7.2. Модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности на основе отечественных источников
7.2. 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 (Кт.л);
2) коэффициент финансовой независимости (Кф.н) (коэффициент автономии) – удельный вес собственных средств в общей сумме источников финансирования.
Рекомендуемые значения для показателей: Кт. л ? 2,0; Кф.н = 0,5 – 1,0.
При значении Кф.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 (Кт.л / Кф.н = 1 / 4,05). Это объясняется следующим парадоксом: при нестабильной среде предпринимательства предприятие увеличивает запасы, что приводит к росту показателя Кт.л, но одновременно растет вероятность риска их ликвидности (группа А3 – 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: Кт.л = 2, Кф.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 X1 – доля чистого оборотного капитала: чистый оборотный капитал / общая сумма активов; Х2 – рентабельность собственного капитала: чистая прибыль / собственный капитал; Х3 – коэффициент оборачиваемости активов: выручка от реализации / общая сумма активов; Х4 – норма прибыли: чистая прибыль / интегральные затраты.
Фактор Х4 – 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 X1 – коэффициент обеспеченности собственными средствами: собственные оборотные средства / общая сумма активов; Х2 – коэффициент текущей ликвидности; Х3 – рентабельность собственного капитала по чистой прибыли (чистая прибыль ? 100% / стоимость собственного капитала); Х4 – коэффициент капитализации: рыночная стоимость собственного капитала / заемные средства; X5 – показатель общей платежеспособности (рыночная стоимость активов / сумма обязательств); Х6 – 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 Кт.л (коэффициента текущей ликвидности) и Ко.о.с (коэффициент оборачиваемости оборотных средств), то определяется коэффициент восстановления платежеспособности (Кв.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 Кт.л.к, Кт.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 Кв.п принимается следующее решение:
если Кв.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 Кв.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.
Более 800 000 книг и аудиокниг! 📚
Получи 2 месяца Литрес Подписки в подарок и наслаждайся неограниченным чтением
ПОЛУЧИТЬ ПОДАРОКДанный текст является ознакомительным фрагментом.
Читайте также
2.2. Построение основных элементов финансовой модели проекта
2.2. Построение основных элементов финансовой модели проекта Базовая часть модели инвестиционного проекта должна быть финансовой, то есть состоять из связки: движение денежных средств – финансовые результаты – балансы. Структура этих документов определяется
Взаимосвязи основных элементов финансовой модели проекта
Взаимосвязи основных элементов финансовой модели проекта Три основных элемента финансовой модели проекта (движение денежных средств – финансовые результаты – балансы) взаимоувязаны. Важно, чтобы они «сходились» между собой. Часто некоторые недостающие данные в одном
32. Модели анализа финансовой отчетности
32. Модели анализа финансовой отчетности Финансовый анализ проводится с помощью разного типа моделей, которые позволяют структурировать и идентифицировать взаимосвязи между основными показателями отчетности. Можно выделить три основных типа моделей, которые
57. Оценка кредитоспособности на основе анализа денежных потоков и анализа делового риска
57. Оценка кредитоспособности на основе анализа денежных потоков и анализа делового риска Анализ денежных потоков клиента – определение чистого сальдо поступлений и расходов за определенный промежуток времени. Для этого берутся данные как минимум за три года. Если
Глава 15 Урок инвестора № 13: СНИЖЕНИЕ РИСКА ЗА СЧЕТ ФИНАНСОВОЙ ГРАМОТНОСТИ
Глава 15 Урок инвестора № 13: СНИЖЕНИЕ РИСКА ЗА СЧЕТ ФИНАНСОВОЙ ГРАМОТНОСТИ Была ранняя весна 1974 года. До моего увольнения из вооруженных сил оставалась всего пара месяцев. Я все еще не знал, что буду делать после того, как выеду за ворота базы в последний раз. У президента
18. Базовые способы и модели прогнозирования деловой активности
18. Базовые способы и модели прогнозирования деловой активности Деловая активность коммерческой организации проявляется в динамичности ее развития, достижении ею поставленных целей, что отражают натуральные и стоимостные показатели, в эффективном использовании
3.3.2. Оценка информационной безопасности на основе модели зрелости процессов
3.3.2. Оценка информационной безопасности на основе модели зрелости процессов Рассмотрим применение оценки возможности (оценки зрелости) процессов для оценки ИБ организации.В ISO/IEC 15504 [29] определена модель оценки зрелости, основу которой составляют идентифицированные
1.3. Нормативно-правовое регулирование несостоятельности (банкротства) в России
1.3. Нормативно-правовое регулирование несостоятельности (банкротства) в России В любой цивилизованной стране с развитой экономической системой одним из основных элементов механизма правового регулирования рыночных отношений является законодательство о
3.3. Российская и зарубежная практика диагностики и прогнозирования несостоятельности предприятий
3.3. Российская и зарубежная практика диагностики и прогнозирования несостоятельности предприятий Для оценки потенциального банкротства предприятий в зарубежной практике О. В. Антоновой выделены количественные и качественные показатели, отражающие положение
Необходимость чередовать и сочетать управление на основе контроля и управление на основе развития
Необходимость чередовать и сочетать управление на основе контроля и управление на основе развития Для выживания и роста компании необходимо решить дилемму между безопасностью и риском (между контролем и развитием). Оба варианта опираются на различные,
Сегодняшнее состояние мира (на основе анализа различных источников)
Сегодняшнее состояние мира (на основе анализа различных источников) • 87 % сотрудников преследуют в своей работе только одну цель – получить зарплату.• 64 % сотрудников ощущают подавленность или обеспокоенность и хотят сменить работу.• Примерно половина тропических
За гранью управления на основе задач – к (ре)эволюции управления на основе ценностей
За гранью управления на основе задач – к (ре)эволюции управления на основе ценностей В мире наблюдается отчетливая смена направленности менеджмента. Менеджерам придется соответствовать более высоким стандартам деятельности вследствие повышения требовательности со
1.2. Проблемы, сдерживающие переход отечественных предприятий на инновационные факторы развития
1.2. Проблемы, сдерживающие переход отечественных предприятий на инновационные факторы развития Достичь высокого уровня конкурентоспособности отечественной экономики – задача, которую нужно решить в ближайшее время, несмотря на негативные последствия мирового
6.1. Инновационный потенциал отечественных предприятий и методы его формирования
6.1. Инновационный потенциал отечественных предприятий и методы его формирования Инновационная деятельность требует значительного объема инвестиционных ресурсов и характеризуется высоким уровнем риска. Ее конечная цель – создание объектов интеллектуальной
84. Обобщенный индекс риска и матрица риска 5 × 5
84. Обобщенный индекс риска и матрица риска 5 ? 5 Инструмент«Чем следует воспользоваться, прежде чем прибегнуть к диаграмме “Солнца и тучи”?», – возможно, спросите вы.Имеется множество других инструментов, используемых для оценивания рисков, каждый из которых
Сохранение маршрута модели в виде отдельной модели, связанной с общей базой модели бизнес-архитектуры
Сохранение маршрута модели в виде отдельной модели, связанной с общей базой модели бизнес-архитектуры Для того чтобы применить некоторые стандартные средства ARIS (например, стоимостной, временной анализ, симуляцию и т. п.) к моделям, их нужно предварительно готовить, как