Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Аналитическая диагностика вероятности банкротства





 

Банкротство (финансовый крах, разорение) - это подтвержденная документально неспособность организации платить по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия средств. Основной признак банкротства - неспособность организации обеспечить выполнение требований кредитов в течение 3 месяцев со дня наступления сроков платежей. По истечении этого срока кредиторы получают право обратиться в хозяйственный суд с требованием признания организации-должника банкротом.

Несостоятельность организации может быть:

- «несчастной» - не по собственной вине, а вследствие непредвиденных обстоятельств (стихийные бедствия, военные действия, политическая нестабильность в обществе, кризис в стране, общий спад производства, банкротство должников и другие внешние факторы);

- «ложной» (корыстной) - в результате умышленного сокрытия собственного имущества с целью избежания уплаты долгов кредиторам;

- «неосторожной» - вследствие неэффективной работы, осуществления рискованных операций.

В первом случае государство может помочь организации выйти из кризисной ситуации; ложное банкротство уголовно наказуемо; третий вид банкротства является наиболее распространенным.

«Неосторожное» банкротство наступает, как правило, постепенно. Для того чтобы вовремя предугадать и предотвратить его, необходимо систематически проводить анализ финансового состояния, который позволит обнаружить его «болевые» точки и принять конкретные меры, способствующие финансовому оздоровлению экономики организации.

Для диагностики вероятности банкротства используется несколько методов, основанных на применении:

- анализа обширной системы критериев и признаков;

- ограниченного круга показателей;

- интегральных показателей.

Для диагностики несостоятельности хозяйствующих субъектов довольно часто применяют ограниченный круг наиболее существенных ключевых показателей (второй метод). Так, в Республике Беларусь для этой цели применяют следующие показатели:

- коэффициент текущей ликвидности;

- коэффициент обеспеченности собственным оборотным капиталом;

- коэффициент финансовой зависимости (удельный вес заемных средств в общей сумме активов);

- доля просроченных финансовых обязательств в общей сумме активов организации.

Учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности организации и риска его банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют использовать интегральные показатели, позволяющие одним числом охарактеризовать уровень риска несостоятельности. Для их расчета используют скоринговый, дискриминантный и другие виды анализа.

Сущность скорингового анализа - классификация организаций по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (см. таблицу 2).

Группировка организаций на классы по уровню платежеспособности
Таблица 2
Показатель Границы классов согласно критериям
I класс II класс III класс IV класс V класс
Рентабельность совокупного капитала, % 30 и выше = = 50 баллов 29,9-20 = = 49,9-35 баллов 19,9-10 = = 34,9-20 баллов 9,9-1 = = 19,9-5 баллов менее 1 = = 0 баллов
Коэффициент текущей ликвидности 2,0 и выше = = 30 баллов 1,99-1,7 = = 29,9-20 баллов 1,69-1,4 = = 19,9-10 баллов 1,39-1,1 = = 9,9-1 балл 1 и ниже = = 0 баллов
Коэффициент финансовой независимости 0,7 и выше = = 20 баллов 0,69-0,45 = = 19,9-10 баллов 0,44-0,30 = = 9,9-5 баллов 0,29-0,20 = = 5-1 балл менее 0,2 = = 0 баллов
Границы классов 100 баллов и выше 99,9-65 баллов 64,9-35 баллов 34,9-6 баллов 0 баллов

 

I класс - организации с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств.

II класс - организации, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматривающиеся как рискованные.

III класс - проблемные организации.

IV класс - организации с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты.

V класс - организации высочайшего риска, практически несостоятельные.

Сущность дискриминантного анализа в использовании факторных моделуй известных западных экономистов Альтмана, Таффлера, Лиса, Тишоу, которые были разработаны на основе статистических данных предприятий-банкротов.

 

Наиболее широкую известность получила модель: Альтмана:

z = 0,717 х1+0,847х2+3,107х3+0,42х4+0,995х5

где X1 — собственный оборотный капитал/ сумму активов;

х2 — удельный вес нераспределённой (реинвестированной) прибыли в сумме актива,

х3 — удельный вес прибыли от реализации в сумме активов,

х4 — соотношение собственного капитала к заёмному капиталу,

х5 — объём продаж (выручка) в сумме активов.

Если z <1,23— вероятность банкротства высокая

z > 1,23 — вероятность банкротства низкая.

Модель Лиса:

z = 0,063х1 + 0,092х2 + 0,057х3 + 0,001x4

где X1 — удельный вес оборотного капитала в сумме активов,

х2 — удельный вес прибыли от реализации в сумме активов,

х3 — удельный вес нераспределённой прибыли в сумме активов,

х4 — соотношение собственного капитала к заёмному капиталу.

Если z >0,037 — вероятность банкротства низкая.

z < 0,037 — вероятность банкротства высокая.

Модель Таффлера:

z = 0,53x1 + 0,13х2 + 0,18х3 + 0,16х4

где X1 — соотношение прибыли от реализации и краткосрочных обязательств,

х2 — соотношение краткосрочных активов к краткосрочным обязательствам,

х3 — удельный вес краткосрочных обязательств в сумме активов,

х4 — удельный вес выручки в сумме активов.

Если z > 0,3 — вероятность банкротства низкая

z < 0,3 — вероятность банкротства высокая.

Однако применять данные модели для оценки вероятности банкротства отечественных субъектов хозяйствования можно с большой долей условности из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала, а также из-за различий в законодательной и информационной базе.

В связи с этим, в Республике Беларусь диагностику риска банкротства целесообразно проводить при помощи дискриминантной факторной модели диагностики риска банкротства, разработанной Г.В.Савицкой для сельскохозяйственных предприятий, которая получила следующее выражение:

,

где Z – надежность, степень отдаленности от банкротства;

Х1 – доля собственного оборотного капитала в формировании краткосрочных активов;

Х2 – приходится оборотного капитала на рубль основного;

Х3 – коэффициент оборачиваемости совокупного капитала;

Х4 – рентабельность совокупного капитала хозяйства;

Х5 – коэффициент финансовой независимости.

При этом константой сравнения признается величина, равная 8. Если величина Z больше 8, то риск банкротства малый или отсутствует. При значении Z меньше 8 риск банкротства присутствует: от 8 до 5 – небольшой, от 5 до 3 – средний, ниже 3 – большой, ниже 1 – стопроцентная несостоятельность.

 







Дата добавления: 2015-12-04; просмотров: 223. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...


ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил...


Теория усилителей. Схема Основная масса современных аналоговых и аналого-цифровых электронных устройств выполняется на специализированных микросхемах...


Логические цифровые микросхемы Более сложные элементы цифровой схемотехники (триггеры, мультиплексоры, декодеры и т.д.) не имеют...

В эволюции растений и животных. Цель: выявить ароморфозы и идиоадаптации у растений Цель: выявить ароморфозы и идиоадаптации у растений. Оборудование: гербарные растения, чучела хордовых (рыб, земноводных, птиц, пресмыкающихся, млекопитающих), коллекции насекомых, влажные препараты паразитических червей, мох, хвощ, папоротник...

Типовые примеры и методы их решения. Пример 2.5.1. На вклад начисляются сложные проценты: а) ежегодно; б) ежеквартально; в) ежемесячно Пример 2.5.1. На вклад начисляются сложные проценты: а) ежегодно; б) ежеквартально; в) ежемесячно. Какова должна быть годовая номинальная процентная ставка...

Выработка навыка зеркального письма (динамический стереотип) Цель работы: Проследить особенности образования любого навыка (динамического стереотипа) на примере выработки навыка зеркального письма...

Классификация холодных блюд и закусок. Урок №2 Тема: Холодные блюда и закуски. Значение холодных блюд и закусок. Классификация холодных блюд и закусок. Кулинарная обработка продуктов...

ТЕРМОДИНАМИКА БИОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ. 1. Особенности термодинамического метода изучения биологических систем. Основные понятия термодинамики. Термодинамикой называется раздел физики...

Травматическая окклюзия и ее клинические признаки При пародонтите и парадонтозе резистентность тканей пародонта падает...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.008 сек.) русская версия | украинская версия