+7 (499) 938-69-47  Москва

+7 (812) 467-45-73  Санкт-Петербург

8 (800) 511-49-68  Остальные регионы

Бесплатная консультация с юристом!

Модели прогнозирования банкротства: инструмент для инвесторов 2019 год

Потеря предприятием платёжеспособности способна привести к его банкротству и закрытию. Чтобы избежать подобных последствий, необходимо следить за финансовым состоянием компании и своевременно выявлять предпосылки для развития её несостоятельности.

С этой целью применяются соответствующие модели, цель которых – эффективное управление фирмой.

Финансовая несостоятельность компании может быть официально установлена исключительно по решению арбитражного судьи после тщательного рассмотрения конкретного дела.

Под банкротством понимается невозможность юридического лица исполнять свои долговые обязательства перед контрагентами по истечении трёх месяцев с момента наступления даты выплаты платежей.

На практике предприятия, признанные финансово несостоятельными, прекращают осуществлять коммерческую деятельность и закрываются. Иными словами, полностью перестают существовать.

Существует целый ряд отечественных и зарубежных моделей прогнозирования вероятности банкротства, подразделяющийся на 2 основных подхода:

Ни одна из моделей не является совершенной, именно поэтому при прогнозировании финансовой несостоятельности компаний одновременно рассматривается несколько их разновидностей.

Данный подход к выявлению признаков финансовой несостоятельности основывается на финансовых данных и соответствующих коэффициентах. Рассмотрим ниже наиболее популярные разновидности моделей.

  • Пятифакторная модель Альтмана позволяет делить компании на банкротов и небанкротов. Эта модель довольно практична и достоверна (вплоть до 95% точности прогноза на один календарный год и до 83% для двух лет). Её недостаток заключается в ориентированности на крупные компании, чьи акции находятся на фондовом рынке.
  • Помимо этого, существует и двухфакторная модель Альтмана, удобная тем, что для её реализации не требуется обладать большим количеством аналитических сведений. Использование этой модели подразумевает возможность освобождения фирмы от финансирования из заёмных денег частично или полностью.
  • Четырёхфазная модель Спрингейта основана на модели Альтмана. При прогнозировании учитываются лишь 4 основных коэффициента из 19, представленных Альтманом, касающиеся оборотного капитала предприятия, его баланса, выручки от реализации продукции и краткосрочных обязательств. Точность наступления неплатёжеспособности в течение года колеблется в пределах 92,5%.
  • Для оценки возможной несостоятельности ОАО используется четырёхфакторная модель Таффлера. Она позволяет определить риск банкротства предприятия на момент осуществления анализа.
  • Система Бивера не берёт в расчёт коэффициенты, разделяя компании на 3 возможных типа: находящихся в благоприятном состоянии, ожидающих признания несостоятельности в течение года и обанкротившихся в течение пяти лет.

Данные модели используются в ситуации, когда информация о финансовом положении фирмы и её займах отсутствует в свободном доступе.

В таком случае аналитик вынужден искать сведения в различных источниках и изучать отдельные характеристики компании (например, репутацию заёмщика, уровень его конкурентоспособности и т. д.).

С помощью грамотно подобранной модели аналитик способен оперативно и точно оценить вероятность потенциального банкротства фирмы в ближайшем времени. Благодаря полученным результатам возможно отрегулировать инвестиционную, финансовую и производственную политику компании.

Перед осуществлением вложения инвесторы с помощью различных методов определяют уровень рентабельности предприятия. Прогнозирование финансовой несостоятельности – популярный инструмент для одобрения инвестиций.

С помощью различных моделей руководство компании или менеджмент способны показать привлекательность конкретного проекта.

Многофакторные модели направлены на определение динамики развития бизнеса, а также выявление различий между показаниями обанкротившихся предприятий с анализируемой фирмой.

Процесс определения рисков потери компанией платёжеспособности и наступления её несостоятельности обусловлен наличием определённых финансовых показателей. Прогнозирование осуществляется в соответствующем порядке.

Условно можно выделить следующие этапы:

  1. подготовительный (в это время аналитик обязан собрать необходимую информацию о предприятии и аналогичных компаниях, официально признанных банкротами);
  2. сортировка и структурирование полученных сведений для осуществления прогноза;
  3. выявление ключевых показателей, характеризующих материального положение анализируемой фирмы;
  4. создание определённой модели, отражающей вероятность признания предприятия финансово несостоятельным.

Для определения точности полученных данных важно осуществлять перепроверку анализа. Чтобы добиться максимально точного результата, рекомендуется использовать систему критериев, а не применять лишь один показатель.

Каждый из методов прогнозирования не является совершенным и носит рекомендательный характер.

Не нашли ответа на свой вопрос?
Узнайте, как решить именно Вашу проблему — позвоните прямо сейчас или заполните форму онлайн:

Модели прогнозирования банкротства являются достаточно хорошим инструментом как для инвесторов, так и для собственников предприятий, его менеджмента. Инвесторы используют различные подходы и методы для определения привлекательных предприятий, чтобы сделать в них инвестиции, а собственники предприятий, его менеджмент применяют данные модели для эффективного управления предприятием и процессами в нем.

Кроме того, собственник и менеджмент предприятия могут использовать данные модели для привлечения инвестиций. Можно на пальцах и абстрактных прогнозах объяснять инвестору привлекательность проекта и ждать от него годами положительного решения о вложении в проект инвестиций. А можно использовать уже проверенные временем методы для обоснования справедливости ожиданий и перспектив от будущего проекта.

Необходимость предсказывать банкротство предприятий возникла сразу после второй мировой войны именно в капиталистических странах. После того как прекратилась необходимость в крупных военных заказах, немалое количество предприятий, которые напрямую были связаны с этой отраслью, стали терпеть крах. Особенно такая тенденция была характера для предприятий США, территория которых практически не бала задета боевыми действиями и не наблюдалась нехватка производственных мощностей. Но серьезные решения для определения условий, при которых юридическое лицо терпело крах, ученые предложили лишь через полтора десятка лет вместе с развитием компьютерных технологий.

В основу практически всех методов прогнозирования положены предположения. Тяжело создать алгоритм, который бы точно позволял спрогнозировать процессы, сильно зависящие от человеческого фактора. Именно поэтому речь идет о модели прогнозирования неплатежеспособности.

Подразумевается, что выбранная модель прогнозирования даст наиболее точные показатели стабильности других факторов, воздействующих на фирму.

Предполагается, что уже существующие связи и тенденции останутся неизменными и не произойдет ничего неожиданного. Выбранными моделями можно найти наиболее вероятные тенденции, которые будут происходить в фирме, сопоставляя данные про предприятия, которые обанкротились и которые избежали банкротства, добиваясь более точных прогнозов.

Все методы прогнозирования делятся на две основные группы. Первая группа включает в себя эвристические методы прогнозирования, которые полагаются больше на интуицию, используют полученный ранее опыт, а также такие ненаучные категории, как творчество и воображение. При этих методах эксперты и специалисты поддают изучению и исследованию только одну характеристику, которая присуща деятельности исследуемой фирмы. Эвристические методы прогнозирования относятся к качественному подходу в прогнозировании банкротства.

Другая группа методов прогнозирования относится к количественным или экономико-математическим выводам. Эти методы основаны на использовании данных, полученных в ходе анализа, статистических данных и другой объективной информации. В таких методах определяются критические значения изучаемых показателей или комбинации таких показателей, которые в совокупности и по отдельности характеризуют финансовое состояние фирмы. Если фактические показатели изучаемого предприятия выходят за рамки допустимых для него значений, то это трактуется как существующая повышенная вероятность банкротства этого предприятия.

Это интересно:  Банкротство Владислава Кошкина: Сколько бизнесмен задолжал банку? 2019 год

Отличие количественных методов прогнозирования от качественных заключается в том, что в последних методах применяется именно изучение отдельных характеристик, которые проявляются в том бизнесе, чье банкротство неотвратимо. Если в ходе изучения предприятия в нем находятся такие характеристики, то эксперт приходит к заключению о неблагоприятном развития этого предприятия.

Если под финансовым кризисом подразумевается банкротство, то под экономическим кризисом понимается неэффективное использование материальных ресурсов предприятия. В том случае, если в компании неэффективно используются человеческие ресурсы, такой кризис относят к кризису управления. Разные типы кризисов требуют разных подходов и методик к их определению в каждом конкретном случае. На практике оценки, которые получаются при разных методиках прогнозирования банкротства, на одном и том же предприятии дают различные результаты.

Несмотря на это, необходимо отдавать себе отчет, что предприятие, на котором развивается любой из приведенных видов кризисов, способно из-за него прекратить свою нормальную жизнедеятельность и стать банкротом. Описанные выше методики позволяют предсказывать банкротство фирмы с юридической точки зрения. Но при выборе методик необходимо исходить из особенностей деятельности предприятия, фирмы, их отрасли.

Определив выше, что существуют разделение моделей прогнозирования банкротства, необходимо остановиться на этом вопросе более детальнее. Следует рассмотреть количественные модели банкротства.

Первая из них, которая достаточно популярна, это двухфакторная модель Альтмана. Эта модель пользуется популярностью потому, что не требует огромного количества изначальной аналитической информации. Ее разрабатывали, когда производили анализ до двух десятков компаний США. В основу модели положена допускаемая возможность, что финансирование компании из заемных средств будет прекращено или значительно сокращено.

Следующая модель прогнозирования банкротства называется пятифакторной моделью Альтмана. Ее разработали и используют для проведения анализа тех компаний, которые имеют акционерную форму капитала и чьи акции находятся на фондовом рынке. Ее особенностью и достоинством является изменение достаточно высокой точности прогноза в зависимости от длительности исследуемого периода. Так, при исследовании периода в один год точность модели составляет 95%, в два года — 83%.

Аналогичные с предыдущей моделью цели преследует четырехфазная модель Таффлера, чьи оценки прогнозирования деятельности компании дают очень объективную картину как о платежеспособности фирмы на данный момент, так и о возможности стать банкротом в перспективе.

На основе двухфакторной модели Альмана Гордон Спрингейт разработал свою модель прогнозирования банкротства компании. В отличие от Альтмана, Спрингейт использовал в своих расчетах финансового положения данные только четырех компаний вместо девятнадцати, уделяя особое значение каждому полученному показателю.

Называется эта модель четырехфакторная модель Спрингейта.

Построение модели прогнозирования без учета интегральных показателей используется в системе показателей Бивера. В ней не учитывается вес коэффициентов, соответственно, не производится расчет итоговой оценки. Результат проведенных исследований выдается в форме приписывания компании вероятности банкротства, которая может быть как: «благоприятное состояние», «один год до банкротства» и «три года до банкротства».

Каждая из моделей прогнозирования банкротства использует разное количество показателей. Если для моделирования возможного кризиса предприятия или компании берется для анализа один финансовый показатель, то такие модели считаются однофакторными. Они были получены в результате использования для прогнозирования ситуации в компаниях анализа графических методов.

Другая природа возникновения таких методов заключается в использовании дихотомической классификации. В проведении такой классификации осуществляется анализ компании путем отнесения ее к одному из нескольких типов, один из которых представляет собой группу благополучных и успешных предприятий, другой представляет фирмы, которые терпят крах и заканчивают свою деятельность прохождением процедуры банкротства. Суть этого метода заключается в определении оптимального финансового показателя, который максимально исключает количество неправильных классификаций. Полученные значения с достаточно высокой, но субъективной степенью доверия могут применяться в ходе анализа компании на предмет возможного банкротства. Данную компанию для проведения финансового анализа причисляют в начале изучения к одной из групп — благополучных фирм или фирм банкротов.

Рассмотрены модели прогнозирования, которые используют один из финансовых показателей и которые называются однофакторными. Другая группа моделей была выведена в ходе дискриминантного анализа и множественного регрессивного анализа. Если есть методики, использующие для анализа один финансовый показатель, то должны быть и другие методики. Это абсолютно правильно. Они существуют и используют в прогнозировании банкротства фирмы или компании несколько финансовых показателей, которые объединяют в качестве нескольких переменных в один интегральный показатель. Такие модели прогнозирования несостоятельности называются многофакторными.

Суть многофакторных моделей прогнозирования банкротства заключается в том, что они дают возможность определить различия между динамикой развития и финансовыми показателями компаний, терпящих банкротство, и успешными компаниями, находя максимальное сходство с ними у исследуемой фирмы.

Если проводятся исследования экономических, финансовых показателей компании с целью спрогнозировать вероятность банкротства как итог вектора его текущей деятельности, в исследовании необходимо пройти ряд обязательных этапов.

Первый этап представляет собой подготовительную работу, в который подбирается и формируется финансовый анализ успешных предприятий и предприятий, которые потерпели банкротство.

Следующим этапом необходимо провести структурирование полученных данных, провести их сортировку на две группы, первая из которых позволит проводить идентификацию и параметризацию, а другая группа позволит сделать верификацию прогнозных данных.

Третьим этапом необходимо выделить те показатели, которые определяются как ключевые. Именно эти показатели будут использоваться для решения задачи в анализе компании и прогнозировании банкротства, и именно они дают характеристику текущего финансового состояния фирмы.

В четвертом этапе создается модель, которая позволяет спрогнозировать и оценить взаимосвязь между основными показателями компании и вероятностью банкротства. Эта модель позволяет установить для компании ее критические или пороговые показатели.

На заключительном — пятом — этапе производится перепроверка, которая определяет точность всех полученных инструментов прогнозирования для исследуемой компании. Перепроверка осуществляется как сопоставление полученных расчетных значений для изучаемой фирмы с фактическими значениями ее деятельности.

Из вышесказанного можно прийти к выводу, что методов прогнозирования за относительно короткий исторический промежуток времени существует предостаточно. Эти методы используют различные критерии оценки. Для исследования финансовых показателей компании возникает трудность с выбором конкретного критерия для оценки, на который можно было бы ориентироваться. При выборе для изучения всего лишь одного критерия для оценки финансовых показателей само исследование в конечном итоге может оказаться достаточно субъективным. Это происходит потому, что в реальной ситуации на деятельность предприятия воздействует множество различных факторов.

Это интересно:  Банкротство юридического лица: стадии и особенности 2019 год

Именно по этой причине необходимо для проведения анализа финансовых показателей фирмы использовать систему критериев. Такой подход в результате дает наиболее объективную оценку, несмотря на то, что такой подход для исследования значительно сложнее и требует определенных профессиональных навыков. Любой существующий метод прогнозирования банкротства дает субъективные данные, которые принимаются менеджментом и собственником предприятия как рекомендательные.

Аннотация научной статьи по экономике и экономическим наукам, автор научной работы — Глазкова Валентина Владимировна

Рассмотрены три наиболее известные модели прогнозирования банкротства предприятий (модели Фулмера, Спрингейта, Альтмана), проведен их сравнительный анализ. Построение каждой модели основано на расчете определенной системы индикаторов (коэффициентов). Практика применения указанных моделей на предприятиях развитых стран показала их высокую эффективность. Проведен анализ сельскохозяйственного предприятия на основе модифицированной функции Альтмана.There are three most known models of establishment bankruptcy forecasting (Fulmer, Springate, Altman models) in the article; the comparative analyses of these models are done here. The construction of every model is based on calculation of a certain system of indicators (factors). The implementation of these models at enterprises of industrially developed countries demonstrated their high effectiveness. The agricultural enterprises are analyzed on the basis of modified Altman function here.

Похожие темы научных работ по экономике и экономическим наукам , автор научной работы — Глазкова Валентина Владимировна,

Текст научной работы на тему «Модели прогнозирования банкротства как инструмент антикризисной стратегии предприятий»

МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА КАК ИНСТРУМЕНТ АНТИКРИЗИСНОЙ СТРАТЕГИИ ПРЕДПРИЯТИЙ

Рассмотрены три наиболее известные модели прогнозирования банкротства предприятий (модели Фулмера, Спрингейта, Альтмана), проведен их сравнительный анализ. Построение каждой модели основано на расчете определенной системы индикаторов (коэффициентов). Практика применения указанных моделей на предприятиях развитых стран показала их высокую эффективность. Проведен анализ сельскохозяйственного предприятия на основе модифицированной функции Альтмана.

Модели банкротства, функция Альтмана, прогнозирование банкротства.

V.V. Glazkova BANKRUPTCY PROGNOSTICS MODELS AS AN INSTRUMENT OF ENTERPRISES CRISIS-PROOF STRATEGIES

There are three most known models of establishment bankruptcy forecasting (Fulmer, Springate, Altman models) in the article; the comparative analyses of these models are done here. The construction of every model is based on calculation of a certain system of indicators (factors). The implementation of these models at enterprises of industrially developed countries demonstrated their high effectiveness. The agricultural enterprises are analyzed on the basis of modified Altman function here.

Bankruptcy models, Altman function, bankruptcy forecasting.

В условиях рыночной экономики любая организация сталкивается с возможностью возникновения кризиса. И если организация не успела к нему подготовиться, например, разработать грамотную антикризисную стратегию, то даже небольшая кризисная ситуация может со временем перерасти в банкротство. Поэтому к кризисным явлениям в деятельности предприятия, организации, фирмы следует готовиться заранее и разрабатывать мероприятия по профилактике кризисных явлений, которые и станут составляющими элементами антикризисной стратегии.

Одним из инструментов антикризисной стратегии является комплексный финансовый анализ состояния предприятия. Он позволяет прогнозировать возможность наступления кризисных ситуаций (или даже банкротство) в деятельности предприятия. Это касается любой организации, в том числе и процветающей. Благодаря этому инструменту антикризисной стратегии можно эффективно управлять финансовыми ресурсами предприятия. Предприятие, на котором ведется систематический и системный финансовый анализ, способно заранее распознать надвигающийся кризис, оперативно

отреагировать на него и с большей вероятностью избежать «неприятностей» или уменьшить негативные последствия кризиса.

Для того, чтобы определить вероятность наступления банкротства на предприятии, во многих развитых странах обращаются к построению экономических моделей прогнозирования банкротства, которые основаны на расчете целой системы индикаторов, для каждого из которых устанавливаются нормативные значения. В данной статье рассмотрены три модели, проявившие весьма высокую степень надежности на практике. Любая из рассмотренных в статье моделей, на наш взгляд, может и должна быть использована при разработке антикризисной стратегии предприятий. Данные модели достаточно просты в использовании, так как используют данные отчета о прибылях и убытках, отчета о финансовом состоянии и баланса.

Н = 5,528×1 + 0,212×2 + 0,073Хз +1,270Х4 — 0,120X5 + (1)

+ 2,335х6 + 0,575х7 + 1,083х8 + 0,894х9 — 3,075, , ()

Г О X X О .. О .. О Г Г .. X г / .. .. .. х/ .. /

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый — количественный — базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера (Великобритания), коэффициентом Бивера, моделью R-счета (Россия) и другими, а также используется при оценке таких показателей вероятности банкротства, как цена предприятия, коэффициент восстановления платежеспособности, коэффициент финансирования труднореализуемых активов. Второй — качественный — исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании (А-счет Аргенти, метод Скоуна).

1) Среди количественных методик уделяется наибольшее внимание рассмотрению моделей Э. Альтмана.

Двухфакторная модель оценки вероятности банкротства предприятия является самой простой моделью. При построении модели учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства — коэффициент текущей ликвидности (покрытия) и отношение заемных средств к активам. На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Учитываемым фактором риска является возможность необеспечения заемных средств собственными в будущем периоде.

где Ктл — коэффициент текущей ликвидности (Текущие активы (оборотные активы) / Текущие обязательства (краткосрочные обязательства))

Кзс — коэффициент капитализации (Заемные средства (сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств)/ Общая величина пассивов)

Z 0 — вероятность банкротства больше 50 % и возрастает по мере увеличения рейтингового числа Z.

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель — рентабельность активов.

2) Более точной и достоверной является пятифакторная модель Альтмана:

Z = 0,717Х1 + 0,874Х2 + 3,10Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5,

где Х1 — Текущие активы (оборотные активы) / Сумма активов;

Это интересно:  Причины банкротства: внешние и внутренние факторы несостоятельности 2019 год

Х2 — нераспределенная прибыль / общая сумма всех активов;

Х3 — прибыль до уплаты процентов и налогов / общая сумма всех активов;

Х4 — балансовая стоимость капитала / заемный капитал (сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств);

Х5 — выручка от реализации (объем продаж) / общая сумма активов.

Z 1,23 — вероятность банкротства малая.

Пятифакторная модель Альтмана в настоящее время является наиболее известной. Она имеет один недостаток — ее можно применять лишь в отношении предприятий, котирующих свои акции на фондовых биржах, так как только для таких компаний можно получить рыночную оценку стоимости собственного капитала.

В российской практике предпринимались многочисленные попытки использования Z-счета Альтмана для оценки платежеспособности и диагностики банкротства, используется компьютерная модель прогнозирования диагностики банкротства. Однако различия во внешних факторах, оказывающих влияние на функционирование предприятия (степень развития фондового рынка — главным образом небольшой объем вторичного рынка ценных бумаг, налоговое законодательство, нормативное обеспечение бухгалтерского учета), а следовательно на экономические показатели, используемые в модели Альтмана, искажают вероятность оценки. Кроме того, в настоящий момент в Российской Федерации недостаточно информации о рыночной стоимости акций многих предприятий.

3) В 1978 г. была разработана модель Г. Спрингейта. Он использовал мультипликативный дискриминантный анализ для выбора четырех из 19 самых известных финансовых показателей, которые наибольшим образом различаются для успешно действующих фирм и фирм-банкротов.

Модель Спрингейта имеет вид:

где: A = (Собственные оборотные средства) /(Всего активов)

B = (Прибыль до уплаты налога и процентов) / (Всего активов)

C = (Прибыль до налогообложения) / (Текущие обязательства)

Критическое значение Z для данной модели равно 0,862. Точность этой модели составляет 92,5% для 40 компаний, исследованных Спрингейтом.

4) Американский экономист Фулмер (Fulmer) в 1984 г. предложил модель, полученную при анализе 40 финансовых показателей 60 компаний — из них 30 действующих успешно и 30 фирм-банкротов со средней стоимостью активов, равной 455 тыс. долл. США. Модель Фулмера имеет вид:

Z= 5,528A + 0,212B + 0,073C + 1,270D — 0,120E + 2,335F + 0,575G + 1,083H + 0,894I — 6,075,

где: A = (Нераспределенная прибыль) / (Всего активов)

C = (Прибыль до налогообложения) / (Собственный капитал)

D = (Изменение остатка денежных средств) / (Кредиторская задолженность)

E = (Заемные средства) / (Всего активов)

F = (Текущие обязательства) / (Всего активов)

G = (Материальные внеоборотные активы) / (Всего активов)

H = (Собственные оборотные средства) / (Кредиторская задолженность)

I = (Прибыль до уплаты процентов и налога) / (Проценты)

Критическим значением Z является 0. Фулмер объявил точность для своей модели в 98% при прогнозировании банкротства в течение года и точность в 81% при прогнозировании банкротства за период больше года.

5) Британский ученый Таффлер в 1977 г. предложил четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход. С помощью компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации (прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность). Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации:

где К1- Прибыль от продаж к краткосрочным обязательствам.

К2- Оборотные активы к сумме обязательств.

К3 — Краткосрочные обязательства к сумме активов.

К4 — Выручка к сумме активов.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент (Performance Analysys Score), т.е. коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

6) Помимо перечисленных моделей в практике предсказания банкротства используются и другие, в частности так называемый показатель Аргента (А-счет). Показатель Аргента (А-счет) характеризует кризис управления. Согласно методике его исчисления процесс банкротства подразделяется на три стадии:

I стадия — предприятия, идущие к банкротству, годами демонстрируют ряд очевидных недостатков задолго до фактического банкротства;

II стадия — вследствие накопления этих недостатков предприятие может совершить ошибку, ведущую к банкротству (предприятия, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству);

III стадия — совершенные предприятием ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшенные показатели, признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, период которого часто составляет от 5 до 10 лет.

При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить количество баллов согласно Аргенту, то есть каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель А-счет.

7) Комплексная система оценки состояния предприятия американского экономиста П. Пратта. Он предложил модель прогнозирования банкротства, которая состоит из 8 этапов: оценка краткосрочной ликвидности, оценка текущей деятельности, оценка риска, оценка структуры капитала по балансовому отчету, расчет коэффициентов покрытия по отчету о прибылях, оценка рентабельности по отчету о прибылях, оценка доходности инвестиций, оценка использования активов.

8) Комплексная оценка состояния предприятия французского ученого Ж.- П. Тибо, который предложил методику диагностики, состоящую из 7 видов диагностик: экономической; функциональной; технической; социальной; функции «управление — финансы»; менеджмента и организации; внешней среды.

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

Z = 8,38Х1 + Х2 + 0,054Х3 + 0,63Х4,

где Х1 — чистый оборотный капитал / общая сумма активов;

Х2 — чистая прибыль / собственный капитал;

Х3 — выручка от реализации / общая сумма активов;

Х4 — чистая прибыль / интегральные затраты.

Z 0,42 — вероятность банкротства минимальная (до 10 %).

Модель разработана для прогнозирования риска несостоятельности торгово-посреднических организаций.

Таковы лишь некоторые отечественные и зарубежные методики диагностики банкротства (несостоятельности) предприятий и организаций.

Статья написана по материалам сайтов: urmozg.ru, propravoguru.ru, cyberleninka.ru, studbooks.net.

»

Помогла статья? Оцените её
1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars
Загрузка...
Добавить комментарий

Adblock detector