Диагностика банкротства на основе двухфакторной кризис-прогнозной модели

В настоящее время все большее применение в диагностике банкротства находят многофакторные модели или кризис-прогнозные (К-прогнозные) модели, которые обобщают определенные проявления различных финансовых кризисов воедино.

Большинство известных моделей представляют собой различные варианты факторного анализа с применением весовых коэффициентов.

Самой простой моделью прогнозирования вероятности банкротства является двухфакторная. Для нее выбираются два основных показателя, от которых, по мнению исследователя, зависит вероятность банкротства. Как правило, это коэффициент текущей ликвидности и отношение заемных средств к активам (удельный вес заемных средств в пассивах). Эти показатели перемножаются на эмпирически выведенные по практическим данным весовые коэффициенты и результаты затем суммируют с постоянной величиной, также полученной опытно-статистическим путем.

Двухфакторная модель выглядит следующим образом:

Z= -0, 3877 + (-1, 0736 * коэффициент текущей ликвидности (К_тл)) + (0, 0579 * удельный вес заемных средств в пассивах (Д));

(59)

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, вероятность банкротства больше 50 % и возрастает с ростом Z

Если показатель Z оказывается отрицательным и при этом у предприятия достаточно высока рентабельность продаж, вероятность банкротства действительно мала.

Таблица 33 - Прогноз банкротства ОАО «Ярослальтелесеть»

по двухфакторной модели

Показатель	Прошлый год	Отчетный год
1. Коэффициент текущей ликвидности	2, 06	1, 85
2. Доля заемных средств в пассивах	0, 26	0, 31
3. Показатель вероятности банкротства (Z)	-2, 58	-2, 36
4. Вероятность банкротства	меньше 50 %	меньше 50 %

4.1.4 Диагностика банкротства на основе пятифакторной кризис-прогнозной модели (Z-счет Э. Альтмана)

Наиболее точными являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из 5—7 финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто использовался так называемый Z-счет Э. Альтмана (индекс кредитоспособности), который представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США.

Индекс кредитоспособности Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период:

Z= 1, 2 XI + 1, 4 Х2 + 3, 3 ХЗ + 0, 6 Х4+ 1, 0 Х5,

(60)

где XI = оборотные активы/все активы;

Х2 = нераспределенная прибыль/все активы

ХЗ = доход от основной деятельности/все активы;

Х4 = рыночная стоимость обычных и всех привилегированных акций/пассивы;

Х5 = объем продаж/все активы.

В зависимости от уровня значения Z дается оценка вероятности (риска) банкротства предприятия по специальной шкале (табл. 34).

Таблица 34 -Определение вероятности наступления банкротства предприятия по Z-счету Э. Альтмана

Значение Z-счета	Вероятность наступления банкротства
1, 8 и менее	Очень высокая
1, 8—2, 7	Высокая
2, 7—2, 9	Возможная
2, 9 и более	Очень низкая

 

Критическое значение показателя Z составило у Э. Альтмана 2, 675. С этой величиной сравнивается значение показателя конкретного предприятия. Если Z< 2, 675, делается вывод о возможном в ближайшие годы банкротстве предприятия, а при значении Z> 2, 675 — достаточно устойчивом финансовом состоянии предприятия. Прогнозируется вероятность банкротства по этой модели на один год с точностью до 90 %; на 2 года — до 70; на 3 года — до 50 %.

Отечественная статистика не имеет достаточно полной информации о финансовом состоянии предприятий-банкротов, что не позволяет точно рассчитать риск банкротства. В частности, это относится к четвертому элементу модели, так как из-за неразвитости вторичного рынка ценных бумаг определить рыночную стоимость акций (обыкновенных и привилегированных) для большинства российских предприятий практически невозможно. К тому же многие отечественные предприятия не являются акционерными. Вследствие этого при использовании модели Э. Альтмана в отечественной практике из-за отсутствия данных можно в числителе четвертого показателя указать собственный капитал (табл. 35).

Таблица 35- Прогноз вероятности банкротства ОАО «Ярослальтелесеть»

по пятифакторной модели Э. Альтмана

Показатель	Источники информации	Прошлый год	Отчетный год
1. Всего активов, тыс. руб.	стр.1600 сред.		274990, 5
2. Собственные оборотные средства, тыс. руб.	стр.1300-стр.1100 сред.	18817, 5
3. Прибыль до налогообложения, тыс. руб.	стр.2300	-4268
4. Чистая прибыль, тыс. руб.	стр.2400	-5540
5. Собственный капитал, тыс. руб.	стр.1300 сред.	176305, 5
6. Заемные средства, тыс. руб.	стр.1400 + стр.1500) сред.	62871, 5	84597, 5
7. Выручка от продаж, тыс. руб.	стр.2110
8. Доля собственных оборотных средств в активах (Х1)		0, 08	0, 06
9. Рентабельность активов, исчисленная по чистой прибыли (Х2)		-0, 02	0, 14
10. Рентабельность активов, исчисленная по прибыли до налогообложения (ХЗ)		-0, 02	0, 18
11. Соотношение собственного капитала и заемных средств (Х4)		2, 80	2, 25
12. Коэффициент трансформации (отдача всех активов) (Х5)		1, 07	1, 07
13. Показатель вероятности банкротства (Z)	См. формулу №60	2, 76	3, 29
14. Вероятность банкротства	-	Возможная	Очень низкая

 

Как видно из таблицы 35, вероятности банкротства ОАО «Ярослальтелесеть» по пятифакторной модели Э. Альтмана в 2014г. оценивалась как возможная, а в 2015г. – как очень низкая.

Отметим, что Z-коэффициент имеет общий серьезный недостаток. Его можно использовать лишь в крупных компаниях, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала. Преимуществом методов, подобных модели Э.Альтмана, является высокая вероятность, с которой предсказывается банкротство приблизительно за 2 года до фактического объявления конкурса, недостатком — уменьшение статистической надежности результатов при составлении прогнозов относительно отдаленного будущего.

 

4.1.5 Диагностика банкротства на основе четырехфакторной кризис-прогнозной модели Иркутской государственной экономической академии

На основе обработки значительного объема информации о деятельности предприятий инфраструктуры, учеными Иркутской государственной экономической академии была предложена своя модель прогнозирования банкротства предприятий (модель К).

Она имеет вид:

R = 8, 38К₁ + К₂ + 0, 054К₃ + 0, 63К₄, (61)

где R — показатель риска банкротства предприятия;

К₁ — отношение собственного оборотного капитала к активу;

К₂ — отношение чистой прибыли к собственному капиталу;

К₃ — отношение выручки от реализации к активам;

К₄ — отношение чистой прибыли к затратам.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R оценивается следующим образом:

1) меньше 0 — максимальная (90—100 %);

2) 0—0, 18 — высокая (60—80 %);

3) 0, 18—0, 32 — средняя (50—85 %);

4) 0, 32-0, 42 - низкая (15-20 %);

5) больше 0, 42 — минимальная (до 10 %).

В табл. 36 представлена методика расчета прогноза вероятности банкротства организации по четырехфакторной модели Иркутской ГЭА.

Таблица 36-Прогноз вероятности банкротства ОАО «Ярославльтелесеть» по четырехфакторной модели Иркутской ГЭА

Показатель	Источники информации	Прошлый год	Отчетный год
1. Коэффициент отношения собственного оборотного капитала к активу (К1)	табл. 35 п.2/п.1	0, 08	0, 06
2. Коэффициент рентабельности собственного капитала (К2)	табл. 35 п.4/п.5	-0, 03	0, 20
3. Коэффициент оборачиваемости активов (КЗ)	табл. 35 п.7/п.1	1, 07	1, 07
4. Коэффициент окупаемости затрат (К4)	табл. 35 п.4/стр. 2120	-0, 04	0, 28
5. Показатель вероятности банкротства (R)	-	0, 66	0, 96
6. Вероятность банкротства	-	минимальная (до 10 %)	минимальная (до 10 %)

Как видно из таблицы 36, вероятность банкротства ОАО «Ярославльтелесеть» по четырехфакторной модели Иркутской ГЭА оценивается как минимальная (до 10%).

Вывод: диагностика банкротства ОАО «Ярославльтелесеть», выполненная по различным методикам, показала, что предприятие имеет минимальную вероятность банкротства.

 

⇐ Предыдущая123456789Следующая ⇒

Поделиться:

Популярное:

1. F. МОДЕЛИ ОБУСЛАВЛИВАНИЯ АДДИКЦИИ
2. IDEF1X - методология моделирования данных, основанная на семантике, т.е. на трактовке данных в контексте их взаимосвязи с другими данными.
3. OLAP-технология и многомерные модели данных
4. VI Моделирование рынка и составление прогноза выпуска автомобилей
5. VI.1. Диагностика мотивации успеха и мотивации боязни неудачи
6. XXIII. ОБРАЗЫ, ПРЕДСТАВЛЕНИЯ В ОСНОВЕ ВСЕХ НАШИХ ДЕЙСТВИЙ
7. Абсцесс и флегмона мягких тканей у детей. Клиника, дифференциальная диагностика, принципы лечения.
8. Абсцессы селезенки. Этиология, клиника, диагностика, лечение.
9. АВТОРСКИЕ МОДЕЛИ ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ СЛУЖБЫ
10. АВТОРСКИЕ МОДЕЛИ ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ СЛУЖБЫ, ИЛИ КАК ОБРЕСТИ СВОЕ ЛИЦО
11. Алгоритм построения математической модели.
12. Алкогольный галлюциноз. Клинические проявления, дифференциальная диагностика с алкогольным делирием и галлюцинаторным синдромом при эндогениях.