«Разработка модели оценки вероятности банкротства компании»




страница5/26
Дата05.05.2016
Размер1.16 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   26

Глава 2. Модели прогнозирования несостоятельности (банкротства) организаций


С середины двадцатого века экономисты пытаются формализовать процесс прогнозирования банкротства компаний. За это время было разработано множество различных математических и экономических моделей. Наиболее распространенные из них описаны в параграфе 2.2. В параграфе 2.3. проведен сравнительный анализ этих моделей на примере конкретной организации (ЗАО «Управление механизации №276»), что помогло выявить достоинства и недостатки этих моделей.

Для разработки моделей исследователи использовали различные источники информации. Информационная база для анализа вероятности банкротства российских организаций описана в параграфе 2.1.


2.1. Информационная база анализа угрозы банкротства организаций


Информационной базой для проведения финансового анализа состояния организации служат [4, С. 28-31]:

  • финансовая бухгалтерская отчетность:

  • форма № 1 «Бухгалтерский баланс»;

  • форма № 2 «Отчет о прибылях и убытках»;

  • форма № 3 «Отчет об изменениях капитала»;

  • форма № 4 «Отчет о движении денежных средств»;

  • форма № 5 «Приложение к бухгалтерскому балансу»;

  • форма № 6 «Отчет о целевом использовании полученных средств»;

  • управленческая отчетность;

  • налоговая отчетность;

  • статистическая отчетность.

При диагностике угрозы банкротства эти источники информации являются не единственными, так как в различных ситуациях для проведения финансового анализа требуется разнообразная документация с большей или меньшей степенью значимости и информационных возможностей. Информационно – аналитические возможности представленных источников не однородны.

Основным источником информации для проведения финансового анализа предприятия является «Бухгалтерский баланс» (форма № 1), отражающий на отчетную дату стоимость собственного капитала, имущества и обязательств организации. На основе данных бухгалтерского баланса, можно с достаточной степенью вероятности оценить эффективность размещения собственного капитала, достаточность собственных средств для ведения текущей хозяйственной деятельности и перспективу ее развития, оценить необходимость и эффективность привлечения заемных средств, их размер и структуру.

Изучение показателей баланса дает возможность внешнему пользователю, в зависимости от его целей, принять обоснованное решение [24, С. 80-82]:


  • о целесообразности и условиях сотрудничества с компанией как с партнером;

  • о целесообразности приобретения акций (долей) данной организации и ее активов;

  • о степени кредитоспособность компании как заемщика;

  • оценить свои возможные риски;

  • принять другие решения.

Так как бухгалтерский баланс показывает имущественное и финансовое положение компании на определенный момент времени, то для полноценного анализа финансово – хозяйственной деятельности необходимо проанализировать формы бухгалтерской и финансовой отчетности содержащие сведения об изменении основных показателей за отчетный период.

Для характеристики финансовых результатов деятельности используется «Отчет о прибылях и убытках» (форма № 2). На основании данных Формы №2 можно провести анализ рентабельности реализованной продукции, рентабельности активов компании, определить величину чистой прибыли и других показателей, а также [14, С. 47]:



  • оценить динамику показателей прибыли, их обоснованность и распределение;

  • определить возможные резервы для дальнейшего роста прибыли;

  • определить оптимальные объемы производства и издержек.

Состав и динамику изменения структуры собственного капитала организации можно проанализировать на основе данных «Отчета об изменениях капитала» (форма № 3). Она содержит данные об остатке на начало года по каждому элементу собственного капитала, а также об источниках и размерах пополнения собственных средств, о порядке расходовании и результате на конец года. Анализ Формы № 3 позволяет оценить направление изменения собственного капитала организации.

Текущая инвестиционная и финансовая деятельность организации характеризуется показателями, содержащимися в «Отчете о движении денежных средств» (форма № 4), который содержит данные об остатках денежных средств на начало и конец отчетного периода и структуре и размерах денежных потоков.

Анализ формы № 4 позволяет оценить [7, С. 51]:


  • объем и источники получения денежных средств, направления их расходования;

  • перспективы инвестиционной деятельности организации за счет собственных средств;

  • возможности организации отвечать по текущим обязательствам;

  • достаточность полученной прибыли для развития бизнеса.

Сравнение формы № 2 и формы № 4 дает возможность установления причин расхождения между величиной полученной прибыли и наличием денежных средств.

Наиболее важные статьи актива и пассива баланса, а также динамика их изменения, более подробно раскрываются в «Приложении к бухгалтерскому балансу» (форма № 5). На основании показателей формы № 5 можно провести оценку и анализ следующих процессов [7, С. 58]:



  • движения заемных средств;

  • движения, состав и сравнение темпов роста дебиторской и кредиторской задолженности, показателей оборачиваемости;

  • состав и структуру имущества, а также эффективность его использования;

  • движение долгосрочных инвестиций и финансовых вложений.

Дополнительная информация о структуре и размерах целевых средств на начало и конец отчетного периода может быть получена из «Отчета о целевом использовании полученных средств» (форма № 6).

2.2. Наиболее распространенные модели прогнозирования несостоятельности (банкротства) организаций

2.2.1. Модель Альтмана


В 1968 году впервые была опубликована Z-модель Эдварда Альтмана [31, С. 64-98]. Первоначально модель была применима для анализа компаний, акции которых котируются на бирже. Модель для предприятий, у которых акции не котируются на бирже, была создана только в 1983 году. В экономическом смысле, модель является функцией, зависящей от определенных показателей, характеризующих результаты работы предприятия и его экономический потенциал.

Альтман разработал собственную модель на основе изучения финансового положения 66 предприятий. Объекты изучения были выбраны таким образом, чтобы оценивались в равной степени (по 50%) как обанкротившиеся, так и успешно работающие организации.

Рассмотрим формулы расчета четырех моделей Альтмана, упоминаемых на сегодняшний день в экономический литературе.

I. Двухфакторная модель Альтмана. Эта методика характеризуется простотой и наглядностью прогнозирования вероятности банкротства, так как основана на расчете влияния только двух показателей: коэффициента текущей ликвидности и удельного веса заёмных средств в пассивах. Формула двухфакторной модели Альтмана имеет вид:



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 считается критичной с высокой степенью вероятности наступления банкротства.

II. Пятифакторная модель Альтмана. Эта методика получила наибольшее распространение. Она разработана для анализа акционерных обществ, чьи акции котируются на бирже. Именно она была опубликована ученым 1968 году. Формула расчета этой модели имеет вид:

Z = 1,2 * Х1 + 1,4 * Х2 + 3,3 * Х3 + 0,6 * Х4 + Х5

где:


X1 – отношение оборотного капитала к сумме активов предприятия;

X2 – отношение суммы распределенной прибыли к сумме активов предприятия;

X3 – отношение суммы прибыли до налогообложения к общей стоимости активов;

X4 – отношение рыночной стоимости собственного капитала к бухгалтерской (балансовой) стоимости всех обязательств;

Х5 – отношение объема продаж к общей величине активов предприятия.

Результаты расчета Z – показателя служат основанием вероятностного прогноза для конкретного предприятия. Соотношение вероятности банкротства и значения показателя Альтмана представлено в Таблице 1.



Таблица 1.

Соотношение показателя Альтмана и вероятности банкротства компании

Значение Z-показателя

Вероятность банкротства компании

Z<1,81

80 – 100%

1,81≤Z<2,77

35 - 50%

2,77

15 – 20 %

2,99≤Z

Близка к 0

Достоинством этой модели является достаточно высокая точность прогноза. Для периода прогнозирования равного одному году точность составляет 95%, для двух лет – 83%. Недостатком же этой модели является ограничение сферы ее применения – оценка только крупных компаний, размещающих свои акции на фондовом рынке.

III. Модифицированный вариант пятифакторной модели Альтмана для компаний, акции которых не котируются на биржевом рынке. Данная модель имеет вид:

Z = 0,717 * Х1 + 0,847 * Х2 + 3,107 * Х3 + 0,42 * Х4 + 0,995 * Х5

где:


X1 – отношение оборотного капитала к сумме активов предприятия;

X2 – отношение суммы распределенной прибыли к сумме активов предприятия;

X3 – отношение суммы прибыли до налогообложения к общей стоимости активов;

X4 – отношение балансовой стоимости собственного капитала к заемному капиталу;

Х5 – отношение объема продаж к общей величине активов предприятия.

Нахождение значения Z-показателя в диапазоне Z<1,23 означает очень высокую степень вероятности банкротства предприятия, в диапазоне 1,232,9 характеризует компанию как стабильную и финансово устойчивую.

IV. В 1977 году Альтманом была разработана семифакторная модель, которая позволяет прогнозировать банкротство с точностью до 70% на горизонте в 5 лет. Однако эта модель не получила практического распространения из-за сложности вычислений.

Модель Альтмана обладает рядом неоспоримых достоинств:



  • простота и возможность применения при ограниченной информации;

  • сравнимость показателей;

  • возможность разделения анализируемых компаний на потенциальных банкротов и не банкротов;

  • высокая точность расчетов.

Но кроме достоинств, модели присущи и следующие недостатки:

  • невозможность использования в российских условиях (не учитывает российские особенности экономики);

  • сложность интерпретации итогового значения;

  • зависимость точности расчетов от исходной информации;

  • ограниченность области применения;

  • основана на устаревших данных;

  • не учитывает показателей рентабельности.

2.2.2. Модель Таффлера


Британские ученые Р. Таффлер и Г. Тишоу в 1977 г. предложили четырехфакторную модель [13, С. 73-132]. При ее разработке использовался следующий подход: на первой стадии была собрана статистика по восьмидесяти компаниям, как обанкротившимся, так и платежеспособным. С помощью статистического метода, известного как «анализ многомерного дискриминанта», была построена модель платежеспособности.

Выборочный расчет соотношений является типичным при определении таких ключевых показателей деятельности компании, как прибыльность, соответствие оборотного капитала и ликвидность. Модель платежеспособности, объединяя эти показатели и сводя соответствующим образом их воедино, воспроизводит точную картину финансового состояния предприятия. Модель Таффлера для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, имеет формулу:



Z = 0,53Х1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16Х4

где:


Х1 – отношение прибыли до уплаты налога к сумме текущих обязательств (показывает степень выполнимости обязательств фирмы за счет внутренних источников финансирования);

Х2 – отношение суммы текущих активов к общей сумме активов (характеризует состояние оборотного капитала);

Х3 – отношение суммы текущих обязательств к общей сумме активов (показатель финансовых рисков);

Х4 – отношение выручки к общей сумме активов (определяет способность компании рассчитаться по обязательствам).

Величина Z-показателя больше 0,3 показывает низкую вероятность банкротства компании, если меньше 0,2, то вероятность банкротства высока.

Достоинством модели Таффлера является высокая точность прогноза вероятности банкротства компании, что связано с большим числом проанализированных компаний.

Недостатками модели являются:


  • ограничение области применения (только для акционерных обществ, акции которых активно торгуются на фондовом рынке);

  • сложность интерпретации итогового значения;

  • невозможность использования в российских условиях (не учитывает российские особенности экономики);

  • зависимость точности расчетов от исходной информации;

  • использование устаревших данных.

2.2.3. Модель Бивера


Свою систему определения вероятности банкротства предложил известный финансовый аналитик Уильям Бивер в 1966 году [33, С. 230-234]. Его пятифакторная модель содержит следующие показатели:

  • рентабельность активов;

  • коэффициент текущей ликвидности;

  • доля чистого оборотного капитала в активах;

  • удельный вес заёмных средств в пассивах;

  • коэффициент Бивера (отношение суммы чистой прибыли и амортизации к заёмным средствам).

Особенности конструкции данной модели – отсутствие весовых коэффициентов, а также возможность определения угрозы банкротства за пять лет.

Для всех коэффициентов определены три группы показателей (Таблица 2):



Таблица 2.

Группы значений показаний для пятифакторной модели У. Бивера

Показатель

Расчет

Значение показателя

Благополучные компании

За 5 лет до банкротства

За год до банкротства

1.Коэффициент Бивера

(Чистая прибыль+Аморт-ция)/ЗК

0,4 – 0,45

0,17

-0,15

2.Рентабельность активов, %

Чистая прибыль*100/Активы

6 – 8

4

-22

3.Доля долга, %

Заемный капитал/Активы

менее 37

менее 50

менее 80

4. Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом

Чистый оборотный капитал/Активы

менее 0,4

менее 0,4

менее 0,4

5. Коэффициент покрытия

Оборотный капитал/Кратк.обяз-ства

менее 3,2

менее 2

менее 1

В модели У. Бивера не предусмотрены весовые коэффициенты для индикаторов и не рассчитывается итоговый коэффициент вероятности банкротства. Полученные значения показателей сравниваются с нормативными значениями, характерными для трёх состояний фирмы, сформулированных У. Бивером:

  • для благополучных компаний;

  • для компаний, обанкротившихся в течение года;

  • и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.

Преимуществами такой модели являются использование показателя рентабельности активов и вынесение суждения о сроках наступления банкротства компании. Из недостатков стоит отметить:

  • отсутствие итогового коэффициента;

  • невозможность использования в российских условиях (не учитывает российские особенности экономики);

  • сложность интерпретации итогового значения;

  • зависимость точности расчетов от исходной информации;

  • использование устаревших данных.

2.2.4. Четырехфакторная R-модель Иркутской государственной экономической академии


В начале 1997 года в городе Иркутск был проведен опрос директоров торговых негосударственных предприятий с целью выделения показателей оценки состояния бизнеса и работы фирм – участников опроса. Выбор предприятий этой сферы деятельности был обусловлен тремя основными причинами:

  • они являются наиболее устойчивыми и работоспособными в настоящее время;

  • предприятия торговли быстро развиваются и обеспечивают рабочими местами большое число, как трудоспособного населения, так и пенсионеров;

  • они не являются монополистами, что позволяет решить задачу репрезентативности выборки и объективности анализа.

Почти все респонденты (96%) используют для оценки состояния своей фирмы следующие показатели:

  • сумма чистой прибыли;

  • выручка от реализации;

  • затраты на производство и реализацию продукции;

  • величина собственного капитала предприятия;

  • размер собственного капитала и всего капитала предприятия.

На основе обобщения данных были отобраны тринадцать показателей. В результате статистической обработки данных была получена следующая модель:

R = 8,38*К1 + К2 + 0,054*К3 + 0,63*К4

где:


К1 – коэффициент эффективности использования активов предприятия, рассчитываемый как отношение собственного оборотного капитала к сумме активов;

К2 – коэффициент рентабельности – отношение чистой прибыли к собственному капиталу;

К3 – коэффициент оборачиваемости активов – выручка от реализации отнесенная к средней величине активов;

К4 – норма прибыли – доля чистой прибыли на единицу затрат.

Вероятность банкротства организации в соответствии со значением R–показателя определяется в зависимости от диапазона его значения следующим образом:


  • максимальная вероятность банкротства (90 – 100%) при значении R< 0;

  • высокая вероятность банкротства (60 – 80%) при значении 0≤R<0,18;

  • средняя вероятность банкротства (35 – 50%) при значении 0,18≤R<0,32;

  • низкая вероятность банкротства (15 – 20%) при значении 0,32≤R< 0,42;

  • вероятность банкротства минимальная (до 10%) при R>0,42.

Одной из особенностей этой модели является высокая точность – 81%. Именно с такой вероятностью можно определить риск банкротства за три квартала.

Достоинствами такой модели являются:



  • возможность использования в российских условиях (разрабатывалась на основе российской статистики);

  • высокая точность расчетов;

  • использование коэффициента рентабельности;

  • определение процентной вероятности банкротства.

Среди недостатков модели можно выделить:

  • сложность интерпретации итогового значения;

  • зависимость точности расчетов от исходной информации;

  • не учитывается отраслевая специфика деятельности предприятий;

  • использование устаревших данных.


2.2.5. Модель Аргенти


Модель Аргенти или A–score характеризует, в первую очередь, управленческий кризис, который может повлечь банкротство компании [5, С. 52-56]. Определение вероятности банкротства компании при использовании этой модели предполагает, что:

  • процесс, приводящий к банкротству, уже идет;

  • этот процесс будет продолжаться несколько лет;

  • процесс может быть разделен на три составляющие: симптомы, недостатки, ошибки.

Аргенти выделил три составляющие процесса, ведущего к банкротству компании – недостатки, ошибки и симптомы.

Недостатки (Таблица 3) – практически все компании, которым угрожает банкротство, на протяжении нескольких лет имеют недостатки, очевидные задолго до фактической несостоятельности.

Ошибки (Таблица 4) – вследствие их накопления предприятие может совершить фатальную ошибку, ведущую к банкротству (автор модели исходит из того, что организации, не имеющие недостатков, не совершают ошибок).

Симптомы (Таблица 4) – в них проявляются совершенные компанией ошибки. Приближение неплатежеспособности указывают: ухудшение финансовых показателей, дефицит наличности.



Таблица 3.

Метод А-счета для предсказания банкротства (недостатки)

Показатель

Присваиваемый балл

Недостатки




1. Автократия в высшем руководстве компании

8

2. Председатель правления и исполнительный директор – одно и то же лицо

4

3. Пассивный совет директоров

2

4. Несбалансированный совет директоров

2

5. Некомпетентный финансовый директор

2

6. Неквалифицированное руководство

1

7. Слабый бюджетный контроль

3

8. Отсутствие системы сокращения издержек

5

9. Медленная и не всегда адекватная реакция на изменение рыночных условий

15

10. Отсутствие отчетности по движению денежных средств

3

Всего баллов

45

Критический балл для группы

10

Таблица 4.

Метод А-счета для предсказания банкротства (ошибки и симптомы)

Показатель

Присваиваемый балл

Ошибки




1.Высокий уровень задолженности

15

2.Овертрейдинг (потери текущей ликвидности)

13

3. Крупные необеспеченные финансированием проекты

15

Всего баллов

43

Критический балл для группы

15

Симптомы




1.Финансовые признаки спада

4

2.Некорректное содержание учета и отчетности («творческий подход»)

4

3. Нефинансовые признаки спада

3

4.Окончательные признаки спада

1

Всего баллов

12

Критический балл для группы

0

Максимальное количество баллов

100

Критический балл для всех групп показателей

25

При тестировании показателям в таблице необходимо присваивать одно из двух значений – либо «да», либо «нет». Каждый фактор стадии оценивается в баллах, после чего суммированием всех баллов рассчитывается агрегированный показатель – А–счет. Промежуточные значения недопустимы, то есть необходимо оценить каждую позицию с точки зрения того, согласен ли иследователь с приведенным суждением или нет.

Максимально возможный А–счет: 100 баллов. Если предприятие набирает по всем группам до 25 баллов («проходной балл»), то фирма устойчива, если больше – в ближайшее время фирме грозит банкротство. Чем больше баллов набрано, тем хуже.

Основным достоинством модели Аргенти можно выделить учет нефинансовых показателей и рисков компании, таких как: проблемы в руководстве, отсутствие бюджетного контроля, медленная реакция на изменение рыночных условий и другие.

К недостаткам модели можно отнести:



  • субъективизм выставления оценок;

  • отсутствие итогового коэффициента;

  • невозможность использования в российских условиях (не учитывает российские особенности экономики);

  • отсутствие статистической базы;

  • зависимость точности расчетов от исходной информации.


2.2.6. Сравнительная характеристика наиболее распространенных моделей оценки вероятности банкротства


На основе изученных данных по описанным методикам анализа вероятности банкротства компании можно провести их сравнительный анализ с целью выделения общих достоинств и недостатков. Сравнение моделей по различным факторам приведено в Таблице 5.

Таблица 5.

Сравнительная характеристика моделей оценки вероятности банкротства

Модель

Альтмана

Таффлера

Бивера

Иркутской государственной экономической академии

Аргенти

Год публикации

1968

1977

1966

1997

Нет данных

Тип

количественная

количественная

количественная

количественная

качественная

Количество факторов

2, 5, 7

4

5

4

17

Основана на статистике

66 Американских компаний

80 Британских компаний

Американские компании

Российские компании

Итальянские компании

Исходя из проведенного анализа, можно выявить общие недостатки описанных моделей:



  • использование устаревших данных;

  • невозможность использования в российских условиях (не учитывают российские особенности экономики) (кроме модели Иркутской государственной экономической академии);

  • сложность интерпретации итогового значения;

  • отсутствие динамической интерпретации изменения вероятности банкротства;

  • зависимость точности расчетов от исходной информации;

  • не учитывается отраслевая специфика деятельности предприятий.

Основываясь на наличии вышеуказанных недостатков, можно сделать вывод о необходимости разработки новой модели оценки вероятности банкротства компании на основе современных данных, которая была бы легко интерпретируема и имела бы меньшее количество недостатков.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   26


База данных защищена авторским правом ©ekonoom.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница