Методики оценки вероятности банкротства организации

Далеко не все существующие ныне методики прогнозирования возможного банкротства предприятия заслуживают доверия исследователя. Не все из них составлены корректно, не все могут применяться в наших условиях, не все дают адекватные результаты. Одно и то же предприятие одновременно может быть признано безнадежным банкротом, устойчиво развивающимся хозяйствующим субъектом и предприятием, находящимся в предкризисном состоянии, - все определяет выбранная методика прогнозирования возможного банкротства.

Вслед за многими российскими авторами можно отметить, что многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов в силу различий ситуации в экономике. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским условиям, но корректность этой адаптации также вызывает сомнения у специалистов.

Многие методики трудно применять из-за условий ограниченности данных, в которые попадает практически каждый сторонний исследователь состояния предприятия. Обычно приходится использовать только данные бухгалтерской отчетности. Это обстоятельство ограничивает круг методик, которые могут быть применены исключительно количественными коэффициентными. Нет возможности использовать качественные методы и методы балльных оценок.

2. Сравнительная характеристика зарубежных и отечественных методов оценки вероятности банкротства.

Двухфакторная модель Альтмана 
 
Достоинства:  
 
- простота и возможность применения при ограниченной информации 
 
Недостатки:  
 
- невозможность использования в казахстанских условиях;  
 
- нет всесторонней финансовой оценки, отклонение от реалий;  
 
- точность расчетов зависит от исходной информации при построении модели, ошибка прогноза ± 0,65 
 
 
Z= -0,3877 - 1,0736Кп+0,0579Кфз 
 
 
Z - показатель риска банкротства, 
 
Кп – коэффициент покрытия (отношения текущих активов к текущим обязательствам), 
 
Кфз – коэффициент финансовой зависимости, определяемой как отношение заемных средств к общей величине пассивов. 
 
(-0,3877), (-1,0736), (0,579) - весовые значения найдены эмпирическим путем (опытно-статистическим способом). Для предприятий, у которых Z = 0, вероятность банкротст- 
 
ва равна 50%. Если Z < 0, то вероятность - 
 
банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z > О, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z.

Пятифакторная модель Альтмана 
Достоинства:  
 
- в первом приближении возможно разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов;  
 
- точность расчетов зависит от прогнозируемого периода времени: 1 год - 95%, 2 года - 83% 
Недостатки:  
 
- область применения ограничена (только крупные компании с котирующимися акциями);  
 
- не учитывает влияние рентабельности;  
 
- по своему содержанию это показатель рентабельности капитала (активов 
Z = 1,2  
Коб + 1,4  
Кр + 0,6 

Кнп + 3,3  
Кп+ 1,0  
Ком (применима для АО) 
 
Коб — доля оборотных средств в активах, т. е. отношение текущих активов к общей сумме активов; 
Кнп — рентабельность активов, исчисленная исходя из нераспределенной прибыли, т. е. отношение нераспределенной прибыли к общей сумме активов; 
Кр — рентабельность активов, исчисленная по балансовой стоимости (т. е. отношение прибыли до уплаты % к сумме активов; 
Кп — коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала, т.е. отношение рыночной стоимости акционерного капитала к краткосрочным обязательствам; 
Ком — отдача всех активов, т. е. отношение выручки от реализации к общей сумме активов

 
Z = 0,7  
Коб + 0,8  
Кнп + 3,1  
Кр + 0,4  
Кп+ 1,0  
Ком(применима для предприятий, акции которых не котируются на рынке

- Кп - коэффициент покрытия по балансовой стоимости, т. е. отношение балансовой с

Рейтинговое число Сайфулина и Кадыкова 
Достоинства:  
 
- применение в целях классификации предприятий по уровню риска 
 
Недостатки:  
 
- не позволяет оценить причины попадания предприятий в зону неплатежеспособных;  
 
- не учитывает отраслевой особенности предприятия 
Z = 2. 
x1 +0,1 
х2 +0,08 
х3 +0,45 
х4+ 
х5 
 
 
x1 - коэффициент обеспеченности собственными средствами (нормативное значение хг>0,1); 
 
х2 - коэффициент текущей ликвидности (х2>2); 
 
х3 - интенсивность оборота авансируемого капитала, характеризующая объем реализованной продукции, при ходящейся на 1 руб. средств, вложенных в деятельность предприятия (х3>2,5); 
 
х4 - коэффициент менеджмента, рассчитываемый как отношение прибыли от реализации к выручке;  
 
х5 - рентабельность собственного капитала (х5>0,2).  
 
Z<1 - фин. состояние не удовлетворительноетоимости акционерного капитал к краткосрочным обязательствам.

Вывод:

Проанализировав достоинства и недостатки существующих методов прогнозирования возможного банкротства, можно сделать вывод, что далеко не все существующие ныне методики заслуживают доверия исследователя. Не все из них составлены корректно, не все могут применяться в наших условиях, не все дают адекватные результаты. Одно и то же предприятие одновременно может быть признано безнадежным банкротом, устойчиво развивающимся хозяйствующим субъектом и предприятием, находящимся в предкризисном состоянии, - все определяет выбранная методика прогнозирования возможного банкротства.  
 
Вслед за многими авторами можно отметить, что многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов в силу различий ситуации в экономике. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к отечественным условиям, но корректность этой адаптации также вызывает сомнения у специалистов.  
 
Многие методики трудно применять из-за условий ограниченности данных, в которые попадает практически каждый сторонний исследователь состояния предприятия. Обычно приходится использовать только данные бухгалтерской отчетности. Это обстоятельство ограничивает круг методик, которые могут быть применены исключительно количественными коэффициентными. Нет возможности использовать качественные методы и методы балльных оценок.