Автор: Пользователь скрыл имя, 10 Ноября 2011 в 15:25, курсовая работа
Проблемы и методы диагностики банкротства
Цена предприятия (V) определяется капитализацией прибыли по формуле:
(8)
где P - ожидаемая прибыль до выплаты налогов, а также процентов по займам и дивидендов;
K
- средневзвешенная стоимость
Снижение цены предприятия означает снижение его прибыльности либо увеличение средней стоимости обязательств (требования банков, акционеров и других вкладчиков средств). Прогноз ожидаемого снижения требует анализа перспектив прибыльности и процентных ставок. Целесообразно рассчитывать цену предприятия на ближайшую и долгосрочную перспективу
Российские ученые Р.С. Сайфуллин и Г. Г. Кадыков предприняли попытку адаптировать модель Z- счета Э. Альтмана к российским условиям. Они предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий число[4, с.49]:
R=
2*К0+0,1*КТЛ+0,08*КИ+0,45*КМ+К
где К0 - коэффициент обеспеченности собственными средствами;
КТЛ - коэффициент текущей ликвидности-
КИ - коэффициент оборачиваемости активов;
КМ – рентабельность реализации продукции;
КПР – рентабельность собственного капитала.
При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, организация будет иметь удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом меньше единицы характеризуется как удовлетворительное.
В 2007 г. С. Кучеренко на базе отечественных организаций был разработан коэффициент прогнозирования банкротства[4, с.46].
Эта дискриминантная модель позволяет прогнозировать непосредственно процедуру банкротства, характеризуя предрасположенность организации к процедуре на перспективу до двух лет.
В модели при Z < 10,3 – организация подвержена банкротству в течение ближайшего периода. Значения Z, находящиеся в промежутке 10,3 - 11,6 – являются зоной неопределенности, в этом случае имеется одинаковая вероятность обоих результатов исхода. При Z > 11,6 в организации в течение ближайших двух лет не будет инициирована процедура банкротства. Модель способна с точностью до 89,3 % информировать о наступлении процедуры банкротства организации в течение ближайшего года и с точностью до 92,9 % - в течение двухлетнего периода[4, с.47].
ZПРБ = -0,748х1 + 15,288х2 + 15,435х3 – 17,667х4 + 9,378х5– 0,375х6 (6)
гдех1 – коэффициент абсолютной ликвидности;
х2 – коэффициент рентабельности оборотных активов;
х3 – коэффициент рентабельности продаж;
х4 – коэффициент рентабельности производства;
х5 - коэффициент оборачиваемости оборотных активов;
х6 – коэффициент фондоотдачи.
Подводя итог по разделу можно сказать, что для оценки банкротства предприятий используются модели, разработанные такими отечественными экономистами как: Кучеренко, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым, а так же учеными Иркутского экономической академии.
Общая
оценка недостатков и преимуществ зарубежных
и российских моделей диагностики банкротства
приведена в приложении 1.
Список
литературы
Приложение 1
Сравнительная характеристика
| Модель предсказания банкротства | Достоинства модели | Недостатки модели |
| 1 | 2 | 3 |
| 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 |
| Двухфакторная модель Белгородского института потребительской кооперации | Простота расчета, возможность применения при проведении внешнего анализа на основе бухгалтерского баланса. Адекватно оценивает финансовую устойчивость торговых организаций | Весовые значения коэффициентов таковы, что предприятие относится к первому классу с вероятностью банкротства менее 50% только при высоких значениях коэффициента ликвидности (>2) и низкой доле заемных средств (25-30%). Нет отраслевой дифференциации Z-счета |
| Пятифакторная модель Э. Альтмана (оригинальная) | Переменные
в модели отражают различные аспекты
деятельности предприятия, возможно динамическое
прогнозирование изменений |
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 |
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 |
| 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 о 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 |
| 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 |
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 |
Информация о работе Классификация моделей диагностики склонности предприятия к банкротству