. (2011 г.) на основе выборки 20 предприятий авиационного комплекса и системы показателей, взятых как из зарубежных, так и из отечественных моделей, создал логит-модель с учетом специфических особенностей российских авиапредприятий. Жданов В.Ю., Афанасьева О.А. Разработка модели диагностики риска банкротства для авиапредприятий. С. 54.

Полученная им модель выглядит следующим образом:

Бухгалтерская отчетность авиапредприятий анализировалась с 2002 по 2009, за 7 лет до наступления факта банкротства у обанкротившихся предприятий. Предложенная модель для 86% авиапредприятий правильно спрогнозировала банкротство.

По мнению авторов работы Макеева Е.Ю. и др. О моделях диагностики банкротств организаций С.170. комплексная модель Жданова показала качественно новые результаты, так как позволяет не только измерить риск банкротства, но и исследовать его этапы, т.е. динамику банкротства.

Для крупных и малых предприятий металлургической отрасли Рыгиным В.Е. в 2011 были построены две логит-модели оценки риска банкротства.

Для крупных предприятий итоговая модель имеет вид:



где: - коэффициент концентрации собственного капитала (автономии);

- коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств;

- коэффициент соотношения заемных и собственных средств;

- общая рентабельность;

- рентабельность активов (ROA);

- чистая норма прибыли (ROS).

Для малых предприятий металлургической отрасли модель имеет вид:

- коэффициент соотношения заемных и собственных средств;

- коэффициент текущей ликвидности;

- общая рентабельность;

- рентабельность продаж;

- рентабельность капитала (ROE);

- чистая норма прибыли (ROS);

- доля дебиторской задолженности в валюте баланса;

- отношение кредиторской задолженности к дебиторской. Рыгин В.Е. Модель оценки риска банкротства предприятий металлургической отрасли. С. 88.

Российскими учеными Фёдоровой Е.А., Довженко С.Е., Фёдоровым Ф.Ю. (2016) была разработана десятифакторная модель с отраслевыми пороговыми значениями, обладающая высокой прогностической способностью. На выборке из 8262 российских предприятий различных отраслей, которая охватывала период с 2011 по 2013 г., на 1 этапе были протестированы известные отечественные и зарубежные модели банкротства.

На 2 этапе для того, чтобы разделить выборку наилучшим образом на 2 класса: преимущественно банкроты и не банкроты, были уточнены пороговые значения критериев классических моделей для отдельных отраслей. Для разделения выборки были использованы деревья классификации и индекс Джини.

На 3 этапе с помощью метода логит-регрессии была построена модель:

- оборачиваемость оборотных активов;

- краткосрочный долг к совокупным обязательствам;

- чистый оборотный капитал к совокупным активам;

- рентабельность активов;

- коэффициент автономии;

-;

-;

- ;

-

- обратный коэффициент абсолютной ликвидности.

Часть показателей встречается и в других моделях, например, отношение рабочего капитала к активам присутствует в модели Альтмана, ИГЭА. Логарифм материальных активов и также присутствуют в модели Фулмера. Полученная модель имеет среднюю прогнозную силу по всем отраслям, равную 78,9% (банкроты - 78,9%, здоровые предприятия - 78,8%). Фёдорова Е.А.и др. Модели прогнозирования несостоятельности российских предприятий… С. 37-39.

Логит-модели имеют следующие преимущества: Фёдорова Е.А.и др. Модели прогнозирования несостоятельности российских предприятий… С. 159.

возможность использования нелинейных зависимостей;

не требуют соблюдения условия подчинения показателей многомерному нормальному закону распределения (практика показала, что зачастую, особенно для несостоятельных предприятий, это условие не соблюдается);

отсутствуют сферы неопределенности, при результирующем показателе, больше 0,5, можно делать вывод о том, что вероятность события велика и наоборот

При разработке логит - моделей специалисты отмечают следующие проблемы: Колышкин А.В. и др. Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий. С.133; Макеева Е.Ю. и др. О моделях диагностики банкротств организаций С. 161.

чувствительность к наличию мультиколлинеарности переменных, что означает необходимость их серьезной обработки;

из огромного массива данных с помощью той или иной формальной методологии необходимо отобрать финансовые показатели, которые действительно статистически значимо влияют на исход классификации предприятий

В последнее десятилетие появились методы и модели (нечетких множеств, нейронных сетей, нейронечеткие), которые позволяют учитывать нелинейные зависимости индикаторов вероятного банкротства. Эти методы значительно расширили возможности моделирования банкротств, приблизив их к реальным условиям, повысив точность прогноза. Макеева Е.Ю. и др. О моделях диагностики банкротств организаций С.152.

Основными недостатками этих моделей специалисты называют высокую сложность разработки и невозможность получения формализованной формулы или уравнение оценки вероятности банкротства. Федорова Е.А. и др. Какая модель лучше прогнозирует…С. 31. Кроме того, Бойко И.П. считает, что их практически невозможно использовать обычному пользователю. Бойко И. П. Методы прогнозирования несостоятельности: проблемы и перспективы. С. 1315.

На основании изученного материала можно сделать вывод, что на сегодняшний день не существует единой общепризнанной методологии, или модели, которая бы с высокой точностью прогнозировала вероятность банкротства. Преимущества и недостатки рассмотренных методик представлены в таблице, составленной автором.

Таблица 2.3 - Преимущества и недостатки методов диагностики вероятности банкротства

Методика	Модель	Положительные стороны	Недостатки
Качественные
Комплексный анализ неформализованных критериев	Рекомендации комитета по обобщению практики аудита Великобритании; двухуровневая система показателей Ковалева В.В.	Системность, комплексный подход	Многокритериальность используемых параметров, субъективности принимаемых решений.
Количественные
Однофакторное моделирование	Модель Бивера	Достаточный уровень надежности прогноза; определяет временной промежуток наступления банкротства.	Нормативные значения показателей не учитывают отраслевую специфику; не выводится итоговый коэффициент.
МДА (множественный дискриминантный анализ)	Модели Альтмана, Спрингейта, Таффлера, Фулмера, Зайцевой, Сайфуллина-Кадыкова, ИГЭА	Простота в использовании; система показателей базируется на данных публичной отчетности; статистическое обоснования количества и состава показателей и значений весовых индексов; точный прогноз на 1 год	Жесткие рамки подчинения переменных многомерному нормальному закону распределения; статичность, в связи с высоким уровнем корреляции набора показателей; наукоёмкость верификации (подтверждения соответствия); неточный прогноз в средне- и долгосрочной перспективе;
Рейтинговое моделирование	Модели Ковалева, Шеремета.	Комплексный, многомерный подход; учитывает реальные достижения конкурентов; возможность изменения весовых значений коэффициентов, в зависимости от актуальности их нормативных значений; простота разработки; адаптация к российским реалиям	Использование нормативных значений показателей, не дифференцированных по отраслям; субъективный подход к определению весовых значений показателей; ограничение результатов рамками критериальной оценки
Логистическая регрессия	Модели Altman -Sabato, Lin Piesse, Joo - Ha Taehong, Gruszczynski, Жданова , Рыгина, Федоровой.	Точный прогноз; однозначная интерпретация результирующего показателя; возможность нелинейной зависимости переменных; прогноз в средне - и долгосрочной перспективе	Сложность процедуры достаточной выборки банкротов и не банкротов и отбора значимых показателей; чувствительность к наличию мультиколлинеарности переменных
Комбинированные
Искусственный интеллект ...

Подобные документы

• Бухгалтерский баланс в анализе финансового состояния предприятия и оценке вероятности его банкротства

  Сущность бухгалтерской отчетности, роль в анализе финансового состояния предприятия. Требования к представлению бухгалтерского баланса по МСФО и в соответствии с российскими нормативными документами. Модели оценки вероятности угрозы банкротства.
  
  дипломная работа [121,7 K], добавлен 07.08.2012
  

• Методики бухгалтерского учета, анализа финансового состояния и диагностика банкротства организации на примере ОАО "Белгородские молочные фермы"

  Бухгалтерский учет при реорганизации предприятия. Оценка удовлетворительности (неудовлетворительности) структуры бухгалтерского баланса и прогноз восстановления платежеспособности. Оценка вероятности угрозы банкротства с использованием модели Бивера.
  
  курсовая работа [211,7 K], добавлен 29.02.2016
  

• Бухгалтерская отчетность в анализе финансового состояния организации и оценке вероятности его банкротства

  Изучение содержания современных методик, используемых при исследовании финансового состояния организации и прогнозировании возможного ее банкротства. Оценка ликвидности, платежеспособности, финансовой устойчивости по данным бухгалтерской отчетности.
  
  дипломная работа [97,5 K], добавлен 23.06.2010
  

• Методика аудиторской проверки оценки активов и обязательств экономического субъекта

  Сущность и виды сопутствующих аудиту услуг. Краткая характеристика финансово-хозяйственной деятельности ООО "ТЦ Компас". Анализ финансовой отчетности, ликвидности и платежеспособности предприятия. Оценка вероятности банкротства хозяйствующего субъекта.
  
  курсовая работа [3,4 M], добавлен 09.10.2013
  

• Организация бухгалтерского учета на мебельном предприятии

  Бухгалтерская отчетность как информационное обеспечение анализа финансового состояния. Горизонтальный и вертикальный анализ баланса. Анализ ликвидности баланса и платежеспособности организации. Оценка деловой активности и вероятности банкротства фирмы.
  
  курсовая работа [344,3 K], добавлен 03.04.2018
  

• Аудит процедур банкротства

  Краткая характеристика предприятия ОАО "Тюменские телефонные сети". Анализ динамики и структуры бухгалтерского баланса; ликвидности и платежеспособности. Оценка несостоятельности (банкротства) предприятия. Подготовка плана и аудиторской проверки.
  
  дипломная работа [1,0 M], добавлен 28.04.2014
  

• Анализ финансовой отчетности на примере ГУП "Весна"

  Общая оценка структуры и динамики активов предприятия и их источников. Порядок проведения анализа ликвидности баланса, платежеспособности и кредитоспособности организации. Оценка вероятности банкротства. Анализ отчета о прибылях и убытках (формы №2).
  
  дипломная работа [78,9 K], добавлен 11.06.2010
  

• Разработка программы и методики аудиторской проверки кассовых операций (на примере ООО "Юником"). Выявление типичных ошибок и способы их исправления

  Подготовка и планирование к аудиторской проверке кассовых операций. Типичные ошибки, выявленные при аудиторской проверке. Составление плана и программы проверки кассовых операций на примере ООО "Юником", разработка и обоснование рекомендаций по аудиту.
  
  курсовая работа [42,1 K], добавлен 14.10.2013
  

• Роль бухгалтерской отчетности в оценке финансового состояния и прогнозирования банкротства коммерческой организации

  Понятие, состав и требования, предъявляемые к бухгалтерской отчетности. Основное назначение "Отчета о прибылях и убытках". Учет изменений капитала и притока денежных средств. Основы анализа финансового состояния и критерии оценки банкротства организации.
  
  дипломная работа [127,8 K], добавлен 24.11.2010
  

• Анализ финансового состояния ООО "Буревестник"

  Рассмотрение структуры и порядка предоставления бухгалтерского баланса. Методики составления статей актива и пассива. Анализ финансовой устойчивости, ликвидности, вероятности банкротства, деловой активности и рентабельности предприятия "Буревестник".
  
  дипломная работа [116,0 K], добавлен 15.07.2010
  

• Роль бухгалтерской отчетности в прогнозировании банкротства предприятия

  Виды отчетности, используемые в процедуре банкротства. Характеристика ООО "Семфарт". Анализ финансового состояния по данным бухгалтерской отчетности организации. Оценка ликвидности бухгалтерского баланса и проверка наличия признаков банкротства.
  
  курсовая работа [166,6 K], добавлен 30.05.2012
  

• Основы аудиторской деятельности

  Сущность, понятие и цели аудиторской деятельности. Перечень объектов, подлежащих обязательной ежегодной аудиторской проверке. Система нормативного регулирования аудиторской деятельности в Российской Федерации, ее организационно-правовая структура.
  
  контрольная работа [27,8 K], добавлен 16.10.2010
  

• Анализ бухгалтерской (финансовой) отчетности

  Система показателей, характеризующих финансовые результаты деятельности организации, их взаимосвязь. Оценка вероятности банкротства и несостоятельности. Анализ имущества по данным бухгалтерского баланса, приложения к нему и отчета об изменении капитала.
  
  дипломная работа [212,2 K], добавлен 25.09.2014
  

• Анализ бухгалтерского баланса ЗАО "ВяткаТорф"

  Теоретические основы методики анализа бухгалтерского баланса. Организационно-экономическая характеристика ЗАО "ВяткаТорф". Анализ ликвидности, платежеспособности, вероятности банкротства, финансовой устойчивости, рентабельности и деловой активности.
  
  дипломная работа [850,7 K], добавлен 06.02.2009
  

• Анализ хозяйственной деятельности предприятия

  Оценка имущественного положения и структуры капитала предприятия ООО "Рамикс". Оценка финансовой устойчивости и платежеспособности предприятия ООО "Рамикс". Анализ ликвидности и платежеспособности. Оценка кредитоспособности и вероятности банкротства.
  
  курсовая работа [46,0 K], добавлен 22.08.2008
  

• Процедура банкротства, его критерии

  Сущность процедуры банкротства, условия признания предприятий несостоятельными, стадии банкротства. Общая характеристика и условия признания юридических и физических лиц несостоятельными. Анализ структуры баланса, финансового благосостояния предприятия.
  
  курсовая работа [99,2 K], добавлен 05.05.2009
  

• Анализ предприятия ОАО "Кореновский молокозавод"

  Анализ баланса предприятия ОАО "Кореновский молокозавод". Критерии оценки вероятности несостоятельности (банкротства) предприятия. Отчет о прибылях и убытках. Общая оценка структуры активов и их источников. Факторный анализ рентабельности предприятия.
  
  контрольная работа [77,7 K], добавлен 11.11.2012
  

• Бухгалтерский баланс в анализе финансового состояния предприятия и оценке вероятности его банкротства

  Бухгалтерский баланс как основной источник принятия управленческих решений. Сущность и порядок составления бухгалтерского баланса. Методы анализа показателей ликвидности и финансовой устойчивости, рентабельности и деловой активности предприятия.
  
  дипломная работа [2,7 M], добавлен 20.03.2017
  

• Оценка стоимости бизнеса в антикризисном управлении

  Понятие, цели и принципы оценки бизнеса. Виды стоимости в антикризисном управлении. Оценка стоимости предприятия в процедурах арбитражного управления. Общая характеристика предприятия "ГипроВТИ". Анализ ликвидности баланса и вероятности банкротства.
  
  курсовая работа [695,3 K], добавлен 21.07.2014
  

• Правовое регулирование аудиторской деятельности

  Комплексный анализ истории и эволюции нормативного регулирования аудиторской деятельности. Общая характеристика аудиторских правоотношений и оценка основных проблем осуществления аудиторской деятельности в России. Порядок проведения аудиторской проверки.
  
  курсовая работа [49,0 K], добавлен 16.01.2012
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам