Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: XIII Международной научно-практической конференции «Экономика и современный менеджмент: теория и практика» (Россия, г. Новосибирск, 15 мая 2012 г.)

Наука: Экономика

Секция: Финансы и налоговая политика

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции часть I, Сборник статей конференции часть II

Библиографическое описание:
Альмухаметова Э.Р. СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ // Экономика и современный менеджмент: теория и практика: сб. ст. по матер. XIII междунар. науч.-практ. конф. Часть II. – Новосибирск: СибАК, 2012.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов
Статья опубликована в рамках:
 
 
Выходные данные сборника:

 

СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ

Альмухаметова Эльвира  Равильевна

Старший преподаватель филиала «Восход» МАИ, г. Байконур

E-mail: 

 

Одним из важнейших условий успешной работы предприятия является умелое управление его финансами, без чего невозможны рентабельная работа, нор­мальные взаимоотношения с покупателями и поставщиками, с кредитными организациями и инвесторами.

Чтобы грамотно управлять финансовым состоянием организации, необходимо проводить его диагностику, которая может осуществляться с использованием различных моделей вероятности банкротства.

Для определения характера несостоятельности предприятия и оценки вероятности  угроз банкротства все методики рекомендуется рассматривать как минимум на двух уровнях:

  1. качественный подход – анализ состояния (оптимальности) отдельных функциональных подсистем  управления (маркетинг, производство, кадры, финансы и др.);
  2. количественный подход – диагностика конкретных финансовых параметров и их соотношений (расчет коэффициентов).

На практике для диагностики  вероятности банкротства  используются методы, основанные на применении:

  1. анализа обширной системы критериев и признаков;
  2. ограниченного круга показателей;
  3. интегральных показателей, рассчитанных с помощью:
  • скоринговых моделей;
  • многомерного рейтингового анализа;
  • мультипликационного дискриминантного анализа.

Первый из перечисленных методов реализует качественный подход к оценке вероятности банкротства предприятия, второй и третий методы – количественный [1, с. 224].

 В таблице 1 представлена сравнительная характеристика основных количественных моделей вероятности банкротства, которые могут быть применены российскими предприятиями.

Таблица 1

Преимущества и недостатки количественных моделей вероятности банкротства

Наименование модели

Преимущества модели

Недостатки модели

1.Усовершенствованная модель  Э. Альтмана

 [1, с. 233].

  

Переменные в модели отражают различные аспекты деятельности предприятия. 

Значение Z– счета  дифференцировано для производственных и непроизводственных организаций.

Значения факторов существенно отличаются в результате особенностей российской экономики, поэтому механическое использование данной модели приводит к значительным отклонениям прогноза от реальности. 

2. Балльная модель оценки кризисного состояния организации

 [2, с. 153].

 

Модель использует в качестве переменных 8 финансовых показателей, характеризующих различные аспекты деятельности предприятия.

Установленные границы классов показателей завышены. Нет учета отраслевой и региональной специфики функционирования субъектов экономики.

3. Модель вероятности банкротства по критериям неудовлетворительной структуры баланса

[2, с. 135].

Модель включает только три коэффициента, что упрощает процесс расчетов.   

Рассматриваемые показатели не полно характеризуют финансовое состояние организации.

4. Модель А. Н. Жилкиной [3, с. 144].

 

Простота расчета, возможность применения при проведении внешнего анализа на основе бухгалтерского баланса.

Не рассматривается влияние показателей, характеризующих эффективность использования ресурсов.

 

Наименование модели

Преимущества модели

Недостатки модели

5. Модель У. Бивера

[2, с. 136].

 

Модель использует небольшое число переменных, что обуславливает достаточно адекватные прогнозы. 

Нет учета отраслевой и региональной специфики функционирования субъектов экономики.

 

В рамках исследования, на основе методики Л. В. Донцовой [2, с. 93] и представленных количественных моделей вероятности банкротства, была осуществлена диагностика финансового состояния организации г. Байконур за 2009—2011 гг. Вследствие проведенного анализа было выявлено, что общая стоимость активов рассматриваемой организации возросла за счет увеличения доли запасов и НДС по приобретенным ценностям и дебиторской задолженности. Превышение доли удельных запасов и НДС по приобретенным ценностям свидетельствует о неэффективности или недостаточной профессиональности в управлении запасами на данном предприятии, что возможно привело к длительному замораживанию части капитала в запасах и снижению темпов его оборачиваемости. Причинами увеличения дебиторской задолженности в активах организации могут быть значительные увеличения объема реализации услуг без предоплаты или своевременной оплаты, а также неплатежеспособность некоторых клиентов. Величина заемного капитала  увеличилась, это свидетельствует о росте задолженности перед кредиторами.

Также на основе представленных моделей в таблице 1 осуществлялась диагностика банкротства организации до внедрения программы мероприятий (см. таблицы 2, 3, 4, 5, 6).

Учитывая полученные результаты, была предложена программа стабилизации финансового состояния организации, которая включала в себя следующие мероприятия: применение системы взаимозачета дебиторской и кредиторской задолженности; восстановление платежеспособности организации на основе приведения отдельных коэффициентов к нормативным значениям; реализацию запасов и сокращение численности персонала по результатам аттестации. Затем на основе предложенных мер, были рассчитаны рассмотренные ранее модели вероятности банкротства (см. таблицы 2, 3, 4, 5, 6).

Таблица 2

Оценка банкротства с применением модели Альтмана

Факторы

До внедрения

мероприятий

После внедрения мероприятий

К = Чистый оборотный капитал / Общие активы

0,05

0,25

К = Нераспределенная прибыть / Общие активы

0,11

0,16

К = Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате / Общие активы

0,06

0,10

К = Рыночная стоимость собственного капитала / / Стоимость общего долга

1,22

4,19

Определение Z - счета

2,45

7,2

Угроза банкротства

Зона неведения

Низкая угроза банкротства

 

Таблица 3

Балльная модель оценки кризисного состояния организации

Показатели финансового состояния

До внедрения

мероприятий

После внедрения мероприятий

Значение коэффициен-

та

Количест-во баллов

Значение коэффициен-

та

Количест-во баллов

Коэффициент абсолютной ликвидности

0,08

1,6

0,97

14

 Коэффициент критической оценки

0,52

2,46

0,97

10,6

 Коэффициент текущей ликвидности

1,12

5,81

2,47

20

 Коэффициент доли оборотных средств в активах

0,49

9,8

0,42

8,4

Коэффициент обеспеченности собственными средствами

0,07

1,23

0,54

12,5

 

Показатели финансового состояния

До внедрения

мероприятий

После внедрения мероприятий

Значение коэффициен-

та

Количест-во баллов

Значение коэффициен-

та

Количест-во баллов

Коэффициент капитализации

0,82

20,50

0,29

17,5

 Коэффициент финансовой независимости

0,55

9,16

0,83

10

 Коэффициент устойчивости

0,56

2

0,81

5

Итого

-

52,6

-

98

Класс

-

3

-

1

 

Таблица 4

Модель вероятности банкротства по критериям

неудовлетворительной структуры баланса

Показатели

До внедрения мероприятий

После внедрения мероприятий

Норма

Коэффициент текущей ликвидности 

1,12

2,47

≥ 2

Коэффициент обеспеченности собственными средствами

0,07

0,54

≥ 0,1

Коэффициент восстановления платежеспособности

0,58

1,57

≥ 1

 

Таблица 5

Модель вероятности банкротства  А. Н. Жилкиной

 

Показатели

Оптимальное значение

До внедрения мероприятий

После внедрения мероприятий

Коэффициент прогноза банкротства

≥ 0

- 0,14

0,25

Коэффициент покрытия оборотных активов собственными оборотными средствами

≥ 0,4

0,07

0,54

Коэффициент соотношения кредиторской - дебиторской задолженности

≥ 1

1,67

-

 

Таблица 6

Модель  вероятности банкротства У. Бивера

 

Наименование показателя

До внедрения мероприятий

Оценка значения

После внедрения мероприятий

Оценка значения

Коэффициент Бивера

0,18

Неустойчивое финансовое положение

0,36

Нормальное финансовое положение

Коэффициент текучей ликвидности

1,12

Неустойчивое финансовое положение

2,47

Нормальное финансовое положение

Экономическая рентабельность

5,55

Неустойчивое финансовое положение

8,2

Нормальное финансовое положение

Финансовый леверидж (рычаг), %

45,12

Неустойчивое финансовое положение

19,3

Нормальное финансовое положение

 

Как видно из таблицы 2, анализируемая организация до внедрения программы мероприятий была в зоне неведения, что сопряжено с высокой вероятностью банкротства. После внедрения программы мероприятий, предприятие перешло в зону низкой угрозы банкротства.  

Исходя из результатов,  представленных в таблице 3 видно, что организация  после программы внедрения мероприятий переходит из третьего класса вероятности банкротства по уровню финансового риска в первый класс, которым обладают организации с абсолютной финансовой устойчивостью, чье финансовое состояние позволяет быть уверенным в своевременном выполнении обязательств в соответствии с договорами.

Анализируя данные, представленные в таблице 4, видно, что после разработанных мер, все коэффициенты улучшаются, что свидетельствует о стабилизации финансового положении организации. 

Результаты таблицы 5, демонстрируют факт того, что анализируемая организация из кризисного состояния вышла и может удовлетворительно осуществлять свою деятельность в настоящий момент.

На основе расчетов, представленных в таблице 6 видно, что организация из неустойчивого финансового состояния переходит в нормальное финансовое положение, при котором все финансовые показатели находятся очень близко к оптимальным значениям.

Следовательно, исходя из полученных результатов, несмотря на наличие большого количества разнообразных моделей, позволяющих спрогнозировать финансовую состоятельность предприятия с той или иной степенью вероятности банкротства, не одна из предлагаемых моделей не может претендовать на использование в качестве универсальной. Поэтому является целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким моделям. В связи с этим, актуальной проблемой представляется корректировка моделей с учетом региональных и отраслевых особенностей, а также разработка новых алгоритмов прогнозирования вероятности банкротства, свободных от выявленных недостатков.

 

Список литературы:

1. Балдин К. В., Белугина В. В., Галицкая С. Н., Передеряев И. И. Банкротство предприятия: анализ, учет и прогнозирование: Учебное пособие. – М.: Издательско-торговая корпорация  «Дашков и К°», 2007. – 376 с.

2. Донцова Л. В., Никифорова Н. А. Анализ финансовой отчетности: учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство «Дело и Сервис», 2005. – 368 с.

3. Жилкина А. Н. Управление финансами. Финансовый анализ предприятия: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 332 с.

Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.