CC BY
20
3легупронный научно-м£тодичесху.й ^ряал
Омского ТЯуЩ%
Кучинская А.Н., Дмитренко Е.А. Оценка вероятности банкротства ООО «ТД Мегаполис» г. Омска // Электронный научно-методический журнал Омского ГАУ. - 2018. -№2 (13) апрель - июнь. - URL http://e-journal.omgau.ru/images/issues/2018/2/00595.pdf. - ISSN 2413-4066
УДК 657.631.6
Кучинская Алена Николаевна
Магистрант
ФГБОУВО Омский ГАУ, г. Омск an. kuchinskaya16z37@omgau. org
Дмитренко Елена Александровна
кандидат экономических наук, доцент ФГБОУ ВО Омский ГАУ, г.Омск ea. dmitrenko@omgau.org
Оценка вероятности банкротства ООО «ТД Мегаполис» г. Омска
Аннотация: В статье проведен финансовый анализ в отношении ООО «ТД Мегаполис», проведена оценка вероятности банкротства с использованием пошагового дискриминационного анализа.
Ключевые слова: финансовый анализ, банкротство, модели дискриминационного анализа.
Финансовый анализ - это изучение основных показателей финансового состояния и финансовых результатов деятельности организации с целью принятия заинтересованными лицами управленческих, инвестиционных и прочих решений [1]. Основные его задачи исследования:
1. оценка финансового состояния предприятия;
2. прогнозирование финансового состояния предприятия и вероятности его банкротства;
3. обоснование и подготовка управленческих решений по улучшению финансового состояния предприятия;
4. определение влияния факторов на выявленные отклонения по показателям.
В настоящее время отношения, связанные с несостоятельностью, регулируют следующие нормативные правовые акты:
1. ГК РФ [2];
2. Арбитражный процессуальный кодекс РФ от 14 июня 2002 г. (в ред. от 27.07.2010 г.) (далее - АПК РФ);
3. Федеральный закон от 25 февраля 1999 г. № 40-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве) кредитных организаций» (с изменениями от 2 января 2000 г., 19 июня 2001 г.);
4. Федеральный закон от 27 сентября 2002 г. № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» (в ред. от 28.12.2010 г.);
5. Постановление Пленума ВАС РФ от 15 декабря 2004 г. № 29 «О некоторых вопросах практики применения Федерального закона «О несостоятельности (банкротстве)» и т.д.
Предсказание возможной неплатежеспособности потенциального заемщика - давняя мечта кредиторов. Именно поэтому с повышением уровня компьютерной обработки данных неплатежеспособность стала предметом серьезных статистических исследований. Также необходимо учитывать, что фиктивное и преднамеренное банкротство хозяйствующих субъектов влечет за собой серьезные правовые последствия [3].
Большинство успешных исследований в этой сфере выполнялись с помощью пошагового дискриминационного анализа. Наибольшее распространение получили модели Альтмана, Фулмера и Стрингейта [4].
Эти модели, как и любые другие, следует использовать лишь как вспомогательные средства анализа предприятий. Полностью полагаться на их результаты неразумно и опасно. Вот некоторые варианты их использования:
1) «Фильтрование» данных большого числа потенциальных заемщиков для оценки сравнительного риска из неплатежеспособности;
2) Обоснование рекомендаций заемщикам или условий, на которых им может быть предоставлен кредит;
3) Построение «траектории» заемщика по данным отчетности за несколько предыдущих периодов;
4) «Сигнал тревоги» для менеджмента предприятия;
5) Проверка принятых решений в стимулировании экономических ситуаций;
6) Покупка и продажа предприятий.
Обратим внимание, что определение возможного банкротства расчетным путем имеет не только теоретический, но и прикладной характер. Основной задачей при этом является не столько констатация факта неплатежеспособности, сколько повышение уровня экономической безопасности исследуемой организации [5].
Модель Альтмана построена на выборе из 66 компаний - 33 успешных и 33 банкрота. Модель предсказывает точно в 95% случаев.
Опыт стран развитого рынка подтвердил высокую точность прогноза банкротства на основе двух и пятифакторной моделей. Данная концепция подтверждается современной практикой международных стандартов финансовой отчетности [6] .
Самой простой является двухфакторная модель. Для нее выбирают два ключевых показателя, от которых зависит вероятность банкротства предприятия. В американской практике для определения итогового показателя вероятности банкротства ^2) используют показатель текущей ликвидности и показатель удельного веса заемных средств в активах. Они перемножаются на соответствующие константы - определенные практическими расчетами весовые коэффициенты (а, Р, у).
= а + /? * (ко эф. те кущей ликвидности)
+ у* (удельный вес заёмных средства в активах)
Однако, двухфакторная модель не обеспечивает комплексную оценку финансового положения предприятия. Поэтому зарубежные аналитики используют пятифакторную модель ^5) Эдварда Альтмана (индекс кредитоспособности Альтмана). Она представляет линейную дискриминантную функцию, коэффициенты которой рассчитаны по данным исследования совокупности компаний.
Пятифакторная модель Э.Альтмана
= 1,2 * Х1+ 1,4 * Х2 + 3,3 * Хэ + 0,6 * Х4 + 0,999 * Х5
где, XI - оборотный капитал / сумма активов предприятия,
Х2 - нераспределенная прибыль / сумма активов предприятия, Х3 - прибыль до налогообложения / общая стоимость активов, Х4 - рыночная стоимость собственного капитала / бухгалтерская (балансовая) стоимость всех обязательств,
Х5 - объем продаж / общая величине активов предприятия.
2
Таблица 1
Оценка вероятности банкротства по модели Альтмана_
Наименование показателя 31.12.2014 31.12.2015 31.12.2016
1. Текущие активы 97671 75769 447
2. Текущие пассивы 86785 65096 22201
3. Объем актива 97671 75769 29409
4. Заемные средства 86785 65096 22201
Окончание таблицы 1
5. Чистая выручка от продаж 75092 315381 349742
6. Нераспределенная прибыль 11471 10373 6908
7. Прибыль до налогообложения 11471 10373 6908
8. Проценты к уплате 0 0 0
9. Прибыль до процентов и налогов 11471 10373 6908
10. Сумма дивидендов 0 0 0
11. Средний уровень ссудного процента 20.4 26.4 16.8
12. Курсовая стоимость акций 10886 10673 7208
13. Двухфакторная модель -2 -2 -0
14. Пятифакторная модель Э.Альтмана 1 5 12
15. Модифицированная модель Э.Альтмана 1.362 4.853 12.368
Как на начало, так и на конец периода итоговый показатель вероятности банкротства (Z2) меньше нуля, т.е. вероятность банкротства предприятия не велика.
При этом более детальный анализ показал, что на 31.12.2014 г. вероятность банкротства очень высокая, а на 31.12.2016 г. - ничтожна.
Позже Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котируются на бирже:
где Х4 - коэффициент финансирования
Модель Альтмана включает показатель рыночной капитализации акций и, таким образом, применима только к компаниям, на акции которых существует публичный рынок.
Модель Фулмера построена по выборке из гораздо меньших фирм и не содержит показателей рыночной капитализации. Модель предсказывает точно в 98% случаев на год вперед и в 81% случаев на два года вперед.
Общий вид модели:
И = SrS28 * Xt + 0,212 * Х2 + 0,073 * Хэ + 1,270 * Х4 + 0,120 *Х5 + 2,335 + Х6 +
+ 0,575 *Х7+ 1,083 * Хв + 0,894 * Хэ
где Xi- Нераспределенная прибыль прошлых лет / Баланс;
Х2 - Выручка от реализации / Баланс;
Хз - Прибыль до уплаты налогов / Собственный капитал;
Х4 - Денежный поток / Долгосрочные и краткосрочные обязательства;
Х5 - Долгосрочные обязательства / Баланс;
Хб - Краткосрочные обязательства / Совокупные активы;
Х7 - log (материальные активы);
Х8 - Оборотный капитал / Долгосрочные и краткосрочные обязательства;
Х9 - log (прибыль до налогообложения + проценты к уплате/выплаченные проценты).
Таблица 2
Оценка вероятности банкротства на основе модели Фулмера
Наименование показателя 31.12.2014 31.12.2015 31.12.2016
1. Нераспределенная прибыль прошлых лет 10586 10373 6908
2. Объем актива 97671 75769 29409
3. Чистая выручка от продаж 75092 315381 349742
4. Прибыль до налогообложения 11471 10373 6908
5. Собственный капитал 10886 10673 7208
Окончание таблицы 2
6. Денежный поток 1053 10178 10427
7. Обязательства 86785 65096 22201
8. Долгосрочные обязательства 0 0 0
9. Краткосрочные обязательства 86785 65096 22201
10. Материальные активы 79830 60647 29295
11. Оборотный капитал 97671 75769 447
12. Проценты к уплате 0 0 0
13. Модель Фулмера 1 2 3
При этом следует провести анализ правильности формирования финансовых результатов с учетом отраслевой специфики хозяйствующего субъекта. Например, формирование прибыли в торговых организациях [7].
Анализ показателей финансово-экономической деятельности организации на 31.12.2016 г. по модели Фулмера свидетельствует о малой вероятности банкротства.
В 1978 году Годоном Л.В. Стрингейтом была построена модель, достигающая 92,5% точности предсказания неплатежеспособности на год вперед. Общий вид модели:
где X! = Оборотный капитал / Баланс; X2 = ЕВ1Т / Баланс;
Хз = ЕВТ / Краткосрочные обязательства; Х4 = Выручка (нетто) от реализации / Баланс.
Таблица 3
Оценка вероятности банкротства на основе модели Стрингейта_
Наименование показателя 31.12.2014 31.12.2015 31.12.2016
1. Оборотный капитал 97671 75769 447
2. Сумма активов 97671 75769 29409
3. Прибыль до налогообложения 11471 10373 6908
4. Проценты к уплате 0 0 0
5. Краткосрочные обязательства 86785 65096 22201
6. Чистая выручка от продаж 75092 315381 349742
7. Модель Стрингейта 2 3 6
Можно сделать заключение, что по модели Стрингейта на 31.12.2016 г. у ООО «ТД Мегаполис» риск банкротства не велик.
В зарубежных странах широко используется еще дискриминационные факторные модели Лиса и Тафлера. ^
где,Т1 - отношение прибыли (убытока) от продаж к сумме текущих обязательств (показывает степень выполнимости обязательств за счет внутренних источников финансирования);
Т2 - отношение суммы текущих активов к общей сумме обязательств (описывает состояние оборотного капитала);
Тз - отношение суммы текущих обязательств к общей сумме активов (показатель финансовых рисков);
Т4 - отношение выручки к общей сумме активов (определяет способность компании рассчитаться по обязательствам).
¿лнса = 0,63 * + 0,092 * 1г + 0,057 * Тэ + 0,001 * £4
где, Ь - оборотный капитал / сумма активов; Ь2 - прибыль от реализации / сумма активов; Ьз - нераспределенная прибыль / сумма активов; Ь4 - собственный капитал / заемный капитал.
Таблица 4
Оценка вероятности банкротства на основе модели Л иса и Таффлера
Наименование показателя 31.12.2014 31.12.2015 31.12.2016
1. Оборотный капитал 97671 75769 447
2. Сумма активов 97671 75769 29409
3. Прибыль от продаж 11220 10373 6908
4. Чистая прибыль 11471 10373 6908
5. Собственный капитал 10886 10673 7208
6. Заемные средства 86785 65096 22201
7. Краткосрочные обязательства 86785 65096 22201
8. Чистая выручка от продаж 75092 315381 349742
9. Модель Лиса 0 0 0
10. Модель Таффлера 0 1 2
Анализ по модели Лиса на 31.12.2016 г. свидетельствует о высокой вероятности банкротства.
Результаты же оценки по модели Таффлера свидетельствуют о неплохих долгосрочных перспективах [8].
Таблица 5
Оценка вероятности банкротства на основе рассмотренных моделей._
Наименование показателя 31.12.2014 31.12.2015 31.12.2016
1. Модель Альтмана
- 2 - факторная -2 * -2 * -0 *
- 5 - факторная 1 + 5 * 12 *
- модифицированная 1.362 * 4.853 * 12.368 *
2. Модель Фулмера 1 * 2 * 3 *
3. Модель Стрингейта 2 * 3 * 6 *
4. Модель Лиса 0 * 0 * 0 *
5. Модель Таффлера 0 * 1 * 2 *
Вероятность банкротства: * - низкая Х - средняя + - высокая
Исходя из этого, можно говорить о том, что на 31.12.2016 г. финансовое состояние ООО «ТД Мегаполис» можно оценить как среднее. При анализе обнаруживается слабость отдельных показателей, а платежеспособность находится на границе минимально допустимого уровня. Риск наступления банкротства можно также оценить как средний.
Ссылки на источники
1. Любушин Н.П Экономический анализ / Любушин Н.П., - 2-е изд. - М.: ЮНИТИ -ДАНА, 2015. - 441 с.
2. Гражданский Кодекс РФ (актуальная редакция ГК РФ от 29.12.2017 с изменениями, вступившими в силу с 01.01.2018)
3. Епанчинцев В.Ю. Проведение бухгалтерской экспертизы оборотных активов в гражданском и арбитражном процессах / Епанчинцев В.Ю. //В сборнике: Проблемы и перспективы развития экономики и права в современных условиях сборник научных трудов. Отв. редакторы А.А. Куттубаев, Т.А. Куттубаева. Горно-Алтайск, 2016. С. 138-144.
4. Баканов М. И., Теория экономического анализа/ Баканов М. И., Шеремет А. Д. - М., 2013. - 572 с.
5. Шумакова О.В. К вопросу о финансовой безопасности сельскохозяйственной организации / Шумакова О.В., Епанчинцев В.Ю. - Инновационное развитие экономики. 2017. № 3 (39). С. 281-283
6. Блинов О.А., Новиков Ю.И., Козлов А.А. Основы международных стандартов финансовой отчетности и аудита / Блинов О.А., Новиков Ю.И., Козлов А.А. - учебное пособие - Омск, 2016.
7. Гончаренко Л.Н. Торговая калькуляция на современном этапе. - В сборнике: Опыт, достижения, перспективы торговли и экономики/ Гончаренко Л.Н. // Материалы Международной научно-практической конференции ученых, практиков, аспирантов, магистрантов, студентов. 2016. С. 88-91.
8. Ковалев В.В. Финансовый анализ/ Ковалев В.В. - М., 2013. - 534 с.
Alena Kuchinskaya
Master's Degree Student FSBEI HE Omsk SA U, Omsk
Elena Dimitrenko
Ph.D., assistant professor of economics, accounting and financial control IeiF FSBEI HE Omsk SA U, Omsk
Assessment of the Probability of Bankruptcy of Llc «Td Megapolis», Omsk
Abstract. The article presents a financial analysis of LLC «TD Megapolis», an assessment of the probability of bankruptcy using a step-by-step discriminatory analysis.
Keywords: financial analysis, bankruptcy, discriminatory analysis models.
