Прогнозирование банкротства предприятий

Размещено на http://www.allbest.ru

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ

Кафедра экономики предприятия и производственного менеджмента

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине «Антикризисное управление»

на тему: «Прогнозирование банкротства предприятий»

Санкт-Петербург 2005

ВВЕДЕНИЕ

Проблема прогнозирования возможного банкротства предприятий сегодня чрезвычайно актуальна в Российской Федерации. За последние десять лет очень многие коммерческие организации всевозможных форм собственности оказались на грани банкротства. В первую очередь это было связано с реформированием российской экономики и постепенным вхождением России в зону кризисного развития.

В настоящее время актуален вопрос выбора методов и методик, позволяющих прогнозировать наступление банкротства предприятия в близком будущем.

Собственно, прогнозирование банкротства или кризисов в развитии предприятия, приводящих к банкротству, призвано заблаговременно предупреждать о том, что предприятию грозит несостоятельность (банкротство). Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии - понятия синонимичные; банкротство, собственно, и рассматривается как крайнее проявление кризиса. В действительности же дело обстоит иначе: предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим) и банкротство - лишь один из них.

Во всем мире под банкротством принято понимать финансовый кризис, то есть неспособность фирмы выполнять свои текущие обязательства. Помимо этого фирма может испытывать экономический кризис (ситуация, когда материальные ресурсы компании используются неэффективно) и кризис управления (неэффективное использование человеческих ресурсов, что часто означает также низкую компетентность руководства и, следовательно, неадекватность управленческих решений требованиям окружающей среды). Соответственно различные методики предсказания банкротства, как принято называть их в отечественной практике, на самом деле предсказывают различные виды кризисов, а не только банкротство. Возможно, поэтому оценки, получаемые при их применении, нередко столь сильно различаются.

Все эти методики вернее было бы назвать кризис-прогнозными (К-прогнозными). Другое дело, что любой из обозначенных видов кризисов может привести к коллапсу, смерти предприятия. В этой связи, понимая механизм банкротства как юридическое признание такого коллапса, данные методики условно можно назвать методиками предсказания банкротства.

банкротство дискриминантный несостоятельность

1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ (БАНКРОТСТВА) ПРЕДПРИЯТИЙ

Банкротство фирмы -- это состояние, когда реальная рыночная стоимость оборотных активов фирмы ниже суммы ее обязательств (текущих активов). Однако в реальном мире определить реальную рыночную стоимость фирмы в столь катастрофических для нее условиях весьма проблематично. Тот факт, что в балансе фирмы стоимость активов согласно балансовому уравнению всегда превышает сумму долга, вовсе не исключает возможности реального банкротства в ближайшем будущем. Для предупреждения банкротства, определения предбанкротного состояния фирмы используют специальные алгоритмы.

Несмотря на наличие большого количества всевозможных методов и методик, позволяющих прогнозировать наступление банкротства предприятия с той или иной степенью вероятности, в этой области чрезвычайно много проблем. В Российской Федерации пока еще отсутствует статистика банкротств предприятий по причине молодости института банкротства в нашей стране, что затрудняет собственные разработки, основанные на реалиях нашей экономики и направленные на достоверное прогнозирование возможного банкротства предприятий. Существует также проблема достоверности информации о состоянии дел на конкретных предприятиях и трудности ее получения.

Согласно действующему законодательству основными признаками банкротства предприятия являются:

приостановка текущих платежей или неспособность фирмы погашать долговые обязательства в течении трех месяцев со дня наступления срока исполнения. В конкретных обстоятельствах это проявляется в неспособности фирмы в указанный выше срок удовлетворять требования кредиторов в объеме не менее 55 минимальных зарплат за отгруженную продукцию, выполненные работы, услуги по платежам в бюджет, по выплате заработной платы служащим и др. обязательства;

неудовлетворительная структура баланса.

В мировой финансовой практике наибольшее распространение получили два подхода к прогнозированию банкротства:

выявление неудовлетворительной структуры баланса на основе системы критериев оценки возможного банкротства;

модели Альтмана.

Задача прогнозирования банкротства предприятия была решена методом дискриминантного анализа, который представляет собой раздел факторного статистического анализа, с помощью которого решаются задачи классификации, то есть разбиения некоторой совокупности анализируемых объектов на классы путем построения так называемой классифицирующей функции в виде корреляционной модели. В нашем случае речь идет о делении предприятий на два класса:

подлежащие банкротству

способные избежать банкротства.

Для большей наглядности предположим, что факт банкротства определяется значениями двух показателей:

Коэффициент покрытия характеризует общую обеспеченность предприятия оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения срочных обязательств.

Коэффициент финансовой зависимости (коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами) характеризует наличие у предприятия собственных оборотных средств, необходимых для обеспечения его финансовой устойчивости.

Очевидно, что при прочих равных условиях вероятность банкротства тем меньше, чем больше коэффициент покрытия и меньше коэффициент финансовой зависимости, и, наоборот, предприятие наверняка станет банкротом при низком коэффициенте покрытия и высоком коэффициенте финансовой зависимости.

Данная задача решалась американским экономистом Э. Альтманом. За определенный период были собраны данные о финансовом состоянии 19 предприятий: одна половина предприятий обанкротилась, другая -- смогла выжить. Далее приемами дискриминантного анализа рассчитывались параметры корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя классами предприятий:

Z = a0 + a1Kп + a2Kфз

Где Z -- показатель классифицирующей функции,

а0 -- постоянный параметр,

а1, а2 -- параметры, показывающие степень влияния коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости на вероятность банкротства соответственно,

Кп -- коэффициент покрытия (ликвидности),

Кфз -- коэффициент финансовой зависимости в процентах.

При Z=0 имеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, у которых Z=0, вероятность банкротства равна 50%. Если Z<0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z>0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z.

В силу того, что двухфакторная модель не полностью описывает финансовое положение предприятия, расчетные и фактические показатель могут расходиться и, следовательно, прогнозирование банкротства с помощью этой модели не обеспечивает высокой точности. Это объясняется тем, что данная модель не учитывает влияния на финансовое состояние предприятия других важных показателей, характеризующих, например, рентабельность, отдачу активов, деловую активность предприятия. А дискриминантная граница между банкротами и не банкротами имеет вид не тонкой линии, а размытой полосы. Чем больше факторов будет учтено в модели, тем, естественно, точнее рассчитанный с ее помощью прогноз.

В западной практике для предсказания банкротства используются многофакторные модели Э.Альтмана. Было учтено всего 22 коэффициента, из которых выбрано всего пять, эти показатели характеризовали разные стороны финансового положения предприятия. В результате получилось многофакторное регрессионное уравнение:

Z = 1,2Kоб + 1,4Кнп + 3,3Кр + 0,6Кп +1,0Кот

Где Коб -- доля оборотных средств в активах,

Кнп -- рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли,

Кр -- рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли,

Кп -- коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала,

Кот -- отдача от всех активов.

В данную модель включены показатели ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности и рыночной активности.

Критическое значение индекса Z, рассчитанное по данным статистической выборки составляет 2,675. С этой величиной сопоставляется расчетное значение индекса кредитоспособности для конкретного заемщика. Это и позволяет судить о возможном банкротстве (в ближайшие 2--3 года) одних предприятий (Z<2,675) и достаточно устойчивым финансовое положение других (Z>2,675).

В 1977 году Альтман со своими коллегами разработал более точную, семифакторную модель. В модели в качестве переменных используются следующие показатели: рентабельность активов, изменчивость (динамика) прибыли, коэффициент покрытия процентов по кредитам, кумулятивная прибыльность, коэффициент покрытия (ликвидности), коэффициент автономии, совокупные активы.

Попытки практического применения в современной России моделей Альтмана безотносительно к вышеуказанным факторам зачастую приводят лишь к дискредитации самих моделей. Тем не менее, соблюдая предельную осторожность, а также выполнив ряд предварительных процедур, модели Альтмана могут дать приемлемый результат.

2. ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА НА ОТЕЧЕСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Новые методики (попытки адаптации)

Советскими учеными были разработаны новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий и, следовательно, лишенные по замыслу их авторов многих недостатков иностранных моделей. Однако, им не удалось искоренить все проблемы прогнозирования банкротства предприятий. Например, определение весовых коэффициентов в модели О. П. Зайцевой является не совсем обоснованным, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учета поправки на относительную величину значений отдельных коэффициентов. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов, хотя по замыслу автора этой модели они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов.

В другой попытке адаптации к российским условиям - в модели, разработанной Р. С. Сайфуллиным и Г. Г. Кадыковым, небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя ("рейтингового числа") на:

R1 = (0,2 - 0,1) х 2 = 0,2 пункта.

К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия:

R2 = (2 - 0) х 0,1 = 0,2 пункта.

Поэтому и в этой модели, и у О. П. Зайцевой значения весовых коэффициентов являются недостаточно обоснованными.

Также в качестве примера недостаточной обоснованности адаптированных методик можно отметить, что в некоторых из них используются показатели, отличающиеся высокой положительной или отрицательной корреляцией или функциональной зависимостью между собой. Это приводит к ненужному усложнению этих методик, не увеличивая точности прогнозирования.

Если же говорить об R-счете Иркутской государственной экономической академии, то к очевидным достоинствам данной модели можно отнести то, что механизм ее разработки и все основные этапы расчетов достаточно подробно описаны в источнике, но по результатам практического его применения появилась информация о том, что значение R во многих случаях не коррелирует с результатами, полученными при помощи других методов и моделей, к примеру, при расчете по модели R-счета получаются значения, говорящие о наилучшем состоянии анализируемого предприятия, а все прочие методики дают далеко не столь утешительный результат. Возникает ощущение, что эта методика годится для прогнозирования кризисной ситуации, когда уже заметны очевидные ее признаки, а не заранее, еще до появления таковых.

Методика Федеральной службы финансового оздоровления РФ

Еще большей критики достойна методика ФСФО РФ, принятая еще в 1994 году. Первое, о чем необходимо сказать, - нормативные значения трех коэффициентов, по которым делается вывод о платежеспособности предприятия, завышены, что говорит о неадекватности критических значений показателей реальной ситуации. К примеру, нормативное значение коэффициента текущей ликвидности, равное 2, взято из мировой учетно-аналитической практики без учета реальной ситуации на отечественных предприятиях, когда большинство из них продолжает работать со значительным дефицитом собственных оборотных средств. Нормативное значение коэффициента текущей ликвидности едино для всех предприятий, а значит, не учтены отраслевые особенности экономических субъектов.

В мировой учетно-аналитической практике нормативные значения коэффициентов платежеспособности дифференцированы по отраслям и подотраслям. Существует такая практика не только в странах с традиционно рыночной экономикой, как, к примеру, США, но и в республике Беларусь. Там, к примеру, коэффициент текущей ликвидности дифференцируется в пределах от 1,0 (сфера торговли и общественного питания) до 1,7 (промышленность). Представляется, что использование подобной практики в России могло бы дать положительный результат. Отечественная практика расчетов указанных показателей по причине отсутствия их отраслевой дифференциации и дальнейшее их использование не позволяют выделить из множества предприятий те, которым реально грозит процедура банкротства.

Также необходимо отметить тот факт, что в официальной системе критериев несостоятельности (банкротства) ФУДН РФ применяются исключительно показатели ликвидности коммерческих организаций. Другие показатели финансовой деятельности предприятий (рентабельность, оборачиваемость, структура капитала и др.) не учитываются, что говорит о том, что данная система критериев предназначена исключительно для оценки платежеспособности коммерческих организаций.

К вопросу же об отсутствии отраслевой дифференциации как методики ФУДН (ФСФО) РФ, так и прочих методик можно привести следующую иллюстрацию: учеными Казанского государственного технологического университета была разработана методика, в которой предпринята попытка корректировки существующих методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей. Авторы методики предлагают деление всех предприятий по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности.

Особенности формирования оборотных средств в нашей стране не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике. Поэтому, создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли). Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:

к первому классу кредитоспособности относят фирмы, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита);

ко второму - предприятия с удовлетворительным финансовым состоянием (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита);

к третьему - компании с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита.

Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а с другой, специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:

промышленность (машиностроение);

торговля (оптовая и розничная);

строительство и проектные организации;

наука (научное обслуживание).

В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.

Всем проанализированным выше методикам присущ еще один недостаток - все они учитывают состояние показателей лишь на момент анализа, а изменения динамики показателей во времени не рассматриваются. Только в некоторых методиках присутствуют отдельные показатели динамики:

динамика прибыли в пятифакторной модели Альтмана;

динамика коэффициента загрузки активов в модели О. П. Зайцевой;

коэффициент утраты (восстановления) платежеспособности в методике ФУДН (ФСФО) РФ, которые рассчитываются на основе динамики коэффициентов текущей ликвидности.

Методика балльных оценок

Выше рассматривались и анализировались только коэффициентные методы прогнозирования банкротства. Вкратце отметим особенности применения метода балльных оценок - показателя Аргенти и качественного метода - рекомендаций Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания).

Основным достоинством показателя Аргенти является то, что в нем впервые была предпринята попытка упорядочивания и систематизации показателей, по которым описаны в так называемых списках обанкротившиеся компании на Западе. Таким образом, исследователю остается только сравнить признаки уже обанкротившихся компаний с аналогичными признаками исследуемой. Поскольку опыт применения этого метода в нашей стране еще не велик, сложно говорить как о его недостатках, так и достоинствах.

Несомненным достоинством приведенного качественного метода являются его системный и комплексный подходы к прогнозированию кризисных явлений, недостатки же заключаются в том, что данная модель чрезвычайно сложна в плане практики принятия решения в условиях многокритериальной задачи; также следует отметить субъективность принимаемого прогнозного решения.

3. ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ

На нынешнем этапе развития отечественной экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятий, предсказание их банкротства приобретают для коммерческих банков первостепенное значение. Вместе с тем, методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать неблагоприятный исход, практически нет. Точно так же, как нет единого источника, который бы описывал большинство известных методик.

Во всем мире под банкротством принято понимать финансовый кризис, то есть неспособность фирмы выполнять свои текущие обязательства. Помимо этого, фирма может испытывать экономический кризис и кризис управления. Соответственно, различные методики предсказания банкротства предсказывают различные виды кризисов.

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства.

Первый - количественный - базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами, приобретающими все большую известность: Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера (Великобритания), коэффициентом Бивера, моделью R-счета (Россия) и другими, а также используется при оценке таких показателей вероятности банкротства, как цена предприятия, коэффициент восстановления платежеспособности, коэффициент финансирования труднореализуемых активов.

Второй - качественный - исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании (-счет Аргенти, метод Скоуна). Метод интегральной бальной оценки, используемый для обобщающей оценки финансовой устойчивости предприятия, несет в себе черты как количественного, так и качественного подхода.

При сопоставлении методов на предмет целесообразности применения их в советских условиях, необходимо очертить круг проблем, связанных с рассмотренными методами прогнозирования банкротства:

отсутствие информации о базе расчета весовых значений коэффициентов.

отсутствие информации о базе расчета критериев оценки, получаемых при расчете модели результатов.

отсутствие статистики банкротств.

проблема достоверности информации и трудности ее получения.

Однако следует отметить, что практически все банки обладают информацией по пунктам 1, 2, 4. Проблему отсутствия статистики банкротств предлагается обойти, применив принятую оценку финансового состояния предприятия. Каждый банк, занимающийся кредитованием юридических лиц, так или иначе оценивает финансовое состояние предприятий. Теоретический подход к экспресс-оценке вероятности банкротства предприятия.

В основу предлагаемой к рассмотрению методики был положен общеизвестный метод -счета Альтмана, адаптированный к отечественным условиям:

где - доля оборотных средств в активах:

- прибыльность привлеченного капитала:

- коэффициент текущей ликвидности:

- коэффициент независимости:

- коэффициент оборачиваемости активов:

- веса значимости -го фактора, =1,…,5.

Веса значимости обычно определяют экспертным путем, но более правильно их определять на основе регрессионного анализа.

Итак, чтобы определить степень влияния фактора на интегральную оценку банкротства предприятия, осуществим расчет коэффициента корреляции:

,

где -- коэффициент ковариации: ;

- среднее квадратическое отклонение величины ;

;

- расчетное значение фактора х для j-го предприятия, ;

- сформированная оценка финансового состояния предприятия, . Полученные коэффициенты корреляции для всех пяти факторов нормируем, разделив каждый коэффициент корреляции на их сумму. Нормированные коэффициенты корреляции и будут весами значимости .

Таким образом, определен механизм получения функции -счета оценки вероятности банкротства в отечественных условиях. Определение граничных значений -счета в условном разделении на множества (высокая вероятность банкротства, средняя вероятность банкротства, низкая вероятность банкротства) возможно с помощью применения кластерного анализа, что никогда не представляло аналитику больших трудностей. После проведения анализа на возможность банкротства рекомендуется осуществить расчет тенденций на изменение платежеспособности предприятия в краткосрочном периоде на базе коэффициента восстановления платежеспособности:

,

где - коэффициент восстановления платежеспособности за 3 месяца;

- коэффициент текущей ликвидности;

- количество дней отчетного периода согласно формам 1, 2 бухгалтерской отчетности предприятия.

Данный расчет поможет спрогнозировать возможность для предприятия отхода от опасной черты банкротства, если оно потенциально близко, или, наоборот, приблизиться к ней в срок 90 дней.

Практический подход к экспресс-оценке вероятности банкротства предприятия

Пареной В.А. и Долгалевым И.А. был произведен расчет коэффициентов корреляции и, соответственно, весов значимости для 500 украинских предприятий с последующей перепроверкой на других 100 украинских предприятиях. С учетом полученных значений модель -счета в отечественных условиях приняла следующий вид:

Значения условно сгруппировались в интервалы:

(-?; 0] - большая вероятность банкротства;

(0; 0,29] - вероятность банкротства выше среднего;

(0,29; 2,07] - средняя вероятность банкротства;

(2,07; 2,54] - вероятность банкротства ниже среднего;

(2,54; +?) - малая вероятность банкротства.

Коэффициент восстановления платежеспособности распределился на интервалы:

(-?; 0,3] - отрицательная тенденция платежеспособности предприятия;

(0,3; 0,7] -тенденция платежеспособности предприятия не выражена;

(0,7; +?) -положительная тенденция платежеспособности предприятия.

Вследствие динамичности отечественной экономики перерасчет весов значимости и предельных значений оценок и рекомендуется осуществлять не реже одного раза в год, а также могут иметь место некоторые отклонения при расчете предложенных оценок по предприятиям определенных специфических отраслей народного хозяйства.

Предложенный авторами подход можно использовать везде, где проводится оценка финансового состояния предприятия: в кредитных отделах банков, аналитических отделах инвесторов и в самих компаниях.

4. БАНКРОТСТВО МОЖНО И НУЖНО ПРОГНОЗИРОВАТЬ

Далеко не все существующие ныне методики прогнозирования возможного банкротства предприятия заслуживают доверия исследователя. Не все из них составлены корректно, не все могут применяться в наших условиях, не все дают адекватные результаты. Одно и то же предприятие одновременно может быть признано безнадежным банкротом, устойчиво развивающимся хозяйствующим субъектом и предприятием, находящимся в предкризисном состоянии, - все определяет выбранная методика прогнозирования возможного банкротства.

Многие методики трудно применять из-за условий ограниченности данных, в которые попадает практически каждый сторонний исследователь состояния предприятия. Обычно приходится использовать только данные бухгалтерской отчетности. Это обстоятельство ограничивает круг методик, которые могут быть применены исключительно количественными коэффициентными. Нет возможности использовать качественные методы и методы балльных оценок.

Решение проблемы методического обеспечения прогнозирования банкротства предлагает А. О. Недосекин, соискатель ученой степени доктора экономических наук при СПГУЭиФ, победитель конкурса грантов Международного научного фонда экономических исследований акад. Н. П. Федоренко (2002г.), автор многих статей и тезисов, использующий нечеткие множества[2]. Данный подход гораздо более трудоемок по сравнению с прочими методами прогнозирования банкротства предприятий, но это необходимая цена, которую исследователь платит за достоверность конечного результата. Данный метод учитывает очень много показателей:

отраслевую дифференциацию;

включает в себя комплексный анализ сразу нескольких независимых показателей финансового состояния предприятия;

сглаживает временной, а следовательно, и инфляционный фактор при оценке параметров, по которым проводится исследование;

исключает некорректное применение классической вероятности при распознавании сложившейся на предприятии ситуации.

Конечно, получение прогноза будущего состояния предприятия, возможности наступления (или ненаступления) его банкротства является целью исследователя. Но для руководства предприятия эта цель промежуточная, поскольку для него важнее не спрогнозировать возможное приближение негативных событий, а избежать их. Этого можно добиться при помощи комплекса процедур, по-разному обозначаемого в разных источниках - "реформирование", "реструктуризация" и пр., подразумевающего, в первую очередь, изменение структуры предприятия - структуры его управления, структуры его производства, структуры его бизнеса. Этот инструмент оздоровления предприятия может быть эффективным для убыточных и низкорентабельных предприятий, может помочь вывести их из-за грани банкротства, и часто толчком к началу активного процесса реструктуризации как раз и служит утрата платежеспособности и угроза банкротства. Кроме того, этот инструмент оздоровления предприятия может быть эффективным для предприятий, еще не адаптировавшихся окончательно к рыночным условиям экономики.

В дальнейшем же, после осуществления этих кардинальных изменений в структуре, любому предприятию во избежание кризисных ситуаций показан постоянный мониторинг его состояния с применением наиболее подходящих методик прогнозирования возможного банкротства в сочетании с совершенствованием его структуры - это залог успешного развития предприятия.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. http://business.rin.ru/cgi-bin/search.pl?action=view&num=342139&razdel=39&w=0#up

2. http://business.rin.ru/cgi-bin/search.pl?action=view&num=342402&razdel=39&w=0#

3. http://www.festu.ru/ru/structure/library/library/vologdin/v2000-I/33.htm

4. http://www.optim.ru/fin/2002/2/rparenaya/rparenaya.asp

5. Пареная В.А. Прогнозирование банкротства: основные методики и проблемы/Материалы первой всеукраинской научно-практической конференцию.- К.: Украина Наукова, 2001 г. - 56 стр.

6. Пареная В.А., Долгалев И.А. К вопросу о прогнозировании финансового состояния предприятия. - Аналитический банковский журнал, 2002 год №3.

Размещено на Allbest.ru

...