54.46Kb - G

ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА И
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ
ПРЕДПРИЯТИЯ
Б. Даулетбаков, Е.Е. Ескендір, А Жанасилова
КазНУ им.Аль-Фараби, г.Алматы, Казахстан
Аннотация
Изучение материалов по данной работе позволяет сформулировать
и решать целого ряда практических задач, например, в условиях
ограниченности времени принятия управленческих решений, экспресс модели
анализа
риска
банкротства
получили
наибольшее
распространение. От корректности применяемой методики анализа
зависят дальнейшие действия, связанные с выбором стратегии и
тактики развития организации.
Ключевые слова: экспресс – метод, модель Альтмана, вероятность
банкротства
Существующее многообразие моделей оценки финансового
состояния организаций на практике порождает проблему выбора
аналитиками наиболее приемлемой для анализа методики, что снижает
оперативность диагностики несостоятельности и скорость принятия
адекватного ситуации управленческого решения.
Это предопределяет необходимость проведения исследований в
части приемлемости современных методик для оценки финансового
состояния хозяйствующих субъектов в текущих экономических условиях.
При анализе финансовой устойчивости организации необходимо
оценить, не является ли она потенциальным банкротом, под которым
понимается признанная решением суда или официально объявленная во
внесудебном порядке на основании соглашения с кредиторами
несостоятельность должника, являющаяся основанием для его ликвидации.
Под несостоятельностью понимается неспособность должника
удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам,
включая требования об уплате заработной платы, а также обеспечить
обязательные платежи в бюджет и внебюджетные фонды за счет
принадлежащего
ему
имущества.
Должник
считается
неплатежеспособным, если он не исполнил обязательство в течение 3
месяцев с момента наступления срока его исполнения. Его обязательства
1
превышают стоимость активов или он имеет неудовлетворительную
структуру баланса.
Неудовлетворительная структура баланса - такое состояние
имущества и обязательств должника, когда за счет имущества не может
быть обеспечено своевременное выполнение обязательств перед
кредиторами в связи с недостаточной степенью ликвидности имущества
должника.
Условно все существующие модели можно разделить на
рейтинговые (в том числе, бальной оценки) и дискриминантные
(основанные на MDA
–
Multiple
Discriminate Analysis
–
мультипликативном дискриминантном анализе).
Дискриминантные модели базируются на статистических методах,
целью которых является нахождение зависимости определенного класса
финансового состояния от значений конкретного набора отобранных
финансовых показателей.
Общий вид дискриминантной функции представлен следующей
формулой:
n
Z   ai хi
i 1
,
(1)
где: ai – весовые коэффициенты,
хi – показатели,
характеризующие финансовое состояние
организации.
Весовые
коэффициенты
рассчитываются
в
результате
статистической обработки данных по выборке финансового состояния
организаций. Если уровень Z – оценки исследуемой организации
находится ниже установленного автором значения, то при сохранении
условий финансовой деятельности оно обанкротится. Если руководство
организации, осознав финансовые трудности, предпринимает шаги, для
предотвращения усугубления ситуации, то банкротства не произойдет,
следовательно, Z – оценка является сигналом раннего предупреждения.
Рассмотрим наиболее часто используемые дискриминантные модели
диагностики с позиции оценки перспектив деятельности организаций
предприятия.
Примером постановки и решения задачи прогнозирования
банкротства организаций является двухфакторная модель Э. Альтмана
(1968 г.):
Z = -0,3877 - 1,0736х1 + 0,0579х2
(2)
где: х1 - коэффициент текущей ликвидности;
х2 - удельный вес заёмных средств в пассивах.
Для предприятий, у которых Z=0, вероятность обанкротиться равна
50%. Если Z<0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается
2
по мере уменьшения Z. Если Z>0, то вероятность банкротства больше 50%
и возрастает с увеличением Z [1].
Большинство экономистов придерживаются точки зрения, что
прогнозирование банкротства с помощью двухфакторной модели не
обеспечивает высокой точности, так как не учитывает влияние на
финансовое положение других важных показателей. М.А. Федотова
считает, что для повышения точности прогноза необходимо добавить
третий показатель - рентабельность активов. [2] По мнению Н. П.
Любушина недостатком модели явилось отсутствие таких факторов риска
как: показатели рентабельности, деловой активности, отдачи активов и так
далее [3].
В мировой практике для оценки вероятности банкротства,
прогнозирования финансовой устойчивости и выбора финансовой
стратегии организации широко используются различные экономикоматематические модели.
Чаще всего используются Z-модели американского экономиста,
профессора Э.Альтмана.
Модель Альтмана имеет вид [1, c. 150-164].
Пятифакторная модель прогнозирования банкротства Э. Альтмана
(1968 г.) характеризует разные стороны финансового положения
предприятия. Что объясняет ее популярность среди аналитиков и в наше
время.
Z = 1,2х1 + 1,4х2 + 3,3х3 + 0,6х4 + 1,0х5,
(2)
где:
х1 
Собственный оборотный капитал
Сумма активов
Нераспределенная прибыль за вычетом дивидендов
Сумма активов
Прибыль до уплаты процентов
х3 
Сумма активов
Объем активов
х4 
Сумма заемного капитала
Выручка
х5 
Сумма активов
х2 
От показателя Z зависит вероятность банкротства предприятия
(хозяйствующего субъекта), функция распределения этого показателя
может быть получена на основе анализа количественно-качественных
зависимостей вероятности банкротства от показателя Z. Для модели
Альтмана эти зависимости (качественные оценки вероятности
банкротства) приводятся в различных источниках и имеют значения,
показанные в таблице 1.
3
Таблица 1
Значение Z
Качественная оценка вероятности
банкротства
Количественные значения
вероятности банкротства
0
1,8
Очень высокая
0,9 - 1,0
1,81
2,7
Средняя
0,75 - 0,9
2,8
2,9
Возможна
при
обстоятельствах
3
и выше
определенных
0,4 - 0,75
Малая
0,2 - 0,4
Источник: [5]
Вероятность банкротства
Для использования этих значений при осуществлении вычислений
были получены количественные значения вероятностей банкротства, а
также приближённая аналитическая зависимость этой вероятности от
показателя Z (рисунок 1).
1.4
1.2
1
0.8
y = 1.2704x-0.838
R² = 0.9073
0.6
0.4
0.2
0
0
1
2
3
4
5
6
Значения величины Z
7
8
9
Рисунок 1 - К определению вероятности банкротства предприятия.
Рi - вероятность банкротства предприятия при данном значении
показателя Zi, приближённо принимается: i=1, Z=0, Рi =1; i=2, Z=1, Рi =0.8;
i=3, Z=2, Рi =0.6; i=4, Z=3, Рi =0.5; i=5, Z=4, Рi =0.4; i=6, Z=5, Рi =0.3; i=7,
Z=6, Рi =0.2; i=8, Z=7, Рi =0.2 (на основании зависимости, рисунок 1).
Исходные данные для оценки вероятности банкротства,
прогнозирования финансовой устойчивости.
Для вычисления показателей X1 - отношения оборотных активов
(рабочего капитала) к сумме всех активов предприятия, X2 - уровня
рентабельности капитала; X3 - уровня доходности активов, X4 4
коэффициента соотношения собственного и заемного капитала, X5 оборачиваемости активов используются данные бухгалтерского баланса
предприятия. С этой целью на листе «Excel» разрабатывается форма
баланса (таблица 2) в которую заносятся данные деятельности
предприятия за рассматриваемый период [4-6].
Таблица 2
A
2
3
4
5
6
7
8
9
11
12
13
14
B
C
D
E
Форма 1
БУХГАЛТЕРСКИЙ БАЛАНС
по состоянию на 1 января 2011 года
Наименование организации: АО НИПИ Каспиймунайгаз.
Вид деятельности организации: научно-исследовательские и проектные работы в
нефтегазовой отрасли.
Организационно-правовая форма: акционерное общество.
Юридический адрес организации: г. Атырау, ул. Абая, 5.
тыс. тенге
АКТИВЫ
Код Счета На конец На начало
стр.
КПС отчетного отчетного
периода
периода
I. КРАТКОСРОЧНЫЕ АКТИВЫ
Денежные средства
10
100
Краткосрочные финансовые инвестиции
11
110
94 788
50 000
171 654
23 159
49 504
67 624
1 176 979
1 109 422
...
19
Прочие краткосрочные активы
20
ИТОГО КРАТКОСРОЧНЫХ АКТИВОВ
21
22
II. ДОЛГОСРОЧНЫЕ АКТИВЫ
Долгосрочные финансовые инвестиции
20
200
16
160
100
0
0
365 738
900 401
129 839
768 244
…
31
32
Прочие долгосрочные активы
ИТОГО ДОЛГОСРОЧНЫХ АКТИВОВ
33
34
БАЛАНС
35
36
29
200
2 077 380
1 877 666
ПАССИВЫ
Код Счета На конец На начало
стр.
КПС отчетного отчетного
периода
периода
III. КРАТКОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА
Краткосрочные финансовые обязательства
31
300
0
0
…
41
Прочие краткосрочные обязательства
36
350
12 869
22 832
5
42
43
44
ИТОГО КРАТКОСРОЧНЫХ
300
425 030
ОБЯЗАТЕЛЬСТВ
IV. ДОЛГОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА
Долгосрочные финансовые обязательства
40
400
0
421 752
0
…
48
Прочие долгосрочные обязательства
44
49
ИТОГО ДОЛГОСРОЧНЫХ
ОБЯЗАТЕЛЬСТВ
Всего заемный капитал
V. СОБСТВЕННЫЙ КАПИТАЛ
Выпущенный капитал, в том числе:
400
50
51
52
440
0
0
11 269
15 304
436 299
437 056
50
303 164
303 164
55
0
0
500
1 641 081
2 077 380
1 440 610
1 877 666
…
57
58
59
Неконтрольная доля участия (доля
меньшинства)
ИТОГО КАПИТАЛ
БАЛАНС
Результаты расчетов приведены в таблице 3.
Таблица 3
A
36
37
38
B
№ Показатели
41
1
42
43
01.01.2010
01.01.2009
01.01.2008
Итого краткосрочных активов*
1 143 201
778 603
951 397
2
Итого долгосрочных активов*
1 977 523
1 328 081
1 531 915
3
Всего заемный капитал*
436 678
610 247
814 037
4
Нераспределенный доход
(непокрытый убыток)
1 337 917
322 933
327 733
5
Прибыль (убыток) до налогообложения (стр. 110+/-стр. 120)
318 691
21 119
36 017
6
Итоговая прибыль (убыток) за
период (стр. 130-стр. 140) до вычета
доли меньшинства*
200 563
723 436
725 255
7
Итоговая прибыль (убыток) за
период (стр. 150-стр. 160)
226 643
986 990
1 374 790
8
К1 (п.1 / п.2)
0,58
0,59
0,62
45
46
47
48
E
Z A 5  1.2  К 1  1.4  К 2  3,3  К 3  0,6  К 4  1,0  К 5
40
44
C
D
Пятифакторная Z-модель Альтмана
6
49
К2 (п.4 / п.2)
0,68
0,24
0,21
50
10 К3 (п.5 / п.2)
0,16
0,02
0,02
51
11 К4 (п.6 / п.3)
0,46
1,19
0,89
52
12 К5 (п.7 / п.2)
0,11
0,74
0,90
53
13 Значение вероятность банкротства
2,56
2,55
2,55
9
54
Вероятность Вероятность Вероятность
Оценка значений: <1,81, очень
высокая вероятность банкротства банкротства банкротства банкротства
14
средняя,
средняя,
средняя,
>2,7, вероятность банкротства
1,81<Z< 2,7 1,81<Z< 2,7 1,81<Z< 2,7
невелика
*берутся средние величины
Полученный результат свидетельствует о том, что вероятность
банкротства АО «НИПИ Каспиймунайгаз» средняя.
Приведённая выше методика может быть реализована в системах
управления предприятиями.
Литература
1. Дюсембаев К.Ш. Анализ финансовой отчетности: Учебник. –
Алматы: Экономика, 2009. – 366 с.
2. Fedorova А.D., Saifullin R.С., Negashev Е.V., Methods of financial
analysis: a textbook. – М.: INFRA – M, 2005.
3. Любушин Н.П. Экономический анализ: учебник для студентов
вузов, обучающихся по специальностям «Бухгалтерский учет, анализ
и аудит, и «Финансы и кредит». / Н.П.Любушин.- 3-е изд., перераб. и
доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010.- 575с.
4. Финансовый отчет АО НИПИ Каспиймунайгаз, 2008-2012 гг.
5. Бизнес-планирование на компьютере/И.А. Баев [и др.]. – Ростов
н/Д: Феникс, 2007. – 316 с.
6. Автоматизированные информационные технологии в налоговой и
бюджетной системах. Учебное пособие для ВУЗОВ/Под
ред.Г.А.Титоренко.-М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 439 c.
7