Оценка и прогнозирование риска финансовой несостоятельности компании (1142572), страница 9

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 9)

Модель определяетсяуравнением (2):Z  0,83  К1  5,83  К2  3,83  К3  4,83  К4  1,0  К6(2)гдеK1 – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами;K2 – коэффициент текущей ликвидности;K3 – рентабельность собственного капитала;K4 – коэффициент капитализации;K5 – коэффициент общей платежеспособности;K6 – коэффициент менеджмента.Авторамивпервыедискриминантныхменеджментакакмоделейвотечественнойпримененотношениевыручкипрактикеметодрасчетаотреализациипостроениякоэффициентактекущимобязательствам компании. Основанием для такого расчета коэффициентаявляетсясистеманалогообложенияприбыли.Обычнокоэффициентменеджмента определяется как отношение прибыли к выручке.

Однако по47сложившейся отечественной практике компания стремится к занижениюбухгалтерской прибыли. Можно согласиться с мнением авторов, согласнокоторому при применении предложенного порядка расчета, коэффициентбудет отражать, «насколько эффективно компания использует источникиполучения прибыли, а также насколько она устойчива к вреднымвоздействиям окружающей среды» [38, с.8].

Предположение о высокойвероятности риска банкротства анализируемой компании делается в случаепопадания итогового показателя Z в диапазон от 10 до 50 единиц.Такжесредироссийскихметодовоценкирискабанкротствапредприятий необходимо отметить шестифакторную модель, предложеннуюЗайцевой О.П. [54, с.68], и определяемую уравнением (3):Z  0,25  К1  0,1 К2  0,2  К3  0,25  К4  0,1 К5  0,1 К6(3)гдеK1 – коэффициент убыточности компании (отношение чистого убытка кстоимости собственного капитала);K2 – соотношение кредиторской и дебиторской задолженностей;K3 – соотношение краткосрочных обязательств и наиболее ликвидныхактивов;K4 – убыточность реализации продукции (отношение чистого убытка кобъему реализованной продукции в денежном выражении);K5 – коэффициент финансового рычага (отношение заемного капитала ксобственному);K6–коэффициентзагрузки(обратноезначениекоэффициентаоборачиваемости активов).Для оценки вероятности банкротства значение Z сопоставляется снормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальныхзначений частных показателей: K1 = 0; K2 = 1; K3 = 7; K4 = 0; K5 = 0,7;значение K6 = значению K6 в предыдущем периоде.

Если фактическийкомплексныйкоэффициентпревышаетнормативный,вероятностьбанкротства велика, в противном случае вероятность банкротства мала.48Наиболее эффективным регрессионным методом при прогнозированиибанкротства является Logistic regression analysis, который представляет собойрасширение методики многомерного регрессионного анализа и применяетсядля ситуаций, в которых значение прогнозируемой величины принимаетдихотомические (истина или ложь) значения.Методикипрогнозированиябанкротства,основанныенаLogit-регрессии, получили широкое распространение в 80-е годы прошлогостолетия,и,вотличиеотклассическихметодик,дискриминантом анализе, позволяют осуществлятьоснованныхнавыборку наиболеерелевантных параметров, обеспечивающих максимальную точность модели.Основными разработчиками моделей прогнозирования банкротства,основанными на Logit-регрессии, являются зарубежные экономисты, средикоторых можно выделить J.

Ohlson [128, с.23], J. Begley, J. Ming, S.Watts [114, с.31].Модель, разработанная J. Ohlson, представлена уравнением (4):Rey,1 ey(4)где y определяется уравнением (5):y  1,32  0,407  SIZE  6.03  TLTA  1,43  WCTA  0,076  CLCA 1,72  OENEG  2,37  NITA  1,83  FUTL  0.285  INTWO  0,521  CHIN(5)При этомАктивы ;SIZE  ln  Темп роста ВВП TLTA – отношение суммарных обязательств к суммарным активам;WCTA – отношение рабочего капитала к суммарным активам;CLCA – отношение текущих обязательств к текущим активам;OENEG –переменная, принимающая значение 1, при превышении объематекущих обязательства величины текущих активов, и 0 – в остальныхслучаях;NITA – отношение чистой прибыли к суммарным активам предприятия;49FUTL – отношение стоимости фондов к суммарным обязательствам;INTWO – переменная, принимающая значение 1, если последние два годапредприятие работало с убытком, и 0 – в остальных случаях;CHIN NI t  NI t 1, где NIt – чистая прибыль компании в период t.NI t  NI t 1Несмотря на то, что использование данной модели связано сдостаточно сложными вычислениями, она обладает высокой степеньюточности, которая составляет порядка 96%.Среди отечественных разработок, основанных на LRA, можновыделитьмодельХайдаршиной Г.А.

[103,с.154],определяемуюуравнением (6):C BR ey1 ey(6)где y определяется уравнением (7):y=a0 + a1Cage + a2Cr + a3Crat + a4EBIT/INT + a5Ln(E) ++ a6R + a7Reg + a8RA + a9RE + a10TE + a11TA(7)гдеСBR – комплексный критерий риска банкротства компании;Cage – фактор, характеризующий возраст компании, и принимает значение 0,если компания была создана более 10 лет назад, и значение 1 – если менее 10лет;Cr – фактор, характеризующий кредитную историю компании. Приположительной кредитной истории, этот факт принимает значение 0, впротивном случае ему присваивается значение 1;Crat – коэффициент текущей ликвидности; EBIT/INT – отношение прибыли доуплаты процентов и налогов к уплаченным процентам;In(E) – натуральный логарифм собственного капитала компании;R – ставка рефинансирования Банка России;50Reg – фактор, зависящий от территориальной принадлежности компании,принимает значение 0, если компания находится в Москве или СанктПетербурге, 1 – для других регионов;RA – рентабельность активов;RE – рентабельность собственного капитала;TE – темп прироста собственного капитала;TA – темп прироста активов.Оценка риска банкротства компании осуществляется в соответствии соследующими критериями:Таблица 2 – Критерии оценки вероятности банкротства компании по моделиХайдаршиной Г.А.Значение CBR0 – 0,2Вероятность банкротстваВероятность банкротства минимальна0,2 – 0,4Вероятность банкротства низкая0,4 – 0,6Вероятность банкротства средняя0,6 – 0,8Вероятность банкротства высокая0,8 – 1Вероятность банкротства максимальнаяИсточник: Хайдаршина, Г.А.

Методы оценки риска банкротства предприятия: дис. …канд.экон. наук : 08.00.10 / Хайдаршина Гульнара Артуровна. – М., 2009. – С.159.Особенностью данной модели является то, что в ней впервыеучитываются факторы кредитной истории и возраста компании, а такжепредпринята попытка учесть фактор регионального риска.К методам, потенциально обладающим прогностической способностью,можно отнести коэффициентные, рейтинговые и критериальные. Указанныеметоды не содержат встроенного инструмента интерполяции результатов набудущие периоды, однако позволяют проецировать принципы диагностикина значения показателей, рассчитанных для будущих периодов каким-либодополнительным методом.Принципомреализациикоэффициентныхметодовявляетсяклассификация возможных вариантов финансового состояния компании в51зависимости от сочетаний значений предварительно выбранных показателейеехозяйственнойдеятельности.Врезультатетакойклассификациивыделяются классы финансового состояния, представляющие собой «группыриска», характеризуемые определенным набором значений показателейфинансово-хозяйственной деятельности.

Оценка финансового состоянияанализируемой компании производится в результате отнесения ее к той илииной группе.Наибольшее распространение в отечественной практике получилигруппы таких коэффициентов как:коэффициенты ликвидности и платежеспособности;коэффициенты финансовой устойчивости;коэффициенты деловой активности.Использование в моделях указанных коэффициентов обусловленонесколькими факторами. Во-первых, они поддаются расчету на основеоткрыто публикуемых данных финансовой отчетности.Во-вторых, в отношении основной части этих коэффициентовустановлены, в том числе на законодательном уровне, нормативныезначения, что облегчает процесс формирования классов финансовогосостояния. Вместе с тем, установление условно-нормативных значенийпоказателей финансово-хозяйственной деятельности в определенных случаяхспособно оказывать негативное влияние на результаты прогнозированияфинансовогосостояниякомпании.Спецификапредпринимательскойдеятельности хозяйствующих субъектов, относящихся к разным отраслямэкономики и направлениям бизнеса, предполагает различные «нормальные»значения показателей.

Такие различия в нормах показателей могут приводитьк отнесению анализируемой компании к классу финансового состояния, несоответствующему действительности, что, в свою очередь, провоцируетвыбор неверных стратегических направлений и принятия неадекватныхситуации управленческих решений.52Средикоэффициентныхметодовцелесообразновыделитьпятифакторную модель W.

Характеристики

Список файлов диссертации