Критерии экспресс-диагностики 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Критерии экспресс-диагностики



Скрытый кризис Острый кризис Хронический кризис Банкротство
убытки ↑ кредиторской задолженности

 

Изложенная методика экспресс-диагностики кризиса позволяет предварительно выявить стадию кризисного процесса в организации и приступить к более детальной диагностике.

 

Зарубежные и отечественные методики прогнозирования и диагностики кризисов можно разделить на две группы (см. рис 15.5):

1) количественные методики;

2) качественные методики.

Количественные методики. В российской и зарубежной литературе предлагаются различные количественные методики и математические модели диагностики кризиса и банкротства организации. В практике зарубежных фирм для диагностики угрозы банкротства наиболее часто используются модели Э. Альтмана, У. Бивера, Таффлера и др. Но, как отмечают многие российские специалисты, простой перенос зарубежных моделей на российские организации не приносит необходимого эффекта. Поэтому были предложены различные способы адаптации зарубежных моделей (в частности, «Z-счета» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели), а также разработаны новые методики диагностики кризисов и возможного банкротства, предназначенные для отечественных организаций (например, методики О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллина, Г.Г. Кадыкова).

 

Рис. 15.5 – Зарубежные и отечественные методики диагностики кризисов

 

Для диагностики кризиса и прогнозирования банкротства, как правило, применяется дискриминантный анализ, который представляет собой статистический многофакторный метод прогнозирования с использованием набора экономических показателей. Любая методика диагностики кризиса включает в себя несколько (как правило, 2-7) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние диагностируемой организации.

Затем на их основании рассчитывается комплексный показатель вероятности наступления кризиса с весовыми коэффициентами у входящих в него показателей, который в дальнейшем сравнивается с нормативным значением.

Любая методика диагностики кризисной ситуации должна позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации в организации заранее, до появления очевидных признаков кризиса с целью предотвращения или смягчения возможного кризиса.

Двухфакторная модель – одна из простейших моделей прогнозирования кризиса и диагностики банкротства, основанная на двух ключевых показателях (показатель текущей ликвидности (Ктл) и показатель доли заемных средств (Кфз)), от которых зависит вероятность банкротства организации.

Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные путем статистического анализа западной практики, а результаты складываются с постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом:

.                                          (15.12)

Если , вероятность банкротства равна 50 %.

Если , вероятность банкротства меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z.

Если , вероятность банкротства больше 50 %, возрастает с ростом Z.

Если , вероятность банкротства средняя.

В данном случае следует иметь в виду, что весовые коэффициенты рассчитаны для зарубежной практики, в нашей же стране – другие темпы инфляции, циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, другая налоговая система. Поэтому невозможно чисто механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях. Однако саму модель, с числовыми значениями, соответствующими российской действительности, можно применять, если бы отечественные учет и отчетность обеспечивали достаточно представительную информацию о финансовом состоянии организации.

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, 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 организаций ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

Модели Альтмана. Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования кризисов, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике зарубежных организаций наиболее часто используется «Z-счёт» Э. Альтмана. Коэффициент вероятности кризиса (банкротства) Z рассчитывается с помощью пяти показателей:

            (15.13)

 

где – доля чистого оборотного капитала в активах;

– отношение накопленной прибыли к активам;

– рентабельность активов;

– отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций организации к заёмным средствам;

– оборачиваемость активов.

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

если , то вероятность банкротства очень велика;

если , то вероятность банкротства средняя;

если , то вероятность банкротства равна 0,5.

если , то вероятность банкротства невелика;

если , то вероятность банкротства ничтожна.

Позже Э. Альтман разработал более точную модель, позволяющую прогнозировать банкротство на горизонте в пять лет с точностью в семьдесят процентов. В ней 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 организации.

PAS-коэффициент. Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент (Perfomans Analysys Score) – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность организации во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения организации.

PAS-коэффициент – это относительный уровень деятельности организации, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Тогда как Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что организация находится в рискованном положении, PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

Модель R. Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства – модель R:

                                    (15.14)

 

где – оборотный капитал/актив;

– чистая прибыль/собственный капитал;

– выручка от реализации/актив;

– чистая прибыль/интегральные затраты.

Вероятность банкротства определяется следующим образом:

Если , вероятность максимальная (90-100).

Если , высокая (60-80).

Если , средняя (35-50).

Если , низкая (15-20).

Если , минимальная (до 10).

Цена предприятия. Эта методика также используется для прогнозирования кризисных ситуаций. На скрытой стадии кризиса начинается незаметное, особенно если не налажен специальный учет, снижение данного показателя по причине неблагоприятных тенденций как внутри, так и вне организации. Снижение цены предприятия означает снижение его прибыльности либо увеличение средней стоимости обязательств (требования банков, акционеров и других вкладчиков средств). Прогноз ожидаемого снижения требует анализа перспектив прибыльности и процентных ставок.

Целесообразно рассчитывать цену предприятия на ближайшую и долгосрочную перспективу. Условия будущего падения цены предприятия обычно формируются в текущий момент и могут быть в определенной степени предугаданы (хотя в экономике всегда остается место для непрогнозируемых скачков).

Показатель Аргенти (А-счет) характеризуеткризис управления. Согласно данной методике, исследование начинается с предположений, что (а) идет процесс, ведущий к банкротству, (б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет и (в) процесс может быть разделен на три стадии:

1- Недостатки. Организации, скатывающиеся к банкротству, годами демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства;

2- Ошибки. Вследствие накопления этих недостатков организация может совершить ошибку, ведущую к банкротству (организации, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству);

3- Симптомы. Совершенные организацией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей (скрытое при помощи «творческих» расчетов), признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

Корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей.

Данная методика разработана учеными Казанского государственного технологического университета. Они предлагают деление всех предприятий по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности.

Особенности формирования оборотных средств в нашей стране не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли).

Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:

- к первому классу кредитоспособности относят фирмы, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита);

- ко второму - предприятия с удовлетворительным финансовым состояние (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита);

- к третьему классу - компании с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита.

Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а, с другой, специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:

- промышленность (машиностроение);

- торговля (оптовая и розничная);

- строительство и проектные организации;

- наука (научное обслуживание).

В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.

Альтернативой количественных моделей диагностики являются качественные методики прогнозирования и диагностики кризисного состояния организации. Такие методики имеют преимущества (ориентация не на один критерий, а на целую систему критериев) и недостатки (при условии многокритериальности задачи встает вопрос о ее субъективности, а рассчитанные значения критериев носят скорее характер информации к размышлению, нежели побудительных стимулов для принятия немедленных решений).

В качестве примера можно привести прогнозирование банкротства методом анализа финансовых потоков. Данный метод дает возможность устанавливать сроки и объем необходимых заемных средств, оценивать целесообразность кредита. Здесь рассматриваются 4 группы показателей: поступления, платежи, их баланс, сальдо нарастающим итогом (наличие средств на расчетном счете).

Методика В.В. Ковалева. В.В. Ковалев, основываясь на разработках западных аудиторских фирм и приспосабливая эти разработки к отечественной специфике, предложил следующую двухуровневую систему показателей.

К первой группе относятся критерии и показатели, неблагоприятные текущие значения или складывающаяся динамика изменения которых свидетельствуют о возможных в обозримом будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и о банкротстве.

К ним относятся:

- повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;

- чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;

- устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;

- хроническая нехватка оборотных средств;

- устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;

- неправильная реинвестиционная политика;

- превышение размеров заемных средств над установленными лимитами;

- хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов);

- высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности;

- наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов;

- ухудшение отношений с учреждениями банковской системы;

- использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях;

- применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации;

- потенциальные потери долгосрочных контрактов;

- неблагоприятные изменения в портфеле заказов.

Во вторую группу входят критерии и показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое. Вместе с тем, они указывают, что при определенных условиях или непринятии действенных мер ситуация может резко ухудшиться. К ним относятся:

- потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

- вынужденные остановки, а также нарушения производственно-технологического процесса;

- недостаточная диверсификация деятельности организации, т.е. чрезмерная зависимость финансовых результатов от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.;

- излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;

- участие организации в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;

- потеря ключевых контрагентов;

- недооценка технического и технологического обновления организации;

- политический риск, связанный с организацией в целом или ее ключевыми подразделениями.

Что касается критических значений этих критериев, то они должны быть детализированы по отраслям и подотраслям, а их разработка может быть выполнена после накопления определенных статистических данных.

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2020-12-17; просмотров: 133; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.128.199.162 (0.034 с.)