«Разработка модели оценки вероятности банкротства компании»




страница9/26
Дата05.05.2016
Размер1.16 Mb.
1   ...   5   6   7   8   9   10   11   12   ...   26

3.3. Сравнение моделей оценки вероятности банкротства компании


Проведем сравнение разработанной модели с общепринятыми моделями оценки вероятности банкротства компании. Расчеты вероятности банкротства ЗАО «Управление механизации №276» по разработанной модели представлены в Таблице 18, по всем использованным моделям представлены в Таблице 19.

Таблица 18.

Результатов расчета вероятности банкротства ЗАО «Управление механизации №276» по разработанной методике

Коэффициент

Год

2008

2009

2010

2011

2012

ROA

0,0018

0,014421

-0,00085

0,000281

0,000118

R1

0,276588

0,361435

0,251919

0,18669

0,170409

R2

0,520954

1,89669

-0,12885

0,064372

0,030374

R4

0,026596

0,079188

-0,01913

0,004774

0,124487

P

0,000867

-1,6433

0,770252

0,602007

0,614352


Таблица 19.

Сравнение результатов расчета вероятности банкротства ЗАО «Управление механизации №276»

Модель

Вероятность банкротства

2008

2009

2010

2011

2012

Альтмана

высокая

высокая

высокая

высокая

высокая

Таффлера

неопределенно

неопределенно

неопределенно

неопределенно

неопределенно

Бивера

За год до банкротства

За год до банкротства

За год до банкротства

За год до банкротства

За год до банкротства

Иркутская

Вне зоны банкротства

Вне зоны банкротства

Вне зоны банкротства

Вне зоны банкротства

Вне зоны банкротства

Аргенти

средняя

высокая

высокая

высокая

высокая

Разработанная модель

0%

0%

77%

60%

61%

По предложенной модели вероятность банкротства сильно возрастает в 2010 году. Именно в этот период в отношении анализируемой компании была начата процедура банкротства. Но модель не смогла показать угрозу банкротства в предбанкротном периоде. Это может свидетельствовать либо о наличии фиктивного банкротства компании, либо о неправильной спецификации модели.

Сравнивая разработанную модель с другими анализируемыми методиками, можно отметить ряд преимуществ:


  • основанность на актуальных данных;

  • легкость в интерпретации значения;

  • возможность выделения динамики изменения положения компании;

  • учет российских экономических условий;

  • простота расчетов.

В тоже время модель обладает и рядом недостатков:

  • небольшой объем статистических данных;

  • возможность выхода итогового коэффициента за рамки нормативных значений;

  • не учитывается отраслевая специфика деятельности предприятий;

  • не учитывается организационная форма компании.

Таким образом, можно сделать вывод о необходимости дальнейших исследований с целью улучшения полученной модели.

3.4. Особенности внедрения модели


Полученная модель показывает, что на вероятность банкротства компании влияют четыре основных фактора. Первый значимый коэффициент это рентабельность активов (ROA), то есть отношение чистой прибыли за отчетный период к суммарным активам компании на конец отчетного периода (строка 2400 отчета о прибылях и убытках разделенная на строку 1600 бухгалтерского баланса). Вторым фактором является коэффициент эффективности использования активов, представляющий собой отношение оборотных активов компании к суммарным активам (строка 1200 бухгалтерского баланса разделенная на строку 1600). Рентабельность собственного капитала так же оказывает сильное влияние на вероятность банкротства компании и рассчитывается как отношение чистой прибыли организации к собственному капиталу на конец отчетного периода (строка 2400 отчета о прибылях и убытках разделенная на строку 1300 бухгалтерского баланса). Последний значимый фактор в модели это норма прибыли, или рентабельность затрат, равная отношению чистой прибыли к суммарным затратам организации за отчетный период: себестоимости проданной продукции, процентам к уплате и прочим расходам (строка 2400 отчета о прибылях и убытках разделенная на сумму строк 2120, 2330 и 2350 отчета о прибылях и убытках).

Каждый из описанных выше факторов имеет обратную (разнонаправленню) связь с вероятностью банкротства компании, то есть при увеличении значения одного из факторов, при прочих равных условиях, вероятность банкротства организации снижается, так же и при снижении значения одного из факторов, при прочих равных условиях, вероятность банкротства увеличивается. Об этом свидетельствуют отрицательные значения коэффициентов при каждом из факторов. Стоит заметить, что значения каждого фактора вычитаются из константы, значение которой меньше единицы (0,84). Это говорит о том, что близкую к 1 вероятность банкротства достигают компании с отрицательными значениями рентабельности.

При проведении исследования, не было выявлено влияния на вероятность банкротства коэффициентов ликвидности, а так же факторов долговой нагрузки на компанию. Именно ликвидность организации, а так же соотношение собственных и заемных средств и коэффициенты покрытия учитываются при банковском анализе кредитоспособности компании. Исходя из этого, можно заключить, что анализ кредитоспособности отличается от оценки вероятности банкротства предприятии. Банки и кредитные организации при проведении оценки качества заемщиков обращают основное внимание на анализ возвратности заемных средств, то есть на риск потери компанией ликвидности, а не на общий риск банкротства заемщика.

Полученная модель тремя из четырех значимых факторов схожа с моделью Иркутской государственной экономической академии. Лишь коэффициент оборачиваемости активов оказался не значимым и был заменен на рентабельность активов компании. В исследовании так же проводился анализ влияния на вероятность банкротства факторов, используемых в моделях Альтмана, Таффлера и Бивера. Из этого можно сделать вывод, что модель Иркутской государственной экономической академии лучше других признанных моделей оценивает факторы, влияющие на вероятность банкротства российских компаний. Но коэффициенты при каждом из схожих факторов довольно сильно различаются в разработанной модели и Иркутской R-модели.

Полученная модель может иметь довольно широкое применение на практике. Во-первых, это хороший инструмент анализа текущего финансового состояния компании и направления его изменения в течение нескольких временных периодов. Во-вторых, модель является инструментом анализа эффективности принятия управленческих решений, так как может показать изменение вероятности банкротства при принятии тех или иных решений и участии компании в тех или иных проектах. Таким образом, модель является инструментом риск – менеджмента и ее применение в процессе анализа способствует снижению риска банкротства компании.

Но при практическом использовании данной модели, не стоит забывать, что она является инструментом только финансового анализа, используя лишь количественную информацию о состоянии компании. Для эффективного анализа угрозы банкротства стоит также учитывать и оценку качественных факторов, как внутренних для компании (менеджмент, ассортимент продукции, структуру собственников компании и так далее), так и внешних (состояние экономики страны, конкуренцию на рынке, восприятие компании в глазах ее клиентов и так далее). Перечисленные факторы имеют экспертный характер оценки, что влечет за собой ряд проблем, таких как: заинтересованность экспертов в результатах оценки и, как следствие их необъективность, сложность подбора экспертов, обработки результатов опроса, а так же трудности при переводе качественных экспертных оценок в количественные данные для учета в эконометрической модели. Из-за перечисленных проблем, качественные показатели деятельности компании не были учтены при разработке модели.

Из проведенного анализа можно сделать вывод, что полученная в ходе исследования модель может быть использована на практике как для предотвращения угрозы банкротства компании внутри, так и для оценки рисков заинтересованных внешних лиц (партнеров, кредиторов, банков и других). Достоверность расчета вероятности банкротства по разработанной модели подтверждается данными о процессе банкротства ЗАО «Управление механизации №276», а так же результатом финансового анализа. Но при использовании модели на практике для разностороннего анализа вероятности банкротства организации необходимо проводить дополнительное исследование качественных факторов.

1   ...   5   6   7   8   9   10   11   12   ...   26


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

    Главная страница