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

Текст из файла (страница 2)

Рис. 1. Дискриминантная линия на корреляционном поле показателей покрытия и финансовой устойчивости.

Из рисунка 1 видно, что предприятия, у которых значения показателей коэффициента покрытия и коэффициента финансовой независимости располагаются ниже и правее дискриминантной линии, вероятнее всего обанкротятся (вероятность их банкротства превышает 50 %). При этом, чем дальше отстоит точка показателей от дискриминантной линии, тем выше вероятность банкротства. Для предприятий, у которых сочетание значений показателей финансовой устойчивости и покрытия находится выше и левее дискриминантной линии, почти нет угрозы банкротства. Например, точка 2 расположена над дискриминантной линией и достаточно далека от нее; она отражает состояние предприятия 2, у которого коэффициент покрытия равен 3, а коэффициент финансовой зависимости равен 20 %. Предприятие 19 имеет высокую вероятность банкротства (около 98 %), и оно действительно обанкротилось.

Выше отмечалось, что по практическим данным установлены значения для коэффициента покрытия не ниже единицы, а для коэффициента финансовой зависимости не выше 50 %. Если подставить приведенную выше двухфакторную модель Альтмана эти значения (Кп = 1 и Кфз = 50 %), то получим Z = 1,, то есть почт с 90- процентной вероятностью можно утверждать, что такое предприятие в российских условиях обязательно обанкротится.

Прогнозирование банкротства с использованием двухфакторной модели в российских условиях не обеспечивает высокой точности. это объясняется тем, что данная модель не учитывает влияния на финансовое состояние предприятия других важнейших факторов и показателей, характеризующих, например, рентабельность, отдачу активов, деловую активность предприятия и так далее [9, с. 67]. Дискриминантная граница между банкротами и небанкротами имеет вид не тонкой линии, а размытой полосы. Ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается интервалом Δ Z = 0,65. Чем больше факторов будет учтено в модели, тем, естественно, точнее рассчитанный с ее помощью прогноз.

При использовании модели Альтмана возможны два типа ошибок[8, с. 156]:

• прогнозируется сохранение платежеспособности предприятия, а в действительности происходит банкротство;

• прогнозируется банкротство предприятия, а оно сохраняет платежеспособность.

По мнению Альтмана, с помощью пятифакторной модели прогноз банкротства на горизонте один год можно установить с точностью до 95 %. При этом ошибка первого типа возможна в 6 %, а ошибка второго типа - в 3 %случаев. Спрогнозировать банкротство на горизонте в 2 года удается с точностью до 83 %, при этом ошибка первого рода имеет место в 28 % случаях, а ошибка второго рода имеет место в 6 % случаев.

В 1977 году Альтман со своими коллегами разработал более точную семи факторную модель. Эта модель позволяет спрогнозировать банкротство на горизонте в 5 лет с точностью до 70 %. В модели в качестве переменных используются следующие показатели[10, с. 178]:

• рентабельность активов;

• изменчивость или динамика прибыли;

• коэффициент покрытия процентов по кредитам;

• кумулятивная прибыльность;

• коэффициент покрытия или ликвидности;

• коэффициент автономии;

• совокупные активы.

В таблице 3 приведены сведения о точности прогнозирования банкротства с помощью пятифакторной и семи факторной модели Альтмана.

Таблица 3

Точность прогноза банкротства

При проведении финансового анализа практически к любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем значение показателя Z следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижение этого показателя.

Таким образом, разработанные на Западе модели прогнозирования вероятности банкротства весьма применимы и в современных российских условиях, но, тем не менее, имеют ряд особенностей и характерных черт.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Задача № 1

ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ЗАДАЧИ № 1:

Исходные данные задачи представлены в таблице 4, где Х - готовая продукция на складе предприятия, У – выручка от реализации продукции.

РЕШЕНИЕ:

1. Найдем параметры уравнения регрессии методом наименьших квадратов.

Предполагается наличие линейной связи между Х и У, то есть регрессионная модель описывается функцией:

Уi’ = а0 + а1 х,(5)

Где Уi’ – значение результативного признака;

а0 и а1 – параметры уравнения регрессии, определяемые из системы уравнений:

,(6)

Для нахождения параметров уравнения регрессии по методу наименьших квадратов, составим расчетную таблицу (таблица 4)

Таблица 4

Расчетная таблица для нахождения параметров уравнения регрессии

Подставляем полученные значения из таблицы 4 в формулу (6):

Характеристики

Список файлов курсовой работы