Зарубежные методики диагностики вероятности банкротства — КиберПедия 

Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...

Автоматическое растормаживание колес: Тормозные устройства колес предназначены для уменьше­ния длины пробега и улучшения маневрирования ВС при...

Зарубежные методики диагностики вероятности банкротства

2017-06-29 446
Зарубежные методики диагностики вероятности банкротства 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

 

В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются дискриминантные факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискиминантного анализа. Первым, кто обратил внимание на возможность прогнозирования банкротства на основе коэффициентного анализа, был У. Бивер в начале 1960-х годов, который преимущественно исследовал возможность прогнозирования банкротства по одному из коэффициентов, – проблема заключалась в выборе этого коэффициента. Одним из его выводов было то, что и в краткосрочной, и в долгосрочной перспективе отношение потоков денежных средств к сумме задолженности является наилучшим «предсказателем» возможного банкротства; далее, по очереди, следуют показатели рентабельности активов, структуры капитала, ликвидности и оборачиваемости (табл. 6).

 

Таблица 6

Система показателей У. Бивера для диагностики банкротства

Показатель     Способ расчета     Значение показателя
для благополучных организаций за 5 лет до банкротства за 1 год до банкротства
1. Коэффициент Бивера (Чистая прибыль + Амортизация) / Заемный капитал 0,4-0,5 0,17 -0,15
2. Рентабельность активов, % Чистая прибыль / Активы 6-8   -22
3. Финансовый леверидж, % Заемный капитал / Активы ≤37 ≤50 ≤80
4. Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом ЧОК (СОС) / Активы 0,4 ≤0,3 Около 0,06
5. Коэффициент покрытия Оборотные активы / Текущие обязательства ≤3,2 ≤2 ≤ 1

 

Наиболее распространенными методами оценки вероятности и прогнозирования банкротства во всем мире за последние 50 лет являются модели, позволяющие дать с определенной степенью вероятности оценку возможного банкротства предприятия. Они группируются следующим образом: субъективные А-методы и объективные Z-методы. Первые основаны на экспертной, часто балльной оценке. Принимается в расчет все: деловая репутация организации, личность руководителя, конкурентоспособность и т. п. Вторые основаны на расчете определенных соотношений между отдельными статьями финансовой отчетности и их линейных комбинаций.

Опыт разработки подобных моделей имеется в Великобритании (модель Таффлера Тишоу), Франции (модель Конана Голдера) и др.

Для диагностики угрозы банкротства с учетом российской специфики можно использовать двухфакторную модель оценки угрозы банкротства:

Z = 0,3877 + ( 1,0736) * Ктл + 0,579 * К3,

где КТЛ коэффициент текущей ликвидности;

К з доля заемных средств в общем объеме источников финансирования предприятия (в пассиве).

Если при этом расчетные значения Z счета меньше нуля, то угроза банкротства в течение ближайшего года для предприятия мала.

Лис и Таффлер разработали следующие соответствующие модели для условий Великобритании:

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

где Х 1 = Оборотный капитал / Сумма активов;

Х2 = Операционная прибыль / Сумма активов;

Х3 = Нераспределенная прибыль / Сумма активов;

Х4 = Собственный капитал / Заемный капитал.

Предельное значение Z равняется 0,037.

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

где Х1 = Прибыль от реализации / Краткосрочные обязательства;

Х2 = Оборотные активы / Сумма обязательств;

Х3 = Краткосрочные обязательства / Сумма активов;

Х4 = Выручка от продаж / Сумма активов.

Из последней модели (Таффлера) следует, что если величина Z счета больше 0,3, то у фирмы неплохие долгосрочные перспективы; если меньше 0,2, то вероятность банкротства высока.

В 1968 году профессор Нью-Йоркского университета Альтман исследовал 22 финансовых коэффициента и выбрал из них 5 для включения в окончательную модель определения кредитоспособности субъектов хозяйствования:

где – собственный оборотный капитал/сумма активов;

– нераспределенная (реинвестированная) прибыль/сумма активов;

– прибыль до уплаты процентов/сумма активов;

– рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал;

– объем продаж (выручка)/сумма активов.

Если значения Z<1,81, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z>2,7 и более свидетельствует о малой его вероятности.

Таблица 7

Уровень банкротства в модели Альтмана

Значение Z Вероятность банкротства
Менее 1,81 Очень высокая
От 1,81 до 2,7 Высокая
От 2,7 до 2,99 Вероятность невелика
Более 2,99 Вероятность ничтожна, очень низкая

 

Позднее, в 1983 году, Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для кампаний, акции которых не котировались на бирже:

,

где – балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал.

«Пограничное» значение здесь равно 1,23.

Несмотря на относительную простоту использования этой мо­дели для оценки угрозы банкротства, в наших экономических услови­ях она не позволяет получить достаточно объективный результат. Это вызывается различиями в учете отдельных показателей, влиянием ин­фляции на их формирование, несоответствием балансовой и рыноч­ной стоимости отдельных активов и другими объективными причинами, которые определяют необходимость корректировки коэффициентов значимости показателей, приведенных в модели Альтмана, и учета ряда других показателей оценки кризисного развития предприятия.

Надо сказать, что представленные зарубежные модели используются для прогнозирования банкротства с разной долей вероятности в зависимости от прогнозируемого периода времени.

Модели западных экономистов не совсем подходят для оценки риска банкротств наших субъектов хозяйствования, так как не учитывают специфику структуры капитала в различных отраслях. Так, по модели Альтмана, несостоятельные предприятия имеют высокий уровень показателя «Собственный капитал/заемный капитал», получают очень высокую оценку, что не соответствует действительности, в связи с несовершенством действующей методики переоценки основных фондов, когда старым изношенным фондам придается такое же значение, как и новым, необоснованно увеличивается доля собственного капитала за счет фонда переоценки. В итоге сложилось нереальное соотношение собственного и заемного капитала. Поэтому модели, в которых присутствует данный показатель, могут исказить реальную картину.

 

 


Поделиться с друзьями:

Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...

История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...

История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...

Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.007 с.