Модели прогнозирования банкротства

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Одной из задач анализа финансового состояния предприятия является предотвращение угрозы банкротства и его прогнозирование. Для оценки удовлетворительной структуры баланса выбираются два показателя:

где Кт.л. – коэффициент текущей ликвидности;

2) коэффициент обеспеченности собственными средствами:

где Косс – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Если коэффициент текущей ликвидности и коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами соответствуют своим нормативным значениям (2 и 0, 1 соответственно), то рассчитывается коэффициент утраты платежеспособности, который показывает, существует ли угроза утраты платежеспособности предприятием в ближайшие 3 месяца.

где Ку.п. – коэффициент утраты платежеспособности;

Т – продолжительность отчетного периода в месяцах;

Кт.л.к.п. – коэффициент текущей ликвидности на конец периода;

К т.л.н.п. – коэффициент текущей ликвидности на начало периода.

Если Ку.п. меньше 1, то предприятие в ближайшие три месяца может утратить платежеспособность.

Если структура баланса по первым двум показателям признается неудовлетворительной, то рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности.

где Кв.п. – коэффициент восстановления платежеспособности.

Если коэффициент восстановления платежеспособности больше 1, то у предприятия есть возможность восстановить свою платежеспособность за 6 месяцев [23, с. 24–29].

Рассмотрим другие модели прогнозирования банкротства.

В модели учитываемым фактором риска является возможность необеспечения заёмных средств собственными в будущие периоды. В соответствии с этим содержанием модели, является определение границы между платёжеспособностью и несостоятельностью – потерей платёжеспособности. Конструкция модели достаточно проста и включает такие факторы – признаки, как платёжеспособность и финансовая независимость. Показателями указанных факторов являются:

1) коэффициент текущей ликвидности (Ктл), характеризующий общую обеспеченность экономической организации оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения срочных обязательств;

2) коэффициент капитализации (Кзс) (финансового равновесия или ассоциации), отражающий соотношение заёмных и собственных средств:

Модель прогнозирования риска несостоятельности имеет вид:

Автором модели определено следующее правило оценивания риска несостоятельности экономической организации:

1) если Z< 0, вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z;

3) если Z> 0, вероятность банкротства больше 50% и возрастает по мере увеличения рейтингового числа Z. В этом случае определяющее влияние имеет значение коэффициента Кзс.

Модель даёт возможность оценить финансовое состояние фирмы с точки зрения её возможного будущего банкротства (финансовой несостоятельности). Особенностями конструкции модели являются: отсутствие индикаторов (весовых коэффициентов); наличие для предлагаемых показателей тренда на временном интервале до пяти лет. По содержанию модель представляет комплекс финансовых показателей, характеризующих платёжеспособность, финансовую независимость и рентабельность организации. Адаптированная модель Бивера для российских реалий включает следующие показатели:

4) Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами:

5) Коэффициент характеристики оборотных активов и текущих обязательств:

Для всех коэффициентов определены три группы показателей.

Коэффициент Бивера рассматривается отдельно как один из наиболее статистически надежных показателей диагностики банкротства. Риск потери платежеспособности изменяется в зависимости от значения этого коэффициента: N≤ 0, 17 – высокий; 0, 17< N≤ 0, 4 – средний; N> 0, 4 – низкий.

Таблица 1. Группы значений показателей для пятифакторной модели У. Бивера

В четырёхфакторной модели Лиса факторы – признаки учитывают такие результаты деятельности как ликвидность, рентабельность и финансовая независимость экономической организации. Конструкция модели имеет вид:

Х2 – рентабельность активов по прибыли от реализации;

Х3 – рентабельность активов по нераспределённой прибыли;

Х4 – коэффициент покрытия по собственному капиталу.

Для данной модели вероятность банкротства в зависимости от значения рейтингового числа определяется следующим образом:

1) если Z> 0.037 – вероятность банкротства высокая;

2) если Z< 0, 037 – вероятность банкротства малая.

Таффлером была предложена следующая модель прогнозирования финансовой несостоятельности экономической организации:

Х1 – коэффициент покрытия: прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

Х2 – коэффициент покрытия: оборотные активы / сумма обязательств;

Х3 – доля обязательств: краткосрочные обязательства / сумма активов;

Х4 – рентабельность всех активов: выручка от реализации / сумма активов.

Правило принятия решения о возможности банкротства экономической организации следующее:

1) если Z> 0, 3 – фирма имеет неплохие долгосрочные перспективы;

2) если Z< 0, 2 – банкротство более чем вероятно.

5. Двухфакторная модель прогнозирования банкротства.

В основе модели – два фактора: коэффициент текущей ликвидности;

коэффициент финансовой независимости (коэффициент автономии) – удельный вес собственных средств в общей сумме источников финансирования. Модель прогнозирования риска несостоятельности имеет вид:

Как следует из конструкции модели, в прогнозировании возможного состояния банкротства определяющее значение имеет фактор финансовой независимости. Это объясняется следующим парадоксом: при нестабильной среде предпринимательства предприятие увеличивает запасы, что приводит к росту показателя Ктл, но одновременно растёт вероятность риска их ликвидности, что снижает платёжеспособность предприятия.

Шкала оценки риска банкротства пять классов градации, и в зависимости от значения рейтингового числа Z она осуществляется по следующему правилу:

1) если Z< 1, 3257 – вероятность банкротства очень высокая;

2) если 1, 3257≤ Z< 1, 5457 – вероятность банкротства очень высокая;

3) если 1, 5457≤ Z< 1, 7693 – вероятность банкротства средняя;

4) если 1, 7693≤ Z< 1, 9911 – вероятность банкротства низкая;

5) если Z> 1, 9911 – вероятность банкротства очень низкая.

6. Четырёхфакторная модель прогнозирования банкротства.

Данная модель прогнозирования банкротства торгово-посреднических экономических организаций включает четыре фактора и имеет следующий вид:

финансовый устойчивость платежеспособность

Шкала оценки риска банкротства имеет пять градаций и осуществляется по следующим правилам:

1) если Z< 0 – вероятность банкротства максимальная (90–100%);

2) если 0< Z< 0, 18 – вероятность банкротства высокая (60–80%);

3) если 0, 18< Z< 0, 32 – вероятность банкротства средняя (35–50%);

4) если 0, 32< Z< 0, 42 – вероятность банкротства низкая (15–20%);

5) если Z> 0, 42 – вероятность банкротства минимальна (до 10%).

7. Пятифакторная модель прогнозирования банкротства Э. Альтмана.

Х1 – отношение оборотного капитала к сумме активов;

Х2 - отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

Х3 - отношение операционной прибыли к сумме активов;

Х4 – отношение рыночной стоимости акций к заемным пассивам;

Х5 – отношение выручки от реализации к сумме активов.

В зависимости от значения Z дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале:

1) если Z≤ 1, 8 – вероятность банкротства очень высокая;

2) 1, 8 < Z ≤ 2, 7 – вероятность наступления банкротства высокая;

3) 2, 7 < Z < 2, 9 – возможная вероятность наступления банкротства;

4) Z ≥ 2, 9 – очень низкая вероятность наступления банкротства.

Таким образом, данные методики оценки и прогнозирования банкротства позволяют с достаточно высокой степенью точности предсказывать наступление финансовых кризисов на предприятии. Помимо прочего, данные методы перспективны для оценки надежности и платежеспособности контрагентов, что особенно в современных российских условиях, когда от контрагентов зачастую зависит финансовая устойчивость предприятия [21, с. 150–188].

2. Анализ оценки финансового состояния ООО «МВТ»