Тема 6: Диагностика банкротства

Вид материала

Документы

Содержание Таблица 11 Расчет показателей У. Бивера 5. Метод рейтинговой оценки финансового состояния предприятия (рейтинговое число). 6. R-модель прогноза риска банкротства. Таблица 12. Общая оценка вероятности банкротства предприятия. 7. Прогнозная модель Таффлера. 8. Модель Фулмера 9. Модель Спрингейта. 10. Обобщенная модель, построенная на основе дискриминантной функции. Z > 2 - предприятие считается финансово стойким, и ему не угрожает банкротство; 1 < Z < 2 11. Модель PAS-коэффициента. PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS 1. Методика качественного анализа В. В. Ковалева. 2. Метод Аргенти (А-счет)

Подобный материал:

• Диагностика вероятности банкротства организаций Содержание, 69.67kb.
• Диагностика вероятности банкротства на основе дискриминантных и скоринговых моделей, 190.16kb.
• 1 Структурно-логическая схема дисциплины «Антикризисное управление», 27.25kb.
• Задачи временного управляющего. Процедуры банкротства финансовое оздоровление, 29.07kb.
• Лекции тема №6, 17.29kb.
• Доклад тема: "Экономические аспекты процедур банкротства предприятий", 146.76kb.
• Курсовая работа По дисциплинам: «Банковские операции» и«Учет в банках» Тема: Процедуры, 914.59kb.
• 2 Диагностика банкротства предприятия 17 Глава, 283.91kb.
• Реестр требований кредиторов 14. Понятие, виды и цели процедур банкротства 15. Юридическая, 24.49kb.
• Концепция банкротства: законодательная модель и реальность Основные понятия и термины,, 24.59kb.

Таблица 11

Расчет показателей У. Бивера

Показатели	Расчет	Значение показателей
		Благополучного предприятия	За 5 лет банкротства	За 1 год до банкротства
1	2	3	4	5
1. Коэффициент Бивера	(Чистая прибыль-амортизация) / (долгосрочные обязательства +	00,4-0,45	00,17	-0,15
2. Рентабельность активов	(Чистая прибыль/ активы) х 100%	6-8	4	-22
3. Финансовый леверидж	(Долгосрочные обязательства + краткосрочные обязательства) / активы х 100%	 37	 50	 80
4. Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом	(Собственный капитал –внеоборотные активы) / оборотные активы	 0.4	 0,3	0,06
5. Коэффициент покрытия	Оборотные активы / краткосрочные обязательства	 3,2	 2	 1

Данная методика также не отображает все стороны деятельности компании и не является универсальной методикой для прогноза вероятности банкротства.


5. Метод рейтинговой оценки финансового состояния предприятия (рейтинговое число).


Р. С. Сайфулин и Г. Г. Кадиков предложили использовать для экспресс-оценки финансового состояния предприятия рейтинговое число:


R = 2Ко + 0,1Ктл + 0,08Кі + 0,45Км + Кпр,


где Ко - коэффициент обеспеченности собственным средством (Ко 0,1);

Кпл - коэффициент текущей ликвидности (Ктл > 2);

Кі - интенсивность оборота капитала, который авансируется, и характеризует объем реализованной продукции, которая приходится на одну денежную единицу средства, вложенных в деятельность предприятия (Кі  2,5);

Км - коэффициент менеджмента, характеризуется отношением прибыли от реализации к величине выручки от реализации (Км (п + 1) / r, где r- учетная ставка НБУ);

Кпр - рентабельность собственного капитала - отношение балансовой прибыли к собственному капиталу (Кпр  0,2).

Если рейтинговое число R для предприятия имеет значение большее 1, то предприятие находится в удовлетворительном состоянии. Если значение R меньше, чем 1, то это характеризуется как неудовлетворительное состояние. Рейтинговая оценка финансового состояния может применяться с целью классификации предприятий по уровням риска, взаимоотношений с ними банков, инвестиционных компаний, партнеров. Диагностика невозможности на базе рейтингового числа, однако, не разрешает оценить причины попадания предприятия «в зону неплатежеспособности». Кроме того, нормативное содержание коэффициентов, которые используются для рейтинговой оценки, также не учитывает отраслевых особенностей предприятий.


6. R-модель прогноза риска банкротства.


Учеными Иркутской государственной экономической академии предложенная четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:

R=8,38 К1+К2+0.054 К3+0,63 К4,

где К1 - оборотный капитал/актив;

К2 - чистая прибыль/собственный капитал;

К3 - выручка от реализации/активы;

К4 - чистая прибыль/интегральные затраты.

Вероятность банкротства предприятия в соответствия с значением модели R определяется таким образом (табл. 12):

К очевидным достоинствам данной модели можно отнести то, что механизм ее разработки и все основные этапы расчетов довольно простые и могут быть детально объясненные и обоснованы. Но необходимо заметить, что при проведении оценки склонности предприятия к банкротству и расчета коэффициентов вероятности банкротства нужно учитывать отраслевые специфики предприятий. Поэтому при проведении более точной оценки склонности предприятия к банкротству нужно разработать и пользоваться отраслевыми коэффициентами вероятности банкротства.


Таблица 12.

Общая оценка вероятности банкротства предприятия.

Значение R (коэффициент возможности банкротства)	Вероятность банкротства, %
Меньшее 0	Максимальная (90-100)
0-0,18	Высокая (60-80)
0,18-0,32	Средняя (35-50)
0,32-0,42	Низкая (15-20)
Большее 0,42	Минимальная (до 10)

7. Прогнозная модель Таффлера.


Британский ученый Таффлер предложил в 1977 г. четырёхфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход.

При использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным платежеспособных компаний и компаний, которые обанкротились. Потом, используя статистический метод, известный как многомерный дискриминантный анализ, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений есть типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом до одного, модель платежеспособности представляет точную картину финансового состояния корпорации. Типичная модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает форму:


Z= 0,53 X1 + 0,13 Х2 + 0,18 ХЗ + 0,16 Х4,

где X1 - операционная прибыль / краткосрочные обязательства;

Х2 - оборотные активы / сумма обязательств;

Х3 - краткосрочные обязательства / сумма активов;

Х4 - выручка / сумма активов.

Если величина Z-счета большее 0,3, это свидетельствует, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, а если меньшее 0,2, то банкротство более чем вероятно.


8. Модель Фулмера.

Средний размер совокупных активов фирм в выборке Фулмера - 455 тыс. долларов. Начальная версия модели включала 40 коэффициентов. Модель прогнозирует в 98% случаев на год вперед склонность к банкротству, в 81% случаев - за два года до банкротства.

Общий вид модели:

Н = 5,528 Х1 + 0,212 Х2 + 0,073 ХЗ + 1,270 Х4-0,120Х5 +2,335ХV6 +

+ 0,575 Х7 +1,083 Х8 + 0,894 Х9-6,075,

нераспределенная прибыль прошлых лет

где Х1=

Совокупный доход

Объём реализации

Х2=

Совокупные активы


Прибыль до уплаты налогов

Х3=

Совокупные активы


Денежный поток

Х4=

Сумма обязательств


Долг

Х5=

Совокупные активы


пассивы

Х6=

Совокупные активы


Х7= log (материалные активы)


Оборотный капитал

Х8=

Совокупные обязательства


Прибыль до уплаты процентов и налогов

Х9=

Уплаченные проценты

По результатам модели можно получить следующий прогноз:

- потеря платежеспособности неминуема при Н < 0;

- при Н > 0 компания функционирует нормально.

9. Модель Спрингейта.


Данная модель имеет следующий вид:

Z = 1,03 А + 3,07 В + 0,66 З + 0,4 D,

где А - рабочий капитал / общая стоимость активов;

В – налогооблагаемая прибыль и проценты / общая стоимость активов;

З - налогооблагаемая прибыль / краткосрочная задолженность;

D - объем продажи / общая стоимость активов.

Считается, что точность прогнозирования банкротства по этой модели составляет 92%, однако со временем этот показатель уменьшается. Если Z< 0,862, то предприятие считается потенциальным банкротом.


10. Обобщенная модель, построенная на основе дискриминантной функции.

В соответствии с некоторыми методиками прогнозирования банкротства построена универсальная дискриминантная функция:

Z = 1,5 XI + 0,08 Х2 + 10 ХЗ + 5 Х4 + 0,3 Х5 + 0,1 Х6,

где XI – cash-flow / обязательство;

Х2 - валюта баланса;

Х3 - прибыль / валюта баланса;

Х4 - прибыль / выручка от реализации;

Х5 - производственные запасы / выручка от реализации;

Х6 -оборачиваемость основного капитала (выручка от реализации / валюта баланса).

Полученные значения Z-показателя можно интерпретировать так:

Z > 2 - предприятие считается финансово стойким, и ему не угрожает банкротство;

1 < Z < 2 - финансовое равновесие (финансовая устойчивость) предприятия затронута, но при условии перехода к антикризисному управлению банкротство ему не угрожает;

0 < Z < 1 - предприятию угрожает банкротство, если оно не осуществит санационных действий;

Z < 0 - предприятие полубанкрот.

В отечественной практике указанная модель используется мало, поскольку не учитывает отраслевых особенностей развития предприятий и форм организации бизнеса. Поэтому данные такого прогнозирования весьма субъективны и не дают оснований для практических выводов.


11. Модель PAS-коэффициента.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент, что разрешает отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

PAS-коэффициент - это относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100.

Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, рассчитав Z-коэффициент для компании, можно потом трансформировать абсолютную меру финансового состояния в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном состоянии, то PAS-коэффициент отображает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

Сильной стороной такого подхода есть его способность объединять ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках баланса в единое представительное соотношение. Так, компания, которая получает больше прибыли, но слабая с точки зрения баланса, может быть сопоставлена с менее прибыльной, баланс которой уравновешенный. Таким образом, рассчитав PAS коэффициент, можно быстро оценить финансовый риск, связанный с данной компанией. То есть, подход основывается на принципе, что целое более ценное, чем сумма его составных.

Дополнительной особенностью этого подхода есть использование «рейтинга риска» для дальнейшего выявления скрытого риска. Этот рейтинг статистически определяется только, если компания имеет отрицательный Z-коэффициент, и вычисляется на основе тренда Z-коэффициента, величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, на протяжении которых компания находилась в рискованном финансовом состоянии. Используя пятибальную шкалу, в которой 1 указывает на «риск, но незначительную вероятность немедленной беды», а 5 означает «абсолютную невозможность сохранения бывшего состояния», менеджер оперирует готовыми средствами для оценки общего баланса рисков, связанных с кредитами клиента.

Безусловно, большинство приведенных моделей разработаны для отличных от существующих в Украине экономических условий. Отличия в темпах инфляции и фазах цикла, в особенности фондо-, енерго-, трудоемкости производств, другой налоговый климат требуют соответствующего корректирования моделей.

Вместе с тем использование интегрального подхода при оценке и прогнозировании финансового состояния предприятий значительно повысит качество анализа и объективность его выводов, а использование соответствующих моделей разрешит довольно оперативно проявлять потенциальных банкротов, вовремя доводить информацию заинтересованным лицам. Это в значительной мере смягчит последствия неплатежеспособности для хозяйствующих партнеров данных предприятий, их кредиторов, население и других лиц.

Методы прогнозирования банкротства, основанные на использовании сравнительного анализа. Ориентация на какой-либо один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдана. Поэтому много аудиторских фирм и других компаний, которые занимаются аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, используют для аналитических оценок системы критериев, то есть разнообразные сравнительные, качественные методики оценки банкротства. Использование таких методик для подобного исследования содержит в себе как преимущества, так и недостатки. Основным преимуществом есть то, что с помощью этих методик можно анализировать те процессы, которые невозможно описать методами, которые работают с одной оценкой.

Но в этом есть и свои минусы: намного легче принять решение в условиях однокритериальной задачи, чем при условиях многокритеритериальной задачи. Вместе с тем любое прогнозное решение подобного рода, независимо от числа критериев, есть субъективным, а рассчитанное значение критериев носят быстрее характер информации к раздумью, чем побудительных стимулов для принятия немедленных решений. Рассмотрим некоторые качественные прогнозные методики:

1. Методика В. В. Ковальова.

2. Метод Аргенти (А-счета).

3. Методика компании ERNST & WHINNEY.

4. Метод Скоуна.

1. Методика качественного анализа В. В. Ковалева.

В качестве примера можно привести рекомендации Комитета по обобщению практики аудита (Великобритания), которые содержат перечень критических показателей для оценки возможного банкротства предприятия. В.В. Ковалев, базируясь на разработках западных аудиторских фирм и адаптируя эти разработки к отечественной специфике бизнеса, предложил следующую двухуровневую систему показателей.

К первой группе относятся критерии и показатели, неблагоприятные текущие значения или динамика изменения которых свидетельствуют о возможных в будущем значительных финансовых осложнениях в том числе и банкротство. К ним относятся:

> важные потери, которые повторяются в основной производственной деятельности;

> превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности;

> чрезмерное использование краткосрочных заемных средств как источника финансирование долгосрочных вложений;

> стабильно низкие значения коэффициентов ликвидности;

> хронический недостаток оборотных средств;

>устойчивый удельный вес заемных средств, который приближается к опасной границе в общей сумме источников средства;

> неправильная реинвестиционная политика;

>превышение размеров заемных средств над установленными лимитами;

> хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами (относительно своевременности возврата займов, выплаты процентов и дивидендов);

> высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности;

> наличие сверхнормативных товарных и производственных запасов;

> ухудшение отношений с учреждениями банковской системы;

> использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях;

> применение в производственном процессе оснащения, сроки эксплуатации которого уже вышли;

> потенциальные потери долгосрочных контрактов;

> неблагоприятные изменения в портфеле заказов.


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 относят:

> потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

>вынужденные остановки, а также нарушение производственно-технологического процесса;

> недостаточная диверсификация деятельности предприятия, то есть чрезмерная зависимость финансовых результатов от какого-либо одного конкретного проекта, типа оснащения, вида активов и др.;

>лишняя ставка на успешность, которая прогнозируется, и прибыльность нового проекта;

>участие предприятия в судебных разбирательствах с непредусмотренным исходом;

> потеря ключевых контрагентов;

>недооценка технического и технологического обновления предприятия;

> неэффективные долгосрочные соглашения;

>политический риск, связанный с предприятием вообще или его ключевыми подразделами.

Что касается критических значений этих критериев, то они должны быть детализированы по областям, а их разработка может быть выполнена после накопления определенных статистических данных.

2. Метод Аргенти (А-счет)

В соответствии с данной методикой, исследование начинается с предположений, что:

> идет процесс, который ведет к банкротству;

> процесс этот для своего завершения требует несколько лет;

> процесс может быть разделен на три части:

1. Недостатки. Компании, которые скатываются к банкротству, годами демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго к фактическому банкротству.

2. Ошибки. Вследствие накопления этих недостатков компания может осуществить ошибку, которая приведет к банкротству.

3. Симптомы. Сделанные компанией ошибки начинают проявляться в известных симптомах неплатежеспособности, которая приближается: ухудшение показателей (скрытое с помощью «творческих» расчетов), признаки недостатка денег. Эти симптомы обнаруживаются в последние два или три года перед банкротством и которые часто растягиваются на срок от пяти до десяти лет.

При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить или количество баллов в соответствии с Аргенти, или 0 - промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель А-счет (табл.13 ).