Оценка вероятности банкротства организации: Вероятность банкротства предприятия. Формула. Оценка

- alexxlab

Содержание

Вероятность банкротства предприятия. Формула. Оценка

Привет, на связи Василий Жданов в статье рассмотрим вероятность банкротства предприятия. Современные условия хозяйствования характеризуются высокой степенью неопределенности и риска. Характерные тенденции: снижение объемов продаж и реализации, рост налоговой нагрузки, рост расходов и затратной части, снижение прибыли от реализации. Подобные процессы отрицательно сказываются на финансовом состоянии действующих компаний. Методикой оценки текущего положения является анализ вероятности банкротства компании. В рамках статьи рассмотрим существующие наиболее популярные методы оценки показателя банкротства с применением отечественных и зарубежных практик.

Концепция банкротства

Концепция банкротства подразумевает:

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс
  • управление заемным и собственным капиталом компании неэффективно;
  • из-за того, что заемный капитал выше собственного, наступает период финансовой зависимости от кредиторов;
  • размер просроченной задолженности кредиторам выше норматива;
  • рентабельность производства ниже отраслевого среднего значения или вообще отрицательна;
  • объемы продаж компании падают, снижаются объемы получаемой прибыли.

Оценка банкротства: общее представление

Под оценкой вероятности банкротства понимают прогнозирование возможности наступления ситуации ухудшения платежеспособности и ликвидности компании, что будет означать невозможность погашения ею своих обязательств перед кредиторами.

Провести оценку риска банкротства для компании достаточно сложно. Ведь надо учесть много различных факторов внешнего и внутреннего происхождения. Для этой цели существует множество методик и моделей, которые иной раз противоречат друг другу по результатам. Кроме того, все модели можно разделить на две группы: отечественные и зарубежные. Они имеют определенные отличия друг от друга в связи с тем, что каждая группа учитывает особенности стран. Наши российские модели адаптированы к условиям РФ.

Другая классификация методов  отражена в таблице ниже.

МетодХарактеристика
КоличественныйПроводят расчет показателей и оценивают их в сравнении с нормативами и динамикой во времени
КачественныйФормируется мнение на базе косвенных признаков изменения платежеспособности
Смешанный вариантПредусматривает сочетание количественных и качественных показателей

Существует еще один тип классификации методик:

  • абсолютные модели: формируются на базе стоимости основных и оборотных средств;
  • коэффициентные модели: основаны на расчета относительных индикаторов (отношение одних элементов, статей баланса, к другим).

По методологии можно выделить:

  • интегральные варианты оценки банкротства: на базе расчета совокупности индикаторов выводят значение одного единственного интегрального показателя и сравнивают его с нормативом или в динамике;
  • простые варианты оценки: оцениваются отдельные разрозненные индикаторы.

         Важно! Преимущественно применяются интегральные методы оценки, так как они более удобны в интерпретации итогового показателя.

Возможна разработка собственной модели оценки банкротства с учетом особенностей конкретного предприятия или отрасли. Она позволяет объективно оценить финансовое положение фирмы в текущий момент.

Далее будут представлены различные варианты моделей на примере условного производственного предприятия ООО Феникс» за период 2016-2018 годы.

Финансовую отчетность ООО «Феникс» за 2016-2018 годы можно скачать тут.

Отчет о финансовых результатах 2017 год

Отчет о финансовых результатах 2018 год

Алгоритм методики оценки

На рисунке ниже представлен алгоритм проведения оценки.

Баланс 2018 год

Следование данному  алгоритму поможет выявить имеющиеся тенденции компании более точно.

Самым сложным этапом является выбор методики  для  проведения оценки. Их существует достаточно много. Самым популярным вариантом является модель Альтмана. Однако другие модели могут учитывать специфику и больше подходить для анализа. Все зависит от конкретного предприятия.  Некоторые экономисты проводят анализ сразу по всем популярным методикам. Далее на базе   их проведения составляют сводный итоговый результат  в виде общей картины состояния финансов фирмы.

Модели Альтмана

Z-оценка Альтмана является результатом теста на кредитоспособность, который измеряет вероятность банкротства   компании . Z-оценка Альтмана основана на основных финансовых коэффициентах, которые можно рассчитать на базе  данных, найденных в годовом отчете компании. Он использует прибыльность, левередж, ликвидность, платежеспособность и активность, чтобы предсказать, есть ли у компании высокая вероятность неплатежеспособности.

Данный способ относится к зарубежным методикам. Метод основан  на базе оценки информации по 66 американским предприятиям.

Методика  претерпевала различные изменения и вариации несколько раз. Альтман выбрал для анализа 22 различных коэффициента и моделировал формулу с их использованием. В итоговом варианте он выбрал основные параметры, с учетом которых и сформировал модели:

  • двухфакторная модель;
  • пятифакторная модель 1968 года;
  • пятифакторная модель 1983 года.

Z-оценка представляет собой линейную комбинацию  четырех или пяти общих бизнес-индикаторов, взвешенных по коэффициентам. Коэффициенты были оценены путем определения совокупности  фирм, которые объявили о банкротстве, а затем сбора соответствующей выборки  выживших фирм с сопоставлением по отраслям и приблизительным размерам (активам).

Альтман применил статистический метод дискриминантного анализа  к набору данных публичных компаний.

Пример № 1. В таблице представлен анализ банкротства по двухфакторной модели Альтмана на материалах условной компании ООО «Феникс».

         Важно! В рамках данной модели:

  • если Z<0, то компания скоро обанкротится;
  • если Z>0, то компания скоро обанкротится, то компания устойчива в финансовом плане

Анализ банкротства ООО «Феникс» по двухфакторной модели Альтмана в 2016-2018 гг можно скачать тут.

Применение данной методики к ООО «Феникс»   показало, что у компании существует высокая вероятность банкротства.         Кроме того, итоговый показатель имеет тенденцию к росту вероятности.

Более точные результаты прогнозирования дает более известная модель Альтмана, разработанная им в 1968 году, которая предусматривает применение пяти факторов.

Модель калькулятора Z – счета использует  пять ключевых бухгалтерских коэффициентов для бизнеса, взвешивает их в соответствии с типом отрасли и объединяет их в единый балл (Z балл), чтобы дать представление о финансовом состоянии бизнеса.

Важно! В рамках данной модели:

  • Z балл> 2,99 – безопасная зона;
  • 1,80 <Z балл <2,99 – серая зона;
  • Z балл <1,80 – зона бедствия.

         Пример № 2.  Анализ банкротства по пятифакторной модели Альтмана 1968 года  можно скачать тут.

Вероятность банкротства ООО «Феникс» по результатам анализа можно оценить как низкую, за исключением 2018 года.

Цель Z –счета модели является мера финансового здоровья компании и возможность предсказать вероятность того, что компания  будет бедствовать  в течение 2  лет. Доказано, что модель  очень точна для прогнозирования банкротства  в самых разных условиях и на разных рынках. Исследования показывают, что модель прогнозирует несостоятельность на  72-80% . Тем не менее, Z-оценка не относится к каждой ситуации. Она может использоваться только для прогнозирования, если анализируемую компанию можно сравнить с базой данных.

Важно! В рамках данной модели:

  • Z <1,23 – высокая вероятность;
  • Z > 1,23 – низкая вероятность.

Пример № 3. Анализ банкротства по пятифакторной модели Альтмана 1983 года  можно скачать тут.

Результаты применения данной модели позволяют оценить вероятность банкротства ООО «Феникс» как низкую за исключением показателей в 2018 году.

Модель Лисса

Данный способ  оценки более адаптирован к реалиям, чем предыдущие модели по набору индикаторов.

         Важно! Пограничное значение Z:

  • Z < 0,037 – очень плохая ситуация, так как вероятность высока;
  • Z > 0,037 – в компании дела успешны, вероятность низка

         Пример № 4. Анализ вероятности банкротства по модели Лисса  можно скачать тут.

Применение модели Лиса позволяет сделать вывод о том, что у компании ООО «Феникс» вероятность низка лишь в 2016 году.  В 2017-2018гг картина является отрицательной.

Модель Таффлера

Была предложена британским ученым Р. Таффлером и Г. Тишоу в 1977 году. Она создана  по результатам тестирования более ранней методики Альтмана по данным отчетности британских фирм. Более адаптирована к современным экономическим реалиям.

Важно! Пограничное значение Z:

  • Z > 0,3, вероятность низкая;
  • Z > 0,2, вероятность высокая.

         Пример № 5.  Анализ вероятности банкротства по модели Таффлера  можно скачать тут.

Результаты применения модели показали низкую вероятность обанкротиться компании. Но ситуация в 2018 году ухудшается.

Модель Спрингейта

         В основе модели лежит дискиминантный анализ.

         Важно! Пограничное значение:

  • Z > 0,862, стабильность положения и устойчивость;
  • Z< 0,862, вероятность высока.

Пример № 6.  Анализ вероятности банкротства по модели Спрингейта можно скачать тут.

Согласно модели Спрингейта в ООО «Феникс» наблюдается низкая вероятность, значение выше границы 0,862. Однако падение Z-индикатора модели в 2018 году на 3,641 говорит о росте вероятности неплатежеспособности.

Российская R-модель

Далее используем отечественные методики для оценки.

R- модель была предложена А.Ю. Беликовым в научной диссертации в 1998 году.

Важно! Пограничное значение:

  • Z < 0, риск банкротства велик;
  • от 0 до 0,18, риск высокий;
  • от 0,18 до 0,32, риск средний;
  • от 0,32 до 0,42 – низкий риск;
  • выше 0,42, риск отсутвует или минимален.

Пример № 7. Анализ вероятности банкротства по российской R- модели  можно скачать тут.

Согласно проведенному исследования вероятность оказалась очень высокой для ООО «Феникс».

Модель О.П. Зайцевой

         Главной особенностью является тот факт, что нужно сравнивать рассчитанное значение с нормативным.

         Важно! Если факт больше норматива, то ситуация носит негативный характер для компании.

Пример № 8. Анализ вероятности банкротства по модели  О.П. Зайцевой  можно скачать тут.

Расчет показали, что фактические значение у ООО «Феникс» превышает норматив, значит банкротство вполне реально для компании.

Модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова

Особенностью является адаптация к российским характеристикам.

         Важно! Пограничное значение:

  • менее 1, вероятность высока;

  • выше 1, вероятность низка.

         Пример № 9.

Анализ вероятности банкротства по модели  Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова  можно скачать тут.

Результаты применения модели показали высокую вероятность для ООО «Феникс».

Модель М.

А. Федотовой

Модель является простой из-за наличия только двух показателей.

         Важно! Пограничное значение:

  • Z<0, вероятность высока;

  • Z>0, вероятность низка.

         Пример № 10.    Анализ вероятности банкротства по модели  М.А. Федотовой  можно скачать тут.

Применение модели выявило тенденции высокой вероятности банкротства ООО «Феникс».

Часто задаваемые вопросы

Вопрос № 1. Что общего и чем отличаются все модели оценки?

Ответ: Главное сходство состоит в том, что все они строятся на  методиках дискриминантного анализа.  Отличия моделей состоят в статистических выборках финансовых коэффициентов.

Вопрос № 2. В чем особенности  двухфакторной и пятифакторной моделями Альтмана?

Ответ: Двухфакторная модель:

  • проста в расчетах;
  • более универсальна.

Пятифакторная модель:

  • отражает разные аспекты деятельности предприятия;
  • возможно динамическое прогнозирование.

Усовершенствованный вариант пятифакторной модели:

  • переменные отражают разные аспекты деятельности компании;
  • значение Z дифференцировано для производственных и непроизводственных компаний.

Подведем итоги. Механизм прогнозирования банкротства диагностирует его уровень в компании. При этом банкротство рассматривается как крайний вариант проявления кризисных явлений в компании. Существуют разные модели оценки уровня индикатора, разработанные как отечественными, так и зарубежными учеными.

Оценка вероятности банкротства. Создание модели

В статье разберем методику построения модели оценки вероятности банкротства предприятия в программе статистического анализа PolyAnalyst (С).

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Оценка вероятности банкротства предприятия

Оценка вероятности банкротства – количественная оценка вероятности наступления банкротства предприятия, то есть не способности своевременно и в полном объеме рассчитаться по обязательствам перед кредиторами и инвесторами. Банкротство возникает в случае финансового кризиса на предприятии в следствие влияния следующих факторов:

  • неэффективное управление заемным капиталом;
  • потеря финансовой независимости из-за превышения заемного капитала над собственным;
  • большой размер просроченной дебиторской задолженности;
  • низкая рентабельность производства;
  • снижение объема продаж из-за не конкурентной, бракованной продукции.

Модель оценки вероятности банкротства

Для того чтобы избежать наступления банкротства разрабатываются модели оценки вероятности банкротства. Это позволяет заблаговременно диагностировать ухудшение ключевых финансовых показателей предприятия, которые могут спровоцировать возникновение риска банкротства.

Существуют общие модели оценки, которые позволяют оценить риск банкротства для всех промышленных предприятий: модели Э. Альтмана, Дж. Ольсена, Р. Таффлера, Лиса и т.д. Главная проблема использования таких моделей заключается в поверхностной оценке, так как модели строились на основе предприятий без четкой привязки к виду деятельности.

Финансовый аналитик каждого предприятия может разработать модель оценки для предприятия определенной отрасли. Собственная модель позволит выявить отраслевые особенности функционирования предприятий, что позволит более адекватно оценивать ее финансовое состояние.

Схема построения модели оценки вероятности банкротства

Общая схема построения модели оценки вероятности банкротства представляет собой следующий алгоритм:

  • Создание выборки, состоящей из двух классов предприятий: банкротов/небанкротов. Рекомендуется брать более 30 предприятий по каждому из класса, для обеспечения адекватности результатов.
  • Расчет финансовых коэффициентов для каждого из класса по бухгалтерской отчетности.
  • Создание математической модели оценки вероятности банкротства на основе дискриминантоного или логистического анализа.

Схема построения модели оценки вероятности банкротства предприятия

Существующие модели оценки вероятности банкротства

Большинство моделей оценки вероятности банкротства можно разделить на два класса: MDA – модели и Logit – модели в зависимости от метода деления двух выборок предприятий по классам.

Первая MDA модель оценки вероятности банкротства была разработана Э. Альтаманом. При построении данной модели используется дискриминантный анализ, который определяет весовые значения финансовых коэффициентов для разделения предприятий на банкротов и небанкротов. Более подробно про модель оценки вероятности банкротства читайте в статье: ⇒ “Модель Альтмана (Z-счет) прогнозирования вероятности банкротства предприятия“.

Первая Logit-модель была создана Дж. Ольсоном и позволяет определить вероятность принадлежности предприятия к классу банкрот/ небанкрот.

В данной статье мы будем рассматривать как с помощью программы PolyAnalyst можно построить логистическую модель оценки вероятности банкротства.

Построение модели оценки вероятности банкротства в программе PolyAnalyst

В нашем примере мы будем рассматривать построение модели оценки вероятности банкротства для предприятий авиационной отрасли. Для этого была сформирована база данных из 20 предприятий банкротов и 20 предприятий не банкротов. По каждому из предприятий были рассчитаны основные финансовые коэффициенты:

  • коэффициент текущей ликвидности;
  • коэффициент абсолютной ликвидности;
  • коэффициент срочной ликвидности;
  • коэффициент соотношения собственных и заемных средств;
  • коэффициент рентабельности собственного капитала.

 Все расчеты объединяются в единую информационную базу для проведения моделирования.

Формирование базы данных предприятия в Excel

В таблице Excel представлены названия авиационных предприятий, их финансовые коэффициенты и принадлежность к одному из классов (1 – банкрот, 0 – не банкрот).

Для корректной работы с PolyAnalyst необходимо сохранять базы данных в Excel 2003 года.

Подключение базы данных в PolyAnalyst

На следующем этапе необходимо подключить в статистической программе PolyAnalyst базу данных по предприятиям двух классов. Для этого в разделе «Панель узлов» выбираем вкладку «Источник данных» → «Microsoft Excel». Перетаскиваем данный узел на лист и открываем его. В появившемся окне выбираем адрес базы данных по предприятиям. Следует заметить, что необходимо установить класс «Да/Нет» для колонки с 1/0. Для этого необходимо перейти во вкладку «Настройка колонок» → «Тип колонок». Итак все основные приготовления с базой данных сделаны.

Подключение базы данных в Excel в PolyAnalyst

Создание модели оценки вероятности банкротства в PolyAnalyst

На следующем этапе необходимо осуществить моделирование для построения статистической модели оценки. Для этого выбираем раздел «Анализ данных»→ «Логистическая регрессия». Перетаскиваем данный узел на белый лист и соединяем с базой данных стрелкой. Далее в поле «Независимые колонки» выбираем  финансовые коэффициенты, а в поле «Зависимая колонка» – класс предприятия. Нажимаем выполнить и на выходе получаем модель оценки вероятности банкротства.

Логистическая модель оценки вероятности банкротства в PolyAnalyst

Оценка параметров модели банкротства предприятий

Важным этапом является анализ статистической значимости показателей в оценке риска банкротства. Критерии Вальда (Wald) показывают уровень значимости коэффициентов в прогнозировании вероятности банкротства.

Оценка параметров полученной модели банкротства авиационных предприятий

На рисунке ниже показана значимость коэффициентов в определении класса предприятия. Можно заметить, что основной вес имеют показатели ликвидности. Поэтому можно перестроить модель, исключив из рассмотрения рентабельность и коэффициент соотношения заемных и собственных средств.

Оценка значимости финансовых коэффициентов в модели вероятности банкротства

Аналитическая формула модели оценки вероятности банкротства предприятия по выбранной отрасли имеет следующий вид:

Данную формулу можно использовать в финансовом анализе для оперативной диагностики финансового состояния предприятия по отрасли. Анализ динамики изменения вероятности банкротства служит индикатором изменения финансового состояния предприятия.


Автор: к.э.н.  Жданов Иван Юрьевич

Прогнозирование банкротства — Контур.Эксперт — СКБ Контур

Банкротство — широко распространенная проблема, с которой сталкиваются в процессе деятельности индивидуальные предприниматели и юридические лица. Множество организаций ежегодно подвергаются банкротству в нашей стране; поэтому своевременное выявление неблагоприятных тенденций имеет первостепенное значение.

Что такое банкротство?

Банкротство — это неспособность организации платить по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия денежных средств. Основным признаком банкротства является просрочка в уплате долга более чем на 3 месяца.

Вероятность банкротства — это одна из оценочных характеристик текущего финансового состояния в исследуемой организации. Руководство предприятия может постоянно поддерживать вероятность на низком уровне, если будет периодически проводить анализ вероятности банкротства, и вовремя принимать необходимые меры.

Z-счет Альтмана

В настоящее время существуют различные методики оценки вероятности банкротства предприятия. Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется так называемый «Z-счёт» Альтмана. Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z представляет собой функцию от пяти показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период: структуру активов и пассивов, рентабельность и оборачиваемость. Каждый из показателей был наделён определённым весом, установленным статистическими методами.

Z = 1,2 * K1 + 1,4 * K2 + 3,3 * K3 + 0,6 * K4 + K5, где

K1 — доля оборотных активов в суммарных активах организации. Показатель характеризует степень ликвидности организации.

K2 — рентабельность активов по нераспределенной прибыли. Показатель характеризует уровень финансового рычага организации.

K3 — рентабельность активов по прибыли до уплаты налогов. Показатель характеризует эффективность операционной деятельности организации.

K4 — соотношение собственного и заемного капиталов.

K5 — оборачиваемость активов. Показатель характеризует рентабельность активов предприятия.

В зависимости от значения «Z-счёта» по определённой шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет. При анализе организации следует обращать внимание не столько на шкалу вероятностей банкротства, сколько на динамику этого показателя.

Z-счет Альтмана позволяет определить не только риск банкротства, но и уровень кредитоспособности, поэтому применяется банками для оценки кредитоспособности заемщика, финансовой устойчивости и вероятности банкротства.  

Модели банкротства (диагностика и оценка вероятности банкротства)

Банкротство – это процедура признания арбитражным судом неспособности субъекта исполнять обязанности по уплате платежей (подробнее о процедуре банкротства). Неспособность предприятия выполнять требования кредиторов в течение 90 календарных дней со дня наступления сроков платежей – является основным признаком предбанкротного состояния компании. По истечению 3х месяцев с даты ожидаемого платежа, кредиторы имеют право подать заявление в арбитражный суд о признаний заемщика несостоятельным (банкротом). Соблюдение платежной дисциплины предельно внимательно контролируется при проведении финансового анализа, и особенно при осуществлении кредитного анализа в банке или ином кредитном учреждении (в том числе, платежная дисциплина и риски наступления банкротства (риск потери платежеспособности) контролируется лизинговыми, страховыми и инвестиционными компаниями). Стоит отметить, что разделяют два вида банкротства: действительное и преднамеренное банкротство. Так же различают по виду собственности: банкротство юридических лиц и банкротство физических лиц.

Диагностика банкротства

Диагностика банкротства позволяет выявить показатели потоков платежей (текущих и перспективных), а также оценить производственную, инвестиционную и финансовую деятельность предприятия. Оценка вероятности банкротства является неотъемлемой частью кредитного анализа заемщика. Существует целый ряд моделей прогнозирования банкротства, позволяющих оценить и диагностировать перспективную степень платежеспособности предприятия. Основной задачей диагностики является своевременное обеспечение принятия управленческих решений в целях снижения влияния негативных финансовых процессов.Так как ни одну модель банкротства нельзя считать совершенной, для объективности общего анализа рассматриваются сразу несколько моделей. Только комплексное рассмотрение описанных ниже моделей сможет дать объективную и полную оценку финансовой состоятельности предприятия.
Разделяют два подхода к оценке степени вероятности банкротства:

  • качественный;
  • количественный.

Количественные модели банкротства

Двухфакторная модель Альтмана – простая и не требовательная к большому количеству исходной аналитической информации модель, разработанная на основе анализа деятельности 19 американских компаний. Основным учитываемым фактором является возможность прекращения (сокращения) финансирования деятельности компании за счет заемных средств.

Пятифакторная модель Альтмана – разработана для организаций с акционерной формой капитала, акции которых представлены на фондовом рынке. Точность данной модели в перспективе составляет порядка 95% для одного года и 83% на два года, что в принципе является ее достоинством.

Четырехфакторная модель Таффлера — также предназначена для оценки организаций, зарегистрированных как Отрытое Акционерное Общество. В совокупности, коэффициенты данной модели дают объективную картину о риске банкротства в будущем и платежеспособности на текущий момент.

Четырехфакторная модель Спрингейта — разработанная Гордоном Спрингейтом на основе модели Альтмана. Из 19 показателей финансового положения предприятия автором было отобрано 4 основных, которые были включены в расчет. Каждому показателю в данной модели присваивается свой «вес» в итоговой оценке.

Модель несостоятельности Чессера — выведенная Д. Чессером на основе детального анализа 37 успешных и 37 неуспешных ссуд, выданных банком. Проанализировав балансовые показатели заемщиков, Чессер вывел формулу, в 3 из 4 случаев верно определяющую возврат/невозврат ссуды.

Система показателей Бивера — постоена без интегральных показателей и учета веса коэффициентов. Соотвественно, не расчитывается и итоговая оценка. Результатом оценки пяти показателей является присвоенная категория вероятности банкротств предприятия: «Благоприятное состояние», «5 лет до банкротства», «1 год до банкротства».

120. Оценка вероятности банкротства предприятия. Анализ финансово-хозяйственной деятельности.

Шпаргалки

1. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия: цели, задачи, предмет, функции

Содержание анализа финансово-хозяйственной деятельности состоит во всестороннем изучении технического уровня производства, качества и конкурентоспособности выпускаемой продукции, обеспеченности производства материалами, трудовыми и финансовыми ресурсами и эффективности их использования. Этот анализ основан на системном подходе, комплексном учете разнообразных факторов, качественном подборе достоверной информации и является важной функцией управления.

Цель анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия – повышение эффективности его работы на основе системного изучения всех видов деятельности и обобщения их результатов.

Задачами анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия являются :

• идентификация реального состояния анализируемого объекта;

• исследование состава и свойств объекта, его сравнение с известными аналогами или базовыми характеристиками, нормативными величинами;

• выявление изменений в состоянии объекта в пространственно-временном разрезе;

• установление основных факторов, вызвавших изменения в состоянии объекта, и учет их влияния;

• прогноз основных тенденций. Предметом анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия является анализ производственных и экономических результатов, финансового состояния, результатов социального развития и использования трудовых ресурсов, состояния и использования основных фондов, затрат на производство и реализацию продукции (работ, услуг), оценка эффективности деятельности организации.

Объектом анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия является работа предприятия в целом и его структурных подразделений (цехов, бригад, участков), а субъектами могут выступать органы государственной власти, научно-исследовательские институты, фонды, центры, общественные организации, средства массовой информации, аналитические службы предприятий.

Функциями анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия являются: контрольная, учетная, стимулирующая, организационная и индикативная.

2. Анализ финансового состояния предприятия: значение и задачи

Финансовое состояние предприятия – это экономическая категория, отражающая состояние капитала в процессе его кругооборота и способность субъекта хозяйствования к саморазвитию на определенный момент времени. Финансовое состояние предприятия характеризуется совокупностью показателей, отражающих процесс формирования и использования его финансовых средств. Финансовое состояние может быть устойчивым, неустойчивым (предкризисным) и кризисным. Способность предприятия своевременно производить платежи, финансировать свою деятельность на расширенной основе, переносить непредвиденные потрясения и поддерживать свою платежеспособность в неблагоприятных обстоятельствах свидетельствует о его устойчивом финансовом состоянии, и наоборот.

Неотъемлемой частью финансовой работы на предприятии является финансовый анализ и оценка финансового состояния предприятия.

Финансовый анализ включает блоки:

• общий (предварительный) анализ;

• анализ финансовой устойчивости;

• анализ ликвидности баланса;

• анализ результатов деятельности;

• комплексный анализ и оценка деятельности.

Конкретное направление анализа, составляющие его блоки, набор показателей определяются целями и опытом финансового аналитика.

Задачами анализа выступают: выявление произошедших за период изменений значений финансовых показателей;

• определение наиболее вероятных тенденций изменения финансового состояния предприятий;

• определение факторов влияющих на финансовое состояние предприятия;

• установление мер и рычагов воздействия на финансы предприятия с целью достижения желаемого финансового результата.

Результаты анализа необходимы для внутренних (службы предприятия, руководство) и внешних пользователей (менеджеров предприятия, собственники, кредиторы, инвесторы, поставщики).

Информационной базой финансового анализа выступают данный бухгалтерского учета и отчетности, анализ которых помогает восстановить все основные аспекты хозяйственной деятельности предприятия в обобщенной форме, т. е. с необходимой для проведения анализа степенью агрегирования.

3. Способы анализа финансовой отчетности

Практика финансового анализа выработала следующие основные приемы чтения финансовых отчетов:

• анализ абсолютных данных финансовых отчетов;

• горизонтальный анализ, т.  е. рассмотрение финансовых показателей в динамике, как правило, за несколько лет, или на начало и конец анализируемого периода;

• вертикальный (структурный) анализ, при котором итог баланса принимается за 100 % и определяется удельный вес основных статей актива или пассива баланса;

• трендовый анализ, в рамках которого каждая позиция отчетности баланса сравнивается с соответствующими показателями предшествующих периодов, и таким образом определяется тренд, т. е. основная тенденция динамики анализируемого показателя (позиции). С помощью тренда прогнозируются возможные значения показателя в будущем, т. е. проводится перспективный анализ;

• анализ финансовых коэффициентов, т. е…

Конец ознакомительного фрагмента.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

модели, методики и принципы анализа и оценки

Признаки банкротства возникают не сразу. Многие организации, находящиеся в тяжелом финансовом положении, не могут адекватно спрогнозировать, возможно ли банкротство. Основным признаком несостоятельности является неплатежеспособность, то есть невозможность погасить долги перед кредиторами. Для раннего выявления финансовой несостоятельности проводится оценка вероятности банкротства. Разберем, что такое оценка вероятности банкротства, какие задачи она решает, какие принципы, модели и методики применяются при оценке. Также рассмотрим количественные методы оценки, показатели, используемые при анализе, а также пятифакторную модель оценки.