Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Января 2014 в 14:41, курсовая работа
Объект исследования – предприятие ОАО «Ростелеком». Предмет исследования – производственно-экономическая деятельность.
В соответствии с поставленной целью в работе поставлены задачи:
1. Анализ теоретических и прикладных источников по диагностике вероятности банкротства субъектов хозяйствования и антикризисного управления предприятиями.
2. Диагностика банкротства по моделям Альтмана и методики рекомендованной Минфином РФ.
3. Исследование результатов финансово-хозяйственной деятельности и разработка перспективных направлений оптимизации финансовой деятельности предприятия ОАО «Ростелеком».
Введение 6
1. Теоретические аспекты прогнозирования вероятности банкротства организации 8
1.1 Понятие и правовые признаки банкротства 8
1.2. Отечественные методики прогнозирования банкротства 14
1.3. Зарубежные методики прогнозирования банкротства 21
2. Краткая экономическая характеристика ОАО «Ростелеком» 29
2.1. Организационно-правовая характеристика компании ОАО «Ростелеком» 29
2.2. Анализ финансового состояния ОАО «Ростелеком» 35
3. Оценка вероятности банкротства ОАО «Ростелеком» 43
3.1. Исходные данные для оценки вероятности банкротства ОАО «Ростелеком» 43
3.2. Оценка вероятности банкротства по методике Федеральной службы России по финансовому оздоровлению 49
3.3. Прогнозирование банкротства по Z-моделям Альтмана 52
3.4. Оценка вероятности банкротства ОАО «Ростелеком» по методике Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова 55
3.5. Мероприятия по снижению риска банкротства ОАО «Ростелеком» 56
Выводы и предложения 64
Список использованной литературы 68
На основании рассчитанной величины К0б делают следующие выводы о наличии признаков фиктивного банкротства:
С целью выявления признаков преднамеренного банкротства проводится анализ финансово-хозяйственной деятельности должника, который делится на 2 этапа:
1. Рассчитываются показатели, характеризующие изменения в обеспеченности обязательств должника перед его кредиторами, имевшие место за период проверки (обеспеченность обязательств должника всеми его активами; обеспеченность обязательств должника его оборотными активами; величина чистых активов);
2. Анализируются условия совершения сделок должника за этот же период, повлекших существенные изменения в показателях обеспеченности обязательств должника перед его кредиторами.
В случае, если на первом этапе установлено существенное ухудшение показателей, обеспечивающих обязательства, проводится экспертиза сделок должника за этот же период, реализация которых могла быть причиной соответствующей динамики показателей.
В результате проведенной экспертизы делают следующие выводы:
- если обеспеченность требований кредиторов за период проверки существенно не ухудшилась, то признаки преднамеренного банкротства отсутствуют;
если обеспеченность требований кредиторов за период проверки существенно ухудшилась, но сделки, совершаемые должником, соответствуют существовавшим рыночным условиям, нормам и обычаям делового оборота, то признаки преднамеренного банкротства отсутствуют;
- если обеспеченность требований кредиторов ухудшилась и сделки, совершенные должником, не соответствуют существовавшим рыночным условиям, нормам и обычаям делового оборота, то признаки преднамеренного банкротства усматриваются.
В случае если выявлено отсутствие признаков банкротства или в ходе экспертизы установлено фиктивное банкротство, арбитражный суд выносит решение об отказе в признании должника банкротом.
Таким образом, нормативно-правовая база полностью регламентирует понятия, процедуру и правовые признаки банкротства.
1.2. Отечественные методики прогнозирования банкротства
Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий и, следовательно, лишенные по замыслу их авторов многих недостатков иностранных моделей были разработаны в Иркутской государственной экономической академии О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым. Однако, и в этом случае не удалось искоренить все проблемы прогнозирования банкротства предприятий. В частности, определение весовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учета поправки на относительную величину значений отдельных 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.
В другой попытке адаптации 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, по мнению А. Семеней [25], являются недостаточно обоснованными.
Также в качестве примера недостаточной обоснованности адаптированных методик можно отметить, что в некоторых из них используются показатели, отличающиеся высокой положительной или отрицательной корреляцией или функциональной зависимостью между собой. Это приводит к ненужному усложнению этих методик, не увеличивая точности прогнозирования.
К очевидным достоинствам модели R-счета можно отнести то, что механизм ее разработки и все основные этапы расчетов достаточно подробно описаны в источнике. Однако, по мнению А. Семеней [25], эта методика годится для прогнозирования кризисной ситуации, когда уже заметны очевидные ее признаки, а не заранее, еще до появления таковых.
В модели прогнозирования вероятности наступления банкротства О.П.Зайцевой с помощью корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения производственных предприятий играют показатели, которые использованы в шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой, где предлагается рассчитывать следующие частные коэффициенты:
1. КУП – коэффициент
убыточности предприятия,
х1 =
нормативное значение х1 = 0;
2. КЗ – коэффициент соотношения
кредиторской и дебиторской
х2 =
нормативное значение х2 = 1;
3. КС – показатель соотношения
краткосрочных обязательств и
наиболее ликвидных активов,
х3 =
нормативное значение х3 = 7;
4. КУР – убыточность реализации
продукции, характеризующийся
х4 =
нормативное значение х4 = 0;
5. КФНКИ – коэффициент
х5 =
нормативное значение х5 = 0,7;
6. КЗАГ – коэффициент
загрузки активов как величина,
обратная коэффициенту
х6 =
нормативное значение х6 = х6прошлого периода.
Если у предприятия нет убытков, то ставится 0.
Данные показатели были
положены в основу разработки дискриминантной
факторной модели диагностики риска
банкротства производственных предприятий.
Комплексный коэффициент
К = 0,25*х1 + 0,1*х2 + 0,2*х3 + 0,25*х4+ 0,1*х5 + 0,1*х6
Весовые значения частных
показателей для коммерческих организаций
были определены экспертным путём, а
фактический комплексный
Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного Кфакт>КN, то вероятность банкротства велика, а если меньше – то вероятность банкротства мала.
Рассчитаем нормативное значение К:
КN = 0,25*0 + 0,1*1 + 0,2*7 + 0,25*0 + 0,1*0,7 + 0,1*х6
КN = 1,57+0,1*х6
Тестирование данной модели по исследуемой выборке субъектов хозяйствования показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-анализ финансового состояния производственных предприятий и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства
Учеными Казанского государственного технологического университета была разработана методика, в которой предпринята попытка корректировки существующих методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей. Авторы методики 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
- ко второму - предприятия с удовлетворительным финансовым состоянием (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита);
- к третьему - компании
с неудовлетворительным
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.
Отечественные экономисты А.И. Ковалев, В.П. Привалов [19] предлагают следующий перечень неформализованных критериев для прогнозирования банкротства предприятия:
Решение проблемы методического
обеспечения прогнозирования
- отраслевую дифференциацию;
- включает в себя
комплексный анализ сразу
- сглаживает временной,
а следовательно, и
- исключает некорректное
применение классической
Конечно, получение прогноза будущего состояния предприятия, возможности наступления (или ненаступления) его банкротства является целью исследователя. Но для руководства предприятия эта цель промежуточная, поскольку для него важнее не спрогнозировать возможное приближение негативных событий, а избежать их. Этого можно добиться при помощи комплекса процедур, по-разному обозначаемого в разных источниках – «реформирование», «реструктуризация» и пр., подразумевающего, в первую очередь, изменение структуры предприятия - структуры его управления, структуры его производства, структуры его бизнеса. Этот инструмент оздоровления предприятия может быть эффективным для убыточных и низкорентабельных предприятий, может помочь вывести их из-за грани банкротства, и часто толчком к началу активного процесса реструктуризации как раз и служит утрата платежеспособности и угроза банкротства. Кроме того, этот инструмент оздоровления предприятия может быть эффективным для предприятий, еще не адаптировавшихся окончательно к рыночным условиям экономики.
В дальнейшем же, после
осуществления этих кардинальных изменений
в структуре, любому предприятию
во избежание кризисных ситуаций
показан постоянный мониторинг его
состояния с применением
В заключении хотелось бы
отметить, что отечественные методики
прогнозирования банкротства
1.3. Зарубежные методики прогнозирования банкротства
Одной из первых попыток
использовать аналитические коэффициенты
для прогнозирования
Информация о работе Оценка вероятности банкротства ОАО «Ростелеком»