Оценка вероятности банкротства (на примере ОАО "Сибирская Сталь"). Как проводится анализ банкротства предприятия Они имеют вполне конкретные цели

В статье разберем методику построения модели оценки вероятности банкротства предприятия в программе статистического анализа PolyAnalyst (С).

Оценка вероятности банкротства предприятия

Оценка вероятности банкротства – количественная оценка вероятности наступления банкротства предприятия, то есть не способности своевременно и в полном объеме рассчитаться по обязательствам перед кредиторами и инвесторами. Банкротство возникает в случае финансового кризиса на предприятии в следствие влияния следующих факторов:

неэффективное управление заемным капиталом;
потеря финансовой независимости из-за превышения заемного капитала над собственным;
большой размер просроченной дебиторской задолженности;
низкая рентабельность производства;
снижение объема продаж из-за не конкурентной, бракованной продукции.

Модель оценки вероятности банкротства

Для того чтобы избежать наступления банкротства разрабатываются модели оценки вероятности банкротства. Это позволяет заблаговременно диагностировать ухудшение ключевых финансовых показателей предприятия, которые могут спровоцировать возникновение риска банкротства.

Существуют общие модели оценки, которые позволяют оценить риск банкротства для всех промышленных предприятий: модели , и т.д. Главная проблема использования таких моделей заключается в поверхностной оценке, так как модели строились на основе предприятий без четкой привязки к виду деятельности.

Финансовый аналитик каждого предприятия может разработать модель оценки для предприятия определенной отрасли. Собственная модель позволит выявить отраслевые особенности функционирования предприятий, что позволит более адекватно оценивать ее финансовое состояние.

Схема построения модели оценки вероятности банкротства

Общая схема построения модели оценки вероятности банкротства представляет собой следующий алгоритм:

Создание выборки, состоящей из двух классов предприятий: банкротов/небанкротов. Рекомендуется брать более 30 предприятий по каждому из класса, для обеспечения адекватности результатов.
Расчет финансовых коэффициентов для каждого из класса по бухгалтерской отчетности.
Создание математической модели оценки вероятности банкротства на основе дискриминантоного или логистического анализа.

Существующие модели оценки вероятности банкротства

Большинство моделей оценки вероятности банкротства можно разделить на два класса: MDA – модели и Logit – модели в зависимости от метода деления двух выборок предприятий по классам.

Первая Logit-модель была создана Дж. Ольсоном и позволяет определить вероятность принадлежности предприятия к классу банкрот/ небанкрот.

В данной статье мы будем рассматривать как с помощью программы PolyAnalyst можно построить логистическую модель оценки вероятности банкротства.

Построение модели оценки вероятности банкротства в программе PolyAnalyst

В нашем примере мы будем рассматривать построение модели оценки вероятности банкротства для предприятий авиационной отрасли. Для этого была сформирована база данных из 20 предприятий банкротов и 20 предприятий не банкротов. По каждому из предприятий были рассчитаны основные финансовые коэффициенты:

коэффициент текущей ликвидности;
коэффициент абсолютной ликвидности;
коэффициент срочной ликвидности;
коэффициент соотношения собственных и заемных средств;
коэффициент рентабельности собственного капитала.

Все расчеты объединяются в единую информационную базу для проведения моделирования.

Формирование базы данных предприятия в Excel

В таблице Excel представлены названия авиационных предприятий, их финансовые коэффициенты и принадлежность к одному из классов (1 – банкрот, 0 – не банкрот).

Для корректной работы с PolyAnalyst необходимо сохранять базы данных в Excel 2003 года.

Подключение базы данных в PolyAnalyst

На следующем этапе необходимо подключить в статистической программе PolyAnalyst базу данных по предприятиям двух классов. Для этого в разделе «Панель узлов» выбираем вкладку «Источник данных» → «Microsoft Excel». Перетаскиваем данный узел на лист и открываем его. В появившемся окне выбираем адрес базы данных по предприятиям. Следует заметить, что необходимо установить класс «Да/Нет» для колонки с 1/0. Для этого необходимо перейти во вкладку «Настройка колонок» → «Тип колонок». Итак все основные приготовления с базой данных сделаны.

Подключение базы данных в Excel в PolyAnalyst

Создание модели оценки вероятности банкротства в PolyAnalyst

На следующем этапе необходимо осуществить моделирование для построения статистической модели оценки. Для этого выбираем раздел «Анализ данных»→ «Логистическая регрессия». Перетаскиваем данный узел на белый лист и соединяем с базой данных стрелкой. Далее в поле «Независимые колонки» выбираем финансовые коэффициенты, а в поле «Зависимая колонка» – класс предприятия. Нажимаем выполнить и на выходе получаем модель оценки вероятности банкротства.

Логистическая модель оценки вероятности банкротства в PolyAnalyst

Важным этапом является анализ статистической значимости показателей в оценке риска банкротства. Критерии Вальда (Wald) показывают уровень значимости коэффициентов в прогнозировании вероятности банкротства.

Оценка параметров полученной модели банкротства авиационных предприятий

На рисунке ниже показана значимость коэффициентов в определении класса предприятия. Можно заметить, что основной вес имеют показатели ликвидности. Поэтому можно перестроить модель, исключив из рассмотрения рентабельность и коэффициент соотношения заемных и собственных средств.

Аналитическая формула модели оценки вероятности банкротства предприятия по выбранной отрасли имеет следующий вид:

Данную формулу можно использовать в финансовом анализе для оперативной диагностики финансового состояния предприятия по отрасли. Анализ динамики изменения вероятности банкротства служит индикатором изменения финансового состояния предприятия.

Z = -0,3877 - 1,0736 * Ктл + 0,579 * (ЗК/П),

где Ктл - коэффициент текущей ликвидности;

ЗК - заемный капитал;

П - пассивы.

При значении Z > 0 ситуация в анализируемой компании критична, вероятность наступления банкротства высока.

Другим примером является двухфакторная модель прогнозирования банкротства.

Исходную выборку для построения модели составили данные о финансовом состоянии 19 предприятий, одна часть из которых обанкротилась, а другая смогла выжить. Вероятность банкротства определяется двумя показателями:

· коэффициентом текущей ликвидности, равным отношению текущих активов к краткосрочным обязательствам;

· коэффициентом финансовой зависимости, равным отношению заемных средств к общей стоимости активов.

Очевидно, предприятие с большей вероятностью станет банкротом при низком коэффициенте покрытия и высоком коэффициенте финансовой зависимости. Задача состоит в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминантной границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса. А именно показатели, при которых предприятие обанкротится, а также показатели, при которых банкротство предприятию не грозит.

В результате должна быть получена следующая функция:

По двухфакторной модели:

Z2= б + в х К1+ г х К2 ,

К 1 - коэффициент текущей ликвидности

К 2 - коэффициент привлечения заемного капитала в активах

Если Z 2 < 0 , то вероятность банкротства невелика.

Если Z 2 > 0 , то вероятность банкротства высокая.

Построим двухфакторную модель Альтмана на основе бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результата ОАО «АГРО»

Таблица 4 Анализ вероятности банкротства предприятия методом Альтмана в 2010 г., 2011 г., 2012 г.

	За 31.12.2010 г.	За 31.12.2011 г.	За 31.12.2012 г.



Вероятность банкротства

На 31.12.2010г.:

Ктл=4 972 407/(361 202+3 511 548+99+8 108)=4 972 407/3880957=1,28

Кзс=5 198 166/651 886=7,97

Z=-0,3877-1,0736*1,28+0,579*7,97=2,8523

2,8523>

На 31.12.2011 г.:

Ктл=5 865 653/(1 013 052+3 626 021+49+8 108=5 865 653/4 647230=1,26

Кзс=6 044 200/909 184=6,64

Z=-0,3877-1,0736*1,26+0,579*6,64=2,104

2,104>0 - вероятность банкротства велика

На 31.12.2012 г.:

Ктл=6 339 730/(1 225 896+3 655 617+0+270)=6 339 730/4 881 783=1,30

Кзс=(1400+1500)/1300=6 730 857/ 836 216=8,05

Z=-0,3877-1,0736*1,30+0,579*8,05=2,8773

2,8773>0 - вероятность банкротства велика

Эта модель является наименее точной. Согласно ей вероятность банкротства была высокая на протяжении 3 лет. 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.

ГЛАВА 5. РАСЧЕТ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ОАО «АГРО» НА ОСНОВЕ ЧЕТЫРЕХФАКТОРНОЙ Z-МОДЕЛИ ЛИСА

Зависимость экономической организации. Конструкция модели имеет вид:

Z = 0,063Х1 + 0,092Х2 + 0,057Х3 + 0,001Х4

где Z - вероятность банкротства;

Х1 - доля оборотных средств в активах;

Х2 - рентабельность активов по прибыли от реализации;

Х3 - рентабельность активов по нераспределённой прибыли;

Х4 - коэффициент покрытия по собственному капиталу.

Для данной модели вероятность банкротства в зависимости от значения рейтингового числа определяется следующим образом:

1) если Z>0.037 - вероятность банкротства высокая;

2) если Z<0,037 - вероятность банкротства малая.

Следует учитывать что, модель Лиса определения вероятности банкротства при анализе российских предприятий показывает завышенные оценки, так как значительное влияние на итоговый показатель оказывает прибыль от продаж, без учета финансовой деятельности и налогового режима.

Построим двухфакторную модель Лиса на основе бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результата ОАО «АГРО».

Таблица 5. Анализ вероятности банкротства предприятия методом Лиса в 2010 г., 2011 г., 2012 г.

На 31.12.2010г.:

Х1=4 972 407/5 850 052=0,84

Х2=668 382/5 850 052=0,11

Х3=877 645/5 850 052=0,15

Х4=653 161/5 198 166=0,12

Z=0,063*0,84+0,092*0,11+0,057*0,15+0,001*0,12=0,07012

0,07012>

На 31.12.2011 г.:

Х1=5 865 653/6 953 384=0,84

Х2=338 827/6 953 384=0,5

Х3=1 087 730/6 953 384=0,15

Х4=910 535/6 044 200=0,15

Z=0,063*0,84+0,092*0,5+0,057*0,15+0,001*0,15=0,107

0,0107>0,037 - вероятность банкротства невелика

На 31.12.2012 г.:

Х1=6 339 730/7 567 074=0,84

Х2=288 118/7 567 074=0,038

Х3=1 227 344/7 567 074=0,16

Х4=832 468/6 730 857=0,12

Z=0,063*0,84+0,092*0,038+0,057*0,16+0,001*0,12=0,065

Z>0,037 - вероятность банкротства невелика

Таким образом, метод Лиса также является не совсем точным, поскольку в отличие от других методик не выявил вероятность банкротства в 2010-2012 гг. Следует учитывать что, модель Лиса определения вероятности банкротства при анализе российских предприятий показывает несколько завышенные оценки, так как значительное влияние на итоговый показатель оказывает прибыль от продаж, без учета финансовой деятельности и налогового режима.

ГЛАВА 6. РАСЧЕТ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ОАО «АГРО» НА ОСНОВЕ ЧЕТЫРЕХФАКТОРНОЙ Z-МОДЕЛИ ИРКУТСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ АКАДЕМИИ

Российские ученые также занимались разработкой моделей прогнозирования несостоятельности предприятия: рейтинговая модель Сейфулина и Кадыкова, методика Иркутского государственного университета. К сожалению, все эти модели дают лишь приблизительную градацию степени угрозы наступления банкротства, однако ни количественного значения вероятности банкротства, ни ошибки неправильной диагностики они не обеспечивают. Несмотря на несовершенство этих методов, их результаты довольно полно характеризуют финансовое состояние предприятия с помощью ограниченного числа наиболее важных и распространенных показателей. Важно отметить то, что выбор конкретных методов прогнозирования банкротства должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, сами методы могут и должны подвергаться необходимой корректировке с учетом специфики конкретной отрасли, в которой функционирует фирма.

Кроме того, чрезвычайно важно учитывать страну, в которой применяются данные методы и соответственно модели. Так, например большинство популярных моделей разработаны на Западе. Применять их в Российской Федерации чрезвычайно тяжело и не всегда целесообразно, поскольку следует иметь в виду, что в нашей стране другие темпы и уровни инфляции, иные циклы развития микро- и макроэкономики, а также другие уровни фондоемкости, энергоемкости и трудоемкости производимой продукции, производительности труда, иное налоговое законодательство и многие другие аспекты. Именно поэтому отечественные ученые модифицируют модели, полученные их иностранными коллегами к современным российским реалиям.

Рассмотрим еще одну модель прогнозирования банкротства предприятия - модель R-прогнозирования вероятности банкротства Иркутской государственной экономической академии. Модель R-прогнозирования вероятности банкротства, разработанными учеными Иркутской государственной экономической академии. В ее основе - четырехфакторная модель прогноза риска банкротства, учитывающая такие показатели, как:

Оборотный капитал/актив;

Чистая прибыль/собственный капитал;

Выручка от реализации/актив;

Чистая прибыль/интегральные затраты.

Модель выглядит следующим образом:

R = 8,38 X1 + X2 + 0,054 X3 + 0,63 X4

Таблица 6 Четырехфакторная модель прогноза риска банкротства

Х1 -обеспеченность капиталом;

Х2 - чистая прибыль;

ХЗ - выручка от реализации;

Х4 - чистая прибыль/затраты.

К очевидным достоинствам данной методики можно отнести то, что механизм ее построения и все основные этапы расчетов достаточно подробно разработаны. Недостатком является то, что результаты, полученные с помощью других методов и моделей, не коррелируют с результатами R-модели. Возможно, R-модель можно использовать для прогнозирования кризисной ситуации, когда уже заметны очевидные ее признаки, а не заранее, еще до появления таковых.

Построим четырехфакторную модель на основе бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результата ОАО «АГРО».

Таблица 7. Анализ вероятности банкротства предприятия методом ученых Государственной Экономической Иркутской академии в 2010 г., 2011 г., 2012 г.

На 31.12.2010 г.:

Х1=653 161/5 850 052=0,11

Х2=-43 501/651 886=-0,06

Х3=9 448 662/5 850 052=1,61

Х4=-43 501/-9 650 316=0,004

R=8,38*0,11+(-0,06)+0,054*1,61+0,63*0,004=1,7235

R=0,42 - вероятность банкротства минимальная (10%)

На 31.12.2011 г.:

Х1=910 535/6 953 384=0,13

Х2=-11 899/909 184=-0,01

Х3=9 943 445/6 953 384=1,43

Х4=-11 899/-9 378 960=0,001

R=8,38*0,13+(-0,01)+0,054*1,43+0,63*0,001=1,1576

R=1,1576 - вероятность банкротства минимальная (10%)

На 31.12.2012 г.:

Х1= 832 468/7 567 074=0,11

Х2=-117 507/836 216=-0,14

Х3=9 140 593/7 567 074=1,21

Х4=-117 507/-9 474 437=0,01

R=8,38*0,11+(-0,14)+0,054*1,21+0,63*0,01=0,8463

R=0,8463 - - вероятность банкротства минимальная (10%)

Данная модель показывает вероятность банкротства в процентном соотношении, что позволяет нам наблюдать за риском банкротства и снижением устойчивости предприятия. К очевидным достоинствам данной модели можно отнести то, что механизм ее разработки и все основные этапы расчетов достаточно подробно описаны в источнике. Авторами была разработана шкала для количественной оценки степени риска банкротства торгового предприятия, с помощью которой сопоставляются расчетные значения предложенной модели "R" с вероятностью банкротства данного экономического субъекта. Преимуществом использования в практической деятельности, разработанной ими методики является то, что она позволяет осуществить диагностику риска банкротства предприятия любой формы собственности и любой отрасли, при соответствующем изменении шкалы для оценки риска банкротства предприятия, на срок до трех кварталов, что дает время для принятия соответствующих управленческих решений по предупреждению возможности наступления несостоятельности предприятия.

ГЛАВА 7. ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО ФИНАНСОВОМУ ОЗДОРОВЛЕНИЮ ОРГАНИЗАЦИИ

Осуществление мероприятий финансового оздоровления направлено на обеспечение устойчивого финансового положения ОАО «АГРО», которое проявляется в стабильности поступления выручки от реализации, повышении рентабельности продукции. Такой комплекс мероприятий отражает суть антикризисного менеджмента на предприятии.

Рассмотрим мероприятия по улучшению активов предприятия:

1. Дебиторская задолженность у предприятия находится на высоком уровне, рассмотрим пути ее сокращения.

Взыскание дебиторской задолженности предполагает следующие управленческие действия:

Увеличение доли предоплаты за реализуемую продукцию

Активизировать работу юридической службы по взысканию просроченной части задолженности

Проведение подобных мероприятий позволит предприятию повысить долю денежных средств, ускорить оборачиваемость оборотных средств предприятия, что непременно скажется на его финансовом состоянии.

2. Как показал анализ на предприятии слишком высокий уровень запасов. Мы предлагаем следующее:

1) Разделение запасов на группы по степени их важности и степени прогнозируемости их расхода, то есть выявление тех групп запасов, для которых можно применить принцип «точно-во-время»;

2) Внедрение принципа «точно-во-время» для некоторых групп запасов, то есть сокращение затрат на хранение вследствие поставок необходимых материалов лишь в том объеме, который обеспечивает их наличие во всех отделах.

3. Плохо развитая сбытовая система компании приводит к тому, что на складах постоянно находится избыток готовой продукции.

Необходим выбор правильной сбытовой политики:

Использование в процессе реализации продукции информации о наиболее благоприятных для реализации регионах, полученной в отделе маркетинга в результате проводимых исследований.

Налаживание прямых связей с потребителями продукции и максимальное сокращение посреднических услуг

Открытие собственных магазинов

Проведение подобных мероприятий позволит значительно снизить цены на выпускаемую продукцию, так как будут отсутствовать многократные наценки, производимые посредническими организациями, такое снижение цен не может не сказаться на конкурентоспособности выпускаемой продукции. Реализация же продукции в регионах, которые отмечены как имеющие повышенный спрос, также позволит увеличить реализацию.

4. Анализ бухгалтерского баланса предприятия показал низкий уровень основных средств. Скорее всего происходит распродажа имущества компании, об этом также свидетельствует увеличение прочих доходов.

Увеличение первоначальной стоимости основных средств может быть выполнено за счет проведения их переоценки. Данная процедура не только способствует увеличению размера чистых активов, но и улучшает показатели рентабельности, деловой активности и оборота предприятия. Увеличение основных средств в свою очередь позволяет существенно сократить размер налогооблагаемой базы за счет роста амортизационных отчислений.

Также большую часть нераспределенной прибыли можно пустить на покупку основных средств: необходимого оборудования для расширения производства, увеличения ассортимента производимых товаров

Рассмотрим мероприятия по оптимизации пассивов.

1. Нераспределенная прибыль в конце отчетного года может быть направлена:

на создание (пополнение) резервного фонда общества -- в корреспонденции со счетом 82 «Резервный капитал»;

выплату дивидендов учредителям -- в корреспонденции со счетом 75 «Расчеты с учредителями» (70 «Расчеты с персоналом по оплате труда»);

покрытие убытков прошлых лет -- внутренняя запись по счету 84.

В результате этих операций реально уменьшается нераспределенная прибыль отчетного года. После отражения названных операций сальдо по счету 84 показывает сумму нераспределенной прибыли, которая остается неизменной до соответствующего решения учредителей.

Уменьшение сальдо по счету 84 в дальнейшем может произойти:

при направлении средств нераспределенной прибыли прошлых лет на выплату дивидендов учредителям организации (письма Минфина России от 18.05.2007 № 03-08-05, УФНС России по г. Москве от 21.02.2007 № 21-18/157, постановления ФАС Поволжского округа от 10.05.2005 № А55-9560/2004-43, Восточно-Сибирского округа от 11.08.2005 № А33-26614/04-С3-Ф02-3800/05-С1 и Московского округа от 06.06.2001 № КА-А40/2603-01);

переоценке основных средств и нематериальных активов (п. 15 ПБУ 6/01 «Учет основных средств», п. 21 ПБУ 14/2007 «Учет нематериальных активов»);

осуществлении бухгалтерских корректировок (в частности, в случае исправления существенных ошибок (п. 9 ПБУ 22/2010 «Исправление ошибок в бухгалтерском учете и отчетности»));

направлении нераспределенной прибыли на увеличение уставного капитала организации.

Преимущество реинвестирования заключается в сохранении контроля и снижении соотношения между собственными и заемными средствами (gearing), если компания брала займы в истекшем периоде. Недостаток состоит в том, что полная зависимость от внутренних средств ограничивает возможное ее развитие.

2. На предприятии наблюдается очень высокий уровень кредиторской задолженности. Мы предлагаем провести ее реструктуризацию.

Реструктуризация различного рода долгов представляет собой сложный процесс, в каждом конкретном случае её проведение зависит от тех обстоятельств, которые сложились в результате хозяйственной деятельности организации. Положительные или негативные моменты проведения реструктуризации долгов во многом зависят от характера условий ранее заключенных договоров, предусмотренных штрафных санкций, объема и вида долгов или обязательств, сроков их исполнения или выплат, финансового состояния кредиторов, установленных ставок рефинансирования, общей экономической ситуации в стране и регионе.

Переговоры о реструктуризации долгов (дебиторской и кредиторской задолженности) являются процессом дипломатическим и личностным, во многом зависит от умения руководителя организации - должника и его аппарата управления объяснить причины сложившихся негативных обязательств.

Каждая сторона в проблеме погашения долгов представляет другой стороне право принимать определенные условия для достижения соглашения.

Характер переговоров сторон о погашении долгов определяется в зависимости от конкретных обстоятельств и даже личностных качеств участников переговоров. Тактика ведения переговоров о погашении долгов в целях учета обоюдных интересов может быть следующей:

Признание законности требований по долгам и обязательствам.

Подтверждение возможности погашения.

Уточнение просроченных сроков по долгам.

Определение допустимых схем погашения долгов с учетом возможных реальных условий погашения на основе:

Ценных бумаг;

Предоставления товаров или услуг;

Перехода задолженности в целевые займы;

Взаимозачета при наличии встречных обязательств;

Возможности уступки прав требования;

Возможности поручительства перед кредиторами (со стороны банков, органов власти и других структур).

Эффективность реструктуризации кредиторской задолженности во многом зависит от реализации применяемой расчетной политики в отношениях с поставщиками, банками, заказчиками, налоговыми органами и другими организациями.

Методология реструктуризации задолженности организации должника, которая проводится на стадиях предупреждения банкротства, финансового оздоровления и внешнего управления, может состоять из следующих этапов:

Определение и анализ состава кредиторской задолженности.

Выбор наиболее рациональных способов (методов, направлений) реструктуризации кредиторской задолженности организации.

Разработка плана погашения имеющихся и оплаты новых возникающих обязательств.

Подготовка соответствующей документации по соглашениям с кредиторами и их реализация.

Рассмотрим мероприятия по увеличению финансовых результатов компании.

1. Анализ показал сокращение выручки. В связи с этим на предприятии должны предусматриваться плановые мероприятия по увеличению прибыли.

В общем плане эти мероприятия могут быть следующего характера:

увеличение выпуска продукции;

улучшение качества продукции;

продажа излишнего оборудования и другого имущества или сдача его в аренду;

снижение себестоимости продукции за счет более рационального использования материальных ресурсов, производственных мощностей и площадей, рабочей силы и рабочего времени;

диверсификация производства;

расширение рынка продаж и др;

рациональное расходование экономических ресурсов;

снижение затрат на производство;

повышение производительности труда;

ликвидация непроизводственных расходов и потерь;

повышение технического уровня производства.

2. Снижение себестоимости, которое включается в себя:

Уменьшение накладных расходов за счет упрощения структуры управления и приведения численности управленческого персонала в соответствии с объективной производственной необходимостью

Улучшение работы снабженческой службы предприятия, максимально возможное сокращение посреднических структур, что позволит удешевить потребляемое сырье и материалы и поставлять на предприятие более технологически и экономически эффективные его виды.

Усиление контроля за качеством оказываемых услуг, устранения их повторного оказания

Сокращение расходов на обслуживание оборудования и уменьшение налога на имущество

В качестве источника сокращения затрат, а также получения дополнительного дохода может использоваться сдача в аренду неиспользуемых площадей и основных средств.

Введение персональной ответственности за использование материальных ресурсов, а также заданий по снижению затрат для всех отделений и служб предприятия.

Оптимизация налогообложения

Выбор учетной политики предприятия

Минимизация затрат по коммунальным платежам

3. Сокращение коммерческих расходов.

Самые действенные методы сокращений (минимально задевающие интересы ключевых работников):

* отказ от услуг внештатных сотрудников;

* прицельное -- «хирургическое» увольнение низкорезультативных работников;

* широкое использование методов и инструментов, увеличивающих продуктивность;

* внедрение новых технологий;

* выведение на аутсорсинг тех направлений деятельности (на долгое время), где сильно изменяется уровень рабочей нагрузки.

4. Сокращение управленческих расходов.

Способы снижения управленческих расходов:

Для персонала может подбираться корпоративный тарифный план для минимизации стоимости звонков между самими сотрудниками;

В источники света устанавливаются энергосберегающие лампы;

Для проезд в общественном транспорте покупаются безлимитные проездные;

Для приобретения расходного материала и канцтоваров производятся разовые закупки максимальных партий по оптовым ценам.

Также следует усилить инвестиционную деятельность, которая осуществляется в соответствии с положением об инвестиционной деятельности и утвержденным бюджетом. Инвестиции непосредственно производственную зону позволять увеличить производительность труда, повысят качество продукции, что, в конечном счете, увеличит конкурентные преимущества предприятия. Финансирование и учет затрат производится в разрезе инвестиционных проектов.

Эссе

на тему

Оценка платежеспособности и вероятности банкротства

ВВЕДЕНИЕ

Выбор темы «Оценка платежеспособности и вероятности банкротства» не случаен, поскольку в настоящее время одними из ключевых вопросов, волнующий большинство предприятий России, будет ли вторая волна кризиса, насколько он коснется России и как выйти из кризиса. На практике с кризисом, как правило, идентифицируется угроза неплатежеспособности и банкротства предприятия. Внешним признаком банкротства предприятия выступает прекращение его текущих платежей, т.е. потеря ликвидности и платежеспособности.

Несмотря на то, что в рыночной экономике банкротство предприятий – это нормальное явление. Из каждых 100 новообразованных предприятий на рынке остается от 20 до 30, но в период кризиса данные цифры значительно вырастают. Число заявлений о банкротстве в 2008 году, увеличились на 22%, в 2009 году – до 40%. Официальная статистика по количеству банкротств за первый квартал 2010 года государственными органами пока не опубликована.

Проблема предотвращения банкротства и разработка методик оценки вероятности банкротства является весьма актуальными как для экономической науки, так и для практики, что определило выбор темы.

Цель данной работы раскрыть тему «Оценка платежеспособности и вероятности банкротства»

В связи с этим поставлены задачи:

Раскрыть теоретические аспекты вопросов: оценки платежеспособности и вероятности банкротства и их отражение в современной литературе и периодических изданиях;

На примере фирмы «Автостиль» дать оценку платежеспособности и вероятности банкротства;

Сделать выводы о необходимости оценки платежеспособности и вероятности банкротства.

1 ТЕОРИТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ

1.1 Анализ литературных источников

Оценка платежеспособности и вероятности банкротства рассматривается во многих источниках научной литературы.

Для написания данной работы были использованы следующие учебные пособия: Ковалева В. В. «Финансовый анализ», Савицкой Г. Б. «Анализ хозяйственной деятельности».

Преимущество работы Ковалева В. В. состоит в том, что он дает наиболее полную характеристику финансовых коэффициентов, в частности показателей платежеспособности, приведен логичный план, в соответствии с которым удобно проводить анализ финансового состояния предприятия.

Савицкая Г. Б. достаточно четко и понятно излагает аспекты анализа платежеспособности и прогнозирования банкротства, а также приводит практические примеры.

В книгах по общему управлению финансами, например И.А.Бланк «Основы финансового менеджмента», антикризисному управлению отводят целые главы, где рассматриваются вопросы устранение неплатежеспособности, восстановление финансовой устойчивости, обеспечение финансового равновесия в длительном периоде и избежание банкротства.

Кроме того появилось огромное количество статей и монографий посвященных управлению предприятиями и банкротства предприятий, как следствие глубокого финансового кризиса.

Некоторые из авторов рассматривают данный вопрос с точки зрения проблем финансов на микроуровне, другие же пытаются рассмотреть комплекс проблем связанных не только в рамках отдельного предприятия, но в экономике в целом.

Некоторые точки зрения и раскрытия вопросов оценки платежеспособности и вероятности банкротства рассмотрим далее.

1.2 Оценка платежеспособности

Как мы уже успели заметить, индикатором банкротства является нарушение финансового равновесия на предприятии. Об этом свидетельствуют такие показатели показателя: платежеспособность, ликвидность, рентабельность.

Платежеспособность - это готовность предприятия погасить долги в случае одновременного предъявления требования о платежах со стороны всех кредиторов предприятия . Речь идет лишь о краткосрочных заемных средствах - по долгосрочным срок возврата известен заранее и не относится к данному периоду.

Предварительная оценка положения предприятия по платежеспособности осуществляется на основании данных бухгалтерского баланса, отчета о доходах и расходах и отчета о финансовых результатах и их использовании (Приложение 1 и 2).

Показатели, характеризующие уровень платежеспособности, это отношение ликвидных оборотных средств к сумме краткосрочной задолженности.

Оценка платежеспособности предприятия базируется на расчете следующих показателей: маневренность функционирующего капитала, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент быстрой ликвидности, коэффициент абсолютной ликвидности (платежеспособности), доля собственных оборотных средств в покрытии запасов. Кроме того, анализируя платежеспособность предприятия, необходимо рассматривать причины финансовых затруднений, частоту их образования и продолжительность просроченных долгов.

Ликвидные оборотные средства включают данные 2 и 3 разделов актива баланса предприятия за вычетом расходов будущих периодов и прочих активов, т.к. средства по этим двум статьям не могут быть превращены в деньги для погашения долгов.

1.3 Оценка вероятности банкротства

Одним из рассматриваемых нами авторов была высказана мысль, что банкротство предприятия - это есть следствие глубокого финансового кризиса. Причиной банкротства российских предприятий в период общего кризиса являются слишком неблагоприятные макроэкономические условия: нарушение традиционных хозяйственных связей, спад спроса, резкие трудно прогнозируемые изменения экономической политики правительства, нестабильность финансового рынка. Но это не всегда так, практика показывает, что успешная финансово-хозяйственная деятельность предприятия зависит приблизительно на 70% от стратегической направленности, на 20% - от эффективности оперативного управления и на 10% - от качества выполнения текущих задач. Основными, типичными ошибками или причинами банкротства начинающих предпринимателей могут являться :

1) недостаточность капитала;

2) нерациональное управление запасами;

3) нарушение законодательства, некомпетентность в коммерции и
управлении;

4) другие (расточительность, малая известность фирмы для
потребителей и т.д.).

Для предпринимателей с опытом характерны в основном следующие ошибки:

1) несвоевременный выход на рынок;

2) моральный износ оборудования и применение устаревшей
технологии;

3) неудачная смена руководителя фирмы;

4) прочие (пожар, хищения, катастрофы и т.д.).

Поэтому в данной работе мы говорим о своевременной оценки вероятности банкротства. Данной проблематике посвящены работы таких российских и зарубежных ученых как Акоффа Р., Ансоффа И., Балабанова И., Друкера П., Ильенковой С., Уткина Э. и многих других.

В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные методики известных западных специалистов – Э. Альтмана, Р. Тафлера и Г. Тишоу, Р. Лиса, Д. Фулмера, Д. Дюрана, А. Аргента и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Среди наиболее известных зарубежных методик определения вероятности банкротства уделяется наибольшее внимание рассмотрению трех моделей Э. Альтмана.

Разработанные Альтманом модели на протяжении его исследований были как двухфакторные, так и семифакторные. Самая популярная – пятифакторная. Данная модель также не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее, на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства.

Z 2 = 1,2х 1 + 1,4х 2 + 3,3х 3 + 0,6х 4 + 0,999х 5 ,

где х 1 = отношение оборотного капитал к сумме активов;

х 2 = отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

х 3 = отношение операционной прибыли к сумме активов;

х 4 = отношение рыночной стоимости акций к заемным пассивам;

х 5 = отношение выручки от реализации к сумме активов.

В зависимости от значения Z 2 дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале:

Z 2 ≤ 1,8 - Очень высокая

1,8 < Z2 ≤ 2,7 - Высокая

2,7 < Z2 < 2,9 - Возможная

Z2 ≥ 2,9 - Очень низкая

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 модели увеличится, если добавить к ней показатель – рентабельность активов.

Более надежным методом интегральной оценки угрозы банкротства является используемый в зарубежной практике финансового менеджмента является «коэффициент финансирования трудноликвидных активов». Для этого определяется, в какой мере эти активы (сумма всех внеоборотных активов и оборотных активов в форме запасов товаро-материальных ценностей) финансируется собственными и заемными средствами (заемные средства при этом подразделяются на кредиты долго- и краткосрочного привлечения).

Оценочная шкала для модели трудноликвидных активов.

ВА - средняя стоимость внеоборотных активов;

З m - средняя сумма текущих запасов товаро-материальных ценностей (без запасов сезонного хранения);

С - средняя сумма собственного капитала;

Бд - средняя сумма долгосрочных банковских кредитов;

Бк - средняя сумма краткосрочных банковских кредитов.

Построение подобных моделей для российской экономики пока проблематично по многим факторам: отсутствие статистики банкротств; отсутствие учета многих факторов, влияющих на финансовую устойчивость предприятий; нестабильность и неотработанности нормативной базы банкротства российских предприятий.

Эксперты определили надежность банка А на уровне 90 %, а банка В на уровне 80 %. Следовательно, они считают, что банк А может оказаться банкротом с вероятностью 10 %, а банк В с вероятностью 20 %.

Вероятность того, что оба банка не станут банкротами

Р (А и В) = Р (А) Р (В)=0,9 0,8 = 0,72 (события независимые)

Вероятность того, что оба банка станут банкротами

Вероятность того.что банкротом станет банк А, а В сохранит свою деятельность

и наоборот

Вывод для Антикризисного управления:

Если надо во чтобы то ни стало избежать потери всех средств, следует помещать их не в один, пусть даже самый надежный, а в несколько банков. ДИВЕРСИФИКЦИЯ.

Вероятность банкротства только одного какого-либо банка (события несовместимые) равна

Вероятность хотя бы одного банкротства или сразу двух:

или (события совместные).

Задача 7

Эксперты установили, что вероятность банкротства банка (фирмы) в течение предстоящего года составляет 10 %. Чему равна вероятность того, что банкротство этого банка произойдет в течение трех лет, в течение одного квартала? Т.е. хотя бы в один из трех лет.

В течение квартала:

В течение месяца: .

Задача 8

У банка имеются 10 должников. Вероятность невозврата каждым из них своего долга оценена экспертами банка на уровне 10%. Чему равна вероятность того, что не погасят свой долг не более трех должников, т.е. не вернут долг одни, два или три должника из 10 должников банка.

Используем формулу Бернулли:

, где

- вероятность наступления события m раз в n испытаниях;

- вероятность наступления события в единичном испытании;

- вероятность противоположного события;

- число сочетаний из n элементов по M.

Если вероятность невозврата долга была равна не 10 %, а всего 1 %, т.е. была бы редким событием, то расчета надо было бы делать с помощью формулы Пуассона:
, тогда

6. Многокритериальный метод прогнозирования кризисустойчивости предприятия

Анализ финансовой отчетности предприятия за несколько лет до их финансового краха позволил аналитикам различных стран предложить модели прогнозирования банкротства (кризиса предприятия).

Наиболее известную модель банкротства предложил Э.Т. Альтман (США). Он исследовал 22 финансовых коэффициента и предложил двух-и пятифакторные финансовые модели. Самой простой из этих моделей является двухфакторная. Для нее выбирается всего два основных показателя, от которых зависит вероятность банкротства: коэффициент покрытия (характеризует ликвидность) – K n и коэффициент финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчивость) – K фз. На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов.

Для США, например, прогнозная модель выглядит следующим образом:

Для предприятий, у которых Ζ=0, вероятность банкротства равна 50 %.

Если Ζ<0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Ζ.

Если Ζ>0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Ζ.

Достоинством модели является ее простота, возможность применения ее в условиях ограниченного объема информации о предприятии. Но модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как не учитывает влияние на финансовое состояние предприятия других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности).

В дальнейшем (в 1968 г.) Э.Альтман предложил более точную пятифакторную модель прогнозирования. Недостаток этой модели заключается в том, что ее, по существу, можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Что касается зарубежного опыта в части прогнозирования вероятности банкротства, то финансовым аналитиком Уильямом Бивером была предложена своя система показателей для предприятий, которые в зависимости от значения показателей могут попасть в 1 группу (нормальное финансовое положение), во 2 группу (среднее неустойчивое финансовое положение), и в 3 группу (кризисное финансовое положение).

Следует отметить, что разработанные на Западе модели прогнозирования необходимо либо адаптировать к российским условиям, либо разработать свои адекватные этим условиям прогнозные модели. Учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке риска банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют производить интегральную балльную оценку финансовой устойчивости.

В работе Л.В.Донцовой и Н.А.Никифоровой предложена система показателей и их балльной оценки.

1-й класс – это организации с абсолютной финансовой устойчивостью и абсолютно платежеспособные, чье финансовое состояние позволяет быть уверенными в своевременном выполнении обязательств в соответствии с договорами. Это организации, имеющие рациональную структуру имущества и его источников, и, как правило, довольно прибыльные.

2-й класс – это организации с нормальным финансовым состоянием. Их финансовые показатели в целом находятся очень близко к оптимальным, но по отдельным коэффициентам допускается некоторое отставание. У этих организаций, как правило, неоптимальное соотношение собственных и заемных источников финансирования, сдвинутое в пользу заемного капитала. При этом наблюдается опережающий прирост кредиторской задолженности по сравнению с приростом других заемных источников, а также по сравнению с приростом дебиторской задолженности. Обычно это рентабельные организации.

3-й класс – это организации, финансовое состояние которых можно оценить как среднее. При анализе бухгалтерского баланса обнаруживается «слабость» отдельных финансовых показателей. У них либо платежеспособность находится на границе минимально допустимого уровня, а финансовая устойчивость нормальная, либо наоборот – неустойчивое финансовое состояние из-за преобладания заемных источников финансирования, но есть некоторая текущая платежеспособность. При взаимоотношениях с такими организациями вряд ли существует угроза потери средств, но выполнение обязательств в срок представляется сомнительным.

Таблица 1

Границы классов организаций согласно критериям оценки финансового состояния

Показатели финансового состояния	Условия снижения критерия	Границы классов согласно критериям
Показатели финансового состояния	Условия снижения критерия	1-й класс	2-й класс	3-й класс	4-й класс	5-й класс
Коэффициент абсолютной ликвидности		0,70 и более – присваивается 14 баллов	0,69 – 0,50 – присваивается от 13,8 до 10 баллов	0,49 – 0,30 – присваивается от 5,8 до 2 баллов	0,29 – 0,10 – присваивается от 5,8 до 2 баллов	Менее 0,10 – присваивается от 1,8 до 0 баллов
Коэффициент «критической» оценки	За каждую сотую (0,01)пункта снижения снимается по 0,2 балла	1 и более – 11 баллов	0,99 – 0,80 – от 10,8 до 7 баллов	0,79-0,70 – от 6,9 до 5 баллов	0,69 – 0,60 – от 4,8 до 3 баллов	0,59 и менее – от 2,8 до 0 баллов
Коэффициент текущей ликвидности		2 и более – 20 баллов, от 1,70 до 2,0 – 19 баллов	1,69 – 1,5 – от 18,7 до 13 баллов	1,49-1,30 – от 12,7 до 7 баллов	1,29-1,10 – от 6,7 до 1 балла	1,09 и менее – от 0,7 до 0 баллов
Доля оборотных средств в активах	За каждую сотую (0,01) пункта снижения снимается по 0,2 балла	0,5 и более – 10 баллов	0,49-0,40 – от 9,8 до 8 баллов	0,39-030 – от 7,8 до 6 балла	0,29-0,20 – от 5,8 до 4 балла	Менее 0,20 – от 3,8 до 0 баллов
Коэффициент обеспеченности собственными средствами	За каждую сотую (0,01)пункта снижения снимается по 0,3 балла	0,5 и более – 12,5 баллов	0,49 – 0,40 – от 12,2 до 9,5 балла	0,39-0,20 – от 9,2 до 3,5 балла	0,19 – 0,10 – от 3,2 до 0,5 балла	Менее 0,1 – 0,2 балла
Коэффициент капитализации	За каждую сотую (0,01)пункта снижения снимается по 0,3 балла	Меньше 0,70 до 1,0 – от 17,5 до 17,1 балла	1,01 – 1,22 – от 17,0 до 10,7 балла	1,23-1,44 – от 10,4 до 4,1 балла	1,45 – 1,56 – от 3,8 до 0,5 балла	1,57 и более – от 0,2 до 0 баллов
Коэффициент финансовой независимости	За каждую сотую (0,01)пункта снижения снимается по 0,4 балла	0,50 – 0,60 и более – 10-9 баллов	0,49-0,45 – от 8 до 6,4 балла	0,44 до 0,40 – от 6 до 4,4 балла	0,39 – 0,31 – от 4 до 0,8 балла	0,3 и менее – от 0,4 до 0 баллов
Коэффициент финансовой устойчивости	За каждую десятую долю (0,1) пункта снижения снимается по 1 баллу	0,80 и более – 5 баллов	0,79 – 0,70 – 4 балла	0,69 – 0,60 – 3 балла	0,59-0,50 – 2 балла	0,49 и менее – от 1 до 0 баллов
Границы классов		100 – 97,6 балла	94,33 – 68,6 ьаооа	65,7 – 39 баллов	36,1 – 13,8 балла	10,9 – 0 баллов

4-й класс – это организация с неустойчивым финансовым состоянием. При взаимоотношениях с ними имеется определенный финансовый риск. У них неудовлетворительная структура капитала, а платежеспособность находится на нижней границе допустимых значений. Прибыль у таких организаций, как правило, отсутствует вовсе или очень незначительная, достаточная только для обязательных платежей в бюджет.

5-й класс – это организации с кризисным финансовым состоянием. Они неплатежеспособны и абсолютно неустойчивы с финансовой точки зрения. Эти предприятия убыточны.

Сущность такой методики заключается в классификации организаций по уровню финансового риска, то есть любая анализируемая организация может быть отнесена к определенному классу в зависимости от «набранного» количества баллов, исходя из фактических значений ее финансовых коэффициентов.

Ценность предложенной интегрально-балльной оценки финансовой устойчивости заключена, по-нашему мнению, в достаточно большом числе анализируемых финансовых коэффициентов (8 штук) и исследовании большого количества предприятий для набора статистических данных.

Расчеты по этой методике позволяют провести точечную оценку финансовой устойчивости предприятия на данный анализируемый момент.

Любой вид осуществления предпринимательской деятельности несет за собой определенные , 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

Данный метод прогнозирования является одним из востребованных во всем мире. Он заключается в работе z счета Альтмана.

Из-за того, что за его основу берутся конкретные финансовые параметры, этот способ по праву считается количественным.

В основе метода, Альтман взял 5-факторную модель, которая собственно и определяет индекс платежеспособности:

Z = 0,716X1 + 0,846X2 + 3,106X3 + 0,42X4 + 0,995X5

Согласно формуле:

X1 – число, которое рассчитывается делением оборота средств капитала на общее число активов предприятия;
X2 — финансовый рычаг;
X3 — показатель, который определяется путем делением суммы дохода до момента налоговых отчислений на кредитные средства;
X4 – показатель, который рассчитывается делением общего капитала на стоимость кредитных средств;
X5 — показатель, который рассчитывается делением общей суммы продаж товара на суммарный размер активов.

В том случае, если по результатам расчетов Z<1,81 – вероятность банкротства очень высока. При значении Z более 1,81, но менее 2,77 – вероятность незначительная.
Если же, величина Z более чем 2,77 – поводов для беспокойства на данном этапе нет.

Метод Таффлера-Тишоу

Данный метод используется еще с 1977 года, когда несколько ученых Таффлер и Тишоу создали четырехфакторную модель возможной несостоятельности.

Этот метод подразумевает под собой использование формулы:

Z = 0,53Х1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16Х4

Согласно формуле:

X1 – показатель, который отображает уровень выполнения всех обязательств. Он рассчитывается путем деления прибыл до момента выплат обязательств на общую сумму кредитных средств;
X2 — состояние оборотного капитала компании. Рассчитывается без особого труда путем деления общей суммы активов на их объем;
X3 — показатель финансового риска. Определяется путем деления общего количества обязательств на общую сумму активов;
X4 – показатель возможности оплаты задолженности. Рассчитывается путем деления общей выручки на общее число активов.

Если после расчетов, Z будет равна более 0,3% , вероятность того, что в скором будущем возможно банкротство равна 0, при показателе меньше чем 0,3% , вероятность более чем высока.

Метод прогнозирования Таффлера-Тишоу на сегодня признан один из самых точных, поскольку ним уже воспользовалось огромное количество компаний по всему миру, и результаты расчетов точно определили судьбу компании.

Отечественный способ прогнозирования несостоятельности

Из многочисленных способов прогнозирования банкротства, выделяют одну, которая была создана еще в 1997 году. Ее разработали Иркутские ученые, которые изначально провели ряд опросов среди отечественных предпринимателей.

Согласно проведенным исследованиям, они создали формулу, которая очень точно прогнозирует вероятность банкротства предпринимателей. Она выглядит следующим образом:

R = 8,37*К1 + К2 + 0,053*К3 + 0,62*К4

По формуле:

К1 – показатель эффективности использования активов предприятия. Показатель рассчитывается методом деления капитала полученного с оборота на собственный;
К2 – число, которое показывает рентабельность работы. Рассчитывается делением прибыли от реализации на капитал компании;
К3 – показатель оборота активов. Определяется путем деления дохода компании на валюту баланса;
К4 – показатель нормы прибыли. Рассчитывается путем деления чистой прибыли компании на ее расходы.

Проведя анализ, можно с большой вероятностью спрогнозировать анализ несостоятельности компании в ближайшее время. Конечный результат определяется следующим образом:

при показателе R 0 либо меньше – возможное банкротство является максимальным;
при показателе R 0 – 0,18 – большой процент проявления банкротства;
при показателе R 0,18 – 0,32 – средний процент проявления банкротства;
при показателе R 0,32 – 0,42 – процент несостоятельности небольшой;
при показателе R более чем 0,42 процент несостоятельности приравнивается к нулю.

Данный способ пользуется спросом у отечественных компаний, поскольку он полностью разрабатывался под российский рынок бизнеса.

Результаты диагностики

Существует множество факторов, которые указывают на плачевное состояние той или иной компании. В случаи, если к этим факторам отнестись пренебрежительно, можно быть уверенным в скором банкротстве. Однако этого можно избежать, если принять меры.

К факторам, которые влекут за собой неплатежеспособность, относят:

Нестабильный доход предприятия;
Показатель ликвидности слишком низкий;
Рентабельность реализуемого товара либо услуги очень низкая;
Ценные бумаги, в том числе и активы быстро падают в цене;
Слишком частое обращение к кредиторам;
Существенное уменьшение инвестиционной прибыли.

В том случае, если какой-либо из вышеперечисленных факторов присутствует, можно смело говорить о том, что предприятие вскоре будет находиться на грани банкротства.

В процессе проведения диагностики на возможную несостоятельность используются методы, в которых за основу берутся общие показатели признаков и критериев.

Проведенная диагностика любым из способов способна выявить нарушения в эффективности работы предприятия и принять необходимые меры для стабилизации положения дел.

Прежде всего, если диагностика показала высокую вероятность несостоятельности не нужно паниковать. Главное, что это выявлено вовремя и теперь есть возможность все исправить.

Что делать в случаях, когда вероятность банкротства высока

В том случае, если предприятие находиться на грани банкротства, следует немедленно приступать к выполнению ряда определенных функций, способных предупредить дальнейшую несостоятельность.

Прежде всего, следует приступить к выполнению финансовой диагностики, которая способна выявить определенные “проколы” в расчетах и устранить их.

Финансовая диагностика включает в себя:

состояние производственного процесса, в том числе и реализация;
методы, направленные на снижение себестоимости сырья для изготавливаемой продукции;
снижение себестоимости продукции, как способ быть конкурентоспособной компанией.

Кроме этого, многие руководители прибегают к кадровому оздоровлению, тем самым привлекая новые кадры, способны эффективно бороться с возможной несостоятельностью.

Руководство компании, в обязательном порядке должно продумать грамотную стратегию выхода из зоны риска. Как показывает практика, многие компании меняют сферу своей работы и выбирают отрасль, в которой они способны быть на начальных этапах конкурентоспособными и при этом не требуется больших финансовых затрат.

Однако к смене рабочей области прибегают лишь в крайних мерах, когда остальные способы уже не способны исправить положение дел.

Многие эксперты советуют в корне изменить отношение к производственному оборудованию, поскольку именно оно способно тянуть на себя много финансов.

Как правило, замена производственного оборудования на современное несет за собой снижение затрат на закупку сырья и тем самым снижается себестоимость товара. Впоследствии это приносит увеличение прибыли компании и выход из кризисной ситуации.

Применение на практике

Моделей оценки вероятности банкротства, на самом деле, намного больше, чем описано выше. Методы Альтмана и Таффлера-Тишоу — это классика. На видео разъясняется, как применять модель прогнозирования, разработанную в Иркутской Экономической Академии.