Чтение онлайн

– процессы финансовой несостоятельности и банкротства могут быть до определенного предела управляемыми;

– управление процессами финансового оздоровления способно минимизировать негативные последствия финансовой несостоятельности и банкротства.

Специфика российских условий и их отличия от стран с развитой экономикой требуют, чтобы модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности учитывали как особенности отрасли, так и структуру капитала предприятия.

В качестве основы моделей целесообразна методика дискриминантного анализа, но с периодическим уточнением факторов и весовых коэффициентов модели. Рассмотрим содержание и возможности отечественных моделей прогнозирования риска банкротства [39] .

Двухфакторная модель прогнозирования банкротства [40] . Данная модель дает возможность оценить риск банкротства предприятий среднего класса производственного типа.

Информационной базой для определения весовых коэффициентов модели явились результаты деятельности более 50 полиграфических предприятий. Метод нахождения значений весовых коэффициентов – метод наименьших квадратов.

В основе модели — два фактора, характеризующие платежеспособность и финансовую независимость:

1) коэффициент текущей ликвидности (Кт.л);

2) коэффициент финансовой независимости (Кф.н) (коэффициент автономии) – удельный вес собственных средств в общей сумме источников финансирования.

Рекомендуемые значения для показателей: Кт. л ? 2,0; Кф.н = 0,5 – 1,0.

При значении Кф.н < 0,5 возникает риск для кредиторов предприятия.

Модель прогнозирования риска несостоятельности имеет вид

Расчетные зависимости для определения параметров модели приведены ниже:

Как следует из конструкции модели, в прогнозировании возможного состояния банкротства определяющее значение имеет фактор финансовой независимости (Кт.л / Кф.н = 1 / 4,05). Это объясняется следующим парадоксом: при нестабильной среде предпринимательства предприятие увеличивает запасы, что приводит к росту показателя Кт.л, но одновременно растет вероятность риска их ликвидности (группа А3 – средний риск ликвидности), что снижает платежеспособность предприятия.

Шкала оценки риска банкротства включает в себя пять классов градации, и в зависимости от значения рейтингового числа Z она осуществляется по следующему правилу:

если Z < 1,3257 – вероятность банкротства очень высокая;

если 1,3257 ? Z < 1,5457 – вероятность банкротства высокая;

если 1,5457 ? Z < 1,7693 – вероятность банкротства средняя;

если 1,7693 ? Z < 1,9911 – вероятность банкротства низкая;

если Z > 1,9911 – вероятность банкротства очень низкая.

Для проверки работоспособности предлагаемой модели рассмотрим следующий тест: нормированные значения финансовых показателей равны: Кт.л = 2, Кф.н = 1. При данных значениях показателей рейтинговое число Z = 1,9695, что соответствует низкой вероятности банкротства.

В качестве недостатков модели следует отметить следующее. Вероятность банкротства имеет качественный характер (очень высокая, высокая, средняя, низкая, очень низкая) и отсутствует оценка эффективности методики (точность прогноза и временной лаг).

Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства [41] . Модель разработана для прогнозирования риска несостоятельности торгово-посреднических организаций.

Необходимость разработки данной модели была вызвана тем, что модель Альтмана применительно к данной группе предприятий давала долю ошибочного прогноза – 84%, вероятностного – 11%. И только в 5% случаях прогноз соответствовал действительности.

В соответствии с методикой разработки модели первоначально было выбрано 13 финансовых показателей. Исследования проводились по данным 2040 финансовых отчетов предприятий в течение трех лет.

На основе результатов дискриминантного анализа предложенная модель прогнозирования банкротства торговых предприятий включает в себя четыре фактора и имеет следующий вид:

где X1 – доля чистого оборотного капитала: чистый оборотный капитал / общая сумма активов; Х2 – рентабельность собственного капитала: чистая прибыль / собственный капитал; Х3 – коэффициент оборачиваемости активов: выручка от реализации / общая сумма активов; Х4 – норма прибыли: чистая прибыль / интегральные затраты.

Фактор Х4 – интегральные затраты – включает данные Отчета о прибылях и убытках (форма № 2), в частности: себестоимость (стр. 020); коммерческие расходы (стр. 030); управленческие расходы (стр. 040). Расчетные зависимости параметров модели приведены ниже:

Шкала оценки риска банкротства имеет пять градаций и осуществляется по следующим правилам:

если Z < 0 – вероятность банкротства максимальная (90–100%);

если 0 ? Z < 0,18 – вероятность банкротства высокая (60–80%);

если 0,18 < Z < 0,32 – вероятность банкротства средняя (35–50%);

если 0,32 < Z < 0,42 – вероятность банкротства низкая (15–20%);

если Z > 0,42 – вероятность банкротства минимальная (до 10%).