WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 13 | 14 || 16 | 17 |   ...   | 21 |

• объективно-обусловленным характером, поскольку регрессионные модели базируются на закономерностях, выявленных в реальной финансовой статистике по предприятиям;

• длительным периодом их практического использования.

Наиболее известные модели были разработаны профессором финансов Нью-Йоркского университета Эдвардом Альтманом. На основании значений интегрального показателя проводилось деление всех клиентов на банкротов и успешно действующие компании.

Самой простой моделью прогнозирования вероятности банкротства является двухфакторная модель, предложенная Э.Альтманом.

1. Модель двухфакторная. Для нее было выбрано всего два основных показателя, от которых, по мнению Э. Альтмана, зависит вероятность банкротства:

коэффициент покрытия или текущей ликвидности (характеризует ликвидность) ( Текущие активы (стр290)/Текущие обязательства, (стр. 690);

коэффициент финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчивость). (Заемные средства (590+690) / Общая величина пассивов (700).

На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов.

Для США данная модель выглядит следующим образом:

Z= - 0,3877 - 1,07360*Ктл + 0,0579*Кфз.

Для предприятий, у которых Z = 0, вероятность банкротства равна 50%.

Если, Z <0, то вероятность банкротства меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z.

Если Z >0, то вероятность банкротства больше 50 % и возрастает с ростом Z.

Достоинством данной модели является ее простота, возможность применения в условиях ограниченного объема ин PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com формации о предприятии. Но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства (не более 4045% на период в 1 год), так как, во-первых, не учитывает влияния других важных показателей таких, как рентабельность, деловая активность предприятия. Во-вторых, свободный член уравнения, имеющий отрицательное значение в модели, несколько искусственно завышает финансовую устойчивость.

2. В зарубежной финансовой практике для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется так называемый Z-счет Э.

Альтмана (индекс кредитоспособности), разработанный в 1968 г. с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа. Эта оригинальная модель дает возможность группировать хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов, но применять ее можно только для предприятий, акции которых котировались на фондовом рынке США.

При расчете индекса Альтман исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей было отобрано пять наиболее значимых, на основе которых Альтман построил пятифакторное регрессионное уравнение. Каждый коэффициент наделялся определенным весом, установленным статистическими методами. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид:

Z-счет= 1,2 К1 + 1,4 К2 + 3,3 К3 + 0,6 К4 + К5, где К1 – доля чистого оборотного капитала в активах ( Чистый оборотный капитал ( 290-690)/Общие активы (300);

К2 – отношение накопленной прибыли к активам. Нераспределенную прибыль прошлых лет следует учитывать вместе с нераспределенной прибылью отчетного года;

К3 – рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли;

К4 – отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заемным средствам;

К5 – оборачиваемость активов.

Обобщающий показатель Z может принимать значения от -14 до +22.

В зависимости от значения Z-счета по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

• если Z <1,81, то вероятность банкротства очень велика;

PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com • если 1,81 < Z< 2,675, то вероятность банкротства средняя;

• если Z = 2,675, то вероятность банкротства равна 0,5;

• если 2,675 < Z< 2,99, то вероятность банкротства невелика;

• если Z> 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

Профессор Альтман установил, что предприятия, у которых показатель Z превышал 2,99, отличались финансовой стабильностью, и в дальнейшей в их деятельности каких-либо осложнений не наблюдалось. Фирмы, у которых данный показатель был меньше 1,81 (разумеется, включая и отрицательные числа), рано или поздно приходили к банкротству. Лишь незначительная группа подобных фирм выжила. Для предприятий с показателем Z между 1,81 и 2,99 невозможно было составить четкий и убедительный прогноз.

При этом Z-коэффициент имеет общий серьезный недостаток: его можно использовать лишь в отношении крупных компаний, акции которых котируются на биржах. Кроме того, одним из недостатков модели является чрезмерный акцент на результативные показатели: два из пяти – это рентабельность, и только один показатель характеризует оборачиваемость активов.

Из этого следует, что предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся теоретически «непотопляемыми».

3. В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже:

Z=0,717Х1+0,847 Х2+3,107 Х3+0,420Х4+0,995Х5.

И для непроизводственных предприятий:

Z= 6, 56Х1+3,26 Х2+6,72 Х3+1,05Х4, где Х1 – СОС/А; Х2- нераспределенная прибыль/А; Х3 – валовая прибыль до уплаты налогов/А; Х4 – СК/ЗК; Х5 – РП/А.

СОС – собственный оборотный капитал, А – общая величина активов, СК – собственный капитал, ЗК– заемный капитал, РП– выручка от реализации.

Степень достоверности прогнозирования банкротства, также как и границы значений вероятного риска, приведены в таблице 3.6.

PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com Четырехфакторная модель определяет высокую долю вероятности угрозы банкротства на период более двух лет – 68%. В отличие от пятифакторных моделей она делает акцент на операционной (текущей) деятельности предприятия.

Таблица 3.Степень достоверности моделей Альтмана Модель Границы Вероятность бан- Точность значений кротства модели 2-х факторная Z = 0 50% до 2 летЭ. Альтман Z <0, меньше 50 % 74% Z >0 больше 50 % 4-х факторная Y> 1,425 95% вероятности, более двух Э. Альтман что в ближайший лет -68%.

год банкротства не произойдет 79% вероятности, что банкротство не произойдет в течение пяти лет.

Z-счет Э. Альтмана ин- Z <1,81, очень велика; ближайший декс кредитоспособно- год — 85%.

1,81 < Z< средняя;

сти (для предприятий, ак- 2,ции которых котируются на бирже) Z = 2,675 равна 0,5;

2,675 < Z< невелика;

2,Z> 2,99 ничтожна Модифицированная Менее 1,23 Высокая угроза ближайший модель Э.Альтмана банкротства год — 85%.

( для промышленных 1,23-2,90 Зона неведения предприятий) для комБолее 2,90 Низкая угроза банпаний, акции которых кротства не котировались на бирже Модифицированная Менее 1,10 Высокая угроза модель Э.Альтмана (для банкротства непромышленных 1,10-2,60 Зона неведения предпритий) Более 2,60 Низкая угроза банкротства PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com Оригинальная пятифакторная модель Э. Альтмана обладает высокой предсказательной вероятностью на ближайший год – 85%.

Эту модель рекомендуется применять для крупных промышленных предприятий, чьи акции котируются на фондовой бирже.

Усовершенствованная модель Э. Альтмана имеет высокую долю вероятности на ближайший год – 85%. Ее недостаток состоит в том, что она не учитывает всех внутренних источников финансирования. С поправкой на учет дополнительных факторов и на адаптацию ее к российским стандартам бухгалтерской отчетности модель показывает наибольшую степень вероятности угрозы банкротства (88%) на ближайший год.

В таблице 3.6. приведены расчеты интегральной 5-ти факторной модели Альтмана для промышленных предприятий.

Согласно интегральному показателю анализируемое предприятие не может получить точную прогнозную оценку, ввиду попадания его расчетного значения в зону неведения.

Таблица 3.5-факторная Z-модель Альтмана для производственных предприятий Z= 0,717 Х1+0,847Х2+3,107Х3+0,42Х4+0,995ХКоэффициенты Весовые значения 2007 Удельный вес собственного оборотного капитала в общей величине активов 0,717 0,28725 0,Отношение нераспределенной прибыли к общей величине активов 0,847 0,607 0,Отношение прибыль до налогообложения к общей величине активов 3,107 0,088 0,Соотношение собственного и заемного капитала 0,42 1,26 1,Оборачиваемость активов 0,995 1,08 0,Значение Z х 2,600 2,Пороговые значения вероятности банкротства Z<1,23- Z=1,23- Z>2,9- высокая 2,9- низкая зона неведения Оценка степени риска На основе методов мультипликативного дискриминантного анализа была разработана также модель Конана и Гольдера для оценки прогнозной платежеспособности. Вероят PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com ность задержки платежей определяется по значению интегрального показателя из рассчитанного уравнения:

Z= -0,16*X1-0,22*X2+0,87*X3+0,10*X4-0,24*X5, где X1= дебиторская задолженность + денежная наличность/ итог актива;

X2= постоянный капитал (собственный)/ итог пассива;

X3= финансовые расходы (проценты за пользование кредитными ресурсами)/ объем продаж;

X4= расходы на персонал/ добавленная стоимость;

X5= валовая прибыль/ привлеченный капитал.

Вероятностная оценка задержки платежей в зависимости от полученного значения показателя (табл. 3.7) определяется в процентах.

Таблица 3.Значения вероятности задержки платежей по модели Конана и Гольдера Показатель платежеспособности Z= - 0,16Х1-0,22Х2+0,87Х3+0.1Х4-0,24ХДж.Конан и (240+250+260)/А (490+510)/А % к упла- Расходы на персо- Прп/(700) М.Гольдер те/РП нал/Добавленная стоимость 0,048 - - -0,068 -0,Значение Z 0,0,002 0,Вероятность 100 90 80 70 50 задержки платежей, % Добавленная стоимость = Труд + Амортизация + Прибыль.

Практическое использование данной модели подтверждает объективность получаемых результатов. Исходя из интергального показателя оценки платежеспособности по модели Конана и Гольдера (табл. 3.8), вероятность задержи долговых платежей у ОАО «ХХХ» в 2007 г. составляла не более 30%, а уже в отчетном периоде у предприятия нет возможности погасить свои обязательства в предусмотренные сроки – оценочная величина вероятности задержки платежей составила 100%.

PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com Таблица 3.Модель оценки платежеспособности Конана и Гольдера Коэффициенты Весовые значения 2007 Дебиторская задолженность + денежная наличность/ итог актива;

-0,16 0,25961 0,Постоянный капитал (собственный)/ итог пассива -0,22 0,604 0,финансовые расходы (проценты за пользование кредитными ресурсами)/ объем продаж; 0,87 0,006 0,Расходы на персонал/ Добавленная стоимость 0,1 0,543 0,Валовая прибыль/ Привлеченный капитал -0,24 0,24 0,Интегральный показатель х -0,17 0,Вероятность задержки платежей, % менее 30% 100% Многие российские авторы предпринимали многочисленные попытки применения иностранных факторных моделей прогнозирования банкротства к отечественным условиям, но механическое использование данных коэффициентов не давало достаточно точных результатов. Это объясняется в первую очередь несоответствием экономических условий России.

Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий, были разработаны Сайфуллиным Р.С. и Кадыковым ГГ., которые попытались адаптировать модель Э. Альтмана к российским условиям.

Они предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число:

R = 2К0 + 0,1*Ктл + 0,08*Коб + 0,45*Км + Кпр, где Ко – коэффициент обеспеченности собственными средствами ( СК-Ав)/Ао (нормативное значение Х1>0,1);

Ктл – коэффициент текущей ликвидности (Х2>2);

Коб – коэффициент оборачиваемости активов (Х3>2,5);

Км – рентабельность реализации продукции как отношение прибыли от продаж к выручке ( для каждой отрасли индивидуальная);

Кпр – рентабельность собственного капитала (Х5>0,2).

Весовые коэффициенты при факторах в данной модели рассчитываются по следующей зависимости:

PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com Ri=0,2/Ni, где Ni – нормативное значение i- показателя.

Если финансовые коэффициенты соответствуют их минимальным нормативным уровням, тогда рейтинговое число будет равно единице, и организация будет иметь удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

Учеными Иркутской государственной экономической академии была предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства:

R= 8,38*K1+ К2+ 0,054*K3 + 0,63*K4, где К1– отношение собственного оборотного капитала к активам;

К2– соотношение чистой прибыли с собственным капиталом;

К3 – оборачиваемость активов;

К4 – соотношение чистой прибыли с себестоимостью произведенной продукции.

Пороговые значения модели представлены в таблице 3.Таблица 3.Вероятность банкротства в соответствии со значением модели R Значение R Вероятность банкротства, % Меньше 0 Максимальная (90 - 100) 0-0,18 Высокая (60 - 80) 0,18 - 0,32 Средняя (35 - 50) 0,32 - 0,42 Низкая (15 -20) Больше 0,42 Минимальная (до 10) Вероятность банкротства, в соответствии с методикой, предложенной учеными Иркутской государственной экономической академии, на рассматриваемом предприятии минимальная (табл. 3.10).

Таблица 3. PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com Расчет интегрального показателя по модели, разработанной учеными Иркутской государственной экономической академии ПОКАЗАТЕЛЬ Весовые значения 2007 К1 - соотношения собственного оборотного капитала с активами 8,38 0,287 0,К2 - соотношение чистой прибыли с собственным капиталом 1 0,120 0,КЗ - соотношение выручки от реализации с активами 0,054 1,083 0,К4 - соотношение чистой прибыли с себестоимостью произведенной продукции 0,63 0,069 0,Значение R 2,63 2, Даже в условиях снижения интегрального показателя, модель демонстрирует хороший запас прочности, гарантируя минимальный риск несостоятельности. Это указывает на недостаточную чувствительность модели к изменению показателей, а также на вероятность получения неточной оценки финансового состояния предприятия.

3.4. Качественная оценка жизнеспособности предприятия Анализ жизнеспособности предприятия предполагает выявление внутренних причин несостоятельности, которые кроются в разрезе функциональных подсистем управления: в маркетинге, производстве, управлении ресурсами.

Pages:     | 1 |   ...   | 13 | 14 || 16 | 17 |   ...   | 21 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.