CC BY
223
Для кожно! величини (або рiвня) ризиково! надбавки страхова компа-нiя може визначити надшшсть у виплати страхових вщшкодувань, i, вщпо-вiдно, за формулою е = (1 - у) / 2 - ймовiрнiсть банкрутства.
Висновки. Використання отримано! формули для обчислення право! границi довiрчого штервалу дасть змогу актуарiю визначити та обгрунтувати величину страхово! преми, що сприятиме пiдвищенню фшансово! надiйностi страхово! компанi!. Розраховано рiвень недоотриманих ризикових премш, ри-зикових надбавок та нетто-премш страховими компанiями для рiзних за обся-гом портфелiв договорiв страхування внаслiдок коливання ймовiрностi нас-тання страхового випадку. Як показують виконанi розрахунки, запропонова-на методика розрахунку величини ймовiрностi настання страхового випадку е особливо важливою для портфелiв з малим обсягом договорiв страхування, що пiдтверджуе економiчну доцшьшсть !! використання та роль у запоб^анш банкрутству страхово! компанп.
Лггература
1. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов / Е.М. Четыркин. -М. : Изд-во "Дело ЛТД", 1995. - 320 с.
2. Лаптев С.М. Основи актуарних розрахунюв : навч.-метод. поабн. / С.М. Лаптев, В.1. Грушко, М.П. Денисенко, В.Г. Кабанов, 1.О. Ковтун, О.С. Любунь. - К. : Вид-во "Алеута", 2004. - 328 с.
3. Корнилов И.А. Основы страховой математики : учебн. пособие / И. А. Корнилов. -М. : Изд-во ЮНИТИ - ДАНА, 2004. - 400 с.
Сорокивская М.В. Роль вероятности наступления страхового случая в определении величины нетто-премии
Приведены формулы для вычисления вероятности наступления страхового случая, которая определяется как правая граница доверительного интервала для большого числа заключенных договоров страхования, которое уменьшит вероятность разорения страховой компании.
Ключевые слова: нетто-премия, вероятность наступления страхового случая, надежность, величина убытка.
Sorokivska M.V. The role of probability calculations of insurance incident coming in the determining of net-premium
Formulas for calculation of probability of insured event approach which is defined as the right border of a confidential interval, for a great number of the concluded contracts which will reduce probability of ruin of the insurance company, are offered.
Кeywords: net-premium, probability of insured event approach, reliability, loss size.
УДК332.122:338.45:621 Доц. А.А. Теребух, канд. екон. наук;
здобувачН.О. Дiброва -Львiвський Д1НТУм. Вячеслава Чорновола
ПОР1ВНЯЛЬНИЙ АНАЛ1З МОДЕЛЕЙ ОЦ1НЮВАННЯ Ф1НАНСОВИХ ЗАГРОЗ СУБ'СКТЮ ГОСПОДАРЮВАННЯ
Здшснено порiвняльний аналiз вггчизняних та зарубiжних моделей дiагностики фшансово'1 неспроможносп суб'екпв господарювання. Висв^лено переваги та вади застосування методик багатофакторного дискримшантного аналiзу. Дослщжуваш моделi апробовано на машинобудiвному тдприемст, що характеризуемся стабшь-ним фшансовим становищем.
Постановка проблеми. Актуальним питанням антикризового менеджменту тдприемств машинобудiвного комплексу Укра'ни е аналiз схиль-ностi до банкрутства та оцiнка ризику неплатоспроможностi. Прюритетшсть i важливiсть такого аналiзу особливо гостро проявляеться шд час проведення заходiв, щодо санаци та фшансового оздоровлення конкретних пiдприемств.
Якiсна та обгрунтована оцiнка ознак потенцшно!' загрози дае змогу власникам i нерезидентам тдприемств своечасно виявити проблеми, попере-дити i вжити необхiднi заходи щодо оздоровлення фшансового стану i зни-ження ризику банкрутства.
Висока швидюсть здiйснення фiнансових операцiй, складшсть умов функцiонування суб'ектiв господарювання Укра'ни (нестабiльне економiчне i полiтичне становище, фшансова криза, проблемний стан податково!' i законо-давчо!' системи), потреба швидкого прийняття господарських рiшень зумов-люють застосування лише перевiрених, апробованих та удосконалених методик ощнювання ймовiрностi виникнення загроз.
Аналiз останшх дослiджень i публiкацiй. Проблеми порiвняльного аналiзу методик дiагностики фiнансового стану, адаптаци та трансформаци зарубiжних моделей ощнювання неплатоспроможност^ 1'хт переваги та вади стоять у центрi уваги дослщжень i висвiтленi у працях багатьох в^чизняних науковцiв, серед яких Н.А. Кизим [9], О.О. Терещенко [12; 13], А.В. Чушс [14], А.В. Матвшчук [10; 11] та ш.
Мета до^дження полягае у вивченш ефективност застосування моделей дiагностики схильностi пiдприемств машинобудiвного комплексу Укра'ни до банкрутства, з використанням шструментарш дискримiнантного моделювання.
Виклад основного матерiалу. Надбанням сучасно! економiчноl науки е велика кшьюсть рiзнобiчних методiв i прийомiв дiагностики фiнансових загроз пiдприемств. Одшею з найбiльш вiдомих i часто застосовуваних е ба-гатофакторна дискримшантна модель (табл. 1) [7, с. 84].
Табл. 1. Частота використання та точтсть прогнозування окремих методьв
передбачення фьнансових загроз
№ з/п Найменування метод1в Характеристика методики Частота використання, % Точтсть передбачення, %
1 Багатовар1антний дискримшантний анал1з Розрахунок штег-рального показника 30,3 86
2 Модель Logit Побудова лопстич-но! функци 21,3 87
3 Модель CBR (Case-Based-Reasoning) Виб1р аналопв 2,2 84
4 Штучт нейронт мереж1 Визначення образ1в 0,9 88
5 Генетичт алгоритмы Кодування популя-ци хромосом 4,5 89
* Складено на основ1 [7, с.84].
Змют дискримшантного аналiзу полягае в тому, що за допомогою комплексу методiв та прийомiв математично!' статистики будують оптималь-
на дискримшантна функщя (модель) та розраховують штегральний показник, на шдстав! якого можна з певним ступенем ймов!рносп передбачити бан-крутство суб'екта господарювання.
Ця методика характеризуеться такими перевагами: простота { невелика трудомютюсть використання, доступшсть необхщно! для розрахунюв ш-формацп, числова штерпретащя ощнки схильност до банкрутства, на основ! розрахованого штегрального показника забезпечуе можливють пор1внювати господарююч! суб'екти, незначна кшьюсть шформативних коефщ!ент!в, що забезпечують високу точшсть результата.
Модель Logit - економетрична модель, яку використовують для пе-редбачення ймов1рност1 виникнення певно! поди за значеннями безл1ч1 ознак. Для цього вводять так звану залежну змшну у, що набувае лише одного з двох значень - зазвичай, це числа 0 (под1я не настала) \ 1 (под1я настала), \ безл1ч незалежних зммних (ознак, предиктор1в або регресор1в) - х1, х2..., хп, на основ! значень яких потр1бно обчислити в1ропдшсть набуття того або ш-шого значення залежною змшною. Тут як аналггичний заЫб застосовують ло-пстичну функщю (виражену в логарифм!чнш форм!) - звщси \ назва [18].
Дослщження аналопчних випадюв (модель СБЯ). Для того, щоб зро-бити певний прогноз або обрати правильне ршення, зазначеш системи вщ-шуковують у минулому близью аналоги наявно! ситуацп, обираючи т сам! вщповад, що були для них правильними. Тому цей метод ще називають методом "найближчого сусща". Системи СБЯ забезпечують добр! результати в найр1зномаштшших задачах. Головна !хня вада полягае в тому, що вони вза-гал1 не створюють будь-яких моделей чи правил, як узагальнюють поперед-нш досвщ, а грунтуються на вибор1 ршення на всьому масив1 доступних ю-торичних даних. Саме через це не можна встановити, на яких конкретно засадах системи СБЯ будують сво! вщповщ [8].
Штучш нейронш мережi. Це великий клас систем, арх1тектура яких певною м1рою аналопчна побудов! нервово! тканини з нейрошв. В однш ¿з найпоширешших арх1тектур - багатошаровому персептрош (персептрон -електронний пристрш для розтзнавання зорових образ1в [6, с. 938]) з1 зво-ротним зв'язком помилки, 1м1туеться робота нейрошв у склад! 1ерарх1чно! мереж!, де кожний нейрон вищого р!вня з'еднаний сво!ми входами з виходами нейрошв нижчого шару. На нейрони найнижчого шару подаються значення вхщних параметр!в, на шдстав! яких потр!бно приймати як!сь ршення, прог-нозувати розвиток ситуац!!' тощо. Щ значення розглядають як сигнали, що передаються в наступний шар, послаблюючи чи шдсилюючи його залежно в!д числових значень (ваг), приписуваних м!жнейронним зв'язкам [8].
Як наслщок, на виход! нейрона найвищого шару виробляеться певне значення, що розглядаеться як вщповщь (реакщя) вс!е! мереж! на значення вхщних параметр!в. Для того щоб мережу можна було використовувати нада-л!, !! потр!бно "навчити" на баз! здобутих рашше даних, для яких в!дом! значення вхщних параметр!в ! правильш в!дпов!д! на них. Тренування полягае в добор! ваг м!жнейронних зв'язюв, що забезпечують найб!льшу близьк!сть вщповщей мереж! до в!домих правильних вщповщей [8].
Найбшьшою вадою нейромережно1 технологи е те, що вона потребуе дуже великого обсягу навчально! вибiрки. Навiть натренована нейронна мережа - це "чорна скринька". Знання, зафiксованi як ваги кшькох сотень мiж-нейронних зв'язюв, людина не в змозi проаналiзувати й iнтерпретувати [8].
Генетичнi алгоритми варто розглядати як могутнiй заЫб розв'язання рiзноманiтних комбiнаторних задач та задач оптимiзащL Перший крок шд час побудови генетичних алгоритмiв - це кодування вихщних логiчних зако-номiрностей у базi даних, що !х iменують хромосомами, а весь набiр таких закономiрностей називають популящею хромосом. Далi для ре^заци кон-цепци вибору вводять спосiб зютавлення рiзних хромосом. Популяцiя оброб-ляеться за допомогою процедур репродукци, мшливост (мутацiй), генетич-но! композици [8].
Генетичт алгоритми мають i низку вад. Критерш добору хромосом i використовуваних процедур е евристичним i зовсiм не гарантуе вiдшукання "найкращого" рiшення. Як i в реальному житл, еволюцiю може "заклинити" на якш-небудь непродуктивнiй галузцi. I, навпаки, може статися, що безпер-спективш батьки, яких вилучить з еволюцй генетичний алгоритм, будуть здат-т породити високоефективного нащадка. Це особливо стае поманим пiд час розв'язування багатовимiрних задач зi складними внутршшми зв'язками [8].
Однак, незважаючи на низку переваг методики дискримшантного ана-лiзу, на основi численних експеримеш!в пiдтверджено той факт, що пряме i беззастережне застосування в УкраАт розроблених ранiше моделей е неко-ректним, оскiльки iснують таю застороги:
• часова невщповщтсть, яка передбачае застосування модел1 в тому час1, в якому вона розроблена;
• ввдм1нтсть конкурентного середовища;
• нестабшьтсть д1яльност1 вггчизняних тдприемств;
• ввдм1нтсть в облшу окремих показнишв;
• недотримання методичних алгоршмв визначення параметр1в модел1, як роз-робив автор;
• вщсуттсть облшу галузево1 специфжи 1 диференщаци граничних значень ш-тегральних показнишв;
• значення вагових коефщенпв в деяких моделях не збалансоват, ввдобража-ють не вс аспекти фшансово-господарсько1 д1яльност1 тдприемства 1 його дшово1 активност!
Узагальнюючи сказане, можемо зробити висновок про актуальшсть питання аналiзу можливостi застосування iноземних дискримшантних моделей оцiнювання фшансово1 неспроможност пiдприемств, !х порiвняння з ш-шими методиками та трансформаций вщповщно до галузевих умов господа-рювання.
Для порiвняльного аналiзу зупинимось бшьш детально на таких моделях багатофакторного дискримшантного аналiзу: 1) модель ощнювання ймо-вiрностi банкрутства на основi Z-критерiю Альтмана; 2) модель Спршгейта; 3) дискримiнантна функцiя Беермана; 4) модель Р. Люа для ощнювання фь нансового стану; 5) прогнозна модель Р. Тафлера i Г. Тшоу; 6) Я-модель прогнозу ризику банкрутства Г. Давидово1 та А. Белжова; 7) дискримiнантна модель дiагностики банкрутства А. Матвiйчука; 8) модель О. Терещенка.
Об'ектом експерименту обираемо одне з найбшьших шдприемств ма-шинобудiвного комплексу Укра!ни, яке реашзуе повний цикл створення су-часних авiацiйних двигунiв вiд розроблення, виробництва й випробування, до супроводу в експлуатаци й ремонту, - ВАТ "Мотор Ci4". Систему якост вщ-критого акцiонерного товариства сертифжовано у транснацiональнiй фiрмi BUREAU VERITAS QUALITY INTERNATIONAL (BVQI) на вщповщтсть мiжнародним вимогам ISO 9001:2000 стосовно виробництва, ремонту й тех-шчного обслуговування авiадвигунiв, газотурбiнних приводiв i проектування газотурбiнних електростанцiй 3i сферою акредитаци в США, Великобритани й Шмеччиш, що пiдтверджуе успiшне використання його продукцй бiльш нiж у 120 кра!нах свiту [16, с. 48].
На основi опрацьованих рiчних звiтiв вiдкритого акцiонерного товариства "Мотор Ci4" за 2003-2009 рр. побудуемо дiаграму фiнансових коефь щенпв, для оцiнки фактичного фiнансового стану та господарсько! дiяльнос-тi товариства (рис. 1).
2,1
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Рис. 1. Динамжа коефщieнтiв фшансового стану ВАТ "Мотор &ч" за 2003-2009 рр. (Склав автор на основа [3, 17])
Коефщент загально! лжвщносл дае ощнку лшвщност активiв та по-казуе можливють погашення термiнових зобов'язань за рахунок поточних ак-тивiв. Вiн вщображае, скiльки обiгових активiв товариства припадае на оди-ницю поточних зобов'язань. Рекомендований дiапазон цього коефiцiента 1,02,0 [3]. Як бачимо з рис. 1, протягом усього дослщжуваного перюду значення коефiцiента покриття перебувае у допустимих межах, що свiдчить про спро-можнiсть товариства своечасно розрахуватись зi сво!ми боргами перед кредиторами за рахунок об^ових активiв.
Коефiцiент абсолютно! лiквiдностi дае змогу визначити, яку частину поточних зобов'язань товариства може бути негайно сплачено за рахунок ви-соколжвщних активiв, показуе, наскiльки найнагальнiшi (поточш) зобов'я-
зання покрик лжвщними активами. Прийнятне значення цього показника в межах 0,25-0,5 [3]. Перепад значення цього коефщента в межах 0,100,21 св^ить про недостатню спроможшсть товариства негайно погасити за-боргованiсть за поточними зобов'язаннями. Однак такi низькi значення показника можуть бути наслщком того, що рух кош^в, звичайно, вщбуваеться нерiвномiрно протягом дослiджуваного перiоду, розрахунок здшснюеться на окремi звiтнi дати.
Коефщент фшансово1 стiйкостi показуе питому вагу власного кашта-лу у загальнш вартостi активiв, авансованих у його дiяльнiсть. Вiн характери-зуе незалежшсть товариства вiд зовнiшнiх джерел фшансування. Тому, чим вище значення коефщента, тим кращий фiнансовий стан. Протягом 20032009 рр. цей коефщент перевищуе нормативне його значення (допустиме значення 0,25-0,5 [3]), що характеризуе високий рiвень незалежност товариства вщ зовнiшнiх джерел фшансування. Коефщент структури капiталу роз-раховуеться як сшввщношення залучених та власних засобiв i характеризуе залежнiсть товариства вщ зовнiшнiх джерел. Нормативне обмеження для цього коефщента 0,5-1,0. Значення цього показника, починаючи з 2005 р., вщповщае прийнятому у свгговш практищ iнтервалу, що дае змогу стверджу-вати про стабiльне становище товариства.
Рентабельшсть власного капiталу розраховуеться як вщношення чистого прибутку тдприемства до середньорiчноl вартостi власного кашталу i характеризуе ефективнiсть вкладення засобiв у це пiдприемство (частку чистого прибутку, що припадае на 1 грн. власного кашталу). Власний каштал ви-користовуеться ефективно, якщо його вщдача вщповщае дохщност довго-термiнових фiнансових iнвестицiй в банку [1]. Прийнятним вважають пози-тивне значення рентабельност [4]. Чим вищий цей показник, тим бшьше прибутку припадае на одну акщю, тим вишд потенцiйнi дивiденди. По досль джуваному пiдприемству протягом 2003-2006 рр. спостершаемо зниження значень цього показника, з 0,098 у 2003 р. до 0,027 у 2006 р., що свщчить про недостатню ефектившсть використання власного кашталу. Така ситуащя спричинена переважаючими темпами зростання власного кашталу над темпом приросту чистого прибутку. У 2007 р. та 2009 р. спостершаемо шдви-щення дшово1 активност на тдприемств^ як наслщок зростання значень цього коефщента, вiдповiдно 0,130 та 0,340. Протягом дослщжуваного перь оду найменше значення показника (0,002) зафжсовано у 2008 р., що можна пояснити кризовими явищами.
У 2008 р. простежуемо зниження показниюв лшвщност^ рентабель-ностi та фшансово1 стiйкостi, спричинене погiршенням кон'юнктури на ринку продукцп авiабудiвноl промисловост за перевищення темпiв зростання вели-чини витрат на виробництво продукцй акцюнерного товариства темпiв приросту доходу вщ реалiзацil. Однак вже у наступному звггному перiодi спосте-рiгаемо iстотне покращення фiнансового стану акцюнерного товариства, спричинене збшьшенням обсяпв продажу на 80 %. За подальшого зростання чи збереження досягнутих обсяпв продажу змши фiнансового стану товариства i надалi будуть мати позитивний характер (рис. 1). Результат аналiзу ко-
ефщенлв дае змогу зробити висновок, що товариство платоспроможне, при-буткове, з достатньо стабшьним фiнансовим становищем.
Ще одним ютотним фактором, що вказуе на фшансову стiйкiсть i пла-тоспроможшсть, е активнiсть котирування i динамша зростання бiржового курсу акцiй шдприемства на фондовому ринку Укра!ни. На рис. 2 наведено динамжу офщшного котирування акцiй ВАТ "Мотор Оч" на фондовiй бiржi "ПФТС".
Рис. 2 Офщшне котирування акщй ВАТ "Мотор ач" на фондовШ бiржi "ПФТС" (Склав автор на основа [15])
Проанашзуемо динамжу фшансового стану ВАТ "Мотор Оч" за 20032009 рр. iз використанням зазначених вище економетричних моделей.
Алгоритм розрахунку штегральних показникiв наведено в табл. 2.
Ощнка ймовiрностi фiнансових загроз дослщжуваного товариства протягом 2003-2009 рр. за запропонованими моделями наведено в табл. 3.
Здшснений аналiз числово! штерпретаци значень iнтегральних показ-ниюв дае змогу стверджувати, що з уЫх розглянутих методик адекватно ощ-нили фактичний фiнансовий стан шдприемства лише три, а саме: чотирьох-факторна модель Я Г. Давидово! i А. Белiкова, модель Р. Таффлера i Г. Тiшоу та модель оцшки ймовiрностi банкрутства А. Матвшчука.
Розрахунковi данi за дискримшантною функцiею Беермана показують загрозу банкрутства протягом уЫх 7 рокiв, що не вщповщае дiйсностi. Розра-хунки Ъ - показник Альтмана та показника Спршгейта демонструють одна-ковi результати: стабiльний стан - у 2003 р., 2007 р., 2009 р.; загроза банкрутства - у 2004-2006 рр., 2008 р. Що також не цшком вщповщае фактичному стану товариства. Застосування моделi О. Терещенка в перюд 2003-2008 рр. не продемонструвало чггко! щентифшаци фiнансового стану, i лише у 2009 р. було вказано на фшансово стшке становище акцiонерного товариства. Розра-хунок показникiв за моделями Р. Таффлера, А. Матвшчука та Г. Давидово!, незважаючи на попршення фшансового становища у 2008 р., демонструе ста-бiльний стан протягом усього дослщжуваного перiоду.
Модел1 ошнки ЙМСШрНОСТ! банкротства [нтерпритащя штегрального показника дискримшантно!' модел1 Назва фшансового коеф1щента
1 2 3
Модель Е. Альтмана г=0,717К1+0,847К?+ 3,107К3+0,42К4+0,995 К5 Ъ > 1,23 - низька ймов1ршсть бан-крутства; Ъ< 1,23 - висока ймов1рнють бан-крутства К[ _ частка об1гових засоб1в у активах; К2 - частка рентабельное?!! актив1в, обчислена за нерозподше-ним прибутком; К3 - частка рентабельное^ актив1в за при бут-ком вщ реал1заци; К4 - частка финансово'! стабьтьност1 актив1в; К5 - частка об1говост1 актив1в.
Модель Спршгейта г=1,ЗА+3,07В+0,66С+ +0,40 Z < 0,862 - потенцшний банкрут; Ъ > 0,862 - стабшьне фшансове становище А - частка об1гових засоб1в у активах; В - частка рентабельное^ актив1в за прибутком в1д реал1заци; С - частка рентабельное^ поточних зобов'язань, обчислена за прибутком вщ реал1зацп; Б - частка об1говост1 актив1в.
Модель Беермана г=0,077Х1+0,813х2+0Д24 х3-0,105х4-(),063х5+ 0,061x^+0,268x7+ 0,217Х8+О,ОШ9+ОД65ХЮ Z > 0,32 - шдприемство перебувае гид загрозою банкрутства; 0,32 > Ъ > 0,236 - неможливо чггко ¡дентифжувати; Z < 0,236 - шдприемству не загрожуе банкрутство X] _ частка концентрацн зал учен ого кашталу; х2 - частка рентабельное^ актив1в; Хз - частка рентабельное^ позичкового кап ¡тал у; х4 - частка рентабельное^ д1яльностц Х5 - частка рентабельное^ позичкового кашталу за грошовим потоком; х<,- частка об1говост1 акти-в1в; х7_ частка сшввщношення обсягу запас1в та обсягу чисто') виторгу в1д реашзацп; х8- частка сшвв1дношення су ми аморти-зацп та вартост1 основних заеоб1в; х9- частка сшввщношення введених основних заеоб1в та сум и амортизацп; х]о — частка сшввщношення заборгованост1 за банювськими по-зиками та обсягу позичкового кашталу.
Модель Р. Лиса 063x1+0,092х2+ 0,057хз+0,001х4 Ъ\ < 0,037 - потенцшний банкрут; Ъ\ > 0,037 - стабшьне фшансове становище хг частка об1гових засоб^в у активах; х2_ частка обн'овосп актив!в; х3_частка рентабельное^ актив1в обчислена за нерозподшеним прибутком; х4 - частка фшансовоУ стабшьность
1 2 3
Модель Р. Таффлера 1 Г. ТЧшоу г(=0,5 Зх |+0,1 Зх2+ 0ЛВх3+0,16х4 Ъх > 0,3 - добр1 довгостроков1 пер-спективи; 2, < 0,2 - € висока в1ропдшсть банкротства Х| _частка рентабельное^ поточних зобов'язань, обчислена за прибутком вщ реал!зацЙ; Х2_ частка покриття; хз_частка поточно! заборгованоетц х4_ частка об1говост1 активш.
Модель А. Матвшчука г=0,033х]+0,268х2+0,045 Хз-0,018x4-0,004х5-0,015x^+0,702x7 Ъ > 1,104 - задовшьний фшансовий стан; Ъ< 1,104 - загроза ускладнення фь нансового стану X] _ частка мобшьност! актив1в; х2_ частка об1говост1 кредиторсько! заборгованосп; х3_ частка об^овосп власного капггалу; х4_ частка окупносп активш; Х5 - частка забезпеченост1 власними обшовими засобами; х6_ частка концентрацп залученого кашталу; х7_ частка покриття боргш власним каштаном.
Модель О. Терещенка г=0,213х,+2,208х-,+ 0,67х3+1,13х4+1,48х^+0,5 15x6+0,467x7-2,599 Ъ < -0,8 - зона фшансово! кризи; -0,8 < Ъ < 0,51 - зона додаткового анашзу; 0,51 < Ъ - зона фшансовоТ стшкош X] _ частка покриття; х2 - частка фшансово! незалежностц х3 - частка обиовосп активш; х4- частка рентабельносп операцшного продажу за грошовим потоком; Х5 - частка рентабельное^ актив1в за вшьним грошовим потоком; х6_ частка рентабельное^ продажу; х7„ частка об1говост1 обшових актив!в.
Модель Г. Давидово!' 1 А. Волкова Я=8)38к1+к2+0,054к3+ 0,63к4 ЯсО - максимальна ймов1ршсть бан-крутства (90-100 %); 0< Я<0,18 - висока (60-80 %); 0,18< Я<0,32 - середня (35-50 %); 0,32< Я<0,42- низька (15-20 %); Я>0,42 - мЫмальна (до 10 %) к| _ частка робочого кашталу в активах; к2_ частка рентабельносп власного кап ¡талу; к3 - частка об1говост1 актив1в; - частка рентабельное^ в и трат.
* Розробив автор на основ! джерел [2], [5], [4].
Табл. 3. Розрахунковi дат показникв оцтки схильностiВАТ "Мотор ач" до
банкротства за перюд 2003-2009 рр.
Значения штегрального показника (ймов1ртсть банкрутства)
2003 р. | 2004 р. | 2005 р. | 2006 р. | 2007 р. | 2008 р. | 2009 р.
Е. Альтман 1983 р.
1,4922 (стабшь-ний стан) 1,2079 (загрожуе банкрут-ство) 1,1952 (загрожуе банкрут-ство) 1,1404 (загрожуе банкрут-ство) 1,4793 (стабшь-ний стан) 1,0194 (загрожуе банкрут-ство) 2,3035 (стабшь-ний стан)
Спршгейт
1,0122 (стабшь-ний стан) 0,6641 (по-теицiйиий банкрут) 0,6750 (по-тенцшний банкрут) 0,6139 (по-теицiйиий банкрут) 1,0769 (стабiль-ний стан) 0,5256 (по-тенцшний банкрут) 2,0031 (стабiль-ний стан)
Беерман
0,3507 (загроза банкрутства) 0,3498 (загроза банкрут-ства) 0,3724 (загроза банкрутства) 0,3667 (загроза банкрутства) 0,4195 (загроза банкрутства) 0,3819 (загроза банкрутства) 0,4875 (загроза банкрут-ства)
Р. Лис
0,0324 (по-тенцшний банкрут) 0,0283 (по-теицiйиий банкрут) 0,0303 (по-теицiйиий банкрут) 0,0289 (по-тенцшний банкрут) 0,0412 (стабшь-ний стан) 0,0311 (по-тенцiйний банкрут) 0,0677 (стабшь-ний стан)
Р. Таффлер 1 Г. Тшоу
0,5249 (стабшь-ний стан) 0,4075 (стабшь-ний стан) 0,4047 (стабiль-ний стан) 0,3839 (стабiль-ний стан) 0,5208 (стабiль-ний стан) 0,3601 (стабiль-ний стан) 0,8068 (стабiль-ний стан)
А. Матв1йчук
2,9349 (стабшь-ний стан) 2,6545 (стабiль-ний стан) 2,6935 (стабшь-ний стан) 2,3951 (стабiль-ний стан) 2,4306 (стабiль-ний стан) 1,6713 (стабшь-ний стан) 2,6324 (стабшь-ний стан)
О. Терещенко
0,5021 (не-можливо вдентифь кувати 0,4208 (не-можливо iдеитифi-кувати 0,2456 (не-можливо вдентифь кувати 0,1479 (не-можливо iдеитифi-кувати 0,4139 (не-можливо iдентифi-кувати - 0,1732 (неможли-во вденти-фiкувати 1,0599 (ф^ нансова стшшсть)
Г. Давидова 1 А. Белшов
1,9274 (мь тмальна до 10 %) 1,6569 (мь иiмальиа до 10 %) 1,6418 (т-иiмальиа до 10 %) 1,5793 (т-иiмальиа до 10 %) 2,3626 (т-нiмальна до 10 %) 1,6766 (мь тмальна до 10 %) 3,3275 (м^ нiмальна до 10 %)
Джерело: розрахунки автора на базi [17]
Однак, внаслщок детального дослщження граф1чного зютавлення зна-чень штегральних показниюв та коефщента рентабельност власного кашта-лу, можемо стверджувати, що серед дослщжуваних моделей найбшьш набли-жену лшда тренду значень показниюв до динамжи коефщ1енту, проде-монстрували таю: Спршгейта, Е. Альтмана та Г. Давидово! (рис. 3).
У зв'язку з кризою, як зазначалось вище, у 2008 р. фшансове становище ВАТ "Мотор С1ч" дещо попршилось. Майже ус модел1 ч1тко показали змшу тренду фшансового стану в бж зниження, що свщчить про важливу роль методики дискримшантного анал1зу в систем1 виявлення негативних тенденцш фшансово! стабшьност шдприемств.
Рис. 3. Порiвняльна динамжа значень штегральних показнишв за до^джуваними моделями, коеф^ента рентабельностi власного камталу та бiржового курсу ВАТ "Мотор ач " за 2003 -2009рр.
Висновки. Використання зарубiжних економетричних методик ощ-нювання фшансових загроз на прикладi ВАТ "Мотор Оч" шдтверджуе не-можливють одержання однозначного висновку i, як наслщок, некоректнiсть 1х застосування в умовах вггчизняно! економiки. Проте i розробки в^чизня-них науковцiв не завжди адекватно виявляють тенденцп, ощнюють та щенти-фiкують фiнансове становище шдприемства.
На наш погляд, одшею з основних причин тако! ситуацп е недостатне акцентування уваги розробниюв на галузевих особливостях ведення госпо-дарсько! дiяльностi. Ефективне використання дискримшантних моделей для пiдприемств рiзних галузей можливе лише за ч^ко! диференщаци критерь ального рiвня значень штегральних показниюв оцiнки фшансово! стiйкостi.
Перспективи подальших дослiджень вбачаемо у аналiзi можливостi адаптаци та трансформаци вказаних методик до галузевих умов дiяльностi шдприемств машинобудiвного комплексу Украши та розроблення на цш ос-новi нових алгоритмiв дiагностики ймовiрностi фшансово! неспроможностi господарюючих суб,ектiв.
Л1тература
1. Методичш рекомендаци з аналiзу i оцiнки фiнансового стану пiдприeмств: Затв. центральною спшкою споживчих товариств Украши вщ 28.07.2006 р.
2. Методичш рекомендацш щодо виявлення ознак неплатоспроможност пiдприeмства та ознак дш з приховування банкрутства, фiктивного банкрутства чи доведення до банкрут-ства: Затв. наказом Мшютерства економiки Украши вщ 19 сiчня 2001 р., № 14.
3. Методичш рекомендаци щодо пщготовки аудиторського висновку при перевiрцi вщ-критих акцiонерних товариств та шдприемств - емггенпв обтгацш (крiм комерцiйних бан-юв): Затв. спшьним наказом Мiнiстерства фiнансiв Украши i Фонду державного майна Украши вщ 26 сiчня 2001 року N 49/121.
4. Положення про порядок здшснення аналiзу фшансового стану пiдприемств, що пщ-лягають приватизации Затв. наказом Мiнiстерства фшанав Украiни вiд 26 сiчня 2001 р., № 49/121.
5. Порядок проведення ощнки фiнансового стану бенефщара та визначення виду забез-печення для обслуговування та погашення позики, надано'1' за рахунок коштiв шжнародних фiнансових органiзацiй: Затв. наказом Мшютерства фшанав Украiни вiд 21 кв^ня 2003 р., № 315/7636.
6. Великий тлумачний словник сучасно'1' украшсько'1' мови (з дод. i допов.) / уклад. i голов. ред. В Т. Бусел. - К.-1ртнь : ВТФ "Перун". - 2005. - 1728 с.
7. Верланов О.Ю. Система методолопчних компонент ощнки фшансового стану шдприемств // Нау^ пращ ХНУРЕ. - 2004. - № 51. - С. 77-85.
8. Економ1чна юбернетика : навч. поабн. / О.Д. Шарапов, В.Д. Дербенцев, Д.С. Семьо-нов. - К. : Вид-во КНЕУ, 2004. - 231 с. [Електронний ресурс]. - Доступний з http://www.buklib .net/index.php? option=com_jbook& catid=128.
9. Кизим Н.А. Оценка и прогнозирование неплатежеспособности предприятий : монография / Н.А. Кизим и др. / Харьков. нац. зкон. ин-т. - Харьков : ИД "ИНЖЗК", 2004. - 144 с.
10. Матвшчук А.В. Дискримшанта модель ощнки ймовiрностi банкрутства // Моделю-вання та шформацшш системи в економщг - 2006. - № 74. - С. 299-314.
11. Матвшчук А.В. Дагностика банкрутства шдприемств / А.В. Матвшчук // Економь ка Украши. - 2007. - № 4. - С. 20-28.
12. Терещенко О.О. Антикризове фшансове управлшня на пщприемста / О.О. Терещенко. - К. : Вид-во КНЕУ. - 2004. - 268 с.
13. Терещепко О.О. Дискримшантна модель штегрально'1' ощнки фшансового стану пщприемства // Економша Украши. - 2003. - № 8. - С. 38-45.
14. Финансовое положение предприятия: оценка, анализ, планирование / под ред. А.В. Чуписа. - Сумы : Университетская книга. - 1999. - 332 с.
15. Остання офщшна котировка на ФБ ПФТС за результатами торгово'1' сеси вщ 31.03.2008, 27.06.2008, 30.09.2008, 30.12.2008, 31.03.2009, 30.06.2009, 30.09.2009, 31.12.2009, 31.03.2010. [Електронний ресурс]. - Доступний з http://www.pfts.com.
16. Р1чна шформащя емтгента щнних паперiв за 2008 рш. [Електронний ресурс]. - Доступний з http://www.motorsich.com/userfiles/file/ocb.
17. Р1чш звгги вщкритого акщонерного товариства "Мотор Оч" за 2003-2009 рр. [Електронний ресурс]. - Доступний з http://www.motorsich. com/rus/investors/rascr_inf/reg _inform.
18. Лопстична регреая. [Електронний ресурс]. - Доступний з http://www.ru. wikipedia. org/wiki/Логистическая_регрессия.
Теребух А.А., Диброва Н.О. Сравнительный анализ моделей оценки финансовых угроз субъектов ведения хозяйства
Проведен сравнительный анализ отечественных и зарубежных моделей диагностики финансовой несостоятельности субъектов ведения хозяйства. Отражены преимущества и недостатки применения методик многофакторного дискриминан-тного анализа. Исследуемые модели апробировано на машиностроительном предприятии, которое характеризуется стабильным финансовым положением.
Terebuh A.A., Dibrova N.O. Models evaluation comparative analysis of of menage subjects financial threats
The comparative analysis of domestic and foreign models of diagnostics of financial insolvency of subjects of menage is conducted in the article. The basic positive and negati-
ve factors of application of foreign methods of multivariable diskriminant analysis are resulted in. The investigated models are approved on a machine-building enterprise which is characterized by stable financial position._
YflK 330.341.1 Cm. euKn. T.H. Toem - MymrnecbKuü ffY
METOAHHHI niAXOAH AO BH3HAHEHHA nOKA3HHKIB EŒEKTHBHOCTI IHHOBA^HHOÏ AM^BHOCTI nPOMHC^OEHX mAnPHCMCTE B yKPAÏHI
Po3raaHyTo ochobh TeopeTHKO-MeTOAHHHi nigxogu go onrnroBaHHa e^eKTHBHocri ÎHHOBa^HHOï gia.nbHocri nignpueMCTBa, yTOHHeHo cyTHicTb noHaTTa мoцiнка e^eKTHB-HOCTi iHHoBaniHHoï gianbHOcri nignpHeMCTBa" Ta gonoBHeHo, peKoMeHgoBaHHÜ roHI^O, nepemK noKa3HHKiB oniHKH e^eKTHBHocri iHHOBa^HHOï gia.nbHocri nignpueMCTBa 3 ypa-xyBaHHaM BHMor cborogeHHa.
KnwHoei enoea: iHHOBa^ï, iHHoBaniÜHa gia^bHicTb, e^eKTHBHicTb, pe3y.nbTaTHB-HicTb, oцiнкa e^eKTHBHocri iHHoBaniHHoï gia^bHOCTi nignpueMCTBa.
YcnimHe ^yH^ioHyBaHHa BÎTHH3HaHHx npoMHoroBHx nignpneMCTB i go-caraeHHa CTpaTerinHHx nepeBar b yMOBax кoнкypeнцiï 3HanHoro MÎporo 3ane^aTb Big e^eKTHBHoCTÎ ïx iHHoBa^HHoï gia^bHoeri.
Iннoвaцiï y Ham nac - ogHe i3 HaHCKnagmmHx aBHm,, aKe BH3Hanae eKo-HoMÎHHe 3poCTaHHa, po3bhtok i CTÎHKÎCTb ^maHcoBo-rocnogapcbKoï gianbHoeri 6ygb-aKoro nignpHeMCTBa. 3a CBoero cyraicTO мiннoвaцiïм - цe HoBoCTBopeHi (3aCToCoBaHi) i (aôo) BgocKoHanem KoHKypeHTo3gaTHi TexHo^oriï, npogyкцia aôo noanyra, a TaKo^ opram3a^HHo-TexmHm pimeHHa, m,o iCToTHo nomnmyroTb CTpyKTypy Ta aKiCTb BHpoÔH^TBa i (aôo) co^anbHoï c^epn; a iHHoBa^HHa gi-a^bmcTb - цe gia^bmcTb, m,o CnpaMoBaHa Ha BHKopHCTaHHa i KoMep^ani3a^ro pe3y^bTaTiB HayKoBHx gocmg^eHb Ta po3poôoK i 3yMoB^roe BHnycK Ha phhok ho-bhx KoHKypeHTo3gaTHHx ToBapiB i noc.nyr [1].
Iннoвaцiï Ta iHHoBa^HHa gianbHicTb e HeoôxigHoro CKnagoBoro npoцeсy 3aôe3neneHHa yCnimHoro, goBroTpHBanoro Ta eriÖKoro ^yH^ioHyBaHHa nignpHeMCTBa, ogmero 3 ^yHgaMeHTanbHHx CKnagoBHx e^eKTHBHoï CTpaTeriï Ta Ba^-ïïhbhm iHCTpyMeHToM 3aôe3neneHHa KoHKypeHTHHx nepeBar.
npoô^eMH o^HWBaHHa e^eKTHBHoeri iHHoBa^HHoï gianbHoeri gocm-g^yBann y cboïx npaцax 3apyômm Ta BiTHH3Ham Bnem: B. EepHC, n. XaBpaHeK [2, c. 246], r. EipMaH, C. fflMigT [3, c. 424], E. KpuroB, B. B^aCoBa, I. ^ypaBKo-Ba [4], O.G. Ky3bMiH [5], C.O. noKponHBHHH [6], n. XapiBa [7] Ta iH.
nepeBa^Ha ôrnbmicTb aBTopiB npngrnae ocHoBHy yBary nHTaHHaM o^hkh eKoHoMinHoï e^eKTHBHocTi iHHoBa^HHoï gia^bHoeri. TaK, E. Kpn^oB, B. B^aco-Ba, I. ^ypaBKoBa b [4] nponoHyroTb g^a oKpeMoro nignpHeMCTBa po3pi3HaTH bh-poÖHHHy, ^maHcoBy Ta iHBecTH^HHy e^eKTHBHicTb Big peani3a^ï iHHoBa^H. A n. XapiB, O. Coôko b [8] 3a3HanaroTb HeoôxigHicTb BH3HaneHHa e^eKTHBHoeri iH-HoBa^HHoï gia^bHocTi nignpHeMCTBa 3a TaKHMH HanpaMaMH o^HWBaHHa: HayKo-Bo-iH$opMa^HHoro i TexmnHoro piBHa nignpHeMCTBa, TexHiKo-eKoHoMinHoï e^eKTHBHocTi iHHoBa^HHHx npoeKTiB.
npoTe goci b eKoHoMinmö нayцi He c^opMoBaHo y3aranbHWBanbHi MeTo-gHHHi ochobh go aHani3y iHHoBa^HHoï gia^bHoeri, a HaBegeHHH nepe^iK nigxo-
240
36ipHHK HayKOBO-TexHÏHHHx npauh
