Методы прогнозирования банкротства предприятия

NovaInfo 46, с.171-175
Опубликовано
Раздел: Экономические науки
Просмотров за месяц: 0
CC BY-NC

Аннотация

В данной статье исследованы существующие методы прогнозирования, позволяющие предсказать возможное банкротство предприятия. Изучены признаки банкротства, а также рассмотрены этапы прогнозирования.

Ключевые слова

ПРЕДПРИЯТИЕ, БАНКРОТСТВО, МЕТОДЫ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

Текст научной работы

Устойчивость предприятия на рынке зависит от принятия эффективных управленческих решений на основе получения информации о финансовом состоянии организации. Кроме того, имеют значимость качество и своевременность такой информации, что позволяет не только находить пути решения финансовых проблем, но и предвидеть кризисные явления. Таким образом, особое внимание уделяется совершенствованию механизма прогнозирования несостоятельности организации с целью предотвращения банкротства [9]. В российском законодательстве термин банкротство определяется, как признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.

Существует два признака банкротства:

  1. Не выплата обязательных платежей или денежных обязательств по истечению срока в 3 месяца после даты их назначенной выплаты;
  2. Если сумма обязательств превышает стоимость принадлежащего имущества.

На данный момент существует множество количество методик прогнозирования несостоятельности предприятия, однако методик, позволяющих наиболее точно спрогнозировать неблагоприятный исход, практически нет [2]. Целью данной статьи является дать краткий обзор основных методик прогнозирования банкротства, встречающихся в литературе.

Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель, разработанная западным экономистом Альтманом. Она основывается на двух ключевых показателях, от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), также полученной тем же способом. Если результат (С1) оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение С1 указывает на высокую вероятность банкротства.

В американской практике выявлены и используются такие весовые значения коэффициентов:

  • для показателя текущей ликвидности (покрытия) (Кп) = (-1,0736)
  • для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) = (+0,0579), постоянная величина = (-0,3877)

Модель принимает следующий вид:

С1= -0,3877-1,0 + 36Кп + 0,573Кз

Рассмотренная двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности. Для получения более точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень и тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства (С1) и уровень рентабельности продаж продукции [7]. Если первый показатель находится в безопасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная.

Затем в 1968 году Альтман предложил новый усовершенствованный метод вычисления индекса кредитоспособности или коэффициент Альтмана. Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и не банкротов. Индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид:

Z=1,2Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4+Х5,

Х1 - оборотный капитал/сумма активов;
Х2 - нераспределенная прибыль/сумма активов;
Х3 - операционная прибыль/сумма активов;
Х4 - рыночная стоимость акций/задолженность;
Х5 - выручка/сумма активов.

Согласно этой модели, чем больше значение Z, тем меньше вероятность банкротства. Если Z < 1, то вероятность банкротства очень высока. При значениях Z в интервале от 1,8 до 2,7 – вероятность высокая, от 2,8 до 2,9 – возможная, а при Z ³ 3 – маловероятная.

Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных. Однако, и он не лишен недостатка: согласно этой формуле, предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью "непотопляемыми.

«Четырехфакторная прогнозная модель» с отличающимся набором факторов, была построена в 1977 г. британскими учеными Р. Тафлером и Г. Тишоу, которые апробировали подход Альтмана на данных 80 британских компаний. Она имеет вид:

Z = 0,53Х1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16Х4, где:

Х1 — отношение прибыли от реализации к краткосрочным обязательствам;
Х2 — отношение оборотных активов к сумме обязательств;
Х3 - отношение краткосрочных обязательств к сумме активов;
Х4 - отношение выручки к сумме активов.

Если величина Z-счета больше 0,3 - риск банкротства невелик, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

Метод бальной оценки (показатель Аргенти): согласно данной методике, исследование начинается с предположений, что:

  1. Идет процесс, ведущий к банкротству.
  2. Процесс этот для своего завершения требует нескольких лет.
  3. Процесс может быть разделен на три стадии:
    • недостатки. Компании, скатывающиеся к банкротству, годами демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства;
    • ошибки. Вследствие накопления этих недостатков компания может совершить ошибку, ведущую к банкротству (компании, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству);
    • симптомы. Совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей, признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

Каждому фактору (недостатки подбора персонала, ошибки ведения бизнеса, симптомы упадка) присваивают определенное количество баллов (в соответствии с таблицей прогноза по Аргенти) и рассчитывают агрегированный показатель - А-счет, который может быть выражен либо нулем, либо количеством баллов согласно таблице, промежуточные значения не допускаются.

В завершение необходимо отметить, что применение зарубежных моделей к финансовому анализу отечественных предприятий требует осторожности, так как они не учитывают специфику бизнеса (например, структуру капитала в различных отраслях, экономическую ситуацию в стране и различия в законодательной и информационной базе) [8]. В связи с этим возникает необходимость в разработке отечественных моделей прогнозирования банкротства с учетом специфики отраслей и макроэкономической ситуации.

Читайте также

Список литературы

  1. Адрианова Д.Е. Банкротство предприятий // Вестник ВУиТ. - 2011. №23 - С.28-31.
  2. Журова Л.И., Шехтман А.Ю. Банкротство предприятий: причины и методы прогнозирования // Вестник ВУиТ. – 2011. №27 – С.31-37.
  3. Кузнецова Л.В., Негодяева К.Ю. Анализ современный концепций конкурентных стратегий предприятия//Школа университетской науки: парадигма развития. – 2013. – №2(9). – С.07 – 111.
  4. Морякова А.В. Экономическая деятельность предприятий сферы сервиса в условиях нестабильности: целесобразность прогнозной оценки// Школа университетской науки: парадигма развития. – 2014. – №1. – С.56 – 59
  5. Нечипоренко Л.В. Факторы, формирующие конкурентный потенциал предприятия// Современное состояние и перспективы развития научной мысли: сб. ст. международной научно-практической конференции (25 мая 2015г., г.Уфа) – Уфа: АЭТЕРНА, 2015. – С. 94-96.
  6. Слесаренко Г.В. Проблемы применения методик прогнозирования банкротства // Вестник УдмГУ. - 2010. №2-1 - С.38-45.
  7. Удалов А.А., Насакина Л.А. Концепция предпринимательского риска // Прорывные экономические реформы в условиях риска и неопределенности: сб. ст. международной научно-практической конференции (1 декабря 2014 г. г. Уфа). – Уфа: Аэтерна, 2014. С.137-140.
  8. Фёдорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. - 2013. №2 - С.85-92.
  9. Шмидт Ю. Д., Мазелис Л. С. Прогнозирование банкротства предприятия // Вестник ТГЭУ. - 2012. №2 - С.87-94.

Цитировать

Алмазова, П.А. Методы прогнозирования банкротства предприятия / П.А. Алмазова, Д.С. Живайкина, Л.В. Нечипоренко. — Текст : электронный // NovaInfo, 2016. — № 46. — С. 171-175. — URL: https://novainfo.ru/article/6222 (дата обращения: 21.01.2022).

Поделиться