CC BY
64
HayKOBHH BicHHK .HbBiBCbKoro Ha^OHaibHoro ymBepcurery BeTepHHapHOi MegnuUHH Ta 6i0TexH0iroriH iMeHi C.3. f^H^Koro Scientific Messenger of Lviv National University of Veterinary Medicine and Biotechnologies named after S.Z. Gzhytskyj
doi: 10.15421/nvlvet7617
ISSN 2519-2701 print ISSN 2518-1327 online
http://nvlvet.com.ua/
Особливосл застосування дискримшантного аналiзу в сучасних умовах
У cmammi застосовано методи дискримшантного aHani3y для побудови моделей прогнозування банкрутства украгнсь-ких тдприемств на основi даних фтансовог звiтностi. До^джено зарубiжнi та втчизняш методи аналiзу ймовiрностi настання банкрутства неплатоспроможного тдприемства, визначено гх переваги, недолжи та можливкть застосування на украгнськй практищ. У процеЫ моделювання було окреслено потенцшш переваги та вагомi обмеження використання кожного з методiв, здшснено аналiз та порiвняння значущостi та прогнозног якостi розроблених моделей, запропоновано шляхи вдосконалення процеЫв прогнозування банкрутства украгнських тдприемств. На основi найбыьш вагомих фтансо-вих коефiцiентiв i балансових моделей оцтки фтансового стану було визначено, як iз залучених ттегральних моделей доцыьно застосовувати у практичних оцтках кризового стану та дiагностицi банкрутства тдприемства. Здтснено аналiз ймовiрностi настання банкрутства для ПАТ «Укртелеком» за зарубiжними моделями, а також за моделлю Тере-щенка О.О, моделлю Матвтчука А.В. та росшською R-модель. Одержат результати дозволяють стверджувати, що прогнозування банкрутства iз застосуванням обраних методiв не е досконалим в украгнських реалiях через особливостi ринку, а тому iснуе необхiднiсть розробки та використання тших методiв, що е менш вимогливими до обсягу тформацш-ног бази.
Knmnoei слова: тдприемство; прогнозування банкрутства; фтансова сттюсть; дискримтантний аналiз; аудит; ощ-нка ймовiрностi банкрутства за зарубiжними та втчизняними методиками; модель Альтмана; модель Спртгейта; модель Лка; модель ощнки банкрутства Терещенка О.О.; модель оцтки банкрутстваМатвтчука А.В.; ростська R-модель.
В статье используются методы дискриминантного анализа для построения моделей прогнозирования банкротства украинских предприятий на основе данных финансовой отчетности. Исследовано зарубежные и отечественные методы анализа вероятности наступления банкротства неплатежеспособного предприятия, определены их преимущества, недостатки и возможность применения на украинской практике. В процессе моделирования были обозначены потенциальные преимущества и весомые ограничения использования каждого из методов, произведен анализ и сравнение статистической значимости и прогнозной силы разработанных моделей, предложены пути совершенствования процессов прогнозирования банкротства для украинских предприятий. На основе наиболее весомых финансовых коэффициентов и балансовых моделей оценки финансового состояния было определено, какие из привлеченных интегральных моделей целесообразно применять в практических оценках кризисного состояния и диагностике банкротства предприятия. Осуществлен анализ вероятности наступления банкротства для ОАО «Укртелеком» по зарубежным моделям, а также по модели Терещенко А.О., модели оценки Матвийчука А.В. и российской R-модель. Полученные результаты позволяют утверждать, что прогнозирование банкротства с использованием выбранных методов не является совершенным в украинских реалиях из-за особенностей
Citation:
Pryjmak, S.V., Budaj, I.V. (2017). Features of the application of discriminant analysis in modern conditions. Scientific Messenger LNUVMBT named after S.Z. Gzhytskyj, 19(76), 86-90.
СВ. Приймак, I.B. Будай [email protected]
Львiвський нащональний умверситет iMeHi 1вана Франка, вул. Коперника, 3, м. Львiв, 79000, Украша
Особенности применения дискриминантного анализа в современных условиях
СВ. Приймак, ИВ. Будай [email protected]
Львовский национальный университет имени Ивана Франко, ул. Коперника, 3, г. Львов, 79000, Украина
рынка, а потому существует необходимость разработки и использования иных методов, которые являются менее требовательными к объему информационной базы.
Ключевые слова: предприятие, модель; прогнозирование банкротства; финансовая устойчивость; дискриминантный анализ; аудит; оценка вероятности банкротства по зарубежным и отечественным методикам; модель Альтмана; модель Спрингейта; модель Лиса; модель оценки банкротства Терещенка А.А, модель оценки банкротства Матвийчука А.В., руская R-модель.
Features of the application of discriminant analysis in modern conditions
S.V. Pryjmak, I.V. Budaj [email protected]
Ivan Franko National University of Lviv, Kopernyka Str., 3, Lviv, 79000, Ukraine
In the article there have been applied the methods of discriminant analysis to build bankruptcy prediction models for Ukrainian business companies based on financial reporting data. Investigated foreign and domestic methods of analysis of the probability of insolvent companies' bankruptcy, defined their advantages and disadvantages and the possibility of using for Ukrainian practice. During the modelling the potential advantages and the significant restraints of using both methods, the analysis and comparison of statistical significance and forecasting power of the developed models are conducted. It has been determined, what models should be applied in crisis condition practical assessment and the bankruptcy diagnostics of the enterprise. The analysis of the likelihood of bankruptcy for JSC «Ukrtelecom» on foreign models and by O.O Tereshchenko model, model evaluation Matviychuk A. and the Russian R-model. The obtained results allow to assert that prediction of bankruptcy of companies using the chosen methods is not perfect in Ukrainian reality due to the peculiarities of the market; therefore, there is a need for developing and applying alternative methods which are, primarily, less demanding of information base volume.
Key words: enterprise; bankruptcy forecasting; financial stability; discriminant analysis; audit; assessment of the probability of bankruptcy by foreign and domestic practices; Altman model; Sprinheyt model; Model Lisa; bankruptcy evaluation model Tereshchenko O.O; model for evaluating bankruptcy Matviychuk A.; russian R-model.
Вступ
В сучасних умовах економ!чного та политичного стану в Укрш'ш простежуеться стшка тенденщя до зб!льшення кшькосп фшансово-неспроможних щдп-риемств, що призводить до банкрутства. Наслщки цього явища на тдприемства негативно впливае на вах суб'еклв, з якими воно ствпрацюе, а саме: пос-тачальнишв, фшансово-кредитних установ, швесто-рiв, пращвнишв, а також на загальне економiчне становище економiки краГни. Одним з найважливших шструменпв системи раннього запобтання та методом прогнозування банкрутства щдприемств е дис-кримшантний аналiз.
У зарубгжнш практищ питаннями розробки мето-дiв i моделей прогнозування банкрутства на основi дискримшантного анатзу займалися так! вчеш: Спрь нгейт, Альтман, Б!вер, Таффлер та Тшоу, Л!с та бага-то шших. На питання доречносп та ефективност! використання дискримшацшних моделей у вгтчизня-нш практищ звертали увагу так! економюти: О. Терещенко, А. Матайчук, О. Базшнська, В. Подольська, О. Шапурова (Beaver, 1966; Tereschchenko, 2000; Bilyk, 2005; Matvijchuk, 2007; Klochan et al., 2010; Kostinina and Majboroda, 2012).
Метою роботи е здшснення аналогичного огляду сучасних метод!в та моделей дискримшантного аналь зу, як! використовуються для проведення д!агностики фшансового стану тдприемств; проведення пор!вня-льного анал!зу 1х параметр!в та визначення найопти-мальшших моделей для украГнських пвдприемств.
Матерiал i методи дослвджень
Для дослвдження процесу д1агностики ймов1рност1 банкрутства та дискримшантного анал1зу використаш шформацшш матер1али провщних науковщв-економюпв, а саме монографп i публкацп. Серед метод1в прогнозування банкрутства використано модель «Z-рахунку» Е. Альтмана, модель Спршгейта, модель Лiса, модель Терещенка О.О., модель Матвш-чука А.В та росiйська R-модель, а також загальнонау-ковi методи дослщження. Одним i3 найголовнiших матерiалiв слугувала фiнансова звiтнiсть тдприемст-ва «Укртелеком» за 2015 рiк. Методами дослщження е порiвняльний аналiз, системний шдхвд до формування системи запобiгання банкрутству, статистичнi та ана-лiтичнi методи збору й ощнювання шформацп.
Результата та Тх обговорення
Пiд дискримшантним аналiзом здебiльшого розу-мiють комплекс методiв та прийомiв математично! статистики, з допомогою яких здiйснюеться класифь кацiя аналiзованих елементiв залежно ввд значень обрано! сукупностi показник1в ввдповщно до побудо-вано! шкали штерпретацп. Головними передумовами для проведення дискримшантного анатзу е наявнiсть двох або бшыне груп та можливiсть вимiру кшькох змiнних для визначення схожосл чи несхожостi цих груп. У процес аналiзу щдбираеться певна система показнишв, дослвдивши значення яких можна вщнес-ти пiдприемство до того чи шшого класу та з високим рiвнем ймовiрностi спрогнозувати його майбутнш фiнансовий стан.
3giHCHeHHa KOMnneKCHOi oiiHKH 3aCT0CyBaHHa guC-KpHMiHaHTHoro aHani3y Ha 0CH0Bi np0rH03yBaHHa $rnaHC0B0r0 CTaHy nignpueMCTBa goiinbHO 3giHCHroBa-th Ha KOHKpeTHOMy npHKnagi. B gaHOMy BHnagKy ie 6yge ny6mHHe aKiioHepHe TOBapuCTBO «yKpTeneKOM». OT®e, p03rnaHeM0 3apy6i®Hi Ta BiTHH3HaHi Mogeni ne-peg6aneHHa 6aHKpyTCTBa.
yKpaiHCbKi nignpueMCTBa M0®yTb 3aCT0C0ByBarH TeCT, aKHH 3anp0n0H0BaH0 E. AnbTMaHOM y 1983 poii gna nignpueMCTBa, aKiii aKHx He KOTHpyroTbCa Ha 6ip®i: Z = 0,717 XXi+ 0,847 XX2+ 3,107 X X3 + 0,42 X X4 + 0,995 X X5,
ge Xi - BgaCHHH o6opothhh Kantian / 3aranbHa Bap-
TiCTb aKTHBiB;
X2 - Hepo3nogineHHH npu6yT0K / 3aranbHa BapTiCTb aKTHBiB;
X3 - npu6yT0K go BunnaTH npoieHTiB / 3aranbHa BapTiCTb aKTHBiB;
X4 - 6anaHC0Ba BapTiCTb BnaCHoro KaniTany / n03H-kobhh Kantian;
X5 - HHCTa BupyHKa / 3aranbHa BapTiCTb aKTHBiB. Z < 1,23 - gy®e BHCOKa HMOBipHiCTb 6aHKpyTCTBa y Haft6nH®^i 2-3 pokh;
Z > 1,23 - HMOBipHiCTb 6aHKpyTCTBa gy®e HH3bKa. ^na nignpueMCTBa «yKpTeneKOM» OTpHMaHO TaKi gaHi:
Z = - 0,192 - 0,396 + 0,016 + 0,953 + 0,535 = 0,916, 0T®e Z > 1,23, ^0 03Hanae HH3bKy HMOBipHiCTb 6aHK-pyTCTBa.
Mogenb CnpiHreHTa Mae BHrnag: Z = 1,03 X A + 3,07 X B + 0,66 X C + 0,4 X D, ge A - po6ohhh KaniTan / 3aranbHa BapTiCTb aKTHBiB; B - npu6yT0K go CnnaTH BigCOTKiB Ta npoiemiB / 3a-ranbHa BapTiCTb aKTHBiB;
C - npu6yT0K go CnnaTH nogaTKiB / K0p0TK0CTp0K0Bi 3o6oB'a3aHHa;
D - o6Car npoga®y / 3aranbHa BapTiCTb aKTHBiB. BiporigHiCTb 6aHKpyTCTBa nignpueMCTBa Mogeni Oii-HMeTbCa TaKHMH 3HaneHHaM Z:
- MeHme Hi® 0 - HaniB6aHKpyT;
- Big 0 go 1 - 3arpo®ye 6aHKpyTCTB0, aK^o He 3giHC-hhth CaHaiiro;
- Big 1 go 2 - ^rnaHCOBa CTiHKiCTb nopymunaCb, ane 3a yMOBH nepexogy Ha aHTHKpH30Be ynpaBniHHa 6aHK-pyTCTBO He 3arpo®ye;
- noHag 2 - BBa®aeTbCa ^rnaHCOBO CriHKHM, 6aHK-pyTCTBO He 3arpo®ye.
Po3paxyBaBmu BCi Heo6xigHi CKnagoBi Ha OCHOBi HaHCOBOi 3BiTH0CTi nignpueMCTBa «yKpTeneKOM», MaeMO TaKi gaHi:
Z = - 0,057 + 0,196 + 0,018 + 0,215 = 0,372, ie CBig-HHTb npo Te, ^0 nignpueMCTBy 3arpo®ye 6aHKpyTCTB0, aK^o He 3giHCHHTH CaHaiiro.
Mogenb HiCa gna oiiHKH $rnaHC0B0r0 CTaHy oimroe CxunbHiCTb nignpueMCTBa go 6aHKpyTCTBa Ha OCHOBi n0Ka3HHKiB ginoBoi aKTHBHOCTi Ta peHTa6enbH0CTi. Mo-genb HiCa Mae Burnag:
Z = 0,063 X A + 0,092 X B + 0,057 X C + 0,001 X D, ge, A - o6opoTHi aKTHBH / 3aranbHa BapTiCTb aKTHBiB; B - onepaqiHHHH npu6yT0K / 3aranbHa BapTiCTb aK-
THBiB;
C - Hepo3nogineHHH npu6yT0K / 3aranbHa BapTiCTb aKTHBiB;
D - BnaCHHH KaniTan / n03HK0BHH KaniTan. Z HH®^e 3a 0,037 - BHCOKa 3arpo3a 6aHKpyTCTBa. ^na nignpueMCTBa «yKpTeneKOM» OTpuMaHO TaKi gaHi:
Z = 0,009 + 0,006 - 0,027 + 0,002 = -0,01 ^aHHH n0Ka3HHK e hh®hhm 3a 0,037, ^0 03Hanae bh-COKy 3arpo3y 6aHKpyTCTBa.
y BH^enogaHHx Mogenax nig naC BH3HaneHHa 6aHK-pyTCTBa opiemaiia Ha ^arcropH ginoBoi aKTHBHOCTi Ta peHTa6enbH0CTi He 3aB®gu BHnpaBgaHa, OCKinbKH 36ht-KOBe nignpueMCTBO He 03Hanae 6aHKpyTCTB0. TaKO® BapTO 3a3HaHHTH, ^0 gaHi Mogeni CKnaganuCa Ha OCHOBi ^iHaHCOBoro CTaHy 3apy6i®HHx nignpueMCTB i TOMy He e aganTOBaHHMH go ^rnaHCOBOi CHryaiii Ha yKpaiHCbKux nignpueMCTBax. ^na Hamux nignpueMCTB 6inbme nigxo-gaTb TaKi Mogeni aK Tepe^eHKa O.O., MaTBiftnyKa A.B Ta poCiHCbKa R-M0genb (R-M0genb np0rH03y pu3HKy 6aHKpyTCTBa).
^OCHTb nomupeHoro b yKpaiHi e giarHOCTHKa 6aHKpyTCTBa nignpueMCTBa 3a Mogennro Tepe^eH-Ka O.O. Ua Mogenb O.O. Tepe^eHKa BH3HanaeTbCa 3a $opMynoro:
Z = 1,5X1 + 0,08X2 + 10X3 + 5X4 + 0,3X5 + 0,1X6, ge X1 - BigHomeHHa rpomoBHx Hagxog®eHb go 3o6oB'a3aHb;
X2 - BigHomeHHa BanroTH 6anaHCy go 30-6oB'a3aHb;
X3 - BigHomeHHa HHCToro npu6yTKy go CepegHb-opinHoi CyMH aKTHBiB;
X4 - BigHomeHHa npu6yTKy go BHpyHKu; X5 - BigHomeHHa bhpo6hhhhx 3anaCiB go BupynKH; X6 - BigHomeHHa BupynKH go 0CH0BH0r0 KaniTany. Konu Z > 2 - 6aHKpyTCTB0 He 3arpo®ye, 1 < Z < 2 -^iHaHCOBa CTiHKiCTb nopymeHa, 0 < Z <1 - iCHye 3arpo3a 6aHKpyTCTBa.
^na nignpueMCTBa «yKpTeneKOM» MaeMO TaKi gaHi: Z = 0,06 + 0,26 + 0,2 + 0,3 + 0,006 + 0,71 = 1,536 OT®e, 1 < Z < 2, ^0 03Hanae nopymeHHa ^rnaHCOBOi
CTiHKOCTi.
MeTogHKa p03paxyHKy Mogeni ^e ogHoro yKpaiHCb-Koro eKOHOMiCTa MaTBiHnyKa A.B. nogaHa y $opMyni:
Z = 0,033X+ 0,268X2 + 0,045X3 - 0,018X4 -0,004X5 - 0,015X6 + 0,702X7,
ge X1 - Koe^iqieHT M06inbH0CTi aKTHBiB; X2 - Koe^iqieHT 060p0TH0CTi KpegHTopCbKoi 3a6op-r0BaH0CTi;
X3 - Koe^iqieHT 060p0TH0CTi BnaCHoro KaniTany; X4 - Koe^iqieHT OKynHOCTi aKTHBiB; X5 - Koe^iqieHT 3a6e3neneH0CTi BnaCHHMH o6opoT-hhmh 3aCo6aMH;
X6 - Koe^iqieHT KOHqeHTpaqii 3anyneHoro KaniTany; X7 - Koe^iijieHT noKpHTTa 6opriB BnaCHHM Kanira-nOM.
^k^o npu 3aCT0CyBaHHi gaHOi Mogeni gna oiiHKH $iHaHC0B0r0 CTaHy mh OTpHMyeMO 3HaneHHa Z, aKe 6inbme Big 1,104, to ie CBig^HTb npo 3ag0BinbHHH HaHCOBHH CTaH nignpueMCTBa Ta HH3bKy HMOBipHiCTb Horo 6aHKpyTCTBa. I hhm BH^e 3HaneHHa Z, thm CTiHKimHM e CTaHOBH^e KOMnaHii. ^k^o ® 3HaneHHa Z gna nignpueMCTBa BHaBHnoCa MeHmHM Big 1,104, to
виникае загроза фшансово! кризи. З подальшим зменшенням показника Z 1мов1ршстъ банкрутства анал1зованого тдприемства збшьшуеться.
Для пвдприемства «Укртелеком» отримано таш дат:
Z = 0,006 + 0,813 + 0,024 - 0,053 + 0,002 - 0,005 + 1,596 = 2,383
Даний показник сввдчить про задовшьний стан тдприемства, оскшьки Z > 1,104.
Росшсьш вчет 1ркутсько! економ1чно! академп пропонують для прогнозування ризику банкрутства R-модель, яка мае наступний вигляд: R = 0,38К1 + К2 + 0,054К3 + 0,63К4, де К1 - вщношення оборотного катталу до серед-ньор1чно! суми актив1в;
К2 - вщношення чистого прибутку до середнь-ор1чно! суми власного капталу;
К3 - ввдношення виручки до середньор1чно! суми актив1в;
К4 - ввдношення чистого прибутку до сукупних затрат.
Якщо R = 0 - 1мов1ршсть банкрутства максимальна (90-100%), 0-0,18 - висока (60-80%), 0,18-0,32 -середня (35-50%), 0,32-0,42 - низька (15-20%), бшь-ше тж 0,42 - мшмальна (до 10%).
Для тдприемства «Укртелеком» отримано насту-пш дат:
R = 0,385 + 0,031 + 0,036 + 0,34 = 0,792, отже R < 0,42, що означае мшмальну ймов1ршсть банкрутства, а саме до 10%.
Отже, у таблиц 1 наведемо розрахунок розгляну-тих вище моделей д1агностики кризового стану для ПАТ «Укртелеком» за 2015 рж. Нагадуемо, що для цього ми використали р1чну фшансову звггшсть пвдп-риемства.
Таблиця 1
Дiагностика кризового стану пщприемства за моделями дiагностики банкрутства
Модель Показник Результат
Z-показник за моделлю Альтмана 1983 року 0,916 Низька ймовiрнiстъ банкрутства
Z-показник за моделлю Спршгейта 0,372 Достатньо висока ймовiрнiсть банкрутства
Z-показник за моделлю Шса -0,01 Висока загроза банкрутства
Z-показник за моделлю Терещенка О.О. 1,536 Фшансова стшюсть порушена
Z-показник за моделлю Матвшчука А.В. 2,383 Задовiлъний фшансовий стан
R-модель ^кутсько! eкономiчноí академп 0,792 Iмовiрнiстъ банкрутства мiнiмалъна
Здшснивши анал1з ймов1рност1 настання банкрутства для пвдприемства ПАТ «Укртелеком» за 2015 рж, було виявлено неоднозначну ситуащю. Так, модел1 Матвшчука А.В., росшська R-модель та модель Альтмана показали стабшьну ситуащю, тимчасом як згвдно модел1 Спршгейта та Люа загроза банкрутства е досить високою. За моделлю, яку розробили укра!н-ськ1 науковщ, а саме Терещенко О.О., висновки, щодо фшансового стану ПАТ «Укртелеком» можна зробити так1: пвдприемство мае фшансовий стан який не мож-ливо ввднести до стабшьного або нестабшьного, i тому рекомендовано провести додатковий аналiз. Спираючись на те що, Терещенко при розробщ свое! модeлi використовував показники дiялъностi укра!н-ських пiдприемств та враховував ва реалп вичизня-но! модел1 господарювання, саме його формула мае давати найбшьш точнi результати щодо фшансового стану пвдприемства. Щодо висновкiв, яш були зроб-лeнi пiсля проведення аналiзу за допомогою модeлi 1ркутських вчених, то вони показують, що тдприемство мае мшмальну загрозу банкрутства. Спираючись на те, що система господарювання в економжах Росп та Укра!ни дуже схож1, то отримаш результати щодо фiнансового стану мають бути наближeнi до реального стану справ.
Отже, роблячи загальний висновок, можна сказати що загалом пвдприемство перебувае у доброму фшан-совому становищi, але з огляду на недосконал1сть моделей та однобошсть такого аналiзу, було б доцшь-нiшe проаналiзувати додатково показники лшввдносл, рeнтабeлъностi, фшансово! стiйкостi та дшово! актив-ностi, що дало б змогу б№ш розгорнуто побачити картину фшансового стану та з високою долею ймо-вiрностю зробити правильш висновки.
27 квiтня 2016 року аудиторською фiрмою «Прай-свотерхаусКуперс(Аудит)» було проведено незалеж-ний аудит фшансово! звиносп ПАТ «Укртелеком» станом на 31 грудня 2015 року. За результатами аудиту була висловлена умовно-позитивна думка, оскшьки фшансова звишсть вiдображае достовiрно, в усiх суттевих аспектах, фiнансовий стан компанп на 31 грудня 2015 року, l'i фiнансовi результати та рух кошпв за рiк, що зак1нчився на зазначену дату, ввдпо-вiдно до Мiжнародних стандартiв фшансово! звгтнос-ri.
Засторогою е можливiсть зазнавати у найближчо-му майбутньому впливу политично! та eкономiчно! нeвизначeностi, що спостертаеться в Украíнi. Ця нeвизначeнiсть впливае на оцшку справедливо! варто-сп основних засобiв i сум ввдшкодування товарно-матeрiальних запасiв, торгово! та шшо! дeбiторськоi заборгованостi. Крiм того, така нeвизначeнiсть може вплинути на спроможшсть домовитись про перегляд умов И поточних позикових кошпв. Станом на шнець року поточнi зобов'язання перевищують поточнi ак-тиви на 650769 тисяч гривень без урахування можли-вого додаткового ефекту знeцiнeння дебггорсько! заборгованостi за кредитом ввд материнсько! компанп в сумi 734006 тисяч гривень та дебггорсько! заборго-ваностi за процентами, нарахованими за облiгацiями, в сумi 26870 тисяч гривень. Цей факт сввдчить про наявнiсть iстотноi невизначеносп, що призводить до порушення фшансово! стшкосл. Саме ця невизначе-шсть може викликати значнi сумнiви у спроможносп пiдприемства продовжувати свою дiяльнiсть як безпе-рервно функцiонуючe тдприемство.
Ehchobkh
oto®, eniBeTaBHBmH Hami gocgig®eHHa Ha ochobî gHCKpHMÎHaHTHoro aHagi3y Ta o^iuiHHuH aygHTopcbKHH bhchobok, MO®Ha 3a3HanHTH, ^0 HaH6igbm onruMagb-hom MogeggM np0rH03yBaHHa öaHKpyTCTBa e Mogegb Tepe^eHKa O.O. CaMe pe3ygbTaTu gaHOÏ Mogegi Bigno-BigaMTb 3aKgroHeHHM ayguropcbKoro BHCHOBKy. ^ onTHMagbHicTb 3yM0BgeHa thm, ^o Mogegb O.O.Tepe^eHKa Mae 3HaHHi nepeBaru Hag TpaguuiHHHMH MeTogHKaMu:
- Mogegb e 3pynH0M b 3acTocyBaHHi;
- po3po6geHa Ha BHKopucTaHHi BrraroHaHux craTuc-thhhhx gaHHx;
- BpaxoByeTbca cynacHa Mi®HapogHa npaKTHKa;
- 3a paxyHOK BuKopucraHHa pi3HOMaHiTHux Mogu^i-KauiH 6a3OBOÏ Mogegi go mgnpueMcTB pi3Hux BugiB giagbHocTi Bupimye npo6geMy KpuraHHux 3HaneHb no-Ka3HuKiB;
- BpaxoBye ragy3eBi oco6guBocTi nignpueMcTBa.
Пig6нвaroнн nigcyMOK, Heo6xigHO зaзнaннтн, ^o
Mogegi 6araro$aKTopHoro aHagi3y HMOBipHocTi 6aHK-pyTcTBa, po3po6geHi iHO3eMHuMu ^axiBuaMu, e gocuTb e^eKTuBHuMu i nacTO BuKopucroByroTbca 3a K0pg0H0M. Age b yKpaïHi bohu 3acT0c0ByMTbca gy®e pigKO, ^0 n0B'a3aH0 3 TaKuMu rpygHO^aMu:
1) BigcyTHicTM gocTaTHix KomTiB gga 3aKyniBgi Ta aganTauiï 3axigHux MeToguK go BrraroHaHux yMOB roc-nogapMBaHHa;
2) HegocTaTHiM piBHeM o6'eKTuBHocTi n0Ka3HuKiB, aKi Bigo6pa®aMTbca nignpueMcTBaMu y ^iHaHcoBiH 3BiTH0cTi (npo6geMaruKa nogBiHHOÏ 6yxragTepiï).
3) nacoBa HeBignoBigHicTb, aKa nepeg6anae 3acro-cyBaHHa Mogegi b TOMy naci, b aKOMy BOHa po3po6geHa;
4) HeBignoBigHicTb MeToguKu Bu3HaneHHa napaMeT-piB Mogegi, aKa n0Tpe6ye T0HH0r0 gorpuMaHHa MeTO-guHHux npuHoMiB ouiHKu n0Ka3HuKiB, ^o 6ygu po3po6-geHi aBTopoM Mogegi. Ochobhum HegogiKOM BuKopuc-TaHHa Bu^enogaHux MeTogiB e Te, ^o Bci bohu aK iH-^opMauiHHy 6a3y BuKopucTOByMTb 30BHimHM 3BiTHicrb nignpueMcTBa.
nepcneKmueu nodanbrnux docnidweHb. OT®e, b yMO-Bax Bee 6igbmoro 3pocTaHHa HHCegbHOdi 6aHKpyTCTBa yKpaÏHCbKHx nignpHEMCTB Heo6xigHO o6paTH TaKy mo-gegb gga giarHOCTHKH ^rnaHCOBoro CTaHy Ta HMOBipHOC-Ti HacTaHHa 6aHKpyTCTBa cy6'eKTiB roCnogaproBaHHa, aKa 6 BpaxoByBaga Bci 0C06gHB0CTi eaMe yKpaÏHCbKoro eKOHOMiHHoro npocTopy Ta ragy3i, b aKiH ^yHKqioHye nignpHEMCTBO. -3k pe3ygbTaT, b cynacHHx yMOBax po3BH-TKy BiTHH3HaHOÏ eKOHOMiKH BHHHKae Heo6xigHicTb 6igbm CHCTeMHoro nigxogy go aHagi3y ^rnaHCOBoro CTaHy nignpHEMCTBa nepe3 CTBopeHHa BgacHHx eKOHOMe-TpmHHx MogegeH giarHOCTHKH KpH30B0r0 CTaHy, aKi 6 BpaxoByBagH pe3ygbTaTH bhpo6hhhoï, KOMepuiHHOÏ i ^iHaHCOBOÏ giagbHOCTi nignpHEMCTB.
EiS^iorpa^inm nocH^aHHH
Bilyk, M.D. (2005). Sutnist i ocinka finansovoho stanu pidpryjemstv. Finansy Ukrajiny. 3, C.117-128 (in Ukrainian).
Klochan, V.P., Klochan, V.V., Kostanevych, N.I., Kostyrko, A.H. (2010). Ocinka modelej diahnostyky bankrutstva. Miznarodnyj naukovo-vyrobnychyj zur-nal «Economica APK» 1, 97-101 (in Ukrainian). Kostinina, O.M., Majboroda, O.E. (2012). Metody ta modeli diahnostyky kryzovoho stanu pidpryjemstva . Visnyk SumDu. Serija «Economica». 4, 91-97 (in Ukrainian). Matvijchuk, A.V. (2007). Diahnostyka bankrutstva pidpryjemstva. Upravlinna economicoju: terytorija ta praktyka. Zbirnyk naukovych prac, 20-28 (in Ukrainian).
Tereschchenko, O.O. (2000). Finansova sanacija ta bankrutstvo pidpryjemstva. K.: KNEU (in Ukrainian). Beaver, W. (1966). Financial Ratios as Predictors of
Failure. Journal of Accounting Research. 4, 71-111. Altman, E.I. (1968). Financial Rations, Discriminent Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance. 23(4), 589-609.
Cmammn Hadiumna do peda^iï 2.03.2017
