Модель ж лего jean legault
Обновлено: 18.04.2024
2. По данным отчетности провести количественную оценку вероятности наступления банкротства предприятия, используя несколько нижеприведенных методик формирования интегрального оценочного показателя (не менее двух).
Из рейтинговых моделей прогнозирования банкротства, использующих для своего формирования статистические методы, наиболее известны в мировой и российской практике следующие модели.
1). Пятифакторная Z-модель Альтмана для прогнозирования банкротства начала использоваться в России в 1992 г. Коэффициент Альтмана разработан известным западным экономистом Эдвардом Альтманом в 1968 г. Основной целью индекса кредитоспособности Альтмана является деление фирм на потенциальных банкротов и небанкротов. При построении своего индекса Альтман обследовал 66 предприятий США, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно. Из 22 аналитических коэффициентов он выбрал пять наиболее значимых и построил уравнение, результаты которого показывают прогноз на 2-3 года вперед:
Z= 1,2 Х1 + 1,4X2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 0,999Х5,
Х1 -Чистый капитал (Собственные оборотные средства) / Сумма активов;
Х2 - Нераспределенная прибыль / Сумма активов;
Х3 — Прибыль до уплаты налога и процентов / Сумма активов;
Х4 — Рыночная стоимость акций / Заемные обязательства;
Х5 — Выручка / Сумма активов.
Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана в США показали, что Z-счет может принимать значение в пределах [-14, +22].
Уровень угрозы банкротства по модели Альтмана оценивается следующим образом (табл. 4.3.).
Таблица 4.3. Уровень угрозы банкротства
| Значение Z | Вероятность банкротства |
| Менее 1,81 От 1,81 до 2,7 От 2,7 до 2,99 Более 2,99 | Очень высокая, предприятие является несостоятельным Высокая, зона неопределенности, предприятие находится на грани несостоятельности Вероятность невелика Вероятность очень низкая, предприятие является финансово устойчивым и платежеспособным |
Однако в связи с тем, что в четвертом коэффициенте фигурирует рыночная стоимость акций, этот показатель можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала. Поэтому, позже Альтманом был разработан модифицированный вариант формулы для компаний, акции которых не котируются на бирже:
Z= 0,717 XI + 0,847X2 + 3,1Х3 + 0,42X4 + 0,995 Х5.
В числителе показателя Х4 вместо рыночной стоимости акций стоит их балансовая стоимость. Если полученное значение модифицированного Z-счета составит менее 1,23, можно говорить о несостоятельности (банкротстве) предприятия. При Z = = 1,23 ч- 2,89 предприятие находится в зоне неопределенности («туманная область»). Если Z > 2,9, то компания работает стабильно и банкротство маловероятно.
Как показывают исследования американских аналитиков, модели Альтмана позволяют в 95% случаев предсказать банкротство фирмы на год вперед и в 83% случаев — на два года вперед.
Альтману принадлежат также двухфакторная и семифакторная модели. В семифакторной модели, позволяющей прогнозировать банкротство за пять лет с точностью до 70%, используются следующие показатели: рентабельность активов, динамичность прибыли, коэффициент покрытия процентов, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент автономии, коэффициент стоимости имущества предприятия.
2). Модель Спрингейта (G.L.VSpringate), 1978г.:
Z= 1,03 X1+ 3.07Х2.+ 0.66Х3 + 0,4Х4, Где
XI — Чистый капитал (собственные оборотные средства) / Сумма активов;
XI - Прибыль до уплаты налога и процентов / Сумма активов;
Х3 — Прибыль до налогообложения / Текущие обязательства;
Х4 — Выручка / Сумма активов.
Критическое значение по модели Спрингейта равно 0,862 (больше этого значения предприятия кредитоспособны, ниже -являются банкротами и соответственно некредитоспособны); точность прогноза - 92,5% для 40 компаний, исследованных им.
3). Модель Фулмера (Fulmer,). Фулмер получил эту модель, анализируя в 1984 г. 40 финансовых показателей 30 успешных компаний и 30 банкротов:
Н= 5,528 V1 + 0,212V2 + 0,073V3 + 1,27OV4-O,120V5 + 2.335V6 + 0,575 V7 + 1,083V8 + 0,894 V9 -6,075,
V1- Нераспределенная прибыль / Сумма активов;
V2 - Выручка / Сумма активов;
V3- Прибыль до налогообложения / Собственный капитал;
V4 -Изменение остатка денежных средств / Кредиторская задолженность;
V5 - Заемные средства / Сумма активов;
V6- Текущие обязательства / Всего активов;
V7 - Материальные внеоборотные активы / Всего активы; ,
V8 - Рабочий капитал (собственные оборотные средства) / Кредиторская задолженность;
V9 - прибыль до уплаты налога и процентов / Проценты.
Критическое значение — 0. Точность прогноза составляет 98% при анализе в течение года.
4). Модель Ж. Лего (Jean Legault). Рейтинговая модель была разработана под руководством канадского аналитика Ж Лего и рекомендована для использования Ordre des comptables agrees des Quebec. При ее создании были проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных компаний Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 млн долл. США. Модель выглядит следующим образом:
CA-Score = 4,5913 XI+4,5080X2 + 0,3936X3 - 27616,
XI -Акционерный капитал / Сумма активов;
XI - (Прибыль до налогообложения + Финансовые издержки) /
Х3 — Оборот за два периода /Сумма активов за два периода.
Критериальное значение — 0,3. Вероятность правильного прогноза — 83% для промышленных предприятий.
5). Учеными Иркутской государственной экономической академии на основе проведенного обследования деятельности торговых предприятий была предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства :
R = 8,38К1 + К2 + 0,054 КЗ + 0,63 К4,
К1 — Оборотный капитал/Актив;
К2 — Чистая прибыль / Собственный капитал;
КЗ — Выручка от реализации / Актив;
К4 - Чистая прибыль / Интегральные затраты.
Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом (табл. 4.4.).
Таблица 4.4. Вероятность банкротства предприятия
С помощью R-счета можно прогнозировать банкротство предприятия за три квартала с вероятностью 81%. Доля ошибочного прогноза банкротства — 7%. Однако R-счет рассчитывался на основе анализа предприятий торговли, поэтому его параметры могут не отражать состояния предприятий других видов деятельности.
Сделайте итоговые выводы по разделу.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 PVIF(k,n) = 1/(1 + k) n
| N | 1% | 2% | 3% | 4% | 5% | 6% | 7% | 8% | 9% | 10% | 11% | 12% | 13% | 14% | N |
| 0,99010 | 0,98039 | 0,97087 | 0,96154 | 0,95238 | 0,94340 | 0,93458 | 0,92593 | 0,91743 | 0,90909 | 0,90090 | 0,89286 | 0,88496 | 0,87719 | ||
| 0,98030 | 0,96117 | 0,94260 | 0,92456 | 0,90703 | 0,89000 | 0,87344 | 0,85734 | 0,84168 | 0,82645 | 0,81162 | 0,79719 | 0,78315 | 0,76947 | ||
| 0,97059 | 0,94232 | 0,91514 | 0,88900 | 0,86384 | 0,83962 | 0,81630 | 0,79383 | 0,77218 | 0,75131 | 0,73119 | 0,71178 | 0,69305 | 0,67497 | ||
| 0,96098 | 0,92385 | 0,88849 | 0,85480 | 0,82270 | 0,79209 | 0,76290 | 0,73503 | 0,70843 | 0,68301 | 0,65873 | 0,63552 | 0,61332 | 0,59208 | ||
| 0,95147 | 0,90573 | 0,86261 | 0,82193 | 0,78353 | 0,74726 | 0,71299 | 0,68058 | 0,64993 | 0,62092 | 0,59345 | 0,56743 | 0,54276 | 0,51937 | ||
| 0,94205 | 0,88797 | 0,83748 | 0,79031 | 0,74622 | 0,70496 | 0,66634 | 0,63017 | 0,59627 | 0,56447 | 0,53464 | 0,50663 | 0,48032 | 0,45559 | ||
| 0,93272 | 0,87056 | 0,81309 | 0,75992 | 0,71068 | 0,66506 | 0,62275 | 0,58349 | 0,54703 | 0,51316 | 0,48166 | 0,45235 | 0,42506 | 0,39964 | ||
| 0,92348 | 0,85349 | 0,78941 | 0,73069 | 0,67684 | 0,62741 | 0,58201 | 0,54027 | 0,50187 | 0,46651 | 0,43393 | 0,40388 | 0,37616 | 0,35056 | ||
| 0,91434 | 0,83676 | 0,76642 | 0,70259 | 0,64461 | 0,59190 | 0,54393 | 0,50025 | 0,46043 | 0,42410 | 0,39092 | 0,36061 | 0,33288 | 0,30751 | ||
| 0,90529 | 0,82035 | 0,74409 | 0,67556 | 0,61391 | 0,55839 | 0,50835 | 0,46319 | 0,42241 | 0,38554 | 0,35218 | 0,32197 | 0,29459 | 0,26974 | ||
| 0,89632 | 0,80426 | 0,72242 | 0,64958 | 0,58468 | 0,52679 | 0,47509 | 0,42888 | 0,38753 | 0,35049 | 0,31728 | 0,28748 | 0,26070 | 0,23662 | ||
| 0,88745 | 0,78849 | 0,70138 | 0,62460 | 0,55684 | 0,49697 | 0,44401 | 0,39711 | 0,35553 | 0,31863 | 0,28584 | 0,25668 | 0,23071 | 0,20756 | ||
| 0,87866 | 0,77303 | 0,68095 | 0,60057 | 0,53032 | 0,46884 | 0,41496 | 0,36770 | 0,32618 | 0,28966 | 0,25751 | 0,22917 | 0,20416 | 0,18207 | ||
| 0,86996 | 0,75788 | 0,66112 | 0,57748 | 0,50507 | 0,44230 | 0,38782 | 0,34046 | 0,29925 | 0,26333 | 0,23199 | 0,20462 | 0,18068 | 0,15971 | ||
| 0,86135 | 0,74301 | 0,64186 | 0,55526 | 0,48102 | 0,41727 | 0,36245 | 0,31524 | 0,27454 | 0,23939 | 0,20900 | 0,18270 | 0,15989 | 0,14010 | ||
| 0,85282 | 0,72845 | 0,62317 | 0,53391 | 0,45811 | 0,39365 | 0,33873 | 0,29189 | 0,25187 | 0,21763 | 0,18829 | 0,16312 | 0,14150 | 0,12289 | ||
| 0,84438 | 0,71416 | 0,60502 | 0,51337 | 0,43630 | 0,37136 | 0,31657 | 0,27027 | 0,23107 | 0,19784 | 0,16963 | 0,14564 | 0,12522 | 0,10780 | ||
| 0,83602 | 0,70016 | 0,58739 | 0,49363 | 0,41552 | 0,35034 | 0,29586 | 0,25025 | 0,21199 | 0,17986 | 0,15282 | 0,13004 | 0,11081 | 0,09456 | ||
| 0,82774 | 0,68643 | 0,57029 | 0,47464 | 0,39573 | 0,33051 | 0,27651 | 0,23171 | 0,19449 | 0,16351 | 0,13768 | 0,11611 | 0,09806 | 0,08295 | ||
| 0,81954 | 0,67297 | 0,55368 | 0,45639 | 0,37689 | 0,31180 | 0,25842 | 0,21455 | 0,17843 | 0,14864 | 0,12403 | 0,10367 | 0,08678 | 0,07276 | ||
| 0,77977 | 0,60953 | 0,47761 | 0,37512 | 0,29530 | 0,23300 | 0,18425 | 0,14602 | 0,11597 | 0,09230 | 0,07361 | 0,05882 | 0,04710 | 0,03779 | ||
| 0,74192 | 0,55207 | 0,41199 | 0,30832 | 0,23138 | 0,17411 | 0,13137 | 0,09938 | 0,07537 | 0,05731 | 0,04368 | 0,03338 | 0,02557 | 0,01963 | ||
| 0,70591 | 0,50003 | 0,35538 | 0,25342 | 0,18129 | 0,13011 | 0,09366 | 0,06763 | 0,04899 | 0,03558 | 0,02592 | 0,01894 | 0,01388 | 0,01019 | ||
| 0,67165 | 0,45289 | 0,30656 | 0,20829 | 0,14205 | 0,09722 | 0,06678 | 0,04603 | 0,03184 | 0,02209 | 0,01538 | 0,01075 | 0,00753 | 0,00529 | ||
| 0,60804 | 0,37153 | 0,22811 | 0,14071 | 0,08720 | 0,05429 | 0,03395 | 0,02132 | 0,01345 | 0,00852 | 0,00542 | 0,00346 | 0,00222 | 0,00143 |
| N | 15% | 16% | 17% | 18% | 19% | 20% | 25% | 30% | 40% | 50% | N |
| 0,86957 | 0,86207 | 0,85470 | 0,84746 | 0,84034 | 0,83333 | 0,80000 | 0,76923 | 0,71429 | 0,66667 | ||
| 0,75614 | 0,74316 | 0,73051 | 0,71818 | 0,70616 | 0,69444 | 0,64000 | 0,59172 | 0,51020 | 0,44444 | ||
| 0,65752 | 0,64066 | 0,62437 | 0,60863 | 0,59342 | 0,57870 | 0,51200 | 0,45517 | 0,36443 | 0,29630 | ||
| 0,57175 | 0,55229 | 0,53365 | 0,51579 | 0,49867 | 0,48225 | 0,40960 | 0,35013 | 0,26031 | 0,19753 | ||
| 0,49718 | 0,47611 | 0,45611 | 0,43711 | 0,41905 | 0,40188 | 0,32768 | 0,26933 | 0,18593 | 0,13169 | ||
| 0,43233 | 0,41044 | 0,38984 | 0,37043 | 0,35214 | 0,33490 | 0,26214 | 0,20718 | 0,13281 | 0,08779 | ||
| 0,37594 | 0,35383 | 0,33320 | 0,31393 | 0,29592 | 0,27908 | 0,20972 | 0,15937 | 0,09486 | 0,05853 | ||
| 0,32690 | 0,30503 | 0,28478 | 0,26604 | 0,24867 | 0,23257 | 0,16777 | 0,12259 | 0,06776 | 0,03902 | ||
| 0,28426 | 0,26295 | 0,24340 | 0,22546 | 0,20897 | 0,19381 | 0,13422 | 0,09430 | 0,04840 | 0,02601 | ||
| 0,24718 | 0,22668 | 0,20804 | 0,19106 | 0,17560 | 0,16151 | 0,10737 | 0,07254 | 0,03457 | 0,01734 | ||
| 0,21494 | 0,19542 | 0,17781 | 0,16192 | 0,14757 | 0,13459 | 0,08590 | 0,05580 | 0,02469 | 0,01156 | ||
| 0,18691 | 0,16846 | 0,15197 | 0,13722 | 0,12400 | 0,11216 | 0,06872 | 0,04292 | 0,01764 | 0,00771 | ||
| 0,16253 | 0,14523 | 0,12989 | 0,11629 | 0,10421 | 0,09346 | 0,05498 | 0,03302 | 0,01260 | 0,00514 | ||
| 0,14133 | 0,12520 | 0,11102 | 0,09855 | 0,08757 | 0,07789 | 0,04398 | 0,02540 | 0,00900 | 0,00343 | ||
| 0,12289 | 0,10793 | 0,09489 | 0,08352 | 0,07359 | 0,06491 | 0,03518 | 0,01954 | 0,00643 | 0,00228 | ||
| 0,10686 | 0,09304 | 0,08110 | 0,07078 | 0,06184 | 0,05409 | 0,02815 | 0,01503 | 0,00459 | 0,00152 | ||
| 0,09293 | 0,08021 | 0,06932 | 0,05998 | 0,05196 | 0,04507 | 0,02252 | 0,01156 | 0,00328 | 0,00101 | ||
| 0,08081 | 0,06914 | 0,05925 | 0,05083 | 0,04367 | 0,03756 | 0,01801 | 0,00889 | 0,00234 | 0,00068 | ||
| 0,07027 | 0,05961 | 0,05064 | 0,04308 | 0,03670 | 0,03130 | 0,01441 | 0,00684 | 0,00167 | 0,00045 | ||
| 0,06110 | 0,05139 | 0,04328 | 0,03651 | 0,03084 | 0,02608 | 0,01153 | 0,00526 | 0,00120 | 0,00030 | ||
| 0,03038 | 0,02447 | 0,01974 | 0,01596 | 0,01292 | 0,01048 | 0,00378 | 0,00142 | 0,00022 | 0,00004 | ||
| 0,01510 | 0,01165 | 0,00900 | 0,00697 | 0,00541 | 0,00421 | 0,00124 | 0,00038 | 0,00004 | 0,00001 | ||
| 0,00751 | 0,00555 | 0,00411 | 0,00305 | 0,00227 | 0,00169 | 0,00041 | 0,00010 | 0,00001 | 0,00000 | ||
| 0,00373 | 0,00264 | 0,00187 | 0,00133 | 0,00095 | 0,00068 | 0,00013 | 0,00003 | 0,00000 | 0,00000 | ||
| 0,00092 | 0,00060 | 0,00039 | 0,00025 | 0,00017 | 0,00011 | 0,00001 | 0,00000 | 0,00000 | 0,00000 |
[1] Примечание: Поэлементный разрез полной себестоимости продаж (себестоимость плюс коммерческие и управленческие расходы), представленной в форме № 2 отчетности, определяется по структуре элементов расходов по обычным видам деятельности (форма № 5), при этом для целей укрупненного анализа объединяются затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды, а прочие затраты распределяются пропорционально трем основным элементам – материальным затратам (М), затратам, связанным с оплатой труда (U) и амортизации основных средств (А).
* Примечание: Поэлементный разрез полной себестоимости продаж (себестоимость плюс коммерческие и управленческие расходы), представленной в отчете о прибылях и убытках, определяется по структуре элементов расходов по обычным видам деятельности (см. раздел 6 приложений), при этом для целей укрупненного анализа объединяются затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды, а прочие затраты распределяются пропорционально трем основным элементам – материальным затратам (М), затратам, связанным с оплатой труда (U) и амортизации основных средств (А). Пример такого расчета дан в Методических указаниях к кейсу 3.
В 1979 году Ж. Конан и М. Голдер на основе многомерного дискриминантного анализа разработали собственную модель экспресс – диагностики вероятности банкротства:
y1 – отношение денежных средств и дебиторской задолженности к итогу баланса;
y2 – отношение собственного капитала и долгосрочных пассивов к итогу баланса;
y3 – отношение финансовых расходов (проценты к уплате) к выручке от реализации;
y4 – отношение расходов на персонал к добавленной стоимости
(стоимость продукции – стоимость сырья, энергии, услуг сторонних организаций);
y5 – отношение прибыли до выплаты процентов и налогов к заемному капиталу.
Рассчитываемое значение Q позволяет определить вероятность задержек платежей фирмы.
В зависимости от значения Q (от -0,164 до 0,210) определяется вероятность неплатежеспособности.
Шкала, по которой можно определить вероятность неплатежеспособности, представлена в таблице 2.
Вероятность задержки платежа в зависимости от значений
показателя Q
| Q | 0,21 | 0,048 | 0,002 | -0,026 | -0,068 | -0,087 | -0,107 | -0,131 | -0,164 |
| Вероятность задержки платежа % | 100 | 90 | 80 | 70 | 50 | 40 | 30 | 20 | 10 |
В уравнении Ж. Конана и М. Голдера обращает на себя внимание доминирующая роль фактора у3 - отношение финансовых расходов к выручке от реализации по сравнению с другими четырьмя коэффициентами. Фактически влияние этого фактора превышает совокупное влияние всех остальных.
Модель Г. Спрингейта.
В 1978 г. была разработана модель Г. Спрингейта. Он использовал мультипликативный дискриминантный анализ для выбора четырех из 19 самых известных финансовых показателей, которые наибольшим образом различаются для успешно действующих фирм и фирм-банкротов.
Модель Спрингейта имеет вид:
х1 = Собственные оборотные средства /Всего активов
х2 = Прибыль до уплаты налога и процентов / Всего активов
х3 = Прибыль до налогообложения / Текущие обязательства
х4 = Оборот / Всего активов
Критическое значение Z для данной модели равно 0,862.
Точность этой модели составляет 92,5% для 40 компаний, исследованных Спрингейтом.
Модель Фулмера.
Американский экономист Фулмер (Fulmer) в 1984 г. предложил модель, полученную при анализе 40 финансовых показателей 60 компаний - из них 30 действующих успешно и 30 фирм-банкротов со средней стоимостью активов, равной 455 тыс. долл. США.
Модель Фулмера имеет вид:
Z= 5,528A + 0,212B + 0,073C + 1,270D – 0,120E + 2,335F + 0,575G + 1,083H + 0,894I – 6,075, где:
A = Нераспределенная прибыль / Всего активов
B = Оборот / Всего активов
C = Прибыль до налогообложения / Собственный капитал
D = Изменение остатка денежных средств / Кредиторская задолженность
E = Заемные средства / Всего активов
F = Текущие обязательства / Всего активов
G = Материальные внеоборотные активы / Всего активов
H = Собственные оборотные средства / Кредиторская задолженность
I = Прибыль до уплаты процентов и налога / Проценты
Критическим значением Z является 0.
Фулмер объявил точность для своей модели в 98% при прогнозировании банкротства в течение года и точность в 81% при прогнозировании банкротства за период больше года.
Модель Ж. Лего.
Интересная модель предсказания банкротства была разработана под руководством канадского специалиста Ж. Лего (Jean Legault). При создании этой модели были проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных компаний Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 млн. долл. США.
Модель Ж. Лего имеет вид:
Z = 4,5913 х1 + 4,5080х2 + 0,3936х3 – 2,7616, где:
х1 = Акционерный капитал / Всего активов
х2 = Прибыль до налогообложения + Издержки финансирования / Всего активов
х3 = Оборот за два предыдущих периода / (Всего активов за два предыдущих периода
Критическим значением для Z является - 0,3.
Точность данной модели составляет 83%. Она может быть использована только для прогнозирования банкротства промышленных компаний.
Модель Лисса.
Модель Лисса построена на основе применения четырех факторов, по своей внутренней логике данная модель близка модели Альтмана.
Модель Лисса задается следующим уравнением.
х1 - оборотный капитал/сумма активов;
х2 - прибыль от реализации/сумма активов;
х3 - нераспределенная прибыль/сумма активов;
х4 - собственный капитал/заемный капитал.
Здесь предельная величина Z-счета равняется 0,037.
Если Z 0,037 – для предприятия нет угрозы банкротства,
если Z< 0,037 – риск банкротства очень большой.
Модель Таффлера.
По своей структуре модель Таффлера аналогична модели Лисса но использует свои показатели.
Модель Таффлера может быть описана уравнением:
х1 - прибыль от реализации/краткосрочные обязательства;
х2 - оборотные активы/сумма обязательств;
х3 - краткосрочные обязательства/сумма активов;
х4 - выручка/сумма активов.
Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у предприятия неплохие долгосрочные перспективы, если величина Z-счета меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно. Если 0,2 < Z < 0,3 – вероятность банкротства средняя.
Показатель Аргента.
Помимо перечисленных моделей в практике предсказания банкротства используются и другие, в частности так называемый показатель Аргента (А-счет). Эта модель учитывает не только экономические, но и социальные причины банкротства.
Согласно методике его исчисления процесс банкротства подразделяется на три стадии:
I стадия - предприятия, идущие к банкротству, годами демонстрируют ряд очевидных недостатков задолго до фактического банкротства;
II стадия - вследствие накопления этих недостатков предприятие может совершить ошибку, ведущую к банкротству (предприятия, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству);
III стадия - совершенные предприятием ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшенные показатели, признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, период которого часто составляет от 5 до 10 лет.
При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенту, то есть каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель А-счет.
Переход предприятия от периода стабильной деятельности к улучшению или значительному ухудшению представляет собой кризисную ситуацию, требующую адекватного реагирования со стороны высшего менеджмента предприятия. Под банкротством принято понимать финансовый кризис, т.е. неспособность предприятия выполнять свои текущие обязательства, расплачиваться по долгам. На самом деле предприятие может испытывать экономический кризис, когда неэффективно используются материальные ресурсы или управленческий, когда неэффективно реализуются человеческие ресурсы. Последнее — следствие низкой компетентности менеджеров, неадекватно принимаемых управленческих решений требованиям окружающей среды и изменениям внутри фирмы.
Содержание
Введение 2
Глава 1. Теоретические основы диагностики банкротства 5
1.1. Диагностика банкротства в системе антикризисного финансового управления 5
1.2. Сравнительный анализ методических подходов к оценке финансового состояния и диагностики банкроства 8
1.3. Качественная оценка функционирования предприятия 10
1.4. Количественные прогнозные модели банкротства 15
1.4. Выводы 23
Глава 2. Диагностика банкротства компании на примере ООО «ЭМБП» 24
2.1. Общая характеристика предприятия 24
2.2. Анализ и прогнозирование скрытого или явного банкротства 25
2.3. Выводы и рекомендации 33
Заключение 34
Список литературы 36
Работа состоит из 1 файл
Курсовая V курс.docx
align="justify"> Критическое значение — нуль. Точность прогноза составляет 98% при анализе в течение года.
5. Модель Ж.Лего (Jean Legault). Рейтинговая модель разработана под руководством канадского аналитика Ж.Лего и рекомендована для использования Ordre des comptables agrees des Quebec. Проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных компаний Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 млн. долл. Модель выглядит следующим образом:
CA-Score = 4,5913*X1 + 4,5080*X2 + 0,3936*X3 - 27616
X1 — Акционерный капитал / Сумма активов;
X2 — (Прибыль до налогообложения + Финансовые издержки) / Сумма активов;
X3 — Оборот за два периода / Сумма активов за два периода.
Критериальное значение — 0,3. Вероятность правильного прогноза — 83% для промышленных предприятий.
6. Учеными Иркутской государственной экономической академии на основе проведенного обследования деятельности торговых предприятий была предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), имеющая следующий вид:
R = 8,38*К1 + К2 + 0,054*КЗ + 0,63*К4
К1 — Оборотный капитал / Актив;
К2 — Чистая прибыль / Собственный капитал;
КЗ — Выручка от реализации / Актив;
К4 —Чистая прибыль / Интегральные затраты.
Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется по таблице 3
С помощью R-счета можно прогнозировать банкротство предприятия за три квартала с вероятностью 81%. Доля ошибочного прогноза банкротства — 7%. Однако R-счет рассчитывался на основе анализа предприятий торговли, поэтому его параметры могут не соответствовать значениям других отраслей (Таблица 3).
Таблица 3. Вероятность банкротства предприятия
7. Известный финансовый аналитик У. Бивер предложил для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства свою систему показателей (Таблица 4).
Таблица 4. Система показателей по У. Биверу
| Показатель | Расчет | Значение показателей | ||
| для благополучных компаний | за 5 лет до банкротства | за 1 год до банкротства | ||
| Коэффициент Бивера | (Р ч -Ам) / ЗП | 0,4-0,45 | 0,17 | -0,15 |
| Рентабельность активов | Р Ч / Б * 100% | 6-8 | 4,0 | -22,0 |
| Финансовый леверидж | ЗП / Б | < 50 | < 80 | |
| Коэффициент по крытия активов чистым оборотным капиталом | (К-А в) / Б | 0,4 | < 0,3 | 0,06 |
| Коэффициент по крытия (коэффициент текущей ликвидности) | А о / ЗПк | < 3,2 | < 2 | |
Р ч — чистая прибыль;
Ам — амортизационные отчисления;
ЗП — заемные средства (пассивы);
Б — валюта баланса;
К — собственный капитал организации;
Ав — внеоборотные долгосрочные активы;
Ао — оборотные активы;
ЗПк — краткосрочные заемные средства (пассивы)
У. Бивер рекомендовал исследовать тренды этих показателей для диагностики банкротства.
8. Коэффициент прогноза банкротства по А.Д. Шеремету. Характеризует удельный вес чистых оборотных средств в сумме актива баланса:
Если предприятие испытывает финансовые затруднения, то данный коэффициент снижается.
9. Система показателей по Г.В. Савицкой предлагает для прогнозирования финансового состояния предприятия использовать свою систему показателей и их рейтинговую оценку, выраженную в баллах (Таблица 5).
Исходя из этой методики предприятие можно отнести к одному из классов:
I класс — предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющем быть уверенным в возврате заемных средств.
II класс — предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности. Но еще не рассматриваются как рискованные.
III класс — проблемные предприятия. Здесь вряд ли существует риск потери средств, но полное получение процентов представляется сомнительным.
IV класс — предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты.
V класс — предприятия высочайшего риска, практически не состоятельные.
VI класс — предприятия-банкроты.
К сожалению, данные методики используют для анализа только показатели финансового состояния предприятия и не затрагивают другие важные элементы деятельности предприятия, оказывающие непосредственное влияние вероятность банкротства.
Таблица 5. Группировка показателей по критериям оценки финансового состояния
Жюстин Лего (Justine LeGault)– это прекрасная женщина, вдохновляющая многих своим примером! Она доказала, что моделью можно стать с любым весом! Девушка участвовала во многих рекламных кампаниях в качестве модели плюс сайз.
Биография Жюстин Лего
Родилась Жюстин Лего 2 мая 1986 года в городе Квебек в Канаде. Она росла в полной семье, где ее сильно любили. Она всю жизнь тяготела к моде и прекрасному, работала долгое время визажистом в компании Biotherm. Сейчас девушке 31 год и она из самых востребованных и высокооплачиваемых моделей. О своих годовых доходах девушка умалчивает, мечтает получить статус международной модели. Долгое время девушка работала удаленно в Монреале.
Детство
Девушка с детства привлекала к себе внимание, была привлекательной и умела расположить к себе. Жюстин росла, но ее вес и параметры тела не были пропорциональными, как у многих других девочек. Ее вес не был слишком большим и Жюстин не страдала от ожирения, но издевательств в школе ей не удалось избежать. В подростковом возрасте у девушки началась депрессия из-за лишнего веса и насмешек в школе, она стала неуверенной в себе, но постоянная поддержка родителей и разговоры помогли Жюстин пережить нелегкое для нее время. Медленными темпами в ней росла уверенность в себе и сейчас девушка старается мотивировать всех девочек с большими размерами.
Звездный путь
Девушка стала моделью случайным образом. Она всю жизнь мечтала работать перед камерой, училась в “CEGEP”. В 20 лет девушка принимала участие в съемках фильма в качестве массовки, и на площадке ее увидел фотограф. Он подошел к ней и дал номер телефона агентства, которое искало большую девушку для съемки. Первая фотосессия произвела сильное впечатление на фотографа, он поговорил с агентством и с Жюстин был подписан контракт.
Модель плюс сайз Жюстин Лего начинала свою карьеру в агентстве “Bella Modeling Agency” и до сих пор работает там. Известна девушка своей естественной красотой, поэтому она появилась на обложках нескольких журналов. На текущий момент девушка работает в “Muse Model Management” вместе с “Bella Modeling Agency”.
Она рекламировала различные бренды бикини и нижнего белья в размере plus-size. Девушка непродолжительное время в качестве модели в “Plutino” в Канаде. Сейчас Жюстин живет в Нью-Йорке и продолжает свою модельную карьеру. Девушка принимала участие в Неделе моды в Милане. Прославилась девушка благодаря публикациям в журнале “Elle Magazine” в мае в 2013 году. Тогда она стала первой моделью plus-size, опубликованной на обложке знаменитого журнала «Elle Quebec». Она произвела настоящий фурор. Поэтому сейчас фото Жюстин Лего периодически появляются в журналах “Elle Quebec” и “Clin d’oeil”.
Не так давно она подписала первую национальную рекламную кампанию для нижнего белья “Curvation” и несколько контрактов с “Macy’s, Nordstrom” и “Avenue”. В 2015 году девушка стала одной из главных героинь рекламной кампании бренда “Lane Bryant”. Дизайнер этой компании осуждает любые стандартизации в мире моды, поэтому создает одежду для каждого человека. Жюстин Лего и другим моделям удалось примерить на себе женственные осенние образы, аксессуары и белье из коллекции. Фотографии публиковались в журнале “Vogue”.
Параметры девушки следующие: 106-81-114. Размер одежды – 14. Рост – 175 сантиметров. Вес – 97 килограмм. Сейчас в инстаграмме девушки 34300 подписчиков.
Личная жизнь
Девушка тщательно скрывает свою личную жизнь от общественности и сосредоточено работает над своей карьерой. Она мечтает стать международной моделью plus-size и стать образцом для многих неуверенных в себе девушек. Проживает сейчас модель plus size Жюстин Лего в Нью-Йорке.
Зарубежные модели прогнозирования банкротства в современных условиях имеют свои характерные особенности. В условиях рыночной экономики наибольшее значение имеет раннее проведение диагностики на вероятность наступления банкротства компании, а также осуществление финансового анализа текущей деятельности организации.
Порядок расчета факторов
Диагностика банкротства имеет первостепенное значение в условиях образовавшегося кризисного положения. На практике существует немало соответствующих методик, которые разработаны чтобы помогать в проведении прогноза риска возникновения несостоятельности.
Одна из первых формул банкротства — это пятифакторная модель, которую впервые использовал Э. Альтман:
Четырехфакторная модель Р. Лиса:
Трехфакторная модель Ж. Лего:
Четырехфакторная модель Г. Спрингейта:
Более подробно приведенные модели представлены в таблице:
Наименование и порядок расчета показателей
Американский автор Эдвард Альтман
1) Значение Z больше 1,23.
Вероятность несостоятельности довольно высокая. Так, организация находится уже на грани банкротства.
2) Значение Z больше 1, 23, но меньше 2, 89.
Вероятность несостоятельности находится на достаточно высоком уровне.
3) Значение Z выше 2, 89.
Вероятность несостоятельности компании очень маленькая.
1) Х1 — доля “белого” оборотного капитала в соответствующих активах = “белый” оборотный капитал/размер действующих активов, в котором присутствует об. капитал = об. активы — кратковременные обязательства.
2) Х2 — доля образования активов предприятия на основе прибыли, которая не была распределена = нераспределенная прибыль организации / общая величина активов.
3) Х3 — эффективность активов, полученная на основе прибыли до того, как были уплачены проценты и налоговые сборы = прибыль до налоговых сборов + проценты к уплате / общая величина активов.
4) Х4 — показатель соответствия стоимости акций и соответствующих обязательств = рыночная стоимость всех преимущественных и обычных акций / балансовый размер временных и длительных обязательств.
5) Х5 — показатель оборачиваемости = НЕТТО от продаж / размер активов предприятия.
Английский автор Р. Лис
1) Максимальное значение Z = 0,037.
2) Чем выше показатель значения Z, тем выше показатель платежеспособности рассматриваемой организации.
1) Х1 — общая доля оборотного капитала предприятия в размере соответствующих активов = оборотный капитал / общий размер активов.
2) Х2 — эффективность, которая была рассчитана на основе прибыли от проведенных продаж = прибыль от продаж / общий размер активов.
3) Х3 — доля образования соответствующих активов за счет прибыли, которая не была распределена = нераспределенная прибыли компании / общий размер активов.
4) Х4 — показатель соответствия заемного и внутреннего капитала = капитал рассматриваемого предприятия / заемный капитал.
Канадский ученый Ж. Лего
Максимальное значение Z, которое является критическим = 0,3.
1) Значение Х1 — доля образования активов на основании капитала акционеров = капитал акционеров / общий размер активов компании.
2) Значение Х2 — эффективность компании, которая рассчитана на основе прибыли до уплаты налоговых сборов и процентов = прибыль организации до налоговых сборов + проценты к уплате / общий размер активов.
3) Значение Х3 — показатель оборачиваемости активов за 2 последних периода = НЕТТО за 2 соответствующих периода / общий размер активов.
Канадский ученый Г. Спрингейт
1) Значение Z, которое больше 0,862, означает платежеспособность организации.
2) Значение Z, которое меньше 0,862, означает наступление банкротства для предприятия.
1) Значение Х1 — определенная часть оборотного капитала компании в соответствующем балансе = оборотный капитал рассматриваемой организации / валюта баланса.
2) Значение Х2 — показатель эффективности, который был получен на основе прибыли до уплаты налоговых сборов и соответствующих процентов = прибыль до налоговых сборов + проценты / общий размер активов.
3) Значение Х3 — показатель соответствия прибыли компании до налоговых сборов и кратковременных обязательств = прибыль до налоговых сборов / кратковременные обязательства.
4) Значение Х4 — показатель оборачиваемости = НЕТТО от продажи / общая сумма.
На территории России особенно распространены следующие методики определения банкротства:
- Федеральное управление по делам о несостоятельности.
- Модель Беликова — Давыдовой, которая учитывает российские реалии и является модернизированной моделью Э. Альтмана.
- Модель Казанского государственного технологического университета.
Факторы искажения итогового значения
Применение зарубежных моделей банкротства в России должно осуществляться с умом. Так как при их неправильном использовании может возникнуть искаженный итоговый результат.
Какие факторы способствуют получению искаженного результата при определении вероятности банкротства:
- Разнообразный порядок расчета определенных показателей.
- Отличие российской и иностранной бухгалтерской отчетности.
- Изменение форм бухгалтерской отчетности.
Применение вышеуказанных методов банкротства в отечественных организациях нельзя признать достаточно действенным. Связано это с определенными причинами.
Так, иностранные модели банкротства, которые не подходят для российских организаций, строятся на основе выборки иностранных предприятий с нормами балансовой структуры, которые значительно отличаются от российских. Поэтому при попытке спрогнозировать несостоятельность образуется несхожесть в данных.
Также при расчетах образуются существенные отличия в макроэкономической ситуации. Связано это с переходной экономикой, которая образуется из-за неравномерной динамики экономического развития государств в мире.
Большинство моделей банкротства изначально были универсальными, чтобы можно было их наилучшим образом применять абсолютно для любых организаций. Однако показатели основных величин финансового состояния в значительной степени варьируются, что приводит к определенным сложностям в расчетах.
Комплексная модель банкротства используется для учета всех возможных сложностей. Она была создана на основе определенных особенностей в области проведения оценки рисков появления несостоятельности компании. Разделяется она на несколько характерных этапов.
На какие этапы подразделяется комплексная модель банкротства:
- Образование статистических выборок отечественных компаний.
- Отбор тех индикаторов, которые показывают высший вклад в соответствующую дисперсию результирующего коэффициента.
Применение моделей банкротства в российских реалиях
Зарубежные модели прогнозирования банкротства отечественных предприятий в чистом виде не подходят для российской экономики. Поэтому при расчетах стоит учитывать определенные особенности.
По каким причинам неприемлемо полное применение зарубежных моделей оценки финансового банкротства для российских компаний:
- Введенные авторами константы основаны на основе статистической информации, которая показывает динамику соответствующего развития организации в тех экономических условиях, которые отличны от российских.
- Показатель различий в бухгалтерском учете выше среднего.
- Различия составляющих в налоговом учете.
- Разные условия налоговых сборов.
- Отличные условия кредитования.
- Различия в темпе инфляции.
- И пр.
При прогнозировании банкротства необходимо учитывать состояние цикличности в макроэкономике и микроэкономике. Также на достоверный расчет влияют энергоемкость, фондоемкость, а также трудоемкость соответствующего производства.
Исследования иностранных ученых позволяют сделать вывод о том, что из большого числа применяемых финансовых коэффициентов можно выбрать несколько наиболее эффективных. С их помощью можно наиболее точно определить, станет ли та или иная фирма банкротом, или же нет.
Заключение
Основным достоинством известных зарубежных моделей прогнозирования банкротства можно назвать простоту. Чем ниже коэффициент, тем более спадает вероятность финансовой несостоятельности. Однако не всегда формулы расчета способны показать наиболее точный результат. Поэтому важно учитывать абсолютно всех факторы, которые влияют на проводимое исследование в российских реалиях.
Читайте также: