Реферат: Диагностика финансового состояния фирмы
--PAGE_BREAK--где Z –– надежность, степень отдаленности от банкротства;x1 –– собственные оборотные средства / всего активов (показывает степень ликвидности активов);
x2 –– чистая прибыль / всего активов (показывает уровень генерирования прибыли);
x3 –– прибыль до уплаты налогов и процентов / всего активов (показывает, в какой степени доходы предприятия достаточны для возмещения текущих затрат и формирования прибыли);
x4 –– собственный капитал (рыночная оценка) / привлеченный капитал;
x5 –– выручка (нетто) от реализации / всего активов.
Отнесение организации к определенному классу надежности производится на основании следующих значений индекса Z:
Z < 1,81 –– предприятие станет банкротом: через один год с вероятностью 95%, через два года –– с вероятностью 72%, через 3 года –– с вероятностью 48%, через 4 года –– с вероятностью 30%, через 5 лет –– с вероятностью 30%,
1,81 < Z < 2,765 –– вероятность банкротства средняя,
2,765 < Z < 2,99 –– вероятность банкротства невелика, предприятие отличается исключительной надежностью,
Z > 2,99 –– вероятность банкротства ничтожно мала.
Факт банкротства на один год можно установить с точностью до 95%, на два года –– 83%.
Пятифакторная модель Альтмана также не лишена недостатков в плане применимости ее в России. Здесь по-прежнему ничего не известно о базе расчета весовых значений коэффициентов. Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, пока что вызывает некоторое смущение коэффициент x4, в котором фигурирует суммарная рыночная стоимость акций предприятия. В настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий, да и в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл.
В <metricconverter productid=«1973 г» w:st=«on»>1973 г. Э. Альтман модифицировал формулу (2) для компаний, акции которых не котировались на бирже:
<shape id="_x0000_i1035" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image021.wmz» o:><img width=«388» height=«25» src=«dopb393422.zip» v:shapes="_x0000_i1035"> (3)
где Х4 –– соотношение между балансовой стоимостью собственного капитала и заемных капиталом.
Пороговое значение вероятности банкротства в этом случае составляет 1,23.
Семифакторная модель прогнозирования банкротства, разработанная Э. Альтманом со своими коллегами в <metricconverter productid=«1977 г» w:st=«on»>1977 г., позволяет прогнозировать банкротство на горизонте в 5 лет с точностью до 70% и включает следующие показатели: рентабельность активов, изменчивость (динамику) прибыли, коэффициент покрытия процентов по кредитам, кумулятивную прибыльность, коэффициент покрытия (ликвидности), коэффициент автономии, совокупные траты. Достоинство этой модели — максимальная точность, однако ее применение затруднено из-за недостатка информации: требуются данные аналитического учета, которых нет у внешних пользователей.
У. Бивер предложил пятифакторную модель для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую показатели, представленные в таблице 1.
Таблица 1
Определение вероятности наступления кризиса по модели У.Бивера[2]
К 1-й группе относятся финансово-устойчивые, платежеспособные организации. У организаций, входящих во 2-ю группу, возможно зарождение начальных признаков финансовой неустойчивости, а также возникновение эпизодических сбоев исполнения обязательств, не нарушающих процесс производства. У организаций, входящих в 3-ю группу, наблюдается усиление финансовой неустойчивости, частые нарушения сроков исполнения обязательств, что негативно сказывается на процессе производства, и в результате всего перечисленного эти организации в текущем периоде могут оказаться в кризисном финансовом состоянии.
Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый показатель вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями, рассчитанными У. Бивером для трёх видов фирм: для благополучных компаний; для компаний, обанкротившихся в течение года; для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет. В таблице 1 приведены нормативы, уточненные для российской действительности.
В <metricconverter productid=«1972 г» w:st=«on»>1972 г. экономист Лис разработал формулу Z-счета для Великобритании:
<shape id="_x0000_i1036" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image023.wmz» o:><img width=«323» height=«25» src=«dopb393423.zip» v:shapes="_x0000_i1036"> (4)
где x1 –– оборотный капитал / всего активов;
x2 ––прибыль от реализации / всего активов;
x3 –– нераспределенная прибыль / всего активов;
x4 –– собственный капитал / заемный капитал.
В этой формуле минимально предельное значение вероятного банкротства равно 0,0347.
В <metricconverter productid=«1978 г» w:st=«on»>1978 г. с помощью пошагового дискриминантного анализа методом, который разработал Э. Альтман в <metricconverter productid=«1968 г» w:st=«on»>1968 г., была построена Гордоном Л. В. Спрингейтом следующая модель:
<shape id="_x0000_i1037" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image025.wmz» o:><img width=«275» height=«25» src=«dopb393424.zip» v:shapes="_x0000_i1037"> (5)
где
<shape id="_x0000_i1038" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image027.wmz» o:><img width=«203» height=«48» src=«dopb393425.zip» v:shapes="_x0000_i1038">
<shape id="_x0000_i1039" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image029.wmz» o:><img width=«451» height=«48» src=«dopb393426.zip» v:shapes="_x0000_i1039">
<shape id="_x0000_i1040" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image031.wmz» o:><img width=«285» height=«51» src=«dopb393427.zip» v:shapes="_x0000_i1040">
<shape id="_x0000_i1041" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image033.wmz» o:><img width=«289» height=«48» src=«dopb393428.zip» v:shapes="_x0000_i1041">
Если Z< 0,862 предприятие получает оценку «крах». При создании модели Спрингейт использовал данные 40 предприятий и достиг 92,5 процентной точности предсказания неплатежеспособности на год вперёд.
В <metricconverter productid=«1977 г» w:st=«on»>1977 г. британские исследователи Р. Таффлер и Г. Тишоу применили подход Альтмана и на выборке из 80 британских компаний построили четырехфакторную прогнозную модель финансовой несостоятельности, описываемую следующим уравнением[3]:
<shape id="_x0000_i1042" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image035.wmz» o:><img width=«279» height=«25» src=«dopb393429.zip» v:shapes="_x0000_i1042"> (6)
где x1 –– прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;
x2 –– оборотные активы / сумма обязательств;
x3 –– краткосрочные обязательства / всего активов;
x4 –– выручка от реализации / всего активов.
При Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 высокая.
Отметим, что в уравнении Р. Таффлера и Г. Тишоу переменная X1 играет доминирующую роль по сравнению с тремя другими, а различительная прогностическая способность модели ниже по сравнению с Z-счетом Альтмана, в результате чего незначительные колебания экономической обстановки и возможные ошибки в исходных данных, в вычислении финансовых коэффициентов и всего индекса могут приводить к ошибочным выводам.
Несмотря на то, что прогнозная модель Р. Таффлера и Г. Тишоу построена на более современных данных и не включает в себя рыночную оценку бизнеса (котировку акций), ее применимость к российским условиям также вызывает сомнения из-за различий в финансово-экономических условиях в Великобритании и России, в частности, в условиях кредитования промышленности.
Первая французская модель оценки платежеспособности фирм на основе многомерного дискриминантного анализа (MDA) была построена в <metricconverter productid=«1979 г» w:st=«on»>1979 г. Ж. Конаном и М. Голдером по выборке из 95 малых и средних предприятий Франции, изученных за период с 1970 по 1975 гг.:
<shape id="_x0000_i1043" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image037.wmz» o:><img width=«360» height=«25» src=«dopb393430.zip» v:shapes="_x0000_i1043"> (7)
где <shape id="_x0000_i1044" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image039.wmz» o:><img width=«16» height=«23» src=«dopb393431.zip» v:shapes="_x0000_i1044"> — денежные средства и дебиторская задолженность / итог актива;
<shape id="_x0000_i1045" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image041.wmz» o:><img width=«17» height=«23» src=«dopb393432.zip» v:shapes="_x0000_i1045">–– собственный капитал и долгосрочные пассивы / итог пассива;
<shape id="_x0000_i1046" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image043.wmz» o:><img width=«17» height=«24» src=«dopb393433.zip» v:shapes="_x0000_i1046">–– финансовые расходы / выручка от реализации (после налогообложения);
<shape id="_x0000_i1047" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image045.wmz» o:><img width=«17» height=«23» src=«dopb393434.zip» v:shapes="_x0000_i1047">–– расходы на персонал / добавленная стоимость (после налогообложения);
<shape id="_x0000_i1048" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image047.wmz» o:><img width=«17» height=«24» src=«dopb393435.zip» v:shapes="_x0000_i1048">–– прибыль до выплаты процентов и налогов / заемный капитал.
Вероятность задержки платежей фирмами, имеющими различные значения показателя Z, можно представить в виде шкалы, представленной в таблице 2:
Таблица 2
В уравнении Ж. Конана и М. Голдера обращает на себя внимание доминирующая роль фактора <shape id="_x0000_i1049" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image049.wmz» o:><img width=«17» height=«24» src=«dopb393433.zip» v:shapes="_x0000_i1049"> — отношения финансовых издержек к выручке от реализации по сравнению с другими четырьмя коэффициентами. Фактически влияние этого фактора превышает совокупное влияние всех остальных.
Финансовая ситуация на предприятии может быть охарактеризована также с помощью пяти показателей, составляющих в совокупности метод credit-men, разработанный Ж. Депаляном (Франция):
1) Коэффициент быстрой ликвидности:
<shape id="_x0000_i1050" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image050.wmz» o:><img width=«447» height=«80» src=«dopb393436.zip» v:shapes="_x0000_i1050"> (8)
2) Коэффициент кредитоспособности:
<shape id="_x0000_i1051" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image052.wmz» o:><img width=«161» height=«48» src=«dopb393437.zip» v:shapes="_x0000_i1051"> (9)
3) Коэффициент иммобилизации собственного капитала:
<shape id="_x0000_i1052" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image054.wmz» o:><img width=«191» height=«51» src=«dopb393438.zip» v:shapes="_x0000_i1052"> (10)
4) Коэффициент оборачиваемости запасов:
<shape id="_x0000_i1053" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image056.wmz» o:><img width=«292» height=«48» src=«dopb393439.zip» v:shapes="_x0000_i1053"> (11)
5) Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности:
<shape id="_x0000_i1054" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image058.wmz» o:><img width=«245» height=«51» src=«dopb393440.zip» v:shapes="_x0000_i1054"> (12)
Для каждого коэффициента определяют его нормативное значение с учетом специфики отрасли, сравнивают с показателем на предприятии и вычисляют значение функции N:
<shape id="_x0000_i1055" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image060.wmz» o:><img width=«296» height=«25» src=«dopb393441.zip» v:shapes="_x0000_i1055"> (13)
где <shape id="_x0000_i1056" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«153732.files/image062.wmz» o:><img width=«467» height=«51» src=«dopb393442.zip» v:shapes="_x0000_i1056">
Если N=100, то финансовая ситуация предприятия нормальная, если N>100, то ситуация хорошая, если N<100, то ситуация на предприятии вызывает беспокойство.
В оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют использовать также интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа. Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х гг. Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок. Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (табл.3).
Таблица 3
Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности
I класс — предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;
II класс — предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматривающиеся как рискованные;
III класс –– проблемные предприятия;
IV класс — предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;
V класс — предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.
3. Отечественные модели оценки финансового состояния предприятия
Однако многие отечественные авторы отмечают, что применение иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов.
Во-первых, двух- трёхфакторные модели не являются достаточно точными. Точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принять большее количество факторов.
Во-вторых модели Э. Альтмана, У. Бивера и других содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, которые рассчитаны на основе страновых аналитических данных шестидесятых и семидесятых годов. Они не соответствуют современной экономической ситуации в России.
В-третьих, различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Так, использование формулы Альтмана предполагает наличие активно действующего, вторичного рынка ценных бумаг, на котором может определяться их цена. В условиях неразвитого вторичного рынка ценных бумаг использование четвёртого показателя «Z-счёта» Альтмана — отношения рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций акционерного общества к заёмным средствам теряет свой смысл.
В-четвертых, период прогнозирования в рассмотренных моделях колеблется от трёх до пяти лет, а в некоторых моделях срок прогнозирования вообще не указывается. В условиях нестабильной и динамично развивающейся экономики России использование периода прогнозирования, равного пяти годам, как это имеет место в моделях зарубежных авторов, по нашему мнению, преждевременно, и необходимо использовать более короткие промежутки времени (до одного — трех лет).
В-пятых, большинство из рассмотренных методик учитывают состояние показателей лишь на момент анализа, а изменения динамики показателей во времени не рассматриваются.
В-шестых указанные методики дают возможность определить вероятность приближения банкротства предприятия, однако они не позволяют прогнозировать наступление фазы роста и других фаз жизненного цикла предприятия.
В этой связи российские ученый либо создают собственные методики, либо адаптируют иностранные к отечественным условиям.
Сначала обратимся к качественным моделям. Отечественные экономисты (А.И. Ковалев, В.П. Привалов) предлагают следующий перечень неформализованных критериев для прогнозирования банкротства предприятия:
- неудовлетворительная структура имущества, в первую очередь активов;
- замедление оборачиваемости средств предприятия;
- сокращение периода погашения кредиторской задолженности при замедлении оборачиваемости текущих активов;
- тенденция к вытеснению в составе обязательств дешевых заемных средств дорогостоящими и их неэффективное размещение в активе;
- наличие просроченной кредиторской задолженности и увеличение ее удельного веса в составе обязательств предприятия;
- значительные суммы дебиторской задолженности, относимые на убытки;
- тенденция опережающего роста наиболее срочных обязательств в сравнении с изменением высоколиквидных активов;
- устойчивое падение значений коэффициентов ликвидности;
- нерациональная структура привлечения и размещения средств, формирование долгосрочных активов за счет краткосрочных источников средств;
- убытки, отражаемые в бухгалтерском балансе;
- состояние бухгалтерского учета на предприятии.
Поэтому были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к условиям переходной экономики, в частности двухфакторной математической модели.
продолжение
--PAGE_BREAK--