Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Анализ методик определения вероятности банкротства предприятий





 

На текущем этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятий и прогнозирование банкротства имеют огромное значение. В настоящий момент существует целый ряд методик, помогающих определить вероятность наступления банкротства предприятия. Все эти методики условно можно разделить на две группы:

· применяющие систему формализованных и неформализованных показателей;

· использующие только формализованные показатели.

Методики первой группы требуют использования и оценки большего объема информации, которая, к сожалению, не всегда является доступной.

Для использования методик второй группы достаточно общедоступных источников информации, так как все приемы основаны на расчете одного (редко двух или трех) строго формализованного показателя и сравнения его

с определенным нормативом.

В процессе работы были исследованы 26 моделей, разработанных зарубежными учеными (Э. Альтман, Таффлер, Ж. Конан, Д.Дюран, Лего, Чессер и др.) и 23 модели отечественными учеными (Г. В. Давыдов, О. Н. Волков, В. В. Ковалев, А. В. Колышкин, Г. В. Савицкая и др.), которые определяют риск и степень банкротства предприятия.

В изученных моделях учитываются исключительно показатели эффективности (относительные показатели) и весовые коэффициенты, которые указывают значимость каждого фактора. У каждой модели существует своя матрица определения границы общего показателя, на основании которого можно сделать вывод, является ли предприятие банкротом.

В процессе изучения 49 моделей оценки вероятности банкротства было выявлено, что в 30 из них встречается показатель текущей ликвидности или общий коэффициент покрытия. Коэффициент текущей ликвидности (коэффициент покрытия) – известный показатель, характеризующий степень покрытия текущих обязательств предприятия его текущими активами. Таким образом, основным критерием для определения вероятности банкротства предприятия является следующий факт: может ли предприятие расплатиться по своим обязательствам своевременно. Данное утверждение отражено и в Федеральном законе № 127-ФЗ от 26.10.2002 «О несостоятельности (банкротстве)»: предприятие признается банкротом, если должник не в состоянии в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам.

Как и в любых других вопросах, мнения зарубежных и отечественных ученых различаются только в деталях при общем соответствии. В данном случае и те, и другие в своих моделях указывают коэффициент текущей ликвидности.

С другой стороны, зарубежные ученые, помимо общего коэффициента покрытия, особое значение придают таким показателям, как прибыль до налогообложения, выручка, доля собственного капитала в пассивах и ряд других, характеризующих способность предприятия покрывать свои расходы. Отечественные ученые, в свою очередь, считают, что важными показателями, помимо коэффициента текущей ликвидности, являются показатели утраты платежеспособности, рентабельность предприятия во всех проявлениях (рентабельность продаж, рентабельность оборотных активов, рентабельность собственного капитала и др.), коэффициент структуры капитала, коэффициент автономии. Все эти показатели входят в группу коэффициентов, утвержденных Постановлением Правительства РФ от 25 июня 2003 года № 367 «Об утверждении Правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа» для оценки финансового состояния предприятия – должника.

Отличной от всех моделей - и зарубежных, и отечественных - является модель Г. А. Хайдаршиной, разработанная в 2009 году. Данная модель, помимо различных относительных показателей, учитывает такие факторы, как возраст предприятия, кредитную историю, ставку рефинансирования ЦБ РФ.

И действительно, эти факторы косвенным образом влияют на вероятность банкротства.

Солидную роль в определении вероятности банкротства предприятия играет наличие просроченной дебиторской задолженности. Показатель должен быть всегда под пристальным вниманием финансового отдела предприятия, так как случается, что именно из-за него предприятие находится на грани банкротства. Утешением становится то, что процедура финансового оздоровления может помочь вернуть предприятию прежнюю рентабельность.

Каждая экономическая модель имеет право на жизнь и может определить банкротство с разной вероятностью. Но для выбора нужной модели необходимо учитывать специфику предприятия и его местонахождение.

Таким образом, проанализировав западные и российские методики, можносделать вывод, что они имеют ряд недостатков, которые серьезно затрудняют их применимость в условиях российской экономики.

1. Малофакторные модели не являются достаточно точными. Точность увеличивается, если во внимание принимать большее количество факторов.

2. Западные модели содержат значения весовых коэффициентов

и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные

на основе американских аналитических данных 60–70 годов. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации

и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства.

3. Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путем

не обеспечивает их достаточной точности.

4. В моделях зарубежных авторов не учитываются некоторые важные показатели, специфические для российского рынка, например, доля денежной составляющей в выручке.

5. Период прогнозирования в вышеуказанных методиках и моделях колеблется от трёх–шести месяцев (в действовавшей до 1 марта 1998 года методике ФСФО РФ) до пяти лет (во второй версии «Z-счета» Э. Альтмана и в методике У. Бивера), а в некоторых моделях срок прогнозирования вообще

не указывается. В условиях нестабильной и динамично реформируемой

к рыночным отношениям экономической системы России использование периода прогнозирования, равного пяти годам, как это имеет место в моделях зарубежных авторов, по нашему мнению, преждевременно, и необходимо использовать более короткие промежутки времени (до одного–двух лет).

6. В официальной системе критериев несостоятельности (банкротства), ранее используемой ФСФО РФ, применяются исключительно показатели ликвидности коммерческих организаций. Другие показатели финансовой деятельности предприятий (рентабельность, оборачиваемость, структура капитала и др.) не учитываются. Это связано с тем, что данная система критериев предназначена, прежде всего, для оценки текущей платежеспособности коммерческих организаций и их платежеспособности

в ближайшее время.

7. Все перечисленные методики учитывают состояние показателей лишь на момент анализа, а изменения динамики показателей во времени

не рассматриваются. Только в некоторых методиках присутствуют отдельные показатели динамики: динамика прибыли во второй версии «Z-счета» Э. Альтмана; динамика коэффициента загрузки активов в модели

О. П. Зайцевой; коэффициент утраты платежеспособности и коэффициент восстановления платежеспособности в методике ФСФО РФ, которые рассчитываются на основе динамики коэффициентов текущей ликвидности.

8. В некоторых методиках используются показатели, отличающиеся высокой корреляцией или функциональной зависимостью между собой. Это приводит к ненужному усложнению этих методик, не увеличивая точности прогнозирования.

9. Указанные методики дают возможность определить вероятность приближения банкротства лишь на стадии кризиса предприятия и не позволяют прогнозировать наступления фазы роста и других фаз ее жизненного цикла.

10. Проблема достоверности данных, используемых при прогнозировании банкротства. Чтобы получить объективный результат, необходимо ориентироваться не только на нормативные значения тех или иных моделей, но и на средние значения аналогичных показателей, рассчитанных для похожих предприятий данной отрасли.

11. Не учитывается отраслевая специфика деятельности предприятия. Нормативные критерии оценки значений той или иной модели носят общий характер, и следовательно, их нельзя назвать абсолютно достоверными.

12. Ни одна из рассмотренных методик не учитывает нахождение предприятия на определенной стадии жизненного цикла, а также не определяет конкурентную рыночную стратегию, направляющую деятельность предприятия.

Из вышеизложенного можно сделать вывод, что условия рыночной экономики меняются ежедневно, поэтому методики определения банкротства

и другие методики, связанные с определением финансовой устойчивости предприятия, должны постоянно совершенствоваться, адаптируя устаревшие модели к новым условиям.

 

Литература:

1. О. Ю. Патласов, О. В. Сергиенко. Антикризисное управление. Финансовое моделирование и диагностика банкротства коммерческой организации: учебное пособие. Москва: Книжный мир, 2009. 512 с.

2. Т. К. Богданова, Ю. А. Алексеева. Прогнозирование вероятности банкротства предприятий с учетом изменения финансовых показателей в динамике// Бизнес-Информатика 2011. № 1(15) С. 50–60

3. С. А. Ершова Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: учебное пособие / СПбГАСУ. СПб., 2007. 155 с.

4. Л. В. Дайнеко, Н. А. Самарская Проблема прогнозирования вероятности банкротства на российских предприятиях: материалы XI междунар. науч. –практ. конф. «Проблемы и перспективы социально-экономического реформирования современного государства и общества» (г. Москва, 30 июня 2013 г.) / Науч.-инф. издат. центр «Институт стратегических исследований». Москва: Изд-во «Спецкнига», 2013. 208 с.

 

Магистрант К. С. Зиновьева,

Date: 2015-09-17; view: 513; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.006 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию