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






Модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности на основе отечественных источников





Специфика российских условий и их отличия от стран с развитой экономикой требуют, чтобы модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности учитывали как особенности отрасли, так и структуру капитала предприятия.

В качестве основы моделей целесообразна методика дискриминантного анализа, но с периодическим уточнением факторов и весовых коэффициентов модели. Рассмотрим содержание и возможности отечественных моделей прогнозирования риска банкротства[39].

Двухфакторная модель прогнозирования банкротства [40]. Данная модель дает возможность оценить риск банкротства предприятий среднего класса производственного типа.

Информационной базой для определения весовых коэффициентов модели явились результаты деятельности более 50 полиграфических предприятий. Метод нахождения значений весовых коэффициентов – метод наименьших квадратов.

В основе модели два фактора, характеризующие платежеспособность и финансовую независимость:

1) коэффициент текущей ликвидности (К т.л);

2) коэффициент финансовой независимости (К ф.н) (коэффициент автономии) – удельный вес собственных средств в общей сумме источников финансирования.

Рекомендуемые значения для показателей: К т. л? 2,0; К ф.н = 0,5 – 1,0.

При значении К ф.н < 0,5 возникает риск для кредиторов предприятия.

Модель прогнозирования риска несостоятельности имеет вид

Z = 0,3872 + 0,2614Кт.л + 1,0595Кф.н.

Расчетные зависимости для определения параметров модели приведены ниже:

Кт.л = стр. 290 / (стр. 610 + стр. 620 + стр. 630 + стр. 660);

Кф.н = стр. 490 / стр. 700.

Как следует из конструкции модели, в прогнозировании возможного состояния банкротства определяющее значение имеет фактор финансовой независимости (К т.л / К ф.н = 1 / 4,05). Это объясняется следующим парадоксом: при нестабильной среде предпринимательства предприятие увеличивает запасы, что приводит к росту показателя К т.л, но одновременно растет вероятность риска их ликвидности (группа А 3 – средний риск ликвидности), что снижает платежеспособность предприятия.

Шкала оценки риска банкротства включает в себя пять классов градации, и в зависимости от значения рейтингового числа Z она осуществляется по следующему правилу:

если Z < 1,3257 – вероятность банкротства очень высокая;

если 1,3257? Z < 1,5457 – вероятность банкротства высокая;

если 1,5457? Z < 1,7693 – вероятность банкротства средняя;

если 1,7693? Z < 1,9911 – вероятность банкротства низкая;

если Z > 1,9911 – вероятность банкротства очень низкая.

Для проверки работоспособности предлагаемой модели рассмотрим следующий тест: нормированные значения финансовых показателей равны: К т.л = 2, К ф.н = 1. При данных значениях показателей рейтинговое число Z = 1,9695, что соответствует низкой вероятности банкротства.

В качестве недостатков модели следует отметить следующее. Вероятность банкротства имеет качественный характер (очень высокая, высокая, средняя, низкая, очень низкая) и отсутствует оценка эффективности методики (точность прогноза и временной лаг).

Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства [41]. Модель разработана для прогнозирования риска несостоятельности торгово-посреднических организаций.

Необходимость разработки данной модели была вызвана тем, что модель Альтмана применительно к данной группе предприятий давала долю ошибочного прогноза – 84%, вероятностного – 11%. И только в 5% случаях прогноз соответствовал действительности.

В соответствии с методикой разработки модели первоначально было выбрано 13 финансовых показателей. Исследования проводились по данным 2040 финансовых отчетов предприятий в течение трех лет.

На основе результатов дискриминантного анализа предложенная модель прогнозирования банкротства торговых предприятий включает в себя четыре фактора и имеет следующий вид:

Z = 0,838X1 + Х2 + 0,054Х3 + 0,63Х4,

где X 1 – доля чистого оборотного капитала: чистый оборотный капитал / общая сумма активов; Х 2 – рентабельность собственного капитала: чистая прибыль / собственный капитал; Х 3 – коэффициент оборачиваемости активов: выручка от реализации / общая сумма активов; Х 4 – норма прибыли: чистая прибыль / интегральные затраты.

Фактор Х 4 – интегральные затраты – включает данные Отчета о прибылях и убытках (форма № 2), в частности: себестоимость (стр. 020); коммерческие расходы (стр. 030); управленческие расходы (стр. 040). Расчетные зависимости параметров модели приведены ниже:

X1 = (стр. 290 – стр. 230 – стр. 610 – стр. 620 – стр. 630 – стр. 660) / стр. 300;


Х2 = стр. 190 (форма № 2) / стр. 490;

Х3 = стр. 010 (форма № 2) / стр. 300;

Х4 = стр. 190 (форма № 2) / (стр. 020 + стр. 030 + стр. 040) (форма № 4).

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%).

В данной системе оценки между каждыми соседними интервалами оставлен лаг (5–15%), так как невозможно точно распределить значение рейтингового числа по вероятности банкротства. Особенно сложен переход между низкой и средней степенью банкротства.

Средние значения задействованных в модели факторов равны:

X1 = 0,0108198; Х2 = 0,090673; Х3 = 1,685214; Х4 = 0,143342.

Если значение исследуемого фактора выходит по анализируемому предприятию за пределы границ и данный факт не может быть объяснен особенностями предприятия или спецификой его работы, в этом случае возможно появление неучтенного источника риска.

Точность прогноза банкротства – до 81% на временном интервале до девяти месяцев.

Шестифакторная модель прогнозирования риска потери платежеспособности [42]. Данная модель разработана для предприятий цветной промышленности (предпринимательские структуры типа холдинг). В этой модели введен фактор капитализации предприятий для компенсации заниженного уровня балансовой стоимости активов и учитывается фактор, характеризующий качество менеджмента.

При разработке модели распределение показателей по их важности осуществлялось на основе экспертного оценивания, а весовые коэффициенты – на основе метода линейного программирования.

Модель прогнозирования банкротства имеет следующий вид:

Z = 0,83X1 + 5,83Х2 + 3,83X3 + 2,83Х4 + 4,83X5+ X6,

где X 1 – коэффициент обеспеченности собственными средствами: собственные оборотные средства / общая сумма активов; Х 2 – коэффициент текущей ликвидности; Х 3 – рентабельность собственного капитала по чистой прибыли (чистая прибыль? 100% / стоимость собственного капитала); Х 4 – коэффициент капитализации: рыночная стоимость собственного капитала / заемные средства; X 5 – показатель общей платежеспособности (рыночная стоимость активов / сумма обязательств); Х 6 – коэффициент менеджмента (выручка от реализации / краткосрочные обязательства).

Оценивание вероятности банкротства осуществляется по следующему правилу:

если Z? 10–50, то предприятие находится в зоне неплатежеспособности.

Модель позволяет:

– ответить на вопрос, находится ли предприятие на грани банкротства;

– выявить основные причины ухудшения финансового состояния предприятия;

– оценить факторы риска среды предпринимательства;

– разработать меры по снижению финансовых рисков, угрожающих предприятию банкротством.

Данная модель учитывает реалии российского финансового рынка и уровень менеджмента. Ограниченность ее применения вызвана большим объемом требуемого информационного и программного обеспечения.

Модели прогнозирования восстановления платежеспособности предприятия. Если структура баланса признана неудовлетворительной, но при этом наметилась тенденция роста показателей К т.л (коэффициента текущей ликвидности) и К о.о.с (коэффициент оборачиваемости оборотных средств), то определяется коэффициент восстановления платежеспособности (К в.п) за период, равный шести месяцам. Расчетная модель определения значения этого показателя имеет вид


Кв.п = [Кт.л.к + 6 / Т (Кт.л.к – Кт.л.н)] / 2 > 1,

где К т.л.к, К т.л.н – фактическое значение коэффициента текущей ликвидности в конце и начале отчетного периода соответственно; Т – продолжительность отчетного периода (3, 6, 9, 12 месяцев).

Физический смысл показателя коэффициента восстановления платежеспособности заключается в прогнозируемой оценке показателя текущей ликвидности в ближайшей среднесрочной перспективе.

В зависимости от значения показателя К в.п принимается следующее решение:

если К в.п > 1, то у предприятия есть реальная возможность выхода из кризиса и преодоления риска потери платежеспособности. В этом случае признание неудовлетворительности структуры баланса и неплатежеспособности предприятия откладывается на шесть месяцев;

если К в.п < 1, то у предприятия нет реальной возможности восстановить свою платежеспособность в ближайшее время.

Завершая анализ методик прогнозирования риска банкротства предприятий, можно сделать следующие выводы.

1. Двух– и трехфакторные модели не являются достаточно точными и являются скорее индикаторами прогноза риска банкротства.

2. Зарубежные модели не полностью соответствуют специфике экономической ситуации и организации предпринимательства в России, которые отличаются в том числе системами бухгалтерского учета и налогового законодательства, что находит отражение как в наборе факторов-признаков, так и в весовых коэффициентах при них.

3. Отсутствие в российской статистике достаточного материала по организациям-банкротам не позволяет скорректировать зарубежные методики для различных отраслей и организационно-правовых форм, а определение весовых значений индикаторов экспертным путем не обеспечивает их достаточной точности.

4. Период прогноза риска банкротства с учетом нестабильной и динамично реформируемой российской экономики не должен превышать одного года.

5. Методики дают возможность определить вероятность приближения стадии кризиса (банкротства), не позволяя прогнозировать наступление фазы роста и других фаз жизненного цикла предприятия.







Date: 2015-08-15; view: 412; Нарушение авторских прав



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.01 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию