Международная практика определения и прогнозирования несостоятельности организаций

Размещено на http://www.allbest.ru/

Кафедра менеджмента

Реферат

Международная практика определения и прогнозирования несостоятельности организаций

Антикризисное управление

Москва 2012г.



Введение

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов.

Все системы прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе в большинстве из названных методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов.

Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации коммерческой организации заранее, ещё до появления её очевидных признаков. Такой подход особенно необходим, так как жизненные циклы коммерческих организаций в рыночной экономике коротки (4 - 5 лет). В связи с этим коротки и временные рамки применения в них антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризиса организации их применение может привести к банкротству. Указанные методики должны позволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, ещё до наступления кризиса коммерческой организации, с целью предотвращения этого кризиса.

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый - количественный - базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: 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 (А-счет Аргенти, метод Скоуна).

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



1. Формула коэффициента вероятности банкротств Э. Альтмана

Эдвардом Альтманов в 1968 году была разработана модель оценки вероятности банкротства предприятия.

Известная модель основана на комплексном учете важнейших показателей, диагностирующих кризисное финансовое состояние, позволяющих рассчитать индекс кредитоспособности и в результате отнести хозяйствующие субъекты к потенциальным банкротам или к успешно работающим предприятиям.

При построении модели оценки вероятности банкротства, Э. Альтман проанализировал финансовую отчетность 66 компаний, половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 годами, а вторая продолжала успешно работать, на основе выборки им было рассчитано 22 коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из них он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, формула Альтмана представляет собой функцию от нескольких показателей, характеризующих экономический потенциал компании. Альтман определил коэффициенты значимости отдельных факторов в общей интегральной оценке вероятности банкротства.

Двухфакторная модель оценки вероятности банкротства предприятия является самой простой моделью. При построении модели учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства - коэффициент текущей ликвидности (покрытия) и отношение заемных средств к активам. На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Учитываемым фактором риска является возможность необеспечения заемных средств собственными в будущем периоде.



Z = -0,3877 - 1,0736Ктл + 0,0579Кзс,

где Ктл - коэффициент текущей ликвидности (Текущие активы (оборотные активы) / Текущие обязательства (краткосрочные обязательства))

Кзс - коэффициент капитализации (Заемные средства (сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств)/ Общая величина пассивов)

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.

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.

Модель Альтмана имеет вид:

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 1,0Х5

вероятность банкротство коммерческий финансовый

где Z - интегральный показатель уровня угрозы банкротства;

X1 - отношение оборотных активов к сумме всех активов;

X2 - уровень рентабельности капитала;

X3 - уровень доходности активов;

X4 - коэффициент соотношения собственного и заемного капитала;

X5 - оборачиваемость активов.

Для интерпретации результатов по модели Альтмана, в зависимости от значения Z, используется специальная шкала, в соответствии с которой делается заключение:

eсли Z < 1,81 - вероятность банкротства составляет от 80 до 100%;

eсли 2,77 < Z < 1,81 - средняя вероятность краха компании от 35 до 50%;

eсли 2,99 < Z < 2,77 - вероятность банкротства не велика от 15 до 20%;

eсли Z < 2,99 - ситуация на предприятии стабильна, риск неплатежеспособности в течение ближайших двух лет крайне мал.

Данная модель имеет ряд недостатков, которые усложняют ее применение:

- во-первых, рассчитанные Альтманом коэффициенты не совсем соответствуют современным экономическим реалиям;

- во-вторых, ее можно применять только для предприятий, котирующих свои акции на открытом рынке.

Для оценки несостоятельности предприятий, не размещавших свои акции на открытом рынке, автором в 1983 году была представлена модифицированная модель, которая имеет вид:

Z = 0,717Х1 + 0,847Х2 + 3,107Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5

где Х4 - балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал.

«Пограничное» значение равно 1,23. Если Z<1,23, вероятность банкротства очень велика.

2. Система показателей диагностики банкротства предприятий У. Бивера

Финансовым аналитиком Уильямом Бивером была предложена своя система показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства - пятифакторную модель, содержащую следующие индикаторы:

· рентабельность активов;

· удельный вес заёмных средств в пассивах;

· коэффициент текущей ликвидности;

· доля чистого оборотного капитала в активах;

· коэффициент Бивера (отношение суммы чистой прибыли и амортизации к заёмным средствам).

Система показателей У. Бивера для диагностики банкротства

Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.

Модель У. Бивера диагностики банкротства



3) В 1978 г. была разработана модель Г. Спрингейта на основании модели Альтмана и пошагового дискриминантного анализа была разработана модель прогнозирования вероятности банкротства предприятия. Он использовал мультипликативный дискриминантный анализ для выбора четырех из 19 самых известных финансовых показателей, которые наибольшим образом различаются для успешно действующих фирм и фирм-банкротов.

Модель Спрингейта имеет вид:

Z = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D,

где: A = (Собственные оборотные средства) /(Всего активов)

B = (Прибыль до уплаты налога и процентов) / (Всего активов)

C = (Прибыль до налогообложения) / (Текущие обязательства)

D = (Оборот) / (Всего активов)

Критическое значение Z для данной модели равно 0,862. Точность этой модели составляет 92,5% для 40 компаний, исследованных Спрингейтом.

Расчет показателей по бухгалтерскому балансу:

Х1 = стр. 290 / 300 ф.1

Х2 = стр. 140 ф.2 + проценты к уплате / 300 ф.1

Х3 = стр. 140 ф.2 / стр. 690 ф.1

Х4 = стр. 010 ф.2 / стр. 300 ф.1)

4) Американский экономист Фулмер (Fulmer) в 1984 г. предложил модель, полученную при анализе 40 финансовых показателей 60 компаний - из них 30 действующих успешно и 30 фирм-банкротов со средней стоимостью активов, равной 455 тыс. долл. США. Модель Фулмера имеет вид:



Z= 5,528A + 0,212B + 0,073C + 1,270D - 0,120E + 2,335F + 0,575G + 1,083H + 0,894I - 6,075

где: A = (Нераспределенная прибыль) / (Всего активов)

B = (Оборот) / (Всего активов)

C = (Прибыль до налогообложения) / (Собственный капитал)

D = (Изменение остатка денежных средств) / (Кредиторская задолженность)

E = (Заемные средства) / (Всего активов)

F = (Текущие обязательства) / (Всего активов)

G = (Материальные внеоборотные активы) / (Всего активов)

H = (Собственные оборотные средства) / (Кредиторская задолженность)

I = (Прибыль до уплаты процентов и налога) / (Проценты)

Анализ моделей показывает, что:

1. основная часть факторов, входящих в уравнения критериев, либо совпадает, либо тесно между собой связана;

2. большая часть входящих в них компонент непосредственно связана с объемом инвестиций. Так, входящий в определение подавляющего большинства компонент критериев показатель стоимости совокупных активов (валюта баланса) функционально определяется именно этим показателем, по крайней мере, в линейной пропорции.

Последнее обстоятельство является весьма важным, поскольку определяет нижнюю границу скорости их прироста. Сами же компоненты модели в обратной пропорции зависят от стоимости совокупных активов. Показатели полной задолженности и балансовой стоимости долговых обязательств также связаны с объемами инвестиций, поскольку значительная доля последних осуществляется за счет займов.

Первоначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, окончательный использует всего 9. Модель Фулмера использует большое количество факторов, поэтому и при обстоятельствах, отличных от оригинальных, более стабильнее, чем другие методики. Кроме того, модель учитывает и размер фирмы, что, наверное, справедливо как в Америке, так и в любой другой стране с рыночной экономикой.

Модель с одинаковой надежностью определяет как банкротов, так и платежеспособные фирмы. При этом Х7 корректнее определять в пересчете элементов актива в тысячи долларов США на дату составления анализируемого отчета. Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели на год вперёд - 98 %, на два и более года - 81 %.

Критическим значением Z является 0. Фулмер объявил точность для своей модели в 98% при прогнозировании банкротства в течение года и точность в 81% при прогнозировании банкротства за период больше года.

5) Британский ученый Таффлер в 1977 г. предложил четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход. С помощью компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации (прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность). Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации:

Z = 0,53*К1+0,13*К2+0,18*К3+0,16*К4

где К1- Прибыль от продаж к краткосрочным обязательствам.

К2- Оборотные активы к сумме обязательств.

К3 - Краткосрочные обязательства к сумме активов.

К4 - Выручка к сумме активов.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент (Performance Analysys Score), т.е. коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

6) Помимо перечисленных моделей в практике предсказания банкротства используются и другие, в частности так называемый показатель Аргента (А-счет). Показатель Аргента (А-счет) характеризует кризис управления. Согласно методике его исчисления процесс банкротства подразделяется на три стадии:

I стадия - предприятия, идущие к банкротству, годами демонстрируют ряд очевидных недостатков задолго до фактического банкротства;

II стадия - вследствие накопления этих недостатков предприятие может совершить ошибку, ведущую к банкротству (предприятия, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству);

III стадия - совершенные предприятием ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшенные показатели, признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, период которого часто составляет от 5 до 10 лет.

При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить количество баллов согласно Аргенту, то есть каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель А-счет.



3. Расчетная часть на примере ОАО « Московский Ювелирный завод»

Бухгалтерский баланс
Актив / Пассив	Код строки	2011 год
		За 1-й квартал	За полугодие	За 9 месяцев
1. Внеоборотные активы
Нематериальные активы	110	62,0	218	200
Основные средства	120	223 787,0	219 163	217 245
Незавершенное строительство	130	244,0	0	0
Доходные вложения в материальные ценности	135	0,0	0	0
Долгосрочные финансовые вложения	140	74 593,0	373 806	372 993
Отложенные финансовые активы	145	1 429,0	24 826	163
Прочие внеоборотные активы	150	0,0	0	0
Итого по разделу № 1	190	300 115,0	618 013	590 601
2. Оборотные активы
Запасы	210	2 431 300,0	2 737 756	3 380 000
в том числе:
сырье, материалы и другие аналогичные ценности	211	443 086	0	0
животные на выращивании и откорме	212	0	0	0
затраты в незавершенном производстве	213	208 660	0	0
готовая продукция и товары для перепродажи	214	1 758 543	0	0
товары отгруженные	215	8 810	0	0
расходы будущих периодов	216	12 201	0	0
прочие запасы и затраты	217	0	0	0
Налог на добавленную стоимость по приобретенным ценностям	220	1 491	2 768	6 571
Дебиторская задолженность (платежи по которой ожидаются более чем через 12 месяцев после отчетной даты)	230	46 089	46 059	52 291
в том числе покупатели и заказчики	231	0,0	0	0
Дебиторская задолженность (платежи по которой ожидаются в течение 12 месяцев после отчетной даты)	240	401 088	826 361	790 498
в том числе покупатели и заказчики	241	399 154	0	0
Краткосрочные финансовые вложения	250	7 150	576 146	528 063
Денежные средства	260	356 608	59 686	93 840
Прочие оборотные активы	270	0	0	0
Итого по разделу № 2	290	3 243 726	4 248 776	4 851 263
Актив (Сумма строк 190+290)	300	3 543 841	4 866 789	5 441 864
3. Капитал и резервы
Уставный капитал	410	3 066,0	1 052	1 052
Собственные акции, выкупленные у акционеров
Добавочный капитал	420	1 037,0	286 079	286 079
Резервный капитал	430	1 238,0	39	39
в том числе:
резервы, образованные в соответствии с законодательством	431	1 238,0	0	1 238,0
резервы, образованные в соответствии с учредительными документами	432	0,0	39	0,0
Целевое финансирование	450	0,0	0,0	0,0
Нераспределенная прибыль (непокрытый убыток)	470	37 476,0	3 289 120	17 773,0
Итого по разделу № 3	490	42 817,0	3 592 543	23 114,0
4. Долгосрочные обязательства
Займы и кредиты	510	625 359	628 431	850 993
Отложенные налоговые обязательства	515	73	73	73
Прочие долгосрочные обязательства	520	0	0	0
Итого по разделу № 4	590	625 432	628 504	851 066
5. Краткосрочные обязательства
Займы и кредиты	610	381 604	310 619	350 500
Кредиторская задолженность	620	269 768	335 123	477 735
в том числе:
поставщики и подрядчики	621	269 768	285 244	439 638
задолженность перед персоналом организации	622	17 977	20 259	22 941
задолженность перед государственными внебюджетными фондами	623	6 546	9 466	8 495
задолженность по налогам и сборам	624	87 313	20 148	6 655
прочие кредиторы	625	0	0	0
Задолженность перед участниками (учредителям) по выплате доходов	630	6	6	6
Доходы будущих периодов	640	0	0	0
Резервы предстоящих расходов	650	0	0	0
Прочие краткосрочные обязательства	660	0	0	0
Итого по разделу № 5	690	473 316	645 742	645 742
Пассив (Сумма строк 490+590+690)	700	3 543 841	4 866 789	5 441 864
Проверка баланса		0,0	0,0	0,0
Отчет о прибылях и убытках
Выручка (нетто) от реализации товаров, продукции, работ, услуг, в том числе:	010	3 715 583	1 984 648	2 986 906
Себестоимость реализации товаров, продукции, работ, услуг, в том числе:	020	1 809 314	1 000 481	1 451 067
Валовая прибыль	029	1 906 269	984 167	1 535 839
Коммерческие расходы	030	813 305	468 812	716 011
Управленческие расходы	040	240 526	145 904	223 879
Прибыль от реализации (010-020-030-040)	050	852 438	369 451	595 949
Проценты к получению	060	29 118	6 016	0
Проценты к уплате	070	12 680	4 976	9 136
Доходы от участия в других организациях	080	0	0	15 190
Прочие операционные доходы	090	169 401	35 784	0
Прочие операционные расходы	100	249 267	110 351	103 679
Прочие внереализационные доходы	120	0,0	0	0,0
Прочие внереализационные расходы	130	0,0	0	0,0
Прибыль до налогообложения (050+060+080+090+120-070-100-130)	140	789 010	295 924	481 718
Отложенные налоговые активы	141	840	0	653
Отложенные налоговые обязательства	142	15	813	0
Текущий налог на прибыль	150	189 123	58 007	107 022
Чистая прибыль	190	600 742	237 099	375 341

Метод А-счета для предсказания банкротства

	д/н	Ваш балл	Балл по Аргенти
1. Недостатки
Директор-автократ		0	8
Председатель совета директоров является также директором	н	0	4
Пассивность совета директоров		0	2
Внутренние противоречия в совете директоров (из-за различия в знаниях и навыках)		0	2
Слабый финансовый директор		0	2
Недостаток профессиональных менеджеров среднего и нижнего звена (вне совета директоров)	н	0	1
Недостатки системы учета:
Отсутствие бюджетного контроля		0	3
Отсутствие прогноза денежных потоков		0	3
Отсутствие системы управленческого учета затрат		0	3
Вялая реакция на изменения (появление новых продуктов, технологий, рынков, методов организации труда и т.д.)		0	15
Сумма баллов	0	43
уровень недостатков низкий
2. Ошибки
Слишком высокая доля заемного капитала	д	15	15
Недостаток оборотных средств из-за слишком быстрого роста бизнеса		0	15
Наличие крупного проекта (провал такого проекта подвергает фирму серьезной опасности)		0	15
Сумма баллов	15	45
уровень ошибок низкий
3. Симптомы
Ухудшение финансовых показателей	д	3	3
Использование «творческого бухучета»		0	3
Нефинансовые признаки неблагополучия (ухудшение качества, падение «боевого духа» сотрудников, снижение доли рынка)		0	3
Окончательные симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отставки)		0	3
Сумма баллов	3	12
А-счет	18	100
вероятность банкротства низкая

Метод О.П. Зайцевой прогнозирования банкротства

Исходные данные для расчета модели О.П.Зайцевой

Показатель	Расчет	2008г., тыс. руб.	2009г., тыс. руб.	2010г., тыс. руб.	Динамика, тыс. руб.
Убытки до налогообложения	стр. 140 ф.№2	0,0	0,0	663,0	663,0
Выручка (нетто) от реализации товаров, продукции, работ, услуг	стр. 010 ф.№2	130 697,0	304 858,0	412 398,0	281 701,0
Краткосрочная дебиторская задолженность	стр. 230 ф.№1	147 193,0	179 525,0	197 712,0	50 519,0
Долгосрочная дебиторская задолженность	стр. 240 ф.№1	0,0	0,0	0,0	0,0
Краткосрочные финансовые вложения	стр. 250 ф.№1	33 478,0	32 351,0	2 151,0	-31 327,0
Денежные средства	стр. 260 ф.№1	174,0	3 186,0	170,0	-4,0
Оборотные активы	стр. 290 ф.№1	240 749,0	271 057,0	250 384,0	9 635,0
Капитал и резервы*	стр. 490 ф.№1	42 817,0	49 088,0	23 114,0	-19 703,0
Долгосрочные обязательства	стр. 590 ф.№1	0,0	0,0	0,0	0,0
Кредиторская задолженность	стр. 610 ф.№1	7 896,0	8 239,0	0,0	-7 896,0
Кредиторская задолженность	стр. 620 ф.№1	232 078,0	243 213,0	226 897,0	-5 181,0
Прочие краткосрочные обязательства	стр. 660 ф.№1	0,0	0,0	0,0	0,0
Краткосрочные обязательства	стр. 690 ф.№1	239 974,0	251 452,0	255 879,0	15 905,0
Валюта баланса	стр. 300 ф.№1	282 791,0	300 540,0	278 993,0	-3 798,0
* В расчете берутся значения за 3 квартал
Расчет показателей модели
Показатель	Расчет	Норматив. значения	2008г.	2009г.	2010г.
Х1	Убыток/СК	0,0	0,000	0,000	0,029
Х2	КЗ/ДЗ	1,0	1,577	1,355	1,148
Х3	КО/ОА	7,0	7,131	7,076	97,758
Х4	Убыток/Выручка	0,0	0,000	0,000	0,002
Х5	(КО+ДО)/СК	0,7	5,605	5,122	11,070
Х6	ВБ/Выручка	Х6 прошлого года	2,164	0,986	0,677
Кфакт			2,361	2,161	20,849
Кn				1,806	1,786
Прогнозирование банкротства на базе регрессионных моделей
Модель	01.04.2011	01.07.2011	01.10.2011
Коэффициент пересчета в годовые	4,0	2,0	1,3
1. Модели Альтмана
Двухфакторная модель
Х1	6,853	6,580	7,513
Х2	82,767	1,355	235,436
Z	-2,953	-7,373	5,178
Вероятность банкротства	меньше 50%	меньше 50%	больше 50%
Пятифакторная модель
Х1	0,769	0,731	0,763
Х2	0,678	0,097	0,092
Х3	0,891	0,122	0,118
Х4	0,039	2,819	0,015
Х5	4,194	0,816	0,732
Z	9,024	3,921	2,174
Модифицированная модель
Z	8,082	2,980	1,726
2. Модель Таффлера
X1	7,204	1,144	1,231
X2	2,951	3,332	3,237
X3	0,134	0,133	0,119
X4	4,194	0,816	0,732
Z2	4,897	1,194	1,211
3. Модель Фулмера
Х1	0,011	0,676	0,003
Х2	4,194	0,816	0,732
Х3	73,710	0,165	27,788
Х4	2,187	0,372	0,334
Х5	0,176	0,129	0,156
Х6	0,134	0,133	0,119
Х7	5,011	5,089	5,156		29,46
Х8	2,952	3,334	3,241
Х9	1,801	1,782	1,730
H	14,010	9,743	7,831
4. Модель Спрингейта
Х1	0,915	0,873	0,891
Х2	0,891	0,122	0,118
Х3	6,668	0,917	0,995
Х4	4,194	0,816	0,732
Z3	9,755	2,204	2,230
Вероятность банкротства	низкая	низкая	низкая
5. Модель прогноза риска банкротства ИГЭА
Х1	0,769	0,731	0,763
Х2	56,122	0,132	21,652
Х3	4,194	0,816	0,732
Х4	0,192	0,137	0,150
Z4	62,912	6,387	28,181
Вероятность банкротства	до 10%	до 10%	до 10%



Выводы

Формула Альтмана представляет собой функцию от нескольких показателей, характеризующих экономический потенциал компании: по итогам 3 квартала вероятность банкротства составляет больше 50%.

Уильямом Бивером была предложена своя система показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства: весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается.

Модель Г. Спрингейта основана на модели Альтмана: модель прогнозирования вероятности банкротства предприятия, при значении Z < 0,862 компания является потенциальным банкротом (2,230).

Модель Фулмера с одинаковой надежностью определяет как банкротов, так и платежеспособные фирмы, критическим значением Z является 0 (7,831)

Модель Таффлер - модель платежеспособности, производит точную картину финансового состояния корпорации: при Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 высокая, на данном примере 1,2

Показатель Аргенти (А-счет). Показатель Аргенти (А-счет) характеризует кризис управления: 18 баллов - вероятность банкротства низкая, успешная компания.

Международная практика, конечно же, отличается от российской, поэтому приведены расчеты российских методик:

Одной из немногих отечественных моделей, призванных оценить вероятность наступления банкротства является R-модель, разработанная в Иркутской государственной экономической академии. Данная модель, по замыслу авторов, должна была обеспечить более высокую точность прогноза банкротства предприятия, так как по определению (модель все-таки российская) лишена недостатков присущих иностранным разработкам.

R Больше 0,42 - вероятность банкротства: Минимальная (до 10%).

Модель О.П. Зайцевой для оценки риска банкротства предприятия. Для определения вероятности банкротства необходимо сравнить фактическое значение. Если фактический коэффициент больше нормативного Кфакт > Кn, то крайне высока вероятность наступления банкротства предприятия, а если меньше - то вероятность банкротства незначительна. (К факт 20,849 > Кn 1,786)

Касательно данного предприятия среди рисков, влияющих на деятельность предприятия, можно отметить следующие: возможное снижение спроса на продукцию предприятия, повышение цен на сырье, материалы, энергоресурсы; усиление конкурентной борьбы, ужесточение налогообложения. Для Эмитента наибольшие риски, которые могут повлиять на его производственные и финансовые показатели, сопряжены с возможным падением платежеспособного спроса на его услуги и усилением конкуренции.

Современный российский, в том числе ювелирный бизнес вынужден действовать в условиях неудовлетворительного развития рыночных отношений в этой сфере, когда несовершенство нормативно-правовой базы сочетается с чрезмерным государственным регулированием. На основании новой редакции Закона о валютном регулировании драгоценные камни и металлы не являются валютными ценностями. Однако федеральный закон о драгметаллах и драгкамнях и более 80 подзаконных актов остались без изменений, до сих пор драгоценные металлы и камни продолжают оставаться не товаром, а валютой. Государственным органам необходимо привести в соответствие названные документы. Серьезное давление на ювелирный рынок оказывает контрабандная и контрафактная продукция, когда 50% ювелирной продукции в сфере розничной торговли имеют непонятное происхождение. В результате законопослушным производителям и импортерам нет возможности конкурировать на равных, что неблагоприятно влияет на развитие всей отрасли в целом.

Ювелирному бизнесу присущи риски непредсказуемых колебаний покупательского спроса, капризов моды, и прочие. Но наиболее существенные риски связаны с информационной закрытостью ювелирного рынка, что затрудняет долгосрочное планирование деятельности общества.

Социальные риски могут быть связаны прежде всего с возникновением социальной напряженности в компании, находящей свое выражение в различных акциях социального протеста (забастовки, стачки, др.). Основными причинами могут быть задержки заработной платы, угроза безработицы. Данные риски практически отсутствуют в настоящее время у Эмитента.

МЮЗ - стабильно развивающаяся компания, объемы реализации услуг которой постоянно растут; в компании введена и успешно функционирует система премирования работников, осуществляются выплаты материальной помощи работникам, поощрения работников в связи с юбилейными датами и по результатам финансово-хозяйственной деятельности за месяц, квартал, год, медицинское страхование сотрудников, обеспечение бесплатными и льготными санаторно-курортными путевками детей работников предприятия; до сих пор никаких актов социального протеста в компании не было.



Список используемой литературы

1. Бланк И.А. Финансовый менеджмент: Учебный курс. - 2-е изд., перераб. и доп. - К.: Эльга, Ника-Центр, 2005.

2. Ежов, Ю.А. Банкротство предприятия: анализ, учет и прогнозирование / Ю.А. Ежов. - М.: Дашков и К°, 2005.

3. Фомин П.А. Стратегическое финансовое планирование хозяйствующего субъекта / Финансы и кредит. - 2003. - №5

4. Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://www.miuz.ru;

Размещено на Allbest.ru

...