Модель О.П.Зайцевой для оценки риска банкротства предприятия

lign="justify">     Z = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4

     где Х1 = Оборотный капитал / Баланс; Х2 = (Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате) / Баланс; Х3 = Прибыль до налогообложения / Краткосрочные обязательства; Х4 = Выручка (нетто) от реализации / Баланс

     Расчет  показателей по бухгалтерскому балансу:

     Х1 = стр. 290 / 300 ф.1

     Х2 = стр. 140 ф.2 + проценты к уплате / 300 ф.1

     Х3 = стр. 140 ф.2 / стр. 690 ф.1

     Х4 = стр. 010 ф.2 / стр. 300 ф.1)

     При Z < 0,862 компания является потенциальным  банкротом.

     В процессе тестирования модели Спрингейта на основании данных 40 компаний была достигнута 92,5% точность предсказания неплатежеспособности на год вперёд. 

     Прогнозирование вероятности банкротства  на основе модели Тафлера

     В 1977 г. британские ученые Р. Тафлер и  Г. Тишоу апробировали подход Альтмана на данных 80 британских компаний и построили  четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов. Данная модель рекомендуется для анализа как модель, учитывающая современные тенденции бизнеса и влияние перспективных технологий на структуру финансовых показателей, формула расчета имеет вид:

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

     где

     Х1 = стр. 050 ф. 2 / стр. 690 ф. 1;

     Х2 = стр. 290 ф. 1 / стр. 590 + 690 ф. 1;

     Х3 = стр. 690 ф. 1 / стр. 300 ф. 1;

       Х4 = стр. 010 ф. 2 / стр. 300 ф. 1.

     При Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 высокая.

     Отметим, что в уравнении Р. Таффлера и  Г. Тишоу переменная X1 играет доминирующую роль, а различительная прогностическая  способность модели ниже по сравнению  с Z-счетом Альтмана, в результате чего незначительные колебания экономической  обстановки и возможные ошибки в исходных данных, в вычислении финансовых коэффициентов и всего индекса могут приводить к ошибочным выводам. 

     Прогнозирование вероятности банкротства  на основе модели Бивера

     Известный финансовый аналитик Уильям Бивер предложил  свою систему показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью определения вероятности банкротства - пятифакторную модель, содержащую следующие индикаторы:

     - рентабельность активов;

     - удельный вес заёмных средств  в пассивах;

     - коэффициент текущей ликвидности;

     - доля чистого оборотного капитала  в активах;

     - коэффициент Бивера (отношение суммы  чистой прибыли и амортизации  к заёмным средствам). 

     Система показателей У. Бивера для диагностики  банкротства Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.  

     Модель У. Бивера диагностики банкротства  

     Метод credit-men, оценки финансовой ситуации на предприятии

     Французским экономистом Ж. Депаляном было доказано, что финансовая ситуация предприятия  может достаточно адекватно характеризоваться 5 показателями, данный метод получил название метод credit-men. Формула расчета имеет вид:

     N = 25R1 + 25R2 + 10R3 + 20R4 + 20R5

     где, R1 - Коэффициент быстрой ликвидности; R2 - Коэффициент кредитоспособности; R3 - Коэффициент иммобилизации собственного капитала; R4 - Коэффициент оборачиваемости запасов; R5 - Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности.

     Метод credit-men, формулы расчета показателей  по бухгалтерскому балансу:

     R1 = (стр. 230 + 240 + 260) / стр. 620 ф.№1;

     R2 = стр. 490 / (стр. 590 + 690) ф. №1;

     R3 = стр. 490 / стр. 190 ф.№1;

     R4 = стр. 020 ф.№2 / стр. 210 ф.№1;

     R5 = (стр. 010 ф. № 2) / (стр. 240 + 230 ф. №1).

     Для каждого показателя определяют его  нормативную величину, который сравнивают с показателем изучаемого предприятия:

     Ri = Фактическое значение коэффициента/Нормативное (рекомендуемое) значение

     Если N=100, то финансовая ситуация предприятия  нормальная, если N>100, то ситуация хорошая, если N<100, то ситуация на предприятии  вызывает беспокойство. 

     Трехфакторная модель Лего (CA - Score)

     В 1987 году, используя метод дискриминантного анализа, под руководством Ж. Лего была разработана трехфакторная модель, имеющая вид:

     Z = 4,5913А + 4,5080B + 0,3936С – 2,7616

     где,

     A = Акционерный капитал / Всего  активов

     B = (Прибыль до налогообложения  + чрезвычайные расходы + финансовые расходы) / Всего активов

     C = Объем продаж за два года / Всего активов за два периода

     При Z < -0,3 предприятие классифицируется как несостоятельное, с высокой  степенью вероятности наступления  банкротства.

     При разработке модели оценки вероятности банкротства были проанализированы итоги работы более 170 промышленных предприятий г. Квебека со среднегодовой выручкой не более 20 млн. долларов по 30 параметрам. Точность оценки вероятности банкротства данной модели не высока и составляет 83%. Еще одним недостатком модели является то, что она может быть применена только для оценки состоятельности промышленных предприятий. 

     Коэффициент Чессера позволяет оценить не только вероятность риска банкротства,но и вероятность невыполнения обязательств по погашению задолженности по кредитам.

     Чем ближе значение данного показателя к нулю, тем устойчивее финансовое состояние

     анализируемого  предприятия.

     Расчет  коэффициента Чессера осуществляется по формуле: 

       (3.9)

     где е – основание натурального логарифма (2,718281828)

     у = -2,0434 - 5,24Х1+ 0,0053 Х2 - 6,6507 Х3+ 4,4009 Х4 - 0,0791 Х5 - 0,102 Х6

     Х1 = (Денежные средства и лекгореализуемые ценные бумаги) / Активы

     Х2 = Выручка / (Денежные средства и лекгореализуемые ценные бумаги)

     Х3 = Доходы / Активы

     Х4 = Заемный капитал / Активы

     Х5 = Собственный капитал / Чистые активы

     Х6 = Оборотные средства / Выручка

     Финансовое  положение предприятия считается  удовлетворительным, если значение коэффициента составляет менее 0,5. 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Комплексная модель оценки риска  банкротства 

       Г.А. Хайдаршина,

       главный специалист «Газпромбанка» 

     Мировой финансовый кризис и его следствие  — нестабильность на финансовых рынках — вызвали резкое увеличение числа  банкротств предприятий на фоне замедления и даже падения экономического роста. В связи с этим для обеспечения стабильного функционирования предприятия в условиях сложной макроэкономической ситуации необходимо не только осуществлять анализ текущего его финансового состояния, но и проводить раннюю диагностику на предмет возможного банкротства в будущем. Это обуславливает высокую актуальность разработки эффективной модели оценки риска банкротства, которая позволила бы своевременно прогнозировать кризисные ситуации на российских предприятиях.

     Как показывают результаты специально проведенного исследования, использование зарубежных методов оценки риска банкротства на отечественных предприятиях нe является эффективным, что, на наш взгляд, обусловлено следующими основными причинами:

     различиями  в исходных данных, используемых для  построения моделей. Зарубежные модели были построены на основе выборки иностранных предприятий с нормативными параметрами структуры баланса и эффективности деятельности, отличными от российских;

     различиями  в макроэкономической ситуации. Вследствие значительной неравномерности уровня экономического развития стран в мировом масштабе коэффициенты моделей оценки риска банкротства разработанных для предприятий стран с развитой рыночной экономикой, не применимы для стран с переходной экономикой;

     мультиколлинеарностью факторов. В ходе исследования были выявлены случаи мультиколлинерности факторов, вызывавшей искажения оценок коэффициентов моделей;

     не  учитывается отраслевая специфика  деятельности предприятий. Большинство  зарубежных моделей изначально разрабатывались  как «универсальные», т.е. применимые для предприятий любых отраслевых сегментов. Вместе с тем, оптимальные значения ключевых показателей финансового состояния значительно варьируются для предприятий различных отраслей.

     С учетом преимуществ и недостатков  подходов к оценке риска банкротства, используемых как в зарубежной, так и в российской практике финансового менеджмента, была разработана комплексная модель оценки риска банкротства предприятия, построение которой предполагало последовательную реализацию ряда этапов.

     На  первом этапе, представляющем собой формирование обучающих статистических выборок российских предприятий (банкроты-небанкроты) и массивов данных в ретроспективном периоде, был сформирован массив данных из 48 показателей, характеризующих различные аспекты деятельности предприятия, а также макроэкономическую ситуацию в России.

     Второй  этап — отбор на основе факторного анализа (с предварительным анализом на мультиколлинеарность) индикаторов, обуславливающих наибольший вклад  в дисперсию результирующего  показателя, характеризующего факт банкротства предприятия.

     Формирование  с использованием iogit-регрессии на основе показателей, отобранных с помощью  указанных выше процедур, многофакторного  комплексного критерия оценки риска  банкротства (CBR), обладающего наилучшей  прогностической способностью — это третий этап, который предполагает непосредственно процесс построения модели.

     На  четвертом этапе определяются диапазоны  критерия CBR, используемые для классификации  анализируемых предприятий в  зависимости от уровня риска банкротства.

     Выборка предприятий для построения комплексной модели оценки риска банкротства состояла из 350 объектов и формировалась таким образом, чтобы избежать включения «однотипных предприятий»: компании, вошедшие в данную выборку, различаются по ряду признаков (масштабы деятельности, определяемые объемом годовой выручки, а также отраслевая принадлежность). Данный подход позволил, с одной стороны, построить объективную модель, а с другой — учесть тот факт, что нормативные значения показателей финансового состояния отличаются для предприятий с разной отраслевой принадлежностью. В результате исходный массив данных для построения модели включил в себя 100 предприятий торговли, 100 сельскохозяйственных предприятий, а также 150 предприятий промышленности (в том числе 50 — ТЭК).

     В настоящее время в России существует достаточно большое количество баз  данных, содержащих финансовую отчетность предприятий различной отраслевой принадлежности. В данной статье, была использована информация, предоставленная  проектом «Национальное кредитное бюро».

     Ключевым  принципом реализации предложенной модели оценки риска банкротства  является расчет комплексного критерия риска банкротства на основе модели следующего вида: СBR — комплексный критерий риска банкротства предприятия;