CC BY
56
ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДОСТУПНЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА НА ПРИМЕРЕ ООО «ГРОТЕКС»
З.М. Малышева, студент
Санкт-Петербургский государственный университет (Россия, г. Санкт-Петербург)
DOI: 10.24411/2411-0450-2020-10555
Аннотация. В новых экономических реалиях, сложившихся во время пандемии COVID-19 многие компании оказались на грани банкротства, еще больше предприятий испытывают финансовые трудности, которые в будущем могут повлиять на их развитие и стабильное существование. В то же время, бизнес не может существовать без партнерства и инвестиций. Даже в сложившихся условиях тяжелейшего экономического кризиса необходимо искать пути для развития и расширения. При этом, очевидно, что только финансово стабильная компания может стать надежным партнером. В связи с этим возникает актуальными становятся методики, которые могут позволить стороннему участнику проверить ту или иную фирму на вероятность скорого банкротства.
В расках выполненного исследования были рассмотрены методы прогнозирования банкротства и коэффициенты финансового анализа предприятия, которые могут быть рассчитаны только на основе общедоступной информации.
Рассмотренные методы и коэффициенты были рассчитаны для фармацевтической компании ООО «Гротекс», которая несколько лет назад была удостоена статуса стратегического инвестора г. Санкт-Петербург, а также была признана одной из самых быстро развивающихся компаний в своей отрасли. Получившиеся в ходе выполнения практической части результаты в целом показали одинаковый результат, а именно показали высокую вероятность банкротства предприятии в скором времени. Выбранные методы и коэффициенты доказали, что для проведения финансового анализа и предсказания вероятности банкротства достаточно открытой информации.
Ключевые слова: прогнозирование банкротства, финансовый анализ, метод, фармацевтическая компания, Альтман.
2020 стал для многих поворотным. Из-за различных трудностей и ограничений, вызванных пандемией СОУГО-19 произошел резкий и крупнейший за последнее время обвал экономики как в России, так и во всем мире. На сегодняшний день ограничения постепенно ослабляются, а бизнес начинает вновь набирать обороты. Заключаются новые контракты, ведется поиск будущих партнеров. Однако, за время пандемии многие компании оказались на грани банкротства. По прогнозам еще больше компании могут столкнуться с подобным исходом до конца года. Конечно же банкротство не является скоротечным явлением. Это точка, к которой компания движется на протяжении нескольких лет. При этом, существует ряд экономических коэффициентов и моделей, которые помогают предсказать банкротство фирмы в дол-
госрочной перспективе. Ряд из них требует наличие на руках закрытой информации, но для расчета некоторых достаточно наличие общедоступных данных. Подобные коэффициенты, несомненно, могут играть конструктивную роль при поиске новых партнеров и заключении важных контрактов. В данной статье актуальность этих коэффициентов будет рассматриваться на примере фирмы ООО «Гротекс».
Финансовый анализ предприятия и его коэффициенты
На практике, чаще всего банкротство объявляется после финансового анализа предприятия. Он проводится в целях определения достаточности принадлежащего должнику имущества для покрытия расходов в деле о банкротстве, в том числе расходов на выплату вознаграждения арбитражным управляющим, а также в целях
определения возможности или невозможности восстановления платежеспособности должника в порядке и в сроки, которые установлены Федеральным законом [1]. Однако, это не мешает в случае необходимости самолично просчитать вероятность банкротства той или иной фирмы.
При проведения финансового анализа могут использоваться статистическая, бухгалтерская и налоговая отчетность; регистры бухгалтерского и налогового учета; материалы аудиторской проверки; отчеты оценщиков; учредительные документы; различные протоколы и договоры; планы; сметы; калькуляции; положения об учетной политике; нормативные правовые документы; схемы документооборота; схемы организационной и производственной структур; отчетности зависимых от предприятия компаний (филиалы, дочерние предприятия); материалы налоговых проверок; материалы судебных процессов, а так же другие различные важные документы, характеризующие деятельность должника и ее эффективность. Большинство из
Коэффициент абсолютной ликвидности
Данный коэффициент характеризует платежеспособность относительно краткосрочных обязательств, то есть сколько
этих материалов предназначены для закрытого пользования, поэтому для расчета вероятности банкротства какого-либо предприятия частным лицом можно руководствоваться только публичной (открытой) информацией.
Для финансового анализа состояния предприятия рассчитываются коэффициенты финансово-хозяйственной деятельности должника. Данные коэффициенты можно разделить на три группы:
- Коэффициенты, характеризующие платежеспособность должника;
- Коэффициенты, характеризующие финансовую устойчивость должника;
- Коэффициенты, характеризующие деловую активность должника.
Большинство из этих коэффициентов могут быть рассчитаны при наличии бухгалтерского баланса и отчета о финансовых
К первой группе относятся несколько коэффициентов. Один из них - коэффициент абсолютной ликвидности.
Наиболее ликвидные оборотные активы Текущие обязательства дожника
обязательств может быть погашено немедленно, в данный момент.
Следующий показатель - коэффициен Коэффициент текущей ликвидности
Данный коэффициент показывает насколько организация обеспечена оборотными средствами для ведения своей деятельности и своевременного погашения обязательств.
текущей ликвидности.
Ликвидные активы Текущие обязательства должника
Еще один коэффициент, характеризующий платежеспособность должника - показатель обеспеченности обязательств должника его активами.
Показатель обеспеченности обязательств его активами =
Ликвидные активы + Скорректированные ВОА
Обязательства должника
Данный показатель определяет сколько активов предприятия приходится на единицу его долга.
Последний показатель из этой группы -степень платежеспособности по текущим обязательствам.
Степень платежеспособности по текущим обязательствам Текущие обязательства
Среднемесячная выручка
Данный показатель определяет количество заемных средств, период, за который они могут быть погашены, и, как следствие, платежеспособность предприятия в данный период времени.
В сумме при расчете всех этих показателей можно делать выводы о платежеспособности должника.
Коэффициент автономии =
Данный коэффициент показывает сколько активов должника обеспечиваются собственными средствами, т.е. на сколько предприятие независимо от внешних долгосрочных и краткосрочных займов.
Вторая группы - коэффициенты характеризующие финансовую устойчивость должника. Первый коэффициент из этой группы - коэффициент автономии или по-другому финансовой независимости.
Собственные средства Совокупные активы
Следующий показатель данной группы - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами или по-другому доля собственных оборотных средств в оборотных активах.
Коэффициент обеспеченности собственными ОС
Собственные средства — Скорректированные ВОА
Данный показатель определяет насколько организация обеспечена собственными оборотными средствами, которые необходимы для стабильности ее финансового состояния.
В сумме при расчете всех этих показателей можно делать выводы о финансовой устойчивости должника.
Величина ОА
Последняя группа, рассматриваемая в статье, - коэффициенты, характеризующие деловую активность должника. В данной группе существует два показателя - показатель рентабельности активов и показатель нормы чисто прибыли:
Рентабельность активов =
Чистая прибыль (убыток) Совокупные активы
х100%
Данный показатель характеризует степень эффективности использования средств организации. Следующий показатель - норма чистой прибыли:
Норма ЧП
Чистая прибыль Нетто — выручка
х100%
В сумме благодаря двум этим показателям мы можем судить о деловой активности должника.
Общедоступные методы прогнозирования банкротства
Помимо коэффициентов, которые рассчитываются во время проведения финансового анализа потенциального предприятия - банкрота, существуют частные методы по прогнозированию возможного банкротства. Главным образом толчком для их изобретения стала необходимость диагностики возможного предбанкротного состояния хозяйствующего субъекта. На данный момент разработаны две кризис-прогнозные методики - качественные и количественные.
«Количественные методы анализа - это такие методы, в основе которых лежат достаточно строгие формализованные зависимости, т.е. взаимосвязь анализируемых показателей и определяющих их факторов выражается в виде формул» [2]. Качественные же, наоборот, в основном состоят из аналитических аспектов и выявлении зависимостей аналитическим способом. Как можно видеть из определений, качественные методики являются более общими и субъективными, в то же время количественные опираются на реальные
факты и цифры. Именно поэтому нас больше интересует эта группа прогнозных методик.
Первая количественная методика была создана американским ученым и педагогом Уильямом Бивером. К сожалению, без знания амортизационных отчислений невозможно рассчитать данный коэффициент, поэтому он не представляет большого интереса при анализе вероятности банкротства предприятия частными лицами.
Одним из наиболее популярных и распространенных методов прогнозирования банкротства на сегодняшний день является коэффициент Эдварда Альтмана (по-другому индекс кредитоспособности или Z-счет). Индекс позволяет разделить предприятия на потенциальных банкротов и не банкротов, охарактеризовать потенциал компании и результаты его работы за прошедший период.
Оригинальная система подсчета рассчитана под компании чьи акции продаются на бирже. Данное обстоятельство значительно уменьшает группу компаний, для которых может быть подготовлен прогноз вероятности банкротства. Однако, в 1983 году он опубликовал вариант для непубличных компаний, чьи акции не торгуются на бирже.
Z=0.717X1+0.847X2+3.107X3 +0.420X4+0.998X5
• Если Z <1.23 то предприятие признается банкротом
• 1.23 <Z <2.89 ситуация неопределенная
• Z > 2.90 - ситуация стабильна, компания финансово устойчива.
Точность пятифакторной модифицированной модели Альтмана — 90,9 % в прогнозировании банкротства предприятия за один год до его наступления.
Помимо подобной модели, существует несколько вариантов расчета Z-счета, адаптированных к российским реалиям. Один из них - адаптация Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова:
R = 2K0 + 0,1Kxn +0,08Ки +0,45Км +
кпь
где К0 - коэффициент обеспеченности собственными средствами;
^.л - коэффициент текущей ликвидности;
КИ - коэффициент оборачиваемости активов;
КМ - коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);
Кпр - рентабельность собственного капитала.
После расчета, анализ предприятия будет проводиться в зависимости от приближенности или удаленности результата к единице. Единица - максимум, который может быть получен при расчете данного коэффициента и будет обозначать удовлетворительное финансовое состояние компании. Соответственно, чем дальше показатель будет отдаляться от единицы к ну-
лю, тем хуже будет его финансовое со- Еще одна вариация предложена препо-
стояние. давателями Иркутской государственной
экономической академии и имеет вид:
КЗ - ■ К4 - .-
K=8.38K1+K2+0.054K3+0.63K4
Оборотный капитал
где К1----
Актив Чистая прибыль
К2--
Собственный капитал Выручка от реализации
Актив Чистая прибыль
Интегральные затраты
При этом показатель можно характеризовать так: при значении меньше нуля, вероятность банкротства максимальна и составляет 90-100%; при значениях от 0 до 0,18 вероятность высокая, 60-80%; при значениях от 0,18 до 0,32 - средняя, 3550%; если значение входит в промежуток от 0,32 до 0,42, вероятность банкротства низкая и составляет 15-20%; а если значение больше 0,42 вероятность минимальна (до10%).
Модель А.В Колышкина была предложена позже предыдущих вариантов. Проанализировав другие аналитические модели, ученый отобрал те показатели, которые до этого наиболее часто использовались при прогнозировании банкротства, и, исходя из их частоты использования, придал им вес. В результате, А.В. Колышкин получил три варианта подсчета вероятности банкротства. В общем виде модели выглядят следующим образом [0]:
Модель № 1 = 0.47К1 + 0.14К2 + 0.39К3
Модель № 2 = 0.61К4 + 0.39К5 Модель № 3 = 0.49К4 + 0.12К2 + 0.19К6 + 0.19К3
где К1 - рабочий капитал к активам;
К2 - рентабельность собственного капитала;
К3 - денежный поток к задолженности;
К4 - коэффициент покрытия;
К5 - рентабельность активов;
К6 - рентабельность продаж При модели №1 благополучными компаниями будут являться компании с показателем от 0,08 до 0,16, промежуток от -0,08 до 0,08 составит зону неопределенности, а банкротами будут признаны организации с коэффициентом от -0,20 до -0,08.
По второй модели предприятиями с удовлетворительным финансовым состоянием будут являться те, чей рассчитанный показатель попал в промежуток от 1,07 до 1,54, а промежуток [0,49-1,07] составит зону неопределенности. Банкротами получатся компании, чей показатель составит от 0,35 до 0,49. По третьей модели хорошее финансовое состояние будет при показателе от 0,92 до 1,36; зона неопределенности -от 0,38 до 0,92, а банкротство - от 0,25 до 0,38.
Прогнозирование банкротства для ООО «Гротекс»
ООО «Гротекс» неслучайно была выбрана в качестве примера для практической части. Во время пандемии благодаря ряду факторов стало понятно, что медицина является довольно благоприятной сферой для будущих инвестиций и вложений. На сегодняшний день медицинский рынок в России довольно обширен и разнообразен, поэтому трудно однозначно оценить надежность компании лишь по внешним факторам, для более точных данный следует также провести статистический анализ.
ООО «Гротекс», более известная потребителям под названием «Solopharта» - российская фармацевтическая компания по производству жидких стерильных лекарственных форм по стандартам GMP (лицензия № 00023-ЛС). Компания была создана в 2010 году в г. Санкт-Петербург. По данным на февраль 2020 года ООО «Гротекс» в период с 2015 по 2020 год последовательно находилась в топе компаний с наивысшим темпом роста в розничной торговле (фармацевтическая
сфера). Также несколько раз она получала престижную премию «Платиновая Унция» в номинации «Динамика года». Выпуск всей продукции осуществляется на высококачественном оборудовании европейского производства. А в 2015 году Solopharm получил статус стратегического инвестора г. Санкт-Петербург.
Данная информация позволяет считать, что компания является достаточно устойчивой и подходящей для инвестирования или заключения партнерства.
Теперь, с помощью данных, находящихся в открытом доступе, рассчитаем для ООО «Гротекс» коэффициенты, использующиеся при проведении финансового анализа предприятия арбитражем:
- Коэффициенты платежеспособности:
Рассчитанные данные коэффициентов платежеспособности за последние 4 года для компании ООО «Гротекс» представлены в таблице 1.
Таблица 1. Коэффициенты платежеспособности за последние четыре года для предпри-
ятия ООО «Гротекс»
Название коэффициента 2016 год 2017 год 2018 год 2019 год
Коэффициент абсолютной ликвидности 0,28 0,33 0,27 0,16
Коэффициент текущей ликвидности 1,39 1,71 1,62 1,15
Показатель обеспеченности обязательств активами 2,59 3,00 3,05 1,56
Как известно, чем выше показатель абсолютной ликвидности, тем лучше платежеспособность предприятия. Пороговым значением для этого коэффициента является 0,2. Значения ниже данного показывают неспособность компании погасить текущие краткосрочные обязательства. Как можно увидеть из рассчитанных данных, представленных в таблице коэффициент абсолютной ликвидности компании «Solopharm» практически все время находится на границе нормы, а в 2019 году он и вовсе упал ниже порогового значения. Это означает, что в случае банкротства компании кредиторы не смогут быстро вернуть свои средства. Для компании с таким низким коэффициентом возможности для привлечения заемных средств минимальны, т.к. многие кредиторы не готовы пойти на такой высокий риск.
Рассматривая коэффициент текущей ликвидности, следует знать, что, в зависимости от отрасли экономики, при норме он должен принимать значения от 1.5 до 2.5. Значение ниже 1 говорит о том, что пред-
приятие неспособно стабильно оплачивать текущие счета. Как мы можем видеть из данных, представленных в таблице 1. Полученные в ходе расчетов значения коэффициента дают основания считать, что предприятие находится в достаточно нестабильном положении, потому как, несмотря на рост в 2017 и 2018 годах, в 2019 коэффициент резко снизился и упав ниже отметки в 1,5 составил 1,15
Далее, обращая внимание на обеспеченность обязательств активами, следует понимать, что его значение должно быть выше 1. В таком случае собственные активы предприятия могут покрыть его долговые обязательства. Как мы видим, в случае с ООО «Гротекс», их активы могут полностью погасить долговые обязательства т.е. все в порядке. Однако, резкое падение с 3,05 в 2018 году, до 1.56 в 2019 дает основания считать, что ситуация постепенно меняется в худшую сторону.
- Коэффициенты финансовой устойчивости:
Таблица 2. Рассчитанные коэффициенты финансовой устойчивости ООО «Гротекс» за 2016-2019 гг.
Название коэффициента 2016 год 2017 год 2018 год 2019 год
Коэффициент автономии 0,06 0,07 -0,05 -0,03
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами -0,90 -0,87 -1,09 -1,06
В российской практике общепринятой нормой считается значение коэффициента автономии выше 0.5. Слишком низкий коэффициент автономии показывает, что предприятие полностью зависимо от кредиторов - ее собственный капитал отрицательный. Как мы видим из таблицы 2, коэффициент катастрофически низкий, а в последних периодах даже отрицателен, что говорит об отрицательном значении собственного капитала.
Для второго коэффициента из этой группы, а именно: коэффициента обеспе-
ченности собственными оборотными средствами нормальными являются значения выше 0.1. Если мы посмотрим на результаты расчетов, приведенные в таблице 2, то станет понятно, что на данный момент, как и в предыдущие годы предприятие не располагает достаточными средствами, чтобы финансировать свою текущую деятельность.
- Коэффициенты, характеризующие деловую активность должника
Таблица 3. Рассчитанные коэффициенты деловой активности предприятия за период 20162019 гг.
Название коэффициента 2016 год 2017 год 2018 год 2019 год
Рентабельность активов -0.2 -0.07 -0.14 0.008
Норма чистой прибыли -0.39 -0.14 -0.23 0.009
Для коэффициента рентабельности активов не существует нормативных значений, их следует рассматривать в динамике, а также сопоставлять с конкурентами по рынку сбыта. При этом, отрицательные значения показателя за период 2016-2018 года, а также минимальное положительное значение в 2019 году не могут являться обнадеживающими.
Для нормы чистой прибыли хорошим считается значение, находящееся в рамках
от 0,08 до 0,2. Если мы посмотрим на данные в таблице 3. То увидим, что коэффициенты ООО «Гротекс» за последние четыре года сильно уступают нормативным значениям, даже несмотря на рост в прошлом году.
Теперь, рассчитаем данные согласно количественным методам прогнозирования банкротства, описанным выше.
- Коэффициент Альтмана для коммерческих предприятий
Таблица 4. Расчетные данные для метода Альтмана и рассчитанный Z-счет за 20162019 гг.
Переменные 2016 год 2017 год 2018 год 2019 год
X1 0,10 0,16 0,13 0,05
X2 -0,14 -0,19 -0,29 -0,32
X3 0,07 0,07 -0,04 0,05
X4 0,0668 0,0799 -0,0473 -0,0301
X5 0,41 0,41 0,47 0,76
Итог 0,64 0,62 0,17 0,68
Выше уже были приведены нормативные данные для метода Альтмана. Значения, находящиеся ниже 1,23 дают право предсказывать высокую вероятность банкротства. Как мы видим из таблицы 4. Коэффициент Альтмана, для ООО «Гротекс» все четыре года находился ниже предель-
ного значения. Такой результат дает основания предсказывать высокую вероятность банкротства предприятия в скором будущем.
- Модель Сайфуллина и Кадыкова для счета Z
Таблица 5. Расчетные данные для модели Сайфуллина и Кадыкова, и рассчитанный по ним Z-счет (2016-2019 гг.)_
Название коэффициента 2016 год 2017 год 2018 год 2019 год
Коэффициент обеспеченности собственными средствами -1,56 -1,47 -2,14 -1,50
Коэффициент текущей ликвидности 1,39 1,71 1,62 1,15
Коэффициент оборачиваемости активов 0,5 0,48 0,6 0,96
Коммерческая маржа 0,18 0,17 -0,08 0,07
Рентабельность собственного капитала -2,0 -1,34 2,40 1,92
Итог -4,86 -3,99 -1,71 -0,85
Максимальным возможным значением при работе с данной моделью может являться 1. В таком случае, финансовое состояние предприятия будет считаться полностью удовлетворительным. Чем ниже данный показатель, тем хуже будет реальное финансовое состояние компании. Как
ООО «Гротекс» показатели все время принимают отрицательное значение. Несомненно, это означает наличие серьезных проблем и финансовых трудностей внутри предприятия.
- Иркутская модель (модель ИГЭА для Z-счета)
мы видим из таблицы 5, в случае с
Таблица 6. Расчетные данные и рассчитанный Z-счет для модели ИГЭА
Коэффициенты 2016 год 2017 год 2018 год 2019 год
К1 0,10 0,16 0,13 0,05
К2 -3,16 -0,91 -2,83 -0,27
Кэ 0,50 0,48 0,60 0,96
К4 -0,47 -0,38 -0,34 -0,13
Итог -2,57 0,18 -1,93 0,15
Если во время расчета по этой модели получается значение ниже нуля, то вероятность банкротства максимальна и составляет 90-100%. Рассматривая данные из таблице 6, можно увидеть, что в 2016 и 2018 гг. значение для ООО «Гротекс» приобретало отрицательные значения. Это означает, что компания испытывала серьез-
ные трудности и являлась финансово неустойчивой. Несмотря на то, что в 2017 и 2019 году значения были положительными они не поднимались выше 0,18 т.е компания все равно находилась в зоне высокой вероятности банкротства.
- Модель А.В. Колышкина
Таблица 6. Результаты расчетов по моделям Колышкина А.В. (2016-2019 гг.)
№ Модели 2016 год 2017 год 2018 год 2019 год
Модель 1 -0,15 -0,08 0,36 0,30
Модель 2 0,78 1,03 0,96 0,72
Модель 3 0,08 0,33 0,72 0,59
Если мы сравним данные, полученные в ходе проведения расчетов по Модели 1 (табл. 6) со значениями нормы, то окажется, что с 2018 году компания находится в «зеленой» зоне (значения от 0,08). Для Модели 2 удовлетворительными станут результаты от 1,07. Показателем возможного банкротства - значения ниже 0,35. Как мы видим на протяжении всех четы-
рех лет коэффициент был внутри этих условных рамок. Это дает право говорить о том, что компания находится в зоне неопределенности. Такой результат является скорее негативным. Модель 3, по наблюдениям самого А.В. Колышкина, является наиболее точной. По ней возможными банкротами являются предприятия с коэффициентом ниже 0,38. Результат 0,38 до
0,92, показывает то, что организация находится в зоне неопределенности. Как мы можем видеть из таблицы 6. В период с 2016 по 2018 год наблюдалась положительная динамика. За все четыре года значение ни разу не падало ниже отметки в 0,38. Однако падение в 2019 году после периода роста, а также постоянное нахождение в зоне «неопределенности» не дают возможность считать ООО «Гротекс» финансово стабильным предприятием
Выводы. Несмотря на внешнюю привлекательность компании, расчет основных коэффициентов финансового анализа, а также расчеты с помощью методов прогнозирования банкротства показывает, что компания ООО «Гротекс» не является финансово устойчивой и испытывает серьезные финансовые трудности. Скорее всего в ближайшем будущем компания будет испытывать трудности с обслуживанием своего долга. В случае неудачи возможной
крайне высокая вероятность банкротства ООО. Из этого следует, что она не может быть благоприятным партнером, а также не подходит для успешного инвестирования. Инвесторам и кредиторам следует воздержаться от сотрудничества с ООО «Гротекс». Также крайне опасно иметь дебиторскую задолженность при работе с этой компанией - следует применять факторинг или работать по полной предоплате. Возможно даже целесообразно начать стратегическое сотрудничество с другими, более надежными компаниями.
Заключение. Многочисленные исследования показали состоятельность подобных методов расчета вероятности банкротства предприятий. Данные, необходимые для получения готовых цифр являются открытыми и легкодоступными. Это дает нам основание считать, что выделенные методы могут сыграть важную роль при поиске и подборе надежного партнера.
попытки рефинансирования существует
Библиографический список
1. Федеральный закон №127-ФЗ от 26.10.2002 «О несостоятельности (банкротстве)».
2. Воронина В.М. Прогнозирование банкротства промышленных предприятий с помощью количественных и качественных методов анализа: проблемы теории и практики // Экономический анализ: теория и практика. - 2007. - № 18 (99). - С. 27-34.
3. Колышкин А.В. Новые подходы к оценке вероятности банкротства. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://masters.donntu.org/2009/fvti/semenenko/library/article7.htm
THE PRACTICAL USAGE OF ACCESSIBLE METHODS FOR PREDICTING BANKRUPTCY USING AN EXAMPLE OF GROTEX LLC
Z.M. Malysheva, Student St. Petersburg State University (Russia, St. Petersburg)
Abstract. In the new economic realities that developed during the COVID-19 pandemic, many companies were on the verge of bankruptcy, even more enterprises are experiencing financial difficulties that could affect their development and stable existence in the future. At the same time, a business cannot exist without partnerships and investments. Even under the prevailing conditions of a severe economic crisis, it is necessary to look for ways to develop and expand. At the same time, it is obvious that only a financially stable company can become a reliable partner. In this regard, methods that may allow an outside party to check a particular company for the likelihood of imminent bankruptcy become relevant.
In the scope of the study, the methods of forecasting bankruptcy and the coefficients of the financial analysis of the enterprise, which can be calculated only on the basis of publicly available information, were considered.
The methods and coefficients considered were calculated for the pharmaceutical company LLC Grotex, which a few years ago was awarded the status of a strategic investor in St. Petersburg, and was also recognized as one of the fastest growing companies in its industry. The results obtained during the implementation of the practical part generally showed the same result, namely, they showed a high probability of bankruptcy of the enterprise in the near future. Selected methods and ratios have proven that open financial information is sufficient to conduct a financial analysis and predict the likelihood of bankruptcy.
Keywords: bankruptcy forecasting, financial analysis, method, pharmaceutical company, Altman.
