160243 (Аналіз ефективності використання основних фондів на підприємствах харчової промисловості (на прикладі ЗАТ "Фудс Компані")), страница 3

Отже, ймовірність банкрутства для підприємства не перевищує 50%.

Для того щоб прогноз був точніший, у західній практиці фінансового аналізу застосовують п’ятифакторну модель визначення індексу Z:

Z = 3,3*К₁ + 1,0*К₂ + 0,6*К₃ + 1,4*К₄ + 1,2*К₅

де

К₁ = ;

К₂ = ;

К₃ = ;

К₄=

К₅ = .

Критичне значення Z = 2,675. Із цим значенням порівнюється розрахункове значення Z для конкретного підприємства. Якщо Z 2,675, це свідчить про сталий фінансовий стан підприємства.

Незважаючи на привабливість методики, за допомогою якої можна просто отримати кількісну характеристику такого складного поняття, як банкрутство, застосування індексу істотно обмежується вимогою мати ринкову оцінку власного капіталу К₃. Це можливо лише для великих корпорацій, акції яких вільно котируються на фондових біржах. Враховуючи недостатню розвиненість фондового ринку в Україні, звертання переважної більшості українських підприємств до індексу Альтмана буде некоректним.

Українські підприємства можуть застосовувати тест, запропонований Е.Альтманом у 1983р. [19].

Z₈₃ = 3,107*К₁ + 0,995*К₂ + 0,42*К¹₃ + 0,847*К₄ + 0,717*К₅

де К¹₃ = .

Граничне значення індексу Z₈₃ дорівнюватиме 1,23. Якщо Z₈₃ < 1,23, підприємству в найближчі два-три роки загрожує банкрутство; якщо Z₈₃ > 1,23, це свідчить про сталий фінансовий стан підприємства.

Розрахуємо індекс Z₈₃ для ЗАТ „Фудс Компані” за 3 кв. 2006 року:

Z₈₃ = 3,107* 0,01083 + 0,995* 3,82945 + 0,42* 0,15144 + 0,847* 0,00057 + 0,717* (-0,0074) = 3,94791

Як бачимо індекс свідчить про сталий фінансовий стан досліджуваного підприємства.

Крім індексу Альтмана у зарубіжних країнах використовують показник діагностики платоспроможності Конана і Гольдера:

Z = 0,16х₁ – 0,22 х₂ + 0,87 х₃ + 0,10 х₄ – 0,24 х₅,

де

х₁ = ;

х₂ = ;

х₃ =

х₄ = ;

х₅ = .

Наведені рівняння були отримані методами кореляційного аналізу статистичної вибірки даних щодо 95 малих і середніх промислових підприємств. Наведемо вірогідності затримки платежів для різних значень Z (табл. 1.5).

Таблиця 1.5

Вірогідність затримки платежів для різних значень Z

Розрахуємо показник діагностики платоспроможності Конана і Гольдера для ЗАТ „Фудс Компані” за 3 кв. 2006 року:

Z = 0,16* 0,36446 – 0,22 * 0,07027 + 0,87 * 0,00315 + 0,10 * 0,05399 – 0,24 * 0,02333 = 0,04539

Згідно даного показника вірогідність затримки платежів для ЗАТ „Фудс Компані” складає 80%, проте цей показник не використовується у вітчизняній практиці аналізу фінансового стану тому, що він враховує специфіки української економіки і його значення не є об’єктивним.

У зарубіжній практиці фінансового аналізу відомі також тести на ймовірність банкрутства Лису (Z_л) та Таффлера (Z_Т).

Z_л = 0,063х₁ + 0,092х₂ + 0,057х₃ + 0,001х₄,

де

х₁ = ;

х₂ = ;

х₃ =

х₄ = .

Граничне значення Z_л = 0,037. При Z_л > 0,037– підприємство має добрі довгострокові перспективи, при Z_л < 0,037– є ймовірність банкрутства.

Розрахуємо показник Лису для ЗАТ „Фудс Компані” за 2003 рік:

Z_л = 0,063* 0,92229 + 0,092* 0,00758 + 0,057* 0,00057 + 0,001* 0,15144 = 0,05899

Таким чином, за показником Лису підприємство має добрі довгострокові перспективи.

Z_Т = 0,03х₁ + 0,13х₂ + 0,18х₃ + 0,16х₄,

х₁ = ;

х₂ = ;

х₃ =

х₄ = .

Якщо Z_Т > 0,3 – підприємство має добрі довгострокові перспективи, при Z_Т < 0,2 – є ймовірність банкрутства.

Розрахуємо показник Таффлера для ЗАТ „Фудс Компані” за 3 кв. 2006 року:

Z_Т = 0,03* 0,0388 + 0,13* 0,9223 + 0,18* 0,1952 + 0,16* 3,8294 = 0,7689

Тест Таффлера також свідчить про добрий фінансовий стан підприємства.

Таким чином, можна зробити висновок, що об'єктивні труднощі в одержанні відповідної інформації роблять створення дієвої моделі прогнозування банкрутства на підставі статистичних даних в Україні проблематичним.

Однак, наявність великої кількості робіт, виконаних у руслі розглянутої проблеми, дозволяє нам зовсім по-особливому підійти до побудови своєї моделі. Ми можемо розглядати всіх працювавших до нас у цій області дослідників як експертів.

Користаючись цим накопиченим колективним досвідом, ми зможемо і відібрати показники, що найбільше часто зустрічалися в аналогічних моделях, і визначити ваги, з якими ці показники повинні входити в модель.

Робота припускає 2 кроки.

Усі показники можна розділити на 5 груп:

(1) показники ліквідності

(2) показники рентабельності

(3) показники структури балансу

(4) показники оборотності

(5) інші показники

Визначаються порівняльні ваги різних груп показників, виходячи з частоти їхнього включення в моделі різних дослідників. Тут ми припускаємо, що кожен дослідник до нас уключав той чи інший показник у свої моделі, керуючись своїми уявленнями про його значимість. Чим більше дослідників уключали даний показник у свою модель, тим, отже, більше значимість цього показника, тим більшу питому вагу він повинний мати.

Спочатку, як уже вказувалося, ми визначимо ваги окремих груп показників із зазначених 5 груп. Далі при зважуванні показників їх досить класифікувати по зазначеним 5 групам, привласнити кожному показнику відповідну вагу і трансформувати його так, щоб сума ваг дорівнювала 100.

Проблема виникне, якщо в модель включаються два чи більш показники з однієї групи. Ми вважаємо, що їхня сумарна вага повинна дорівнювати вазі групи, а їхні частки ваги визначаються або, виходячи з їхніх відносних ваг у групі, або з розумінь дослідника.

Аналіз показав, що в різних роботах зустрічається всього 45 показників. Причому по зазначених групах вони розподіляються в такий спосіб (табл.1.6)

Таблиця 1.6

Аналіз показників для моделі прогнозування банкрутства

Таким чином, показник, що відноситься до групи показників ліквідності, ввійде в будь-яку систему показників з вагою 29%. Якщо ж цих показників буде два чи більше, те ця величина і буде їхньою сумарною вагою.

Дана універсальна система зважування показників може бути використана для зважування будь-яких показників, використовуваних для прогнозування неплатоспроможності підприємства.

Однак, користаючись тією же ідеєю, можна спробувати побудувати свою модель стосовно до українських умов. Для цього ми відберемо показники, що найбільше часто зустрічаються в моделях інших дослідників, додамо їм ваги відповідно до того, що було описано вище, а потім уточнимо модель і перевіримо її "розділові" здібності на матеріалах українських підприємств.

У таблиці 3.3 представлені ті ж показники, тільки тепер вони розміщені в порядку убування їхньої зустрічальності в моделі. В останньому стовпчику зустрічальність показана наростаючим підсумком.

Як бачимо з таблиці, на перші 5 показників приходиться 37% сумарної зустрічальності, а на перші 10 показників - уже 55%. Причому 10-м показником є відношення грошового потоку до короткострокової заборгованості.

Таблиця 1.7

Аналіз зустрічальності показників

Вісім показників дають 50% сумарної зустрічальності. Представляється, що на основі 8 показників і варто будувати модель. Можливо, серед них є зайві, однак ці зайві будуть "відсічені" у результаті перевірки всієї системи на мультіколлинеарність. Як виняток в якості восьмого показника візьмемо не відношення власного капіталу до загальної величини капіталу підприємства, а відношення грошового потоку до короткострокової заборгованості. На наш погляд, цей показник є надзвичайно важливим, а його відносна непопулярність, на наш погляд, обумовлена деякими труднощами в одержанні відповідних даних з одного боку, і порівняльною новизною самого показника з іншого.

У результаті в модель спочатку включаються наступні показники:

• Коефіцієнт покриття

• Відношення робочого капіталу до активів. Під робочим капіталом розуміється різниця між оборотними активами і короткостроковими зобов'язаннями.

• Відношення чистої вартості власного капіталу до загальної величини заборгованості

• Рентабельність продажів

• Рентабельність власного капіталу

• Рентабельність активів

• Коефіцієнт оборотності активів

• Відношення грошового потоку до короткострокової заборгованості

На основі даних по 17 українських підприємствах різних галузей промисловості розрахуємо значення зазначених вище коефіцієнтів. З цих підприємств 6 класифіковані як банкрути, 11 - як благополучні.

Для того, щоб оцінити наскільки сильно розрізняються ці показники в благополучних підприємств і підприємств-банкрутів побудуємо довірчі інтервали з рівнем значимості 95% (табл.1.8).