Оценка вероятности банкротства предприятия

- плохая клиентура предприятия, которая платит с опозданием  или не платит вовсе по причине  банкротства, что вынуждает предприятие  самому залезать в долги. Так  зарождается цепное банкротство;

- отсутствие сбыта из-за низкого  уровня организации маркетинговой  деятельности по изучению рынков  сбыта продукции, формированию портфеля  заказов, повышению качества и  конкурентоспособности продукции, выработке ценовой политики;

- привлечение заемных средств  в оборот предприятия на невыгодных  условиях, что ведет к увеличению  финансовых расходов, снижению рентабельности  хозяйственной деятельности и  способности к самофинансированию;

- быстрое и неконтролируемое  расширение хозяйственной деятельности, в результате чего запасы, затраты  и дебиторская задолженность  растут быстрее объема продаж. Отсюда появляется потребность  в привлечении краткосрочных  заемных средств, которые могут  превысить чистые оборотные активы (собственный оборотный капитал). В результате предприятие попадает  под контроль банков и других  кредиторов и может подвергнуться  угрозе банкротства. [ 8 ] 
К субъективным причинам банкротства, относящимся непосредственно к хозяйствованию, причисляют следующие: (см. приложение 1)

- неспособность руководителей  предусмотреть банкротство и  избежать его в будущем;

- снижение объемов продаж из-за  плохого изучения спроса, отсутствия  сбытовой сети, рекламы;

- снижение объемов производства;

- снижение качества и цены  продукции;

- неоправданно высокие затраты;

- низкая рентабельность продукции;

- слишком большой цикл производства;

- большие долги, взаимные неплатежи;

- слабая адаптированность менеджеров-представителей старой школы управления к жестким реальностям формирования рынка, их неумение проявлять предприимчивость в налаживании выпуска продукции, пользующейся повышенным спросом, выбирать эффективную финансовую, ценовую и инвестиционную политику;

- разбалансированность экономического механизма воспроизводства капитала предприятия.

2)   В законодательной и финансовой практике выделяют следующие виды банкротства предприятия:

- фиктивное банкротство - заведомо  ложное объявление руководителем  или собственником коммерческой  организации (индивидуальным предпринимателем) о своей несостоятельности в  целях введения в заблуждение  кредиторов для получения отсрочки  и (или) рассрочки причитающихся  кредиторам платежей или скидки  с долгов, а равно для неуплаты  долгов. Предусматривает наказание  в виде штрафа от 500 до 800 МРОТ, либо лишения свободы на срок  от 6 лет со штрафом до 100 МРОТ;

- преднамеренное банкротство - умышленное  создание или увеличение неплатежеспособности, совершенное руководителем или  собственником коммерческой организации (индивидуальным предпринимателем) в личных интересах или интересах  иных лиц, причинившее крупный  ущерб. Наказывается штрафом от 500 до 800 МРОТ, либо лишением свободы  на срок от 6 лет со штрафом  в 100 МРОТ;

- реальное банкротство характеризует  полную неспособность предприятия  восстановить в предстоящем периоде  свою финансовую устойчивость  и платежеспособность в силу реальных потерь используемого капитала. Катастрофический уровень потерь капитала не позволяет такому предприятию осуществлять эффективную хозяйственную деятельность в предстоящем периоде, вследствие чего оно объявляется банкротом юридически;

- техническое  банкротство. Используемый термин  характеризует состояние неплатежеспособности  предприятия, вызванное существенной  просрочкой его дебиторской задолженности. При этом размер дебиторской  задолженности превышает размер  кредиторской задолженности предприятия, а сумма его активов значительно  превосходит объем его финансовых  обязательств.

3)      Сравнительная характеристика моделей  оценки вероятности банкротства

 

Модель предсказания банкротства	Достоинства модели	Недостатки модели
Двухфакторная модель Э. Альтмана	Простота расчета, возможность применения при проведении внешнего анализа на основе бухгалтерского баланса	Неадекватность получаемых прогнозов для предприятий региона - 100%. Не рассматривается влияние показателей, характеризующих эффективность использования ресурсов, деловую и рыночную активность и пр. Нет учета отраслевой и региональной специфики функционирования субъектов экономики
Пятифакторная модель Э. Альтмана (оригинальная)	Переменные в модели отражают различные аспекты деятельности предприятия, возможно динамическое прогнозирование изменений финансовой устойчивости	Модель применима только в отношении акционерных обществ, чьи акции обращаются на рынке ценных бумаг. Даже если определить курсовую стоимость акции как отношение суммы дивиденда к среднему уровню ссудного процента, то оценка будет иметь большую погрешность
Пятифакторная модель Э. Альтмана (усовершенствованная)	Переменные в модели отражают различные аспекты деятельности предприятия. Значение Z-счета дифференцировано для производственных и непроизводственных организаций	Из обследованных предприятий - фактических банкротов, таковыми были признаны 90,62%. Значения факторов существенно отличаются в результате особенностей российской экономики, поэтому механическое использование моделей Альтмана приводит к значительным отклонениям прогноза от реальности
Модель Иркутской государственной экономической академии	Механизм разработки и все основные этапы расчетов подробно описаны, что облегчает практическое применение методики	Значение R-счета практически не коррелирует с результатами, получаемыми при помощи других методов и моделей. Получаемые прогнозы не соответствуют реальному финансовому состоянию предприятий. Нет отраслевой дифференциации интегрального показателя
Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства	Переменные в модели определяются по данным баланса и отчета о прибылях и убытках, что позволяет использовать ее для внешнего экспресс-анализа	Анализ показал, что 6,25% обследованных должников были признаны финансово состоятельными, 21,9% - являлись банкротами на протяжении всего периода. Нестабильность оценок обусловлена показателем V35, т.е. соотношением операционных активов и расходов
Модель В.А. Пареной и И.В. Долгалева	Механизм разработки модели подробно описан, даны рекомендации по схеме и периодичности перерасчета весов значимости и предельных значений Z-счета	Вероятность банкротства у 78% должников была определена как средняя, только у 22% она признана выше среднего или высокой. Это обусловлено существенным разрывом между интервалами, определяющими вероятность банкротства как «среднюю» (0,29; 2,07] и «выше среднего» (0; 0,29]
Модель Таффлера	Простота расчета, возможность применения при проведении внешнего диагностического анализа	Большинство (87,5%) обследованных должников были признаны финансово устойчивыми. Получаемые прогнозы неадекватны, поскольку достичь критического (отрицательного) уровня Z-счета практически невозможно
Модель credit-men и модель В.В. Ковалева	Возможно использование данных методик для проведения внешнего анализа. Определены нормативы переменных, которые дифференцированы по отраслям	Установленные пороговые значения коэффициентов завышены. Общим недостатком обеих моделей являются резкие «переходы» от одной оценки финансовой состоятельности к другой, т.е. даже если организация получит 99 баллов из ста, ее финансовое положение будет признано неустойчивым
Показатель платежеспособности Конана и Гольдера	Оценка производится в зависимости от вероятности задержки компанией платежей по обязательствам, что отвечает интересам кредиторов и соответствует целям внешнего экспресс-анализа	Невысокая надежность получаемых прогнозов: только у 56% должников вероятность задержки платежей была признана высокой. В качестве переменной использовано отношение расходов на персонал к добавленной стоимости. Этот показатель невозможно точно определить по данным финансовой отчетности, а поскольку интервалы между уровнями платежеспособности невелики (в среднем 0,02), то небольшое искажение влечет неадекватный прогноз
Показатель платежеспособности Управления отчетности Банка Франции	Модель включает 8 переменных, характеризующих различные аспекты деятельности предприятия	Неадекватность получаемых прогнозов: только 9,38% предприятий - фактических банкротов, получили оценку «организация, задерживающая платежи». Модель также оперирует показателем добавленной стоимости, которую сложно определить по данным финансовой отчетности
Модель Зайцевой	Модель использует в качестве переменных 6 финансовых показателей, для которых определены нормативные значения	Методика недостаточно хорошо описана, не дана техника расчета коэффициентов. Невысокая адекватность прогнозов - у 21,9% несостоятельных организаций вероятность банкротства признана низкой. Существует необходимость привлечения данных коэффициенте загрузки за предыдущие периоды, что ограничивает возможности использования модели при проведении внешнего анализа
Модель А.Б. Перфильева	Модель использует большое число переменных – восемь, что обусловливает достаточно адекватные прогнозы	Между некоторыми переменными наблюдается достаточно высокая корреляция: у коэффициентов абсолютной, быстрой и текущей ликвидности, коэффициентов маневренности и обеспеченности запасов собственными источниками. Это снижает точность получаемых оценок
Модель Ж. Лего	Модель включает только 3 коэффициента, по ней легко провести расчеты	Ограничением для использования данной модели при проведении внешнего диагностического анализа является необходимость привлечения данных об объеме выручки и активах за два предыдущих периода. Модель использует в качестве одной из переменных величину акционерного капитала, поэтому применима только в отношении АО
Модель Фулмера	Модель использует в качестве переменных 9 финансовых коэффициентов. Возможно динамическое прогнозирование финансового состояния	Модель дает неадекватный прогноз. Среди обследованных предприятий-должников 56,2% были признаны финансово состоятельными, только 18,75% получили оценку «фактический банкрот». Критическое значение H-счета занижено, существуют определенные технические сложности в произведении расчетов
Модель Спрингейта	Модель показывает достаточный уровень надежности прогноза	Нет отраслевой и региональной дифференциации Z-счета. Между переменными наблюдается достаточно высокая корреляция

4)

 

5)

6) Признаки банкротства можно разделить на две группы. К первой группе относятся показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем:

повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объемов продаж и хронической убыточности;

наличие хронически просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;

низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция их к снижению;

увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме;

дефицит собственного оборотного капитала;

систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;

наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;

использование новых источников финансовых ресурсов на

невыгодных условиях;

неблагоприятные изменения в портфеле заказов;

падение рыночной стоимости акций предприятия;

снижение производственного потенциала.

Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер. К ним относятся:

чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;

потеря ключевых контрагентов;

недооценка обновления техники и технологии;

потеря опытных сотрудников аппарата управления;

вынужденные простои, неритмичная работа;

неэффективные долгосрочные соглашения;

недостаточность капитальных вложений и т.д.

                 7 )

 

где Kлик1 и Клик0 - соответственно фактическое значение коэффициента ликвидности в конце и начале отчетного периода;

Клик(норм) - нормативное значение коэффициента текущей ликвидности; 6 — период восстановления платежеспособности, мес.; Т - отчетный период, мес.

8. Система показателей и их рейтинговая оценка, выраженная в баллах ,которую мы приводим в несколько измененном виде.

 I класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющем быть уверенным в возврате заемных средств;

II класс - предприятия, демонстрирующие некоторую степень  риска по задолженности, но еще  не рассматриваются как рискованные;

III класс - проблемные  предприятия. Здесь вряд ли существует  риск потери средств, но полное  получение процентов представляется  сомнительным;

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

V класс - предприятия  высочайшего риска, практически  несостоятельные.

9 )   Z = l,2Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 1,0Х5,

где Х1 — собственный оборотный капитал / сумма активов;

Х2 — нераспределенная (реинвестированная) прибыль / сумма активов;

Х3 - прибыль до уплаты процентов / сумма активов;

Х4 - рыночная стоимость собственного капитала / заемный капитал;

Х5 - объем продаж (выручка) / сумма активов.

10)  Z = 0,717Х1 + 0,847Х2 + 3,107Х3 + 0,42X4 + 0,995Х5,

где Х4 - балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал.

11) Z = 0,063X1 + 0,092Х2 + 0,057Х3 + 0,001X4,

где Х1 - оборотный капитал / сумма активов;

Х2 - прибыль от реализации /сумма активов;

Х3 ~ нераспределенная прибыль / сумма активов;

X4 - собственный капитал / заемный капитал.

12)  Z = 0,53X1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16X4,

где Х1 - прибыль от реализации/ краткосрочные обязательства;

Х2 - оборотные активы/ сумма обязательств;

Х3 - краткосрочные обязательства / сумма активов;

Х4 - выручка / сумма активов.