В статье излагаются методологические основы прогнозирования банкротства корпораций. Основное внимание сосредоточено на количественных моделях, разработанных отечественными учёными и адаптированных под российские экономические реалии. Также рассмотрены качественные методы прогнозирования банкротства, предполагающие более расширенный взгляд на финансовое состояние корпорации.
Ключевые слова
КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА, БАНКРОТСТВО КОРПОРАЦИИ, КАЧЕСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА
Текст научной работы
Единый государственный реестр юридических лиц содержит сведения о работе по государственной регистрации юридических лиц, а также является источником информации о количестве обанкротившихся юридических лиц. Анализ данных показывает, что в период 2012–2015 гг. произошло увеличение числа банкротств с 9,2 до 14,6 тыс. юридических лиц. По данным на 01.12.2016 г. в ЕГРЮЛ содержится информация о 4619 тыс. организаций, и за этот же период прекратили свою деятельность в результате банкротства 230244 организации. За аналогичный период 2015 года: было зарегистрировано 4824 тыс. организаций и ликвидировано 220 767. Подобная динамика негативно характеризует эффективность экономики страны.
Бедное детство и неравный брак Вячеслава Зайцева. Вячеслав Зайцев умер в воскресение
Согласно ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 г. № 127-ФЗ, несостоятельность (банкротство) — признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и (или) об оплате труда лиц, работающих или работавших по трудовому договору, и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.
Основной признак банкротства организации: неспособность удовлетворить требования в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены.
В отношении должника может быть введена одна из предусмотренных законом процедур: наблюдение; финансовое оздоровление; внешнее управление; конкурсное производство; мировое соглашение.
Процесс банкротства завершается либо ликвидацией должника-юридического лица (пункт 8 ст. 63 Гражданского кодекса РФ предусматривает, что моментом завершения ликвидации юридического лица считается момент внесения соответствующей записи в Единый государственный реестр юридических лиц), либо удовлетворением требований кредиторов.
Для прогнозирования и оценки состояния банкротства юридических лиц в РФ эффективнее использовать методы российских ученых (исследователей), так как внедрение моделей зарубежных авторов не предусматривает существование и влияние факторов, рассчитываемых по исходным данным, содержащимся в российской бухгалтерской отчетности.
Одна из первых отечественных моделей прогнозирования банкротства предприятия была предложена А.Ю. Беликовым в своей диссертации в 1998 году, научным руководителем которой была Г.В. Давыдова. Регрессионная формула модели выглядит следующим образом:
Расчет коэффициентов, используемых в модели, представлен в табл.1.
Этого Никто Не Знал! За День До Смерти Зайцева,Валентин Юдашкин..
Таблица 1. Формулы расчёта коэффициентов модели Беликова А.Ю.
Оборотный капитал / Активы
Чистая прибыль / Собственный капитал
Чистая прибыль / Полная себестоимость
Модель была построена на выборке анализа торговых предприятий, которые стали банкротами и остались финансово устойчивыми. Если Z
Главным недостатком данной модели является её применимость исключительно для торговых предприятий. Данная методика годится для прогнозирования кризисной ситуации, когда уже заметны очевидные ее признаки, а не заранее, еще до появления таковых.
Следующая модель прогнозирования вероятности банкротства была предложена профессором О.П. Зайцевой. Регрессионная формула расчета следующая:
Расчет коэффициентов, используемых в модели, представлен в табл.2.
Таблица 2. Формулы расчёта коэффициентов модели Зайцевой О.П.
Чистый убыток / Собственный капитал
Кредиторская задолженность / Дебиторская задолженность
Краткосрочные обязательства / Наиболее ликвидные активы
Чистый убыток / Выручка
Заемный капитал / Собственный капитал
Для определения вероятности банкротства предприятия необходимо произвести сравнение фактического значения интегрального показателя с нормативным. Нормативное значение Кнорматив рассчитывается по следующей формуле:
Кнорматив=1,57+ 0.1*К6 прошлого года (3)
Если Кфакт>Кнорматив, то высока вероятность банкротства предприятия. Если наоборот, то риск банкротства незначительный.
К преимуществам данной модели относятся возможность использования в российских условиях и простота интерпретации результатов. Очевидным несовершенством является необходимость привлечения данных о коэффициенте загрузки за предыдущие периоды, что ограничивает возможности использования модели при проведении внешнего анализа.
Г.В. Савицкая усовершенствовала модель Э. Альтмана в своих работах. Ею была разработана дискриминантная модель для оценки и прогнозирования вероятности банкротства производственных предприятий, модель имеет следующий вид:
Расчет коэффициентов, используемых в модели, представлен в табл.3.
Таблица 3. Формулы расчёта коэффициентов модели Савицкой Г.В.
Собственный оборотный капитал / Оборотные активы
Оборотные активы / Внеоборотные активы
Выручка / Среднегодовая величина активов
Прибыль до налогообложения / Среднегодовая величина активов
Собственный капитал / Валюта баланса
Трактовка модели происходит следующим образом, если: Z>8, риск банкротства отсутствует. Если 5
Модель прогнозирования банкротства А.Д. Шеремета и
Р.С. Сайфуллина представляет собой пятифакторную модель:
R = 2К0 + 0,1КТЛ + 0,08КОА + 0,45КМ + КПР (5)
где: R — рейтинговое число, определяющее уровень угрозы банкротства.
Оценка вероятности банкротства: а) при полном соответствии значений коэффициентов минимальным нормативным уровням величина R = 1; б) R < 1 — финансовое состояние предприятия оценивается как неустойчивое (неудовлетворительное) и ему может угрожать банкротство; в) R >1 — банкротство маловероятно.
Расчет коэффициентов, используемых в модели, представлен в табл.4.
Таблица 4. Формулы расчёта модели Шеремета-Сайфуллина
(Собственный капитал — Внеоборотные активы) / Оборотные активы
Оборотные активы / (Краткосрочные обязательства-Доходы будущих периодов-Резервы предстоящих платежей)
Выручка нетто от продажи / Активы
Прибыль от продаж / Выручка нетто от продажи
Прибыль до налогообложения / Собственный капитал
Несомненным достоинством модели является применимость к российским условиям, простота использования, как в процессе расчета, так и доступности необходимой финансово экономической информации и относительно высокая точность. Недостатками количественных моделей являются переоценка роли количественных факторов, произвольность выбора системы базовых количественных показателей, и высокая чувствительность к искажению финансовой отчетности.
Еще одним из исследователей вопросов прогнозирования банкротства является В.В. Ковалев, который основываясь на разработках западных аудиторских фирм, предложил двухуровневую систему показателей.
К первой группе относятся критерии и показатели, складывающаяся динамика изменения которых свидетельствуют о возможных в обозримом будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и банкротстве. К ним относятся:
- превышение критического уровня просроченной кредиторской задолженности;
- чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;
- устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;
- хроническая нехватка оборотных средств;
- устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;
- неправильная реинвестиционная политика;
- высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности и т.д.
Во вторую группу входят критерии и показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое. Вместе с тем, они указывают, что при определенных условиях или непринятии действенных мер ситуация может резко ухудшиться. К ним относятся:
- вынужденные остановки, а также нарушения производственно-технологического процесса;
- недостаточная диверсификация деятельности предприятия, т.е. чрезмерная зависимость финансовых результатов от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.;
- излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;
- участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;
- потеря ключевых контрагентов;
- недооценка технического и технологического обновления предприятия;
- политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключевыми подразделениями.
Также на практике применяются и другие дополнительные методы:
- Мнение жюри: широко применимой разновидностью этого метода является «мозговой штурм», во время которого участники сначала генерируют как можно больше идей, некоторые из которых подвергаются оценке. Это отнимает много времени, но зачастую дает полезные результаты, особенно когда организация нуждается во множестве новых идей и альтернатив.
- Совокупное мнение сбытовиков: опытные торговые агенты часто прекрасно предсказывают будущий спрос, поскольку они близко знакомы с потребителями и могут принять в расчет их недавние действия быстрее, чем удастся построить количественную модель.
- Модель ожидания потребителя. Этот метод является прогнозом совокупного спроса, основанным на результатах опроса клиентов организации об их потребностях и требованиях.
- Метод экспертных оценок. Этот метод представляет собой процедуру сбора мнений экспертов, практикующих в самых разных, но взаимосвязанных областях деятельности, по поводу рассматриваемой проблемы. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свой прогноз, и, если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению.
При диагностике банкротства в большинстве своем используются количественные методы оценки кризисного состояния организации, так как они обладают большей степенью достоверности и могут дать более объективную оценку. Но возможно также использование и качественных методов, преимущество которых состоит во внедрении имеющегося опыта экспертов и расширенном взгляде на проблему.
Важную роль в развитии института банкротства играет государство, которое адаптирует нормативную базу под реальные экономические условия. Положение управленцев требует от них всеведения в экономической, социальной и правовой сферах жизни общества. Именно поэтому, обладая глубокими знаниями в учете, анализе и других предметных областях, компетентный менеджер не допустит наступления кризисной ситуации в своей компании.
Таким образом, проводя оценку прогнозирования банкротства предприятиям, работающим в России необходимо учитывать весь положительный опыт, накопленный в этой сфере. Если предприятия и организации будут пользоваться различными методами прогнозирования собственного банкротства, то вероятность попадания в подобное положение у них существенно снизится.
Эффективность гумифицированных препаратов для защиты и повышения урожайности овощных культур
- Езаов А.К.
- Ханиева И.М.
- Шибзухов З.С.
ANALYSIS OF INVESTMENTS AND EXECUTION OF PROJECTS IN THE REGIONAL TARGETED PROGRAMMES, AND THE MAIN ECONOMIC INDICATORS OF ENTERPRISES IN THE ASSOCIATION “UZBEKCHARMPOYABZALI” ( Uzbekleather shoes)
- Мурадов Б.А.
Аромамаркетинг, как инструмент воздействия на клиента
- Тоичкина М.А.
Конструирование микроструктуры активированных углей термической карбонизацией древесины
- Халиков Р.М.
- Шарипов Р.А.
Формирование и учет паевого фонда в сельскохозяйственных производственных кооперативах
- Кулькова Н.С.
Список литературы
- Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 г. № 127-ФЗ.
- Банкротство предприятия: анализ, учет и прогнозирование: Учебное пособие / К. В. Балдин, В. В. Белугина, С. Н. Галдицкая, И. И. Передеряев. — 2-е изд. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2010. — 376 с.
- Казакова Н. А. Управленческий анализ и аудит компании в условиях кризиса: Учеб.- практ. пособие / Н. А. Казакова. – М. : Дело и Сервис, 2010. – 304 с.
- Овечкина А.И. Финансы организаций (предприятий): учебное пособие / Министерство образования и науки Российской Федерации, «Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет». Санкт-Петербург, 2010.
- Петрова Н. П. Финансы, денежное обращение и кредит: учебное пособие. М-во образования и науки Российской Федерации, Гос. образовательное учреждение высш. проф. образования «Санкт-Петербургский гос. инженерно-экономический ун-т». Санкт-Петербург, 2011.
- Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. – 3-е изд., доп. – М.: Инфра-М, 2011.
Цитировать
Ващук, Д.О. Современные модели прогнозирования банкротства корпораций / Д.О. Ващук, Е.Д. Миловская. — Текст : электронный // NovaInfo, 2016. — № 57. — С. 245-251. — URL: https://novainfo.ru/article/10169 (дата обращения: 25.04.2023).
Поделиться
Настоящий ресурс содержит материалы 16+
Источник: novainfo.ru
Модель оценки вероятности банкротства О.П. Зайцевой
Показателидля оценки вероятности банкротства предприятияпо модели О.П. Зайцевой представлены в табл. 27.
| Кфакт = 0,25К1 +0,1К2 + 0,2К3 + 0,25К4+0,1К5+0,1К6 | (21) |
Показателидля оценки вероятности банкротства предприятия
по модели О.П. Зайцевой
Для определения вероятности банкротства предприятия необходимо провести сравнение фактического значения интегрального показателя вероятности банкротства с нормативным – Кфакт сравнивается с Кнорм.
Нормативное значение Кнорм рассчитывается по следующей формуле:
Кнорм = 0,25*0 + 0,1*1 + 0,2*7 + 0,25*0 + 0,1*0,7 + 0,1*К6 предыдущего года
Если все сократить, то получается:
Кнорм =1,57 + 0,1*К6 предыдущего года
Если Кфакт> Кнорм, то вероятность банкротства предприятия высокая.
Если Кфакт< Кнорм, то риск банкротства незначительный.
Модель прогнозирования вероятности банкротства предприятия Савицкой (Беларусь)
Модель построена на исследовании 200 производственных предприятиях в течении 3-х лет (табл. 28).
| Z= 0,111К1 + 13,23К2 + 1,67К3 + 0,515К4 + 3,8К5 | (22) |
Показателидля оценки вероятности банкротства предприятия
по модели Савицкой
С учетом полученных результатов вероятность банкротства оценивается следующим образом:
Z>8 – вероятность банкротства отсутствует;
Модель оценки вероятности банкротства предприятия Сайфуллина-Кадыкова.
Модель разработана Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым. Модель предназначена, в том числе, для экспресс-оценки предприятий различных сфер деятельности и отраслей, а также предприятий различного масштаба (табл. 29).
| R = 2К1 + 0,1К2 + 0,08К3 + 0,45К4 + К5 | (23) |
Показателидля оценки вероятности банкротства предприятия
по модели Сайфуллина-Кадыкова
Если R>1, то финансовое состояние предприятия можно оценить как высокое, а вероятность банкротства как низкую.
10. Оценка финансового состояния предприятия по модели
А.В. Постюшкова
Оценка финансового состояния по модели А.В. Постюшкова имеет горизонт прогнозирования наступления банкротства 6 месяцев. Ее можно использовать для предприятий любой отрасли, а также масштаба деятельности. Оценка финансового состояния предприятия по модели А.В. Постюшкова проводится по двум моделям: четырех- и пятифакторной (табл.
30).
| R = 0.125*K1 + 2.5*K2 + 0.4*K3 + 1.25*K4 | (24) |
| R = 0.1*K1 + 2*K2 + 0.08*K3 + 1*K4 + 0.45*К5 | (25) |
где К1 – коэффициент текущей ликвидности;
К2 – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами;
К3 – коэффициент оборачиваемости собственного капитала;
К4 – коэффициент рентабельности собственного капитала;
К5 – рентабельность продаж.
Показателидля оценки вероятности банкротства предприятия
по модели А.В. Постюшкова
Если R>1, то финансовое состояние предприятия низкое и есть высокий риск банкротства через 6 месяцев.
Результаты оценки вероятности банкротства предприятия представить в виде общей таблицы с данными и сделать соответствующие выводы (табл. 31).
Дата добавления: 2019-01-14 ; просмотров: 4263 ; Мы поможем в написании вашей работы!
Поделиться с друзьями:
Источник: studopedia.net
Модель О.П. Зайцевой для оценки риска банкротства
Модель О.П. Зайцевой для оценки риска банкротства предприятия имеет вид:
К = 0,25Х1 + 0,1Х2 + 0,2Х3 + 0,25Х4+ 0,1Х5 + 0,1Х6
- Х1 — Куп – коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;
- Х2 — Кз – коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности;
- Х3 — Кс – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;
- Х4 — Кур – убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;
- Х5 — Кфл – коэффициент финансового левериджа (финансового риска) — отношение заемного капитала (долгосрочные и краткосрочные обязательства) к собственным источникам финансирования;
- Х6 — Кзаг – коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов – отношение общей величины активов предприятия (валюты баланса) к выручке.
Для определения вероятности банкротства необходимо сравнить фактическое значение Кфакт с нормативным значением (Кn), которое рассчитывается по формуле:
Кn = 0,25 * 0 + 0,1 * 1 + 0,2 * 7 + 0,25 * 0 + 0,1 * 0,7 + 0,1 * Х6прошлого года
Вывод по модели оценки риска банкротства Зайцевой:
- Если фактический коэффициент больше нормативного Кфакт > Кn, то крайне высока вероятность наступления банкротства предприятия,
- Если меньше — то вероятность банкротства незначительна.
Оценить вероятность банкротства по Зайцевой можно тут:
Финансовый анализ:
- Анализ банкротства предприятия Здравствуйте, мой уважаемый читатель. Данный сервис позволяет выполнить анализ банкротства предприятия по ряду популярных моделей оценки риска банкротства, а также используя некоторые показатели из нормативно-правовых…
- Анализ финансового состояния предприятия Здравствуйте. На этой странице находится обновлённый сервис для бесплатного анализа финансового состояния предприятия онлайн. В 2019-2020 изменились некоторые строки в отчёте о финансовых результатах, поэтому…
- Финансовый анализ бюджетных организаций онлайн бесплатно: государственных (муниципальных) учреждений и федеральных… Это новый бесплатный сервис анализа с учётом изменений в отчётности за 2019 год и далее. Для более ранней отчётности анализ здесь: анализ данных бюджетной организации…
- Анализ финансового состояния и результатов работы банка онлайн бесплатно Здравствуйте, уважаемый посетитель. Данный сервис — очередное обновление сервиса анализа финансовых показателей банка для 2020 года и позже — пока не появятся новые изменения. На…
Александр Крылов
Старший преподаватель ЧГУ и СПбГИЭУ «Инжэкон» в 2004-2011 годах. Специализируюсь на финансовом состоянии организаций: коммерческих организаций, банков, бюджетных учреждений. Помогаю с подготовкой ВКР по экономике.