Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Для оценки вероятности банкротства
Применительно к развитым странам мира проблема обеспечения аналитиков полными и обновляемыми статистическими данными успешно решается. Например, 9000 американских акционерных обществ классифицированы и отнесены к 9 отраслям и 31 индустриальной экономической группе. По каждой из этих групп доступна информация по широкому спектру финансовых показателей деятельности, полученных как средневзвешенное по всем организациям, входящим в эту группу. Такая масштабная база для сопоставительного анализа позволяет принимать достоверные решения. В России подобная работа только начинается, поэтому при классификации показателей приходиться опираться не сколько на статистические данные, сколько на мнение экспертов, располагающих многолетним опытом финансового анализа. Методические подходы к построению многофакторных моделей могут использоваться при прогнозировании финансового состояния российских организаций. Для достижения более высокой точности результатов необходимо постоянно корректировать набор показателей и значения коэффициентов весового влияния каждого показателя с учетом вида экономической деятельности и других условий, перечисленных выше[8] С этой целью необходим постоянный мониторинг финансового состояния организаций, что позволит построить, адекватные для российских условий модели прогнозирования банкротства, позволяющие дать достоверные и объективные результаты. Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства, которая имеет следующий вид: ZИ = 8, 38K1 + K2 + 0.054КЗ + 0.64К, где Kl – собственный оборотный капитал / активы; K2 - чистая прибыль / собственный капитал; КЗ - выручка от реализации / активы; К - чистая прибыль / себестоимость произведенной продукции. Вероятность банкротства организации в соответствии со значением модели ZИ определяется следующим образом: ZИ меньше 0 - вероятность банкротства максимальная (90 – 100%); ZИ = 0 - 0, 18 - вероятность банкротства высокая (60 - 80%); ZИ = 0, 18 - 0, 32 - вероятность банкротства средняя (35 - 50%); ZИ = 0, 32 - 0.42 - вероятность банкротства низкая (15 - 20%); ZИ больше 0, 42 - вероятность банкротства минимальная (до 10%). Для экспресс-анализа финансового состояния российских организаций Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым предложена методика, которая сводится к определению рейтингового числа R: R = 2k0бесп + 0, 1kТЛ + 0, 08kК × 0, 45kM + kР, С, где k0бесп - коэффициент обеспеченности собственными средствами (К0 ³ 0, 1); kТЛ - коэффициент текущей ликвидности (Ктл ³ 2); kК - интенсивность оборота авансируемого капитала (объем реализации продукции / основные и оборотные средства) (Коа ³ 2, 5); kM - коэффициент менеджмента (прибыль от реализации / выручка от реализации) (kM ³ 0, 445); kР, С - рентабельность собственного капитала (валовая прибыль / собственный капитал)(kР, С ³ 0, 2). При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно 1. Финансовое состояние организации с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное. Диагностика несостоятельности на базе рейтингового числа, однако, не позволяет оценить причины попадания организации " в зону неплатежеспособности". Кроме того, рекомендуемое значение коэффициентов, используемых для рейтинговой оценки, также не учитывает особенностей организации по различным видам экономической деятельности. Особенности формирования оборотных средств в России не позволяют использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности, ликвидности и финансовой устойчивости, применяемые в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных организаций одного вида экономической деятельности. В зарубежной практике также используется метод прогнозирования банкротства на основе прогнозной бухгалтерской (финансовой) отчетности. Сущность данного метода заключается в том, что сначала прогнозируются основные финансовые показатели, затем на основе прогнозной финансовой отчетности оценивается финансовое состояние организации, ее платежеспособность и финансовая устойчивость на прогнозируемые периоды. Задачами данного метола является составление прогнозного бухгалтерского баланса, балансового отчета о финансовых результатах, прогнозного отчета о движении денежных средств и других финансовых документов и оценка финансово-хозяйственного состояния организации на прогнозируемые периоды. Достоинством метода является высокая прогнозная точность, однако, его использование затруднено из-за недоступности внутрихозяйственной отчетности для широкого круга заинтересованных лиц. Прямой и полный перенос зарубежных методик прогнозирования банкротства на практику деятельности российских организаций в настоящее время представляется невозможным по следующим причинам: отсутствие учета многих факторов, влияющих на платежеспособность организаций; нестабильность и неотработанность нормативной базы банкротства российских организаций; отсутствие доступных статистических данных по несостоятельным организациям; качество финансово-отчетной документации и степень информативности статистических данных и коэффициентов, на которые опираются модели. Рассматривая как отечественные, так и зарубежные методы и модели оценки и прогнозирования вероятности банкротства, следует сделать вывод, что данные методики позволяют установить факт вероятности банкротства организаций. Однако в нынешних российских условиях результаты оценки и прогнозирования по рассмотренным методам и моделям не могут служить достаточным основанием для банкротства организации. Для принятия управленческого решения необходимо установить факт кризисного состояния организации, провести углубленный комплексный анализ его финансово-хозяйственного состояния на основании данных бухгалтерского и управленческого учета.
Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-07-14; Просмотров: 577; Нарушение авторского права страницы