В современной рыночной экономике банкротство является многосторонним процессом, имеющим важное экономическое и юридическое значение. Постоянный мониторинг финансового состояния предприятия является залогом его успешного развития, а также служит предупреждению возникновения банкротства.
Наиболее ранее выявление риска несостоятельности является одной из актуальных проблем. Для диагностики данного явления используются различные подходы, основанные на применении определённого круга показателей. В данной статье обобщены наиболее известные модели определения вероятности возникновения состояния несостоятельности.
Каждый из методов имеет право на существование, хоть и основываются на различных факторах. Использование данных методик рассмотрено на примере предприятия ЗАО «Северо-западная инвестиционно-промышленная компания» для демонстрации практической применимости. В выводах, сделаны рекомендации для российских предприятий.
банкротство
несостоятельность
модель альтмана
вероятность банкротства
1. Федеральный закон от 26.10.2002 N 127-ФЗ (ред. от 29.07.2017) «О несостоятельности (банкротстве)».
2. Зайковский, Б.Б. Методы прогнозирования и оценки вероятности банкротства организации [Текст] / Б.Б. Зайковский// Социальные науки: social-economic sciences: электронный научный журнал. 2016. № 3 (13). Режим доступа: http://www.academymanag.ru/journal.
13 стр.
3. Ревякина М. А. Оценка вероятности банкротства на примере ООО «ВОЛАНД-КС» // Молодой ученый. — 2014. — №4.2. — С. 144-146.
4. Оценка вероятности банкротства [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://ipopen.ru/likvid/bankrotstvo/ocenka-verojatnosti-bankrotstva.html
5. Официальный сайт ЗАО «СЗИПК» [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://szipk-tikhvin.ru/
Определение вероятности банкротства является важной частью анализа финансового состояния предприятия. Эти оценки позволяют выявить появляющиеся признаки несостоятельности еще до ее наступления и разработать мероприятия по предотвращению банкротства. В условиях современной рыночной экономики, для которой так или иначе характерны ситуации неопределённости и кризисные явления, данная тема очень актуальна и является востребованной на практике.
Согласно закону «О несостоятельности (банкротстве)», банкротство можно определить, как «признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам…». [1]
К экономической несостоятельности могут привести различные факторы: плохая конъюнктура рынка, кризис ресурсов, неэффективное управление, отсутствие адекватной оценки финансового состояния, анализа финансовых последствий принимаемых решений и др.
Рынок требует от предпринимателя гибкости и приспособления. А слабость механизма адаптации предприятия к изменяющимся условиям внутренней и внешней среды лежит в основе возможности банкротства. И рано или поздно банкротство может случиться с любым предприятием. Поэтому очень важно предупредить возникновение этого явления.
Модель R-счета. Вероятность банкротства, пример. Model R-accounts. The probability of bankruptcy
Существуют множество моделей оценки вероятности банкротства. Рассмотрим некоторые из них.
Наиболее известной является методика Альтмана. Данная методология предлагает оценить вероятность банкротства по формуле [4]:
,
где X1 – собственные оборотные средства / всего активов, Х2 – нераспределённая прибыль / всего активов, Х3 – прибыль до налогообложения / всего активов; Х4 — уставной + резервный капитал /заемный капитал; Х5 — выручка от продаж / всего активов.
При результате расчетов, меньшем 1,8, вероятность банкротства предприятия признается высокой.
Данная модель позволяет задолго обнаружить признаки несостоятельности, и за годы мировой практики она была признана весьма точной и работоспособной. Однако, экономисты считают, что пятифакторная модель не совсем приспособлена к особенностям российской экономики.
Другим способом оценки вероятности банкротства может быть модель Таффлера [2]:
,
где Х1 – прибыль от реализации/ краткосрочные обязательства, Х2 – оборотные активы/ сумма обязательств, Х3 – краткосрочные обязательства/ всего активов, Х4 – выручка/ всего активов.
Если полученное значение менее 0,2, то вероятность несостоятельности предприятия высокая.
Точность результатов считается также высокой. Но применение данной зарубежной методики для российских предприятий является спорным. К тому же, существуют претензии к самому математическому выражению модели, в которой первая составляющая имеет больший вес, по сравнению с остальными. В связи с чем, большая значимость придается этому показателю, что может привести к неверным выводам [2].
Как правило, данная модель применяется для оценки вероятности банкротства акционерных предприятий, чьи акции котируются на бирже.
Еще одна зарубежная методика – модель Лиса. Данная разработка прогнозирует несостоятельность с применение следующего подхода [3]:
,
где X1 — оборотный капитал/ всего активов; X2 — прибыль от продаж / всего активов; X3 — нераспределенная прибыль / всего активов; X4 — собственный капитал / заемные средства.
Если Z меньше 0,037, то предприятие вероятнее всего приближается к состоянию несостоятельности.
Как и предыдущие методики, модель Лиса может давать не совсем верные результаты для российских предприятий. В частности, наблюдаются завышение ожиданий.
В связи с тем, что условия экономики отдельной страны также влияют на оценки несостоятельности, в нашей стране также были разработаны методики, позволяющие определить вероятность банкротства. Одна из них была разработана Иркутской государственной экономической академией – модель Давыдовой-Беликова. Это четырехфакторная модель, которая представляется следующим образом [2]:
,
где Х1 — оборотный капитал / всего активов, Х2 — чистая прибыль / собственный капитал, Х3 — выручка/ средняя стоимость активов, Х4 — чистая прибыль / себестоимость.
Высокой вероятность банкротства признается в случае, если полученное значение меньше 0. Точность высока при оценке несостоятельности в краткосрочной перспективе.
Данная модель больше подходит для анализа состояния торговых предприятий с более коротким финансовым циклом и высоким значением оборотного капитала.
Следующая отечественная модель была призвана преобразовать модель Альтмана с учетом характеристик российской экономики. В итоге, модель Сайфулина-Кадыкова имеет вид [3]:
,
где X1 — собственный капитал / оборотные активы, X2 — оборотные активы / краткосрочные обязательства, X3 — выручка/ средняя стоимость активов, X4 — прибыль от продаж / выручка, X5 — чистая прибыль / собственный капитал.
Если результат менее 1, то состояние предприятия близится к неудовлетворительному.
Отмечается, что применение данной модели приемлемо для оценки риска банкротства коммерческих предприятий всех отраслей.
Предложенные методики рассмотрим на примере реального действующего предприятия – ЗАО «Северо-западная инвестиционно-промышленная компания». ЗАО «СЗИПК» является эксплуатационной компанией, обеспечивающей Промплощадку г. Тихвина электроэнергией, теплом, водой, а также железнодорожными, экологическими и прочими услугами. Компания является владельцем промышленных предприятий, осуществляет управление объектами инфраструктуры, предоставляет в аренду Холдинговая функция (владение активами) и финансовое посредничество (аренда объектов инфраструктуры) являются основными видами бизнеса, которые приносят доходы компании [5].
Оценки вероятности банкротства, определённые на основе данных бухгалтерской отчетности за 2016 год, представлены в таблице 1:
Оценка вероятности банкротства
Источник: eduherald.ru
Оценка вероятности банкротства предприятия: методики прогнозирования
Любой вид осуществления предпринимательской деятельности несет за собой определенные риски, которые в дальнейшем могут привести к банкротству. В первую очередь под ними понимается нехватка ресурсов для покрытия долгов.
Законодательство РФ включает в себя определенные признаки и понятия банкротства, проявление которых требует действий со стороны предпринимателей перед кредиторами.
Признаки банкротства согласно законодательству
Согласно законодательству, под понятием банкротство понимается невозможность выполнять все предписанные обязательства перед кредиторами согласно договору. Несмотря на четкую позицию закона о банкротстве, многие эксперты трактуют его понятие немного иначе. Зачастую под понятием банкротство подразумевают неэффективное ведение предпринимательской деятельности.
Если быть точнее, у юридического лица нет в наличии прямых задолженностей, однако для покрытия текущих обязательств задействуются резервы.
Понятие банкротства на законодательном уровне чаще всего применяется в процессе судебного признания.
К невыполненным обязательствам со стороны юридического лица относят:
- наличие невыполненных обязательств согласно договору с кредиторами;
- наличие финансовых задолженностей перед налоговой службой.
Таким образом, в процессе признания банкротства, суд в первую очередь берет во внимание невозможность выплатить имеющуюся задолженность должником. Кроме этого, закон включает в себя основные критерии, которые указывают о финансовом состоянии предприятия в целом.
К основным признакам банкротства предприятия относят:
- невозможность оплатить всю имеющуюся задолженность.
- юридическое лицо не в состоянии оплатить все финансовые обязательства: налог, отчисление в бюджет и так далее.
- финансовые обязательства юридическое лицо не в состоянии осуществить на протяжении трех и более месяцев.
- общая сумма задолженности превышает 100 тыс. рублей.
Исходя из этого, можно с уверенностью говорить о том, что все признаки несостоятельности в первую очередь нужны для того, чтобы суд мог признать юридическое лицо банкротом.
Методики и модели оценки вероятности банкротства
Оценка вероятности банкротства является ключевым мероприятием, которое способно оперативно выявить возможность в скором будущем несостоятельности и провести все необходимые меры для того, чтобы избежать этого.
Существует нескольких методов анализа вероятного банкротства. Несмотря на то, что каждый из них берет за основу различные факторы, все они эффективны.
Метод Альтмана
Методы диагностики вероятности банкротства
Землякова С. Н., Вихрова А. С. Методы диагностики вероятности банкротства // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2017. – Т. 39. – С. 601–605. – URL: http://e-koncept.ru/2017/970447.htm.
Аннотация. В данной статье рассматривается сущность процедуры банкротства, методы диагностики банкротства предприятия.
Ключевые слова: банкротство, банкрот, модель альтмана, модель фулмера
Комментарии
Нет комментариев
Оставить комментарий
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать.
Текст статьи
Землякова Светлана Николаевна,
Методы диагностики вероятности банкротства
Аннотация.В данной статье рассматривается сущность процедуры банкротства, методы диагностики банкротства предприятия.Ключевые слова: банкротство, банкрот, модель Альтмана, Модель Фулмера.
Для нормального функционирования деятельности любого предприятия необходимо получение максимально возможной прибыли. Именно поэтому предприятию необходимо учитывать все возможные риски для предотвращения развития банкротства.В данный период времени разрабатывается большое количество различных стратегий и моделей, объединяющих одновременно разные коэффициенты в один, благодаря этому можно вывести один общий показатель оценкифинансового состояния и вероятность появления банкротства на предприятии.
Одной из главных проблем экономической теории в современной хозяйственной практике является проблема применения диагностик банкротства и выявление его н ранней стадии[1].В зарубежнойи отечественной экономической литературе для диагностики вероятности наступления банкротства предприятия предлагается несколько отличающихся методик, предполагающих расчет ряда коэффициентов, характеризующих ликвидность бухгалтерского баланса, платежеспособность, финансовую устойчивость и прочие аспекты деятельности предприятия. В зарубежных странах для оценки риска банкротства широко используются факторные модели, разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа, авторами которых являются Э. Альтман, Дж.
Фулмер, Ж. Конан и М. Голдер, Р. Лис, Р. Тафлер и Г. Тишоу, Ж. Лего и Г. Спрингейт.Российская экономическая наука также исследует проблемы, связанные с диагностикой вероятности банкротства. В частности, авторами наиболее известных методик являются: Г.В. Давыдова и А.Ю. Беликов, О.П. Зайцева, А.Д. Шеремет и Р.С.
Сайфуллин, В.В. Ковалев и О.Н. Волкова, Г.В.
Савицкая.Так наиболее распространенной считается Модель Альтмана (Zscore)это одна из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние только двух показателей это: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах.Модель Фулмера подразумевает расчет девяти финансовых коэффициентов, характеризующих риск утраты платежеспособности, и в получении на их основе, с использованием скоринговой модели, итогового критерия Фулмера.Модель Конана и Гольдера основана на оценке платежеспособности фирм, на основе многомерного дискриминантного анализаМодель Р. Таффлера и Г. Тишоу заключается в классификации предприятий по степени риска.Модель Ж.Легооснована на стахостическоманализе, Модель Спрингейтана дискриминантноманализе, Модель Ковалева –Волковой на интегральном методе.А Модель Зайцевойоснована на методах мультипликативного дискриминантного анализа.Модель Давыдовой –Беликова на количественнойоценкериска банкротства предприятий.Модель Сайфулина –Кадыкова–это среднесрочная рейтинговая модель прогнозирования риска банкротства, которая может применяться для любой отрасли и предприятий различного масштаба.Модель Савицкой–предполагает формирование, размещение и использование капитала, финансовые ресурсы, финансовые результаты, рентабельность, прибыль, инвестиционная деятельность, финансовое состояние, диагностика банкротства.Методики, происхождение которых было за рубежом, нельзя использовать в российской практике, потому что они не учитывают специфику развития российской экономики.Так например модель Фульмера при применении на российских предприятиях будет показывать немного завышенные оценки, так как большее их влияние на финансовый показатель оказывает прибыль от продаж, но при этом не учитывается налоговый режим и финансовая деятельность.Методика Альтмана предполагает ее использование в уже сформировавшейся рыночной экономике.Методика Альтмана затруднительна в российской экономике еще по нескольким причинам:1.Различие в учете отдельных показателей;2.В данной модели не учитывается влияние инфляций на показатели;3.Различие балансовой и рыночной стоимости активов.Все эти недостатки являются причиной не применения данных методик прогнозирования вероятности банкротства в российской экономике для всех моделей, рассмотренных выше.В российской практике допустимо применение методики Р.С. Сайфуллина и Г.Г.
Кадыкова «Рейтинговое число», так как этот метод диагностики банкротства при антикризисном управлении построен с учетом формирования российского бизнеса.Данная методика хороша тем, что с помощью нее можно провести рейтинговую оценку разных предприятий, при учете величины и отраслей их принадлежности. Так же эта методика дает возможность прослеживать динамику коэффициентов во времени.Методика Федотовой М.А. была создана дляроссийской экономики, на основе модели Альтмана.
Но эта методика не была востребована, так как практической ценности формула не имела, потому что в России нет какойлибо значимой статистики по организациям –банкротам.Таким образом можно сделать о необходимости разработки новой модели, которая с точностью и надёжностью давала оценку вероятности банкротства на основе предоставленных данных и которая была бы легко интерпретируема[2].Так, рассчитаем степень вероятности наступления банкротства на примере предприятия АО «Агрокомплекс».Пятифакторная модель Э. Альтмана. Данная модель разработана экономистом для оценки вероятности банкротства компаний, чьи акции торгуются на рынке. Является наиболее известной моделью автора.Модель используется для компаний, акции которых не котируются на бирже.Z = 0,717Х1 + 0,874Х2 + 3,10Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5,где Х1 —разность текущих активов и текущих пассивов / общая сумма всех активов;Х2 —нераспределенная прибыль / общая сумма всех активов;Х3 —прибыль до уплаты процентов и налогов / общая сумма всех активов;Х4 —балансовая стоимость капитала / заемный капитал;Х5 —выручка от реализации / общая сумма активов.Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в таблице 12. Показателирассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» и «Отчета о финансовых результатах».Интерпретация результатов:Z 1,23 —вероятность банкротства высокая; Z 1,23 —вероятность банкротства малая.
Таблица 1Расчет исходных показателей пятифакторной модели Э. Альтмана
ПоказательЕдиницы измерения2014 г.2015г.Исходные данные:1. Собственный капиталтыс. руб.13518919165297752. Заемные средстватыс. руб.12970090164301433. Оборотные активытыс. руб.12760931217780914. Выручка от продажи продукциитыс. руб.15922947232089655. Сумма активовтыс. руб.30760795417745366. Прибыль до налогообложениятыс. руб.248726539872367. Чистая прибыльтыс. руб.248726539872368.
Внеоборотные активытыс. руб.29260342451059Расчетные показатели8. Доля чистого оборотного капитала в активах((стр. 1 –стр. 8) / стр. 5)отн.един.0,340,339. Уровень рентабельности капитала (стр.
7 / стр. 5)отн.един.0,080,0910. Уровень доходности активов (стр. 6 / стр. 5)отн.един.0,080,0911. Отношение собственного капитала (рыночной стоимости акций) к заемным средствам(стр.
1 / стр. 2)отн.един.1,04112. Оборачиваемость активов (стр.4 / стр. 5)отн.един.0,510,55
Расчет значения показателя Zпо пятифакторной модели Э.Альтмана:2014г: Z=0,34+ 0,08+0,08+1,04+0,51=2,05. Z 1,23 вероятность банкротства малая.2015г: Z=0,35+ 0,09+0,09+1+0,55=2,06. Z > 1,23 вероятность банкротства малая.Модель идентификации финансовых состояний предприятия по системе показателей У. Бивера.Модель позволяет оценить финансовое состояние компании с точки зрения ее возможного будущего банкротства.Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в таблица 13. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса», «Отчета о финансовых результатах» и «Пояснениях к отчету о финансовых результатах». Шкала оценки риска банкротства построена на основе сравнения фактических значений показателей с рекомендуемыми. Вероятность банкротства компании оценивается по одной из групп возможных состояний, где находится большинство расчетных значений показателей.Специфика российских условий требует, чтобы модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности учитывали как особенности отрасли, так и структуру капитала предприятия.Таблица 2 Расчет исходных показателей модели идентификации финансовогосостоянияпредприятия по системе показателей У. Бивера
Коэффициент Бивера –в 2014г. был равен 0,242 и находился в пределах0,17 _б. 0,3 –что характеризует неустойчивое финансовое положение, однако, уже в 2015 году ситуация изменилась и значение показателя стало равно 0,787 и вошло впределы 0,35 нормальное финансовое положение.Коэффициент текущей ликвидностина протяжении двух исследуемых лет находится в пределах 2 нормальное финансовое положение.Экономическая рентабельностьв пределах 68% и более –нормальное финансовое положение.Финансовый леверидж и Коэффициент покрытия оборотных активовсобственными оборотными активамиих значения также характеризуют финансовое состояние как нормальное.Нами изучены теоретические аспекты и специфические особенности формирования информационной базы вероятности наступления банкротства на основе моделей разработанных в отечественной и зарубежной практике, нами на практическом примере рассмотрено применение двух методик, результаты которых дали одинаковое представление и финансовом положении предприятия, характеризуя его как финансовостабильное.
Ссылки на источники1.Кузьмина И.Г. Статистический анализ структуры и динамики показателей состояния розничной торговли в России [Текст] / И.Г Кузьмина, А.П. Цыпин // Экономика и предпринимательство. 2014. №52. С. 234239.4.2. Прокофьев В.А.
Предпосылки и условия развития детерминированного факторного анализа [Текст] / В.А Прокофьев, В.ВНосов // ЭТАП; Экономическая теория, Анализ, Практика. –2014. № 4. –С. 134 –145.ПоказательЕдиницы измерения2014 г.2015 г.1234Исходные данные:1. Текущие обязательстватыс. руб.426945888146172. Заемный капиталтыс. руб.12970090164301433. Оборотные активытыс. руб.12760931217780914.
Выручка от продажи продукциитыс. руб.15922947232089655. Сумма активовтыс. руб.30760795417745366. Чистая прибыльтыс. руб.248726539872367. Собственный капиталтыс. руб.13518919165297758.Внеоборотные активытыс. руб.292603424510569. Амортизациятыс. руб.646273,28946909,6Расчетные показатели10.
Коэффициент Бивера ((стр. 6 + стр. 9) / стр.2)отн.един.0,2420,78711. Коэффициент текущей ликвидности(стр. 3 / стр. 1)отн.един.2,982,4712. Экономическая рентабельностьактивов (стр. 6 / стр. 5) · 100%%8,089,5413. Финансовый леверидж (стр.
2 / стр. 5) · 100%%42,139,314. Коэффициент покрытия оборотных активовсобственными оборотными активами((стр. 7 –стр. 8) / стр.
3) · 100%%83,0164,642.Юндина Е.А., Землякова С.Н. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ПРАКТИКЕ // Материалы VIII Международной студенческой электронной научной конференции «Студенческий научный форум» URL:
Источник: e-koncept.ru