В современных экономических условиях умение вовремя распознать и заметить неблагоприятное состояние предприятия - неотъемлемое качество каждого руководителя действующей компании. В современной экономической науке существует большое количество методик определения вероятности банкротства, которые используются многими предприятиями. Каждая из методик использует свою систему показателей для оценки финансового состояния заемщика и по-своему определяет порядок расчета этих показателей.

В процессе управления финансовыми потоками предприятия возможность наступления банкротство существует всегда, особенно в условиях нестабильности и при высоких рыночных рисках. Кризисное состояние предприятия характеризуется неспособностью осуществлять финансовое обеспечение финансово-хозяйственной деятельностью. Своевременное выявление кризисного состояния, называемого в экономической практике как «угроза банкротства», требует создания и выполнения специализированных процедур финансового контроля.

Множество методов и показателей финансового контроля образует в совокупности поле диагностики финансового состояния предприятия. Целью диагностики финансового состояния предприятия, исходя из выше изложенного, является определение отклонений в деятельности предприятия, выявление проблемных зон функционирования в условиях недостаточности полученных данных.

Актуальность темы «Диагностика банкротства» заключается в том, что определение сущности банкротства, анализ способов его оценки в настоящее время представляют как теоретический, так и практический интерес.

Цель работы заключается в оценке вероятности банкротства для исследуемой организации (МУ «Гостиный двор»).

Цель работы заключается в построении моделей прогнозирования финансовой устойчивости для исследуемой организации.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

изучить сущность диагностики банкротства;

рассмотреть методы диагностики вероятности;

проанализировать деятельность МУ «Гостиный двор»;

провести диагностику вероятности банкротства МУ «Гостиный двор».

Объектом исследования является финансово-экономическое состояние МУ «Гостиный двор».

Предметом исследования выступает прогнозирование банкротства организации.

Теоретические и методические аспекты проблемы, связанные с прогнозированием банкротства предприятий, исследовались многими отечественными экономистами: Р.И. Шниппер, О. Дмитриева, А.И. Муравьёв, В.В. Глухов, Ю.М. Бахрамов, А.С. Вартанов, Е.М. Трененков, С.А. Дведенидова, В.В. Бандурин, К.В. Балдин, В.Ю. Жданов и другие.

Теоретической основой работы послужили труды ученых таких как И.А. Бланк, В.В. Ковалев, Е.С. Стоянова, А.Д. Шеремет, М.И. Баканов, М.Н. Крейнина и др.

При написании работы была использована учебная литература в сфере экономики, финансов, статистики, справочная информация ПБД «Консультант Плюс 3000», Российского статистического ежегодника, финансовая отчетность МУ «Гостиный двор».

В работе были использованы методы горизонтального и вертикального анализа бухгалтерской отчетности, традиционные статистические методы. При выполнении расчетов использовались средства MS Excel.

Глава 1. Теоретические основы прогнозирования банкротства

Рассмотрим методики, которые наиболее часто применяются при диагностики банкротства на предприятиях.

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства организаций [14].

Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США еще в начале 30-х гг. XX в.

В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Наиболее простой из методик диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах.

На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой были выявлены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов.

Для США данная модель выглядит следующим образом:

, (1)

где -Коэффициент текущей ликвидности;

- Доля заемных средств в пассивах.

Уровень вероятности банкротства по этой модели оценивается по шкале, отраженной в таблице 1.

Таблица 1

Степень вероятности банкротства по двухфакторной математической модели

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель - рентабельность активов.

Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная.

Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены [13].

Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей.

В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется «Z-счет» Э. Альтмана (индекс кредитоспособности), который представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США.

Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis - MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими методами. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид

, (2)

где - степень ликвидности активов;

- уровень рентабельности активов;

- уровень доходности активов;

- коэффициент отношения собственного капитала к заемному;

- оборачиваемость активов.

Уровень угрозы банкротства по модели Альтмана оценивается по следующей шкале, отраженной в таблице 2.

Таблица 2

Шкала угрозы банкротства по модели Альтмана

Практика показывает, что по модели Альтмана прогноз банкротства оправдывается: за год - 90%, 2 года - 70%, 3 года - 50%.

Несмотря на относительную простоту использования модели Альтмана, для оценки банкротства в России она оказалась непригодной из-за ряда факторов.

1) При расчетах x₂, x₃, x₅ в условиях инфляции нельзя использовать их балансовую стоимость, так как в этом случае показатели будут искусственно завышены.

2) При расчете x₄ при оценке собственного капитала он также должен быть переоценен на сегодняшнюю восстановительную (рыночную) стоимость.

Модель Коннана-Гольдера основана на методе Альтмана и имеет вид:

, (3)

где x₁ - доля быстрореализуемых ликвидных средств (денежные средства + краткосрочные финансовые вложения + краткосрочная дебиторская задолженность) в активах;

x₂ - доля долгосрочных источников финансирования в пассивах;

x₃ - отношение финансовых расходов (уплаченные проценты по заемным средствам + налог на прибыль) к нетто-выручке от продажи;

x₄ -доля расходов на персонал в валовой прибыли;

x₅- соотношение накопленной прибыли и заемного капитала.

В таблице 3 представлена вероятность банкротства по модели Коннана-Гольдера.

Таблица 3 Вероятность банкротства по модели Коннана-Гольдера

Первым финансовым аналитиком, использовавшим статистические приемы в сочетании с финансовыми коэффициентами для прогнозирования вероятного банкротства предприятия, был В.Х. Бивер (W.Н. Beaver). У. Бивер предложил пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы:

- рентабельность активов;

- удельный вес заемных средств в пассивах;

- коэффициент текущей ликвидности;

- доля чистого оборотного капитала в активах;

- коэффициент У. Бивера = (чистая прибыль + амортизация) / заемные средства.

В таблице 4 представлена оценка риска потери платежеспособности по определенной шкале в зависимости от значения коэффициента У. Бивера (N).

Таблица 4

Степень риска потери платежеспособности по критерию У. Бивера

Модель У. Бивера отличается от прочих моделей тем, что в ней не выработан единый обобщающий показатель и это позволяет провести анализ по каждому из них и сравнить результаты с критериальными значениями [14].

Методическими указаниями Федеральной службы РФ по финансовому оздоровлению и банкротству для оценки и прогнозирования финансового состояния организаций предлагаются показатели, сгруппированные в следующие группы:

1. общие показатели, которые включают среднемесячную выручку (K1), долю денежных средств в выручке (К2) и среднесписочную численность работников (К3);

2. показатели платежеспособности и финансовой устойчивости: степень платежеспособности общая (К4), коэффициент задолженности по кредитам банков и займам (К5), коэффициент задолженности другим организациям (К6), коэффициент задолженности фискальной системе (К7), коэффициент внутреннего долга (К8), степень платежеспособности по текущим обязательствам (К9), коэффициент покрытия текущих обязательств оборотными активами (К10), собственный капитал в обороте (К11), доля собственного капитала в оборотных средствах (коэффициент обеспеченности собственными средствами) (К12), коэффициент автономии (финансовой независимости) (К13);

3. показатели эффективности использования оборотного капитала (деловой активности), доходности и финансового результата (рентабельности): коэффициент обеспеченности оборотными средствами (К14), коэффициент оборотных средств в производстве (К15), коэффициент оборотных средств в расчетах (К16), рентабельность оборотного капитала (К17), рентабельность продаж (К18), среднемесячная выработка на одного работника (К19);

4. показатели эффективности использования внеоборотного капитала и инвестиционной активности организации: эффективность внеоборотного капитала (фондоотдача) (К20), коэффициент инвестиционной активности (К21);

5. показатели исполнения обязательств перед бюджетом и государственными внебюджетными фондами: коэффициенты исполнения текущих обязательств перед бюджетами соответствующих уровней (К22 - К24); коэффициент исполнения текущих обязательств перед государственными внебюджетными фондами (К25), коэффициент исполнения текущих обязательств перед Пенсионным фондом Российской Федерации (К26).

В этом же документы определен порядок расчета выше приведенных коэффициентов. Изучение динамики данных показателей позволяет довольно полно охарактеризовать финансовое состояние предприятия и установить наметившиеся тенденции его изменения.

Для диагностики несостоятельности хозяйствующих субъектов часто применяют наиболее существенные ключевые показатели, к которым относятся коэффициент текущей ликвидности, обеспеченности собственными оборотными средствами, финансовой устойчивости и доля просроченных финансовых обязательств в общей сумме активов предприятия.

Многие отечественные экономисты рекомендуют использовать интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа.

Сущность этой методики - классификация предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок. Простая скоринговая модель с тремя балансовыми показателями представлена в таблице 5.

Таблица 5

Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Первый класс - предприятие с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств; второй класс - предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматривающийся как рискованные; третий класс - проблемные предприятия; четвертый класс - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению (кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты); пятый класс - предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

Учеными Казанского государственного технологического университета была разработана корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей. 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:

- 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.

Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности по классам кредитоспособности приведены в таблице 6.

Таблица 6

Значение критериальных показателей для распределения промышленности по классам кредитоспособности

Российские ученые Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предприняли попытку адаптировать модель «Z-счет» Э. Альтмана к российским условиям. Они предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число:

R = 2Ко + 0,1Ктл + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр, (4)

где Ко - коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Ктл - коэффициент текущей ликвидности;

Ки - коэффициент оборачиваемости активов;

Км - коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

Кпр - рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, и организация будет имеет удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

В настоящее время в развитых странах нашла применение Модель Аргенти или иначе A-score, которая характеризует, в первую очередь, управленческий кризис, способный повлечь банкротство компании.

Определение вероятности банкротства компании начинается с предположений что:

- идет процесс, ведущий к банкротству;

- процесс этот для своего завершения требует нескольких лет;

- процесс может быть разделен на три стадии: недостатки, ошибки, симптомы.

Недостатки. Компании, движущиеся к банкротству, годами показывают несколько недостатков, очевидных задолго до фактической несостоятельности.

Ошибки. Вследствие накопления этих недостатков предприятие может совершить фатальную ошибку, ведущую к банкротству (автор исходит из постулата что, организации, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству).

Симптомы. Совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей (скрытое при помощи «творческих» расчетов), признаки дефицита наличности.

Как правило, эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

При тестировании показателям в таблице необходимо присваивать одно из двух значений - либо «да», либо «нет». Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель - А-счет.

Промежуточные значения недопустимы, то есть необходимо оценить каждую позицию с точки зрения того, согласны ли вы с приведенным суждением или нет.

Все рассмотренные методики для диагностики вероятности банкротства, являются «количественными» кризис-прогнозными, в то время как модель Аргенти относится к «качественным».

Таким образом, проводя анализ с использованием большого количества факторов и диагностируя не только финансовую и экономическую стороны деятельности предприятия, но и управленческую, появляется возможность более точно диагностировать вероятность наступления банкротства для предприятия.

В следующей главе проведем диагностику банкротства муниципального предприятия «Гостиный двор».

Глава 2. Прогнозирование вероятности банкротства муниципального предприятия «Гостиный дом»

2.1 Характеристика МП «Гостиный двор»

В результате исследований, выполненных в работе, изучены теоретические подходы к прогнозированию банкротства предприятия, проведен анализ с целью установления вероятности банкротства организации, рассчитаны коэффициенты, характеризующие платежеспособность, финансовую устойчивость, показатели состава, структуры и динамики активов и пассивов.

В современных условиях экономики такое понятие как «банкротство предприятий» встречается довольно часто. Экономическое положение страны не находится в одном, стабильном состоянии. Она (экономика) циклична и соответственно «взлеты» не редко сменяются «падениями». Это связано с высокой степенью конкурентной борьбы и повышенной концентрацией рынка.

Нестабильность экономической среды вынуждает принимать решения в условиях неопределенности, что, приводит к нестабильности функционирования предприятия, может поставить под угрозу само его существование и привести к ликвидации, прекращению его деятельности. В настоящее время до 80 % компаний не в состоянии функционировать в подобных условиях, и они вынуждены уходить с рынка.

Поэтому начиная с момента создания предприятия очень важно проводить диагностику кризиса, разрабатывать стратегию профилактики на предприятии.

Профилактика банкротства предприятия является актуальной для предприятий, так как позволяет предупредить кризис либо смягчить его, мобилизовав все имеющиеся ресурсы.

При диагностике банкротства осуществляется целый комплекс мероприятий направленных на выявление всех имеющихся финансовых и управленческих проблем в деятельности того или иного предприятия. Диагностика направлена на оценку имеющегося управления, насколько соответствует существующая система управления и её эффективность изначально планируемым показателям, а также возможности конкурировать на рынке с другими субъектами. Правильно проведенная диагностика способна не только помочь выйти предприятию из финансового коллапса, но и предотвратить банкротство.

Диагностика финансового состояния предприятий основана на последовательной оценке действия внутренних и внешних факторов, определяющих глубину финансового кризиса, выбор и перспективность применения методов финансового оздоровления.

При проведении диагностики финансового состояния очень важна методика, на основе которой производится расчет основных показателей оценки финансовой устойчивости и платежеспособности, а также интерпретация этих показателей.

В результате анализа финансового состояния МУ «Гостиный двор» было выявлено, что структура баланса не удовлетворительная, а сам баланс не является ликвидным. Вычисленные показателя ликвидности и платежеспособности отражают высокую вероятность банкротства. А рассчитанная рейтинговая оценка, предложенная Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым, подтвердила этот результат.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 № 127-ФЗ// ПБД «Консультант Плюс 3000»: ежед. пополнение/ ЗАО «Консультант Плюс», НПО «ВМИ». - Загл. с экрана

2. Андреева Л.Ю. Финансовый менеджмент. Курс лекций / Л.Ю. Андреева. - Ростов-на-Дону, 2009. - 210 с.

3. Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel: учебное пособие / В.Р. Бараз. - Екатеринбург: ГОУ ВПО «УГТУ-УПИ», 2007. - 102 с.

4. Бендиков М.А. Финансово-экономическая устойчивость предприятия и методы ее регулирования / М.А. Бендиков // Экономический анализ, № 14, 2006.

5. Бочаров В. В. Финансовый анализ / В.В.Бочаров. - СПб: Питер, 2003.

6. Васильева Л.С. Финансовый анализ: учебник / Л.С. Васильева, М.В. Петровская. - М.: КНОРУС, 2006.

7. Вахрушина М.А. Анализ финансовой отчетности / Под ред. М.А. Вахрушиной, Н.С. Пласковой. - М.: Вузовский учебник, 2006.

8. Жарковская, Е. П. Антикризисное управление [Текст] / Е.П. Жарковская, Б.Е. Бродский. - М.: Омега-Л. - 2005. - 357 с.

9. Кукукина, И. Г. Учёт и анализ банкротств: учебное пособие [Текст] / И. Г. Кукукина, И. А. Астраханцева. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: Финансы и статистика. - 2006. - 304 с.

10. Курочкина О.Л. «Риск банкротства предприятия и методы его предотвращения» СПС «КонсультантПлюс», 2007 г.

11. Трененков Е.М., Дведенидова С.А. Диагностика в антикризисном управлении. // Менеджмент в России и за рубежом. -- 2002. -- № 1. [Электронный ресурс] --http://www.cfin.ru/press/management/2002-1/01.shtml

12. Фёдорова, Г. В. Учёт и анализ банкротств: учебник [Текст] / Г. В. Фёдорова. - 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Омега-Л. - 2008. - 248 с. - (Высшее финансовое образование)

13. Федотова М.А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия /Финансы.1995. № 6

14. Чурсина Ю.А., Кондратьева К.В. Диагностика банкротства предприятия http://www.auditfin.com/fin/2013/1/2013_I_03_11.pdf

Размещено на Allbest.ru