Диагностика риска банкротства предприятия

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

1. Методы прогнозирования банкротства компании

2. Корректировка методик прогнозирования с учетом специфики отраслей

Заключение

Список использованной литературы и источников

Введение

Предсказание банкротства как самостоятельная проблема возникла в передовых капиталистических странах (и в первую очередь, в США) сразу после окончания второй мировой войны. Этому способствовал рост числа банкротств в связи с резким сокращением военных заказов, неравномерность развития фирм, процветание одних и разорение других. Естественно, возникла проблема возможности априорного определения условий, ведущих фирму к банкротству.

Вначале этот вопрос решался на эмпирическом, чисто качественном уровне и, естественно, приводил к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м гг. и связаны с развитием компьютерной техники. банкротство капиталистический экономика прогнозирование

На нынешнем этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение. Вместе с тем, методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать неблагоприятный исход, практически нет. Более того, нет единого источника, который бы описывал большинство известных методик.

Одной из актуальных проблем, требующих решения, является наиболее ранняя диагностика риска банкротства предприятия. Требования к максимально ранней диагностике вызвано двумя основными причинами: необходимостью иметь достаточный лаг времени для принятия управленческого решения и погашения инерции достижения прежней стратегической или тактической цели у анализируемого предприятия.

1. Методы прогнозирования банкротства компании

В настоящее время существуют как западные, так и отечественные модели прогнозирования банкротства компаний. Рассмотрим наиболее известные из них.

Наиболее широкое распространение в западных методиках прогнозирования риска банкротства нашли модели, разработанные известными экономистами Альтманом, Бивером, Лисом и Таффлером.

Сразу хочу отметить, что при разработке зарубежных моделей не учитывался весь спектр внешних факторов риска, свойственных российским условиям: финансовая обстановка в стране, темпы инфляции, условия кредитования, особенности налоговой системы и т.д. Поэтому для большей объективности финансовое состояние предприятия необходимо оценивать с помощью нескольких методов интегральной оценки, в том числе и отечественных моделей.

Двухфакторная модель Альтмана.

В модели учитываемым фактором риска является возможность необеспечения заемных средств собственными в будущем периоде.

Z = ?0,3877 ? 1,0736К_тл + 0,0579К_зс,

где К_тл -- коэффициент текущей ликвидности;

К_зс -- коэффициент капитализации.

Расчет коэффициентов, вошедших в модель, представлен в табл. 1. Коэффициенты рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1).

Интерпретация результатов:

Z < 0 -- вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z;

Z = 0 -- вероятность банкротства равна 50%;

Z > 0 -- вероятность банкротства больше 50% и возрастает по мере увеличения рейтингового числа Z.

Таблица 1. Показатели, вошедшие в двухфакторную модель Альтмана

Показатель	Способ расчета	Комментарий
Ктл	стр. 290 стр.(610+620+630+660)	Показывает, какую часть текущих обязательств по кредитам и расчетам можно погасить, мобилизовав все оборотные средства
Кзс	стр. (590+690) стр. 490 Отношение всех обязательств к собственным средствам	Сколько заемных средств привлекло предприятие на 1 рубль вложенных в активы собственных средств

Пятифакторная модель Альтмана.

Модель используется для компаний, акции которых не котируются на бирже.

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

где Х₁ -- разность текущих активов и текущих пассивов / общая сумма всех активов;

Х₂ -- нераспределенная прибыль / общая сумма всех активов;

Х₃ -- прибыль до уплаты процентов и налогов / общая сумма всех активов;

Х₄ -- балансовая стоимость капитала / заемный капитал;

Х₅ -- выручка от реализации / общая сумма активов.

Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в табл. 2. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1) и «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2).

Интерпретация результатов:

Z < 1,23 -- вероятность банкротства высокая;

Z > 1,23 -- вероятность банкротства малая.

Таблица 2. Показатели, вошедшие в пятифакторную модель Альтмана

Показатель	Способ расчета	Комментарий
Х1	стр. (290 ? 230 ? 610 ? 630 ? 660) стр. 300	Показывает долю чистого оборотного капитала в активах
Х2	стр. 190 Ф2 стр. 300	Показывает рентабельность активов по нераспределенной прибыли
Х3	стр. 140 Ф2 стр. 300	Показывает рентабельность активов по балансовой прибыли
Х4	стр. 490 стр. (590 + 690)	Коэффициент финансирования
Х5	стр. 010 Ф2 стр. 300	Показывает отдачу всех активов

Модель Лиса.

В этой модели факторы-признаки учитывают такие результаты деятельности, как ликвидность, рентабельность и финансовая независимость организации.

Z = 0,063Х₁ + 0,092Х₂ + 0,057Х₃ + 0,001Х₄,

где Х₁ -- оборотный капитал / сумма активов;

Х₂ -- прибыль от реализации / сумма активов;

Х₃ -- нераспределенная прибыль / сумма активов;

Х₄ -- собственный капитал / заемный капитал.

Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в табл. 3. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1) и «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2).

Интерпретация результатов:

Z < 0,037 -- вероятность банкротства высокая;

Z > 0,037 -- вероятность банкротства малая.

Таблица 3. Показатели, вошедшие в модель Лиса

Показатель	Способ расчета	Комментарий
Х1	стр. 050 Ф2 стр. 690	Доля оборотных средств в активах
Х2	стр. 290 Ф2 стр. (590 + 690)	Рентабельность активов по прибыли от реализации
Х3	стр. 690 стр. 300	Рентабельность активов по нераспределенной прибыли
Х4	стр. 010 Ф2 стр. 300	Коэффициент покрытия по собственному капиталу

Модель Таффлера.

В целом по содержательности и набору факторов-признаков модель Таффлера ближе к российским реалиям, чем модель Лиса.

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

где Х₁ -- прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

Х₂ -- оборотные активы / сумма обязательств;

Х₃ -- краткосрочные обязательства / сумма активов;

Х₄ -- выручка от реализации / сумма активов.

Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в табл. 4. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1) и «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2).

Интерпретация результатов:

Z > 0,3 -- малая вероятность банкротства;

Z < 0,2 -- высокая вероятность банкротства.

Таблица 4. Показатели, вошедшие в модель Таффлера

Наименование показателя	Способ расчета	Комментарий
Х1	стр. 050 Ф2 стр. 690	Коэффициент покрытия
Х2	стр. 290 Ф2 стр. (590 + 690)	Коэффициент покрытия
Х3	стр. 690 стр. 300	Доля обязательств
Х4	стр. 010 Ф2 стр. 300	Рентабельность всех активов

Модель Бивера.

Модель позволяет оценить финансовое состояние компании с точки зрения ее возможного будущего банкротства.

Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в табл. 5. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1), «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2) и «Приложения к бухгалтерскому балансу» (форма № 5).

Шкала оценки риска банкротства построена на основе сравнения фактических значений показателей с рекомендуемыми. Вероятность банкротства компании оценивается по одной из групп возможных состояний, где находится большинство расчетных значений показателей.

Специфика российских условий требует, чтобы модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности учитывали как особенности отрасли, так и структуру капитала предприятия.

Таблица 5. Система показателей Бивера

Показатель	Способ расчета	Комментарий	Значения показателей
			Группа I: благополучные компании	Группа II: за 5 лет до банкротства	Группа III: за 1 год до банкротства
Коэффициент Бивера	стр. 190(Ф2) + стр. Ф5(393 + 394) стр. (590 + 690)	Чистая прибыль + Амортизация Заемные средства	0,40-0,45	0,17	-0,15
Коэффициент текущей ликвидности	стр. 290 стр. (610 + 620 + 630 + 660)	Оборотные активы Текущие обязательства	Ј 3,2	Ј 2	Ј1
Экономическая рентабельность	стр. 190(Ф2) стр. 300		6 ё 8	4	-22
Финансовый леверидж	стр. (590 + 690) стр. 700		Ј 37	Ј 50	Ј 80
Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами	стр. (490 ? 190) стр. 300	Собственный капитал ? Внеоборотные активы Сумма активов	0,4	Ј 0,3	» 0,06

Двухфакторная модель прогнозирования банкротства.

Данная модель дает возможность оценить риск банкротства предприятий среднего класса производственного типа.

Z = 0,3872 + 0,2614К_тл + 1,0595К_фн,

где К_фн -- коэффициент финансовой независимости.

Расчет коэффициентов, вошедших в модель, представлен в табл. 6. Коэффициенты рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1).

Интерпретация результатов:

Z < 1,3257 -- вероятность банкротства очень высокая;

1,3257 < Z < 1,5457 -- вероятность банкротства высокая;

1,5457 < Z < 1,7693 -- вероятность банкротства средняя;

1,7693 < Z < 1,9911 -- вероятность банкротства низкая;

Z > 1,9911 -- вероятность банкротства очень низкая.

Таблица 6. Показатели, вошедшие в отечественную двухфакторную модель

Показатель	Способ расчета	Комментарий
Ктл	стр. 290 стр. (610 + 620 + 630 + 660)	Показывает, какую часть текущих обязательств по кредитам и расчетам можно погасить, мобилизовав все оборотные средства
Кфн	стр. 490 стр. 700	Показывает удельный вес собственных средств в общей сумме источников финансирования

Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства.

Модель разработана для прогнозирования риска несостоятельности торгово-посреднических организаций.

Z = 8,38Х₁ + Х₂ + 0,054Х₃ + 0,63Х₄,

где Х₁ -- чистый оборотный капитал / общая сумма активов;

Х₂ -- чистая прибыль / собственный капитал;

Х₃ -- выручка от реализации / общая сумма активов;

Х₄ -- чистая прибыль / интегральные затраты.

Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в табл. 7. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1), «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2) и «Отчета о движении денежных средств» (форма № 4). Интерпретация результатов:

Z < 0 -- вероятность банкротства максимальная (90?100%);

0 < Z < 0,18 -- вероятность банкротства высокая (60?80%);

0,18 < Z < 0,32 -- вероятность банкротства средняя (35?50%);

0,32 < Z < 0,42 -- вероятность банкротства низкая (15?20%);

Z > 0,42 -- вероятность банкротства минимальная (до 10%).

Таблица 7. Показатели, вошедшие в отечественную четырехфакторную модель

Показатель	Способ расчета	Комментарий
Х1	стр. (290 ? 230 ? 610 ? 620 ? 630 ? 660) стр. 300	Доля чистого оборотного капитала на единицу активов
Х2	стр. 190 Ф2 стр. 490	Рентабельность собственного капитала
Х3	стр. 010 Ф2 стр. 300	Коэффициент оборачиваемости активов
Х4	стр. 190 Ф2 стр. (020 + 030 + 040) Ф4	Норма прибыли

2. Корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей

Данная методика разработана учеными Казанского государственного технологического университета. Они 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 состояние (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита);

- к третьему классу - 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:

1. промышленность (машиностроение);

2. торговля (оптовая и розничная);

3. строительство и проектные организации;

4. наука (научное обслуживание).

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

Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности (машиностроение) по классам кредитоспособности (таб.1.).

Таблица 1.

№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 0,8	0,8-1,5	> 1,5
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>3,0	1,5-3,0	< 1,5
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>2,0	1,0-2,0	< 1,0

Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (оптовой) по классам кредитоспособности (таб. 2).

Таблица 2.

№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 1,5	1,5-2,5	> 2,5
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>3,0	1,5-3,0	< 1,5
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>1,0	0,7-1,0	< 0,7

Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (розничной) по классам кредитоспособности (таб. 3).

Таблица 3.

№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 1,8	1,8-2,9	> 3,0
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,5	1,0-2,5	< 1,0
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,8	0,5-0,8	< 0,5

Значения критериальных показателей для распределения строительных организаций по классам кредитоспособности (таб.4).

Таблица 4.

№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 1,0	1,0-2,0	> 2,0
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,7	1,5-2,7	< 1,0
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,7	0,5-0,8	< 0,5

Значения критериальных показателей для распределения проектных организаций по классам кредитоспособности (таб. 5).

Таблица 5.

№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 0,8	0,8-1,6	> 1,6
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,5	1,1-2,5	< 1,1
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,8	0,3-0,8	< 0,3

Значения критериальных показателей для распределения научных (научное обслуживание) организаций по классам кредитоспособности (таб.6).

Таблица 6.

№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 0,9	0,9-1,2	> 1,2
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,6	1,2-2,6	< 1,2
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,9	0,6-0,9	< 0,6

Заключение

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.

Вслед за многими российскими авторами можно отметить, что многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов в силу различий ситуации в экономике. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским условиям, но корректность этой адаптации также вызывает сомнения у специалистов. Несмотря на это результат прогнозирования риска банкротства предприятия прямо пропорционально влияет на его цену. Рыночная цена компании напрямую зависит от того, каковы перспективы компании: будет ли оно развиваться или будет закрыто в силу своей нэффективности, неликвидности или банкротства.

Список использованной литературы и источников

1. Банковское дело: учеб. для вузов/ Под. ред. Г.Н. Белоглазовой. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 592с.

2. Теория и практика антикризисного управления: Учебник для вузов/ Г.З. Базаров, С.Г. Беляев, Л.П. Белых и др.; под ред. С.Г. Беляева и В.И. Кошкина. - М.: Закон и право, ЮНИТИ, 2007. - 469с.

3. http://www.top-ocenka.com/ocenka-fb.html от 13.05.2014г.

4. http://www.cfin.ru/finanalysis/risk/bankruptcy.shtml от 13.05.2014г.

Размещено на Allbest.ru

...