Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости

<

111413 0159 1 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивостиНа нынешнем этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение. Вместе с тем, методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать неблагоприятный исход, практически нет. Более того, нет единого источника, который бы описывал большинство известных методик. Попробуем дать краткий обзор основных методик прогнозирования банкротства, встречающихся в литературе.

Предсказание банкротства как самостоятельная проблема возникла в передовых капиталистических странах (и в первую очередь, в США) сразу после окончания второй мировой войны. Этому способствовал рост числа банкротств в связи с резким сокращением военных заказов, неравномерность развития фирм, процветание одних и разорение других. Естественно, возникла проблема возможности априорного определения условий, ведущих фирму к банкротству.

Вначале этот вопрос решался на эмпирическом, чисто качественном уровне и, естественно, приводил к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м гг. и связаны с развитием компьютерной техники.

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими, а также умение «читать баланс». Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании.

Первый подход, бесспорно эффективный при прогнозировании банкротства, имеет три существенных недостатка. Во-первых, компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкретные данные могут годами оставаться недоступными. Во-вторых, даже если данные и сообщаются, они могут оказаться «творчески обработанными». Для компаний в подобных обстоятельствах характерно стремление обелить свою деятельность, иногда доводящее до фальсификации. Требуется особое умение, присущее даже не всем опытным исследователям, чтобы выделить массивы подправленных данных и оценить степень завуалированности. Третья трудность заключается в том, что некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности компании, могут свидетельствовать о неплатежеспособности в то время, как другие – давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. В таких условиях трудно судить о реальном состоянии дел.

Второй подход основан на сравнении признаков уже обанкротившихся компаний с таковыми же признаками «подозрительной» компании. За последние 50 лет опубликовано множество списков обанкротившихся компаний. Некоторые из них содержат их описание по десяткам показателей. К сожалению, большинство списков не упорядочивают эти данные по степени важности и ни в одном не проявлена забота о последовательности. Попыткой компенсировать эти недостатки является метод балльной оценки (А-счет Аргенти).

В отличие от описанных «количественных» подходов к предсказанию банкротства в качестве самостоятельного можно выделить «качественный» подход, основанный на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях развития.

Прежде чем переходить непосредственно к описанию методик, реализующих эти подходы, необходимо четко уяснить, что именно необходимо предсказывать. Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии – понятия синонимичные; банкротство, собственно, и рассматривается как крайнее проявление кризиса. В реальности же дело обстоит иначе – предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим) и банкротство – лишь один из них.

Во всем мире под банкротством принято понимать финансовый кризис, то есть неспособность фирмы выполнять свои текущие обязательства. Помимо этого, фирма может испытывать экономический кризис (ситуация, когда материальные ресурсы компании используются неэффективно) и кризис управления (неэффективное использование человеческих ресурсов, что часто означает также низкую компетентность руководства и, следовательно, неадекватность управленческих решений требованиям окружающей среды). Соответственно, различные методики предсказания банкротства, как принято называть их в отечественной практике, на самом деле, предсказывают различные виды кризисов. Именно поэтому оценки, получаемые при их помощи, нередко столь сильно различаются. Видимо, все эти методики вернее было бы назвать кризис-прогнозными (К-прогнозными).

Другое дело, что любой из обозначенных видов кризисов может привести к коллапсу, смерти предприятия. В этой связи, понимая механизм банкротства как юридическое признание такого коллапса, данные методики условно можно назвать методиками предсказания банкротства. Представляется, однако, что ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине «специализации» на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому кажется целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик, очевидно, должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей.

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов1. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов1. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности «Z-счёта» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий, были разработаны О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым.

Все системы прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе в большинстве из названных методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов.

Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации коммерческой организации заранее, ещё до появления её очевидных признаков. Такой подход особенно необходим, так как жизненные циклы коммерческих организаций в рыночной экономике коротки (4—5 лет). В связи с этим коротки и временные рамки применения в них антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризиса организации их применение может привести к банкротству. Указанные методики должны позволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, ещё до наступления кризиса коммерческой организации, с целью предотвращения этого кризиса.

Наиболее простой из методик диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах1. Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой были выявлены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом:

111413 0159 2 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости (1)

если Х > 0,3, то вероятность банкротства велика;

если — 0,3 <Х< 0,3, то вероятность банкротства средняя;

если Х < — 0,3, то вероятность банкротства мала;

если Х = 0, то вероятность банкротства равна 0,5.

В американской практике выявлены и используются такие весовые значения коэффициентов:

для показателя текущей ликвидности (покрытия) (Кп) – (-1,0736)

для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) – (+0,0579)

постоянная величина – (-0,3877)

Отсюда формула расчета С1 принимает следующий вид:

 

111413 0159 3 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости (2)

 

Надо заметить, что источник, приводящий данную методику, не дает информации о базе расчета весовых значений коэффициентов. Тем не менее, в любом случае следует иметь в виду, что в нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. В силу этого невозможно механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях.

Однако саму модель, с числовыми значениями, соответствующими реалиям российского рынка, можно было бы применить, если бы отечественные учет и отчетность обеспечивали достаточно представительную информацию о финансовом состоянии предприятия.

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой1, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям, и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель — рентабельность активов. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

В Методологическом положении по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса № 31-р, принятом в 1994 году, была установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности предприятия, состоящая из четырёх коэффициентов: коэффициента текущей ликвидности, коэффициента обеспеченности собственными средствами, коэффициента утраты платежеспособности и коэффициента восстановления платежеспособности.

Если первые два из этих показателей соответствуют нормативным значениям (как минимум 2 и 0,1 соответственно), то на основе динамики коэффициента текущей ликвидности рассчитывается третий показатель — коэффициент утраты платежеспособности (Куп), который оценивает, сможет ли предприятие в ближайшие три месяца выполнить свои обязательства перед кредиторами:

 

111413 0159 4 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости (3)

 

где Т — отчётный период в месяцах;

Ктл факт. — фактическое значение коэффициента текущей ликвидности в конце отчётного периода;

Ктл нач. — значение коэффициента текущей ликвидности в начале отчётного периода;

Ктл норм. — нормативное значение коэффициента текущей ликвидности.

Если Куп < 1, то в ближайшие 3 месяца платежеспособность утратится, а если Куп ³ 1, то в течение 3 месяцев предприятие будет платежеспособным.

Если же структура баланса по первым двум приведённым показателям признаётся неудовлетворительной, то рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности (Квп) за период, равный шести месяцам:

 

111413 0159 5 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости (3)

Если Квп < 1, то организация за 6 месяцев не восстановит платежеспособность, а если Квп
³ 1, то организация в течение 6 месяцев восстановит платежеспособность.

В ходе практического применения этих критериев был выявлен ряд недостатков вышеуказанной системы1. 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. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства (С1) и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная.

Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется так называемый «Z-счёт» Э. Альтмана, который представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США1. Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis — MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период.

Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделён определённым весом, установленным статистическими методами:

 

111413 0159 6 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости (4)

 

где К1 — доля чистого оборотного капитала в активах;

К2 — отношение накопленной прибыли к активам;

К3 — рентабельность активов;

К4 — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заёмным средствам;

К5 — оборачиваемость активов.

В зависимости от значения «Z-счёта» по определённой шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

если Z <1 ,81, то вероятность банкротства очень велика;

если 1,81 < Z < 2,675, то вероятность банкротства средняя;

если Z = 2,675, то вероятность банкротства равна 0,5;

если 2,675 < Z < 2,99, то вероятность банкротства невелика;

если Z > 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

Z-коэффициент имеет общий серьезный недостаток – по существу его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Позднее, в 1978 году, Э. Альтман разработал подобную, но более точную модель, позволяющую прогнозировать банкротство на горизонте в пять лет с точностью в семьдесят процентов1. В этой модели используются следующие показатели:

  1. Томатная паста — 34,2%.
  2. Горошек зеленый — 30,8%.
  3. Соусы — 10,8%.
  4. Закусочные — 8,4%.
  5. Маринады — 4,6%.
  6. Мясные и мясорастительные — 4,4%.
  7. Обеденные — 2,6%.
  8. Фруктовые — 0,8%.

    Приведем основные финансовые показатели деятельности предприятия (таблица 2).

     

    Таблица 2 – Основные показатели деятельности предприятия

     

    Наименование показателя

    2005 г.

    2006 г.

    (+,-), млн. руб.

    Удельный вес, %

    2005 г.

    2006 г.

    (+,-)

    1. Выручка от продажи товаров

    2298,1

    2291,8

    -6,3

    100,0

    100,0

    2. Себестоимость проданных товаров

    1659,8

    1768,6

    +108,8

    72,2

    77,2

    +5,0

    <

    3. Валовая прибыль

    638,3

    523,2

    -115,1

    27,8

    22,8

    -5,0

    4. Коммерческие расходы

    71,3

    36,6

    -34,7

    3,1

    1,6

    -1,5

    5. Управленческие расходы

    317,9

    368,1

    +50,2

    13,8

    16,1

    +2,3

    6. Прибыль (убыток) от продаж

    249,1

    118,5

    -130,6

    10,8

    5,2

    -5,6

    7. Прибыль (убыток) до налогообложения

    132,2

    151,7

    +28,5

    5,4

    6,6

    +1,2

     

    Из таблицы 2 можно сделать следующие выводы. Доля валовой прибыли и прибыли от продаж в выручке от реализации сократилась соответственно на 5% (22,8 – 27,8) и на 5,6% (5,2 – 10,8). На снижение доли прибыли от продажи товаров повлиял существенный рост управленческих расходов. Удельный вес бухгалтерской и чистой прибыли в выручке от реализации, наоборот, повысился соответственно на 1,2% (6,6 – 5,4) и на 0,4% (4,8 – 4,4).

     

    Таблица 3 – Показатели финансовой устойчивости ОАО «Крымский консервный завод»

    Показатели 

    2005 г.

    2006 г.

    (+,-) 

    Коэффициент финансовой независимости

    0,522

    0,476

    -0,046

    Коэффициент задолженности

    0,917

    1,099

    +0,182

    Коэффициент финансирования

    1,091

    0,91

    -0,081

    Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами

    0,266

    0,158

    -0,108

    Коэффициент маневренности

    0,332

    0,206

    -0,126

    Коэффициент постоянного актива

    0,668

    0,794

    +0,126

    Коэффициент финансовой напряженности

    0,478

    0,524

    +0,076

     

    Продолжение таблицы 3

    Показатели 

    2005 г.

    2006 г.

    (+,-) 

    Коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств

    0,029

    0,07

    +0,041

    Коэффициент соотношения мобильных и иммобилизованных активов

    1,867

    1,643

    -0,224

    Коэффициент имущества производственного назначения

    0,654

    0,675

    +0,021

    Коэффициент заемных средств

    0,478 

    0,524 

    +0,046 

     

    Приведенные в таблице 3 показатели характерны для финансово неустойчивого предприятия. Так, коэффициент финансовой независимости снизился за отчетный год на 0,046. Коэффициент задолженности вырос на 0,182 и значительно превысил рекомендуемое нормативное значение. Значение коэффициента маневренности снизилось на 0,126, и его уровень на конец года находился на критической отметке в 0,2. Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами также сократился на 0,108, однако был выше минимального нормативного значения в 0,1. Следовательно, для восстановления финансового равновесия предприятия необходимо осуществить комплекс мер, направленных на проведение независимой финансовой политики, и прежде всего по восполнению за счет чистой прибыли утраченных в течение отчетного года собственных оборотных средств.

    В таблице 4 приведены коэффициенты ликвидности и платежеспособности исследуемого предприятия.

     

    Таблица 4 – Коэффициенты ликвидности и платежеспособности ОАО «Крымский консервный завод»

    Показатели 

    2005 г.

    2006 г.

    (+,-), млн. руб. 

    Коэффициент абсолютной ликвидности

    0,18

    0,149

    -0,031

    Коэффициент текущей ликвидности

    0,734

    0,673

    -0,061

    Коэффициент ликвидности при мобилизации средств

    0,71

    0,694

    -0,016

    Коэффициент общей ликвидности

    1,45

    1,372

    -0,078

    Коэффициент собственной платежеспособности

    0,45

    0,372

    -0,078

     

    Коэффициент абсолютной ликвидности соответствует нормативу, как в 2005 году, так и в 2006 году. В то же время уменьшение показателя свидетельствует о снижении платежеспособности предприятия в целом. Коэффициент текущей ликвидности соответствует нормативу как в отчетном, так и в прошедшем году. Коэффициент ликвидности при мобилизации средств соответствует нормативу, что свидетельствует о достаточности мобилизации запасов для покрытия краткосрочных обязательств. Коэффициент общей ликвидности соответствует нормативу, в 2006 году снизился на 0,078 пунктов. Коэффициент собственной платежеспособности уменьшился на аналогичную величину.

    Анализ коэффициентов подтверждает, что исследуемое предприятие находится в неустойчивом финансовом положении. Коэффициенты отражают ограниченную ликвидность и платежеспособность, которая существенно ниже рекомендуемых значений.

    Рассчитаем коэффициент восстановления платежеспособности на период равный шести месяцам.

    111413 0159 14 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости

    Коэффициент восстановления платежеспособности меньше единицы и он показывает, что на исследуемый период – ближайшие шесть месяцев 2006 года – исследуемое предприятие не восстановит свою платежеспособность

    Самой простой моделью диагностики банкротства является двухфакторная, анализ применения которой приведен в работах М.А. Федотовой. При построении модели учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства, – коэффициент текущей ликвидности и отношение заемных средств к активам. На основе анализ западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом:

    Z = -0,3877 – 1,0736*Ктл + 0,0579*Кзс;

    где Ктл – коэффициент текущей ликвидности;

    Кзс – отношение заемных средств к валюте баланса.

     

    Рассчитаем данную модель для исследуемого предприятия на 2006 г.

    Z 0= -0,3877 – 1,0736*Ктл0 + 0,0579*Кзс 0 =-0,3877 – 1,0736*

    *0,734 +0,0579*0,478 =-1,148.

    На 2006 г.

    Z 1= -0,3877 – 1,0736*Ктл1 + 0,0579*Кзс 1 =-0,3877 – 1,0736*

    *0,673 +0,0579*0,524 = -1,078.

    Так как Z < 0 – вероятность банкротства невысока, предприятие останется платежеспособным.

    Следует отметить, что двухфакторная модель вероятности банкротства не отражает другие стороны финансового состояния предприятия: оборачиваемость активов, рентабельность активов, темпы изменения выручки от реализации и т.д. Точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принимается большее количество факторов, отражающих финансовое состояние предприятия.

    Для оценки вероятности банкротства используем пятифакторную модель Э. Альтмана, которая имеет вид:

    111413 0159 15 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости

    где Х1 – соотношение между оборотным капиталом и совокупными активами;

    Х2 – соотношение между чистой прибылью и совокупными активами;

    Х3 – соотношение между прибылью до налогообложению и совокупными активами;

    Х4 – соотношение между собственным капиталом и суммарной задолженностью;

    Х 5 – соотношение между выручкой от продаж и совокупными активами.

    Показатель Z позволяет выявлять до 90% американских корпораций – потенциальных банкротств за 1 год банкротства, до 70% – за 2 года до банкротства и до 50% – за 3 года до банкротства.

    Для определения значения Z составляет таблицу 5.

     

    Таблица 5 – Показатели для анализа возможности вероятности банкротства ООО «Крымский консервный завод» по модели Э. Альтмана

    Показатели 

    2005 г.

    2006 г.

    Оборотный капитал, млн. руб. 

    2420,4 

    2636,2 

    Совокупные активы, млн. руб 

    3716,7 

    4238,6 

    Чистая прибыль, млн. руб

    100,5 

    109,5 

    Прибыль до налогообложения, млн. руб

    123,2 

    151,7 

    Собственный капитал, млн. руб 

    1939,2 

    2018,9 

    Выручка от продаж, млн. руб 

    2298,1 

    2291,8 

    Суммарная задолженность, млн. руб

    2299,4 

    2219,7 

    Показатель Х1

    0,651 

    0,622 

    Показатель Х2

    0,027 

    0,026 

    Показатель Х3

    0,033 

    0,036 

    Показатель Х4

    0,522 

    0,909 

    Показатель Х5

    0,618 

    0,541 

    Показатель Э. Альтмана

    1,8591 

    1,988 

     

    Таким образом, в соответствии с моделью Э. Альтмана вероятность банкротства в 2005 и 2006 годах была средней, в то же время следует отметить некоторое снижение вероятности банкротства предприятия в 2006 году.

    Финансовый аналитик Уильям Бивер разработал систему показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства. Бивер рекомендовал исследовать тренды показателей для диагностики банкротства. Система показателей Бивера и их значения для диагностики банкротства представлен в табл. 6, в которой рассчитаны и соответствующие показатели для исследуемого предприятия.

     

    Таблица 6 – Система показателей У. Бивера

    Показатели 

    Расчет 

    Значение показателей 

     

    1

     

    2

     

    3

     

    4

     

    5

    6 (для исследуемого предприятия)

    2005 г.

    2006 г.

    1. Коэффициент Бивера

    Чистая прибыль + Амортизация

    Дол. обязат. + Кракт. обязат.

    Более 0,4– 0,45

    Более 0,17

    Более -0,15

    1,02

    0,916

    2. Рентабельность активов

    Чистая прибыль *100%

    Активы  

    6 – 8

    4

    -22

    2,5

    2,8

    3. Финансовый леверидж

    Долг. обязат. + Кратк. Обязат

    Активы 

    Менее 37

    Менее 50

    Менее 80

    47,8

    52,4

    Продолжение табл. 6

    Показатели 

    Расчет 

    Значение показателей 

     

    1

     

    2

     

    3

     

    4

     

    5

    6 (для исследуемого предприятия)

    2005 г.

    2006 г.

    4. Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом

    Собст.капитал – внеоб.активы

    Активы 

    0,4

    Менее 0,3

    0,06

    0,266

    0,158

    5. Коэффициент текущей ликвидности

    Оборотные активы

    Краткосрочные обязательства

    Менее 3,2

    Более 2

    Более 1

    0,734

    0,673

     

    Таким образом, как видим, коэффициент Бивера соответствует группе 1 и означает нормальное финансовое состояние как в 2005, так и в 2006 годах. Показательность рентабельности активов соответствует 2-й группе показателей и говорит о неустойчивом финансовом положении предприятия. Финансовый леверидж примерно соответственно второй группе показателей и говорит неустойчивом финансовом положении. Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом также говорит о неустойчивом финансовом состоянии предприятии (за 5 лет до банкротства). Коэффициент текущей ликвидности далек от нижней границы 3-й группы показателей, что говорит о кризисном положении предприятия (за 1 год до банкротства).

    На основании анализа показателей Бивера можно сделать вывод об общем неустойчивом положении ООО «Крымский консервный завод» и о возможном банкротстве через 5 лет.

    В Республике Беларусь разработана дискриминантная факторная модель диагностики риска банкротства предприятий1:

    ZБ = 0,111х1 + 13,239х2
    + 1,676х3
    + 0,515х4 + 3,80х5.

    где х1 – отношение собственных оборотных средств к величине оборотных активов предприятия;

    х2 – отношение оборотных активов к величине внеоборотных активов предприятия;

    х3 – отношение выручки от продажи продукции к величине активов предприятия, т.е. ресурсоотдача;

    х4 – отношение чистой прибыли к величине активов предприятия, т.е. экономическая рентабельность, %;

    х5 – отношение величины собственного капитала к величине совокупного капитала предприятия, т.е. коэффициент финансовой независимости.

    Для определения значения ZБ составляет таблицу 6.

     

    Таблица 6 – Показатели для анализа возможности вероятности банкротства ООО «Крымский консервный завод» по белорусской модели

    Показатели 

    2005 г.

    2006 г.

    Собственные оборотные средства, тыс. руб.

    642847

    416482

    Оборотные активы, тыс. руб.

    2420391

    2636175

    Внеоборотные активы, тыс. руб.

    1296355

    1602408

    Выручка от продажи продукции, тыс. руб.

    2298075

    2291845

    Совокупные активы, тыс. руб.

    3176726

    4238583

    Чистая прибыль, тыс. руб.

    100494

    109461

    Собственный капитал, тыс. руб.

    1939202

    2018890

    Совокупный капитал, тыс. руб. 

    3716726

    4238583

    Показатель х1

    0,266

    0,158

    Показатель х2

    1,867

    1,645

    Показатель х3

    0,723

    0,5407

    Показатель х4

    0,032

    0,026

    Показатель х5

    0,522

    0,476

    Показатель ZБ

    27,959

    24,524

     

    По белорусской модели исследуемому предприятию не грозило банкротство ни в 2005 г., ни 2006 г., так величина ZБ > 8 и в прошлом, и в отчетном году.

    Модель Коннана–Гольдера описывает вероятность банкротства для различных значений индекса KG:

    KG
    = –0,16х1 – 0,22х2
    + 0,87х3
    + 0,10х4 – 0,24х5.

    где х1 – доля быстрореализуемых ликвидных средств в активах;

    х2 – доля устойчивых источников финансирования в пассивах;

    х3 – отношение финансовых расходов к нетто-выручке от продажи;

    х4 – соотношение накопленной прибыли и заемного капитала;

    х5 – отношение величины собственного капитала к величине совокупного капитала предприятия, т.е. коэффициент финансовой независимости.

    Для определения значения KG составляет таблицу 6.

     

    Таблица 7 – Показатели для анализа возможности вероятности банкротства ООО «Крымский консервный завод» по модели Коннана-Гольдера

    Показатели 

    2005 г.

    2006 г.

    Быстрореализуемые ликвидные средства, тыс. руб. 

    1112465 

    1013259

    Совокупные активы, тыс. руб.

    3176726

    4238583

    Устойчивые источники, финансирования, тыс. руб. 

    1939202

    2179258

    Совокупный капитал, тыс. руб. 

    3716726

    4238583

    Финансовые расходы, тыс. руб. 

    76593

    94994

    Выручка от продажи продукции, тыс. руб.

    2298075

    2291845

    Расходы на персонал, тыс. руб. 

    616806

    574515

    Валовая прибыль, тыс. руб. 

    638310

    523262

    Накопленная прибыль, тыс. руб. 

    95470

    196931

    Заемный капитал, тыс. руб. 

    391733 

    765704 

    Показатель х1

    0,350

    0,239

    Показатель х2

    0,522

    0,514

    Показатель х3

    0,033

    0,042

    Показатель х4

    0,966

    1,098

    Показатель х5

    0,244

    0,257

    Показатель KG

    -0,104

    -0,067

     

    Как видим, индекс Коннана-Гольдера в 2005 г. Был равен -0,104, что говорит о вероятности банкротства менее 30%, в 2006 г. данный индекс снизился (-0,067), что свидетельствует о росте вероятности банкротства до 50%.

    Рассчитаем длительность периода самофинансирования (ДСФ)

    111413 0159 16 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости

    где ДС – наиболее ликвидные активы – денежные средства;

    ФВл – финансовые вложения;

    ДЗ – дебиторская задолженность;

    С – себестоимость;

    Р – прочие расходы;

    А – амортизация.

    111413 0159 17 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости

    111413 0159 18 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости

    Как видим, длительность периода самофинансирования, в течение которого исследуемое предприятие может обойтись без внешних притоков средств (выручка и кредиты), используя для текущих выплат на покрытие себестоимости и прочих расходов с учетом амортизации, составила 133 дня в 2005 г. и 194 дня в 2006 году. В отчетном 2006 году период самофинансирования увеличился на 61 день, что говорит об укреплении финансового положения предприятия.

    Определим, имеет ли место рост (вымывание) оборотного капитала на предприятии по формуле:

    111413 0159 19 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости

    где ЭВК – эффект прироста (вымывания) прибыли относительно уровня простого воспроизводства;

    ПП
    – прибыль (убыток) от продажи продукции за отчетный период;

    А – амортизация основных средств за отчетный период;

    В – выручка от продажи продукции;


    g – ставка налога на прибыль – коэффициент.

    111413 0159 20 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивости тыс. руб.

     

    111413 0159 21 Методы оценки и прогнозирования несостоятельности и финансовой устойчивоститыс. руб.

    В целом же, можно сделать вывод о том, что исследуемое предприятие ОАО «Крымский консервный завод» относиться к финансово устойчивым, и имеет малую вероятность банкротства в предстоящие пять лет.

     

    СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

     

     

  9. Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2003 № 127-ФЗ.
  10. Бакаев А.С. Годовая бухгалтерская отчетность коммерческой организации.–М.: Бухгалтерский учет, 2002.
  11. Бернстайч Л.А. Анализ финансовой отчетности/Пер, с англ. — М.: Финансы и статистика, 2000.
  12. Донцова Л. В., Никифорова НА. Комплексный анализ бухгалтерской отчетности. — 4-е изд., перераб, и доп. — М.: Дело и сервис, 2006.
  13. Ефимова О.В. Финансовый анализ. –М.: Бухгалтерский учета, 2004.
  14. Карлин Т.Р. Анализ финансовых отчетов (на основе GAAP).– М.: ИНФРА-М, 2000.
  15. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Методы и процедуры.–М.: Финансы и статистика, 2005.
  16. Пучкова С.И. Бухгалтерская (финансовая) отчетность.–М.: ИНФРА-М., 2003.
  17. Шермет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа.–М.: ИНФРА-М, 2006.
  18. Федорова Г.В. Финансовый анализ предприятия при угрозе банкроства
<

Комментирование закрыто.

MAXCACHE: 1.09MB/0.00047 sec

WordPress: 25.96MB | MySQL:119 | 2,973sec