Показатели банкротства предприятия – Финансовые показатели банкротства — call-board

Содержание

Финансовые показатели банкротства

Виды и причины банкротства предприятия

Определение 1

Банкротство – это попытка компании выйти из кризиса, т.е. мера ее оздоровления. Частым результатом такого действия является ликвидация предприятия, но не во всех случаях.

Выделяют три виды банкротства предприятий:

реальное;
техническое;
криминальное.

Первый тип банкротства в большинстве случаев заканчивается ликвидацией организации. Реальное банкротство отражает и устанавливает абсолютную неспособность фирмы в короткий срок восстановить свое финансовое состояние и повысить платежеспособность.

При техническом банкротстве разработанные антикризисные мероприятия при грамотном менеджменте позволяют преодолеть трудности. Этот вид несостоятельности предприятия используется в ситуации незначительной просрочки дебиторской задолженности. Техническое банкротство имеет место, когда величина активов значительно выше денежных обязательств, но кредиторская задолженность меньше дебиторской.

Криминальное банкротство – это незаконные действия по признанию предприятия неплатежеспособным в целях получения определенной выгоды. В многих случаев банкротство компании имитируется. Для этого создаются подставные организации или фирмы-однодневки, на счета которых осуществляется перевод денежных средств. Схемы траншей сложно отследить и доказать их незаконность. Все виды и подвиды криминальных банкротств можно найти в Уголовном кодексе РФ.

Причины банкротств различные, но необходимо заранее их выявить для разработки и принятия соответствующих мер.

Внешние причины: экономические; политические; демографические; рост конкуренции;

К внутренним причинам относят:

недостаток оборотных средств;
устаревшее оборудование;

снижение эффективности;
формирование остатков производства сверх нормы;
отсутствие сбыта;
наличие невыгодных кредитов;
ненадежные и недобросовестные контрагенты;
неконтролируемое расширение хозяйственной деятельности.

Основные показатели вероятного банкротства компании

Замечание 1

Основой прочного положения компании на рынке является его финансовая устойчивость. Чем выше этот показатель, тем больше работа предприятия не зависит от непредвиденных конъюнктурных изменений, тем меньше риск вероятного банкротства. Оценка финансовой устойчивости связана с ликвидностью баланса и платежеспособностью копании.

Под ликвидностью понимают наличие оборотных средств, необходимых для погашения краткосрочных обязательств. Но возникают ситуации нехватки денежных средств для расчета по своим обязательствам. В этом случае компания срочно продает часть запасов или часть долгосрочных активов.

Определение 2

Неликвидность – это следствие финансовых проблем организации, которые имеют место в результате нестабильности экономико-политической ситуации, инфляции, неэффективного и нерационального использования имеющихся ресурсов.

Основными показателями, которые описывают вероятность банкротства компании, являются следующие:

текущая ликвидность;
обеспеченность собственным капиталом;
восстановление или утрата платежеспособности.

Первый показатель показывает общую обеспеченность оборотными средствами для осуществления хозяйственной деятельности и погашения срочных обязательств вовремя. Величина этого коэффициента должно быть не меньше двух.

Второй коэффициент отражает размер собственного оборотного капитала, достаточного для финансовой устойчивости компании. Расчетная величина этого показателя должно быть не ниже 0,1. Определяется как отношение разности между объемами источников собственного капитала и реальной стоимостью основных средств и других внеоборотных активов к фактической стоимости оборотных средств (в частности в форме запасов производства).

Третий показатель демонстрирует возможность восстановить или утратить свою платежеспособность. Значение данного коэффициента – от 1 и выше. Коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности рассчитывается отношением коэффициента текущей ликвидности по данным баланса на конец отчетного периода и изменения его величины между концом и началом отчетного периода в пересчете на установленный период восстановления (утраты) платежеспособности.

Вероятность банкротства компании зависит от величины данных показателей. Если они ниже указанной нормы, это свидетельствует о возможной несостоятельности предприятия.

Диагностика возможного банкротства предприятия

Спрогнозировать точную вероятность банкротства предприятия практически невозможно. Но существует ряд методик, которые можно использовать для диагностики возможного банкротства компании.

Российские экономисты из Государственной экономической академии г. Иркутска Р. С. Сайфулин и Г. Г. Кадыков разработали комплексный показатель прогнозирования финансового кризиса.

$R = 2 • K_1 + 0.1 • K_2 + 0.08 • K_3 + 0.45 • K_4 + K_5$, где:

$K_1$ – это коэффициент обеспеченности собственным оборотным капиталом;
$K_2$ – это коэффициент текущей ликвидности;
$K_3$ – это коэффициент оборачиваемости активов;
$K_4$ – это коэффициент менеджмента, определяется отношением прибыли от реализации к выручке;
$K_5$ – это рентабельность собственного капитала.

Если данные показатели соответствуют минимальным нормативны уровням, то значение комплексного показателя равно единице ($R = 1$). При $R$ меньше $1$, финансовое состояние неудовлетворительное. Если значение показателя больше единицы, то финансовое состояние компании оценивается как достаточно удовлетворительное.

Замечание 2

Многие модели в рамках диагностики финансового состояния компании на предмет банкротства оценивают риски потери платежеспособности, финансовой устойчивости и независимости фирмы за прошлый период времени. Хотя компанию, ее партнеров и конкурентов больше волнуют перспективы финансового состояния в будущем. Современные модели прогнозирования вероятного банкротства уже позволяют предвидеть кризис до появления его признаков. Это способствует разработке антикризисных стратегий.

spravochnick.ru

Показатели банкротства

Общие сведения о банкротстве

Определение 1

Банкротство — это неспособность предприятия, организации осуществлять платежи кредиторам по денежным обязательствам.

Причины, при которых возникает банкротство:

Объективные причины:
- Неудовлетворение нормативной и законодательной базы;
- Стремительный рост инфляции.
Субъективные причины:
- Сокращение объемов выпуска продукции;
- Уменьшение объемов продаж;
- Снижение качества выпускаемой продукции;
- Уменьшение цены на товар;
- Демпинг;
- Высокие затраты на производство;
- Снижение рентабельности готовой продукции;
- Длительный цикл производства.

Признаки несостоятельности предприятия:

Неспособность должника удовлетворять в полном объеме все требования кредитора.
Неспособность должника осуществлять обязательные платежи.
Несостоятельность предприятия может быть признана только арбитражным судом.

Для определения признаков банкротства необходимо учитывать:

Размер денежных обязательств за предоставленные товары, выполненные работы или услуги.

Сумма обязательных платежей без учета штрафных санкций и пени.

Прогнозирование банкротства

Замечание 1

На практике существует множество методов оценки деятельности предприятия и его диагностики. Основная задача диагностики заключается в том, чтобы своевременно обнаружить и принять решения по устранению негативных факторов, которые могут привести предприятие к банкротству.

Основные задачи, которые стоят перед руководителем предприятия:

Анализ финансового состояния предприятия и предполагаемый прогноз на предстоящий период.
Своевременное определение причин, которые могут привести к банкротству.
Анализ внешней и внутренней среды предприятия.

Маркетинговые исследования предприятия.
Маркетинговые стратегии для продвижения готовой продукции на рынке.

Только комплексный и обобщенный анализ показателей поможет своевременно указать на негативные моменты и возможное банкротство. На основании антикризисных решений принимаются решения:

Предприятие признано неплатежеспособным.
О восстановлении платежеспособности предприятия.

Признаки банкротства

Основным признаком банкротства, считается неспособность предприятия осуществлять платежи в течение 3 месяцев с момента срока окончания оплаты обязательных платежей.

Виды банкротства:

Фиктивное банкротство – недостоверная информация от руководителя о своей несостоятельности.

Преднамеренное банкротство – умышленное создание неплатежеспособности.
Реальное банкротство – неспособность руководителя предприятия восстановить свою платежеспособность.
Техническое банкротство – характеризуется просрочкой дебиторской задолженности. В данном случае, дебиторская задолженность превышает размер кредиторской задолженности.

Процедура банкротства

совокупность факторов, которые включают признаки банкротства;
проведение конкретных мероприятий о банкротстве;
удовлетворение всех требований кредитора;
завершающий этап, признание предприятия банкротом.

Рыночная экономика набирает все больше оборотов. Рядом с ней набирает оборот и конкуренция на рынке. Конкуренция – основной механизм регулирования хозяйственной деятельности предприятия. Для эффективной работы предприятия, необходимо правильное управление ресурсами и капиталом предприятия.

Замечание 2

Анализ деятельности предприятия необходим для своевременной диагностики банкротства. Постоянный контроль финансового состояния предприятия позволяет немедленно определить негативные стороны в работе предприятия.

spravochnick.ru

Оценка вероятности банкротства на примере ООО «ВОЛАНД-КС»

В соответствии с Федеральным Законом № 127-ФЗ от 26.10.2002г. «О несостоятельности (банкротстве)», несостоятельность (банкротство) – признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей. [1]

Своевременное получение качественной информации о финансовом состоянии организации позволяет находить пути решения финансовых проблем, предвидеть кризисные явления в национальной экономике, тем самым способствуя укреплению финансовой устойчивости экономического субъекта. В связи с этим важную роль в данной ситуации играет оценка прогноза неблагоприятного финансового состояния организации для исключения вероятности ее банкротства.

Финансовый анализ предусматривает ряд методик прогнозирования несостоятельности экономического субъекта, при этом не многие из них могут решить поставленные задачи по анализу финансового состояния.

К сожалению, зарубежные модели не всегда могут быть применимы в отечественной практике, поскольку не учитывают в полной мере российскую специфику функционирования хозяйствующих субъектов относительно количественных значений параметров [2]. Это в свою очередь приводит к неопределенности прогнозируемых показателей, а, следовательно, к субъективным выводам.

Самыми распространенными многофакторными моделями прогнозирования несостоятельности (банкротства) субъекта являются: модель Альтмана; модель Лиса; модель Таффлера; модель Честера; пятифакторная модель Сайфулина и Кадыкова.

Оценка финансового состояния предприятия и установление неудовлетворительной структуры бухгалтерского баланса, в соответствии Методическим положением № 31р от 12.08.1994г., проводится на основании трех показателей:

коэффициент текущей ликвидности;

коэффициент обеспеченности оборотных активов собственным оборотным капиталом;

коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности.

При установлении факта неплатежеспособности организации и неудовлетворительной структуры баланса осуществляется экономический анализ бухгалтерской финансовой отчетности. Признание структуры бухгалтерского баланса неудовлетворительной не имеет юридических последствий и носит справочный характер.

С целью оценки вероятности несостоятельности (банкротства) проводится расчет всех необходимых показателей (таблица 1).

Таблица 1

Показатели для анализа вероятности банкротства ООО «Воланд-КС» за 2012 г.

Название коэффициента	Порядок расчета	Значение
Удельный вес оборотных активов в общей сумме активов организации	К = ОА / А = с.1200 / с.1600	0,937
Отношение величины нераспределенной прибыли к активам организации	К = НП / А = с. 1370 / с.1600	0,444
Рентабельность активов	К = ЧП / А = с.2400 / с.1600	0,075
Удельный вес уставного капитала в общей сумме активов организации	К = УК / А = с.1310 / с.1600	0,002
Коэффициент оборачиваемости активов	К = В / СРА = с.2110 / ((с.1600₁ + с.1600₀) / 2)	3,159
Отношение величины прибыли от продаж к общей сумме активов организации	К = П / А = с.2200 / с.1600	0,086
Соотношение собственного и заемного капитала организации	К = СК / ЗК = с.1300 / (с.1400 + с.1500)	0,803
Отношение величины прибыли от продаж к общей сумме всех краткосрочных обязательств организации	К = П / КО = с.2200 / с.1500	0,155
Отношение суммы оборотных активов к общему размеру обязательств организации	К = ОА / О = с.1200 / (с.1400 + с.1500)	1,690
Отношение величины краткосрочных обязательств к сумме всех активов организации	К = КО / А = с.1500 / с.1600	0,555
Отношение объема выручки от продаж к общей сумме активов организации	К = В / А	2,802
Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственным оборотным капиталом	К = СОС / ОА = (с.1300 – с.1100) / с.1200	0,408
Коэффициент текущей ликвидности	К = ТА / ТО	1,670
Рентабельность реализованной продукции	К = П / СБС = с.2200 / с.2120	0,045
Рентабельность собственного капитала	К = ЧП / СК = с.2400 / с.1300	0,168

Пятифакторная модель Альтмана построена по данным эффективно функционирующих и обанкротившихся промышленных предприятий США. Итоговый коэффициент вероятности несостоятельности (банкротства) Z определяется с помощью пяти показателей, каждый из которых имеет определенный вес, установленный различными статистическими методами (таблица 2). Модель британского ученого Таффлера разработана в 1997 г. по данным анализа основных показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Расчет проводится на основе вычисления четырех факторов финансового положения экономического субъекта, для каждого из которых предлагаются весовые коэффициенты. В качестве индикативных факторов автором разработаны следующие: отношение величины прибыли от продаж к общей сумме всех краткосрочных обязательств организации; отношение суммы оборотных активов к общему размеру обязательств организации; отношение величины краткосрочных обязательств к сумме всех активов организации; отношение объема выручки от продаж к общей сумме активов организации. [2]

Таблица 2

Применение дискриминантных факторных моделей для ООО «Воланд-КС» за 2012 г.

Название модели	Порядок расчета	Условные обозначения	Уровни вероятности банкротства	Уровень вероятности банкротства ООО «ВКС»
Модель Альтмана	Z = 1,2 * K₁ + 1,4 * K₂ + 3,3 * K₃ + 0,6 * K₄ + 1,0 * K₅	Z – дискриминантная функция, числовые значения которой сообщают о наличии кризисной ситуации; K₁ – удельный вес оборотных активов в общей сумме активов организации; K₂– отношение величины нераспределенной прибыли к активам организации; K₃ – рентабельность активов; K₄ – удельный вес уставного капитала в общей сумме активов организации; K₅– коэффициент оборачиваемости активов.	Z < 1,8 – очень высокая; 1,8< Z < 2,7 – высокая; 2,8< Z < 2,9 – невысокая; Z ≥ 3 – очень низкая	5,154
Модель Лиса	Z = 0,063 * Х₁ + 0,092 * Х₂ + 0,057 * Х₃ + 0,001 * Х₄	Х₁ – удельный вес оборотных активов в общей сумме активов организации; Х₂ – отношение величины прибыли от продаж к общей сумме активов организации; Х₃ – отношение величины нераспределенной прибыли к активам организации; Х₄ – соотношение собственного и заемного капитала организации.	Предельное значение Z ≥ 0,037	0,093
Модель Таффлера	Z = 0,53 * Х₁ + 0,13 * Х₂ + 0,18 * Х₃ + 0,16 * Х₄	Х₁ – отношение величины прибыли от продаж к общей сумме всех краткосрочных обязательств организации; Х₂ – отношение суммы оборотных активов к общему размеру обязательств организации; Х₃ – отношение краткосрочных обязательств к сумме активов; Х₄ – отношение объема выручки от продаж к общей сумме активов организации.	Z > 0,3 – у организации неплохие долгосрочные перспективы; Z < 0,2 – высокая вероятность банкротства	0,850
Пятифакторная модель Кадыкова и Сайфулина	Z = 2,0 * K₀ + 0,1 * K₁ + 0,08 * K₂ + 0,45 * K₃ + 1,0 * K₄	K₀ – коэффициент обеспеченности оборотных активов собственным оборотным капиталом; K₁ – коэффициент текущей ликвидности; K₂– коэффициент оборачиваемости активов; K₃ – рентабельность реализованной продукции; K₄ – рентабельность собственного капитала.	Финансовое состояние организации с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное	1,424

Исходя из представленных в таблице данных, можно сделать вывод, что в целом в 2012 г. ООО «Воланд-КС» имеет хорошее финансовое состояние. По результатам расчетов по модели Альтмана уровень вероятности банкротства составляет 5,154 и означает, что вероятность банкротства очень низкая. Следуя модели Лиса, вероятность банкротства оказалась равна 0,093. Это также означает, что для ООО «Воланд-КС» имеется незначительная вероятность банкротства. Модель Таффлера свидетельствует о том, что организация имеет неплохие долгосрочные перспективы. В пятифакторной модели Кадыкова и Сайфулина финансовое состояние организации с рейтинговым числом более единицы характеризуется как удовлетворительное.

Литература:

1. Российская Федерация. Законы. О несостоятельности (банкротстве) [Электронный ресурс]: Федер. Закон №127-ФЗ от 26.10.2002г. (в ред. от 23.07.2013). // Консультант Плюс : Технология Проф.

2. Соколова, И.А. Методы диагностики вероятности банкротства предприятия [Текст] / И.А. Соколова. -: Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия: экономика № 26, 2012. — с. 170 – 176.

moluch.ru

Оценка вероятности банкротства. Создание модели

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

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

finzz.ru

Оценка признаков банкротства предприятия » Буквы.Ру Научно-популярный портал

90. ОЦЕНКА ПРИЗНАКОВ БАНКРОТСТВА НА ОСНОВЕ АБСОЛЮТНЫХ И ОТНОСИТЕЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ И МНОГОМЕРНЫХ ДИСКРИМИНАНТНЫХ МОДЕЛЕЙ.

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими, а также умение «читать баланс». Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании.

Первый подход, бесспорно эффективный при прогнозировании банкротства, имеет три существенных недостатка. Во-первых, компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкретные данные могут годами оставаться недоступными. Во-вторых, даже если данные и сообщаются, они могут оказаться «творчески обработанными». Для компаний в подобных обстоятельствах характерно стремление обелить свою деятельность, иногда доводящее до фальсификации. Требуется особое умение, присущее даже не всем опытным исследователям, чтобы выделить массивы подправленных данных и оценить степень завуалированности. Третья трудность заключается в том, что некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности компании, могут свидетельствовать о неплатежеспособности, в то время как другие – давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. В таких условиях трудно судить о реальном состоянии дел.

Второй подход основан на сравнении признаков уже обанкротившихся компаний с таковыми же признаками «подозрительной» компании. За последние 50 лет опубликовано множество списков обанкротившихся компаний. Некоторые из них содержат их описание по десяткам показателей. К сожалению, большинство списков не упорядочивают эти данные по степени важности и ни в одном не проявлена забота о последовательности. Попыткой компенсировать эти недостатки является метод балльной оценки (А-счет Аргенти).

В отличие от описанных «количественных» подходов к предсказанию банкротства в качестве самостоятельного можно выделить «качественный» подход, основанный на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях развития.

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов¹. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Однако, как отмечают многие российские авторы², многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности «Z-счёта» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. Отдельные диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий, были разработаны О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым.

Все системы прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе в большинстве из названных методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов.

Наиболее простой из методик диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах. Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Данная модель выглядит следующим образом:

(1)

если Х > 0,3, то вероятность банкротства велика;

если — 0,3 <Х< 0,3, то вероятность банкротства средняя;

если Х < — 0,3, то вероятность банкротства мала;

если Х = 0, то вероятность банкротства равна 0,5.

В американской практике выявлены и используются такие весовые значения коэффициентов: для показателя текущей ликвидности (покрытия) (Кп) – (-1,0736) ; для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) – (+0,0579) ; постоянная величина – (-0,3877).

Отсюда формула расчета С₁ принимает следующий вид:

(2)

Надо заметить, что источник, приводящий данную методику, не дает информации о базе расчета весовых значений коэффициентов.

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой¹, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям, и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель — рентабельность активов. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

В Методологическом положении по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса № 31-р, принятом в 1994 году, была установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности предприятия, состоящая из четырёх коэффициентов: коэффициента текущей ликвидности, коэффициента обеспеченности собственными средствами, коэффициента утраты платежеспособности и коэффициента восстановления платежеспособности.

Если первые два из этих показателей соответствуют нормативным значениям (как минимум 2 и 0,1 соответственно), то на основе динамики коэффициента текущей ликвидности рассчитывается третий показатель — коэффициент утраты платежеспособности (Куп), который оценивает, сможет ли предприятие в ближайшие три месяца выполнить свои обязательства перед кредиторами:

(3)

где Т — отчётный период в месяцах;

Ктл факт — фактическое значение коэффициента текущей ликвидности в конце отчётного периода;

Ктл нач — значение коэффициента текущей ликвидности в начале отчётного периода;

Ктл норм. — нормативное значение коэффициента текущей ликвидности.

Если Куп < 1, то в ближайшие 3 месяца платежеспособность утратится, а если Куп ³ 1, то в течение 3 месяцев предприятие будет платежеспособным.

Если же структура баланса по первым двум приведённым показателям признаётся неудовлетворительной, то рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности (Квп) за период, равный шести месяцам:

(4)

Если Квп < 1, то организация за 6 месяцев не восстановит платежеспособность, а если Квп
³ 1, то организация в течение 6 месяцев восстановит платежеспособность.

В ходе практического применения этих критериев был выявлен ряд недостатков вышеуказанной системы¹. Рассмотренная двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности.

Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется так называемый «Z-счёт» Э. Альтмана, который представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США.

Индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделён определённым весом, установленным статистическими методами:

(5)

где К1 — доля чистого оборотного капитала в активах;

К2 — отношение накопленной прибыли к активам;

К3 — рентабельность активов;

К4 — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заёмным средствам;

К5 — оборачиваемость активов.

В зависимости от значения «Z-счёта» по определённой шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

если Z <1 ,81, то вероятность банкротства очень велика;

если 1,81 < Z < 2,675, то вероятность банкротства средняя;

если Z = 2,675, то вероятность банкротства равна 0,5;

если 2,675 < Z < 2,99, то вероятность банкротства невелика;

если Z > 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

Z-коэффициент имеет общий серьезный недостаток – по существу его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Позднее, в 1978 году, Э. Альтман разработал подобную, но более точную модель, позволяющую прогнозировать банкротство на горизонте в пять лет с точностью в семьдесят процентов¹. В этой модели используются следующие показатели: рентабельность активов; динамика прибыли; коэффициент покрытия процентов; отношение накопленной прибыли к активам; коэффициент текущей ликвидности; доля собственных средств в пассивах; стоимость активов предприятия.

В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже:

(6)

где K4 – балансовая, а не рыночная стоимость акций.

Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных.

Британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель, 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:

(7)

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;

х₄ – ликвидность.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент (Perfomans Analysys Score) – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. 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.

Сильной стороной такого подхода является его способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в единое представительное соотношение.

Дополнительной особенностью этого подхода является использование «рейтинга риска» для дальнейшего выявления скрытого риска. Этот рейтинг статистически определяется только, если компания имеет отрицательный Z-коэффициент, и вычисляется на основе тренда Z-коэффициента, величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение которых компания находилась в рискованном финансовом положении.

Российскими экономистами была предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:

, (8)

где К1 – оборотный капитал/актив;

К2 – чистая прибыль/собственный капитал;

К3 – выручка от реализации/актив;

К4 – чистая прибыль/интегральные затраты.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом (табл. 1).

Таблица 1 – Вероятность банкротства в зависимости от значения модели R

Значение R	Вероятность банкротства, процентов
Меньше 0	Максимальная (90-100)
0-0,18	Высокая (60-80)
0,18-0,32	Средняя (35-50)
0,32-0,42	Низкая (15-20)
Больше 0,42	Минимальная (до 10)

К очевидным достоинствам данной модели можно отнести то, что механизм ее разработки и все основные этапы расчетов достаточно подробно описаны в источнике.

У. Бивер предложил пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы: рентабельность активов; удельный вес заёмных средств в пассивах; коэффициент текущей ликвидности; доля чистого оборотного капитала в активах:

К_Бивера = (ЧП +А)/ЗС, (9)

где ЧП – чистая прибыль предприятия;

А – амортизация;

ЗС – заемные средства.

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.

В модели Лиса факторы-признаки учитывают такие результаты деятельности, как ликвидность, рентабельность и финансовая независимость организации:

Z = 0,063Х₁ + 0,092Х₂ + 0,057Х₃ + 0,001Х₄, (10)

где Х₁ — оборотный капитал / сумма активов;

Х₂ — прибыль от реализации / сумма активов;

Х₃ — нераспределенная прибыль / сумма активов;

Х₄ — собственный капитал / заемный капитал.

Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1) и «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2).

Интерпретация результатов:

Z < 0,037 — вероятность банкротства высокая;

Z > 0,037 — вероятность банкротства малая.

В рамках функционирования рыночной экономики важное место занимает разработка и применение объективных методов прогнозирования риска возникновения банкротства (несостоятельности) хозяйствующих субъектов. Целью прогнозирования риска банкротства, как правило, является оценка перспективной платежеспособности субъекта хозяйственной деятельности при обосновании его партнерами, кредиторами, собственниками или полномочными госорганами ответственных решений в области кредитования, капвложений, управления собственностью, согласования контрактов и программ в области инвестиций и производства. Совместный бизнес с ненадежными партнерами – потенциальными банкротами ведет к финансовым потерям, что определяет важность рассматриваемой проблемы.

bukvi.ru

Методы прогнозирования банкротства предприятия | Статья в журнале «Молодой ученый»

Банкротство является результатом кризисного финансового состояния предприятия, при котором субъект хозяйствования проходит путь от временной до устойчивой неспособности удовлетворять требования кредиторов. Банкротство представляет собой кризисное состояние и чтобы его предотвратить или же преодолеть, необходимо управлять финансами особыми методами. В статье будут рассмотрены основные методы прогнозирования банкротства предприятия.

Ключевые слова: банкротство (несостоятельность), выручка, прибыль, рентабельность, финансовая устойчивость, ликвидность, абсолютные показатели, относительные показатели, финансовый анализ, бухгалтерский баланс

Рыночной экономикой была выработана обширная система финансовых способов диагностики банкротства и разработана методика, позволяющая принимать управленческие решения в условиях угрозы наступления банкротства. Данная методика предназначена как для организаций, в которых кризис явен и требуется принять срочные меры для стабилизации, так и для иных организаций, которые работают в рыночных условиях. Это связано с тем, что методика дает возможность выявить отрицательные факторы развития организации на ранней стадии, а также найти пути их ликвидации. От меры экономической ответственности субъектов хозяйствования зависит эффективность любой экономики.

Диагностикой несостоятельности (банкротства) организации является система финансового анализа, который направлен на изучение признаков кризисного развития организации по данным финансовой отчетности.

Для того чтобы оценить состояние самой организации (возможность своевременной нормализации финансовой ситуации, принятие мер для восстановления платежеспособности), а также для выбора контрагентов (оценка платежеспособности и надежности контрагента) очень важно определить вероятность банкротства.

При анализе вероятности банкротства дается обобщающая оценка финансовой устойчивости предприятия и его платежеспособности, делается прогноз на будущее и оценивается сама вероятность банкротства. Анализ финансового состояния организации представляет собой расчет и оценку комплекса финансовых показателей, характеризующих разные стороны ее деятельности.

Данные показатели отражают результаты экономической деятельности организации, определяют ее конкурентоспособность, деловой потенциал и так далее.

Субъектами финансового анализа являются различные пользователи, такие как финансово-аналитические; собственники и руководство организации; внешние пользователи информации, а именно инвесторы, контрагенты, кредиторы и так далее. Любой пользователь информации исследует ее исходя из личных интересов [1, с.238].

Немаловажно, что анализом финансового состояния занимаются не только руководители, учредители и соответствующие службы предприятия, но и его инвесторы — для того чтобы определить, на сколько эффективно используются ресурсы; банки — для того чтобы оценить условия кредитования и определить степень риска; налоговые инспекции — для того чтобы выполнить план поступления средств в бюджет; поставщики и так далее.

Как правило, в экономической литературе принято выделять внутренних и внешних пользователей информации.

К внутренним пользователям относятся руководители, сотрудники, управленцы и так далее, которые в свою очередь, основываясь на данные бухгалтерской отчетности, принимают решения, влияющие на деятельность, развитие и процветание компании.

К внешним пользователям относят все сторонние предприятия и личности, которые заинтересованы в информации о данном предприятии, то есть инвесторы, кредиторы и так далее [1, с. 169].

Стоит отметить, что внутренние и внешние пользователи изучают информацию для разных целей.

Анализ финансового состояния организации основывается на данных бухгалтерской отчетности и поэтому его часто называют финансовым анализом или бухгалтерским анализом.

Ориентирование на какой-то один критерий, в том числе и весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдано. В этой свези почти все большие аудиторские компании и остальные фирмы, которые занимаются аналитическими обзорами, моделированием и консультированием, применяют для аналитических оценок системы критериев.

Бесспорно, здесь есть и минусы, например, намного проще принимать решения в условии однокритериальных, чем многокритериальных задач. Помимо этого, любое прогнозное решение подобного рода, независимо от числа критериев, считается необъективным, а рассчитанные значения критериев можно отнести к информации для размышления, нежели для побудительных стимулов к принятию немедленного решения.

Существует множество методов оценки вероятности банкротства, рассмотрим некоторые из них.

Экспресс-диагностику осуществляют по данным оперативного финансового анализа. При экспресс-диагностике финансового состояния организации для предупреждения ее возможного банкротства целесообразно использовать дополнительные показатели. В качестве таких показателей предлагают использовать следующие формулы [2, с. 176].

Коэффициент автономии:

Ка = , (1)

где СК — собственный капитал;

ВБ — валюта баланса.

Данный коэффициент характеризует степень зависимости от заемных источников финансирования.

Коэффициент соотношения заемных и собственных средств:

Ксзс = , (2)

где ЗК — заемный капитал.

Характеризует общую оценку финансовой устойчивости. Показывает сколько единиц привлеченных средств приходится на каждую единицу собственных средств.

Коэффициент самофинансирования:

Кс = , (3)

Данный коэффициент показывает, какая часть деятельности предприятия финансируется за счет собственных средств.

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами:

Ко = , (4)

где СОС — собственные оборотные средства;

ОА — оборотные активы.

Коэффициент маневренности:

Км = , (5)

Данный коэффициент показывает долю собственных оборотных средств предприятия в общей величине источников собственных средств.

Коэффициент финансовой напряженности:

Кн = , (6)

Показывает долю заемных средств в валюте баланса.

7. Коэффициент соотношения мобильных и мобилизованных активов:

Кма = , (7)

где ОА — оборотные активы;

ВА — внеоборотные активы.

Показывает, сколько оборотных активов приходится на каждый рубль внеоборотных активов

8. Коэффициент имущества производственного назначения:

Кипн = , (8)

где З — запасы.

Данный коэффициент показывает долю имущества производственного назначения в активах предприятия.

Таким образом, банкротство является результатом взаимодействия как внешних факторов — нестабильность законодательной базы, несовершенство финансовой и налоговой систем, достаточно высокая инфляция, так и внутренних, связанных с неэффективной финансовой, операционной и инвестиционной деятельностью предприятия. На сегодняшний день на финансовое состояние отечественных компаний в большей степени оказывают влияние внешние факторы, поэтому возможность предприятия приспособиться к изменениям этих факторов является залогом не только выживания, но и его развития [3, с. 231]. Банкротство является предметом государственного регулирования и осуществляется на базе Закона «О несостоятельности (банкротстве)» [4]. Ему присущ чрезвычайно высокий динамизм, частый его пересмотр, поиск компромисса интересов несостоятельных должников, неудовлетворенных кредиторов и государства. Одним из новшеств действующего закона является процедура финансового оздоровления, которая играет важную роль в защите интересов неплатежеспособного предприятия, оказавшегося в затруднительном финансовом положении.

Также законом определена система мер по восстановлению платежеспособности должника, что имеет серьезное экономическое значение не только для должника и его кредиторов, но и для государства в целом.

Оценивая финансовое состояние неплатежеспособных предприятий, нередко бывают ситуации, когда одни оценочные показатели достигают критической черты, а остальные напротив, превышают нормативные значения.

Беря во внимание обилие финансовых процессов, которые не всегда отражаются в коэффициентах платежеспособности, отличие в уроне их нормативных оценок и появляющиеся в связи с этим трудности в единой оценке состояния компании, почти все зарубежные и российские специалисты советуют проводить интегральную и комплексную оценку финансового состояния компании, основываясь на один критерий. В качестве такого критерия используется вероятность банкротства предприятия [5, с. 38].

Но, несмотря на существование большого количества способов, которые позволяют определить вероятность банкротства предприятия, ни один из них не может претендовать на использование в качестве универсального.

Поэтому является целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким методикам.

Немаловажную роль в определении неудовлетворительной структуры баланса неплатежеспособных предприятий занимают совокупность различных критериев (показателей). Изучая значения данных показателей, можно установить реальную возможность восстановления или же окончательно утратить платежеспособность предприятия [5, с.157].

Постановлением Правительства РФ от 29.05.2004 № 257 «Об обеспечении интересов Российской Федерации как кредитора в деле о банкротстве и в процедурах, применяемых в деле о банкротстве» определяется нормативная система критериев, позволяющих оценить несостоятельности предприятия [6].

Как правило, структура баланса анализируется и оценивается, основываясь на следующие показатели:

1) коэффициента текущей ликвидности;

2) коэффициента обеспеченности собственными средствами.

Коэффициент текущей ликвидности (общий коэффициент покрытия долгов Ктл) показывает, достаточно ли у организации оборотных средств, чтобы вести хозяйственную деятельность и своевременно погашать обязательства. Данный коэффициент рассчитывается отношением фактической стоимости имеющихся в наличии у предприятия оборотных средств (итог раздела II актива баланса) к наиболее срочным обязательствам предприятия (итог раздела V пассива баланса за вычетом стр. 1530).

Ктл = , (9)

где ОА — оборотные активы;

КДО — краткосрочные долговые обязательства.

При этом структура баланса будет являться удовлетворительной при Ктл ≥ 2.

Коэффициент обеспеченности собственными средствами (Косс) характеризуется имеющимися собственными оборотными средствами у предприятия, которые необходимы для обеспечения финансовой устойчивости. Данный коэффициент определяется отношением разности между объемом источников собственных средств и внеоборотных активов (итог раздела III — итог раздела I) к фактической стоимости, имеющихся у предприятия оборотных средств (итог раздела II — стр. 1230). При этом допустимым значением является Косс > 0,1.

Косс = , (10)

где СОС — собственные оборотные средства.

Если в результате анализа и оценки структура баланса по приведенным показателям окажется неудовлетворительной, то в этом случаи рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности, за период, установленный равным шести месяцам [45, с. 372].

Одним из наиболее популярных подходов, который часто представляется в зарубежной литературе, является модель Альтмана.

Z — счет Альтмана это финансовая модель, разработанная американским экономистом, которая призвана дать прогноз вероятности банкротства предприятия.

Данная модель основывается на комбинации пяти ключевых коэффициентов. Коэффициенты в свою очередь характеризуют финансовое положение предприятия и результаты его деятельности. Именно пятифакторная модель более адаптирована и применима по отношению российских предприятий [3, с. 461].

Модель имеет вид:

Z-счет = 1,2 Х₁+ 1,4 Х₂+ 3,3 Х₃ + 0,6 Х₄+ Х_5,(11)

где Х₁ — отношение оборотного капитала к общей стоимости всех активов;

Х₂_{_—отношение суммы резервного капитала и нераспределенной прибыли к общей стоимости всех активов;}

X₃ — отношение прибыли до налогообложения к общей стоимости всех активов;

X₄_{_—отношение суммы уставного капитала и добавочного капитала к заемному капитулу компании;}

Х₅ — отношение выручки к общей стоимости активов.

Предполагаемая вероятность банкротства в зависимости от значения Z — счета Альтмана представлена в таблице 1 [2, с.136].

Таблица 1

Уровень угрозы банкротства по модели Альтмана

Значение Z	Вероятность банкротства
Менее 1,81	Очень высокая
От 1,81 до 2,7	Высокая
От 2,7 до 2,99	Вероятность невелика
Более 2,99	Вероятность ничтожна, очень низкая

Учеными Иркутской государственной экономической академии была поставлена под сомнение целесообразность использования пятифакторной модели Э. Альтмана в российских условиях. Ими был проведен предварительный анализ отчетов шестнадцати работающих и семи ликвидированных торговых предприятий. По результатам исследования ученые сделали вывод, что применять пятифакторную модель нецелесообразно из-за несоответствия данной модели экономическим условиям нашей страны.

После чего они предложили свою четырехфакторную модель, позволяющую прогнозировать риск банкротства (модель R). Данная модель имеет следующий вид:

R = 8,38*Х₁+ Х₂+0,054* Х₃+0,63* Х₄, (12)

где Х₁ — оборотный капитал/актив;

Х₂ — чистая прибыль/собственный капитал;

Х₃ — выручка от реализации/актив;

Х₄ — чистая прибыль/интегральные затраты.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением «Модели R» определяется согласно таблице 2.

Таблица 2

Вероятность банкротства предприятия всоответствии со значением модели «R»

Значение R	Вероятность банкротства,%
Меньше 0	Максимальная (90–100 %)
От 0 до 0,18	Высокая (60–80 %)
От 0,18 до 0,32	Средняя (35–50 %)
От 0,32 до 0,42	Низкая (15–20 %)
Больше 0,42	Минимальная (до 10 %)

Основным достоинством модели является то, что система ее разработки и все ключевые этапы расчетов детально отражены в источнике. Также она позволяет определить риск банкротства анализируемого предприятия за три квартала с точностью до 81 % [2, с. 205].

Помимо этого, авторы разработали и шкалу для количественной оценки степени риска банкротства торгового предприятия. Данная шкала позволяет сопоставлять вероятность банкротства данного экономического субъекта с расчетными значениями предложенной модели «R».

Стоит отметить, что разработанная методика в практической деятельности позволяет выполнить диагностику риска банкротства предприятия вне зависимости от формы собственности и отрасли, при соответствующем изменении шкалы для оценки риска банкротства предприятия, на срок до трех кварталов, что дает время для принятия соответствующих управленческих решений по предупреждению возможности наступления несостоятельности предприятия.

Таким образом, рассмотрев наиболее качественные современные методики прогнозирования банкротства предприятия, можно обозначить преимущества и недостатки этих методик в совокупности. Основные преимущества представленных методик:

– использование на российских предприятиях;

– простота интерпретации показателей;

– удовлетворительный горизонт планирования;

– удаленная оценка.

К основным недостаткам следует отнести то, что они не учитывают:

– качественную деятельность предприятия;

– макроэкономические факторы;

– особенности деятельности предприятия [2, с. 161].