Диагностика банкротства предприятий и организаций с применением количественных и качественных моделей

В 1972 г. Лис разработал дискриминантную модель для оценки несостоятельности предприятий Великобритании (таблица 7).

Таблица 7 — Расчет показателей модели Лиса Показатели Формула расчета Начало года Конец года Х1 стр. 290 / стр. 300 ф.1 0,639 0,729 Х2 стр.

050 ф.2 / стр. 300 ф.1 0,012 0,031 Х3 стр.

190 ф.2 / стр. 300 ф.1 0,006 0,005 Х4 стр. 490 / (cстр. 590 + стр.

690) ф.1 0,152 0,115 L L = 0,063×1 + 0,092×2 + 0,057×3 + 0,001×4 0,041 0,049 Вероятность банкротства Высокая Высокая Вероятность банкротства предприятия определяется следующим образом: если L>0,037, то риск банкротства предприятия высокий; если L<0,037, то риск банкротства предприятия незначителен.

Усовершенствованием модели Э. Альтмана занялась Г. В. Савицкая. В работе была разработана дискриминантная модель для оценки и прогнозирования вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий. Но позднее в работе, Г. В. Савицкая пояснила, что дискриминантные модели обладают недостатком, а именно, в них нет четких границ для отнесения предприятий к классу банкротов или небанкротов. Если предприятие набирает значение Z-счета, равное или близкое к константе дискриминации, то его трудно квалифицировать на предмет финансовой состоятельности или несостоятельности. Поэтому, изучив инструментарий эконометрики, Г. В. Савицкая построила логитрегрессионную модель для диагностики риска банкротства предприятий.

Если тестируемое предприятие по данной модели набирает значение 0 и ниже, то оно оценивается как финансово устойчивое. Напротив, предприятие, имеющее значение интегрального показателя 1 и выше, относится к группе высокого риска. Промежуточное значение от 0 до 1 характеризует степень близости или дальности предприятия от той или другой группы.

Таблица 8 — Расчет показателей модели Савицкой Показатели Формула расчета Начало года Конец года К1 стр. 290 / стр. 300 ф.1 0,639 0,729 К2 стр.

010 ф.2 / 0,5 (сстр490 н. стр. 490 к.) ф.1 9,966 3,418 К3 стр.

490 / стр. 700 ф.1 0,132 0,103 К4 стр.

190 ф.2 / 0,5 (сстр490 н. стр. 490 к.)ф.1 0,094 0,053 Z Z = 1- 0.98 x К1 -1.8 x K2 -1.83x K3 — 0.28 x К4 — 17,83 — 6,071 Вероятность банкротства Очень низкая Очень низкая Новую методику диагностики возможного банкротства для условий функционирования российских предприятий и, следовательно, лишенную по замыслу автора многих недостатков иностранных моделей, рассмотренных выше, разработала О. П. Зайцева. В этой модели рассчитывается фактический (ф К) и нормативный (н К) комплексный показатель по формуле.

Фактический комплексный показатель рассчитывается подстановкой в уравнение К (таблица 9) фактических значений показателей предприятия.

Нормативный комплексный показатель рассчитывается путем подстановки в уравнение нормативных значений показателей: Х1=0, Х2=1, Х3=7, Х4=0, Х5=0,7, Х6= Х6 (прошлого года).

Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то крайне высока вероятность банкротства, а если меньше — то вероятность банкротства незначительна.

Таблица 9 — Расчет показателей модели Зайцевой Показатели Формула расчета Начало года Конец года Х1 Чистый убыток / стр. 490 ф.1 0,048 0,052 Х2 стр. 620 / (сстр. 230 + стр.

240) фф 0,371 0,27 Х3 стр. 610+стр.

620с20с660 / (стр.

250 + стр.

260 ф.1) 2322,75 4572,6 Х4 Чистый убыток / стр. 010 ф.2 0,009 0,015 Х5 (стр. 590 +стр.

690) / стр.

490 ф.1 6,567 8,651 Х6 стр. 300 / стр.

010 ф.2 30 1,493 Кф К = 0,25Х1 + 0,1Х2 + 0,2Х3 + 0,25Х4 +0,1 Х5 +0,1Х6 468,25 915,58 Кн 1,17 1,17 Вероятность банкротства Очень высокая Очень высокая Ученые Иркутской государственной экономической академии, обработав данные финансовой отчетности 2040 предприятий торговли г. Иркутска и Иркутской области с 1994 по 1996 года, доказали неприменимость пятифакторной модели Э. Альтмана, так как она не позволяет получить истинную картину оценки несостоятельности российских предприятий. В связи с этим они предложили свою модифицированную четырехфакторную модель прогноза вероятности банкротства (модель R-счета), которая внешне похожа на модель Э. Альтмана:

Подставляя рассчитанные по фактическим данным показатели, получаем значение R и определяем вероятность банкротства по таблице 10:

Таблица 10 — Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели «R»

Значение R Вероятность банкротства Менее 0 Максимальная (90−100) От 0 до 0,18 Высокая (60−80) 0,18 — 0,32 Средняя (35−50) От 0,32 — 0,42 Низкая (15−20) Более 0,42 Минимальная (до 10)

Таблица 11 — Расчет показателей модели ИГЭА Показатели Формула расчета Начало года Конец года К1 стр. 290 / стр. 300 ф.1 0,639 0,729 К2 стр. 190 ф.2 / стр. 490 ф.1 0,048 0,052 К3 стр.

010 ф.2 / стр. 300 ф.1 0,669 0,346 К4 стр.

190 ф.2 / (сстр020 + стр.

030. +стр. 040 + стр.

070 + стр.

100 + стр.

130) ф.30 0,011 0,016 R R = 8,38x К1 + K2 + 0,054K3 + 0.63 x К4 5,44 6,19 Вероятность банкротства Очень низкая Очень низкая Одной из интересных зарубежных реализаций методов скоринга является метод Credit-Men. Этот метод был разработан во Франции Ж. Депаляном, доказавшим, что финансовая ситуация предприятия может достаточно адекватно характеризоваться 5 показателями (таблица 12).

Если N=100, то финансовая ситуация предприятия нормальная, если N>100, то ситуация хорошая, если N<100, то ситуация на предприятии вызывает беспокойство.

Сведем результаты анализа различными моделями в одну таблицу 13.

Таблица 12 — Расчет показателей модели Credit-Men

Показатели Формула расчета Начало года Конец года R1 Стр. 230 +стр.

240 +стр.

260 / стр. 620 ф.1 2,69 3,69 R2 стр. 490 / стр. 590 + стр.

690 ф.1 0,15 0,11 R3 стр. 490 / 190 ф.1 0,38 0,346 R4 стр. 020 ф.2 / стр. 210 ф.1 19,66 13,71 R5 стр.

010 ф.2 / (сстр.

240 +стр. 230) ф.30 1,56 0,53 N N = 23R1 + 25 R2 + 10 R3 + 20 R4 + 20 R5 491 384 Вероятность банкротства Очень низкая Очень низкая

Таблица 13 — Результаты оценки финансово-устойчивого предприятия

Модель Вероятность банкротства по модели Адекватность анализа На начало года На конец года Э. Альтмана Очень высокая Очень высокая Неправильно Р. Тафлера и Г. Тишоу Очень низкая Очень низкая Правильно Фулмера Высокая Высокая Неправильно Спрингейта Низкая Очень низкая Правильно Лиса Высокая Высокая Неправильно Г. В. Савицкой Очень низкая Очень низкая Правильно О. П. Зайцевой Очень высокая Очень высокая Неправильно ИГЭА Очень низкая Очень низкая Правильно Credit-Men Очень низкая Очень низкая Правильно Анализируя результаты, приведенные в таблице 12, приходим к выводу, что 44% моделей, использованных для анализа вероятности банкротства, дают неправильный результат. Это означает, что, несмотря на существование большого количества моделей оценки финансовой устойчивости предприятий, нельзя доверять на 100% какой-либо одной из них для анализа предприятия агропромышленного комплекса. Так как эти предприятия имеют свою отраслевую специфику, то необходимо использовать модели учитывающие особенности предприятий.

3. Проведение диагностики кризисного состояния предприятия на основе количественных моделей: практические аспекты

3.

1. Диагностика кризисного состояния предприятия на основе количественных моделей с расчетом их значений

Проведем диагностику кризисного состояния предприятия на основе количественных моделей: рейтингового числа «R» Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова, моделей Фулмера и Спрингейта с расчетом их значений поквартально.

Метод рейтинговой оценки финансового состояния предприятия Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова.

Данный метод заключается в расчете рейтингового числа «R». Общий вид модели:

R = 2Коб + 0,1Клик + 0,08 Кинт + 0,45 Кмен + Кпр, где

Коб — коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Клик — коэффициент текущей ликвидности, Кинт — интенсивность оборота авансируемого капитала, которая характеризуется объемом реализованной продукции, приходящейся на один рубль средств, вложенных в деятельность предприятия (основные и оборотные средства предприятия);

Кмен — коэффициент менеджмента, характеризуется отношением прибыли от реализации к величине выручки от реализации;

Кпр — рентабельность собственного капитала — отношение валовой прибыли к собственному капиталу.

При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно 1. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.

Модель Фулмера. Данная модель была создана на основании обработки данных шестидесяти предприятий — 30 потерпевших крах и 30 нормально работавших. Изначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, окончательный использует всего девять. Общий вид модели выглядит следующим образом:

H = 5,528×1+0.212×2+0,073×3+1,270×4 — 0,120×5+2,335×6+ +0.575×7+1.083×8+0.894×9−3.075,

где х1 = нераспределенная прибыль прошлых лет/баланс;

х2 = выручка (нетто) от реализации/баланс;

х3 = прибыль до налогообложения/собственный капитал;

х4 = денежный поток/обязательства (краткои долгосрочные);

х5 = долгосрочные обязательства/баланс;

х6 = краткосрочные обязательства/баланс;

х7 = log (материальные активы);

х8 = собственный оборотный капитал/обязательства;

х9 = log ((прибыль до налогообложения/проценты к уплате)+1).

Если Н<0, крах неизбежен.

Примечание:

Денежный поток представляет собой сумму прибыли после налогообложения и начисленной за период амортизации.

Модель Спрингейта. При создании этой модели были использованы данные по 40 предприятиям. Из первоначальных 19 финансовых коэффициентов в окончательном варианте осталось — 4.

Z = 1.03×1+3.07×2+0.66×3+0.4×4 ,

где х1 = оборотный капитал/баланс;

х2 = (прибыль до налогообложения + проценты к уплате)/баланс;

х3 = прибыль до налогообложения/краткосрочные обязательства;

х4 = выручка (нетто) от реализации /баланс Если Z < 0,862 — крах.

3.

2. Проверка критериев приведенных моделей

1. Проведем проверку критерия Р. С Сайфулина и Г. Г. Кадыкова. Расчет представим в таблице 14.

Таблица 14

Показатель 1кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1. Основные средства 59,624 110 110 158 2.

Оборотные средства 968,376 1864 2174 3686 3. Выручка 1436,4 1915,2 2872,8 3351,6 4. Прибыль от реализации 93,4 373,6 280,2 186,8 5. Валовая прибыль 162,2 324,4 486,6 648,8 6. Собственный капитал 258,03 591 950 1595 7. Коэффициент обеспеченности собственными средствами Коб 0,20 0,26 0,39 0,39 8. Коэффициент текущей ликвидности Клик 1,26 1,35 1,63 1,64 9. Интенсивность оборота авансируемого капитала Кинт 1,40 0,97 1,26 0,87 10.

Коэффициент менеджмента Кмен 0,065 0,195 0,098 0,056 11. Рентабельность собственного капитала Кпр 0,63 0,55 0,51 0,41 12. Рейтинговое число «R» (2Коб +

0,1Клик + 0,08Кинт + 0,45Кмен + Кпр) 1,20 1,30 1,50 1,38

Таким образом, рейтинговое число на протяжение рассматриваемого периода больше 1, что характеризует финансовое состояние предприятие как удовлетворительное.

2. Проведем проверку критерия Фулмера. Расчет представим в таблице 15.

Таблица 15

Показатель 1кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1. Нераспределенная прибыль прошлых лет 0 0 0 0 2.

Обязательства 769,97 1383 1334 2249 3. Денежный поток 264,5 458 393,5 329 4. Долгосрочные обязательства 0 0 0 0 5. Краткосрочные обязательства 769,97 1383 1334 2249 6. Материальные активы 731,12 1464 1685 2399 7. Проценты к уплате 0 0 0 0 8. х

1 = нераспределенная прибыль прошлых лет/баланс 0 0 0 0 9. х 2 = выручка (нетто) от реализации/баланс 1,40 0,97 1,26 0,87 10. х 3 = прибыль до налогообложения/собственный капитал 0,33 0,57 0,27 0,11 11. х4 = денежный поток/обязательства

(краткои долгосрочные) 0,34 0,33 0,29 0,15 12. х 5 = долгосрочные обязательства/баланс 0 0 0 0 13.

х 6 = краткосрочные обязательства/баланс 0,75 0,70 0,58 0,59 14. х 7 = log (материальные активы) 2,86 3,17 3,23 3,38 15. х 8 = собственный оборотный капитал/обязательства 0,26 0,35 0,63 0,64 16. х

9 = log ((прибыль до налогообложения/проценты к уплате)+1) 0 0 0 0 17. H = 5,528×1 + 0,212×2 + 0,073×3 +

1,270×4 — 0,120×5 + 2,335×6 + 0,575×7 +

1,083×8 + 0,894×9 — 3,075 1,36 1,43 1,49 1,31

Так как H > 0, то крах предприятия в ближайшее время не предвидится.

3. Проведем проверку критерия Спрингейта. Расчет представим в таблице 16.

Таблица 16

Показатель 1кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1. х1 = оборотный капитал/баланс 0,942 0,9 442 756 0,9 518 389 0,958 897 2. х2 = (прибыль до налогообложения +

проценты к уплате)/баланс 0,083 0,172 0,112 0,044 3. х3 = прибыль до налогообложения/краткосрочные обязательства 0,11 0,25 00,19 0,08 4. х4 = выручка (нетто) от реализации

/баланс 1,40 0,97 1,26 0,87 5. Z = 1,03×1 + 3,07×2 + 0,66×3 + 0,4×4 1,86 2,05 1,95 1,52

Так как Z > 0,862, то крах предприятия в ближайшее время не предвидится. Таким образом, все три методики показывают удовлетворительное финансовое состояние предприятия.

Заключение

Данная работа была посвящена теме «Диагностика банкротства предприятий и организаций с применением количественных и качественных моделей». Она дала ответы на поставленные перед ней задачи. В заключение проведенного исследования этого вопроса можно сделать следующие определенные выводы:

Основная задача диагностики состоит в том, чтобы своевременно распознать и обеспечить принятие таких управленческих решений, которые будут способствовать снижению влияния негативных процессов на состояние объекта. Пусть не для полного предотвращения кризиса, а хотя бы частичной ликвидации наиболее существенных его проявлений. Содержание и результаты диагностических исследований позволят сделать вывод, что они являются одним из наиболее универсальных средств получения достоверной информации о состоянии и отклонениях в развитии исследуемого объекта.

В настоящее время аналитики располагают обширным, хотя и не во всех случаях совершенным инструментарием прогнозирования несостоятельности (банкротства) российских предприятий и организаций.

Заметим, что:

— в целях повышения корректности оценки вероятности банкротства «своего» предприятия целесообразно производить расчеты не по одной, а по ряду имеющихся моделей, методик, рекомендаций;

— наряду с выбором методики, практическими расчетами, связанными с оценкой риска банкротства, важным этапом аналитического исследования в этой области является разработка комплекса мер (программы, плана финансового оздоровления, системы управленческих решений), направленных на повышение финансовой устойчивости предприятия. Естественно, такой комплекс мер будет индивидуальным для каждой фирмы. Однако при его разработке следует учесть и общие рекомендации, содержащиеся в рассмотренных выше нормативных документах, а также в экономической литературе.

Список используемых источников

Учебники, монографии, брошюры:

Бланк И. А. Антикризисное финансовое управление предприятием. — М.: Ника-центр, 2012.

Брег С. Настольная книга финансового директора. — М.: Альпина бизнес букс, 2011.

Захаров В. Я. Антикризисное управление. Теория и практика. — М.: Норма, 2013.

Казакова Н. А. Экономический анализ в оценке бизнеса. — М.: Территория будущего, 2011.

Кукукина И. Г. Учет и анализ банкротств. — М.: Проспект, 2014.

Ларионова И. А. Диагностика стратегий управления оборотными средствами. — СПб: Питер, 2014.

Парушина Н. В. Теория и практика анализа финансовой отчетности организаций. — М.: Волтерс Клувер, 2013. — 432 с Родионова Н. В. Антикризисный менеджмент. — М.: Книжный мир, 2011.

Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. — М.: Вершина, 2010.

Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. — М.: Альпина бизнес букс, 2011.

Телюкина Т.В., Ткачев В. Н. Несостоятельность (банкротство) в России. — М.: Вершина, 2012.

Федорова Г. В. Финансовый анализ предприятия при угрозе банкротства. — М.: Истина, 2012.

Периодические издания:

Давыдова Г. В., Беликов А. Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. — 2009. — № 3.

Дягель, О. Ю. Диагностика вероятности организаций: сущность, задачи и сравнительная характеристика методов// Экономический анализ: теория и практика. — 2008. — № 13.

Зайцева О. П. Антикризисное управление в российской компании // Сибирская финансовая школа. — 2008. № 11.

Телюкина Т.В., Ткачев В. Н. Несостоятельность (банкротство) в России. — М.: Вершина, 2012. — С.

71.

Дягель О. Ю. Диагностика вероятности организаций: сущность, задачи и сравнительная характеристика методов// Экономический анализ: теория и практика. — 2008. — С.

20.

Брег С. Настольная книга финансового директора. — М.: Альпина бизнес букс, 2011. — С. 169.

Парушина Н. В. Теория и практика анализа финансовой отчетности организаций. — М.: Волтерс Клувер, 2013. — С. 284.

Захаров В. Я. Антикризисное управление. Теория и практика. — М.: Норма, 2013. — С.

88.

Федорова Г. В. Финансовый анализ предприятия при угрозе банкротства. — М.: Истина, 2012. — С. 110.

Родионова Н. В. Антикризисный менеджмент. — М.: Книжный мир, 2011. — С. 145.

Захаров В. Я. Антикризисное управление. Теория и практика. — М.: Норма, 2013. — С. 165.

Бланк И. А. Антикризисное финансовое управление предприятием. — М.: Ника-центр, 2012. — С. 81.

Ларионова И. А. Диагностика стратегий управления оборотными средствами. — СПб: Питер, 2014. — С. 94.

Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. — М.: Вершина, 2010. — С. 162.

Савицкая, Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. — М.: Альпина бизнес букс, 2011. — С. 261.

Зайцева О. П. Антикризисное управление в российской компании // Сибирская финансовая школа. — 2008. № 11. — С. 15.

Казакова Н. А. Экономический анализ в оценке бизнеса. — М.: Дело и Сервис, 2011. — 288 с., 2011

Давыдова Г. В., Беликов А. Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. — 2009. — № 3. — С.

18.

Кукукина И. Г. Учет и анализ банкротств. — М.: Проспект, 2014. — С. 174.