Реферат

Реферат Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием фина

Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Выберите тип работы:

Скидка 25% при заказе до 11.11.2024



Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов

Крюков А.Ф.,
Егорычев И.Г.
 
Опубликовано в номере: Менеджмент в России и за рубежом №2 / 2001


В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов [6]. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов [1, 4, 6, 11, 12]. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности «Z-счёта» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий, были разработаны О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым. Кроме того, в Постановлении правительства Российской Федерации № 498 от 20.05.1994 была установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности организаций, действовавшая до 1.03.1998 года.

Все системы прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе в большинстве из названных методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов.

Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации коммерческой организации заранее, ещё до появления её очевидных признаков. Такой подход особенно необходим, так как жизненные циклы коммерческих организаций в рыночной экономике коротки (4—5 лет). В связи с этим коротки и временные рамки применения в них антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризиса организации их применение может привести к банкротству. Указанные методики должны позволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, ещё до наступления кризиса коммерческой организации, с целью предотвращения этого кризиса.

Наиболее простой из методик диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах [1,2,8,13,14]. На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой были выявлены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом:



если Х > 0,3, то вероятность банкротства велика;

если — 0,3 <Х< 0,3, то вероятность банкротства средняя;

если Х < — 0,3, то вероятность банкротства мала;

если Х = 0, то вероятность банкротства равна 0,5.

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой [13], которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям, и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель — рентабельность активов. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

В Постановлении правительства Российской Федерации «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий», принятом в 1994 году [9,10], была установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности предприятия, состоящая из четырёх коэффициентов: коэффициента текущей ликвидности, коэффициента обеспеченности собственными средствами, коэффициента утраты платежеспособности и коэффициента восстановления платежеспособности.

Если первые два из этих показателей соответствуют нормативным значениям (как минимум 2 и 0,1 соответственно), то на основе динамики коэффициента текущей ликвидности рассчитывается третий показатель — коэффициент утраты платежеспособности (Куп), который оценивает, сможет ли предприятие в ближайшие три месяца выполнить свои обязательства перед кредиторами:



где Т — отчётный период в месяцах;

Ктл факт. — фактическое значение коэффициента текущей ликвидности в конце отчётного периода;

Ктл нач. — значение коэффициента текущей ликвидности в начале отчётного периода;

Ктл норм. — нормативное значение коэффициента текущей ликвидности.

Если Куп < 1, то в ближайшие 3 месяца платежеспособность утратится, а если Куп і 1, то в течение 3 месяцев предприятие будет платежеспособным.

Если же структура баланса по первым двум приведённым показателям признаётся неудовлетворительной, то рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности (Квп) за период, равный шести месяцам:



Если Квп < 1, то организация за 6 месяцев не восстановит платежеспособность, а если Квп і 1, то организация в течение 6 месяцев восстановит платежеспособность.

В ходе практического применения этих критериев был выявлен ряд недостатков вышеуказанной системы [1, 6, 7, 12].

Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется так называемый «Z-счёт» Э. Альтмана, который представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США [1, 2, 6, 14, 16]. Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделён определённым весом, установленным статистическими методами:

Z-счёт = 1,2 х К1 + 1,4 х К2 + 3,3 х К3 + 0,6 х К4 + К5,

где К1 — доля чистого оборотного капитала в активах;

К2 — отношение накопленной прибыли к активам;

К3 — рентабельность активов;

К4 — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заёмным средствам;

К5 — оборачиваемость активов.

В зависимости от значения «Z-счёта» по определённой шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

если Z <1 ,81, то вероятность банкротства очень велика;

если 1,81 < Z < 2,675, то вероятность банкротства средняя;

если Z = 2,675, то вероятность банкротства равна 0,5.

если 2,675 < Z < 2,99, то вероятность банкротства невелика;

если Z > 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

Позднее, в 1978 году, Э. Альтман разработал подобную, но более точную модель, позволяющую прогнозировать банкротство на горизонте в пять лет с точностью в семьдесят процентов [1, 13, 17]. В этой модели используются следующие показатели:

·       рентабельность активов;

·       динамика прибыли;

·       коэффициент покрытия процентов;

·       отношение накопленной прибыли к активам;

·       коэффициент текущей ликвидности;

·       доля собственных средств в пассивах;

·       стоимость активов предприятия.

У. Бивер предложил пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы [1, 6, 18]:

·       рентабельность активов;

·       удельный вес заёмных средств в пассивах;

·       коэффициент текущей ликвидности;

·       доля чистого оборотного капитала в активах;

·       коэффициент Бивера = (чистая прибыль + амортизация) / заёмные средства.

Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером: для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.

Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число [1]:

R = 2К0 + 0,1Ктл + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр,

где Ко — коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Ктл — коэффициент текущей ликвидности;

Ки — коэффициент оборачиваемости активов;

Км — коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

Кпр — рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице и организация имеет удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

В шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой [4] предлагается использовать следующие частные коэффициенты:

·       Куп — коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;

·       Кз — соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;

·       Кс — показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;

·       Кур — убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;

·       Кфр — соотношение заёмного и собственного капитала;

·       Кзаг — коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.

Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

Ккомпл = 0,25Куп + 0,1Кз + 0,2Кс + 0,25Кур + 0,1Кфр + 0,1Кзаг.

Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей:

Куп = 0; Кз = 1; Кс = 7; Кур = 0; Кфр = 0,7; Кзаг = значение Кзаг в предыдущем периоде.

Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше — то вероятность банкротства мала.

По нашему мнению, все семь вышеописанных методик диагностики кризисной ситуации (банкротства) коммерческой организации имеют ряд недостатков, которые серьёзно затрудняют их применимость в условиях переходной российской экономики:

1. Двух — трёхфакторные модели не являются достаточно точными. Точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принять большее количество факторов.

2. «Импортные» модели Э. Альтмана и У. Бивера содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных шестидесятых и семидесятых годов. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учёта и налогового законодательства и т.д.

Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учётом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путём, с нашей точки зрения, не обеспечивает их достаточной точности.

В частности, определение весовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учёта поправки на относительную величину значений частных коэффициентов. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов, хотя, по замыслу автора этой модели, они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов (табл. 1).

Таблица 1

Изменение итогового показателя в математической модели О.П. Зайцевой при изменении отдельных индикаторов этой модели

Изменение итогового показателя в математической модели О.П. Зайцевой при изменении отдельных индикаторов этой модели

Кроме того, на наш взгляд, не было необходимости использовать в данной модели показатели, которые являются обратными величинами (или величинами с обратным знаком) таких хорошо известных коэффициентов, как рентабельность собственного капитала, рентабельность реализации продукции, коэффициент абсолютной ликвидности и коэффициент оборачиваемости активов.

В другой попытке адаптирования к российским условиям — в модели, разработанной Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым, небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя («рейтингового числа») на:

R1 = (0,2–0,1) х 2 = 0,2 пункта.

К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия:

R2 = (2–0) х 0,1 = 0,2 пункта.

Поэтому и в этой модели, и у О.П. Зайцевой значения весовых коэффициентов являются недостаточно обоснованными. На наш взгляд, это связано с неверным способом расчёта этих коэффициентов в обоих случаях:

а) В модели О.П. Зайцевой за величину весов принята установленная экспертным путём важность каждого показателя, равная от 0,1 до 0,25, но не были учтены различия в величине изменений индикаторов (табл. 1).

б) В модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова веса рассчитаны по формуле:

Кi = 0,2/Imin,

где Imin — минимальное рекомендуемое значение данного индикатора. Поэтому все веса зависят лишь от относительной величины минимально рекомендованных значений индикаторов, что также малообоснованно.

3. Различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Так, формула Альтмана предполагает наличие биржевого, активно действующего, вторичного рынка акций, на котором определяется их цена.

Четвёртый показатель «Z-счёта» Альтмана — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций акционерного общества к заёмным средствам — должен характеризовать уровень покрытия обязательств компании рыночной стоимостью её собственного капитала. Однако в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл. Специалисты Экспертного института Российского союза промышленников и предпринимателей предлагают руководствоваться «Z-счётом» Альтмана без его четвёртой составляющей [3]. Российские банковские аналитики заменяют числитель этого показателя на стоимость основных фондов и нематериальных активов [5], а М.А. Федотова — на стоимость всех активов организации [13]. Е.С. Стоянова считает, что отсутствие данных о курсе акций предприятия не является препятствием для применения пятифакторной модели, так как рыночную стоимость акций можно оценить, воспользовавшись формулой [14]:



Однако по акциям почти всех российских предприятий дивиденды не выплачиваются или выплачиваются в очень ограниченных размерах, поэтому, на наш взгляд, любой из этих четырёх способов потребует искусственных оценок и исказит результаты «Z-счёта».

4. В моделях зарубежных авторов не учитываются некоторые важные показатели, специфические для российского рынка, например, доля денежной составляющей в выручке.

5. Период прогнозирования в вышеуказанных методиках и моделях колеблется от трёх — шести месяцев (в действовавшей до 1.03.98г. методике ФСДН РФ) до пяти лет (во второй версии «Z-счёта» Э. Альтмана и в методике У. Бивера), а в некоторых моделях срок прогнозирования вообще не указывается. В условиях нестабильной и динамично реформируемой к рыночным отношениям экономической системы России использование периода прогнозирования, равного пяти годам, как это имеет место в моделях зарубежных авторов, по нашему мнению, преждевременно, и необходимо использовать более короткие промежутки времени (до одного — двух лет).

6. В официальной системе критериев несостоятельности (банкротства), ранее используемой ФСДН РФ, применяются исключительно показатели ликвидности коммерческих организаций. Другие показатели финансовой деятельности предприятий (рентабельность, оборачиваемость, структура капитала и др.) не учитываются. Это связано с тем, что данная система критериев предназначена прежде всего для оценки текущей платежеспособности коммерческих организаций и их платежеспособности в ближайшее время.

7. Все перечисленные методики учитывают состояние показателей лишь на момент анализа, а изменения динамики показателей во времени не рассматриваются. Только в некоторых методиках присутствуют отдельные показатели динамики:

·       динамика прибыли во второй версии «Z-счёта» Э. Альтмана;

·       динамика коэффициента загрузки активов в модели О.П. Зайцевой;

·       коэффициент утраты платежеспособности и коэффициент восстановления платежеспособности в методике ФСДН РФ, которые рассчитываются на основе динамики коэффициентов текущей ликвидности.

8. В некоторых методиках используются показатели, отличающиеся высокой положительной или отрицательной корреляцией или функциональной зависимостью между собой. Это приводит к ненужному усложнению этих методик, не увеличивая точности прогнозирования. Например, существует функциональная взаимосвязь между четырьмя показателями из модели О.П. Зайцевой: коэффициентами убыточности предприятия и убыточности реализации продукции, отношением заёмного и собственного капитала и коэффициентом загрузки активов. Согласно известной формуле Дюпона [6, 7, 14, 15], рентабельность собственного капитала равна произведению: рентабельности реализации продукции, оборачиваемости активов и отношения активов к собственному капиталу (формула 1).



Коэффициенты убыточности предприятия (Куп) и убыточности реализации продукции (Кур) — это то же самое, что рентабельность собственного капитала и рентабельность реализации продукции, но с обратным знаком. Коэффициент загрузки активов (Кзаг) — это обратная величина показателя оборачиваемости активов, а отношение заёмного (ЗК) и собственного капитала (Кфр) функционально взаимосвязано с отношением активов к собственному капиталу (СК):



Подставляя коэффициенты из модели О.П. Зайцевой в формулу Дюпона, получим:



Таким образом, показатель убыточности предприятия Куп функционально зависит от трёх других показателей, а это значит, что эти три показателя (или же сам показатель убыточности) можно исключить из модели, так как они не повышают точности прогнозирования. В модели, предложенной Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым, также существует функциональная взаимосвязь между: рентабельностью собственного капитала, рентабельностью реализации продукции и оборачиваемостью активов (см. формула 1).

9. Указанные методики дают возможность определить вероятность приближения лишь стадии кризиса (банкротства) коммерческой организации и не позволяют прогнозировать наступление фазы роста и других фаз её жизненного цикла.

Литература

1. Антикризисное управление. Учебное пособие для технических вузов/под ред. Минаева Е.С. и Панагушина В.П. — М.: Приор, 1998.

2. Бригхен Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: Полный курс. В 2-х т./Пер. с англ. — СПб.: Экономическая школа, 1999.

3. Журавлёв В. Формула выживания.//Деловой мир. — 1995. — март. — № 11.

4. Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме.//Аваль. (Сибирская финансовая школа). — 1998. — № 11-12.

5. Касаткин Г. Рынок акций нефтегазовых компаний.//Экономика и жизнь. — 1995. — № 2.

6. Ковалёв В.В. Введение в финансовый менеджмент. — М.: Финансы и статистика, 2000.

7. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент. Учебное пособие. — М.: Дело и Сервис, 1998.

8. Панагушин В., Лапенков В., Лютер Е. Диагностика банкротства: возможна ли оценка неплатежеспособности по двум показателям.//Экономика и жизнь. — 1995. — № 8.

9. Постановление Правительства РФ № 498 от 20 мая 1994 года «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий».

10. Приложение № 2 к распоряжению ФУДН(Б) от 5.12.1994 № 98-р «Методические рекомендации по составлению планов финансового оздоровления».

11. Семь нот менеджмента. — М.: Эксперт, 1997.

12. Теория и практика антикризисного управления./Под ред. Беляева С.Г. и Кошкина В.И. — М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1996.

13. Федотова М.А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия.//Финансы. — 1995. — № 6.

14. Финансовый менеджмент: теория и практика. Учебник под ред. Стояновой Е.С. — М.: Перспектива, 2000.

15. Холт Р.Н. Основы финансового менеджмента./Пер. с англ. — М.: Дело, 1993.

16. Altman E.I. Financial Rations. Discriminent Analysis, and the Prediction of Corporate Bankruptcy.//Journal of Finance, September 1968.

17. Altman E.I., Haldeman R.G., Narayanan P. Zeta Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporation.//Journal of Banking and Finance, June 1977.

18. Beaver W.H. Financial Rations and Predictions of Failure.//Empirical Research in Accounting Selected Studies, Supplement to Journal of Accounting Research, 1996.



1. Реферат на тему Этапы развития электронно-вычислительных машин
2. Реферат на тему Flaws 2 Essay Research Paper Sometimes humans
3. Курсовая Менеджмент в туризме 2
4. Реферат Назначение, эволюция и классификация операционных систем
5. Реферат Внешнеполитические связи Киевской Руси
6. Реферат Золотой век человечества
7. Реферат Анализ документальных статистических материалов
8. Реферат на тему The Influence Of The Witches And Lady
9. Реферат на тему Instruments Of The Orchestra Essay Research Paper
10. Реферат на тему Эффект спецэффекта