Модели прогнозирования банкротства предприятия спрингейта



Модели банкротства зарубежных предприятий с формулами расчета (4 MDA-модели)


Раскроем самые популярные модели банкротства предприятий. Будем говорить о моделях, построенных с помощью множественного дискриминантного анализа (так называемые MDA-модели).

MDA-модели прогнозирования банкротства – это статистические модели, которые строятся на прошлых статистических данных финансовой отчетности предприятий, ставшими банкротами и финансово устойчивыми и которые позволяют спрогнозировать наступление банкротства у предприятия.

Как строятся MDA-модели? Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → Алгоритм построения всех MDA-моделей одинаков:

  • С помощью инструментария множественного дискриминантного анализа (MDA) строится регрессионное уравнение, которое классифицирует все предприятия на банкроты и небанкроты
  • Формируется выборка предприятий банкротов
  • Рассчитываются финансовые коэффициенты для обеих групп
  • Проверяется адекватность построенной модели
  • Формируется выборка предприятий небанкротов

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → Оценка стоимости бизнеса Финансовый анализ по МСФО Финансовый анализ по РСБУ Расчет NPV, IRR в Excel Оценка акций и облигаций Ниже приведу наиболее известные модели прогнозирования банкротства зарубежных предприятий и комментарии к ним.

Рассмотрим модели банкротства для США, Великобритании и Канады. Все они были построены с помощью множественного дискриминантного анализа, но на различных выборках предприятий, а также с использование различных финансовых коэффициентов. Первая модель была построена Э.

Альтманом для предприятий США в 1968 году.

Более подробно читайте про модели Э. Альтмана с большим количеством примеров в статье ⇒ . Начнем с модели прогнозирования банкротства Р.

Лиса, созданного для предприятий Великобритании в 1972 году. Это одна из первых европейских моделей созданная после модели американца Э.

Альтмана (1968). Модель Лиса является в большей степени адаптационной, так как финансовые коэффициенты в модели взяты как у Альтмана.

Формула модели банкротства Лиса Z=0.063*K1 + 0.092*K2 + 0.057*K3 + 0.001*K4 № Формула расчета Расчет по РСБУ Расчет по МСФО К1 K1 = Оборотный капитал / Активы (стр.1200-стр.1500)/ стр.1600 (Working Capital) / Total Assets К2 K2 = Прибыль до налогообложения / Активы (стр.2300+стр.2330) / стр.1600 EBIT / Total Assets К3 К3 = Нераспределенная прибыль / Активы стр.2400 / стр.1600 Retained Earnings / Total Assets К4 К4 = Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные обязательства) стр.1300 / (стр.1400+стр.1500) Value of Equity/ Book value of Total Liabilities Примечание: Все 4 коэффициента полностью совпадают с коэффициентами, которые использовал Э. Альтман для своих моделей, поэтому можно сказать, что модель банкротства Р.

Лиса является адаптированной моделью Э. Альтмана для предприятий Великобритании.

Большой вклад в итоговую оценку финансового состояния по модели вносит прибыль от продаж (входит в K2 и K3 ). Таким образом, чем больше прибыль от продаж у предприятия, тем соответственно предприятие по модели будет финансово устойчивым. EBIT = Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате = стр.2300+стр.2330 Ниже представлена классификация предприятий в зависимости от интегральной оценки.

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → Если Z<0.037 – банкротство компании очень> Если Z>0.037 ­– предприятие финансово устойчивое. Помимо модели Лиса для британских предприятий была построена модель Ричарда Таффлера. Для построения модели прогнозирования банкротства ученый взял 46 предприятий, которые обанкротились и 46 предприятий, которые остались финансово устойчивыми в период с 1969 по 1975 года.

Ниже представлена формула расчета модели банкротства. Формула модели банкротства Таффлера Z= 0.53*K1 + 0.13*K2 + 0.18*K3 + 0.16*K4 № Формула расчета Расчет по РСБУ Расчет по МСФО К1 K1 = Прибыль от продаж / Краткосрочные обязательства стр. 2200 / стр. 1500 Revenues / Current liabilities К2 K2 = Оборотные активы / (Краткосрочные обязательства + Долгосрочные обязательства) стр.

1200 / (стр. 1400 + 1500) Current Assets / Total liabilities К3 К3 = Краткосрочные обязательства / Активы стр.

1500 / стр. 1600 Current liabilities/ Total Assets К4 К4 = Выручка / Активы стр. 2110 / стр. 1600 Sales / Total Assets Примечание: Как видно из формулы модели банкротства Таффлера коэффициента К1 имеет наибольший вес (0,53). Именно коэффициент К1 будет сильно влиять на оценку финансового состояния предприятия.

Увеличение коэффициента будет тогда, когда увеличивается прибыль от продаж. Можно сделать вывод, что если чем больше прибыль от продаж, тем предприятие становится финансово устойчивым и наоборот.

Если Z>-0,3 – предприятие маловероятно станет банкротом («зеленая зона»), Если Z<0,2 – предприятие вероятно станет банкротом («красная> Если 0,2<><0,3 – зона неопределенности («серая> Следующая модель прогнозирования банкротства предприятия создана канадским ученым Гордоном Спрингейтом в университете Саймона Фрейзера. Половина коэффициентов совпадает с финансовыми коэффициентами, которые использовал Э. Альтман. Для создания модели оценки банкротства Спрингейт использовал финансовую отчетность от 40 предприятий Канады (20 банкротов / 20 небанкротов).

Формула модели банкротства Спрингейта Z= 1.03*K1 + 3.07*K2 + 0.66*K3 + 0.4*K4 № Формула расчета Расчет по РСБУ Расчет по МСФО К1 K1 = Оборотный капитал / Активы (стр.1200-стр.1500)/ стр.1600 (Working Capital) / Total Assets К2 K2 = (Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате) / Активы (стр.2300+стр.2330) / стр.1600 EBIT / Total Assets К3 К3 = Прибыль до налогообложения / Краткосрочные обязательства стр.2300 / стр.1500 Earnings before taxes / Current liabilities К4 К4 = Выручка / Активы стр.2110 / стр.1600 Sales / Total Assets Примечание: EBIT = Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате = стр.2300+стр.2330. Первые два коэффициента К1 и К2 также используются Альтманом в своей модели.

Коэффициент К3 имеет максимальное весовое значение и будет иметь максимальный вклад в интегральный показатель банкротства предприятия.

Коэффициент содержит в себе Прибыль до налогообложения. То ест можно сделать вывод, что определяющим в модели Спрингейта являются продажи предприятия.

Если их много, то предприятие финансово устойчивое. Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → Если Z<0.862 – банкротство предприятия> Если – Z>0.862, банкротство предприятия маловероятно.

Следующая модель прогнозирования банкротства предприятия разработана американским ученым Д.

Фулмером для предприятий США в 1983 году.

Для разработки модели он использовал финансовые отчеты от 60 предприятий США, 30 из которых стали банкротами, а 30 остались финансово устойчивыми.

Формула модели банкротства Фулмера H= 5.528*K1 + 0.212*K2 + 0.073*K3 + 1.27*K4 + 0.12*K5 + 2.235*K6 + 0.575*K7 + 1.083*K8 + 0.984*K9 – 3.075 № Формула расчета Расчет по РСБУ Расчет по МСФО К1 K1 = Нераспределенная прибыль прошлых лет / Активы стр. 1370 / стр. 1600 Average retained earning / Average total assets К2 K2 = Выручка от продаж / Активы стр.

2110 / стр. 1600 Revenues / Average total assets К3 К3 = (Прибыль до налогообложения +Проценты к уплате) / Собственный капитал стр. 2300 / стр. 1300 EBIT / Total equity (market cap + preferred stock equity + noncontrolling interests); К4 К4 = Денежный поток / (Краткосрочные + Долгосрочные обязательства) стр. 2400 / (стр. 1400 + стр. 1500) Cash flow / Average total debt К5 К5 = Долгосрочные обязательства / Активы стр.

1400 / стр. 1600 Average debt / Average total assets К6 К6 =Краткосрочные обязательства / Активы стр. 1500 / стр. 1600 Current liabilities / Average total assets К7 К7 = Log (материальные активы) log10(стр.

1600 – стр. 1110 – стр. 1150 – стр.

1220 – стр. 1230) Log (tangible total assets) К8 К8 = Оборотный капитал / (Долгосрочные + Краткосрочные обязательства) (стр.

1200 – стр. 1500) / (стр. 1400 + стр.

1500) Average working capital / Average total debt К9 К9 = Lg[(Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате)/ Проценты к уплате] log10 ((стр. 2300 + стр. 2330) / стр. 2330) Log (EBIT / Interest) Примечание: Из-за большого числа коэффициентов, составляющих модель ставится под сомнение точность финансовой модели. Из теории систем для наиболее точного описания системы достаточно 4-6 показателей.

Здесь же автор использует 9. Если H<0 – банкротство предприятия> Если H>0 – банкротство предприятия маловероятно. Резюме Итак, мы разобрали наиболее известные иностранные модели банкротства.

Все эти модели построены с помощью множественного дискриминантного анализа. Отличает их только статистическая выборка.

Каждый ученый старался подобрать свои финансовые коэффициенты, наилучшим образом описывающие предприятия.

Есть одно сходство – все (кроме Фулмера) авторы обращали большое внимание на Продажи предприятия.

Чем выше продажи предприятия, тем выше финансовая устойчивость.

На мой взгляд, применение данных моделей для оценки риска банкротства предприятий сомнительно.

Использование возможно более рекомендательно для экспресс-оценки финансового состояния предприятия. Это связано с тем, что сейчас трудно оценить выборку, которую использовали авторы моделей, а также различия в ведении бухгалтерской отчетности. Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → Спасибо за внимание!

Удачи! Автор: Жданов Василий Юрьевич, к.э.н. Оценка стоимости бизнеса Финансовый анализ по МСФО Финансовый анализ по РСБУ Расчет NPV, IRR в Excel Оценка акций и облигаций

Зарубежные модели банкротства

» » На чтение 6 мин. Просмотров 861 Опубликовано 02.04.2021 Обновлено 21.04.2021 Зарубежные модели прогнозирования банкротства в современных условиях имеют свои характерные особенности.

В условиях рыночной экономики наибольшее значение имеет раннее проведение диагностики на вероятность наступления банкротства компании, а также осуществление финансового анализа текущей деятельности организации. Диагностика банкротства имеет первостепенное значение в условиях образовавшегося кризисного положения. На практике существует немало соответствующих методик, которые разработаны чтобы помогать в проведении прогноза риска возникновения несостоятельности.

Одна из первых формул банкротства — это пятифакторная модель, которую впервые использовал Э. Альтман: Четырехфакторная модель Р.

Лиса: Трехфакторная модель Ж. Лего: Четырехфакторная модель Г. Спрингейта: Более подробно приведенные модели представлены в таблице: Ученый Модель Вероятность банкротства Наименование и порядок расчета показателей Американский автор Эдвард Альтман Пятифакторная модель 1) Значение Z больше 1,23.

Вероятность несостоятельности довольно высокая. Так, организация находится уже на грани банкротства. 2) Значение Z больше 1, 23, но меньше 2, 89.

Вероятность несостоятельности находится на достаточно высоком уровне. 3) Значение Z выше 2, 89. Вероятность несостоятельности компании очень маленькая.

1) Х1 — доля “белого” оборотного капитала в соответствующих активах = “белый” оборотный капитал/размер действующих активов, в котором присутствует об. капитал = об. активы — кратковременные обязательства. 2) Х2 — доля образования активов предприятия на основе прибыли, которая не была распределена = нераспределенная прибыль организации / общая величина активов.

3) Х3 — эффективность активов, полученная на основе прибыли до того, как были уплачены проценты и налоговые сборы = прибыль до налоговых сборов + проценты к уплате / общая величина активов. 4) Х4 — показатель соответствия стоимости акций и соответствующих обязательств = рыночная стоимость всех преимущественных и обычных акций / балансовый размер временных и длительных обязательств. 5) Х5 — показатель оборачиваемости = НЕТТО от продаж / размер активов предприятия.

Английский автор Р. Лис Четырехфакторная модель 1) Максимальное значение Z = 0,037. 2) Чем выше показатель значения Z, тем выше показатель платежеспособности рассматриваемой организации.

1) Х1 — общая доля оборотного капитала предприятия в размере соответствующих активов = оборотный капитал / общий размер активов.

2) Х2 — эффективность, которая была рассчитана на основе прибыли от проведенных продаж = прибыль от продаж / общий размер активов. 3) Х3 — доля образования соответствующих активов за счет прибыли, которая не была распределена = нераспределенная прибыли компании / общий размер активов.

4) Х4 — показатель соответствия заемного и внутреннего капитала = капитал рассматриваемого предприятия / заемный капитал. Канадский ученый Ж. Лего Трехфакторная модель Максимальное значение Z, которое является критическим = 0,3. 1) Значение Х1 — доля образования активов на основании капитала акционеров = капитал акционеров / общий размер активов компании.

2) Значение Х2 — эффективность компании, которая рассчитана на основе прибыли до уплаты налоговых сборов и процентов = прибыль организации до налоговых сборов + проценты к уплате / общий размер активов.

3) Значение Х3 — показатель оборачиваемости активов за 2 последних периода = НЕТТО за 2 соответствующих периода / общий размер активов.

Канадский ученый Г. Спрингейт Четырехфакторная модель 1) Значение Z, которое больше 0,862, означает платежеспособность организации. 2) Значение Z, которое меньше 0,862, означает наступление банкротства для предприятия. 1) Значение Х1 — определенная часть оборотного капитала компании в соответствующем балансе = оборотный капитал рассматриваемой организации / валюта баланса.

1) Значение Х1 — определенная часть оборотного капитала компании в соответствующем балансе = оборотный капитал рассматриваемой организации / валюта баланса.

2) Значение Х2 — показатель эффективности, который был получен на основе прибыли до уплаты налоговых сборов и соответствующих процентов = прибыль до налоговых сборов + проценты / общий размер активов. 3) Значение Х3 — показатель соответствия прибыли компании до налоговых сборов и кратковременных обязательств = прибыль до налоговых сборов / кратковременные обязательства.

4) Значение Х4 — показатель оборачиваемости = НЕТТО от продажи / общая сумма.

На территории России особенно распространены следующие методики определения банкротства:

  1. Федеральное управление по делам о несостоятельности.
  2. Модель Казанского государственного технологического университета.
  3. Модель Беликова — Давыдовой, которая учитывает российские реалии и является модернизированной моделью Э. Альтмана.

Применение зарубежных моделей банкротства в России должно осуществляться с умом. Так как при их неправильном использовании может возникнуть искаженный итоговый результат. Какие факторы способствуют получению искаженного результата при определении вероятности банкротства:

  1. Разнообразный порядок расчета определенных показателей.
  2. Отличие российской и иностранной бухгалтерской отчетности.
  3. Изменение форм бухгалтерской отчетности.

Применение вышеуказанных методов банкротства в отечественных организациях нельзя признать достаточно действенным.

Связано это с определенными причинами. Так, иностранные модели банкротства, которые не подходят для российских организаций, строятся на основе выборки иностранных предприятий с нормами балансовой структуры, которые значительно отличаются от российских. Поэтому при попытке спрогнозировать несостоятельность образуется несхожесть в данных.

Также при расчетах образуются существенные отличия в макроэкономической ситуации.

Связано это с переходной экономикой, которая образуется из-за неравномерной динамики экономического развития государств в мире.

Большинство моделей банкротства изначально были универсальными, чтобы можно было их наилучшим образом применять абсолютно для любых организаций.

Однако показатели основных величин финансового состояния в значительной степени варьируются, что приводит к определенным сложностям в расчетах.

Комплексная модель банкротства используется для учета всех возможных сложностей. Она была создана на основе определенных особенностей в области проведения оценки рисков появления несостоятельности компании.

Разделяется она на несколько характерных этапов.

На какие этапы подразделяется комплексная модель банкротства:

  1. Отбор тех индикаторов, которые показывают высший вклад в соответствующую дисперсию результирующего коэффициента.
  2. Образование статистических выборок отечественных компаний.

Зарубежные модели прогнозирования банкротства отечественных предприятий в чистом виде не подходят для российской экономики. Поэтому при расчетах стоит учитывать определенные особенности. По каким причинам неприемлемо полное применение зарубежных моделей оценки финансового банкротства для российских компаний:

  1. Различия в темпе инфляции.
  2. Различия составляющих в налоговом учете.
  3. Разные условия налоговых сборов.
  4. Отличные условия кредитования.
  5. И пр.
  6. Показатель различий в бухгалтерском учете выше среднего.
  7. Введенные авторами константы основаны на основе статистической информации, которая показывает динамику соответствующего развития организации в тех экономических условиях, которые отличны от российских.

При прогнозировании банкротства необходимо учитывать состояние цикличности в макроэкономике и микроэкономике.

Также на достоверный расчет влияют энергоемкость, фондоемкость, а также трудоемкость соответствующего производства.

Исследования иностранных ученых позволяют сделать вывод о том, что из большого числа применяемых финансовых коэффициентов можно выбрать несколько наиболее эффективных. С их помощью можно наиболее точно определить, станет ли та или иная фирма банкротом, или же нет.

Основным достоинством известных зарубежных моделей прогнозирования банкротства можно назвать простоту. Чем ниже коэффициент, тем более спадает вероятность финансовой несостоятельности.

Однако не всегда формулы расчета способны показать наиболее точный результат.

Поэтому важно учитывать абсолютно всех факторы, которые влияют на проводимое исследование в российских реалиях.

Модели прогнозирования банкротства Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 338.27 Модели прогнозирования банкротства Аннотация.

В условиях современных финансовых взаимоотношений любое предприятие может оказаться на грани банкротства. Целью статьи является анализ адекватности применения зарубежных и отечественных моделей прогнозирования банкротства для оценки финансово-хозяйственной деятельности российских предприятий.

Ключевые слова: риск банкротства; модели диагностики банкротства; меры для выхода из банкротства.

Abstract. This article deals with the problem of risk assessment bankruptcy with the help of various financial instruments. Particular attention is paid to the subtleties of risk assessment in the modern Russian economic practice. Keywords: risk of bankruptcy; insolvency model of diagnosis; measures to emerge from bankruptcy.
Keywords: risk of bankruptcy; insolvency model of diagnosis; measures to emerge from bankruptcy.

Виноградов С.А., магистрант Финансового университета H В условиях рыночной экономики большое значение имеют не только финансовый анализ текущей деятельности предприятия, но и ранняя диагностика возможности банкротства в будущем. Прогнозирование банкротства приобретает первостепенное значение в условиях сложившейся кризисной ситуации.

В теории и практике финансового анализа существует немало методик прогнозирования риска банкротства.

Среди них зарубежные методики на основе Z-счета Альтмана [3]; модель Романа Лиса для оценки финансового состояния предприятия; оценка по показателям Ж. Лего, П Спрингейта [4]; модель Р Таффлер и П Тишоу; А-счет Ар-генти и др. [5] (см. табл. 1). Среди российских методик предвидения риска банкротства предприятий распространены и используются: методика ФУДН (Федеральное управление по делам о несостоятельности); сравнительно недавно разработанная модель Давыдовой — Беликова, представляющая собой модернизированную модель Альтмана с учетом российских условий; модель с учетом особенностей отраслей, разработанная учеными Казанского государственного технологического университета (табл.

2). Для оценки банкротства используются в основном разделы актива и пассива баланса, такие как оборотные активы (стр. 1200), активы (стр. 1600), капитал и резервы (стр. 1300), долгосрочные обязательства (стр.

1400), а их подразделы встречаются довольно редко (исключение составляют краткосрочные обязательства, они исследуются в моделях более полно). Из формы 2 «Отчет о прибылях и убытках» обычно берутся данные о выручке (стр.

2110), прибыли (убытке) до налогообложения (стр. 2300) и чистой прибыли (стр. 2400).

Такая ситуация, по нашему мнению, не может дать достаточной точности прогноза моделей. Также одни данные бухгалтерской отчетности применяются для расчета факторов только в зарубежных моделях, а другие только в российских моделях. Так, в иностранных методиках для прогнозирования вероятности банкротства проводится исследование основных средств (стр.

1130 ф.1), доходных вложений в материальные ценности (стр.

1140 ф.1), нераспределенной прибыли (стр.

1370 ф.1), валовой прибыли (стр.

2100 ф.2), управленческих расходов (стр. 2220 ф.2), процентов к уплате (стр. 2330 ф.2) и др. А в отечественных методиках дается анализ оборотных активов (стр.

1100 ф.1), финансовых вложений (стр. 1240 ф.1), денежных средств (стр. 1250 ф.1), прочих оборотных активов (стр.

1260 ф.1) и др. Применение вышеназванных моделей прогнозирования вероятности банкротства может привести к искажению итогового значения, чему способствуют следующие факторы. 1. неодинаковый порядок расчета некоторых показателей.

К примеру, по мнению одних авторов, величина собственного капитала равна III разделу баланса «Капитал и резервы» (Н. В. Климов, Н. А. Кокорев, И. Н. Турчаева и др.). Другие считают, что она рассчитывается как сумма III раздела баланса «Капитал и резервы», доходов будущих периодов и оценочных обязательств (И.

П Кукина, И. А. Астраханцева, П В. Федорова и др.) [5]. 2. отличия отечественной и иностранной бухгалтерской отчетности.

Так, в российской отчетности не показывается чистый оборотный капитал, но ряд эко- Научный руководитель Солодов А.

К., кандидат экономических наук, доцент. iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис . Таблица 1 Зарубежные модели количественной оценки вероятности банкротства предприятий Автор, модель, оценки результата Название и порядок расчета факторов 1. Э. Альтман (США), пятифакторная модель. 1 = 0,717 Х1 + 0,847 Х + 3,107 Х3 + 0,42 Х4 + 0,995 Х5.
1 = 0,717 Х1 + 0,847 Х + 3,107 Х3 + 0,42 Х4 + 0,995 Х5.

Оценка вероятности (банкротства, если: а) 1 < 1,23, вероятность банкротства очень высокая, т.е. предприятие практически является несостоятельным (банкротом); б) 1,23>< 1>< 2,89 (зона неопределенности), вероятность банкротства достаточно высокая; в) 1 2,89, вероятность банкротства ничтожна х1 (доля чистого оборотного капитала в активах="чистый" оборотный капитал общая величина активов, где чистый оборотный капитал="оборотные" активы - краткосрочные обязательства; х2 (доля формирования активов за счет нераспределенной прибыли)="нераспределенная" прибыль общая величина активов; х3 (рентабельность активов, рассчитанная исходя из прибыли до уплаты процентов и налогов)="(прибыль" до налогообложения + проценты к уплате) общая величина активов; х4 (коэффициент соотношения рыночной стоимости акций и обязательств)="рыночная" стоимость всех обыкновенных и привилегированных акций балансовая стоимость долгосрочных и краткосрочных обязательств; х5 (коэффициент оборачиваемости активов)="выручка" (нетто) от продажи общая величина> 2. Р. Лис (Великобритания). Четырехфакторная модель: 1 = 0,063 Х — 0,092 Х + 0,057 Х + 0,001 Х. 1 2 3 4 Оценка вероятности банкротства, если: а) предельное значение для 1 равняется 0,037; б) чем выше значение 1, тем выше платежеспособность предприятия Х1 (доля оборотного капитала в общей величине активов) = оборотный капитал / общая величина активов; Х2 (рентабельность активов, рассчитанная исходя из прибыли от продаж) = прибыль от продаж / общая величина активов; Х3 (доля формирования активов за счет нераспределенной прибыли) = нераспределенная прибыль / общая величина активов; Х4 (коэффициент соотношения собственного и заемного капиталов) = собственный капитал / заемный капитал 3.

Ж. Лето (Канада). Трехфакторная модель: 1 = 4,5913 Х1 + 4,508 Х2 + 0,3936 Х3 — 2,7616. Критическое значение для 1 равно — 0,3 Х1 (доля формирования активов за счет акционерного капитала) = акционерный капитал / общая величина активов; Х2 (рентабельность активов, рассчитанная исходя из прибыли до уплаты процентов и налогов) = (прибыль до налогообложения + проценты к уплате) / общая величина активов; Х3 (коэффициент оборачиваемости активов за два предыдущих периода) = выручка (нетто) за два предыдущих периода / общая величина активов 4.

Г. Спринтейт (Канада). Четырехфакторная модель: 1 = 1,03 Х1 + 3,07 Х2 + 0,66 Х3 + 0,4 Х4.

Критическое значение для 1 равно 0,862, если: а) 1 > 0,862, предприятие платежеспособно; б) 1< 0,862, предприятие является банкротом (получает оценку «крах») х1 (доля оборотного капитала в валюте баланса)="оборотный" капитал валюта баланса; х2 (рентабельность активов, рассчитанная исходя из прибыли до уплаты процентов и налогов)="(прибыль" до налогообложения + проценты к уплате) общая величина активов; х3 (коэффициент соотношения прибыли до налогообложения и краткосрочных обязательств)="прибыль" до налогообложения краткосрочные обязательства; х4 (коэффициент оборачиваемости активов)="выручка" (нетто) от продажи общая величина> номистов определяют данный показатель как разность оборотных активов и краткосрочных обязательств [6, с. 146]. 3. Изменение форм бухгалтерской отчетности.

Основанные на коэффициентном анализе, все модели были разработаны на основе старых форм, но согласно Приказу Минфина РФ от 02.07.2010 г. № 66н отчетность существенно изменилась. Использование вышеназванных методов оценки риска банкротства в российских компаниях нельзя признать эффективным, что, на наш взгляд, вызвано следующими основными причинами.

1. Несхожесть данных, используемых для построения моделей. Зарубежные модели строятся на основе выборки иностранных компаний с нормативными параметрами структуры баланса и эффективности деятельности, отличными от российских. 2. Несхожесть макроэкономической ситуации.

Так как существует значительная неравномерность уровня экономического развития государств в мировом масштабе, то коэффициенты моделей оценки риска банкротства, разработанные для предприятий стран с развитой ры- ночной экономикой, не подходят для стран с переходной экономикой. 3. Не учитывается отраслевая специфика деятельности компаний.

Подавляющее число моделей изначально разрабатывались как «универсальные», т. е. применимые для фирм любой отрасли. Однако нормальные значения ключевых величин финансового состояния значительно варьируются для предприятий различных отраслей.

С учетом достоинств и недостатков подходов к оценке риска банкротства была создана комплексная модель, которая состоит из ряда этапов [8]. iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис . На первом этапе — формирования статистических выборок российских предприятий (банкроты и не банкроты) и массивов данных в ретроспективном периоде, был создан массив данных из 48 показателей, характеризующих различные аспекты деятельности компании, а также макроэкономическое положение предприятий в России.

Второй этап — отбор на основе факторного анализа (с предварительным анализом мультиколлинеарности) индикаторов, которые обусловливают наибольший вклад в дисперсию результирующего показателя, характеризующего факт банкротства фирмы. Таблица 2 Модели количественной оценки вероятности банкротства предприятий, предложенные российскими авторами Автор, модель, оценки результата Название и порядок расчета факторов 1.

Г. В. Давыдова и А. Ю. Беликов, ученые Иркутской государственной экономической академии. Четырехфакторная модель: R = 8,38К1 + К2 + 0,054К3 + 0,63К4, где R — показатель банкротства предприятия. Оценка вероятности банкротства: а) R < 0 - максимальная (90% - 100%); б) 0>< r>< 0,18 - высокая (60% - 80%); в) 0,18>< r>< 0,32 - средняя (35% - 50%); г) 0,32>< r>< 0,42 - низкая (15% - 20%); д) r> 0,42 — минимальная (до 10%) К1 (доля работающего капитала в общей величине активов) = работающий капитал / общая величина активов; К2 (рентабельность собственного капитала) = чистая прибыль / собственный капитал; К3 (коэффициент оборачиваемости активов) = выручка (нетто) от продажи / общая величина активов; К4 (рентабельность затрат на проданную (произведенную) продукцию, рассчитанная исходя из чистой прибыли) = чистая прибыль / суммарные затраты на производство и продажу (полная себестоимость продукции) 2.

В. И. Бариленко, С. И. Кузнецов, Л.

К. Плотникова, О. В. Кайро. КРБ = КТЛ, деленный на соотношение заемных и собственных средств, где КРБ — коэффициент риска банкротства.

Оценка вероятности банкротства: • поскольку минимально допустимый уровень КТЛ составляет 2, а максимальный уровень соотношения заемных и собственных средств равен 1, то минимально допустимый размер КРБ = 2; • если КРБ < 2, то предприятие находится в зоне риска банкротства; • чем ниже значение указанного ограничения, тем большим следует считать риск потенциальной возможности банкротства изучаемого предприятия ктл (коэффициент текущей ликвидности)="оборотные" активы (краткосрочные обязательства - (доходы будущих периодов + резервы предстоящих> 3. А. Д. Шеремет. Оценка вероятности банкротства: если предприятие испытывает финансовые затруднения, КПБ снижается КПБ = (ДЗк + ФВк + ДС + ЗСк + КЗк) / Б ДЗк — краткосрочная дебиторская задолженность; ФВк — краткосрочные финансовые вложения; ДС — денежные средства; ЗСк — краткосрочные заемные средства; КЗк — краткосрочная кредиторская задолженность; Б — валюта баланса Формирование с использованием Logit-регрессии на базе показателей, отобранных с помощью указанных выше процедур, многофакторного комплексного критерия оценки риска банкротства (CBR), обладающего наилучшей прогнозной способностью,- это третий этап, который предполагает непосредственно процесс построения модели.

На четвертом этапе определяются диапазоны критерия CBR, используемые для классификации анализируемых компаний в зависимости от уровня риска банкротства.

Сегодня в России достаточно баз данных, содержащих финансовую отчетность компаний различных отраслей. Основным принципом реализации предложенной модели служит расчет комплексного критерия риска банкротства на основе формулы следующего вида: CBR = eY / 1 + eY (1) Y= a0 + a j x Corp_age + а 2 x Cred + а 3 x Ктл + а 4 x x EBIT/INT + a5 x Ln (E) + a 6 x R + а 7 x Reg + а 8 x x ROA + а9 x ROE + а 10 x TE + а11 x TA (2) где C — комплексный критерий риска банкротства предприятия; iНе можете найти то, что вам нужно?

Попробуйте сервис . Corp_age — фактор, характеризующий «возраст» предприятия.

Принимает значение 0, если предприятие было создано более 10 лет назад, и значение 1 — если менее 10 лет; Cred — фактор, характеризующий кредитную историю предприятия.

В случае если кредитная история является положительной, данный фактор принимает значение 0, в противном случае ему присваивается значение 1; Ктл — коэффициент текущей ликвидности; EBIT/INT — отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к уплаченным процентам; Ln (E) — натуральный логарифм собственного капитала предприятия; R — ставка рефинансирования ЦБ; Reg — фактор, характеризующий деятельность предприятия с точки зрения его региональной принадлежности. Принимает значение 0, если предприятие находится в Москве или Санкт-Петербурге, и 1 — если в других регионах России; ROA — рентабельность активов предприятия; ROE — рентабельность собственного капитала предприятия; Таблица 3 Значения коэффициентов комплексной модели оценки риска банкротства предприятий в отраслевых сегментах Фактор модели Коэффициент Наименование отраслевого сегмента Промышленность ТЭК Торговля Сельское хозяйство Константа « и 10,2137 30,7371 35,0326 13,5065 iНе можете найти то, что вам нужно?

Попробуйте сервис . Corp_age a , 0,0303 3,7033 4,1834 0,2753 Cred a 2 6,7543 8,9734 9,0817 6,6637 К тп a, -3,7093 -8,6711 -8,7792 -7,0113 EBIT/INT a 4 -1,5985 -7,0110 -8,5601 -2,3915 Ln (E) a 5 -0,5640 -1,6427 -1,6834 -1,0028 R a 6 -0,1254 -0,1399 -0,4923 -0,2900 Reg a 7 -1,3698 -0,6913 -0,8023 -1,5742 ROA a 8 -6,3609 -5,0894 -8,4776 -6,1679 ROE a 9 -0,2833 -15,3882 -10,8005 -2,3624 TE a m 2,5966 7,3667 7,1862 2,8715 TA a „ -7,3087 -22,0294 -22,7614 -6,9339 ТЕ — темп прироста собственного капитала предприятия; ТА — темп прироста активов предприятия.
Попробуйте сервис . Corp_age a , 0,0303 3,7033 4,1834 0,2753 Cred a 2 6,7543 8,9734 9,0817 6,6637 К тп a, -3,7093 -8,6711 -8,7792 -7,0113 EBIT/INT a 4 -1,5985 -7,0110 -8,5601 -2,3915 Ln (E) a 5 -0,5640 -1,6427 -1,6834 -1,0028 R a 6 -0,1254 -0,1399 -0,4923 -0,2900 Reg a 7 -1,3698 -0,6913 -0,8023 -1,5742 ROA a 8 -6,3609 -5,0894 -8,4776 -6,1679 ROE a 9 -0,2833 -15,3882 -10,8005 -2,3624 TE a m 2,5966 7,3667 7,1862 2,8715 TA a „ -7,3087 -22,0294 -22,7614 -6,9339 ТЕ — темп прироста собственного капитала предприятия; ТА — темп прироста активов предприятия.

Сравнение итогового показателя Свк, рассчитанного на основе данной модели, с пороговыми значениями позволяет сделать вывод о риске банкротства компании в течение одного года с момента расчетов. Параметры модели в зависимости от отраслевых сегментов представлены в табл.

3. iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис . Следует подчеркнуть, что существующие в настоящий момент методы оценки риска банкротства дают возможность учесть лишь некоторые из вышеприведенных аспектов деятельности компании, поэтому предложенная модель вполне может быть названа комплексной. В ней, например, впервые учитывается кредитная история предприятия, которая раньше не принималась в расчет ни в российских, ни в зарубежных моделях.

В соответствии с комплексной моделью зоны риска банкротства делятся на 5 категорий: 1. 0,8 < свк>< 1 - максимальный риск> 2.

0,6 < свк><= 0,8 - высокий риск> 3. 0,4 < свк><= 0,6 - средний риск> 4.

0,2 < свк><= 0,4 - низкий риск> 5.

0 < свк><= 0,2 - минимальный риск> Данное деление имеет «шаг» 20% и дает возможность отнести компанию к той или иной категории риска. Для большей достоверности расчет итогового показателя с использованием предложенной методики желательно проводить с определенной периодичностью и анализировать его динамику, что позволит аналитику определить тренд развития компании и своевременно принять меры по предотвращению банкротства. Система, разработанная П А. Хайдаршиной,- это самый простой и достаточно эффективный способ прогно- зирования банкротства для отечественных предприятий.

Она не требует разработки собственных моделей, сбора статистической информации, применения методов математического моделирования. Данная система может быть использована в качестве эффективного дополнения к методам оценки финансового состояния компаний. Это даст возможность их финансовым службам проводить мониторинг на предмет возможного банкротства и, что особенно ценно в условиях нестабильной экономики, своевременно разработать пакет антикризисных мероприятий.

Литература 1. Федеральный закон РФ «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 г.

№ 127-ФЗ. 2. Степанов В. В. Несостоятельность (банкротство) в России, Франции, Англии, Германии.- М.: Статус, 2011.- 204 с.

3. Altman E. I. (1968), Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy, Journal of Finance, 23 (4) (1968) 589-609. 4. Springate G. L.V (1978) Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm, Unpublished M.

B.A. Research Project, Simon Fraser University, 1 (1978).

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис . 5. Федорова Е. А., Гиленко Е. В., Довженко С. Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий. Проблемы прогнозирования.— 2013.- № 2.- С. 85-92. 6. Ендовицкий Д. А., Щербаков М. В. Диагностический анализ финансовой несостоятельности организаций: Учеб.
В. Диагностический анализ финансовой несостоятельности организаций: Учеб.

пособие / Под ред. проф. Д. А.

Ен-довицкого.- М.: Экономисту 2012.- 287 с. 7. Макарова Е. Н. Анализ понятий «несостоятельность» и «банкротство» // Экономический анализ: теория и практика.- 2013.- № 2.-С. 67-70. 8. Хайдаршина Г. А. Комплексная модель оценки риска банкротства // Экономические науки.- № 2.- 2012.- с.

67-69. 9. Шеремет А. Д. Методика финансового анализа / А. Д. Шеремет Р. С. Сай-фулин, Е.