Методы прогнозирования банкротства предприятия

Показатели  и расчетные модели

     

Показатель	Модель расчета	Расчётное значение
Коэффициент Бивера (амортизация  принята условно)		0,01 . Группа I – благополучная компания
Экономическая рентабельность		0,13% группа II- 5 лет до банкротства
Финансовый  леверидж		21,87% Группа I – благополучная компания
Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами		0,27 группа II- 5 лет до банкротства
Коэффициент текущей ликвидности		3,11Группа I – благополучная компания

 

     В итоге: Группа I – благополучная компания. 

     4. Четырехфакторные  модели Лиса и  Таффлера

       Модель Лиса прогнозирования  финансовой несостоятельности. 

Конструкция модели имеет вид :

     Z= 0,063 X1+ 0,092 X2+0,057X3+0,001X4

где, Х1- доля оборотных средств в активах:  Оборотный капитал/сумма активов;

   X2- рентабельность активов по прибыли от реализации: прибыль от реализации/ сумма активов;

     Х3- рентабельность активов по нераспределённой прибыли : нераспределённая прибыль/ сумма активов;

   Х4- коэффициент покрытия по собственному капиталу: Собственный капитал/ заёмные  средства.

     Расчетные зависимости для факторов-признаков представлены в табл. 6. 

Таблица 6

Показатели  и расчетные модели

     

Показатель	Расчётная модель	Расчетное значение на конец периода
Х1	стр.(290-230-610-620-630-660)/стр. 300	0,33
Х2	стр. 050 Ф2/ стр. 300	0,03
Х3	стр. 190Ф2/ стр. 300	0,01
Х4	стр. 490/ стр. (590+690)	3,57

 

     Z=0,03 >0,037 Малый риск банкротства 
 

       Модель Таффлера  прогнозирования  финансовой несостоятельности.

     Z = 0,53X₁+0,13X₂+0,18X₃+0,16X₄

Таблица 7   

Показатели  и расчетные модели 

     

Показатель	Расчётная модель	Расчётное значение на конец периода
Х1	стр. 050 Ф2/ стр. 690	0,16
Х2	стр. 290 Ф2/ стр. (590 +690)	0,07
Х3	стр. 690/ стр. 300	0,20
Х4	стр. 010 Ф2/ стр. 300	0,62

 

     Z=0,23 < 0,3 Финансово неустойчивое предприятие. 

     5. Модель Конана-Гольдера. 

     KG = -0,16 х1 - 0,22 х2 + 0,87 х3 + 0,10 х4 - 0,24 х5

     Авторы  дифференцировали вероятность задержки платежей в зависимости от значений показателя Z:

     

Индекс  Коннана -- Гольдера(KG)	+0,048	-0,026	-0,068	-0,107	-0,164
Вероятность банкротства, %	90	70	50	30	0

 

     х1 -- доля быстрореализуемых ликвидных  средств (денежные средства + краткосрочные  финансовые вложения + краткосрочная  дебиторская задолженность) в активах - коэффициент;

     х2 - доля устойчивых источников финансирования (стр. 490 + стр. 510) в пассивах - коэффициент;

     х3- отношение финансовых расходов (уплаченные проценты по заемным средствам + налог  на прибыль) к нетто-выручке от продажи - коэффициент;

     х4 - доля расходов на персонал в валовой  прибыли - коэффициент;

     х5 - соотношение накопленной прибыли  и заемного капитала – коэффициент

Таблица 8. 

     

Показатели	Расчетное значение
	На  конец периода
X1=	0,36
X2=	0,79
X3=	0,03
X4=	0,00
X5=	0,00

     

     Z= -0,2 Вероятность банкротства 10% 

     Как можно увидеть, зарубежные модели дают разную оценку финансовой устойчивости ОАО «ТГК-6». В целом на практике многочисленные попытки  применения  иностранных моделей прогнозирования  банкротства  в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. И главная причина этому, это то, что специфика российских условий и их отличия от стран с развитой экономикой требует чтобы модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности учитывали как особенности отрасли, так и структуру капитала предприятия. Однако, в связи с отсутствием статистики  банкротств   предприятий  по причине молодости института  банкротства  в нашей стране затруднены собственные разработки, основанные на реалиях нашей экономики и направленные на достоверное прогнозирование возможного  банкротства . Поэтому были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей  к   российским  хозяйственным условиям. Российские модели оценки рассмотрим ниже.

     2.2. Модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности на основе отечественных источников

     Наиболее  простой из методик диагностики   банкротства  является двухфакторная математическая модель, которая была разработана А.Д. Беликовым и Лео ХаоСуан

     В основе модели -два фактора: коэффициент  текущей ликвидности (Ктл) ; коэффициент  финансовой независимости Кфн (коэффициент  автономии)- удельный вес собственных  средств в общей сумме источников финансирования. Данная модель имеет вид: 

     1. Двухфакторная модель  прогнозирования  банкротства.

Z=0,3872+0,2614Ктл+1,0595Кфн

     Как следует из конструкции данной модели, в прогнозировании возможного состояния  банкротства определяющее значение имеет фактор финансовой независимости. Это объясняется тем, что при  нестабильной среде предпринимательства  предприятие увеличивает запасы, что приводит к росту показателя Ктл , но одновременно растёт вероятность  риска их ликвидности, что снижает  платёжеспособность предприятия.

Шкала оценки по данной модели состоит из 5 градаций:

     Z<1,3257-очень высокая вероятность банкротства;

     1,3257<=Z<1,5457-очень высокая вероятность;

     1,5457<=Z< 1,7693- вероятность банкротства средняя;

     1,7693<= Z< 1,9911- низкая вероятность ;

     Z>1,9911-очень низкая вероятность. 

     

Ктл = стр290/стр(610+620+630+660)

     

Кфн = стр490/стр700

 

     Ктл=3,11 ;Кфн= 0,78

 Z= 2,03 

     Применение  данной модели для  российских  условий было исследовано также 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. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска  банкротства  и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность  банкротства  крайне незначительная. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных  предприятий  ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.⁵ 

     2. Четырехфакторная  модель прогнозирования  банкротства

     Учёными Иркутской государственной экономической  академии предложена своя четырёхфакторная модель прогноза риска банкротства ( модель R-счёта), которая внешне похожа на модель Альтмана для предприятий, акции которых не котируются на бирже

     Z =8,38Х₁+Х₂+0,054Х₃+0,63Х₄ 

     Расчетные зависимости параметров модели приведены  в табл. 9

     Таблица 9

     Показатели  и расчетные модели

     

Показатель	Расчётная модель
Х1	стр. (290-230-610-620-630-660)/стр.300
Х2	стр. 190Ф2/ стр. 490
Х3	стр. 010 Ф2/ стр.300
Х4	стр. 190Ф2/ стр.(020+030+040)Ф4

 

     Шкала оценки риска банкротства  имеет пять градаций и осуществляется по следующим правилам:

     • если Z< 0 — вероятность банкротства максимальная (90 - 100%);

     • если 0<Z<0,18 — вероятность банкротства высокая (60 — 80%);

     • если 0,18 <Z< 0,32 — вероятность банкротства средняя (35 — 50%);

     • если 0,32 <Z< 0,42 — вероятность банкротства низкая (15 — 20%);

     • если Z> 0,42 — вероятность банкротства минимальная (до 10%).

     Z=2,81 

     Таблица 10

     Значение  рейтингового числа

     

Модели  прогнозирования риска банкротства      Значение  рейтингового числа Вероятность банкротства          Z фактич. Z норм.          Двухфакторная модель Четырехфакторная модель      2,03      2,81      > 1,99      > 0,42  Очень низкая Минимальная (до 10%)

 

     3. Модель комплексной балльной оценки риска финансовой несостоятельности предприятия

     Методика  кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д.Дюраном  в начале 1940-х гг. Сущность этой методики-классификация  предприятий от степени риска  исходя из фактического уровня показателей  финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного  в баллах на основе экспертных оценок.