Побудова комплексу економіко-математичних моделей системи попередження банкрутства підприємства

Можливість застосування з боку як внутрішніх, так і зовнішніх зацікавлених сторін

Виділення показників експрес-та фундаментальної діагностики

Дублювання окремих показників

Ототожнення показників ліквідності та платоспроможності

Ігнорування показників виробничо-господарської діяльності та ринкової активності підприємства

Поглиблений аналіз фінансово-господарської діяльності Чернянського

Охоплення показників різних аспектів економічної діяльності

Наявність критеріїв, щодо яких стан підприємства можна віднести до певного типу

Недостатня кількість показників

Недоступність інформації для розрахунку показників моделі

Ігнорування показників, які розраховуються на базі чистого грошового потоку

Поглиблений аналіз фінансово-господарської діяльності Грязновой

Поетапність і простота розрахунків

Охоплення показників різних аспектів економічної діяльності

Доступність інформації для аналізу

Ігнорування показників ділової активності

Ототожнення показників ліквідності та платоспроможності

Відсутність критеріальних меж, щодо яких підприємство можна віднести до того чи іншого стану

Методика оцінки загрози фінансової кризи та банкрутства підприємства Сипягіна

Незначна кількість показників

Простота і швидкість розрахунків

Доступність інформації для аналізу

Детальний аналіз складу і структури дебіторської та кредиторської заборгованості

Відсутність показників, за допомогою яких можна спрогнозувати втрату чи відновлення платоспроможності

Обмеженість списку показників фінансового стану, що не дає можливості зробити всебічну оцінку

Відсутність урахування динаміки зміни фінансового стану підприємства

Система показників фінансового стану підприємства для діагностики його банкрутства У. Бівера

Можливість виявлення незадовільної структури балансу

Простота і швидкість застосування

Прогнозування ризику банкрутства на кілька років вперед

Призначена тільки для успішних підприємств

Невідповідність нормативних значень для підприємств деяких галузей

Ігнорування показників стану та структури грошових потоків, дебіторської заборгованості

Нормативні методики діагностики загрози банкрутства

Наказ Мінекономіки України від 19.01.06 р. № 14

Однозначність підходу при оцінці кризового стану та банкрутства

Всебічний аналіз фінансово-господарської діяльності

Можливість визначення типу банкрутства

Можливість визначення причин кризового стану

Занадто велика кількість оцінюваних показників, що робити методику складною до застосування

Дублювання окремих коефіцієнтів

Ігнорування показників ринкової активності, а також стану і структури грошових потоків підприємства

Популярність застосування даних методів у галузі прогнозування банкрутства компанії пов'язана з тим переліком проблем, з якими стикаються дослідники в процесі моделювання банкрутства компанії, а саме - бінарність залежних змінних, методи визначення вибірки, нестійкість даних, адекватність інформації бухгалтерської звітності, вибір незалежних змінних, вибір фінансових показників.

Перша основна проблема пов'язана з використанням бінарних залежних змінних у моделі. У дослідженнях вибір сукупності компаній-банкрутів і компаній-небанкрутів залежить від прийняття дослідником визначення поняття «банкрутство компанії». Більшість робіт побудовано на використанні юридичного визначення «банкрутство компанії», яке дозволяє досить легко провести поділ сукупності компанії на групи. Хоча існують такі недоліки застосування даного визначення: по-перше, момент юридичного визнання компанії банкрутом не відображає «справжній» момент настання банкрутства [95], по-друге, компанія може реорганізуватися чи об'єднається з іншими компаніями у випадку появи в неї характеристик банкрутства замість офіційного визнання банкрутом.

Друга основна проблема пов'язана з методом проведення вибіркового дослідження. Розробка класичних статистичних моделей прогнозування банкрутства відбувається на основі невипадкової вибірки. Коли використовується оцінка невипадковою вибірки, недоцільно застосування класичних статистичних методів, з огляду на те, що отримана модель не може бути розповсюджена на всю генеральну сукупність компаній.

Третя основна проблема пов'язана з тим, що критика класичних статистичних моделей багато в чому пов'язана з нестаціонарністю і нестабільністю даних. Використання даних моделей з метою прогнозування передбачає сталість взаємозв'язків між залежними змінними. У той же час взаємозв'язок між фінансовими коефіцієнтами завжди нестабільний і це пов'язано з інфляцією, процентними ставками, стадіями ділового циклу компанії.

Четверта основна проблема пов'язана з адекватністю статистичної інформацією, яка може бути одержана бухгалтерської звітності та фінансової звітності компанії. Більшість класичних статистичних моделей використовують лише інформацію з річних звітів у формі фінансових коефіцієнтів для прогнозування банкрутства [91]. При цьому необхідно брати до уваги наступне. По-перше, у багатьох країнах тільки великі компанії змушені публікувати свою звітність і відповідно, більшість моделей прогнозування банкрутства компанії розроблені на основі даних великих компанії. В свою чергу малі компанії, які складають більшу частину всій кількості компаній, не публікують звітність. Безумовно, буде мати вагу відповідність критеріїв кількості активів, кількість співробітників компанії і об'єм продажів компанії у виборі компанії для перевірки точності прогнозування моделі. По-друге, дослідники, покладаючись на опубліковані фінансові коефіцієнти, припускають спочатку, що вони дають правдиву оцінку фінансового стану компанії. Очевидно, що є вірогідність виникнення зворотних ситуацій. Використання неадекватних значень фінансових коефіцієнтів із заздалегідь відрегульованих річних фінансових звітів призводить до виникнення проблеми не відповідності.

П'ята основна проблема пов'язана з вибором залежних змінних моделі. У більшості робіт області банкрутства відправною точкою дослідження є вибір залежних змінних майбутньої моделі, найчастіше переваги віддаються в бік найбільш поширених по минулим дослідженням. Остаточний вибір змінних може бути засновано: на емпіричному аналізі, на теоретичній моделі, комбінацій двох попередніх методів, без спеціального аналізу. У багатьох дослідженнях остаточний вибір залежних змінних зроблено на основі статистичного аналізу. Часто можна спостерігати превалювання статистичної над економічною значимістю змінних. Бували випадки коли у моделях використовуються показники, які характеризують один і той же аспект діяльності підприємства.

Остання проблема пов'язана з часовою розмірністю моделей. Класичні статистичні моделі припускають, що компанії не динамічні у своєму розвитку та банкрутство є дискретною подією. Однак у дійсності банкрутство - динамічний процес, який має довготривалий час розвитку, а також процес банкрутства характеризується різними стадіями. Відносна значущість коефіцієнтів моделей, точність прогнозування залежать від характеристик процесів банкрутства, представлених у оціненій вибірці компаній-банкрутів.

Крім того, одним з головних недоліків зарубіжних моделей є трудомісткість їх адаптації для вітчизняних підприємств. При цьому не кожну модель можна застосовувати в Україні для діагностики банкрутства на увазі ряду причин, а саме:

моделі розроблені на основі зарубіжних підприємств і не адаптовані для умов сучасної економіки України;

моделі не враховують специфіку діяльності підприємств і використовують розгалужену систему показників;

виникають проблеми, пов'язані з невідповідністю в розрахунку важливості окремих показників у моделях.

Як вже було зазначено, існує ряд вітчизняних моделей, які були розроблені спеціально для підприємств України, але й вони мають ряд недоліків нарівні з їх достоїнствами, які наведені у табл. 1.5.



Таблиця 1.5

Переваги та недоліки вітчизняних моделей

Переваги	Недоліки
1	2
універсальна модель Терещенка розроблена з врахування специфіки галузі діяльності підприємства;	вибірковий підхід до формування системи показників, що носить суб'єктивний характер;
нормативні значення, що пропонуються методичними рекомендаціями постійно переглядаються та змінюються;	відсутність у запропонованих системах показників, що характеризують ефективність використання ресурсів, ефективність функціонування;
інформація для розрахунку всіх показників доступна і міститься в основних формах звітності;	обмеженість інформаційного забезпечення, для розрахунку окремих критеріїв вагових коефіцієнтів, що пов'язані з прогнозуванням ймовірності банкрутства;
зростає кількість досліджень вітчизняних науковців щодо питання формування найбільш оптимальної та універсальної моделі, що відповідатиме сучасним умовам.	неточна, необґрунтована визначеність порогових значень окремих критеріїв, що є похідними з показників фінансової звітності;
	відсутня орієнтація більшості існуючих моделей на особливості галузей та специфіку діяльності відповідних підприємств;
	проблеми пов'язані з доступом до інформації, її правдивістю та об'єктивністю

Доцільно відзначити, що переваги та недоліки методик вітчизняних аналітиків, що характерні для української практики, можуть бути використані в дослідженнях на перспективу. Так, окремі переваги потребують подальшого розвитку та вдосконалення, а недоліки - розв'язання та ліквідації.

В результаті виключивши максимум недоліків і розвинувши максимум достоїнств, стане можливим сформувати базис моделей, які будуть дуже добре працювати з вітчизняними підприємствами, визначати загрози банкрутства для них, що дозволить запобігати банкрутству на ранніх стадіях, тим самим збільшуючи кількість фінансово здорових підприємств і економічне зростання країни .



РОЗДІЛ 2. ПОБУДОВА СИСТЕМИ ПОПЕРЕДЖЕННЯ БАНКРУТСТВА

2.1 Концептуальна схема оцінки і аналізу попередження банкрутства підприємства

Недоліки та основні проблеми сучасних методів і моделей оцінки загрози банкрутства підприємства, які були розглянуті в пункті 1.3, говорять про те, що необхідно розробити комплекс моделей, які дозволять точно визначити ризик банкрутства підприємства і представити заходи, спрямовані на стабілізацію його фінансового стану або ж підтримання поточного стану. Тому було прийнято рішення про побудову комплексу моделей, алгоритм якого представлений на рис. 2.1.

Розглянемо більш детально даний алгоритм. У першому блоці представлений процес підготовки до побудови моделі. Він є базисом, який забезпечить побудову моделі та її функціонування, тому вкрай важливо правильно і якісно його сформувати. Формується початковий простір даних, на основі яких буде здійснюватися побудова моделі. В якості вихідних даних розглядаються показники фінансового стану підприємства, які всебічно характеризують його діяльності (від показників майнового стану до ліквідності).

Показники розділені на п'ять основних груп: показники майнового стану, показники ділової активності, показники рентабельності, показники фінансової стійкості та показники ліквідності. В якості вибірки підприємств розглядалися підприємства легкої промисловості для яких і будуть розраховані дані показники.

На наступному етапі першого блоку використовуються моделі репрезентативною згортки інформаційного простору ознак, щоб виділити в кожній групі лише ті ознаки, які максимально точно описують групу. В якості методу редукції буде використаний метод центру тяжіння. Суть роботи цього методу полягає в тому, що він дозволяє виключити показники, які не корелюються між собою або слабо корелюються, а також сильно корелюються з іншими показниками.



Етап 1. Формування простору ознак

Рис. 2.1. Алгоритм побудови комплексу моделей запобігання банкрутству підприємства



Таким чином, метод центру тяжіння дозволить виключити з первинного набору показників ті, що дублюють інформацію, а також він забезпечить вибір того ознаки, яка максимально точно відображає стан описуваних процесів.

В результаті, в кожній групі буде виділено по одному показнику, які й будуть вихідними даними для побудови моделі попередження банкрутства підприємства. Після чого потрібно здійснити перехід до третього пункту першого етапу - оцінки на робастної.

Даний етап потрібен для того, щоб оцінити якість вихідний вибірки і виявити ті дані, які різко відрізняються від основного масиву, тобто є помилками або «викидами». Щоб знайти ці викиди і виключити їх з дослідження і застосовуються робасні методами. При вирішенні завдань робастного оцінювання в статистичній сукупності виділяються 2 типу даних:

дані, які несуттєво відрізняються від значень, які найбільш часто зустрічаються в сукупності. Ці дані не дають особливих помилок і можуть бути використані в дослідженні;

дані, які різко відрізняються від досліджуваної сукупності, їх називають «викидами» або «грубими помилками». Такі дані слід виключити з дослідження або вивчити більш глибоко.

Робастні оцінювання буде зроблено за допомогою тесту для виявлення помилок, заснованому на розрахунку Т-критерію Грабса. Даний критерій хоч і є простим, але дозволяє досить точно визначити наявність помилок в сукупності даних.

Нарешті, на останньому кроці першого етапу буде вироблено виділення класів кризи, на яке буде розділена вихідна сукупність підприємств. Для цього буде проведений аналіз літературних джерел, з метою визначення найбільш зручного для дослідження поділу на класи. Після цього виробляється перехід на другий етап, де буде безпосередньо будується модель оцінки загрози банкрутства підприємства.

У другому блоці представлений процес побудови моделі оцінки загрози банкрутства підприємства. В якості моделі було прийнято рішення використовувати нечітку нейронну мережу, яка поряд з іншими методами і моделями має ряд переваг перед ними. У порівнянні з традиційними технологіями нейронні мережі володіють наступними перевагами [10, 25, 27, 32, 41, 54, 61, 74]:

універсальність - нейронні мережі не залежать від вихідного набору даних, вони не вимогливі до їх певного розподілу або типом цільової функції;

простота - щоб застосовувати нейронні мережі, не потрібно вникати в подробиці внутрішніх механізмів їх роботи у відмінності від класичних статистичних методів;

відсутність проблеми розмірності, так як мережі здатні моделювати залежності навіть при дуже великих обсягах вихідних даних;

швидкість роботи нейронної мережі набагато вище, ніж традиційних моделей [64, 94].

Крім того, у своїх роботах Недосекін та Зайченко [43] зазначають, що нейронні мережі можуть описувати умови й методи рішення задач у термінах близьких до природної мови, а також можуть використовувати нечітку інформацію (наприклад, інтервальні оцінки або думки експертів).

Таким чином, можна зробити висновок, що нечіткі нейронні мережі є відмінними моделями для застосування в умовах оцінки банкрутства підприємства, оскільки можуть враховувати різні фактори і нечіткі дані, з якими іншим моделям буде проблематично працювати.

Після побудови моделі нечіткої нейронної мережі буде зроблена оцінка загрози банкрутства для досліджуваного підприємства. Потім здійснюється перехід до завершального етапу дослідження.

У блоці 3 здійснюється прогнозування вихідних показників для визначення загрози банкрутства підприємства в майбутніх періодах. Для цього будуть використані різні моделі прогнозування часового ряду, серед яких будуть обрані найкращі за критерієм мінімальної абсолютної помилки.

Потім після прогнозування отримані дані будуть передані у вже побудовану модель нечіткої нейронної мережі для визначення ризику банкрутства підприємства. Після цього, виходячи зі стану підприємства, отриманому в прогнозному періоді, буде запропоновано комплекс заходів антикризового управління для підтримки поточного стану або виходу з кризового. Рекомендації будуть розроблені для кожної ступені кризи, виділеної на першому етапі.

2.2 Аналіз фінансового стану підприємства

Прогнозування загрози банкрутства підприємства відіграє важливу роль в запобіганні кризових ситуацій. Для більш повної оцінки ситуації на підприємстві потрібно не тільки оцінити ймовірність банкрутства за допомогою відомих методів і моделей, а й проаналізувати фінансову звітність. Це дозволяє сформувати думку щодо фінансового стану компанії, змін основних показників його діяльності.

Для того, щоб визначити фінансовий стан підприємства, потрібно порахувати і провести аналіз його основних фінансових показників стану підприємства, які характеризують його роботу. Крім того, буде здійснено аналіз загрози банкрутства підприємства за допомогою найпоширеніших і використовуваних моделей діагностики банкрутства (зарубіжних і вітчизняних). Це робиться для того, щоб точно визначити фінансовий стан об'єкта, загрозу банкрутства, а також виділити недоліки існуючих моделей діагностики банкрутства.

На першому етапі слід провести аналіз основних фінансових показників діяльності підприємства. Вони поділяються на 5 груп: показники майнового стану, показники ділової активності, показники рентабельності, показники фінансової стійкості та показники ліквідності. Правильне визначення цих показників дуже важливо для характеристики фінансового стану підприємства. Результати аналізу показників майнового стану підприємства представлені в табл. 2.1.

Таблиця 2.1

Показники майнового стану

Показники	Роки
	2007	2008	2009	2010	2011
Частка оборотних виробничих фондів в обігових коштах	0,012	0,012	0,010	0,010	0,010
Частка основних засобів в активах	0,043	0,036	0,044	0,045	0,055
К-т зносу основних засобів	0,716	0,730	0,678	0,665	0,601
К-т оновлення основних засобів		0,136	0,107	0,048	0,130
Частка довгострокових фінансових інвестицій в активах	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000
Частка оборотних виробничих активів	0,011	0,011	0,009	0,009	0,009
Частка оборотних виробничих фондів в обігових коштах	0,012	0,012	0,010	0,010	0,010
К-т мобільності активів	12,68	12,90	12,56	12,15	10,56

В цілому на підприємстві спостерігаються позитивні тенденції в показниках майнового стану. Мобільність активів вкрай висока, так як критичне мінімальне значення коефіцієнта мобільності активів становить 0,5, а фактичне значення більше 10 за кожні 5 років. Навіть не дивлячись на те, що мобільність активів трохи зменшується з року в рік. Рівень зносу основних засобів має тенденції до зменшення, що також є позитивним фактором. Варто відзначити, що коефіцієнт оновлення основних засобів зменшувався в період з 2007 по 2010 рік, але потім знову спостерігається збільшення даного показника, що вказує на розвиток підприємства і збільшення кількості основних засобів.

Спостерігаються деякі негативні тенденції в частині показників, а саме: частини оборотних виробничих фондів в обігових коштах, частці оборотних виробничих активів, частці оборотних виробничих фондів. Тут спостерігається тенденція до зменшення, хоча при позитивному розвитку підприємства вони повинні збільшуватися. Однак ці зміни не так критичні, так як зменшення проходить на вкрай маленькі величини, а показники залишаються приблизно однаковими з року в рік.

В цілому можна зробити висновок, що майновий стан підприємства хороше, але для більш глибоко аналізу і розуміння всіх змін потрібно провезти аналіз інших груп показників. У табл. 2.2 представлені результати розрахунку показників ділової активності підприємства.

Таблиця 2.2

Показники ділової активності

Показники	Роки
	2007	2008	2009	2010	2011
Оборотність активів, к-т трансформації	6,40	3,86	3,89	3,73	3,84
Фондовіддача	149,99	108,81	88,50	83,46	69,51
К-т оборотності оборотних коштів	6,91	4,16	4,20	4,04	4,21
Період 1 обороту оборотних коштів	52,14	86,49	85,63	89,16	85,61
К-т оборотності запасів	20,46	13,25	13,46	12,40	12,85
Період 1 обороту запасів	17,60	27,16	26,74	29,04	28,01
К-т оборотності дебіторської заборгованості	314,90	287,70	300,35	329,94	355,57
Період погашення дебіторської заборгованості	1,14	1,25	1,20	1,09	1,01
Період погашення кредиторської заборгованості	0,00	0,01	0,00	0,00	0,01
Період операційного циклу	332,50	314,86	327,09	358,98	383,59
Період фінансового циклу	332,49	314,86	327,09	358,98	383,58
К-т оборотності власного капіталу	9,97	4,18	4,19	4,02	4,17

Стабільність фінансового положення підприємства в значній мірі обумовлена ??його діловою активністю, яка безпосередньо залежить від широти ринків збуту продукції, його репутації, ефективності використання ресурсів та стійкості економічного зростання. Ділова активність підприємства у фінансовому аспекті в першу чергу проявляється в швидкості оборотності його коштів. Чим вище оборотність, тим ефективніше використовуються активи підприємства. Провівши аналіз ділової активності досліджуваного підприємства, можна зробити наступні висновки:

к-т трансформації зменшувався в період з 2007 по 2010 рік, але потім знову почав зростати, що говорить про збільшення чистої виручки на одиницю коштів, інвестованих в активи підприємства, що є позитивним моментом;

фондовіддача з року в рік зменшується, тобто скорочується виторг на одиницю основних виробничих фондів. Однак, враховуючи те, що підприємство торгівельне та нічого не виробляє, це не можна назвати негативною тенденцією;

зменшується період обороту оборотних коштів, що говорить про позитивної динаміки у розвитку підприємства;

коефіцієнт оборотності дебіторської заборгованості збільшує кожен рік, що говорить, що виручка значно перевищує середню дебіторську заборгованість;

кредиторська заборгованість у підприємства майже відсутня, тому період її погашення майже дорівнює нулю. Це говорить про фінансову незалежність підприємства;

порівняно з 2007 роком оборотність капіталу значно впала, але незважаючи на це, тримається на постійному хорошому рівні, що говорить про стабільність роботи.

В цілому, можна сказати про хороший стан показників фінансової активності та відзначити позитивні тенденції у їх розвитку, незважаючи на деякі негативні аспекти.

Показники рентабельності відображають ліквідність та платоспроможність підприємства, та вказують на якість його функціонування. Тому вкрай важливо проводити аналіз показників рентабельності, результати розрахунків яких представлені в табл. 2.3.



Таблиця 2.3

Показники рентабельності

Показники	Роки
	2007	2008	2009	2010	2011
1	2	3	4	5	6
Рентабельність активів за прибутком від звичайної діяльності	0,54	0,36	0,34	0,34	0,35
Рентабельність капіталу (активів) за чистим прибутком	0,54	0,36	0,34	0,34	0,35
Рентабельність власного капіталу	0,90	0,42	0,39	0,40	0,40
Рентабельність виробничих фондів	10,62	8,35	6,77	6,76	5,66
Рентабельність реалізованої продукції за прибутком від реалізації	0,12	0,13	0,12	0,13	0,12
Рентабельність реалізованої продукції за прибутком від операційної діяльності	0,11	0,13	0,12	0,13	0,12
Рентабельність реалізованої продукції за чистим прибутком	0,08	0,09	0,09	0,09	0,09
К-т реінвестування		1,12	0,19	0,18	0,22
К-т стійкості економічного зростання		0,47	0,07	0,07	0,09
Період окупності капіталу	1,86	2,75	2,95	2,91	2,89
Період окупності власного капіталу	1,11	2,37	2,54	2,51	2,47

Рентабельність активів досліджуваного підприємства в 2007 році була вищою, ніж у наступних, потім відбувся невеликий спад, однак спостерігається легка тенденція до збільшення цього показника. Це говорить про те, що попит на продукцію збільшується, хоч і не в значній мірі. Аналогічна ситуація з рентабельністю власного капіталу, але варто зазначити, що сам показник дуже високий (40%), що говорить про інвестиційної привабливості підприємства. Всі показники рентабельності показують однакову тенденцію і останні кілька років триматися на одному рівні, а в 2011 році спостерігається зростання в позитивну сторону, що говорить про поліпшення ситуації на підприємстві. Але в цілому, рентабельність активів і власного капіталу знаходяться на високому рівні, що свідчить про його хорошому фінансовому стані.

Показники фінансовому стійкості відображають розвиток і стабільність функціонування підприємства. Був проведений розрахунок основних показників фінансової стійкості та порівняння з нормативними нормами, щоб виявити позитивні або негативні тенденції в розвитку підприємства. У табл. 2.4 представлені результати розрахунків даних показників.

Таблиця 2.4

Показники фінансової стійкості

Показники	Роки
	2007	2008	2009	2010	2011
1	2	3	4	5	6
Власні оборотні кошти (робочий капітал)	129615	257074	277863	297539	322511
К-т забезпеченості оборотних активів власними коштами	0,61	0,92	0,92	0,92	0,91
Маневреність робочого капіталу	0,42	0,27	0,27	0,26	0,26
Маневреність власних оборотних коштів	0,47	0,39	0,39	0,38	0,41
К-т забезпеченості запасів власними оборотними коштами	2,35	3,81	3,84	3,68	3,63
К-т покриття запасів	2,37	3,61	3,64	3,83	3,86
К-т фінансової незалежності (автономії)	0,64	0,92	0,93	0,93	0,95
К-т фінансової залежності	1,56	1,08	1,08	1,07	1,06
К-т маневреності власного капіталу	0,89	0,92	0,92	0,92	0,91
К-т концентрації позикового капіталу	0,36	0,08	0,07	0,07	0,05
К-т фінансування (фінансової стабільності)	1,80	12,24	13,00	14,27	17,36
Фінансовий леверидж	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
К-т фінансової стійкості	0,64	0,92	0,93	0,93	0,95

Провівши розрахунок показників фінансової стійкості, можна зробити ряд висновків:

власні оборотні кошти постійно збільшуються, що свідчить про те, що підприємство може не лише погасити поточні зобов'язання, а й розширити виробництво;

коефіцієнт забезпечення оборотних активів власними коштами сигналізує про здатність підприємства перетворити активи в ліквідні кошти, так як критичне мінімальне значення цього показника 0,1, а фактичне більше 0,9 в останні роки;

маневреність робочого капіталу зменшується, що є позитивною тенденцією, так як підприємство не накопичує запаси і активно функціонує;

коефіцієнт покриття запасів збільшується, що також є позитивною тенденцією;

коефіцієнт фінансової незалежності (автономії) знаходиться на позначки 0.95, коли критичне мінімальне значення дорівнює 0,5. Це говорить про те, що у підприємства майже немає кредиторських заборгованостей і воно фінансово незалежно.

Аналіз фінансової стійкості підприємства показав, що воно знаходиться в доброму фінансовому стані, практично не залежить від кредиторів і активно функціонує.

Фінальним етапом аналізу є перевірка показників ліквідності. У короткостроковій перспективі критерієм оцінки фінансового стану підприємства виступає його ліквідність і платоспроможність. Ліквідність підприємства - це його здатність перетворити свої активи в грошові кошти платежу для погашення короткострокових зобов'язань. Тому вкрай важливо вчасно простежити всі зміни в ліквідності підприємства. Результати розрахунку яких представлені в табл. 2.5.

Таблиця 2.5

Показники ліквідності

Показники	Роки
	2007	2008	2009	2010	2011
К-т поточної ліквідності	2,58	12,24	12,93	14,17	17,17
К-т швидкої ліквідності	1,91	9,28	9,81	10,61	12,83
К-т абсолютної ліквідності	0,74	4,38	4,69	5,03	6,40
Ставлення короткострокової дебіторської до кредиторської заборгованості	7,05	20,76	18,78	11,41	9,57

Аналіз показників ліквідності показав, що підприємство знаходиться у відмінному фінансовому стані і може своєчасно погашати свої зобов'язання. Критичне значення показника поточної ліквідності дорівнює 1, у той час як фактичне щороку зростає і в 2011 році склало 17,17.

Коефіцієнт швидкої и абсолютної ліквідності також у багато разів більше нормативного значення, Що свідчіть про Дуже скроню ліквідність підприємства. Це обумовлено в дерло Черга величини оборотних активів у підприємства та відсутність довгострокових зобов'язань. Крім того, величина потокової зобов'язань невелика в порівнянні з активами підприємства.

Ставлення дебіторської заборгованості до кредиторської досить високе, і хоча рекомендоване значення дорівнює 1, це не є негативним моментом, так як у підприємства мала частка позикового капіталу, що говорить про його фінансової незалежності.

Проведена оцінка фінансового стану підприємства показала, що йому не загрожує банкрутство та вовно знаходиться в дуже хорошому фінансовому стані. Крім того воно має високі показники ліквідності та платоспроможності. Для більш детального розрахунку загрози банкрутства треба провести аналіз за допомогою найбільш розповсюджених методів та моделей банкрутства підприємств.

Проведемо оцінку загрози банкрутства підприємства на основі методики В. Бівера. Для цього були взяті 5 найбільш типових показників діяльності підприємства та проведено порівняння їх з нормативними значеннями, обґрунтованими Бівером. Результати наведені в табл. 2.6.

Дані по досліджуваного підприємству не збігаються з нормативними значеннями методики Бівера, що говорить про те, що дана методика застаріла, і нормативні значення вимагають перегляду, а також врахування специфіки підприємства та умов його функціонування в рамках країни і галузі.

Таблиця 2.6

Методика Бівера

Показник		Для благополучних компаній	За 5 років до банкрутства	За 1 рік до банкрутства
Коефіцієнт Бівера	5,1	0,4-0,45	0,17	-0,15
Рентабельність активів, %	35,2	6-8	4	-22
Фінансовий леверидж	0,16	< 37	< 50	< 80
Коефіцієнт покриття активів	0,47	0,4	< 0,3	0,06
Коефіцієнт покриття	12,9	< 3,2	< 2	< 1

Наступною методикою для оцінки фінансового стану досліджуваного підприємства є скорингова модель з трьома балансовими показниками - рентабельність сукупного капіталу, коефіцієнт поточної ліквідності і коефіцієнт фінансової незалежності. На основі значень цих показників виставляються бали, підраховується сума і підприємство належить до певного класу, на основі суми набраних балів. Фінансові показники були розраховані за станом на кінець 2011 року. Результати скорингового аналізу наведені в табл. 2.7.

Таблиця 2.7

Скорингова методика оцінки банкрутства

Показник		Кількість балів
Рентабельність сукупного капіталу,%	35,5	50
Коефіцієнт поточної ліквідності	12,9	30
Коефіцієнт фінансової незалежності	0,86	20
Сума балів		100



Скоринговий аналіз показав, що підприємство належить до першого класу. Це означає, що воно має хороший запас фінансової стійкості, що дозволяє бути впевненим у поверненні позикових коштів.

Цих методів недостатньо для якісної діагностики загрози банкрутства, тому оцінимо ймовірності банкрутства досліджуваного підприємства на основі найпоширеніших моделей - Альтмана, Фулмера, Спрінгейта, Таффлера і Тішоу, Сайфулін, Лиса, Зайцевої, Мігуссі і Олсона. В ході аналізу були розраховані незалежні фактори по кожній моделі і кінцевий показник. В табл. 2.8 представлені результаті розрахунку для моделі Альтмана.

Таблиця 2.8

Модель Альтмана

Фактор	Роки
	2009	2010	2011
X1	0,849175	0,851912	0,855985
X2	0,856624	0,858252	0,867295
X3	0,498437	0,471311	0,474941
X4	19,1404	18,78347	19,19804
X5	4,753127	4,762162	4,563383
Z	20,10049	19,81142	19,89091

Виходячи з результуючого показника Z, можна сказати, що ймовірність банкрутства підприємства вкрай мала, так як він більше 3. Модель Альтмана дає досить точний прогноз з часовим інтервалом 1-2 роки, тобто як мінімум у 2012-2013 році банкрутство йому не загрожує.

У табл. 2.9 представлені результати розрахунків за моделлю Фулмера.

Таблиця 2.9

Модель Фулмера

Фактор	Роки
	2009	2010	2011
X1	0,856624	0,858252	0,867295
X2	4,753127	4,762162	4,563383
X3	0,498437	0,471311	0,474941
X4	4,807144	4,75138	5,282696
X5	0,07554	0,071409	0,065001
X6	0,07554	0,071409	0,065001
X7	11,27161	11,37629	11,48478
X8	12,2414	12,93004	14,16888
X9	3,597851	3,45465	3,559518
H	28,93105	29,53803	31,70458

Дев'ятифакторна модель Фулмера сигналізує про банкрутство підприємства при H < 0. У даному випадку результуюча змінна вказує на те, що ознаки банкрутства відсутні, а таке велике перевищення мінімальної величини говорить про дуже високу фінансову стійкість.

Табл. 2.10 презентую результати розрахунків за моделлю загрози банкрутства Спрінгейта.

Таблиця 2.10

Модель Спрінгейта

Фактор	Роки
	2009	2010	2011
X1	0,924715	0,923321	0,920986
X2	0,498437	0,471311	0,474941
X3	6,598316	6,600166	7,306718
X4	4,753127	4,762161	4,563383
Z	8,738797	8,65892	9,054472

Якщо Z < 0,862 підприємство отримує оцінку "крах". Досліджуване підприємство дуже далеко від цього показника, тому можна зробити висновок про його фінансової стійкості.

У табл. 2.11 можна побачити результати розрахунків за моделлю Таффлера та Тішоу, яка дозволяє оцінити загрозу банкрутства підприємтсва.



Таблиця 2.11

Модель Таффлера та Тішоу

Фактор	Роки
	2009	2010	2011
X1	62,922	66,68853	70,20523
X2	12,2414	12,93004	14,16888
X3	0,07554	0,071409	0,065001
X4	4,753127	4,762162	4,563383
Z	35,71414	37,80062	39,79256

При Z > 0,3 ймовірність банкрутства низька, а при Z < 0,2 висока. В даному випадку ймовірність знову низька.

Результати по моделі Сайфуліна наведені у табл. 2.12.

Таблиця 2.12

Модель Сайфуліна

Фактор	Роки
	2009	2010	2011
X1	0,921933	0,925825	0,940131
X2	12,2414	12,93004	14,05596
X3	5,140098	5,157643	4,994693
X4	0,301448	0,3	0,3
X5	0,413782	0,352019	0,355768
R	4,028648	4,044285	4,176203

Якщо R < 1, то стан підприємства незадовільний. Значення розрахованого показника говорить про зворотне.

Результати аналізу за моделлю Ліса наведені у табл. 2.13.



Таблиця 2.13

Модель Ліса

Фактор	Роки
	2009	2010	2011
1	2	3	4
X1	0,924715	0,923321	0,920986
X2	4,753127	4,762162	4,563383
X3	0,856624	0,858252	0,867295
X4	11,37213	12,05035	13,3751
Z	0,555744	0,557259	0,540664

Мінімально граничне значення ймовірного банкрутства в моделі Лиса дорівнює 0,0347. Досліджуване підприємство не піддається загрозі банкрутства.

Результати розрахунків за моделлю російського вченого Зайцевої представлені у табл. 2.14.

Таблиця 2.14

Модель Зайцевої

Фактор	Роки
	2009	2010	2011
X1	0	0	0
X2	0,001827	0,001916	0,00278
X3	12,2414	12,93004	14,05596
X4	0	0	0
X5	0,087934	0,082985	0,074766
X6	0,194549	0,193887	0,200213
K	2,476711	2,613887	2,838969

У даній модель розрахункове значення К порівнюється з нормативним значенням. Нормативне значення дорівнює 1,58. Так як розрахункове значення більше нормативного, то можна говорити про високу ймовірність настання банкрутства.

У табл. 2.15 наведені результати розрахунків за логіт-моделлю Мінуссі.

Таблиця 2.15

Модель Мінуссі

Фактор	Роки
	2009	2010	2011
X1	0,194549	0,193887	0,201821
X2	0,164076	0,162111	0,150232
X3	12,2414	12,93004	14,05596
X4	0,178656	0,178892	0,187577
X5	0,121235	0,120574	0,12705
Y	-8,30034	-8,41734	-8,6393
P (ймовірність)	0,000248	0,000221	0,000177

Побудована логіт-модель показує, що ймовірність банкрутства підприємства вкрай мала і прагне до нуля.

Результати розрахунків за ще одною логіт-моделлю, яка дозволяє визначити ризик банкрутства с точністю до відсотків, представлені у табл. 2.16.

Таблиця 2.16

Модель Олсона

Фактор	Роки
	2009	2010	2011
X1	12,49445	12,56951	12,64171
X2	0,07554	0,071409	0,065001
X3	0,849175	0,851912	0,855985
X4	0,07554	0,071409	0,065001
X5	0	0	0
X6	0,363132	0,339291	0,343379
X7	4,807144	4,75138	5,282696
X8	0	0	0
X9	-0,05697	0,003578	0,04206
Y	-6,20884	-6,27199	-6,21286
P (ймовірність)	0,002008	0,001885	0,001999

Дана логіт-модель також говорить про те, що ймовірність настання банкрутства мала - менше 1 відсотка.

Результати розрахунків за моделлю Конана та Голдера представлені у табл. 2.17.

Таблиця 2.17

Модель Конана та Голдера

Фактор	Роки
	2009	2010	2011
X1	0,691807752	0,69307	0,682129
X2	0,859050565	0,860503	0,86939
X3	3,43402E-06	3,24E-06	3,07E-06
X4	0,025206284	0,024971	0,025456
X5	62,92200135	66,68853	70,20523
Z	-15,398437	-16,3029	-17,1471

Значення результуючої змінної в даній моделі знаходиться в діапазоні від 0,21 і нижче. Отримані значення Z свідчать про те, що модель неприйнятна у вітчизняних умовах функціонування підприємства.

У табл. 2.18 представлені розрахунки за моделлю іркутських вчених.

Таблиця 2.18

Модель іркутських вчених

Фактор	Роки
	2009	2010	2011
X1	0,924715365	0,923321	0,920986
X2	0,42271268	0,394294	0,394965
X3	4,753127243	4,762162	4,563383
X4	0,107377227	0,098575	0,104892
R	8,49614396	8,450986	8,42533

При R > 0,42 ймовірність банкрутства мінімальна і становить менше 10%. Так як отримане значення R у багато разів перевищує нормативне значення, можна робити висновок про те, що підприємству не загрожує банкрутство.

Більшість моделей прогнозування банкрутства мають деякі недоліки. По-перше, практично жодна з них не передбачає розрахунок показників, які враховували вплив зовнішніх факторів (наприклад, конкурентів) на діяльність господарюючого суб'єкта. Необхідність їх аналізу пов'язана з тим, що в порівнянні з конкурентами підприємство може мати відносно стійке фінансове становище і вести досить успішну діяльність.

По-друге, окремі методики включають в себе надто велику кількість показників, які дублюють о...