Вероятность банкротства ОАО «Брянского Молочного Комбината»

Модель Давыдовой-Беликова

:

                                                                   (3.8)

где

К1 = оборотный капитал/сумма активов;

К2 = чистая прибыль/собственный капитал;

К3 = объем продаж/ сумма активов;

К4 = чистая прибыль/себестоимость.

При: Z<0 - вероятность банкротства максимальная (0.9 – 1),

0<Z<0.18 – вероятность банкротства высокая (0.6 – 0.8),

0.18 < Z < 0.32 – вероятность банкротства средняя (0.35-0.5),

0.32 < Z < 0.42 – вероятность банкротства низкая (0.15-0.20),

Z >0.42 -  вероятность банкротства незначительна (до 0.1).

2.2 Расчет вероятности банкротства по модели Давыдовой–Беликова

Для расчета вероятности банкротства ПУ «Гулливер» по модели диагностики банкротства Давыдовой – Беликова заполним таблицу предварительных расчетов 6.

Таблица 6 – Исходные данные[1]

Рассчитаем значения х1 – х4 и Z-счета, для этого составим таблицу 7.

Таблица 7 – Диагностика вероятности банкротства ПУ «Гулливер» по модели Давыдовой-Беликова

Сравним полученные значения Z-счета со следующими критериями:

Z0 – max степень банкротства 90-100%;

0<Z<0,18 – высокая степень банкротства 60-80%;

0,18<Z<0,32 – средняя степень банкротства 35-50%;

0,32<Z<0,42 – низкая степень банкротства 15-20%;

Z > 0,42 min степень банкротства 10%.

В случае ПУ «Гулливер» соотношения для всех исследуемых периодов больше нормативного значения Z-критерия 0,42.

Таким образом вероятность банкротства предприятия по данной методике минимальна – менее 10% на протяжении 2004-2006 гг.

Отрицательным моментом является тенденция к снижению критериального показателя в 2006 г., т.е. повышение вероятности банкротства к 2007 г.

Согласно полученных данных, можно сделать вывод, что по результатам работы за последние 3 года предприятие ПУ «Гулливер» ухудшило свое финансовое состояние, скачки и уменьшения значений отдельных коэффициентов следует отнести к отрицательной работе предприятия. Увеличение величины запасов, повлекшее рост кредиторской задолженности говорит о неэффективности финансовой политики предприятия. Как результат такого ведения хозяйственной деятельности - потеря текущей платежеспособности требует принятия немедленных мер по финансовому оздоровлению предприятия.

Введение

Проблема прогнозирования возможного банкротства предприятий сегодня чрезвычайно актуальна в Российской Федерации. За последние десять лет очень многие коммерческие организации всевозможных форм собственности оказались на грани банкротства. В первую очередь это было связано с реформированием российской экономики и постепенном вхождении России в зону кризисного развития. В настоящее время актуален вопрос выбора методов и методик, позволяющих прогнозировать наступление банкротства предприятия в близком будущем.

Собственно, прогнозирование банкротства или кризисов в развитии предприятия, приводящих к банкротству, призвано заблаговременно предупреждать о том, что предприятию грозит несостоятельность (банкротство). Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии – понятия синонимичные; банкротство рассматривается как крайнее проявление кризиса. В действительности же дело обстоит иначе: предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим) и банкротство - лишь один из них.

Система банкротства в Российской Федерации регулируется Федеральным законом «О несостоятельности (банкротстве)» №127-ФЗ от 26 октября 2002 г. [1]. Как отмечает А.Семеней [9], в России пока еще отсутствует статистика банкротств предприятий по причине молодости института банкротства в нашей стране, что затрудняет собственные разработки, основанные на реалиях нашей экономики и направленные на достоверное прогнозирование возможного банкротства предприятий. Существует также проблема достоверности информации о состоянии дел на конкретных предприятиях и трудности ее получения.

1. Два подхода к прогнозированию банкротства

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый – количественный – базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами, приобретающими все большую известность: Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), коэффициентом Бивера, моделью R-счета (Россия) и другими, а также используется при оценке таких показателей вероятности банкротства, как цена предприятия, коэффициент восстановления платежеспособности, коэффициент финансирования труднореализуемых активов. Второй – качественный – исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании (А-счет Аргенти, метод Скоуна). Метод интегральной бальной оценки, используемый для обобщающей оценки финансовой устойчивости предприятия, несет в себе черты как количественного, так и качественного подхода.

При сопоставлении методов на предмет целесообразности применения их в российских условиях, необходимо очертить круг проблем, связанных с рассмотренными методами прогнозирования банкротства:

-     отсутствие информации о базе расчета весовых значений коэффициентов;

-     отсутствие информации о базе расчета критериев оценки, получаемых при расчете модели результатов;

-     отсутствие статистики банкротств;

-     проблема достоверности информации и трудности ее получения.

Однако, как отмечают В.А. Пареная и  И.А.  Долгалев [8], практически все банки обладают необходимой информацией по финансовому состоянию предприятий. Авторы предлагают проводить оценку финансового состояния предприятия на базе интегрального коэффициента [7].

Перейдем к рассмотрению конкретных методик прогнозирования банкротства.

2. Три модели Альтмана

Среди качественных методик уделяется наибольшее внимание рассмотрению трех моделей Э. Альтмана.

Первая модель – двухфакторная – отличается простотой и возможностью ее применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, что как раз и имеет место в нашей стране. Но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости и не учитывает влияния других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности предприятия). В связи с этим велика ошибка прогноза. Кроме того, про весовые значения коэффициентов и постоянную величину, фигурирующую в данной модели, известно лишь то, что они найдены эмпирическим путем. Так, двухфакторная модель была разработана Э.Альтманом на основе анализа финансового состояния 19 предприятий США, пятифакторная модель банкротства была построена им на основе изучения данных 66 фирм, половина из которых обанкротилась в 1946-1965 гг., что также несет в себе ошибки экстраполяции процессов, актуальных для 40-60-х гг., на современную действительность. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства и т. д.

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, 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.

Следующая модель Альтмана - пятифакторная - также не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее, на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства. Здесь по-прежнему ничего не известно о базе расчета весовых значений коэффициентов. Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, в настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий, да и в условиях неразвитости вторичного рынка российских, ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл.

Экономист Ю.В. Адамов предлагает заменить рыночную стоимость акций на сумму уставного и добавочного капитала, так как увеличение стоимости активов предприятия приводит либо к увеличению его уставного капитала (увеличение номинала или дополнительный выпуск акций), либо к росту добавочного капитала (повышение курсовой стоимости акций в силу роста их надежности). Однако, и такая коррекция не лишена недостатка, т. к. в этом случае не учитывается возможное колебание курса акций под влиянием внешних факторов и поведение инвесторов, которые могут расценить дополнительный выпуск акций как приближение их эмитента к банкротству и отказаться от их приобретении, снижая тем самым их рыночную стоимость.

Но многие экономисты также считают, что применение прочих коэффициентов в данной модели представляет большую проблему для российских предприятий. Таким образом, различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов.

3. Методика О.П. Зайцевой

Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий и, следовательно, лишенные по замыслу их авторов многих недостатков иностранных моделей, рассмотренных выше, были разработаны в Иркутской государственной экономической академии О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым. Однако, и в этом случае не удалось искоренить все проблемы прогнозирования банкротства предприятий. В частности, определение весовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учета поправки на относительную величину значений отдельных коэффициентов. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов, хотя по замыслу автора этой модели они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов.