Диагностика банкротства предприятий и организаций с применением количественных и качественных моделей.

Заключение

Данная работа была посвящена теме «Диагностика банкротства предприятий и организаций с применением количественных и качественных моделей». Она дала ответы на поставленные перед ней задачи. В заключение проведенного исследования этого вопроса можно сделать следующие определенные выводы:
Основная задача диагностики состоит в том, чтобы своевременно распознать и обеспечить принятие таких управленческих решений, которые будут способствовать снижению влияния негативных процессов на состояние объекта. Пусть не для полного предотвращения кризиса, а хотя бы частичной ликвидации наиболее существенных его проявлений. Содержание и результаты диагностических исследований позволят сделать вывод, что они являются одним из наиболее универсальных средств получения достоверной информации о со ...

Оглавление

Введение 3
1. Диагностика банкротства предприятий и организаций: теоретические основы 6
1.1. Цели предприятия и необходимость диагностики его кризисного состояния 6
1.2. Диагностика банкротства: определение и сущность понятия 8
1.3. Показатели диагностики кризисного состояния 11
2. Оценка вероятности банкротства предприятия с использованием количественных и качественных моделей 14
2.1. Сравнительная характеристика современных методов и моделей 14
2.2. Оценка возможного банкротства организации посредством использования различных моделей 25
3. Проведение диагностики кризисного состояния предприятия на основе количественных моделей: практические аспекты 34
3.1. Диагностика кризисного состояния предприятия на основе количественных моделей с расчетом их значений 34
3.2. Проверка критериев приведенных моделей 36
Заключение 39
Список используемых источников 41

Введение

Актуальность данной работы обуславливается следующим:
На современном этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение. Вместе с тем, методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать неблагоприятный исход, практически нет. Более того, нет единого источника, который бы описывал большинство известных методик.
Интерес к данной проблеме оправдан, так как любое предприятие может столкнуться с проблемой неустойчивого финансового состояния, неплатежеспособностью, банкротством. Поэтому своевременное обнаружение признаков возможных финансовых затруднений в будущем дает шанс принять правильные управленческие решения во избежание несостоятельности.
Важным направл ением анализа финансового состояния предприятия является оценка риска его банкротства. В современных условиях хозяйствования для любого предприятия важно оценивать свою платежеспособность и определять степень угрозы банкротства или риска потери имеющейся финансовой устойчивости.
В современных экономических условиях умение вовремя распознать и заметить неблагоприятное состояние предприятия – неотъемлемое качество каждого руководителя действующей компании. В современной экономической науке существует большое количество методик определения вероятности банкротства, которые используются многими предприятиями. Каждая из методик использует свою систему показателей для оценки финансового состояния заемщика и по-своему определяет порядок расчета этих показателей. Поэтому изучение этих методик актуально сегодня, так как позволяет понять, какие из них наиболее точно прогнозируют кризис на предприятии.
Данные обстоятельства и обуславливают важность и необходимость изучения особенностей антикризисного управления на предприятии, тем самым предопределяя актуальность выбранной темы настоящей работы. Эта работа является исследованием одной из важных тем в этой области. В частности, она представит освещение такого вопроса, как «Диагностика банкротства предприятий и организаций с применением количественных и качественных моделей».
В соответствии с названием темы работы и вышеизложенным обоснованием ее актуальности, целью работы определяется следующее – дать краткий обзор основных методик прогнозирования и диагностики банкротства, рассмотреть их преимущества и недостатки. Выбрать наиболее целесообразный состав методов для оценки риска банкротства и снижения финансовой устойчивости возможно только при четком представлении относительно их достоинств и недостатков.
В силу этого перед работой стоят следующие задачи:
1. Представить теоретические основы вопроса диагностики банкротства предприятий и организаций: теоретические основы. Для чего необходимо:
- обозначить цели предприятия и необходимость диагностики его кризисного состояния,
- дать определение диагностики банкротства и рассмотреть сущность понятия,
- описать показатели диагностики кризисного состояния .
2. Исследовать проведение оценки вероятности банкротства предприятия с использованием количественных и качественных моделей. Для чего следует:
- дать сравнительную характеристику современным методам и моделям диагностики,
- представить оценку возможного банкротства организации посредством использования различных моделей.
3. Провести практический пример диагностики кризисного состояния предприятия на основе количественных моделей. Для чего необходимо:
- произвести расчетыпо диагностики кризисного состояния предприятия на основе количественных моделей,
- осуществить проверку критериев приведенных моделей.
Объектом исследования в данной работе являются процедура проведения диагностики банкротства хозяйствующего субъекта. Предметом исследования – модели и методы, согласно которым осуществляется данная диагностика.
Теоретическая и практическая значимость работы достаточно высока в сфере последних глобальных изменений всей хозяйственной системы нашей страны и, как следствие. Также значимость данной работы определяется еще и тем, что научные и практические проблемы, поднимаемые в ней, непосредственно связаны с решением конкретных задач по оптимизации правовых норм уголовного законодательства нашей страны.
Методологической основой исследования данного вопроса послужил системный подход, позволивший рассмотреть подробным образом все особенности поднятого в данной работе вопроса, а также метод ситуационного и комплексного подхода. Теоретической и нормативно-эмпирической основой исследования являются: научная и учебная литература, труды различных авторов этой области.
Поставленные задачи обуславливают построение и оформление самой работы, которая (согласно очередности поднимаемых вопросов и решения задач) будет содержать: введение, три главы, каждая из которых подробно осветит вопрос, которому она посвящена, заключение и список использованных источников. Результаты исследования главного вопроса работы будут резюмированы и обобщены.

log (материальные активы) =сog(ст0 - стр.110 - стр.140 - стр.220 – стр.230 – стр.240 ф.1)
4,957
5,005
Х8
Стр. 290 / (стр.590 + 690 ф.1)
0,736
0,813
Х9
Log ((стр.140+стр.070) / стр.070 ф.2))
0,377
0,645
Н
Н = 5,528 х1 + 0,212х2 + 0,073х3 + 1,270 х4 – 0,120 х5 + 2,335 х6 + 0,575 х7 + 1,083 х8 + 0,894 х9 – 3,075
3,22
8,27
Вероятность банкротства
Высокая
Высокая
Все расчеты базируются на девяти показателях, которые получаются в процессе отношения некоторых данных друг к другу. В модели используются такие показатели, как баланс предприятия, нераспределённая прибыль прошлых лет, выручка от реализации, прибыль до налогообложения, собственный капитал, денежный поток, краткосрочные и долгосрочные обязательства, материальные активы, оборотный капитал и проценты к уплате. Наступление неплатежеспособности неизбежно при H < 0.
Модель прогнозирования платежеспособности предприятий Спрингейта10 была разработана канадским ученым Гордоном Спрингейтом в 1978 году. Для создания своей модели он использовал метод пошагового дискриминантного анализа, который разработал Э. Альтман. В результате из 19 финансовых показателей осталось 4 наиболее точно определяющих платежеспособность компании (таблица 6).
Таблица 6 - Расчет показателей модели Спрингейта
Показатели
Формула расчета
Начало года
Конец года
Х1
стр. 290 / стр. 300 ф.1
0,639
0,729
Х2
стр.140 ф.2 / стр. 300 ф.1
0,007
0,022
Х3
стр.140 ф.2 / стр. 690 ф.1
0,034
0,108
Х4
стр. 010 ф.2 / стр. 300 ф.1
0,669
0,346
Z
Z = 1,03 х1 + 3,07х2 + 0,66х3 + 0,4 х4
0,97
1,029
Вероятность банкротства
Низкая
Очень низкая
Если Z < 0,862 то предприятие классифицируется как банкрот.
В 1972 г. Лис разработал дискриминантную модель для оценки несостоятельности предприятий Великобритании (таблица 7).
Таблица 7 - Расчет показателей модели Лиса
Показатели
Формула расчета
Начало года
Конец года
Х1
стр. 290 / стр. 300 ф.1
0,639
0,729
Х2
стр.050 ф.2 / стр. 300 ф.1
0,012
0,031
Х3
стр.190 ф.2 / стр. 300 ф.1
0,006
0,005
Х4
стр. 490 / (cстр. 590 + стр.690) ф.1
0,152
0,115
L
L = 0,063 х1 + 0,092х2 + 0,057х3 + 0,001 х4
0,041
0,049
Вероятность банкротства
Высокая
Высокая
Вероятность банкротства предприятия определяется следующим образом: если L>0,037, то риск банкротства предприятия высокий; если L<0,037, то риск банкротства предприятия незначителен.
Усовершенствованием модели Э. Альтмана занялась Г.В. Савицкая. В работе11 была разработана дискриминантная модель для оценки и прогнозирования вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий. Но позднее в работе12, Г.В. Савицкая пояснила, что дискриминантные модели обладают недостатком, а именно, в них нет четких границ для отнесения предприятий к классу банкротов или небанкротов. Если предприятие набирает значение Z-счета, равное или близкое к константе дискриминации, то его трудно квалифицировать на предмет финансовой состоятельности или несостоятельности. Поэтому, изучив инструментарий эконометрики, Г.В. Савицкая построила логитрегрессионную модель для диагностики риска банкротства предприятий.
Если тестируемое предприятие по данной модели набирает значение 0 и ниже, то оно оценивается как финансово устойчивое. Напротив, предприятие, имеющее значение интегрального показателя 1 и выше, относится к группе высокого риска. Промежуточное значение от 0 до 1 характеризует степень близости или дальности предприятия от той или другой группы.
Таблица 8 - Расчет показателей модели Савицкой
Показатели
Формула расчета
Начало года
Конец года
К1
стр. 290 / стр. 300 ф.1
0,639
0,729
К2
стр.010 ф.2 / 0,5 (сстр490 н. стр. 490 к.) ф.1
9,966
3,418
К3
стр.490 / стр. 700 ф.1
0,132
0,103
К4
стр.190 ф.2 / 0,5 (сстр490 н. стр. 490 к.)ф.1
0,094
0,053
Z
Z = 1- 0.98 × К1 -1.8 × K2 -1.83× K3 - 0.28 × К4
- 17,83
- 6,071
Вероятность банкротства
Очень низкая
Очень низкая
Новую методику диагностики возможного банкротства для условий функционирования российских предприятий и, следовательно, лишенную по замыслу автора многих недостатков иностранных моделей, рассмотренных выше, разработала О.П. Зайцева.13 В этой модели рассчитывается фактический (ф К ) и нормативный ( н К ) комплексный показатель по формуле.
Фактический комплексный показатель рассчитывается подстановкой в уравнение К (таблица 9) фактических значений показателей предприятия.
Нормативный комплексный показатель рассчитывается путем подстановки в уравнение нормативных значений показателей: Х1=0, Х2=1, Х3=7, Х4=0, Х5=0,7, Х6= Х6 (прошлого года).
Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то крайне высока вероятность банкротства, а если меньше — то вероятность банкротства незначительна.
Таблица 9 - Расчет показателей модели Зайцевой
Показатели
Формула расчета
Начало года
Конец года
Х1
Чистый убыток / стр. 490 ф.1
0,048
0,052
Х2
стр. 620 / (сстр. 230 + стр.240) фф
0,371
0,27
Х3
стр. 610+стр.620с20с660 / (стр.250 + стр.260 ф.1)
2322,75
4572,6
Х4
Чистый убыток / стр. 010 ф.2
0,009
0,015
Х5
(стр. 590 +стр.690) / стр.490 ф.1
6,567
8,651
Х6
стр. 300 / стр.010 ф.2
30
1,493
Кф
К = 0,25Х1 + 0,1Х2 + 0,2Х3 + 0,25Х4 +0,1 Х5 +0,1Х6
468,25
915,58
Кн
1,17
1,17
Вероятность банкротства
Очень высокая
Очень высокая
Ученые Иркутской государственной экономической академии, обработав данные финансовой отчетности 2040 предприятий торговли г. Иркутска и Иркутской области с 1994 по 1996 года, доказали неприменимость пятифакторной модели Э. Альтмана, так как она не позволяет получить истинную картину оценки несостоятельности российских предприятий14. В связи с этим они предложили свою модифицированную четырехфакторную модель прогноза вероятности банкротства15 (модель R-счета), которая внешне похожа на модель Э. Альтмана:
Подставляя рассчитанные по фактическим данным показатели, получаем значение R и определяем вероятность банкротства по таблице 10:
Таблица 10 - Вероятность банкротства предприятия в соответствии со
значением модели «R»
Значение R
Вероятность банкротства
Менее 0
Максимальная (90-100)
От 0 до 0,18
Высокая (60-80)
0,18 – 0,32
Средняя (35-50)
От 0,32 – 0,42
Низкая (15-20)
Более 0,42
Минимальная (до 10)
Таблица 11 - Расчет показателей модели ИГЭА
Показатели
Формула расчета
Начало года
Конец года
К1
стр. 290 / стр. 300 ф.1
0,639
0,729
К2
стр. 190 ф.2 / стр. 490 ф.1
0,048
0,052
К3
стр.010 ф.2 / стр. 300 ф.1
0,669
0,346
К4
стр.190 ф.2 / (сстр020 + стр.030. +стр. 040 + стр.070 + стр.100 + стр.130) ф.30
0,011
0,016
R
R = 8,38× К1 + K2 + 0,054K3 + 0.63 × К4
5,44
6,19
Вероятность банкротства
Очень низкая
Очень низкая
Одной из интересных зарубежных реализаций методов скоринга является метод Credit-Men. Этот метод был разработан во Франции Ж. Депаляном, доказавшим, что финансовая ситуация предприятия может достаточно адекватно характеризоваться 5 показателями (таблица 12).
Если N=100, то финансовая ситуация предприятия нормальная, если N>100, то ситуация хорошая, если N<100, то ситуация на предприятии вызывает беспокойство.16
Сведем результаты анализа различными моделями в одну таблицу 13.
Таблица 12 - Расчет показателей модели Credit-Men
Показатели
Формула расчета
Начало года
Конец года
R1
Стр.230 +стр.240 +стр.260 / стр. 620 ф.1
2,69
3,69
R2
стр. 490 / стр. 590 + стр.690 ф.1
0,15
0,11
R3
стр. 490 / 190 ф.1
0,38
0,346
R4
стр. 020 ф.2 / стр. 210 ф.1
19,66
13,71
R5
стр.010 ф.2 / (сстр.240 +стр. 230) ф.30
1,56
0,53
N
N = 23R1 + 25 R2 + 10 R3 + 20 R4 + 20 R5
491
384
Вероятность банкротства
Очень низкая
Очень низкая
Таблица 13 - Результаты оценки финансово-устойчивого предприятия
Модель
Вероятность банкротства по модели
Адекватность анализа
На начало года
На конец года
Э. Альтмана
Очень высокая
Очень высокая
Неправильно
Р. Тафлера и Г. Тишоу
Очень низкая
Очень низкая
Правильно
Фулмера
Высокая
Высокая
Неправильно
Спрингейта
Низкая
Очень низкая
Правильно
Лиса
Высокая
Высокая
Неправильно
Г.В. Савицкой
Очень низкая
Очень низкая
Правильно
О.П. Зайцевой
Очень высокая
Очень высокая
Неправильно
ИГЭА
Очень низкая
Очень низкая
Правильно
Credit-Men
Очень низкая
Очень низкая
Правильно
Анализируя результаты, приведенные в таблице 12, приходим к выводу, что 44% моделей, использованных для анализа вероятности банкротства, дают неправильный результат. Это означает, что, несмотря на существование большого количества моделей оценки финансовой устойчивости предприятий, нельзя доверять на 100% какой-либо одной из них для анализа предприятия агропромышленного комплекса. Так как эти предприятия имеют свою отраслевую специфику, то необходимо использовать модели учитывающие особенности предприятий.
3. Проведение диагностики кризисного состояния предприятия на основе количественных моделей: практические аспекты
3.1. Диагностика кризисного состояния предприятия на основе количественных моделей с расчетом их значений
Проведем диагностику кризисного состояния предприятия на основе количественных моделей: рейтингового числа «R» Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова, моделей Фулмера и Спрингейта с расчетом их значений поквартально.
Метод рейтинговой оценки финансового состояния предприятия Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова.
Данный метод заключается в расчете рейтингового числа «R». Общий вид модели:
R = 2Коб + 0,1Клик + 0,08 Кинт + 0,45 Кмен + Кпр , где
Коб — коэффициент обеспеченности собственными средствами;
Клик – коэффициент текущей ликвидности,
Кинт — интенсивность оборота авансируемого капитала, которая характеризуется объемом реализованной продукции, приходящейся на один рубль средств, вложенных в деятельность предприятия (основные и оборотные средства предприятия);
Кмен - коэффициент менеджмента, характеризуется отношением прибыли от реализации к величине выручки от реализации;
Кпр — рентабельность собственного капитала — отношение валовой прибыли к собственному капиталу.
При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно 1. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.
Модель Фулмера. Данная модель была создана на основании обработки данных шестидесяти предприятий — 30 потерпевших крах и 30 нормально работавших. Изначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, окончательный использует всего девять. Общий вид модели выглядит следующим образом:
H = 5,528x1+0.212x2+0,073x3+1,270x4 – 0,120x5+2,335x6+ +0.575x7+1.083x8+0.894x9-3.075,
где х1 = нераспределенная прибыль прошлых лет/баланс;
х2 = выручка (нетто) от реализации/баланс;
х3 = прибыль до налогообложения/собственный капитал;
х4 = денежный поток/обязательства (кратко- и долгосрочные);
х5 = долгосрочные обязательства/баланс;
х6 = краткосрочные обязательства/баланс;
х7 = log (материальные активы);
х8 = собственный оборотный капитал/обязательства;
х9 = log ((прибыль до налогообложения/проценты к уплате)+1).
Если Н<0, крах неизбежен.
Примечание:
Денежный поток представляет собой сумму прибыли после налогообложения и начисленной за период амортизации.
Модель Спрингейта. При создании этой модели были использованы данные по 40 предприятиям. Из первоначальных 19 финансовых коэффициентов в окончательном варианте осталось – 4.
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
Если Z < 0,862 – крах.
3.2. Проверка критериев приведенных моделей
1. Проведем проверку критерия Р.С Сайфулина и Г.Г. Кадыкова. Расчет представим в таблице 14.
Таблица 14
Показатель
1кв.
2 кв.
3 кв.
4 кв.
1. Основные средства
59,624
110
110
158
2. Оборотные средства
968,376
1864
2174
3686
3. Выручка
1436,4
1915,2
2872,8
3351,6
4. Прибыль от реализации
93,4
373,6
280,2
186,8
5. Валовая прибыль
162,2
324,4
486,6
648,8
6. Собственный капитал
258,03
591
950
1595
7. Коэффициент обеспеченности
собственными средствами Коб
0,20
0,26
0,39