Методы прогнозирования банкротства

Автор: Пользователь скрыл имя, 12 Января 2011 в 13:13, курсовая работа

Краткое описание

Цель курсовой работы – изучить методы прогнозирования возможного банкротства.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Сформулировать понятие банкротства;
2. Исследовать основные признаки банкротства;
3. Исследовать особенности применения методов прогнозирования банкротства в отечественной и зарубежной практике .

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ 5
1.1. БАНКРОТСТВО: ПОНЯТИЕ И ПРИЗНАКИ. 5
1.2. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА 9
1.2.1. ОЦЕНКА ДИНАМИКИ ЦЕНЫ ПРЕДПРИЯТИЯ 9
1.2.2. СИСТЕМА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ВОЗМОЖНОГО БАНКРОТСТВА 10
1.2.3. МУЛЬТИПЛИКАТИВНЫЙ ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ 11
2. ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА 15
2.1. МЕТОДИКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНИКИ MDA 15
2.2. ДВУХУРОВНЕВАЯ СИСТЕМА ПОКАЗАТЕЛЕЙ 19
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 22
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 23

Файлы: 1 файл

меиоды прогнозирования банкротства.doc

— 135.00 Кб (Скачать)

     Известны  другие подобные критерии. Так британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель7, при разработке которой использовал следующий подход: при использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации. Типичная модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает форму: 

     Z = c0+c1х1 + с2х2 + с3х3 + с4х4,…                                             (1.4)

     где:

     х1=прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%)

     х2=текущие активы/общая сумма обязательств (13%)

     х3=текущие обязательства/общая сумма активов (18%)

     х4=отсутствие интервала кредитования (16%)

     с0,…с4 – коэффициенты, проценты в скобках указывают на пропорции модели; х1 измеряет прибыльность, х2 – состояние оборотного капитала, х3 – финансовый риск и х4 – ликвидность. 

     Для усиления прогнозирующей роли моделей  можно трансформировать Z-коэффициент  в PAS-коэффициент (Perfomans Analysys Score) – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени8. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

     PAS-коэффициент  – это просто относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

    1.   Двухуровневая система показателей
 

      Основываясь на разработках западных аудиторских фирм и преломляя эти разработки к отечественной специфике ведения бизнеса, В. В. Ковалев предложил двухуровневую систему показателей:

  • группа индикаторов финансовых затруднений;
  • группа показателей возможного банкротства (т.е. имеются некоторые предпосылки ухудшения финансовой ситуации).
 

      Не  все из рассматриваемых критериев  могут быть рассчитаны непосредственно по данным бухгалтерской отчетности, нужна дополнительная информация. Что касается критических значений этих критериев, то они должны быть детализированы по отраслям и подотраслям, а их разработка может быть выполнена после накопления определенных статистических данных.

      К первой группе относятся критерии и  показатели, неблагоприятные текущие значения которых или складывающаяся динамика изменения свидетельствуют о возможных в обозримом будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и банкротстве. К ним относятся:

      · повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;

      · превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности;

      · чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;

      · устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;

      · хроническая нехватка оборотных средств;  

      · устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;

      · неправильная реинвестиционная политика;

      · превышение размеров заемных средств над установленными лимитами;

      · хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов);

      · высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности;  

      · наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов;

      · ухудшение отношений с учреждениями банковской системы;

      · использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях;

      · применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации;

      · потенциальные потери долгосрочных контрактов;

      · неблагоприятные изменения в портфеле заказов. 

      В группу показателей возможного банкротства  входят критерии и показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое; вместе с тем они указывают, что при определенных условиях, обстоятельствах или непринятии действенных мер ситуация может резко ухудшиться. К ним относятся:

      · потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

      · вынужденные остановки, а также нарушения ритмичности производственно- технологического процесса;

      · недостаточная диверсификация деятельности предприятия, т.е. чрезмерная зависимость финансовых результатов деятельности предприятия от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.;

      · излишняя ставка на возможную и прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;  

      · участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;

      · потеря ключевых контрагентов;

      · недооценка необходимости постоянного технического и технологического обновления предприятия;

      · неэффективные долгосрочные соглашения;

      · политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключевых подразделений.

 

     ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

      В заключение следует отметить, что  одной из категорий рыночного  хозяйствования является банкротство (несостоятельность) хозяйствующих субъектов. Вся жесткость рыночного механизма объясняется тем, что банкротство предприятий и определенный уровень безработицы являются своего рода платой за результативность хозяйственной деятельности.

      Банкротство – стало фактом в России. С  одной стороны банкротство –  крах, гибель предприятия. Но с другой стороны – это толчок  к изменению  в лучшую сторону, возможность  возрождения  с учетом прошлых ошибок.  Процедуры, используемые в качестве необходимых  для вывода предприятия из кризисного состояния устанавливаются законодательно.

      Основными методами прогнозирования банкротства являются:

    • оценка динамики цены предприятия;
    • система показателей возможного банкротства;
  • мультипликативный дискриминантный анализ.

      Считается, что все они позволяют получить достаточно точные результаты. Однако в силу отсутствия достаточной формализации предписываемых ситуаций страдают сильной зависимостью от субъекта анализа, т.е. от опыта и убеждений аналитика. Они, как правило, многословны и зачастую дают противоречивое толкование полученным цифрам.

      Очевидно, что в кризисной экономике  особенно остро ощущается потребность в таком методе, который давал бы наиболее близкое к реальности отражение финансового состояния. В то же время попытка создания универсального метода, который подошел бы разным сферам экономики, представляется сомнительной уже в силу того, что слишком велики отличия в балансовых пропорциях одной отрасли от другой. 

 

     

     СПИСОК  ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

 
    
  1. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть  первая. Принят Государственной Думой 21 октября 1994 г.
  2. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть вторая. Принят Государственной Думой 22 декабря 1995 г.
  3. Федеральный закон РФ «О несостоятельности (банкротстве)» от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ.
  4. Федеральный закон РФ «Об особенностях несостоятельности (банкротства) субъектов естественных монополий топливно-энергетического комплекса» от 24 июня 1999 г. № 122-ФЗ.//Российская газета. – 1999. - № 122, № 123.
  5. Адаев Ю. В. Анализ эффективности хозяйственной деятельности предприятий в условиях рынка и аудит: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 1997. – 268 с.
  6. Банкротство. Правовое регулирование. Методические указания. Арбитражная практика. – М.: Издательство «Норма», 1999. – 646 с.
  7. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент.  – СПБ.:Экономическая школа, 1997. Т.2  – 669 с.
  8. Витрянский В., Васильева Н. Простейший комментарий к ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)»: законы и законодательные акты. – 4-е изд. – М.: Статус, 2004г.
  9. Грамотенко Т. А. Банкротство предприятий: экономические аспекты. – М.: ПРИОР, 1998. – 176 с.
  10. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. –  1999. – № 3. – с.13-20
  11. Ковалев А. И., Привалов В. П. Анализ финансового состояния предприятия. Издание 3-е, переработанное и дополненное. – М.: Центр экономики и маркетинга, 1999. – 196 с.
  12. Ковалев А.П. Диагностика банкротства. – М.: Финстатинформ, 1995. – 157с.
  13. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент. - М.: Финансы и статистика. – 2002. – 768 с.
  14. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. - М.: Финансы и статистика. – 1996. – 432 с.
  15. Ковалев В.В. Финансовый менеджмент: теория и практика. – М.: Проспект, 2006. – 936 с.
  16. Кукукина И. Г. Учет и анализ банкротств: учеб. пособие. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2006.
  17. Недосекин А. О. Нечеткие множества в задачах управления финансами // Аудит и финансовый анализ, 2000, №2. – 139-147 с.
  18. Пареная В. А., Долгалев И. А. Экспресс-оценка вероятности банкротства //  Аудит и финансовый анализ, 2002, №2. – 112-113 с.
  19. Телюкина В. М. Конкурсное право: теория и практика несостоятельности (банкротства). –М.: Дело, 2002г. – 104с.
  20. Ткачев В. Н. Несостоятельность (банкротство в РФ: правовое регулирование конкурсных отношений. -2-е изд. –М.: Книжный мир, 2006г. – 58с.
  21. Финансовый менеджмент: Учебник для вузов/Под ред. Проф. Н. Ф. Самсонова. – М.: Финансы, ЮНИТИ, 2002. – 495 с.

Информация о работе Методы прогнозирования банкротства