160268 (595067), страница 9

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

Текст из файла (страница 9)

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. 3.1).

Таблиця 3.1

Вірогідність затримки платежів для різних значень Z

Розрахуємо показник діагностики платоспроможності Конана і Гольдера для ЗАТ „АТБ Групп” за 2006 рік:

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 „АТБ Групп” 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 „АТБ Групп” за 2006 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 „АТБ Групп” за 2006 рік:

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.3.2)

Таблиця 3.2

Аналіз показників для моделі прогнозування банкрутства

Група показників	Кількість показників	Частка показників групи
показники ліквідності	36	29%
показники рентабельності	23	19%
показники структури балансу	32	26%
показники оборотності	16	13%
інші показники	16	13%
Разом	123	100%

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 3.3

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.3.4).

Таблиця 3.4

Аналіз показників по групам підприємств

Довірчий інтервал являє собою інтервал, усередині якого з імовірністю 95% знаходиться значення аналізованих показників. Пояснимо на прикладі коефіцієнта покриття. Отриманий довірчий інтервал означає, що з імовірністю 95% коефіцієнт покриття в підприємства-небанкрута може приймати значення від 1,64 до 2,37, у той час як з тією же імовірністю цей показник у підприємства-банкрута може приймати значення від 0,60 до 0,80. Як бачимо, інтервали не тільки не перетинаються, але і відстоять досить далеко один від одного, що говорить про гарну "розділову" здатності даного показника.

Характеристики

Список файлов ВКР