Методы оценки вероятности банкротства предприятия: Оценка вероятности банкротства предприятия — Экспертиза признаков банкротства — Кинотеатр "Художественный" кино, афиша, киноафиша, анонс, рейтинг, новость, кинотеатр, кинотеатры Москвы, кинофильм, прокат, лучший, Россия, Москва, кинотеатр Художественный

Содержание

1.3 Методы оценки и прогнозирования вероятности банкротства предприятия

Содержание

Методы оценки вероятности банкротства организации и их цели
Модель оценки банкротства Альтмана
Модель прогнозирования банкротства Таффлера
Российские модели определения финансовой несостоятельности

Для расчета любой из моделей Альтмана необходимы основные показатели баланса и отчета о финансовых результатах:

1. Оборотные активы (ОА)
2. Активы баланса — всего (А)
3. Собственный капитал (СК)
4. Долгосрочные обязательства (ДО)
5. Краткосрочные обязательства (КО)
6. Выручка (В)
7. Прибыль до налогообложения (НП)
8. Чистая прибыль (ЧП)

Если хотите узнать больше о формах финансовой отчетности, то рекомендуем записаться на наш открытый онлайн-курс «Финансовая аналитика».

Методы оценки вероятности банкротства организации и их цели

Методы оценки вероятности банкротства организации в первую очередь направлены на создание всех необходимых мероприятий по снижению уровня вероятности появления финансовой несостоятельности. Также они нацелены на восстановление платежеспособности и экономической стабильности компании.

Рассмотрим, из каких этапов состоит система проведения совокупной оценки анализа риска банкротства:

Проведение анализа текущей деятельности предприятия.
Проведение оценки платежеспособности компании.
Определение оценки финансовой устойчивости.
Выявление ключевых коэффициентов, которые показывают вероятность банкротства.
Проведение оценки отдельно взятых преимуществ предприятия.
Определение положения компании на рынке.
Выявление слабых сторон фирмы.

Существует два основных метода для определения рисков потери платежеспособности. При оценке вероятности банкротства используют как интегральный, так и нормативный подход.

Методы оценки вероятности банкротства для фирм в экономической практике могут быть совершенно разными. Они выражены в различных моделях финансовой несостоятельности.

Разберемся, какие методы оценки вероятности банкротства фирмы наиболее популярны:

Двухфакторная модель банкротства Альтмана.
Пятифакторная модель банкротства Альтмана.
Четырехфакторная модель банкротства Таффлера.
Модель банкротства Гордона Спрингейта.
Четырехфакторная модель банкротства R (она была создана учеными специалистами государственной академии).
Модель банкротства Лиса.
Шестифакторная модель банкротства Зайцевой.
Модель банкротства Сайфуллина.

Все вышеуказанные методы оценки вероятности возникновения банкротства организации показывают достаточно точный результат, подтвержденный многолетней практикой их применения. Рассмотрим подробнее те из них, что активно применяются в условиях экономики РФ.

Модель оценки банкротства Альтмана

Метод определения вероятности банкротства Альтмана используется на практике чаще всего. Связано это с достаточной простотой его применения, а также с наиболее точным результатом определения риска финансовой несостоятельности.

Рассмотрим, как выглядит пятифакторная модель банкротства Альтмана:

Однако у данного метода определения вероятности банкротства есть свои определенные минусы. Так, он имеет функциональную ограниченность. Определение возникновения вероятности банкротства предприятия по соответствующей модели также могут позволить себе те, кто использует акции на фондовом рынке.

Поэтому данная модель Альтмана широко используется за рубежом.

По этой причине соответствующая модель финансовой несостоятельности достаточно плохо показывает себя на российском рынке. Также данная методика была разработана довольно давно. А это значит, что она не учитывает современные реалии.

Это не говорит о том, что данная модель по определению возникновения риска банкротства абсолютно бесполезна. При грамотном ее использовании специалистами она может показать наиболее точный результат в сравнении с другими моделями банкротства.

Модель прогнозирования банкротства Таффлера

Появление данной методики также произошло достаточно давно. Однако ее эффективность по-прежнему признается одной из самых успешных.

Этот способ проведения анализа вероятности финансовой несостоятельности также предназначен для тех предприятий, которые имеют акции на бирже. Это значительно сужает круг тех компаний, которые могут использовать соответствующую методику с целью определения рисков возможной потери платежеспособности.

Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства Таффлера выглядит следующим образом:

Российские модели определения финансовой несостоятельности

Большинство разработанных методик для определения риска финансовой несостоятельности не подходят отечественным предприятиям. По этой причине была разработана модель, которая учитывает конкретно российские факторы.

Какие факторы учитываются в отечественной методике Зайцевой для определения риска финансовой несостоятельности:

Оборачиваемость активов.
Соотношение чистых убытков определенного предприятия с его имуществом.
Соотношение займов и активов предприятия.
Разница между краткосрочными обязательствами и ликвидными активами компании.
Разница между дебиторской и кредиторской задолженностями.
Убытки от продукции, которая была реализована.

Также существует следующая методика, которая была разработана иркутскими учеными:

Зайцевой, Беликова-Давыдовой, Савицкой и другие

Российские модели, которые используются для прогнозирования банкротства, можно разделить на группу регламентированных методик, которые утверждены на централизованном уровне, а также модели финансового анализа, используемые экономистами в учебных учреждениях, оценочных, аудиторских, консалтинговых компаниях.

СодержаниеПоказать

Особенности российских моделей банкротства
Модель Беликова-Давыдовой
Модель Зайцевой
Модель Савицкой
Модель прогнозирования банкротства Шеремета и Сайфуллина
Модель Ковалева

Особенности российских моделей банкротства

Российские модели прогнозирования банкротства позволяют убрать некоторые сложности в адаптации западных моделей к отечественным реалиям ведения бизнеса и практике бухгалтерской отчетности.

Такие модели оценки компаний разработаны в целях оценки и прогнозирования финансовой устойчивости. При необходимости они позволяют компании своевременно скорректировать стратегию своего развития, чтобы не допустить банкротство. Под банкротством понимается неспособность компании исполнять свои долговые обязательства перед контрагентами.

Среди наиболее популярных методов прогнозирования банкротства предприятий от российских ученых можно выделить:

Модель Зайцевой.
Модель Беликова-Давыдовой.
Модель Савицкой.
Модель Шеремета и Р. С. Сайфуллина.
Модель Ковалева.

Многие российские модели основаны на множественном дискриминантном анализе (MDA). Указанные модели позволяют отнести компанию к одному из двух классов: банкрот или нет. Попадание в рисковую первую группу буквально означает, что у компании высока вероятность стать банкротом в ближайший год (именно на такой период обычно построены все финансовые модели).

В основе разработки моделей банкротства лежит анализ двух крупных выборочных совокупностей:

Тех, кто уже стал ранее банкротом.
Тех, кто сохранил свою финансовую устойчивость.

Модель Беликова-Давыдовой

Данная модель прогнозирования банкротства предприятия предложена А. Ю. Беликовым в диссертации от 1998 года и стала одной из первых в России. Так как научным руководителем Беликова была Г. В. Давыдова, то данная модель финансовой устойчивости иногда называется модель Беликова-Давыдовой. Но также используются такие названия, как модель Беликова и модель ИГЭА. Во всех случаях речь идет об одной и той же модели оценки финансовой устойчивости бизнеса.

В процессе разработки модели анализировалась определенная выборка торговых компаний, часть из которых обанкротилась, а остальная осталась финансово устойчивой.

Формула для оценки финансовой стабильности компании имеет следующий вид:

8. 38 * K1 + 1 * K2 + 0.054 * K3 + 0.63 * K4.

Расчет коэффициента К1 ведется по формуле: Оборотный капитал / Активы. В РСБУ данные показатели содержатся в стр. 1200-стр. 1500 / стр. 1600.

Коэффициент К2 определяется по формуле: Чистая прибыль / Собственный капитал (стр. 2400 / стр. 1300 по РСБУ).

Для расчета коэффициента К3 нужно поделить Выручку на Активы бизнеса (по РСБУ: стр. 2110 / стр. 1600).

Определение коэффициента К4 производится путем деления Чистой прибыли на Себестоимость (стр. 2400 / стр. 2120 по РСБУ).

Часть модели Беликова основана на западных финансовых моделях. Так, коэффициент К1 здесь рассчитывается по аналогии модели банкротства Альтмана, коэффициент К3 используется в модели банкротства Таффлера.

Другие финансовые коэффициенты не применялись ранее в зарубежной литературе.

Дополнительный удельный вес (8,38) в данной модели принадлежит значению коэффициента К1. Именно этот показатель считается наиболее важным при анализе финансовой устойчивости.

Интерпретировать результаты проведенного анализа банкротства нужно следующим образом:

При полученном значении менее 0 – риски стать банкротом у компании максимальны (90-100%).
Если значение составило от 0 до 0,18, то это говорит о высоком риске банкротства (60-80%).
Если значение находится в диапазоне от 0.18 до 0,32, то риски обанкротиться средние (35-50%).
При высоких значениях коэффициента более 0,42 риски минимальны (до 10%).

Основным недостатком указанной модели является возможность ее применения исключительно для анализа торговых предприятий. Эта методика анализа пригодна только после появления кризисной ситуации при возникновении очевидных признаков банкротства.

Модель Зайцевой

Другую модель прогнозирования вероятности банкротства предложила профессор Зайцева О. П. из Сибирского университета потребительской коммерции. Модель также разработана в 1998 г.

Формула для расчета выглядит так:

К (факт) = 0.2 5* К1 + 0.1 * К2 + 0.2 * К3 + 0.25 * К4 + 0.1 * К5 + 0.1 * К6.

Коэффициент	Формула для его расчета	Расчет по РСБУ	Нормативное значение
К1 (коэффициент убыточности)	Прибыль (убыток) до налогообложения / Собственный капитал	стр. 2300 / стр. 1300	К1 = 0
К2	Кредиторская / Дебиторская задолженность	стр. 1520 / стр. 1230	К2 = 1
К3	Краткосрочные обязательства / наиболее ликвидные активы	(стр. 1520 + стр. 1510) / стр. 1250	К3 = 7
К4 (коэффициент финансового рычага)	Прибыль до налогообложения / Валовая	стр. 2300 / стр. 2110	К4 = 0
К5	Заимствования (привлеченный капитал) / Собственный капитал	(стр. 1400 + стр. 1500) / стр. 1300	К5 = 0,7
К6	Активы компании / Выручка	стр. 1600 / стр. 2110	К6 = К6 предыдущего года

Полученное фактическое значение нужно сравнить с нормативным. Последнее рассчитывается следующим образом:

1.57 + 0.1 * К6 прошлого года (активы / выручка).

Если фактический коэффициент превышает норматив, то вероятность банкротства возрастает. Если фактическое значение оказалось ниже нормативного, то риски банкротства невелики.

Преимуществами модели Зайцевой является простота ее использования в российских условиях и легкость в интерпретации. Среди минусов можно отметить только необходимость привлечения сведений о коэффициенте загрузки за прошлые периоды.

Модель Савицкой

Модель прогнозирования Савицкой для оценки вероятности банкротства была разработана автором в ходе работы в Белорусском государственном экономическом университете.

Модель построена на основании анализа работы 200 производственных предприятий за трехлетний период.

Формула для расчета интегрального показателя следующая:

0.111 * К1 (Собственный капитал / Оборотные активы) + 13.23 * К2 (Оборотный капитал / Капитал) + 1.67 * К3 (Выручка / Среднегодовая величина активов) + 0.515 * К4 (Чистая прибыль / Активы) + 3.8 * К5 (Собственный капитал / Активы).

Для определения среднегодовой величины активов из коэффициента К3 нужно сложить активы на начало и на конец года и разделить полученную величину на 2.

Наибольший удельный вес (13.23) в указанной формуле придается коэффициенту К2, указывающему на соотношение оборотного капитала и капитала. Он существенно влияет на интегральный показатель.

После расчета оценка предприятия по модели прогнозирования банкротства Савицкой происходит с учетом следующих допущений:

при параметре более 8 риски банкротства отсутствуют;
от 5 до 8 – они небольшие;
от 3 до 5 – средние;
от 1 до 3 – большие;
более 1 – максимальные.

Модель прогнозирования банкротства Шеремета и Сайфуллина

Модель прогнозирования финансовой несостоятельности от А.Д. Шеремета и Р. С. Сайфуллина основана на анализе 5 факторов.

Рейтинговое число, определяющее вероятность возникновения банкротства, рассчитывается так:

2К1 ((собственный капитал — внеоборотные активы) / оборотные активы)) + 0,1К2 (оборотные активы / (краткосрочные обязательства — потенциальные доходы — резервы платежей)) + 0,08К3 (выручка нетто / активы) + 0,45К4 (прибыль от продаж /выручка нетто от продажи) + К5 (прибыль до налогообложения / собственный капитал).

Нормативные значения коэффициентов:

К1 > 0,1;
К2 ≥ 2;
К3 ≥ 2,5;
К4 ≥ 0,445;
К5 ≥ 0,2.

При оценке вероятности банкротства будут использоваться следующие допущения:

При полном соответствии значений коэффициентов нормативному уровню R = 1.
При R менее 1 финансовое состояние оценивается как неустойчивое.
При R более 1 – банкротство маловероятно.

Модель Ковалева

При оценке вероятности банкротства в основном используются количественные модели из-за их высокой эффективности, но также допускается применение и качественных моделей. Их преимуществом является возможность получения альтернативной экспертной оценки. Например, практикуются методы экспертных оценок, опросов потребителей и сбытовиков и пр.

Модель Ковалева основывается на разработках западных аудиторов, которые были адаптированы под российские условия. Данная модель основана на двухуровневой системе показателей. Она немного отличается от количественных методов оценки.

В первую группу критериев входят критерии и показатели, которые указывают на возможные затруднения компании в перспективе, в том числе на возможность ее банкротства. К ним относят:

Существенные потери при производственной деятельности.
Чрезвычайное использование краткосрочных заимствований в качестве источников финансирования долгосрочных инвестиций.
Превышение критической отметки по просроченной задолженности.
Нехватка оборотных средств.
Низкие показатели коэффициентов ликвидности.
Рост доли заимствований в общей сумме финансирования.
Неэффективная политика реинвестирования прибыли.
Превышение размера заимствований над лимитами финансирования.
Хроническое неисполнение обязательств перед кредиторами, инвесторами и акционерами.
Неблагоприятные тренды в портфеле заказчиков.
Высокий удельный вес просроченной задолженности.
Применение в производственном процессе устаревшего оборудования.
Утрата долгосрочных контрактов.
Высокий вес просрочки в части дебиторской задолженности.
Ухудшение отношений с кредитными учреждениями.
Использование источников финансирования на невыгодных условиях.
Наличие сверхнормативных и залежалых товаров, а также производственных запасов.

Вторая группа включает критерии и показатели, которые не могут однозначно трактоваться как кризисные, но они указывают, что ситуации на предприятии может значительно ухудшиться в перспективе. Среди критериев из второй группы:

Утрата ключевых сотрудников из аппарата управления.
Вынужденные производственные простои.
Недостаточный уровень диверсификации или чрезмерная зависимость от определенного проекта или оборудования.
Потеря базовых контрагентов.
Неэффективность долгосрочных соглашений.
Участие компании в судебных спорах с непредсказуемым исходом.
Недооценка технического потенциала и обновления производственной базы.
Ставка на успешность и прибыльность одного проекта (неоправданная).
Политические риски.

Таким образом, в российских реалиях можно использовать наработки отечественных специалистов для оценки вероятности банкротства. Они адаптированы к внутренним реалиям и российским правилам ведения бухгалтерской отчетности. При условии своевременного выявления признаков финансовой неустойчивости можно своевременно отреагировать на них и предотвратить финансовый крах.

🔥 Подпишись в Телеграм

Усовершенствование модели вероятности банкротства на основе анализа промышленных предприятий Украины

Открытый доступ

Проблема		Веб-конференция SHS. Том 65, 2019 8-я ^-я-я Международная конференция по мониторингу, моделированию и управлению формирующейся экономикой (M3E2 2019)


Номер статьи		06002
Количество страниц)		6
Секция		Мониторинг, моделирование, прогнозирование и упреждение кризисов в социально-экономических системах
ДОИ		https://doi.org/10.1051/shsconf/20196506002
Опубликовано онлайн		29 мая 2019 г.

SHS Web of Conferences 65 , 06002 (2019)

Усовершенствование модели вероятности банкротства на основе анализа промышленных предприятий Украины

Мелихова Татьяна ¹ ^{* 90 017, Андрей Макаренко ¹, Елена Михайлица ² и Андрей Пожуев ³}

¹ Запорожский национальный университет, кафедра бухгалтерского учета, анализа, налогообложения и аудита, Запорожье, Украина

² Запорожский национальный университет, кафедра программного обеспечения систем автоматизации, Запорожье, Украина
³ Запорожский национальный университет, Межфакультетская кафедра общеобразовательных дисциплин, Запорожье, Украина

^* Автор, ответственный за переписку: tanyu_zp_zgia@ukr. net

Abstract

В работе рассмотрены особенности имитационной модели вероятности банкротства предприятий, существующие в европейской, мировой и отечественной практике. Для определения общего наличия и силы связи между экономическими показателями промышленных предприятий был применен научный эконометрический подход. Проведен финансовый анализ крупных промышленных производств региона Украины. Для формирования информационной базы исследования авторы оценили показатели ликвидности, платежеспособности, деловой активности и рентабельности, влияющие на финансовое состояние предприятий. Они выявили наиболее значимые коэффициенты анализа финансового состояния. По результатам анализа существующих моделей вероятности банкротства в разрезе данных промышленных предприятий была предложена и оценена усовершенствованная модель оценки риска банкротства. Предложенная модель оценки вероятности банкротства с учетом влияния наиболее значимых коэффициентов финансового анализа подтвердила, что процент обеспеченных банкротств и стабильной деятельности является приемлемым и свидетельствует о высоком качестве полученного уравнения.

Для обработки данных, проверки предположений и подготовки обоснованных выводов использовалась система IBM SPSS Statistics. Усовершенствованная модель позволит использовать ее в практике диагностики вероятности банкротства промышленных предприятий, что поможет своевременно выявить угрозу банкротства и обеспечить стабильную работу промышленного предприятия.

неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии надлежащего цитирования оригинальной работы.

Показатели текущего использования показывают совокупное количество просмотров статей (просмотры полнотекстовых статей, включая просмотры HTML, загрузки PDF и ePub, согласно имеющимся данным) и просмотров рефератов на платформе Vision4Press.

Данные соответствуют использованию на платформе после 2015 года. Текущие показатели использования доступны через 48-96 часов после онлайн-публикации и обновляются ежедневно в рабочие дни.

[PDF] Управление и комплексная оценка вероятности банкротства предприятий Украины на основе методов теории нечетких множеств

```
 @ статья{Kozlovskyi2019ManagementAC,
  title={Управление и комплексная оценка вероятности банкротства предприятий Украины на основе методов теории нечетких множеств},
  author={Сергей Козловский и Андрей Бутырский и Борис Поляков и Антонина Бобкова и Руслан Лавров и Наталья Иванюта},
  journal={Проблемы и перспективы управления},
  год = {2019}
} 
```
- С. Козловский, Андрей Бутырский, Н. Иванюта
- Опубликовано 19 сентября 2019 г.
- Бизнес
- Проблемы и перспективы в управлении
Управление и оценка Вероятность банкротства украинских предприятий является одной из самых сложных и актуальные проблемы экономики и управления. В условиях интеграции Украины в международное пространство возникает вопрос оценки банкротства украинских предприятий, которая соответствует международным финансовым стандартам и позволяет администрировать этот процесс. Качественная оценка банкротства предприятия возможна только с использованием искусственного интеллекта…

Модель предотвращения банкротства украинских предприятий при форс-мажорных обстоятельствах

Методы оценки вероятности банкротства предприятия: Оценка вероятности банкротства предприятия — Экспертиза признаков банкротства

1.3 Методы оценки и прогнозирования вероятности банкротства предприятия