Понятие финансового риска банкротства,причины банкротства,анализ на примере предприятия

     - 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. 

     В качестве первых сигналов надвигающегося банкротства можно рассматривать задержки с предоставлением финансовой отчетности, свидетельствующие о работе финансовых служб, а также резкие изменения в структуре баланса и отчета о прибылях и убытках.  

      1.3 Методы диагностики  вероятности банкротства 

      Для любого предприятия важно оценивать свою платежеспособность и прогнозировать возможное банкротство. Для диагностики вероятности банкротства могут быть использованы следующие методы.

      Многокритериальный  подход.

      Многие  крупные компании и аудиторские  фирмы используют для своих аналитических оценок системы критериев. В соответствие с ними выделяется две группы признаков банкротства:

      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;

      - низкие значения коэффициентов  ликвидности и тенденция к  их снижению;

      - наличие хронической просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;

      - 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 неприятии  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.[17, c.93]

      К достоинствам этот системы индикаторов  возможного банкротства можно отнести  системный и комплексный подходы, а к недостаткам - высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, субъективность прогнозного решения независимо от числа критериев.

      Дискриминантные факторные модели.

      В зарубежных странах для оценки риска  банкротства широко используются дискриминантные факторные модели Альтмана, Бивера, Лиса, Таффлера.

      Дискриминантные факторные модели Альтмана. Чаще всего  для оценки вероятности банкротства  предприятия используются Z-модели, предложенные известным западным экономистом Эдвардом Альтманом, который предполагает расчет индекса кредитоспособности.

      Самый простой из этих моделей является двухфакторная. Для нее выбирается два основных показателя, от которых, по мнению Э. Альтмана, зависит вероятность  банкротства:

      - коэффициент покрытия (характеризует ликвидность);

      - коэффициент финансовой зависимости  (характеризует финансовую устойчивость). На основе анализа западной  практики были выявлены весовые  коэффициенты каждого из этих  факторов. 

      Z = -0,3877 - 1,0736 Кп+ 0,579Кфз,   (1) 

      где Кп - коэффициент покрытия (отношения  текущих активов к текущим  обязательствам);

      Кфз - коэффициент финансовой зависимости, определяемой как отношение заемных  средств к общей величине пассивов.

      Для предприятий, у которых Z = 0, вероятность  банкротства равна 50%. Если Z < 0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z > О, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z.

      Позднее Альтманом была предложена пятифакторная  модель прогнозирования. Данная формула применима для акционерных обществ открытого типа: 

      Z = 1,2 Коб + 1,4 Кнп + 3,3 Кр + 0,6 Кп+ 1,0 Ком  (2) 

      где Коб - доля оборотных средств в  активах, т. е. отношение текущих  активов к общей сумме активов;

      Кнп - рентабельность активов, исчисленная исходя из нераспределенной прибыли, т. е. отношение нераспределенной прибыли к общей сумме активов;

      Кр - рентабельность активов, исчисленная  по балансовой стоимости (т. е. отношение  прибыли до уплаты % к сумме активов;

      Кп - коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала, т.е. отношение рыночной стоимости акционерного капитала к краткосрочным обязательствам.

      Для акционерных обществ закрытого  типа и предприятий, акции которых  не котируются на рынке, рекомендуется  следующая модель Альтмана: 

      Z = 0,7 Коб + 0,8 Кнп + 3,1 Кр + 0,4 Кп+ 1,0 Ком,  (3)

      где Кп - коэффициент покрытия по балансовой стоимости, т. е. отношение балансовой стоимости акционерного капитала (суммарная  балансовая стоимость акций предприятия) к краткосрочным обязательствам.

      Константа сравнения — 1,23.

      Если Z < 1,23, то это признак высокой  вероятности банкротства.

      Если Z > 1,23, то это свидетельствует о  малой его вероятности.

      Дискриминантная факторная модель Таффлера.

      Таффлер разработал следующую модель: 

      Z = 0,53.x1 +0,1Зх2 +0,18х3 +0,16х4,   (4) 

      где x1 — прибыль от реализации/краткосрочные  обязательства;

      х2 — оборотные активы/сумма обязательств;

      х3 — краткосрочные обязательства/сумма  активов;

      х4 — выручка/сумма активов.

      Если  величина Z больше, чем 0,3, то это говорит, что у фирмы хорошие долгосрочные перспективы.

      Если Z<0,2, то это свидетельствует о  высокой вероятности банкротства.[17, c. 96] 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     2. Анализ риска банкротства  на предприятии  ОАО «Березниковский  содовый завод»

     2.1 Краткая характеристика  ОАО «Березниковский содовый завод»

      

      Открытое  акционерное общество «Березниковский  содовый завод» является одним из крупнейших предприятий химической отрасли и старейшим содовым  заводом в России.

      Место нахождения: РФ, 618400, Пермский край, г. Березники, ул. Новосодовая, д. 19.

      ОАО "БСЗ"  - современное предприятие  с развитой инфраструктурой, с собственной  сырьевой базой, мощными производствами, исследовательской лабораторией и  высококвалифицированными кадрами.

      Завод постоянно расширяет рынки сбыта  и повышает эффективность продукции, поступающей в страны ближнего и дальнего зарубежья – Казахстан, Белоруссию, Киргизию, Индию. По техническому развитию налажено сотрудничество со многими зарубежными партнерами, в том числе Данией, Германией, Польшей, Украиной.

      Березниковский  содовый завод - крупнейший производитель соды и карбонатных пород. ОАО «Березниковский содовый завод» заслужило репутацию надежного поставщика соды среди потребителей, как на внутреннем, так и на внешнем рынке.

      В начале оценки эффективности работы предприятия необходимо проанализировать динамику основных технико-экономических показателей.

      К основным технико-экономическим показателям  работы любого предприятия относятся:

• объем производства;
• себестоимость выпуска;
• численность персонала;
• фонд оплаты труда;
• затраты на 1 руб. выпущенной продукции;
• производительность труда;
• средняя заработная плата.

      Таблица 1 – Динамика основных технико-экономических  показателей 

      Из  данных таблицы 1 видим, что объем отгрузки товара увеличился за года на 45,4 тыс. тонн или на 8,8%. Стоимость отгруженной продукции возросла на 45%. Себестоимость отгрузки увеличилась на 58,2%, в результате себестоимость 1 тонны возросла на 45,5% и составила около 1500 руб. Так как показатель себестоимости 1 тонны товара аналогичен показателю затрат на 1 руб. товарной продукции, то его рост данного показателя свидетельствует о снижении эффективности, что может быть вызвано либо ростом цен на основные и вспомогательные материалы, энергоносители и т. п.

      Среднесписочная численность персонала уменьшилась на 14 человек или 9,9%, а численность рабочих – на 9 человек или 10,7%. Фонд заработной платы увеличился на 17,9%. Рост затрат на оплату труда при уменьшении численности работников может отразиться как негативно, так и положительно на результатах работы предприятия.

      Рост  фонда заработной платы может  быть вызван как увеличением производительности труда, так и повышением заработной платы. При снижении производительности труда такая стратегия может  привести к снижению объемов производства, и, как следствие, ухудшение финансово-экономических результатов всего предприятия в целом, что, несомненно, скажется на его финансовой устойчивости. При росте же производительности труда рост заработной платы оказывает стимулирующее воздействие на работников. Следовательно, необходимо оценить динамику данных показателей, что и будет сделано далее.