Применение моделей прогнозирования банкротства на российских предприятиях Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА НА РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Л.В. ПОПОВА, доктор экономических наук, профессор кафедры «Бухгалтерский учет и налогообложение»

И А. МАСЛОВА, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Бухгалтерский учет и налогообложение»

Н.В. ПЧЕЛЕНОК

М.М. ПЕТРЫКИНА, Орловский государственный технический университет

На современном этапе развития российской экономики на первый план выходят проблемы, связанные с выявлением неблагоприятных тенденций развития предприятия и выбора метода оценки банкротства. Несмотря на наличие большого количества всевозможных методов и методик, позволяющих прогнозировать наступление банкротства предприятия с той или иной степенью вероятности, в этой области чрезвычайно много проблем.

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства организаций. Рассмотрим применение данных методик на конкретном предприятии - ДООО «Завод крупных панелей».

Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США еще в начале 1930-х гг. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения ино-

странных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. В связи с этим были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности, Z-счета Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий, были разработаны О.П. Зайцевой, P.C. Сайфуллиным и Г.Г. Кады-ковым. Кроме того, было принято постановление Правительства Российской Федерации от 25 июня 2003 г. № 367 «Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа», в котором установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности организаций.

Наиболее простой из методик диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах. На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой были выявлены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом (табл. 1):

22

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: ЖВОРЪЯ ж ЪР/гкжъсМ

Коэффициент Доля заемных

Х= -0,3877 - 1,0736 текущей +0,0579 средств

ликвидности в пассивах.

Таблица 1

Степень вероятности банкротства по двухфакторной математической модели

Значение X Вероятность банкротства

Больше 0,3 Вероятность банкротства велика

От -0,3 до 0,3 Вероятность банкротства средняя

Меньше -0,3 Вероятность банкротства мала

Равен 0 Вероятность банкротства равна 0,5

Рассмотрим применение двухфакторной математической модели на ДООО «Завод крупных панелей» (табл. 2).

Из табл. 2 следует, что в соответствии с двухфакторной математической моделью для ДООО «Завод крупных панелей» вероятность банкротства за анализируемый период очень мала. Однако известно, что ДООО «Завод крупных панелей» находится в преддверии банкротства. Это означает, что двухфакторная математическая модель неприемлема для данного предприятия.

Применение данной модели для российских условий было исследовано также в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям, и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель - рентабельность активов. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

В ходе практического применения этих критериев был выявлен ряд недостатков указанной выше системы.

Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто

используется так называемый Z-счет Э. Альтмана (индекс кредитоспособности), который представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США.

Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискри-минантного анализа (Multiple-discriminant analysis - MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась впериод 1946-1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период.

Итоговый коэффициент вероятности банкротства Zpaccчитывaeтcя с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими методами. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид:

Z-счет = 1,2*1 + 1,4 А2 + 3,3 A3 + 0,6 Л4 + А5,

где К\ - доля чистого оборотного капитала в активах;

К2 - отношение накопленной прибыли к активам;

A3 - рентабельность активов;

Период 01.01.2001 01.07.2001 01.01.2002 01.01.2003 01.07.2003 01.10.2003

X -0,809641 -0,865565 -0,602384 -0,724347 -0,636211 -0,661381

Таблица 2

Показатели двухфакторной математической модели ДООО «Завод крупных панелей»

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж£ОРТСЯ ъ Ъ-РАЪЖТСМ

23

Таблица 3

Показатели модели Z-cчeт Э. Альтмана для прогнозирования банкротства ДООО «Завод крупных панелей»

Период 01.01.2001 01.07.2001 01.01.2002 01.01.2003 01.07.2003 01.10.2003

Z 0,7222288 0,8830419 1,8202151 2,4116902 3,9904266 6,9819201

К4 - отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заемным средствам;

К5 - оборачиваемость активов. Используем модель Z-cчeт Э. Альтмана для прогнозирования банкротства ДООО «Завод крупных панелей» (табл. 3).

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах от -14 до +22. В зависимости от значения Z-cчeтa по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

• если Z <1 ,81, то вероятность банкротства очень велика;

• если 1,81 < Z< 2,675, то вероятность банкротства средняя;

• если Ъ = 2,675, то вероятность банкротства равна 0,5;

• если 2,675 < Z< 2,99, то вероятность банкротства невелика;

• если Z> 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

Итоговый показатель - показатель ZAльтмaнa является результатом дискриминантной функции. Очевидно, что «более здоровыми» являются компании, у которых больше число Z Профессор Альтман установил, что предприятия, у которых показатель Zпpeвышaл 2,99, отличались финансовой стабильностью, и в дальнейшем в их деятельности каких-либо осложнений не наблюдалось. Фирмы, у которых данный показатель был меньше 1,81 (разумеется, включая и отрицательные числа), рано или поздно приходили к банкротству. Лишь незначительная группа подобных фирм выжила. Для предприятий с показателем Zмeждy 1,81 и 2,99 невозможно было составить четкий и убедительный прогноз. Следовательно, из табл. 3 видно, что на начало исследуемого периода вероятность банкротства ДООО «Завод крупных панелей» была велика, а на конец периода - ничтожна.

При этом Z-кoэффициeнт имеет общий серьезный недостаток, по существу, его можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже:

R = 8,38 XI + XI + 0,054 ХЬ + 0,63 Х4

(здесь Х4 - балансовая, а не рыночная стоимость акций).

Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных. Однако при внимательном его изучении видно, что он составлен некорректно: XI связан с кризисом управления, Х4 характеризует наступление финансового кризиса, в то время как остальные - экономического. С точки зрения системного подхода данный показатель не имеет права на существование.

Вообще, согласно этой формуле предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью «непотопляемыми». В российских условиях рентабельность отдельного предприятия в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний. По-видимому, эта формула в наших условиях должна иметь менее высокие параметры при различных показателях рентабельности.

Преимуществом методов, подобных модели Альтмана, является высокая вероятность, с которой предсказывается банкротство приблизительно за два года до фактического объявления конкурса, недостатком - уменьшение статистической надежности результатов при составлении прогнозов относительно отдаленного будущего.

Первым финансовым аналитиком, использовавшим статистические приемы в сочетании с финансовыми коэффициентами для прогнозирования вероятного банкротства предприятия, был В.Х. Бивер (W.H. Beaver). Он предложил пятифактор-ную систему для оценки финансового состояния предприятия в целях диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы:

- рентабельность активов;

- удельный вес заемных средств в пассивах;

- коэффициент текущей ликвидности;

- доля чистого оборотного капитала в активах;

- коэффициент Бивера = (Чистая прибыль + Амортизация) / Заемные средства.

Аналитик изучал проблемы фирм, связанные с неспособностью выполнять свои финансовые

24

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгорта ъ

обязательства (или сложностями с погашением задолженности в установленные сроки). Бивер создавал базу данных, которую использовал потом в своей модели для статистического тестирования надежности 30 финансовых коэффициентов. Среднее значение данных показателей у фирм, не имевших финансовых проблем, сравнивалось с величиной показателей у компаний, которые позже обанкротились.

Среднее значение рассматриваемого коэффициента у фирм, которые позже обанкротились, отличается от величины того же самого показателя у преуспевающих предприятий, сохранивших способность платить по своим краткосрочным обязательствам. Среднее значение данного коэффициента у обанкротившихся через пять лет фирм равно приблизительно 0,20, вто время как у «успешных» фирм оно достигает почти 0,45. Более того, в компаниях-банкротах этот показатель уменьшается с довольно высокой скоростью: за пять лет до краха он составляет в среднем 0,20; за два года до банкротства коэффициент имеет уже умеренно отрицательное значение, которое в течение года уменьшается до -0,18. В то же самое время у платежеспособных компаний названный коэффициент практически не изменился, его уровень постоянно превышал 0,40.

В своих исследованиях Бивер опирался на 30 финансовых коэффициентов с различной степенью значимости для прогнозирования финансового будущего предприятий. Коэффициент отношения cash flow к общей сумме задолженности является одним из наиболее статистически надежных показателей.

В табл. 4 представлена оценка риска потери платежеспособности по определенной шкале в зависимости от значения коэффициента Бивера (N).

Проанализируем исследуемое предприятие по пятифакторной системе У. Бивера.

Из табл. 5 видно, что степень риска потери платежеспособности ДООО «Завод крупных панелей»

в течение исследуемого периода изменялась с высокой до средней.

Таким образом, пятифакторная система Бивера для оценки финансового состояния исследуемого предприятия в целях диагностики банкротства и модель Z-cчeт Э. Альтмана наиболее приемлемы, нежели двухфакторная математическая модель. Однако «импортные» модели Э. Альтмана и Бивера содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных 1960-1970-х гг. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства и т.д.

Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путем, с нашей точки зрения, не обеспечивает их достаточной точности.

Учеными Казанского государственного технологического университета была разработана корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей. Они предлагают деление всех предприятий по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности.

Особенности формирования оборотных средств в нашей стране не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанных на

Таблица 4

Степень риска потери платежеспособности по критерию У. Бивера

Значение N Риск потери платежеспособности

< = 0,17 Высокий

0,17 <2N< = 0,4 Средний

>0,4 Низкий

Таблица 5

Показатели коэффициента Бивера ДООО «Завод крупных панелей»

Период 01.01.2001 01.07.2001 01.01.2002 01.01.2003 01.07.2003 01.10.2003

N 0,002 -0,018 0,131 0,217 -0,179 0,189

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгоръя ж ЪР&ткМ

25

основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли).

Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:

- к первому классу кредитоспособности относят фирмы, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита);

- ко второму - предприятия с удовлетворительным финансовым состоянием (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита);

- к третьему классу - компании с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита.

Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а с другой стороны, специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:

- промышленность (машиностроение);

- торговля (оптовая и розничная);

- строительство и проектные организации;

- наука (научное обслуживание).

В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.

Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности по классам кредитоспособности приведены в табл. 6.

Российские ученые P.C. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предприняли попытку адаптировать модель Z-счет Э. Альтмана к российским условиям. Они

предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число:

Л = 2Ко + 0,1* +0,08* +0,45* + К ,

0 ' тл ' и ' м пр'

где Ко - коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Ктя - коэффициент текущей ликвидности;

Ки - коэффициент оборачиваемости активов;

Км - коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

Кпр - рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, и организация будет имеет удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

Анализ показателей коэффициента прогнозирования банкротства P.C. Сайфуллина и Г.Г. Кады-кова (табл. 7) показал, что финансовое состояние ДООО «Завод крупных панелей» характеризуется как неудовлетворительное.

Модель P.C. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова является наиболее точной из всех представленных моделей, однако небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя («рейтингового числа») на:

ДЛ1 = (0,2 - 0,1) 2 = 0,2 (пункта).

К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия: AR2 = (2-0) 0,1 = 0,2 (пункта).

В постановлении Правительства Российской Федерации «Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа», принятом в 2003 г., установлена официальная система крите -

Таблица 6

Значение критериальных показателей для распределения промышленности по классам кредитоспособности

Наименование показателя Значение показателя по классам

1 класс 2 класс 3 класс

Соотношение заемных и собственных средств Менее 0,8 0,8-1,5 Более 1,5

Вероятность банкротства (2-счет Альтмана) Более 3,0 1,5-3,0 Менее 1,5

Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) Более 2,0 1,0-2,0 Менее 1,0

Период 01.01.2001 01.07.2001 01.01.2002 01.01.2003 01.07.2003 01.10.2003

R -0,362084907 -0,394981 -0,392626 -0,033367 -20,78244 -5,938748

Таблица 7

Показатели коэффициента прогнозирования банкротства P.C. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова

на ДООО «Завод крупных панелей»

26

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгоръя тс Ъ7>А7ЖЪЪ4

риев для оценки неплатежеспособности предприятия, состоящая из десяти кот эффициентов. Рассчитаем их на ДООО «Завод крупных панелей» и проведем диагностику банкротства.

1. Коэффициент абсолютной ликвидности.

Коэффициент абсолютной ликвидности показывает, какая часть краткосрочных обязательств может быть погашена немедленно, и рассчитывается, как отношение наиболее ликвидных оборотных активов к текущим обязательствам должника: Коэффициент абсолютной ликвидности =

Лм

лике

Период

Рис.

1Г

кратк

Нормативное значение коэффициента абсолютной ликвидности составляет 0,1 - 0,2.

2. Коэффициент текущей ликвидности.

Коэффициент текущей ликвидности характеризует обеспеченность организации оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения обязательств и определяется, как отношение ликвидных активов к текущим обязательствам должника. Нормативное значение данного коэффициента находится в промежутке от 1 до 2.

Коэффициент текущей ликвидности -в—Показатель обеспеченности обязательств его активами — Степень платежеспособности по текущим обязательствам

, 1. Динамика изменений коэффициентов, характеризующих платежеспособность ДООО «Завод крупных панелей»

4. Степень платежеспособности по текущим обязательствам.

Степень платежеспособности по текущим обязательствам определяет текущую платежеспособность организации, объемы ее краткосрочных заемных средств и период возможного погашения организацией текущей задолженности перед кредиторами за счет выручки. Степень платежеспособности определяется, как отношение текущих обязательств должника к величине среднемесячной выручки.

Степень платежеспособности по текущим

К„

обязательствам =

Д.

Коэффициент текущей ликвидности = %

кратк

3. Показатель обеспеченности обязательств должника его активами.

Показатель обеспеченности обязательств должника его активами характеризует величину активов должника, приходящихся на единицу долга, и определяется, как отношение суммы ликвидных и скорректированных внеоборотных активов к обязательствам должника:

Показатель обеспеченности обязательств

А + дск°рр

должника его активами = тк\ в—.

К

Результаты расчета коэффициентов, характеризующих платежеспособность ДООО «Завод крупных панелей», представлены в табл. 8.

Динамика изменения коэффициентов, характеризующих платежеспособность предприятия, представлена на рис. 1.

На основании произведенных расчетов можно сделать вывод о том, что за исследуемый период показатель абсолютной ликвидности практически за весь период исследования был равен нулю, а показатели обеспеченности обязательств должника его активами и степень платежеспособности ДООО «Завод крупных панелей» по текущим обязательствам значительно ухудшились.

Таблица 8

Коэффициенты, характеризующие платежеспособность ДООО «Завод крупных панелей»

Наименование показателя 01.07.2001 01.01.2002 01.07.2002 01.01.2003 01.07.2003 01.10.2003

Коэффициент абсолютной ликвидности 0,000 0,000 0,017 0,017 0,000 0,000

Коэффициент текущей ликвидности 0,067 0,064 0,110 0,154 0,063 0,242

Показатель обеспеченности обязательств его активами 1,524 1,726 1,567 1,735 0,303 0,312

Степень платежеспособности по текущим обязательствам 5,377 4,176 4,121 3,177 1,538 1,871

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жго?>ъЯ ъ ЪМЪМКМ

27

Таблица 9

Коэффициенты, характеризующие финансовую устойчивость ДООО «Завод крупных панелей»

Наименование показателя 01.07.2001 01.01.2002 01.07.2002 01.01.2003 01.07.2003 01.10.2003

Коэффициент автономии (финансовой независимости) 0,557 0,584 0,562 0,582 -0,007 -0,108

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами -0,492 -0,440 -0,346 -0,300 -0,462 -0,220

Доля просроченной кредиторской задолженности в пассивах 44,3% 41,6% 43,8% 41,8% 100,7% 110,8%

Показатель отношения дебиторской задолженности к совокупным активам 0,443 0,416 0,438 0,418 1,007 1,108

5. Коэффициент автономии (финансовой независимости).

Коэффициент автономии (финансовой независимости) показывает долю активов должника, которые обеспечиваются собственными средствами, и определяется, как отношение собственных средств к совокупным активам. Нормативное значение составляет 0,5 - 0,7.

Коэффициент автономии (финансовой

независимости) =

Лоб

А(П)

6. Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (доля собственных оборотных средств в оборотных активах).

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами определяет степень обеспеченности организации собственными оборотными средствами, необходимыми для ее финансовой устойчивости, и рассчитывается, как отношение разницы собственных средств и скорректированных внеоборотных активов к величине оборотных активов:

Коэффициент обеспеченности собственными

оборотными средствами =

А _ АСКОрр соб Лв

А

0,800

-Коэффициентавтономии (финансовой независимости) - Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами

Рис. 2. Динамика изменений коэффициентов, характеризующих финансовую устойчивость предприятия

7. Доля просроченной кредиторской задолженности в пассивах.

Доля просроченной кредиторской задолженности в пассивах характеризует наличие просроченной кредиторской задолженности и ее удельный вес в совокупных пассивах организации и определяется в процентах, как отношение просроченной кредиторской задолженности к совокупным пассивам. Доля просроченной кредиторской ; задолженности в пассивах =

Просроченная кредиторская задолженность = ЖЯ)

8. Показатель отношения кредиторской задолженности к совокупным активам.

Показатель отношения дебиторской задолженности к совокупным активам определяется, как отношение суммы долгосрочной дебиторской задолженности, краткосрочной дебиторской задолженности и потенциальных оборотных активов, подлежащих возврату, к совокупным активам организации: Показатель отношения дебиторской

К

задолженности к совокупным активам = дя)'

Результаты расчета коэффициентов, характеризующих финансовую устойчивость исследуемого предприятия, представлены в табл. 9.

Динамика изменения коэффициентов, характеризующих финансовую устойчивость предприятия, представлена на рис. 2.

Таким образом, за исследуемый период период ДООО «Завод крупных панелей» полностью потеряло финансовую независимость, а незначительное увеличение коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами произошло в основном за счет

2003

28

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: ЖВОРЪЯ тс Ъ?>/1ЪЖЪЪ4

Коэффициенты, характеризующие деловую активность ДООО «Завод крупных панелей»

Таблица 10

Наименование показателя 01.07.2001 01.01.2002 01.07.2002 01.01.2003 01.07.2003 01.10.2003

Рентабельность активов -0,008 0,054 0,021 0,091 -0,181 -0,211

Норма чистой прибыли -0,016 0,045 0,033 0,057 -0,046 -0,040

увеличения доли оборотных средств в его совокупных активах.

9. Рентабельность активов.

Рентабельность активов характеризует степень эффективности использования имущества организации, профессиональную квалификацию менеджмента предприятия и определяется в процентах, как отношение чистой прибыли (убытка) к совокупным активам организации:

П

100%.

Рентабельность активов — Л/Тт\

10. Норма чистой прибыли.

Норма чистой прибыли характеризует уровень доходности хозяйственной деятельности организации.

Норма чистой прибыли измеряется в процентах и определяется, как отношение чистой прибыли к выручке (нетто).

77

Норма чистой прибыли = ц •

н

Результаты расчета коэффициентов, характеризующих деловую активность ДООО «Завод крупных панелей», представлены в табл. 10. .

Динамика изменения коэффициентов, характеризующих деловую активность предприятия, представлена на рис. 3.

Результаты расчетов коэффициентов, характеризующих деловую активность предприятия, свидетельствуют об отрицательной рентабельности активов и норме чистой прибыли, что свидетельствует о неэффективности использования активов ДООО «Завод крупных панелей».

На основании анализа финансового состояния на основе коэффициентов финансово-хозяйственной деятельности можно сделать вывод о невозможности восстановления платежеспособности должника.

Таким образом, в результате проведенного анализа моделей и методик прогнозирования банкротства можно сказать, что модель прогнозирования банкротства, применяемая ФСФО, является наиболее точной и приемле-

0,150

мой на сегодняшний день для российских предприятий, однако и она не лишена недостатков.

Существуют также различные неформальные критерии, дающие возможность прогнозировать вероятность потенциального банкротства предприятия. К их числу относятся:

• неудовлетворительная структура имущества предприятия, в первую очередь, текущих активов. Тенденция к росту в их составе труднореализуемых активов (сомнительной дебиторской задолженности, запасов товарно-матери-альных ценностей с длительным периодом оборота) может сделать такое предприятие неспособным отвечать по своим обязательствам;

• замедление оборачиваемости средств предприятия (чрезмерное накапливание запасов, ухудшение состояния расчетов с покупателями);

• сокращение периода погашения кредиторской задолженности при замедлении оборачиваемости текущих активов;

• тенденция к вытеснению в составе обязательств предприятия дешевых заемных средств дорогостоящими и их неэффективное размещение в активе;

• наличие просроченной кредиторской задолженности и увеличение ее удельного веса в составе обязательств предприятия;

• значительные суммы дебиторской задолженности, относимые на убытки;

|2003

Период

- Рентабельность активов

- Норма чистой прибыли

Рис. 3. Динамика изменений коэффициентов, характеризующих деловую активность ДООО «Завод крупных панелей»

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: ЫВо?>ъЯ ъ ЪР^-КПсгсМ

29

• тенденция опережающего роста наиболее срочных обязательств в сравнении с изменением высоколиквидных активов;

• падение значений коэффициентов ликвидности;

• нерациональная структура привлечения и размещения средств, формирование долгосрочных активов за счет краткосрочных источников средств;

• убытки, отражаемые в балансе, и др.

На своевременное выявление указанных причин направлен анализ ликвидности и текущей платежеспособности предприятия.

Таким образом, все системы прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до десяти) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние организации. На их

основе в большинстве из названных методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов.

Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации коммерческой организации заранее, еще до появления ее очевидных признаков. Такой подход особенно необходим, так как жизненные циклы коммерческих организаций в рыночной экономике коротки (4-5 лет). В связи с этим коротки и временные рамки применения в них антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризиса организации их применение может привести к банкротству. Указанные методики должны позволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, еще до наступления кризиса организации, в целях предотвращения этого кризиса.

30

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгортсЯ тс ЪР*ЪЖТСЪ4