Эссе: Методы оценки финансовых активов и угрозы банкротства

,(4)

При Z = 0 имеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, у которых Z = 0, вероятность обанкротиться 50 %. Для предприятий, у которых Z < 0, вероятность банкротства меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z > 0, то вероятность банкротства больше 50 % и возрастает с ростом Z.

Знаки параметров а1 и а2 классифицирующей функции связаны с характером влияния соответствующих показателей. Параметр а1 имеет знак «минус», поэтому чем больше коэффициент покрытия, тем меньше показатель Z и тем меньше вероятность банкротства предприятия. В то же время параметр а2 имеет знак «плюс», поэтому чем выше коэффициент финансовой зависимости, тем больше Z и , следовательно, выше вероятность банкротства предприятия [1, с. 156].

Рассмотрим методику применения двухфакторном модели Альтмана на конкретном примере.

Исходные данные для расчета представлены в таблице 5.

Таблица 5 Исходные данные и результаты расчеты вероятности банкротства предприятий

В силу того, что двухфакторная модель не полностью описывает финансовое положение предприятия, расчетные и фактические показатели могут расходиться. Так, предприятие 8 имело Z = -0,649, то есть не должно было бы обанкротиться (вероятность банкротства около 20 %), в действительности же потерпело банкротство. В то же время предприятия 9 и 12 имели положительные значения Z, но они сумели избежать банкротства.

На рисунке 1 представлено корреляционное поле и положение на нем дискриминантной линии для двух показателей - коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости.

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 Д 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 6 приведены сведения о точности прогнозирования банкротства с помощью пятифакторной и семи факторной модели Альтмана.

Таблица 6 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.

2.2 Особенности анализа финансовой устойчивости предприятия применительно к российским условиям

При использовании зарубежных методик оценки риска наступления банкротства, необходимо обратить внимание на следующие детали:

1) В связи со сложностями перевода, попытками адаптировать модели к российской постоянно изменяющейся отчетности и неоднозначным толкованием авторами понятийного аппарата применяется разная терминология и дается различный порядок расчета ряда факторов, учтенных в моделях, к тому же российские стандарты отчетности существенно отличаются от международных стандартов, что затрудняет выведение используемых в методиках показателей.

2) Следует иметь в виду, что зарубежные модели основывались на данных предприятий тех государств, в которых они были созданы, и не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных субъектов хозяйствования из-за разной методики отражения внешних факторов: инфляции, различной структуры капитала, экономической конъюнктуры, различий в законодательной, информационной базе и т.п.

Краткий обзор моделей диагностики вероятности банкротства продемонстрировал, что в настоящее время аналитики располагают достаточно обширным, хотя и не во всех случаях совершенным инструментарием прогнозирования несостоятельности российских предприятий и организаций. Некоторые из моделей применимы для предприятий определенных отраслей, другие модели -- для экспресс-диагностики банкротства. Отметим, что для оценки риска банкротства можно использовать и предлагаемые некоторыми отечественными специалистами варианты комплексной (интегральной) рейтинговой оценки финансового состояния и деловой активности, например, методику А.Д. Шеремета (ее сущность заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок).

Подводя итог вышесказанному, можно сделать следующие выводы:

Для повышения корректности оценки вероятности банкротства предприятия видится целесообразным производить расчеты по нескольким методикам, обязательно включая российские;

При выборе методики необходимо учитывать организационно-правовую форму и сферу деятельности предприятия, так как специфика организации накладывает ряд ограничений на применение той или иной модели оценки вероятности банкротств;

Наряду с выбором методики, проведением аналитики и практическими расчетами, связанными с оценкой риска банкротства, наиболее важным этапом исследования является разработка комплекса мер (программы, плана финансового оздоровления, системы эффективных управленческих решений), направленных на восстановление финансовой устойчивости предприятия.

Само собой, выбор наиболее подходящих методик, а также разработка плана финансового оздоровления будут осуществляться в индивидуальном порядке для каждой компании, но при этом следует учесть общие рекомендации, существующую отечественную практику, а также руководствоваться здравым смыслом.

Заключение

В ходе выполнения работы была достигнута ее основная цель, поставленная во введении. Была изучена модель Альтмана и особенности ее применения в современных российских условиях, а также рассмотрены и другие методы финансового анализа, которые можно использовать при решении конкретных финансовых бизнес-моделей. В заключение сделаем несколько основных выводов:

Своевременное выявление и предупреждение наступления финансовой неустойчивости и возможного банкротства является важнейшей задачей любого предприятия модель Альтмана была предложена экономистом Э. Альтманом, в которой была решена задача нахождения эмпирических уравнений некой дискриминантной границы, которая разделяет все возможные сочетания показателей финансовой устойчивости на два класса: предприятия- банкроты и предприятия-не банкроты.

в общем виде модель Альтмана - это пятифакторная модель, в которую включаются пять показателей, характеризующих разные стороны финансового положения организации: доля оборотных средств в активах; рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли; рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли; коэффициент покрытия; отдача от всех активов;

применительно к российским условиям модель Альтмана несколько упрощается и включает всего два показателя: коэффициент покрытия и финансовой независимости организации;

Список использованной литературы

Ковалев А.И., Привалов В.П. Анализ финансового состояния предприятия. - 4 изд., испр., доп. - М.: Центр экономки и маркетинга, 2000. - 208 с.

Ковалев А.П. Диагностика банкротства. - М.: Финстатинформ, 1995. - 96 с.

Латушкина Н.М. Теория экономического анализа. - Тюмень: Изд- во ТГУ, 2003. - 152 с

Левин А.Е. Технико-экономический анализ деятельности организаций: Учеб. пособ. - М.: МИКХиС, 2002. - 56с

Пястолов С.М. Анализ финансово- хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. - М.: Мастерство, 2001. - 336 с.

Справочное пособие директору производственного объединения (предприятия) В 2 т./ Под ред. Е.А. Егиазаряна и А.Д. Шеремета. - М. : Экономика, 1997

Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятия. - М.: Инфра- М, 1997. - 343 с.

Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. - М.: Инфра- М, 1996. - 176 с.