Оценки вероятности наступления банкротства. Большое число авторов проводят всевозможные исследования с целью выявить наиболее достоверную модель

Дипломная работа

Экономическая нестабильность, изменчивость среды бизнеса, учащение финансово-экономических кризисов оказывают значительное влияние на финансовую устойчивость предприятий разных отраслей и форм собственности. В связи с этим изучение управления финансовой стабильностью, процессами предотвращения банкротства приобретает особую значимость. Для каждой организации становится актуальной проблема своевременного прогнозирования вероятности наступления банкротства. Для предприятия жизненно важной является способность оценивать свою платежеспособность и определять степень угрозы банкротства, а также наступления других финансовых рисков. Объективная оценка вероятности банкротства позволяет своевременно реагировать на возникновение кризисных ситуаций, принимать эффективные управленческие решения. В мировой и отечественной экономической науке и в хозяйственной практике используется множество моделей оценки вероятности банкротства предприятий и организаций, построенных на различных принципах и методах. Каждая из методик использует свою систему показателей для оценки финансового состояния и по-своему определяет порядок расчета этих показателей. Изучение методик прогнозирования банкротства на предприятии является на сегодняшний день достаточно актуальной темой.

Существует множество вариантов моделей прогнозирования банкротства, однако нет ни одной универсальной модели, которая смогла бы с большой долей вероятности предсказать предстоящее банкротство. Целью данной выпускной квалификационной работы является разработка рекомендаций по выявлению угрозы банкротства предприятий строительной отрасли. В соответствии с поставленной целью в ходе исследования сформулированы следующие основные задачи: – исследование понятия, этапов и процедур банкротства юридических лиц; – анализ зарубежных и отечественных моделей прогнозирования вероятности банкротства; – оценка применимости существующих моделей прогнозирования банкротства для российских предприятий строительной отрасли; – выявление альтернативных способов оценки угрозы банкротства российских предприятий строительной отрасли; – разработка рекомендаций по своевременной диагностике банкротства российских предприятий строительной отрасли. Работа состоит из введения, 3 разделов и заключения.

В 1 разделе рассмотрены теоретические аспекты банкротства организаций:

сформулированы основные понятия банкротства предприятий и произведен обзор существующих зарубежных и российских моделей оценки вероятности наступления банкротства на предприятии. Во 2 разделе произведен обзор статистики банкротств в Российской Федерации, осуществлена попытка применения существующих моделей диагностики вероятности банкротства на российских предприятиях строительной отрасли. В 3 разделе представлен анализ возможности применения моделей прогнозирования банкротства для российских предприятий строительной отрасли, выявлены достоинства и недостатки данных моделей. Также в данном разделе отобраны модели, наиболее достоверно определяющие возможность наступления банкротства на предприятиях строительной отрасли. Помимо этого рассмотрены также альтернативные способы диагностики вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли. 1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ БАНКРОТСТВА ОРГАНИЗАЦИЙ

47 стр., 23008 слов

Риск банкротства предприятия и методы его предотвращения

... ближайшей перспективе и предотвратить вероятность банкротства в бедующем. Дипломная работа написана с использованием нормативно-законодательных актов, бухгалтерской отчетности предприятия, учебников, учебных пособий и периодических изданий. В качестве методов исследования использовались: сбор и обработка экономической ...

1.1 Понятие и процедура банкротства

В 2017 году принятый в Российской Федерации для регулирования банкротства организаций Федеральный Закон «О несостоятельности (банкротстве)» №127-ФЗ отметил свой юбилей – 15 лет с момента принятия (принят 26.10.2002 г.).

За время своего существования закон претерпел множество изменений, и в настоящий момент он еще продолжает свое становление. А формирование новых, постоянно изменяющихся условий и ситуаций в стране находят свое отражение в данном законе. Так все-таки что же такое банкротство организаций, при каких условиях оно наступает и каким образом регулируется? Для того чтобы разобраться в этих вопросах обратимся к первоисточнику. Федеральный Закон «О несостоятельности (банкротстве)» гласит: «Несостоятельность (банкротство) — признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и (или) об оплате труда лиц, работающих или работавших по трудовому договору, и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей» [1].

Должником в данной ситуации может выступать как гражданин (в том числе индивидуальный предприниматель), так и юридическое лицо. Признаком банкротства выступает неспособность должника исполнить свои обязательства в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены. Дело о банкротстве может быть возбуждено арбитражным судом при условии, что требования к должнику — юридическому лицу в совокупности составляют не менее чем триста тысяч рублей, а в отношении должника – физического лица – не менее чем пятьсот тысяч рублей. В рамках дела о банкротстве возможны следующие процедуры: 1. Наблюдение – процедура, применяемая в деле о банкротстве к должнику в целях обеспечения сохранности его имущества, проведения анализа финансового состояния должника, составления реестра требований кредиторов и проведения первого собрания кредиторов. Наблюдение является подготовительной процедурой, а необходимость ее использования связана с тем, что, прежде чем ликвидировать или оздоравливать предприятие, ему надо дать время на осуществление сбора необходимой документации, оповещение заинтересованных лиц и подготовку решения на основе анализа финансового состояния. В отличие от других процедур, процедура наблюдения является обязательной.

2. Финансовое оздоровление – процедура, применяемая в деле о банкротстве к должнику в целях восстановления его платежеспособности и погашения задолженности в соответствии с графиком погашения задолженности. 3. Внешнее управление – процедура, применяемая в деле о банкротстве к должнику в целях восстановления его платежеспособности. Внешнее управление является необязательной процедурой банкротства. Данная процедура вводится арбитражным судом только тогда, когда это может привести к восстановлению платежеспособности должника и направлено на сохранение деятельности предприятия и его оздоровление. 4. Конкурсное производство – процедура, применяемая в деле о банкротстве к должнику, признанному банкротом, в целях соразмерного удовлетворения требований кредиторов. Эта процедура имеет целью за счет реализации имущества должника распределить полученные средства в определенной законом очередности. Конкурсное производство открывается судом, если отсутствует реальная возможность восстановить платежеспособность должника, и/или если иные процедуры банкротства оказались безрезультатными. С момента открытия конкурсного производства должник называется банкротом. В результате проведения конкурсного производства прекращается существование юридического лица.

13 стр., 6059 слов

Правовое регулирование процедур восстановления платежеспособности должника

... осуществления реорганизационных процедур Внешнее управление имуществом должника осуществляет арбитражный управляющий. В его обязанности входит ряд мер по восстановлению платежеспособности предприятия должника и продолжению ... Он устанавливает основания для признания должника банкротом, регулирует порядок и условия осуществления мер по предупреждению банкротства, а также отношения между ...

5. Мировое соглашение – процедура, применяемая в деле о банкротстве на любой стадии его рассмотрения в целях прекращения производства по делу о банкротстве путем достижения соглашения между должником и кредиторами. Мировое соглашение представляет собой соглашение сторон о прекращении судебного спора на основе взаимных уступок. Его суть состоит в окончании процесса путем мирного урегулирования спора, т. е. достижения определенности в отношениях между сторонами на основе свободного волеизъявления самих сторон. Должник и кредиторы вправе заключить мировое соглашение на любой стадии рассмотрения арбитражным судом дела о банкротстве, в том числе и после открытия конкурсного производства. Контроль над осуществлением вышеперечисленных процедур (за исключением мирового соглашения) осуществляет арбитражный управляющий. Арбитражный управляющий – лицо, назначенное арбитражным судом, для проведения процедуры банкротства несостоятельной организации. В зависимости от процедуры банкротства и выполняемых функций арбитражный управляющий в каждом конкретном деле о банкротстве может выступать в качестве: – временного управляющего (процедура наблюдения); – административного управляющего (процедура финансового оздоровления); – внешнего управляющего (процедура внешнего управления); – конкурсного управляющего (процедура конкурсного производства); – финансового управляющего (процедуры банкротства граждан).

1.2 Обзор зарубежных и российских моделей оценки вероятности наступления

банкротства на предприятии

На сегодняшний день существует множество различных публикаций на тему оценки вероятности наступления банкротства. Большое число авторов проводят всевозможные исследования с целью выявить наиболее достоверную модель оценки вероятности банкротства из моделей, ранее разработанных российскими и зарубежными учеными. А некоторые специалисты, исследующие данную тему, даже предлагают свои авторские методики. Например, группа аналитиков Е.А. Федорова, С.Е. Довженко и др. не только тщательным образом проанализировала существующие методики оценки вероятности банкротства предприятия [2], но и представила ряд исследований по разработке моделей прогнозирования вероятности банкротства в различных отраслях экономики, таких как строительство, сельское хозяйство [3], обрабатывающая промышленность [4] и многих других [5].

44 стр., 21645 слов

Банковское дело : Зарубежная методика оценки вероятности банкротства ...

... отдельных факторов в интегральной оценке вероятности банкротства. Модель Альтмана имеет следующий вид: Z=0,012X1+0,014X2+0,033X3+0,006X4+0,999X5, (1) где Z- интегральный показатель уровня угрозы банкротства; X1-отношение собственных оборотных активов (чистого оборотного капитала) к сумме ...

В настоящее время разработано большое количество различных финансовых моделей, которые объединяют одновременно несколько различных коэффициентов в один, в результате чего появляется возможность обобщенной оценки финансового состояния и определения вероятности банкротства. Но возникает вопрос, какой же метод действительно покажет правдивое, надежное и точное финансовое состояние предприятия и к тому же даст прогноз на будущее? Проблемы применения методик диагностики банкротства предприятия на ранних стадиях в настоящее время характеризуются как наиболее актуальные вопросы экономической теории в современной хозяйственной практике. В мировой практике существуют достаточно большое количество моделей, разработанных как в России, так и за рубежом, которые направлены на диагностику банкротства. Изучив множество зарубежных и отечественных моделей, для сравнительного анализа были выбраны наиболее известные и используемые отечественными экономистами модели: 1. Зарубежные модели: – двухфакторная модель z-счет Э. Альтмана; – пятифакторная модель Э. Альтмана; – модифицированная пятифакторная модель Э. Альтмана; – коэффициент У. Бивера; – модель Таффлера; – девятифакторная модель Фулмера; – модель Спрингейта; – формула Z-счет Лиса.

2. Отечественные модели: – рейтинговая модель Р.С. Сайфуллина и Г. Г. Кадыкова; – шестифакторная модель О. П. Зайцевой; – модель ученых Иркутской государственной экономической академии для торговых предприятий (модель Беликова-Давыдовой); – модель Г.В. Савицкой; – модель Федотовой М.А.; – модель Ковалева В.В.; – модели А. В. Колышкина. При использовании в анализе зарубежных моделей необходимо учитывать то, что модели разрабатывались в странах с различными экономическими условиями и выбор одной (нескольких) из них требует осторожности. А точность результатов анализа, в первую очередь, может зависеть от классификационного признака модели (географии происхождения, возможности дистанционного применения, горизонта прогнозирования, масштаба деятельности предприятия, отраслевой принадлежности, способа обработки данных, степени формализации) [6].

Следует отметить, что зарубежные модели не в полной мере подходят для оценки риска банкротства российских организаций в силу следующих обстоятельств: во-первых, модели разрабатывались достаточно давно, изменилась макро- и микроэкономическая ситуация и в США, и в других странах; во-вторых, не может быть универсальных моделей, которые идеально подходили бы для всех отраслей экономики даже отдельно взятой страны. Из этого следует, что модели, рассчитанные по статистическим данным тех лет, не могут объективно прогнозировать современное состояние организаций. Поэтому заслуживает внимание сам подход к разработке подобных моделей, но они должны разрабатываться для каждой отрасли и при этом периодически уточнятся по новым статистическим данным с учетом новых тенденций и закономерностей в экономике. Одной из самых известных моделей прогнозирования банкротства по праву считается Z-счет Эдварда Альтмана. Самыми известными являются двухфакторная, пятифакторная (для организаций, чьи акции котируются на рынке) и модифицированная пятифакторная (для организаций, не размещающих акций на фондовом рынке) модели. Двухфакторная модель Альтмана. Двухфакторная модель Альтмана – это одна из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние только двух показателей: коэффициента текущей ликвидности и удельного веса заёмных средств в пассивах. Формула модели Альтмана принимает вид:

3 стр., 1492 слов

Банкротство стратегических предприятий

... банкротства стратегических предприятий и организаций. Во-первых, расширен перечень мер по предупреждению банкротства стратегических предприятий и организаций. (организует проведение учета и анализа финансового состояния стратегических предприятий и организаций и их платежеспособности; проводит реорганизацию стратегических предприятий ... стадий банкротства стратегического предприятия (организации): ...

Z2 = – 0,3877 – 1,0736 × Кт.л. + 0,0579 × (ЗК/П), (1)

где Кт.л. – коэффициент текущей ликвидности;

  • ЗК – заемный капитал;
  • П – пассивы.

В результате подсчета Z-показателя для конкретного предприятия делается заключение: Z<0 – вероятность банкротства меньше 50% и уменьшается по мере уменьшения значения Z, Z>0 – вероятность банкротства больше 50% и увеличивается по мере увеличения значения Z, Z=0 – вероятность банкротства равна 50%. Пятифакторная модель Альтмана. Наибольшее распространение получила пятифакторная модель Э. Альтмана. Ученый разработал с помощью множественного дискриминантного анализа линейное уравнение, в котором пять наиболее важных финансовых показателей были тщательно взвешены, а их сумма представляла собой некоторое значение так называемого Z-счета, которое являлось основой для распределения предприятий на две группы: предприятиябанкроты и финансово благополучные предприятия. Такой подход дал возможность ученому свести значения нескольких финансовых показателей к одному (Z-счет), что позволило давать однозначную оценку финансового состояния предприятия [2].

Пятифакторная модель Альтмана для акционерных обществ, чьи акции котируются на рынке, является самой популярной, именно она была опубликована ученым 1968 году. Формула расчета пятифакторной модели Альтмана имеет вид:

Z5 = 1,2 × Х1 + 1,4 × Х2 + 3,3 × Х3 + 0,6 × Х4 + Х5, (2)

где X1 – отношение оборотного капитала к сумме активов;

  • X2 – отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;
  • X3 – отношение прибыли до налогообложения к общей стоимости активов;

X4 – отношение рыночной стоимости собственного капитала к балансовой

стоимости всех обязательств;

  • Х5 – отношение объема продаж к общей величине активов.

В результате подсчета Z-показателя для конкретного предприятия делается заключение: – если Z5 < 1,81 – вероятность банкротства высокая (от 80 до100%); – если Z5 = 1,81-2,77 –вероятность банкротства средняя (от 35 до 50%); – если Z5 = 2,77-2,99 – вероятность банкротства невысокая (от 15 до 20%); – если Z5 > 2,99 – ситуация на предприятии стабильна, риск неплатежеспособности в течение ближайших двух лет крайне мал. Точность прогноза в этой модели на период одного года составляет 95%, на два года – 83%, что является ее достоинством. Недостатком же этой модели заключается в том, что ее по существу можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, разместивших свои акции на фондовом рынке [7].

Несмотря на относительную простоту использования этой модели для оценки угрозы банкротства, следует обратить внимание на то, что применение модели Альтмана в изложенном виде не позволяет получить объективных результатов в современных российских условиях. Эта модель строилась по данным 1946-1965 гг., учитывающим особенности внешней и внутренней среды и оценки активов американских промышленных предприятий. Однако данный показатель стал практически стандартом при оценке вероятности банкротства предприятия. Сложность применения модели Альтмана для российских предприятий связана с тем, что при расчетах показателей уровня рентабельности, доходности и оборачиваемости активов (соответственно Х2, Х3, Х5) в условиях инфляции нельзя использовать балансовую стоимость этих активов, т.к. в этом случае все рассматриваемые показатели будут искусственно завышены. Поэтому при расчетах должна быть использована восстановительная (рыночная) стоимость этих активов [8].

13 стр., 6239 слов

Банкротство и процедуры реорганизации предприятия

... процедуры банкротства предприятий Реорганизационные процедуры - процедуры, направленные на поддержание деятельности и оздоровление предприятия-должника с целью предотвращения его ликвидации, банкротства [16]. При рассмотрении дела о реорганизации предприятия применяются следующие реорганизационные процедуры банкротства: I. Наблюдение - процедура банкротства, ...

Модифицированная пятифакторная модель Альтмана. Модифицированная пятифакторная модель Альтмана (без учета стоимости акций).

В 1983 году Альтман предложил модель для частных компаний, не размещающих свои акции на фондовом рынке. Формула расчета интегрального показателя следующая:

Z = 0,717 × X1 + 0,847 × X2 + 3,107 × X3 + 0,42 × X4 + 0,995 × X5, (3)

где X1 – собственный оборотный капитал/ сумма активов;

  • X2 – нераспределенная прибыль/активы;
  • X3 – прибыль до налогообложения/сумма активов;
  • X4 – стоимость собственного капитала/стоимость всех обязательств;
  • Х5 – объем продаж/сумма активов.

В результате подсчета Z-показателя для конкретного предприятия делается заключение: – если Z < 1,23 предприятие признается банкротом, – если Z в диапазоне от 1,23 до 2,89 ситуация неопределенна, – если Z более 2,9 присуще стабильным и финансово устойчивым компаниям. Система показателей Бивера. Уильям Бивер (1966) был одним из первых исследователей, кто изучал проблему предсказания банкротства, используя финансовую отчетность компании. Однако его анализ был достаточно прост и заключался в сравнении средних величин финансовых показателей здоровых предприятий и предприятий-банкротов и на выявлении финансовых показателей, которые наилучшим образом могут прогнозировать финансовое состояние предприятий [2].

Уильям Бивер предложил свою систему показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью определения вероятности банкротства – пятифакторную модель, содержащую следующие индикаторы: – рентабельность активов; – удельный вес заёмных средств в пассивах; – коэффициент текущей ликвидности; – доля чистого оборотного капитала в активах; – коэффициент Бивера (отношение суммы чистой прибыли и амортизации к заёмным средствам).

Основным отличием системы Бивера от иных систем диагностики банкротства предприятия является то, что в данной системе основным не является интегральный показатель (если сравнивать с моделями Альтмана), а также не учитывается вес каждого отдельного коэффициента. Значения нескольких коэффициентов сравниваются с нормативными величинами, и в соответствии с ними предприятию присваивается одно из трех состояний: – Финансово устойчивое; – Вероятное банкротство в течение пяти лет; – Вероятное банкротство в течение одного года. Система У. Бивера выглядит следующим образом (таблица 1):

Таблица 1 – Система У. Бивера

Банкротство Банкротство Финансовый Финансово

Формула коэффициента в течение в течение показатель устойчивое

5 лет 1 года

(Чистая прибыль + Амортизация) / Коэффициент

(Долгосрочные + текущие 0.4-0.45 0.17 -0.15 Бивера

обязательства) Коэффициент рентабельности Чистая прибыль × 100/ Активы 6-8 4 -22 активов, % Коэффициент

(Долгосрочные + текущие финансовового <0.37 <0.5 <0.8

20 стр., 9809 слов

Диагностика вероятности банкротства как фактор повышения финансовой ...

... собственного актива финансируется за устойчивости капитала и счет устойчивых долгосрочных источников [Электронный ресурс]//URL: https://urveda.ru/bakalavrskaya/diagnostika-bankrotstva/ обязательств на валюту баланса 1.2 Сущность банкротства и основные этапы диагностики Федеральным ...

обязательства) / Активы «рычага» Коэффициент

(Собственный капитал – Внеобор. покрытия 0.4 <0.3 -0.06

активы) / Активы активов ЧОКом Коэффициент Оборотные активы / Текущие

<3.2 <2 <1 покрытия обязательства Преимуществами такой модели являются использование показателя рентабельности активов и вынесение суждения о сроках наступления банкротства компании. Из недостатков модели Бивера стоит отметить: – отсутствие результирующего показателя; – сложность интерпретации итогового значения; – использование устаревших данных. Модель Таффлера. Модель прогнозирования банкротства Р. Таффлера была разработана в 1977 г. Автор разработал линейную регрессионную модель с четырьмя финансовыми коэффициентами для оценки финансового здоровья фирм Великобритании на основе исследования 46 компаний, которые потерпели крах и 46 финансово устойчивых компаний в период с 1969 по 1975 года. Модель была разработана на основе данных промышленных и строительных предприятий. В последующих исследованиях Р. Таффлер применял свою модель для различных типов предприятий [2].

Общий вид модели Таффлера:

T = 0,53 × X1 + 0,13 × X2 + 0,18 × X3 + 0,16 × X4, (4)

где X1 – Прибыль от продаж / Краткосрочные обязательства;

X2 – Оборотные активы / (Краткосрочные обязательства + Долгосрочные

обязательства);

  • X3 – Долгосрочные обязательства / Общая сумма активов;
  • X4 – Выручка от продаж / Общая сумма активов.

В результате подсчета показателя Т для конкретного предприятия делается заключение: – если Т > 0,3 предприятие имеет небольшой риск банкротства в течение года; – если Т < 0,2 у предприятия присутствует большой риск банкротства [7].

Модель Фулмера. В 1984 г. Д. Фулмером была предложена девятифакторная модель для прогнозирования банкротства компаний. Автором было проанализировано 60 предприятий (30 банкротов и 30 благополучных), к которым автор применил 40 финансовых коэффициентов. Формула модели банкротства Фулмера:

H= 5,528 × K1 + 0,212 × K2 + 0,073 × K3 + 1,27 × K4 + 0,12 × K5 +

(5)

+ 2,235 × K6 + 0,575 × K7 + 1,083 × K8 + 0,984 × K9 – 3,075 ,

где К1 – Нераспределенная прибыль прошлых лет / Активы;

  • К2 – Выручка от продаж / Активы;
  • К3 – (Прибыль до н/о +Проценты к уплате) / Собственный капитал;
  • К4 – Денежный поток / (Краткосрочные + Долгосрочные обязательства);
  • К5 – Долгосрочные обязательства / Активы;
  • К6 – Краткосрочные обязательства / Активы;
  • К7 – Log (материальные активы);

К8 – Оборотный капитал / (Долгосрочные + Краткосрочные

обязательства);

К9 – Lоg [(Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате)/ Проценты

к уплате].

В результате подсчета показателя Н для конкретного предприятия делается заключение: – если H<0 – банкротство предприятия вероятно, – если H>0 – банкротство предприятия маловероятно. Из-за большого числа коэффициентов, составляющих модель, ставится под сомнение точность финансовой модели. Из теории систем для наиболее точного описания системы достаточно 4-6 показателей. Здесь же автор использует 9. Модель Спрингейта. Следующая модель прогнозирования банкротства предприятия создана канадским ученым Гордоном Спрингейтом. Половина коэффициентов совпадает с финансовыми коэффициентами, которые использовал Э. Альтман. Для создания модели оценки банкротства Спрингейт использовал финансовую отчетность от 40 предприятий Канады (20 банкротов / 20 небанкротов).

87 стр., 43283 слов

Разработка предложений по повышению эффективности системы управления ...

... соответствии с конъюнктурой. Дипломная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. 1.1 Экономическая сущность и классификация имущества как объекта управления Сначала определим само ...

Автор использовал дискриминантный анализ и в конечном итоге отобрал 4 наиболее значимых показателя из 19 исходных. Формула модели банкротства Спрингейта:

Z= 1,03 × K1 + 3,07 × K2 + 0,66 × K3 + 0,4 × K4 , (6)

где К1 – Оборотный капитал / Активы;

  • К2 – (Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате) / Активы;
  • К3 – Прибыль до налогообложения / Краткосрочные обязательства;
  • К4 – Выручка / Активы.

В результате подсчета показателя Z делается заключение: – если Z<0,862 – банкротство предприятия вероятно, – если Z>0,862, банкротство предприятия маловероятно. Модель Лиса. Модель прогнозирования банкротства Р. Лиса была создана для предприятий Великобритании в 1972 году. Это была одна из первых европейских моделей, созданная после модели американца Э. Альтмана (1968).

Модель Лиса является в большей степени адаптационной для предприятий Великобритании, так как финансовые коэффициенты в модели взяты как у Альтмана. Формула модели банкротства Лиса:

Z=0,063 × K1 + 0,092 × K2 + 0,057 × K3 + 0,001 × K4, (7)

где К1 – Оборотный капитал / Активы;

  • К2 – Прибыль до налогообложения / Активы;
  • К3 – Нераспределенная прибыль / Активы;

К4 – Собственный капитал / (Краткосрочные + Долгосрочные

обязательства).

В результате подсчета показателя Z для конкретного предприятия делается заключение: – если Z<0,037 – банкротство компании очень вероятно, – если Z>0,037 – предприятие финансово устойчивое. В то время как в развитых странах прогнозированием банкротства занимались многие экономисты, в нашей стране этой теме не уделялось должного внимания. Поскольку существовавшая система не допускала банкротств, то и прогнозировать было нечего. В последнее время появились отечественные разработки, посвященные данной проблеме, в которых предприняты попытки построить многофакторные модели для прогнозирования возможной неплатежеспособности предприятий. Модель Сайфуллина Р.С. и Кадыкова Г.Г. Ученые Сайфуллин Р.С. и Кадыков Г.Г. предложили использовать для оценки финансового состояния предприятия рейтинговое число, определяемое по формуле:

Z = 2 × K1 + 0,1 × K2 + 0,08 × K3 + 0,45 × K4 + K5, (8)

где К1 – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами

((Собственный капитал — Внеоборотные активы) / Оборотные активы);

К2 – коэффициент текущей ликвидности (Оборотные активы /

Краткосрочные обязательства);

К3 – коэффициент оборачиваемости активов (Выручка от продаж /

Среднегодовая стоимость активов);

  • К4 – рентабельность продаж (ROS) (Чистая прибыль / Выручка);

К5 – рентабельность собственного капитала (ROE) (Чистая прибыль /

Собственный капитал).

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, и организация имеет удовлетворительное финансовое состояние. Финансовое состояние организации с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное, риск банкротства велик. Если рейтинговое число больше единицы – банкротство маловероятно. Модель Зайцевой О.П. Следует также упомянуть шестифакторную модель О.П. Зайцевой. Это одна из первых отечественных моделей прогнозирования банкротства, появившихся в 90-х годах 20 века. Модель О.П. Зайцевой имеет вид:

72 стр., 35639 слов

Анализ финансового положения и прогнозирования банкротства на ...

... движением денежных средств. Финансовая модель хозяйственной деятельности предприятия основана на формировании капитала (рисунок 1). Капитал может быть вложен или в основные, или в оборотные активы, или – при наличии ...

К = 0,25 × Х1 + 0,1 × Х2 + 0,2 × Х3 + 0,25 × Х4+ 0,1 × Х5 + 0,1 × Х6, (9)

где Х1 – коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся

отношением чистого убытка к собственному капиталу;

Х2 – коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской

задолженности;

Х3 – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее

ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной

показателя абсолютной ликвидности;

Х4 – убыточность реализации продукции, характеризующийся

отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;

Х5 – коэффициент финансового левериджа (финансового риска) –

отношение заемного капитала (долгосрочные и краткосрочные

обязательства) к собственным источникам финансирования;

Х6 – коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту

оборачиваемости активов – отношение общей величины активов

предприятия (валюты баланса) к выручке.

Для определения вероятности банкротства необходимо сравнить фактическое значение (Кфакт) с нормативным значением (Кn), которое рассчитывается по формуле:

Кn = 0,25×0 + 0,1×1 + 0,2×7 + 0,25×0 + 0,1×0,7 + 0,1 × Х6прошлого года, (10)

Вывод по модели оценки риска банкротства Зайцевой: – Если фактический коэффициент больше нормативного Кфакт > Кn, то крайне высока вероятность наступления банкротства предприятия, – Если Кфакт < Кn меньше – то вероятность банкротства незначительна. Модель Иркутской ГЭА. Ученые Иркутской государственной экономической академии (ИГЭА) (ныне – Байкальский государственный университет экономики и права) предложили модель, называемую R-счет. Данная модель, по замыслу авторов, должна была обеспечить более высокую точность прогноза банкротства предприятия, так как по определению (модель всетаки российская) лишена недостатков присущих иностранным разработкам. Формула расчета модели ИГЭА имеет вид:

R = 8,38 × X1 + X2 + 0,054 × X3 + 0,63 × X4, (11)

где X1 – чистый оборотный капитал/активы;

  • X2 – чистая прибыль/собственный капитал;
  • X3 – чистый доход/валюта баланса;
  • X4 – чистая прибыль/ суммарные затраты.

В результате подсчета показателя R делается заключение: – R < 0 – вероятность банкротства максимальная (90-100%); – R от 0 до 0,18 – вероятность банкротства высокая (60-80%); – R от 0,18 до 0,32 – вероятность банкротства средняя (35-50%); – R от 0,32 до 0,42 – вероятность банкротства низкая (15-20%); – R > 0,42, то вероятность банкротства минимальная (до 10%).

Модель Савицкой Г.В. Усовершенствованием модели Э. Альтмана занялась и белорусская ученый — экономист Г.В. Савицкая. В своих работах ею была разработана дискриминантная модель для оценки и прогнозирования вероятности банкротства производственных предприятий. Автором модель построена на основании анализа данных 200 производственных предприятий за 3-х летний период.

Модель имеет следующий вид:

Z = 0,111 × X1 + 13,239 × Х2+ 1,676 × Х3+ 0,515 × X4 + 3,80 × Х5, (12)

где Х1 – доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных

активов;

  • Х2 – отношение оборотного капитала к основному;
  • Х3 – коэффициент оборачиваемости совокупного капитала;
  • Х4 – рентабельность активов предприятия, %;

Х5 – коэффициент финансовой независимости (доля собственного

капитала в валюте баланса).

В результате подсчета показателя Z для конкретного предприятия делается заключение: – Z > 8 – риск банкротства малый; – Z от 5 до 8 – небольшой риск наступления несостоятельности; – Z от 3 до 5 – средний риск банкротства; – Z < 3 – большой риск несостоятельности; – Z < 1 – компания является банкротом. Модель Федотовой М.А. Среди отечественных дискриминантных моделей прогнозирования банкротств можно также выделить двухфакторную модель М.А. Федотовой. Модель оценки вероятности банкротств М.А. Федотовой опирается на коэффициент текущей ликвидности и долю заемных средств в валюте баланса и рассчитывается по формуле:

Z = — 0,3877 — 1,0736 × Х1 + 0,0579 × Х2, (13)

где Х1 – коэффициент текущей ликвидности;

— Х2 – доля заемных средств в валюте баланса. При отрицательном значении индекса Z, вероятно, что организация останется платежеспособной, положительном Z – банкротство вероятно. Модель Ковалева В.В. Отечественный ученый Ковалев В.В. предлагает по данным бухгалтерской отчетности использовать комплексный индикатор финансовой устойчивости, который рассчитывается по формуле:

N = 25 × Х1 +25 × Х2 + 20 × Х3 + 20 × Х4 + 10 × Х5, (14)

где Х1 – коэффициент оборачиваемости запасов: выручка от реализации/

средняя стоимость запасов;

  • Х2 – коэффициент текущей ликвидности: оборотные активы/ кратко срочные обязательства;

Х3 – коэффициент структуры капитала: собственный капитал/заемные

средства;

  • Х4 – коэффициент рентабельности: прибыль до н/о / сумма активов;

Х5 – коэффициент эффективности: прибыль до н/о / выручка от

реализации.

Если N => 100, финансовая ситуация на предприятии может считаться хорошей, если же N < 100, она вызывает беспокойство. Чем сильнее отклонение от значения 100 в меньшую сторону, тем сложнее ситуация и тем более вероятно в ближайшее время для данного предприятия наступление финансовых трудностей. Модели Колышкина А.В. Одной из последних методик прогнозирования банкротства являются модели А.В. Колышкина. Модели автора имеют отличные от других аналитических моделей принципы построения. А.В. Колышкин отобрал показатели, наиболее часто встречающиеся в моделях других исследователей, и придал им вес. В результате были получены три статистические модели прогнозирования банкротства. В общем виде модели выглядят следующим образом:

Модель №1  0,47 × К1  0,14 × К2  0,39 × К3, (15)

где К1 – рабочий капитал к активам;

  • К2 – рентабельность собственного капитала;
  • К3 – денежный поток к задолженности.

Модель №2  0,61 × К4  0,39 × К5 , (16)

где К4 – коэффициент покрытия;

  • К5 – рентабельность активов.

Модель №3  0,49 × К4 0,12 × К2  0,19 × К6  0,19 × К3 , (17)

где К4 – коэффициент покрытия;

  • К2 – рентабельность собственного капитала;
  • К6 – рентабельность продаж;
  • К3 – денежный поток к задолженности.

Для каждой модели А.В. Колышкиным были представлены критические показатели (таблица 2).

Таблица 2 – Критические показатели моделей прогнозирования банкротства

А.В. Колышкина Модель Благополучные Банкроты Зона неопределенности №1 0,08 – 0,16 (-0,20) – (-0,08) (-0,08) – 0,08 №2 1,07 – 1,54 0,35 – 0,49 0,49 – 1,07 №3 0,92 – 1,36 0,25 – 0,38 0,38 – 0,92

Несомненным достоинством данных моделей является простота. Вместе с тем, методы определения весовых значений показателей далеко не всегда обеспечивают необходимую точность. Анализ данных моделей на основании данных рассматриваемых организаций показал, что наименьшую ошибку имеет модель №3. Самые известные и популярные модели прогнозирования банкротства зарубежных и отечественных исследователей нашли свое отражение в данной работе. Для дальнейшего удобства в проведении исследования по данной работе объединим представленные выше методики в сводную таблицу с краткими пояснениями по порядку расчетов (таблица 3).

Таблица 3 – Характеристика моделей прогнозирования вероятности банкротства

№ Граничные значения

Название модели Формула расчета Обозначение аргумента Формула расчета аргумента

п/п вероятности банкротства

Зарубежные модели

Кт.л. – коэффициент текущей Кт.л. = Оборотные активы/

Z2 = – 0,3877 – Z<0 – низкая

Двухфакторная модель ликвидности; Текущие обязательства

1 –1,0736×Кт.л.+ Z>0 – высокая

Альтмана Кф.з. – коэффициент финансовой Кф.з. = Заемный капитал/

+ 0,0579×Кф.з. Z=0 – средняя

зависимости Пассивы

Z<1,81 –высокая (80-100%);

  • X1 – (оборотные активы – текущие 1,81 <
  • Z <
  • 2,77 – средняя

обязательства)/ сумма активов; (35–50%);

  • X2 – нераспр. прибыль/активы;
  • 2,77 <
  • Z <
  • 2,99 –

2 Пятифакторная модель Z5 = 1,2×Х1 + 1,4×Х2 + X3 – прибыль до н/о /сумма активов; невысокая (15–20%);

Альтмана +3,3×Х3 + 0,6×Х4 + Х5 X4 – рыночная стоимость собственного Z>2,99 – ситуация на

капитала/ сумма всех предприятии стабильна,

обязательств; риск неплатежеспособности

Х5 – объем продаж/сумма активов. в течение ближайших двух

лет крайне мал.

X1 – (оборотные активы – текущие

Z<1,23 – предприятие

обязательства)/ сумма активов;

  • банкрот;

X2 – нераспределенная

Модифицированная Z=0,717×X1+0,847×X2+ 1,23 < Z < 2,89 – ситуация

прибыль/активы;

3 пятифакторная модель +3,107×X3 + 0,42×X4 + – неопределенная;

  • X3 – прибыль до н/о /сумма активов;
  • Альтмана +0,995×X5 Z>2,9 – предприятие

X4 – стоимость собственного капитала/

стабильно и финансово

стоимость обязательств;

  • устойчиво.

Х5 – объем продаж/активы.

0,4-0,45 – финансово

устойчиво;

(Чистая Pf+Амортизация)/

0,17 – банкротство в

Коэффициент Бивера (КБ); (Долгосрочные + текущие

Нет результирующего течение 5 лет;

  • обязательства);
  • показателя. -0,15 – банкротство в

Система показателей

4 Существует система течение 1 года.

Бивера

показателей. 6-8 – финансово устойчиво;

Чистая прибыль × 100/ 4 – банкротство в течение

Коэффициент рентабельности активов

Активы; 5 лет;

  • в % (RA);
  • 22 – банкротство в течение

1 года.

Продолжение таблицы 3

№ Граничные значения

Название модели Формула расчета Обозначение аргумента Формула расчета аргумента

п/п вероятности банкротства

<0,37– фин-во устойчиво;

  • <0,5 – банкротство в

Коэффициент финансового «рычага» (Долгосрочные + текущие

течение 5 лет;

  • (KФР);
  • обязательства) / Активы;
  • <0,8 – банкротство в

течение 1 года.

Нет результирующего 0,4 – финансово устойчиво;

  • показателя. (Собственный капитал – <0,3 – банкротство в

Система показателей Коэффициент покрытия активов чистым

4 Существует система Внеоборотные активы) / течение 5 лет;

  • Бивера оборотным капиталом (КЧОК);
  • показателей. Активы; -0,06 – банкротство в

течение 1 года.

<3,2 – фин-во устойчиво;

  • <2 – банкротство в течение

Оборотные активы / Текущие

Коэффициент покрытия (Кп).

5 лет;

  • обязательства.

<1 – банкротство в течение

1 года.

X1 — Прибыль от продаж / Т>0,3 – предприятие имеет

Краткосрочные обязательства; небольшой риск банкрот T = 0,53×X1 + 0,13×X2 + X2 — Оборотные активы / (Краткоср. ства в течение года;

5 Модель Таффлера –

+0,18×X3 + 0,16×X4 обяз-ва + Долгоср.обяз-ва); Т<0,2 – у предприятия

X3 — Долгосрочные обяз-ва / Активы; присутствует большой

X4 — Выручка от продаж / Активы. риск банкротства.

К1 – Нераспред. Pf прошлых лет /

Активы;

  • К2 – Выручка от продаж / Активы;

К3 – (Прибыль до н/о +Проценты к

H=5,528×K1 + уплате) / Собственный капитал; H<0 – банкротство

+0,212×K2+0,073×K3 + К4 – Денежный поток / Сумма предприятия вероятно;

  • Девятифакторная +1,27×K4 +0,12×K5 + обязательств;
  • H>0 – банкротство

6 –

модель Фулмера +2,235×K6+0,575×K7 + К5 – Долгоср. обязательства / Активы предприятия

+1,083×K8 +0,984×K9 – К6 – Краткоср. обязательства / Активы маловероятно.

  • 3,075 К7 – Log (материальные активы)

К8 – Оборотный капитал / Сумма

обязательств

К9 – Lоg [(Прибыль до н/о + Проценты

к уплате)/ Проценты к уплате]

Продолжение таблицы 3

№ Граничные значения

Название модели Формула расчета Обозначение аргумента Формула расчета аргумента

п/п вероятности банкротства

К1 – Оборотный капитал / Активы;

  • Z<0,862 – банкротство

К2 – (Прибыль до н/о + Проценты к

предприятия вероятно;

  • Z= 1,03×K1 + 3,07×K2 + уплате) / Активы;

7 Модель Спрингейта – Z>0,862 – банкротство

+0,66×K3 + 0,4×K4 К3 – Прибыль до н/о / Текущие

предприятия

обязательства;

  • маловероятно.

К4 – Выручка / Активы.

Z<0,037 – банкротство

К1 – Оборотный капитал / Активы;

  • компании очень вероятно;
  • Z=0,063×K1 +0,092×K2+ К2 – Прибыль до н/о / Активы;

8 Модель Лиса – Z>0,037– предприятие

+0,057×K3 + 0,001×K4 К3 – Нераспр. прибыль / Активы;

  • финансово устойчивое.

К4 – Собственный капитал/ Обяз-ва.

Отечественные модели

К1 – коэффициент обеспеченности К1 – (Собственный капитал собственными оборотными Внеоборотные активы) /

средствами; Оборотные активы);

  • Z<1 – риск банкротства

К2 – коэффициент текущей К2 – Оборотные активы /

велик;

  • ликвидности;
  • Текущие обязательства;

Модель Z = 2×K1 + 0,1×K2 + Z=1 – удовлетворительное

К3 – Выручка от продаж /

9 Сайфуллина Р.С. и +0,08×K3 + 0,45×K4 + К3 – коэффициент оборачиваемости финансовое состояние;

  • Среднегод. стоимость

Кадыкова Г.Г. +K5 активов; Z>1 – банкротство

активов;

  • маловероятно.

К4 – Чистая прибыль /

К4 – рентабельность продаж (ROS);

  • Выручка;

К5 – рентабельность собственного К5 – Чистая прибыль /

капитала (ROE).

Собственный капитал.

Кфакт = 0,25×Х1+ Х1 – коэффициент убыточности Х1 – Чистый убыток/

+0,1×Х2 + 0,2×Х3 + предприятия; Собственный капитал;

  • +0,25×Х4 + 0,1×Х5 + Х2 – коэффициент соотношения Х2 – Кредит.задолженность/ Кфакт > Кn – крайне высока

+0,1×Х6; кредит. и дебит. задолженности; Дебит. задолженность; вероятность банкротства

Х3 – показатель соотношения текущих Х3 – Текущие обязательства / предприятия;

Модель

10 Кn = 0,25×0 + 0,1×1 + обяз-в и НЛА; Наиболее ликв. активы; Кфакт < Кn –вероятность

Зайцевой О.П.

+0,2×7+0,25×0+ Х4 – убыточность реализации Х4 – Чистый убыток / Объём банкротства

+0,1×0,7+0,1× Х6прошлого продукции; реализации продукции; незначительна.

года. Х5 – коэффициент финансового Х5 – Заемный капитал /

левериджа; Собственный капитал;

  • Х6 – коэффициент загрузки активов. Х6 – Активы / Выручка.

Продолжение таблицы 3

№ Граничные значения

Название модели Формула расчета Обозначение аргумента Формула расчета аргумента

п/п вероятности банкротства

R<0 – вер-ть банкротства

X1- чистый оборотный капитал / максимальная (90-100%);

  • активы; 0

R = 8,38×X1 + X2 + капитал; 0,18

+ 0,054×X3 + 0,63×X4 X3 — чистый доход / валюта баланса; кротства средняя (35-50%);

X4- чистая прибыль / суммарные 0,32

R>0,42 – вер-ть банкротст ва минимальная (до 10%)

Х1 — доля собственного капитала в Х1 – Собственный капитал / Z>8 – риск банкротства

формировании оборотных активов; Оборотные активы; малый;

  • Х2 — отношение оборотного капитала к Х2 – (Обор. активы-Текущие 5

основному; обяз-ва)/ Собств. капитал; наступления

Z = 0,111×X1 +

несостоятельности;

Модель + 13,239×Х2 + Х3 — коэффициент оборачиваемости

12 Х3 – Выручка/Активы; 3

Савицкой Г.В. +1,676×Х3 + 0,515×X4 + совокупного капитала;

  • банкротства;
  • +3,80×Х5 Х4 — рентабельность активов Z<3 – большой риск

Х4 – Чистая прибыль/ Активы;

  • предприятия;
  • несостоятельности;
  • Х5 — коэффициент финансовой Х5 – Собственный капитал / Z<1 – компания является

независимости Активы. банкротом.

Z<0 – вероятно, что

Х1 – коэффициент текущей Х1 – Оборотные активы /

организация останется

Модель Z = -0,3877 — ликвидности; Текущие обязательства;

13 платежеспособной;

  • Федотовой М.А. -1,0736×Х1 +0,0579×Х2 Х2 – доля заемных средств в валюте Х2 – Заемные средства/

Z>0 – вероятно

баланса. Активы.

банкротство.

Х1 – коэффициент оборачиваемости Х1 – Выручка от реализации / N => 100 – финансовая

запасов; Среднегод. ст-ть запасов; ситуация на предприятии

Х2 – коэффициент текущей Х2 – Оборотные активы/ может считаться хорошей;

  • ликвидности;
  • Текущие обязательства;
  • N <
  • 100 – ситуация

Модель N=25×Х1+25×Х2+

14 Х3 – Собственный капитал / вызывает беспокойство.

Ковалева В.В. +20×Х+20×Х4+10×Х5 Х3 – коэффициент структуры капитала;

  • Заемные средства; Чем сильнее отклонение от

Х4 – коэффициент рентабельности; Х4 – Прибыль до н/о / Активы значения 100 в меньшую

Х5 – Прибыль до н/о / сторону, тем более

Х5 – коэффициент эффективности. вероятно банкротство.

Выручка от реализации.

Окончание таблицы 3

№ Граничные значения

Название модели Формула расчета Обозначение аргумента Формула расчета аргумента

п/п вероятности банкротства

Модель №1  0,47×К1  Модель №1:

  • + 0,14×К2  0,39×К3 0,08 – 0,16 – благополучные;
  • (-0,20) – (-0,08) – банкроты;

К1 — (Оборотные активы- (-0,08) – 0,08 – зона

Текущие обяз-ва)/ Активы; неопределенности.

К1 — рабочий капитал к активам; К2 — Чистая прибыль /

Модель №2  0,61×К4  К2 — рентабельность собственного Собственный капитал; Модель №2:

  • + 0,39×К5 капитала;
  • К3 — Денежный поток от 1,07 – 1,54 – благополучные;

Модели

15 К3 — денежный поток к задолженности; операц. деятельности / 0,35 – 0,49 – банкроты;

  • Колышкина А. В.

К4 — коэффициент покрытия; Совокупный долг; 0,49 – 1,07 – зона

К5 — рентабельность активов; К4 — Оборотные активы / неопределенности.

К6 — рентабельность продаж. Текущие обязательства;

  • Модель №3  0,49×К4 К5 — Чистая прибыль /Активы; Модель №3:
  • + 0,12×К2  0,19×К6  К6 — Чистая прибыль /Выручка.

0,92 – 1,36 – благополучные;

  • + 0,19×К3 0,25 – 0,38 – банкроты;

0,38 – 0,92 – зона

неопределенности.

Исходя из вышеизложенного обзора и анализа моделей выявления вероятности банкротства, можно сделать вывод, что методики, имеющие свое происхождение за рубежом, в большинстве случаев неприемлемы для использования в российских условиях, так как они не учитывают российские особенности экономики.

В свою очередь отечественные модели также не идеальны, ведь зачастую в результате проведения по ним расчетов получаемые прогнозы не соответствуют реальному финансовому состоянию предприятия.

Таким образом, можно сказать, что у каждой из представленных выше моделей есть свои достоинства и недостатки. Выявленные достоинства и недостатки представленных ранее моделей отражены в таблице 4.

Таблица 4 – Достоинства и недостатки моделей прогнозирования банкротства №

Название модели Достоинства Недостатки п/п

Зарубежные модели

Двухфакторные модели не

являются достаточно точными.

Не рассматривается влияние

Двухфакторная Простота и возможность 1 показателей, характеризующих

модель Альтмана применения.

эффективность использования

ресурсов, деловую и рыночную

активность и др.

Относительно высокая точность

прогноза; простота; возможность Модель применима только для

применения при недостаточной акционерных обществ, чьи

Пятифакторная 2 или ограниченной информации; акции обращаются на рынке

модель Альтмана

переменные в модели отражают ценных бумаг, то есть имеют

различные аспекты деятельности рыночную стоимость.

предприятия.

Простота и возможность

применения; переменные в

Результаты модели могут

Модифицированная модели отражают различные

неадекватно отражать 3 пятифакторная аспекты деятельности

ситуацию в современных

модель Альтмана предприятия; возможность

российских условиях.

применения для организаций, не

размещающих акции на рынке.

Весовые коэффициенты для

индикаторов не предусмотрены

Возможность прогнозирования

и итоговый коэффициент

банкротства на временном

вероятности банкротства не 4 Коэффициент Бивера интервале до 5 лет; прогноз

рассчитывается.

банкротства по временному

Субъективность вывода при

характеру.

разнящихся показателях

значений коэффициентов. Продолжение таблицы 4 №

Название модели Достоинства Недостатки п/п

Результаты модели могут

Относительно высокая точность неадекватно отражать 5 Модель Таффлера

прогноза; простота расчета. ситуацию в современных

российских условиях.

Сложность расчетов; слишком

Девятифакторная Стабильность; учитывает размер большое количество факторов,

модель Фулмера фирм. ставится под сомнение

точность модели.

Модель показывает достаточный Нет отраслевой и региональной 7 Модель Спрингейта

уровень надежности прогноза. дифференциации Z-счета.

Включает комплексную оценку При анализе российских пред 8 Модель Лиса финансовых результатов приятий может показывать

деятельности организации. несколько завышенные рез-ты.

Отечественные модели

Разработана для применения в

Не учитываются макро российских условиях. Позволяет

Модель экономические факторы, а

провести анализ, как по 9 Сайфуллина Р.С. и также не рассматриваются

итоговому показателю, так и в

Кадыкова Г.Г. специфические особенности

разрезе каждого из пяти

деятельности предприятия.

коэффициентов

Разработана для применения в Не рассматриваются специфи российских условиях. Модель ческие особенности

Модель использует в качестве перемен-деятельности предприятия.

Зайцевой О.П. ных 6 финансовых показателей, Модель недостаточно хорошо

для которых определены описана, не дана техника

нормативные значения. расчета коэффициентов.

Получаемые прогнозы не

Механизм разработки и все

соответствуют реальному

основные этапы расчетов

Модель Иркутской финансовому состоянию 11 подробно описаны, что

ГЭА предприятия; нет отраслевой

облегчает практическое

дифференциации

применение методики.

интегрального показателя.

Разработана для применения в Модель применима только для

Модель 12 российских условиях. Высокая предприятий

Савицкой Г.В.

точность прогноза. сельскохозяйственной отрасли.

Основана на текущей ликвид Разработана для применения в

Модель ности, которая может быстро 13 российских условиях. Простота

Федотовой М.А. измениться; не включает

расчета модели.

важные фин. показатели.

Использование модели возмож- Установленные пороговые

но для проведения внешнего значения коэффициентов

Модель 14 анализа. Определены нормативы завышены. Резкие «переходы»

Ковалева В.В.

переменных, которые от одной оценки финансовой

дифференцированы по отраслям. состоятельности к другой.

Методы определения весовых

Модели 15 Простота расчета моделей. значений не всегда обеспечи Колышкина А. В.

вают необходимую точность.

Выводы по разделу один

Стоит отметить, что далеко не все существующие ныне методики прогнозирования возможного банкротства предприятия составлены корректно, не все могут применяться в наших условиях, не все дают адекватные результаты. Одно и то же предприятие одновременно может быть признано безнадежным банкротом, устойчиво развивающимся хозяйствующим субъектом и предприятием, находящимся в предкризисном состоянии, – все определяет выбранная методика прогнозирования возможного банкротства [9].

Кроме того, модели, построенные по некоторой статистической выборке, будут достаточно точно описывать состояние только объектов, попавших в данную выборку и объектов, имеющих характеристики близкие к показателям организаций, составляющих такую выборку. Причем следует заметить, что модели, построенные для организаций, находящихся в одной стране, не могут адекватно учитывать специфические условия развития экономики другой страны. Таким образом, на сегодняшний день пока не сложилась единая универсальная методика оценки банкротства организаций, которая могла бы использоваться как в международной, так и в отечественной практике, что подтверждается множеством попыток ученых решить эту проблему путем построения новых моделей [10].

Подводя итог, следует сказать, что все вышеуказанные модели, как и любые другие, следует использовать лишь как вспомогательные средства финансового анализа предприятий. Это совсем не означает, что данные, полученные в результате их построения, не могут быть использованы для разработки стратегии фирмы. Необходимо проводить диагностику предприятия на основе любой из вышеуказанных моделей, но помимо этого анализировать предприятие и с помощью других финансовых показателей для получения более достоверной информации о его финансовом состоянии. В связи с тем, что внешняя и внутренняя среда функционирования российских предприятий динамично изменяется, достижению более высокой точности результатов прогнозирования банкротства будет способствовать постоянная корректировка факторов и значений коэффициентов их весового влияния, анализ получаемых результатов в соответствии с реально складывающимися экономическими условиями текущего периода. Поэтому необходимо проводить постоянный мониторинг финансового состояния всех предприятий (обанкротившихся, неплатежеспособных и нормально функционирующих).

Только на основе собранных и правильно проанализированных статистических данных можно построить многофакторные экономико-математические модели прогнозирования банкротства предприятий, адекватные российским условиям. Именно такие модели позволят дать достоверные и объективные результаты [8].

2 ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА В

РОССИЙСКИХ УСЛОВИЯХ

2.1 Статистика банкротств в Российской Федерации

На сегодняшний день, статистика по делам о банкротстве является убедительным подтверждением того факта, что в реалиях современной российской экономики всестороннее изучение вопросов, касающихся банкротства организаций, остается довольно актуальной темой. Обратимся к судебной статистике, опубликованной на сайтах Федеральных Арбитражных судов РФ [11] и Судебного департамента при Верховном суде РФ [12], для анализа данных по делам о банкротстве за 2012-2016 гг. В таблице 5 отражена статистика по делам о банкротстве в РФ. Таблица 5 – Статистика по делам о банкротстве в РФ за 2012-2016 гг.

Показатель 2012 2013 2014 2015 2016 Поступило заявлений о признании

40 864 31 921 41 996 50 779 67 744 должника банкротом Количество дел, по которым введена

92 67 22 36 41 процедура финансового оздоровления Количество дел, по которым введена

922 803 381 413 365 процедура внешнего управления Количество дел, по которым введена

14 072 13 144 15 096 14 916 14 127 процедура конкурсного производства Завершено производство по делам о

30 159 23 721 26 258 30 660 31 788 несостоятельности (банкротстве)

Динамику поступивших в Арбитражные суды РФ за 2012-2016 гг. заявлений о признании должника банкротом можно увидеть на рисунке 1.

80 000

Число заявлений о

банкротом, шт. признании должника

67 744

70 000

60 000

50 779

50 000

40 864 41 996

40 000

31 921

30 000

20 000

10 000

2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г.

Период, год

Рисунок 1 – Динамика поступивших в Арбитражные суды РФ за 2012-2016 гг.

заявлений о признании должника банкротом По представленным выше данным можно заметить, что наблюдается тенденция к росту числа поступивших заявлений о признании должника банкротом и росту числа завершившихся производств по делам о банкротстве. Особенно резкое увеличение поступивших заявлений о признании должника банкротом можно наблюдать в 2016 году. Вероятнее всего это связано с вступлением в силу с 1 октября 2015 года Федерального закона «О внесении изменений в ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» и отдельные законодательные акты Российской Федерации в части регулирования реабилитационных процедур, применяемых в отношении гражданина-должника» от 29 декабря 2014 г. №476-ФЗ, который вводит детальное регулирование института банкротства физических лиц. Также можно отметить, что за период с 2012 г. по 2016 г. всего принято 233 304 заявлений о признании должника банкротом, введено в отношении должников процедур конкурсного производства – 71 355, процедур внешнего управления – 2 884, процедур финансового оздоровления – 258. Как мы видим, процедура конкурсного производства вводится значительно чаще, чем процедура внешнего управления, и тем более чем процедура финансового оздоровления. Наглядно данный факт можно наблюдать на рисунке 2.

258 2 884

0,35% 3,87%

Количество дел, по которым

введена процедура финансового

оздоровления

Количество дел, по которым

введена процедура внешнего

управления

Количество дел, по которым

введена процедура конкурсного

производства

71 355

95,78%

Рисунок 2 – Число введенных за 2012-2016 гг. процедур В Челябинской области статистика по делам о банкротстве за 2012-2016 гг. выглядит следующим образом (таблица 6).

Таблица 6 – Статистика по делам о банкротстве в Челябинской области

за 2012-2016 гг.

Период

Показатель

2012 2013 2014 2015 2016 Поступило заявлений о признании

723 699 984 1 003 1 646 должника банкротом Количество дел, по которым введена

1 0 0 1 0 процедура финансового оздоровления Количество дел, по которым введена

9 7 5 5 4 процедура внешнего управления Количество дел, по которым введена

451 414 438 342 286 процедура конкурсного производства Завершено производство по делам о

655 492 677 690 776 несостоятельности (банкротстве)

Как мы видим, ситуация в Челябинской области во многом повторяет тенденцию, наблюдаемую в целом по всей стране. Количество поступающих заявлений о признании должника банкротом с течением времени постоянно растет. Наибольшая доля введенных процедур приходится на конкурсное производство. При этом случаи введения процедуры внешнего управления единичны. Процедура же введения финансового оздоровления настолько редка, что данные случаи в Челябинской области возникают 1 раз в несколько лет. Из приведенных выше статистических данных можно сделать следующие выводы: 1. С каждым годом все большее число предприятий становятся неплатежеспособными, что с большой долей вероятности приводит к ликвидации организации. Для недопущения данной ситуации очень важно регулярно и своевременно отслеживать финансовое состояние на предприятии; 2. На сегодняшний день проблема прогнозирования банкротства остается очень актуальной. В среднем только около 4,22% организаций, попавших в процедуру банкротства, выбираются из нее с достаточно незначительными потерями (через внешнее управление, финансовое оздоровление или мировое соглашение).

Большинство же проходит через процедуру конкурсного производства и ликвидируются, что приводит к большим потерям.

А каким же образом обстоят дела с юридическими лицами-банкротами в других регионах нашей огромной страны? Для получения необходимых статистических данных и их дальнейшего анализа обратимся к сведениям, размещаемым на сайте Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП) [13].

В результате анализа статистики банкротств организаций в различных регионах Российской Федерации по итогам 2016 года были выделены 20 регионов с наибольшим удельным весом юридических лиц-банкротов (рисунок 3) и 20 регионов с наименьшим удельным весом юридических лиц-банкротов (рисунок 4).

Количество юридических лиц — банкротов, шт.

301 295

250

217

200

173 180

150 145

99

100 84 80

79 72

58 58 59 64 61

0

Регион

Рисунок 3 – Регионы с наибольшим удельным весом юридических

лиц-банкротов по итогам 2016 года Количество юридических лиц — банкротов, шт.

2500

2024

2000

1500

1000

500

259 231

138 85 85 128 75 59 90 160 109 60

33 70 42 92 36 18

Регион

Рисунок 4 – Регионы с наименьшим удельным весом юридических

лиц-банкротов по итогам 2016 года

Стоит отметить, что при построении представленных выше графиков были учтены именно доли юридических лиц-банкротов в общем числе юридических лиц, зарегистрированных в том или ином регионе, а не их абсолютное значение.

Именно поэтому, несмотря на высокие значения числа юридических лицбанкротов в г. Москва и г. Санкт-Петербург, эти регионы относятся к группе регионов с наименьшим удельным весом юридических лиц-банкротов. Данный факт объясняется тем, что, казалось бы, огромное число предприятий-банкротов в данных городах является ничтожно малым по сравнению с общим числом зарегистрированных юридических лиц.

И наоборот, такие регионы как Новгородская область, республика Марий Эл и республика Мордовия, в которых общее число предприятий-банкротов не так уж велико, попали в группу регионов с наибольшим удельным весом юридических лиц-банкротов по причине невысокого общего числа зарегистрированных юридических лиц. Помимо регионального аспекта рассмотрим также отраслевые особенности банкротства российских организаций. Какие из секторов экономики являются самыми рискованными с точки зрения возникновения банкротства? По статистике банкротству больше всего подвержены отрасли оптовой и розничной торговли, строительства, коммерческих услуг, сельского и лесного хозяйства, транспорта и связи, электроэнергетики, финансовой деятельности, производства пищевых продуктов, машиностроения и металлургии. По данным Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП) [13] был составлен рэнкинг секторов экономики по количеству юридических лиц-банкротов по итогам 2015 года и по итогам 2016 года (таблица 7).

Таблица 7 – Рэнкинг секторов экономики по количеству юридических

лиц-банкротов по итогам 2015 и 2016 гг.

Количество юр.лиц- Количество юр.лиц №

Вид деятельности банкротов по итогам банкротов по итогам п/п

2015 г. 2016 г. 1 Оптовая и розничная торговля 3 146 3 089 2 Строительство 2 177 2 381 3 Предоставление коммерческих услуг 2 123 2 157 4 Сельское и лесное хозяйство 817 674 5 Транспорт и связь 696 644 6 Электроэнергетика 442 349 7 Финансовая деятельность 339 313 8 Производство пищевых продуктов 338 310 9 Машиностроительный комплекс 288 286 10 Металлургическое производство 210 198

По представленным выше данным можно отметить, что в целом распределение юридических лиц-банкротов по отраслям экономики в 2016 г. по сравнению с 2015 г. оставалось неизменным. Представленный топ-10 отраслей по числу юридических лиц-банкротов охватывает примерно 75% всех банкротов. Помимо этого нельзя не заметить, что практически две трети всех банкротов сосредоточены в трех отраслях: оптовая и розничная торговля, строительство и коммерческие услуги. Если же рассмотреть не абсолютную величину числа юридических лицбанкротов, а их конкретную долю среди всех предприятий той или иной отрасли, то ситуация с распределением отраслей значительно меняется (таблица 8).

Таблица 8 – Рэнкинг секторов экономики по доле юридических лиц-банкротов

среди общего числа юридических лиц по итогам 2015 и 2016 гг.

В процентах

Доля юр.лиц-банкротов Доля юр.лиц-банкротов № среди общего числа среди общего числа

Вид деятельности п/п юридических лиц по юридических лиц по

итогам 2015 года итогам 2016 года 1 Электроэнергетика 1,339 1,097 2 Производство пищевых продуктов 0,658 0,629 3 Сельское и лесное хозяйство 0,557 0,506 4 Машиностроительный комплекс 0,539 0,565 5 Металлургическое производство 0,435 0,423 6 Строительство 0,425 0,478 7 Финансовая деятельность 0,332 0,339 8 Предоставление коммерческих услуг 0,215 0,224 9 Транспорт и связь 0,210 0,198 10 Оптовая и розничная торговля 0,196 0,214

Как мы видим из таблицы 8, лидирующие позиции по доле юридических лицбанкротов среди общего числа юридических лиц занимают такие отрасли, как электроэнергетика, производство пищевых продуктов, сельское и лесное хозяйство, хотя в абсолютном выражении число банкротов в данных отраслях невелико. В свою очередь оптовая и розничная торговля, строительство и коммерческие услуги ушли в конец списка. Данная ситуация объясняется тем, что в отраслях оптовой и розничной торговли, строительства и коммерческих услуг зарегистрировано очень большое число юридических лиц, а в отраслях сельского и лесного хозяйства, электроэнергетики, машиностроения и производства пищевых продуктов – невысокое количество юридических лиц. В связи с этим лидирующие в абсолютном выражении отрасли, опустились в конец списка при расчете относительной доли числа банкротов, и наоборот, отрасли, в которых небольшое число банкротов в абсолютном выражении, поднялись в начало списка при расчете их относительной доли. Однако при отслеживании динамики можно наблюдать, что в таких отраслях экономики как оптовая и розничная торговля, предоставление коммерческих услуг и строительство произошло увеличение доли юридических лиц-банкротов в 2016 г. по сравнению с 2015 г. В свою очередь в отраслях электроэнергетики, сельского и лесного хозяйства, а также производства пищевых продуктов было зафиксировано снижение доли юридических лиц-банкротов. В связи с вышесказанным можно сделать вывод о том, что проблема возникновения банкротства стоит наиболее остро в таких отраслях экономики, как оптовая и розничная торговля, предоставление коммерческих услуг и строительство. Подводя итоги, можно сказать, что на сегодняшний день практически для каждой организации становится актуальной проблема своевременного прогнозирования вероятности наступления банкротства. В связи с этим изучение управления финансовой стабильностью, процессами предотвращения банкротства приобретает особую значимость. Объективная оценка вероятности банкротства позволяет своевременно реагировать на возникновение кризисных ситуаций, принимать эффективные управленческие решения. Чтобы на ранних стадиях могли быть выявлены проблемы с платежеспособностью предприятия и возможные риски наступления банкротства, стоит особое внимание уделить методикам диагностики банкротства, которые позволяют оперативно оценить финансовое состояние предприятия. Ведь чем раньше будут обнаружены возникшие проблемы на предприятии, тем больше у руководства шансов своевременно принять необходимые управленческие решения, стабилизировав при этом финансовое состояние предприятия и сократив возможные потери.

2.2 Краткая характеристика предприятий, используемых в исследовании.

Структура отчетности. Специфика отрасли.

В рамках проводимого исследования будут рассмотрены 2 предприятия, осуществляющих деятельность в области строительства – отрасли, занимающей лидирующие позиции по абсолютному числу юридических лиц-банкротов по итогам 2015 года и 2016 года. При этом стоит отметить, что большинство предприятий строительной отрасли (по данным различных источников от 60% до 92%) это средние и малые предприятия, предоставляющие строительные услуги [14].

Именно среди них и были отобраны два предприятия, – одно из которых, ОАО «Венткомплекс», продолжает функционировать на рынке, другое же, ООО «Сантехэнергострой», признано несостоятельным (банкротом).

Оба предприятия занимаются одним видом деятельности (производство санитарно-технических работ, монтаж отопительных систем и систем кондиционирования воздуха) и схожи по размерам активов и оборотов. Краткая характеристика для ООО «Сантехэнергострой» представлена в таблице 9, для ОАО «Венткомплекс» – в таблице 10.

Таблица 9 – Краткая характеристика ООО «Сантехэнергострой» Наименование

Значение характеристики Организационно Общество с ограниченной ответственностью правовая форма Адрес Свердловская обл., г. Екатеринбург, ул. Красных Командиров, д. 32 Дата

25.10.2002 г. регистрации Уставный

100 000 р. капитал Руководитель Конкурсный управляющий Легалов Евгений Владимирович Основной вид Производство санитарно-технических работ, монтаж отопительных систем деятельности и систем кондиционирования воздуха

  • Строительство жилых и нежилых зданий;
  • Подготовка строительной площадки;
  • Дополнительные – Производство электромонтажных, санитарно-технических и прочих виды строительно-монтажных работ;
  • деятельности – Производство штукатурных работ;
  • Работы столярные и плотничные;
  • Производство прочих отделочных и завершающих работ и др.

ООО «Сантехэнергострой» признано несостоятельным (банкротом) решеПримечание

нием АС Свердловской области от 30.06.2017 г. по делу №А60-18764/2016 Таблица 10 – Краткая характеристика ОАО «Венткомплекс» Наименование

Значение характеристики Организационно Открытое акционерное общество правовая форма Адрес Новосибирская обл., г. Новосибирск, пр. Красный, д. 157/1, оф.1 Дата

12.11.2002 г. регистрации Уставный

5 298 900 р. капитал Руководитель Генеральный директор Давыдов Павел Рудольфович Основной вид Производство санитарно-технических работ, монтаж отопительных систем деятельности и систем кондиционирования воздуха Дополнительные – Ремонт машин и оборудования; виды – Производство электромонтажных работ; деятельности – Деятельность в области архитектуры и др.

Для рассматриваемых предприятий строительной отрасли характерны следующие особенности: – невысокая доля внеоборотных активов в валюте баланса; – отсутствие нематериальных активов на рассматриваемых предприятиях; – высокая доля оборотных активов (в большей степени за счет значительных запасов и дебиторской задолженности); – незначительная доля наиболее ликвидных активов в структуре активов рассматриваемых предприятий; – низкая доля собственного капитала; – высокая доля обязательств (для рассматриваемых предприятий в основном за счет большого значения кредиторской задолженности); – в структуре обязательств рассматриваемых предприятий преобладают краткосрочные обязательства; долгосрочные же практически отсутствуют.

2.3 Применение методик прогнозирования вероятности банкротства на примере

ООО «Сантехэнергострой»

Для диагностики вероятности банкротства предприятия с помощью моделей прогнозирования нам понадобится его бухгалтерская отчетность. Для более развернутого анализа, проследим динамику вероятности банкротства предприятия на временном отрезке, равном 3 года. Исходные данные (бухгалтерский баланс, отчет о прибылях и убытках, отчет о движении денежных средств) по предприятию ООО «Сантехэнергострой» за период с 2014 г. по 2016 г. представлены в приложении А. Следует отметить, что в большинстве моделей прогнозирования вероятности банкротства при расчете аргументов используются данные как из бухгалтерского баланса, так и из отчета о прибылях и убытках. Однако временные характеристики в данных формах не совпадают. В бухгалтерском балансе приводится значение показателя на отчетную дату (на конец года), в отчете о прибылях и убытках – за период (за год).

В связи с чем, для дальнейших расчетов по предприятию ООО «Сантехэнергострой», вместо показателей статей бухгалтерского баланса на отчетную дату были посчитаны их среднегодовые значения (таблица 11).

Таблица 11 – Бухгалтерский баланс ООО «Сантехэнергострой»

(со среднегодовыми значениями)

В тысячах рублей

Наименование показателя За 2016 г. За 2015 г. За 2014 г.

АКТИВ

I. ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ Нематериальные активы 0 0 0 Результаты исследований и разработок 0 0 0 Нематериальные поисковые активы 0 0 0 Материальные поисковые активы 0 0 0 Основные средства 5 975 8 380 12 530 Доходные вложения в материальные ценности 0 0 0 Финансовые вложения 50 25 29 Отложенные налоговые активы 0 0 0 Прочие внеоборотные активы 904 904 904 Итого по разделу I 6 929 9 309 13 463 Окончание таблицы 11

Наименование показателя За 2016 г. За 2015 г. За 2014 г.

II. ОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ Запасы 151 917 127 781 80 777 Налог на добавленную стоимость по

163 354 834 приобретенным ценностям Дебиторская задолженность 212 601 210 258 235 076 Финансовые вложения (за исключением

0 0 0 денежных эквивалентов) Денежные средства и денежные эквиваленты 65 1 126 2 556 Прочие оборотные активы 52 169 6 476 17 095 Итого по разделу II 416 914 345 994 336 338 БАЛАНС 423 843 355 303 349 801

ПАССИВ

III. КАПИТАЛ И РЕЗЕРВЫ Уставный капитал (складочный капитал,

100 100 100 уставный фонд, вклады товарищей) Собственные акции, выкупленные у акционеров 0 0 0 Переоценка внеоборотных активов 0 0 0 Добавочный капитал (без переоценки) 0 0 0 Резервный капитал 0 0 0 Нераспределенная прибыль (непокрытый

26 543 30 241 30 284 убыток) Итого по разделу III 26 643 30 341 30 384 IV. ДОЛГОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА Заемные средства 1 461 4 276 9 414 Отложенные налоговые обязательства 0 0 0 Оценочные обязательства 0 0 0 Прочие обязательства 0 0 0 Итого по разделу IV 1 461 4 276 9 414 V. КРАТКОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА Заемные средства 50 542 40 605 18 335 Кредиторская задолженность 276 949 212 597 273 218 Доходы будущих периодов 0 0 0 Оценочные обязательства 0 0 0 Прочие обязательства 68 249 67 485 18 451 Итого по разделу V 395 740 320 687 310 003 БАЛАНС 423 843 355 303 349 801

В результате диагностики вероятности банкротства ООО «Сантехэнергострой», проведенной на основе методик, указанных в таблице 3 раздела 1, при использовании данных бухгалтерской отчетности предприятия, представленных в таблице 11 и приложении А, были получены следующие результаты (таблица 12).

Таблица 12 – Расчет показателей моделей прогнозирования банкротства ООО «Сантехэнергострой»

Формула Формула расчета Показатели за Показатели за Показатели за

№ п/п Название модели Обозначение аргумента

расчета аргумента 2014 год 2015 год 2016 год

Зарубежные модели Аргумент Индекс Аргумент Индекс Аргумент Индекс

Кт.л. – коэффициент Кт.л. = Обор. активы/

Двухфакторная Z2 = –0,3877 – текущ. ликв-ти; Текущие обяз-ва

1,0849 1,0789 1,0535

1 модель –1,0736×Кт.л. + -1,4996 -1,4931 -1,4645

Альтмана +0,0579×Кф.з Кф.з. – коэффициент Кф.з. = Заемный

0,9131 0,9146 0,9371

фин.завис-ти капитал/ Пассивы

X1 – (обор. активы –

текущие обяз-ва)/ 0,0753 0,0712 0,0500

сумма активов;

Модифициро- Z = 0,717×X1+

X2 – НРП/активы; 0,0866 0,0851 0,0626

ванная +0,847×X2 +

2 пятифакторная +3,107×X3 + X3 – прибыль до н/о / – 1,4336 1,0145 0,1699

0,0118 0,0065 -0,0164

модель +0,42×X4 + сумма активов;

  • Альтмана +0,995×X5 X4– ст-ть собств.капи 0,0951 0,0934 0,0671

тала/ст-ть обяз-в

Х5 – объем

1,2358 0,8361 0,1045

продаж/активы.

(Чистая Pf+

Нет

Коэффициент Бивера +Амортизация)/

результирующ 0,0104 0,0057 -0,0175

(КБ); (Долгоср. + текущие

его показателя.

обязательства);

Существует Коэффициент

Чистая прибыль × 100/

система рентабельности 0,0095 0,0052 -0,0164

Активы;

  • показателей. активов в % (RA);

Коэффициент (Долгосрочные +

Коэффициент

3 финансового «рычага» +текущие обяз-ва) / 0,9131 0,9146 0,9371

Бивера

(KФР); Активы;

Коэффициент

(Собственный капитал–

покрытия активов

  • Внеоборотные 0,0484 0,0592 0,0465

чистым оборотным

активы) / Активы;

  • капиталом (КЧОК);

Коэффициент Оборотные активы /

1,0849 1,0789 1,0535

покрытия (Кп).

Текущие обязательства.

Продолжение таблицы 12

Формула Формула расчета Показатели за Показатели за Показатели за

№ п/п Название модели Обозначение аргумента

расчета аргумента 2014 год 2015 год 2016 год

Зарубежные модели Аргумент Индекс Аргумент Индекс Аргумент Индекс

X1 — Прибыль от

продаж /Краткоср. 0,0211 -0,0066 -0,0012

обяз-ва;

  • X2 – Обор. активы /

T= 0,53×X1+

(Кратк.. обяз-ва + 1,0530 1,0647 1,0496

Модель + 0,13×X2 +

4 Долгоср. обяз-ва); – 0,3507 0,2709 0,1532

Таффлера +0,18×X3 +

+0,16×X4 X3 – Долгоср. обяз-ва/

0,0269 0,0120 0,0034

Активы

X4 — Выручка от

1,2358 0,8361 0,1045

продаж / Активы.

К1 – НРП прошлых лет

0,0866 0,0851 0,0626

/ Активы;

К2 – Выручка от

1,2358 0,8361 0,1045

продаж / Активы;

К3 – (Прибыль до н/о

+Проценты к

0,3406 0,4006 -0,0047

уплате) / Собств.

H=5,528×K1 +

капитал;

+0,212×K2 +

К4 – Денежный поток /

+0,073×K3+ 0,0000 -0,0069 -0,0175

Сумма обяз-в;

Девятифактор- +1,27×K4 +

К5 – Долгоср.обяз-ва /

5 ная модель +0,12×K5 + – 0,0269 2,8111 0,0120 2,7247 0,0000 2,3948

Активы

Фулмера +2,235×K6 +

К6 – Краткоср. обяз-ва /

+0,575×K7 + 0,8862 0,9026 0,9337

Активы

+1,083×K8+

К7 – Log (материаль +0,984×K9 – 4,9208 5,1103 5,1818

ные активы)

  • 3,075

К8 – Обор. капитал /

0,0824 0,0779 0,0533

Сумма обяз-в

К9 – Lоg [(Прибыль до

н/о +Проценты к

0,2215 0,0915 0,0000

уплате) /Проценты

к уплате]

Продолжение таблицы 12

Формула Формула расчета Показатели за Показатели за Показатели за

№ п/п Название модели Обозначение аргумента

расчета аргумента 2014 год 2015 год 2016 год

Зарубежные модели Аргумент Индекс Аргумент Индекс Аргумент Индекс

К1 – Оборотный

0,0753 0,0712 0,0500

капитал / Активы;

Z=1,03×K1 + К2 – (Прибыль до н/о +

Модель +3,07×K2 + Проценты к уплате) 0,0296 0,0342 -0,0003

6 / Активы; – 0,6715 0,5176 0,0807

Спрингейта +0,66×K3 +

+0,4×K4 К3 – Прибыль до н/о /

0,0133 0,0072 -0,0176

Текущие обяз-ва;

  • К4 – Выручка / Активы. 1,2358 0,8361 0,1045

К1 – Оборотный

0,0753 0,0712 0,0500

капитал / Активы;

Z=0,063×K1+ К2 – Прибыль до н/о /

0,0118 0,0065 -0,0164

7 Модель Лиса

+0,092×K2 + Активы; – 0,0109 0,0100 0,0053

+0,057×K3 +

К3 – НРП / Активы; 0,0866 0,0851 0,0626

+0,001×K4

К4 – Собств капитал/

0,0951 0,0934 0,0671

Сумма обяз-в.

К1 – коэффициент

обеспеченности К1 – (Собств. капитал –

собственными Внеобор. активы)/ 0,0503 0,0608 0,0473

оборотными Обор. активы);

  • средствами;

К2 – коэффициент К2 – Оборотные активы

текущей / Текущие 1,0849 1,0789 1,0535

Z = 2×K1 +

Модель ликвидности; обязательства;

+0,1×K2 +

8 Сайфуллина Р.С. К3 – Выручка от 0,4203 0,3601 -0,1240

+0,08×K3 + К3 – коэффициент

и Кадыкова Г.Г. продаж /

+0,45×K4 + K5 оборачиваемости 1,2358 0,8361 0,1045

Среднегодовая

активов;

  • ст-ть активов;

К4 – рентабельность К4 – Чистая прибыль /

0,0077 0,0062 -0,1573

продаж (ROS); Выручка;

К5 – рентабельность К5 – Чистая прибыль /

собственного Собственный 0,1089 0,0609 -0,2615

капитала (ROE).

капитал.

Продолжение таблицы 12

Формула Формула расчета Показатели за Показатели за Показатели за

№ п/п Название модели Обозначение аргумента

расчета аргумента 2014 год 2015 год 2016 год

Отечественные модели Аргумент Индекс Аргумент Индекс Аргумент Индекс

Х1 – коэффициент Х1 – Чистый убыток/

убыточности Собственный 0,0000 0,0000 0,2615

Кфакт =

предприятия; капитал;

=0,25×Х1 +

Х2 – коэффициент Х2 – Кредиторская

+0,1×Х2 +

соотношения задолженность/

+0,2×Х3 + 1,1623 25,5053 1,0111 58,2520 1,3027 1 220,342

кредит. и дебит. Дебиторская

+0,25×Х4 +

задолж-ти; задолженность;

+0,1×Х5 +

Х3 – показатель Х3 – Текущие

+0,1×Х6;

  • Модель соотношения тек. обязательства / 121,2844 284,8015 6 088,3

Зайцевой О.П. обяз-в и НЛА; НЛА;

Х4 – убыточность Х4 – Чистый убыток /

Кn =0,25×0+ реализации Объём реализации 0,0000 0,0000 0,1573

+ 0,1×1 + продукции; продукции;

+0,2×7 + Х – коэффициент Х5 – Заемный капитал /

5

финансового Собственный 10,5128 1,6395 10,7103 1,6509 14,9082 1,6896

+0,25×0 +

+0,1×0,7 + левериджа; капитал;

+0,1×Х6прошл год Х6 – коэф-т загрузки

Х6 – Активы / Выручка. 0,8092 1,1960 9,5710

активов.

X1- ЧОК / активы; 0,0484 0,0592 0,0465

R =8,38×X1+ X2- чистая прибыль /

0,1089 0,0609 -0,2615

Модель + X2 + собств. капитал;

10 X3 — чистый доход / – 0,5194 0,5609 0,0427

Иркутской ГЭА +0,054×X3 + 0,0095 0,0052 -0,0164

+0,63×X4 валюта баланса;

X4- чистая прибыль /

0,0074 0,0059 -0,1344

суммарные затраты.

Х1 — доля собств.

Х1 – Собственный

Z=0,111×X1 + капитала в

капитал / 0,0903 0,0877 0,0639

+13,239×Х2 + формировании

Модель Оборотные активы;

11 +1,676×Х3 + обор. активов; 13,8909 12,7810 10,9343

Савицкой Г.В.

+0,515×X4 + Х2 — отношение обор. Х2 – (Обор. активы +3,80×Х5 капитала к Текущие обяз-ва)/ 0,8667 0,8341 0,7947

основному; Собств.капитал;

Окончание таблицы 12

Формула Формула расчета Показатели за Показатели за Показатели за 2016

№ п/п Название модели Обозначение аргумента

расчета аргумента 2014 год 2015 год год

Отечественные модели Аргумент Индекс Аргумент Индекс Аргумент Индекс

Х3 – коэф-т обор-ти

Z = 0,111×X1 + Х3 – Выручка/Активы; 1,2358 0,8361 0,1045

совокупн. капитала;

+13,239×Х2 +

Модель Х4 – рент-ть активов Х4 – Чистая прибыль/

11 +1,676×Х3 + 0,0095 13,890 0,0052 12,7810 -0,0164 10,9343

Савицкой Г.В. предприятия; Активы;

+0,515×X4 +

Х5 — коэффициент фин. Х5 – Собственный

+3,80×Х5 0,0869 0,0854 0,0629

независ-ти капитал / Активы.

Х1 – коэффициент Х1 – Выручка от

оборачиваемости реализации/Средне- 5,3517 2,3249 0,2915

запасов; год. ст-ть запасов;

Х2 – коэффициент Х2 – Оборотные

N = 25×Х1 +

текущей активы/ Текущие 1,0849 1,0789 1,0535

+25×Х2 +

Модель ликвидности; обязательства;

12 +20×Х3 + 163,150 87,1717 33,0650

Ковалева В.В. Х3 – коэф-т структу-ры Х3 – Собств. капитал /

+20×Х4 + 0,0951 0,0934 0,0671

капитала; Заемные средства;

+10×Х5

Х4 – коэффициент Х4 – Прибыль до н/о /

0,0118 0,0065 -0,0164

рентабельности; Сумма активов;

Х5 – коэффициент Х5 – Прибыль до н/о /

0,0096 0,0078 -0,1573

эффективности. Выручка от реализ.

Модель №1 = К1 — рабочий капитал к К1 — (Обор. активы-Тек.

0,0753 0,0712 0,0500

=0,47×К1 + активам; обяз-ва)/ Активы;

0,0506 -0,0724 -0,0131

+0,14×К2 + К2 — рентабельность К2 — Чистая прибыль /

0,1089 0,0609 -0,2615

+0,39×К3 собств. капитала; Собств. капитал;

  • К3 – Ден. поток от опер.

К3 — денежный поток к

Модель №2 = деятельности / 0,0000 -0,2933 0,0000

задолженности;

  • Модели =0,61×К4 + Совокупный долг;
  • 0,6655 0,6602 0,6362

Колышкина А.В. +0,39×К5 К4 — коэффициент К4 – Обор. активы /

1,0849 1,0789 1,0535

покрытия; Текущие обяз-ва;

Модель №3 = К5 — рентабельность К5 — Чистая прибыль /

=0,49×К4+ 0,0095 0,0052 -0,0164

активов; Активы;

+0,12×К2 + 0,5461 0,4814 0,4550

+0,19×К6 + К6 — рентабельность К6 — Чистая прибыль /

0,0077 0,0062 -0,1573

+0,19×К3 продаж. Выручка.

Для наглядности и удобства анализа полученных результатов, обобщим выводы, сделанные по каждой модели

прогнозирования вероятности банкротства, в таблице 13.

Таблица 13 – Оценка вероятности банкротства ООО «Сантехэнергострой»

№ Интерпретация полученных результатов

Название модели

п/п 2014 год 2015 год 2016 год

низкая вероятность низкая вероятность низкая вероятность

1 Двухфакторная модель Альтмана

банкротства банкротства банкротства

Модифицированная пятифакторная

2 ситуация неопределенная предприятие банкрот предприятие банкрот

модель Альтмана

банкротство в течение

Коэффициент Бивера банкротство в течение 3 лет банкротство в течение 3 лет

2-3 лет

Коэффициент

банкротство в течение банкротство в течение банкротство в течение

рентабельности

4-5 лет 4-5 лет 4-5 лет

активов

Коэффициент

Система банкротство в ближайшее банкротство в ближайшее банкротство в ближайшее

финансового

3 показателей время время время

«рычага»

Бивера

Коэффициент

покрытия активов

банкротство в течение 2 лет банкротство в течение 2 лет банкротство в течение 2 лет

чистым оборотным

капиталом

Коэффициент банкротство в течение банкротство в течение банкротство в течение

покрытия 1-2 лет 1-2 лет 1-2 лет

предприятие имеет предприятие имеет средний

у предприятия присутствует

4 Модель Таффлера небольшой риск риск банкротства в течение

большой риск банкротства

банкротства в течение года года

банкротство предприятия банкротство предприятия банкротство предприятия

5 Девятифакторная модель Фулмера

маловероятно маловероятно маловероятно

Окончание таблицы 13

№ Интерпретация полученных результатов

Название модели

п/п 2014 год 2015 год 2016 год

банкротство предприятия банкротство предприятия банкротство предприятия

6 Модель Спрингейта

вероятно вероятно вероятно

банкротство компании банкротство компании банкротство компании

7 Модель Лиса

очень вероятно очень вероятно очень вероятно

Модель Сайфуллина Р.С. и

8 риск банкротства велик риск банкротства велик риск банкротства велик

Кадыкова Г.Г.

крайне высока вероятность крайне высока вероятность крайне высока вероятность

9 Модель Зайцевой О.П.

банкротства предприятия банкротства предприятия банкротства предприятия

вероятность банкротства вероятность банкротства вероятность банкротства

10 Модель Иркутской ГЭА

минимальная (до 10%) минимальная (до 10%) высокая (60-80%)

11 Модель Савицкой Г.В. риск банкротства малый риск банкротства малый риск банкротства малый

финансовая ситуация на

ситуация вызывает банкротство в ближайшее

12 Модель Ковалева В.В. предприятии может

беспокойство время

считаться хорошей

Модель №1 зона неопределенности зона неопределенности зона неопределенности

Модели

13 Модель №2 зона неопределенности зона неопределенности зона неопределенности

Колышкина А.В.

Модель №3 зона неопределенности зона неопределенности зона неопределенности

2.4 Применение методик прогнозирования вероятности банкротства на примере

ОАО «Венткомплекс»

Для диагностики вероятности банкротства предприятия с помощью моделей прогнозирования нам понадобится его бухгалтерская отчетность. Для более развернутого анализа, проследим динамику вероятности банкротства предприятия на временном отрезке, равном 3 года. Исходные данные (бухгалтерский баланс, отчет о прибылях и убытках, отчет о движении денежных средств) по предприятию ОАО «Венткомплекс» за период с 2014 г. по 2016 г. представлены в приложении Б. Следует отметить, что в большинстве моделей прогнозирования вероятности банкротства при расчете аргументов используются данные как из бухгалтерского баланса, так и из отчета о прибылях и убытках. Однако временные характеристики в данных формах не совпадают. В бухгалтерском балансе приводится значение показателя на отчетную дату (на конец года), в отчете о прибылях и убытках – за период (за год).

В связи с чем, для дальнейших расчетов по предприятию ОАО «Венткомплекс», вместо показателей статей бухгалтерского баланса на отчетную дату были посчитаны их среднегодовые значения (таблица 14).

Таблица 14 – Бухгалтерский баланс ОАО «Венткомплекс»

(со среднегодовыми значениями)

В тысячах рублей

Наименование показателя За 2016 г. За 2015 г. За 2014 г.

АКТИВ

I. ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ Нематериальные активы 0 0 0 Результаты исследований и разработок 0 0 0 Нематериальные поисковые активы 0 0 0 Материальные поисковые активы 0 0 0 Основные средства 3 706 4 069 3 879 Доходные вложения в материальные ценности 0 0 0 Финансовые вложения 427 552 552 Отложенные налоговые активы 0 0 0 Прочие внеоборотные активы 0 0 0 Итого по разделу I 4 133 4 621 4 431 Окончание таблицы 14

Наименование показателя За 2016 г. За 2015 г. За 2014 г.

II. ОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ Запасы 107 141 85 459 79 225 Налог на добавленную стоимость по

32 28 0 приобретенным ценностям Дебиторская задолженность 67 396 128 370 162 648 Финансовые вложения (за исключением

7 500 0 0 денежных эквивалентов) Денежные средства и денежные эквиваленты 7 805 1 053 562 Прочие оборотные активы 11 627 0 0 Итого по разделу II 201 501 214 910 242 434 БАЛАНС 205 634 219 530 246 865

ПАССИВ

III. КАПИТАЛ И РЕЗЕРВЫ Уставный капитал (складочный капитал,

5 299 5 299 5 299 уставный фонд, вклады товарищей) Собственные акции, выкупленные у акционеров 0 0 0 Переоценка внеоборотных активов 355 355 355 Добавочный капитал (без переоценки) 60 60 60 Резервный капитал 265 265 265 Нераспределенная прибыль (непокрытый

3 370 3 057 2 778 убыток) Итого по разделу III 9 349 9 036 8 757 IV. ДОЛГОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА Заемные средства 0 0 0 Отложенные налоговые обязательства 0 0 0 Оценочные обязательства 0 0 0 Прочие обязательства 0 0 0 Итого по разделу IV 0 0 0 V. КРАТКОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА Заемные средства 653 653 14 750 Кредиторская задолженность 195 195 209 842 223 358 Доходы будущих периодов 0 0 0 Оценочные обязательства 438 0 0 Прочие обязательства 0 0 0 Итого по разделу V 196 285 210 494 238 108 БАЛАНС 205 634 219 530 246 865

В результате диагностики вероятности банкротства ОАО «Венткомплекс», проведенной на основе методик, указанных в таблице 3 раздела 1, при использовании данных бухгалтерской отчетности предприятия, представленных в таблице 14 и приложении Б, были получены следующие результаты (таблица 15).

Таблица 15 – Расчет показателей моделей прогнозирования банкротства ОАО «Венткомплекс»

№ Формула Формула расчета Показатели за Показатели за Показатели за

Название модели Обозначение аргумента

п/п расчета аргумента 2014 год 2015 год 2016 год

Зарубежные модели Аргумент Индекс Аргумент Индекс Аргумент Индекс

Кт.л. – коэффициент текущей Кт.л. = Обор. активы/

1,0182 1,0210 1,0266

Z2 = –0,3877 – ликвидности; Текущие обяз-ва

Двухфакторная

1 –1,0736×Кт.л. + Кф.з. – коэффициент Кф.з. = Заемный -1,4250 -1,4283 -1,4346

модель Альтмана

+0,0579×Кф.з финансовой капитал/ 0,9645 0,9588 0,9545

зависимости Пассивы

X1 – (оборотные активы –

текущие обяз-ва)/ 0,0175 0,0201 0,0254

сумма активов;

X2 – нераспределенная

Z =0,717×X1 + 0,0113 0,0139 0,0164

прибыль/активы;

+0,847×X2 + X3 – прибыль до н/о / сумма

2 Пятифакторная 0,0025 0,0031 0,0037

+3,107×X3 + активов; – 2,3618 1,4490 1,4240

модель Альтмана

+0,42×X4 + X4 – рыночная стоимость

+0,995×X5 собств. капитала/

0,0368 0,0429 0,0476

стоимость

обязательств;

  • Х5 – объем продаж/активы. 2,2946 1,3695 1,3299

(Чистая Pf+

Нет результи +Амортизация)/

рующего Коэффициент Бивера (КБ); 0,0012 0,0012 0,0018

(Долгосрочные +

показателя.

текущие обяз-ва);

Существует Коэффициент

Чистая прибыль ×

система рентабельности активов в 0,0012 0,0012 0,0018

100/ Активы;

  • показателей. % (RA);

Коэффициент (Долгосрочные +

3 Коэффициент финансового

Бивера +текущие обяз-ва) / 0,9645 0,9588 0,9545

«рычага» (KФР);

активов чистым оборотным –Внеоборотные 0,0175 0,0201 0,0254

капиталом (КЧОК); активы) / Активы;

Коэффициент покрытия Оборотные активы /

1,0182 1,0210 1,0266

(Кп).

Текущие обяз-ва.

Продолжение таблицы 15

№ Формула Формула расчета Показатели за Показатели за Показатели за

Название модели Обозначение аргумента

п/п расчета аргумента 2014 год 2015 год 2016 год

Зарубежные модели Аргумент Индекс Аргумент Индекс Аргумент Индекс

X1 — Прибыль от продаж /

Краткосрочные 0,0266 0,0323 0,0148

обязательства;

X2 — Оборотные активы /

(Краткосрочные

T= 0,53×X1+ обязатель-ства + 1,0182 1,0210 1,0266

Модель + 0,13×X2 + Долгосрочные

4 – 0,5136 0,3690 0,3541

Таффлера +0,18×X3 + обязательства);

+0,16×X4 X3 — Долгосрочные

обязательства / Общая 0,0000 0,0000 0,0000

сумма активов;

X4 — Выручка от продаж /

2,2946 1,3695 1,3299

Общая сумма активов.

К1 – Нераспределенная Pf

0,0113 0,0139 0,0164

прошлых лет / Активы;

К2 – Выручка от продаж /

2,2946 1,3695 1,3299

Активы;

К3 – (Прибыль до н/о

+Проценты к уплате) / 0,1948 0,0743 0,0808

H=5,528×K1 + Собств. капитал;

+0,212×K2 + К4 – Денежный поток /

+0,073×K3+ 0,0000 -0,0003 0,0018

Сумма обязательств;

+1,27×K4 +

Девятифакторная К5 – Долгоср. обязательства

5 +0,12×K5 + – 0,0000 2,6769 0,0000 2,3019 0,0660 2,3856

модель Фулмера / Активы

+2,235×K6 +

+0,575×K7 + К6 – Краткоср.

0,9645 0,9588 0,9545

+1,083×K8+ обязательства / Активы

+0,984×K9 – К7 – Log (материальные

  • 3,075 4,9019 4,9371 5,0605

активы)

К8 – Оборотный капитал /

0,0182 0,0210 0,0266

Сумма обязательств

К9 – Lоg [(Прибыль до н/о +

Проценты к уплате)/ 0,1982 0,0000 0,0000

Проценты к уплате]

Продолжение таблицы 15

№ Формула Формула расчета Показатели за Показатели за Показатели за

Название модели Обозначение аргумента

п/п расчета аргумента 2014 год 2015 год 2016 год

Зарубежные модели Аргумент Индекс Аргумент Индекс Аргумент Индекс

К1 – Оборотный капитал /

0,0175 0,0201 0,0254

Активы;

К2 – (Прибыль до н/о +

Z=1,03×K1 + Проценты к уплате) / 0,0069 0,0031 0,0037

Модель +3,07×K2 + Активы;

6 – 0,9588 0,5800 0,5719

Спрингейта +0,66×K3 + К3 – Прибыль до н/о /

+0,4×K4 0,0026 0,0032 0,0038

Текущие обяз-ва;

  • К4 – Выручка / Активы. 2,2946 1,3695 1,3299

К1 – Оборотный капитал /

0,0175 0,0201 0,0254

Активы;

К2 – Прибыль до

Z=0,063×K1+ налогообложения / 0,0025 0,0031 0,0037

+0,092×K2 + Активы;

7 Модель Лиса – 0,0020 0,0024 0,0029

+0,057×K3 +

К3 – Нераспределенная

+0,001×K4 0,0113 0,0139 0,0164

прибыль / Активы;

К4 – Собственный капитал/

0,0368 0,0429 0,0476

Сумма обязательств.

К1 – коэффициент

К1 – (Собств. капитал

обеспеченности

  • Внеоборотные

собственными 0,0178 0,0205 0,0259

активы) / Обор.

оборотными

активы);

  • средствами;
  • К2 – коэффициент текущей К2 – Обор. активы /

1,0182 1,0210 1,0266

Z = 2×K1 + ликвидности; Текущ. обяз-ва;

Модель К3 – Выручка от

+0,1×K2 +

8 Сайфуллина Р.С. К3 – коэффициент продаж / 0,3549 0,2820 0,3001

+0,08×K3 +

и Кадыкова Г.Г. оборачиваемости Среднегодовая 2,2946 1,3695 1,3299

+0,45×K4 + K5

активов; стоимость

активов;

К4 – рентабельность продаж К4 – Чистая прибыль /

0,0005 0,0009 0,0013

(ROS); Выручка;

  • К5 – рентабельность собств. К5 – Чистая прибыль /

0,0336 0,0289 0,0387

капитала (ROE).

Собств. капитал.

Продолжение таблицы 15

№ Формула Формула расчета Показатели за Показатели за Показатели за

Название модели Обозначение аргумента

п/п расчета аргумента 2014 год 2015 год 2016 год

Отечественные модели Аргумент Индекс Аргумент Индекс Аргумент Индекс

Х1 – коэффициент Х1 – Чистый убыток/

убыточности Собственный 0,0000 0,0000 0,0000

Кфакт = предприятия; капитал;

=0,25×Х1 + Х2 – коэффициент Х2 – Кредиторская

+0,1×Х2 + соотношения задолженность/

1,3733 1,6347 2,8962

+0,2×Х3 + кредиторской и Дебиторская 87,6357 42,5459 5,0294

+0,25×Х4 + дебиторской задолж-ти; задолженность;

+0,1×Х5 + Х3 – показатель Х3 – Текущие

0,1×Х6; соотношения текущих обязательства /

Модель 423,6788 199,8993 12,8249

9 обязательств и наиболее Наиболее

Зайцевой О.П.

ликвидных активов; ликвидн. активы;

Кn =0,25×0+ Х4 – Чистый убыток /

Х4 – убыточность

+ 0,1×1 + Объём реализации 0,0000 0,0000 0,0000

реализации продукции;

  • +0,2×7 + продукции;

+0,25×0 + Х5 – Заемный капитал

Х5 – коэффициент 1,5998 1,6136 1,6430

+0,1×0,7 + / Собственный 27,1905 23,2950 20,9964

финансового левериджа;

  • +0,1×Х6прошл.год капитал;

Х6 – коэффициент загрузки Х6 – Активы /

0,4358 0,7302 0,7519

активов. Выручка.

X1- чистый оборотный

0,0175 0,0201 0,0254

капитал / активы;

R =8,38×X1+ X2- чистая прибыль /

0,0336 0,0289 0,0387

Модель + X2 + собственный капитал;

10 – 0,1808 0,1980 0,2522

Иркутской ГЭА +0,054×X3 + X3 — чистый доход / валюта

0,0012 0,0012 0,0018

+0,63×X4 баланса;

X4- чистая прибыль /

0,0005 0,0009 0,0013

суммарные затраты.

Х1 — доля собств. капитала в Х1 – Собств. капитал /

Z=0,111×X1 + формировании Оборотные 0,0361 0,0420 0,0464

+13,239×Х2 + оборотных активов; активы;

Модель

11 +1,676×Х3 + Х2 – (Оборотные 10,5260 8,9263 9,7937

Савицкой Г.В.

+0,515×X4 + Х2 — отношение оборотного активы -Текущие

0,4941 0,4887 0,5579

+3,80×Х5 капитала к основному; обязательства)/

Собств.капитал;

Окончание таблицы 15

№ Формула Формула расчета Показатели за Показатели за Показатели за

Название модели Обозначение аргумента

п/п расчета аргумента 2014 год 2015 год 2016 год

Отечественные модели Аргумент Индекс Аргумент Индекс Аргумент Индекс

Х3 — коэффициент обор-ти Х3 – Выручка/

Z =0,111×X1 + 2,2946 1,3695 1,3299

совокупного капитала; Активы;

+13,239×Х2 +

Модель Х4 — рентабельность активов Х4 – Чистая прибыль/

11 +1,676×Х3 + 0,0012 10,5260 0,0012 8,9263 0,0018 9,7937

Савицкой Г.В. предприятия; Активы;

+0,515×X4 +

Х5 — коэффициент фин. Х5 – Собственный

+3,80×Х5 0,0355 0,0412 0,0455

независимости капитал / Активы.

Х1 – Выручка от

Х1 – коэффициент

реализации /

оборачиваемости 7,1499 3,5180 2,5525

Среднег. ст-ть

запасов;

  • запасов;
  • Х2 – коэффициент текущей Х2 – Обор. активы/

N = 25×Х1 + 1,0182 1,0210 1,0266

ликвидности; Текущие обяз-ва;

+25×Х2 +

12 Модель Х3 – Собственный

+20×Х3 + Х3 – коэффициент 204,998 114,415 90,5293

Ковалева В.В. капи-тал / 0,0368 0,0429 0,0476

+20×Х4 + структуры капитала;

  • Заемные средства;

+10×Х5

Х4 – коэффициент Х4 – Прибыль до н/о /

0,0025 0,0031 0,0037

рентабельности; Сумма активов;

Х5 – Прибыль до н/о /

Х5 – коэффициент

Выручка от 0,0011 0,0022 0,0028

эффективности.

реализации.

К1 — (Оборотные

Модель №1 = К1 — рабочий капитал к

активы-Текущие 0,0175 0,0201 0,0254

=0,47×К1 + активам;

  • обяз-ва)/ Активы;
  • 0,0129 0,0143 0,0729

+0,14×К2 +

К2 — рентабельность К2 — Чистая прибыль /

+0,39×К3 0,0336 0,0289 0,0387

собственного капитала; Собств. капитал;

К3 — Денежный поток

Модель №2 = К3 — денежный поток к

от опер. деят-ти / 0,0000 0,0020 0,1424

Модели =0,61×К4 + задолженности;

13 Совокупный долг; 0,6215 0,6233 0,6269

Колышкина А. В. +0,39×К5

К4 – Обор. активы /

К4 — коэффициент покрытия; 1,0182 1,0210 1,0266

Текущие обя-ва;

Модель №3 = К5 — Чистая прибыль /

=0,49×К4+ К5 — рентабельность активов; 0,0012 0,0012 0,0018

Активы;

+0,12×К2 + 0,5030 0,5043 0,5350

+0,19×К6 + К6 — Чистая прибыль /

К6 — рентабельность продаж. 0,0005 0,0009 0,0013

+0,19×К3 Выручка.

Для наглядности и удобства анализа полученных результатов, обобщим выводы, сделанные по каждой модели

прогнозирования вероятности банкротства, в таблице 16.

Таблица 16 – Оценка вероятности банкротства ОАО «Венткомплекс»

Интерпретация полученных результатов

Название модели

п/п

2014 год 2015 год 2016 год

низкая вероятность низкая вероятность низкая вероятность

1 Двухфакторная модель Альтмана

банкротства банкротства банкротства

средняя вероятность высокая вероятность высокая вероятность

2 Пятифакторная модель Альтмана

банкротства (35-50 %) банкротства (80-100 %) банкротства (80-100 %)

Коэффициент Бивера банкротство в течение 3 лет банкротство в течение 3 лет банкротство в течение 3 лет

Коэффициент

банкротство в течение банкротство в течение банкротство в течение

рентабельности

4-5 лет 4-5 лет 4-5 лет

активов

Коэффициент

Система банкротство в ближайшее банкротство в ближайшее банкротство в ближайшее

финансового

3 показателей время время время

«рычага»

Бивера

Коэффициент

покрытия активов

банкротство в течение 2 лет банкротство в течение 2 лет банкротство в течение 2 лет

чистым оборотным

капиталом

Коэффициент

банкротство в течение 5 лет банкротство в течение 5 лет банкротство в течение 5 лет

покрытия

предприятие имеет предприятие имеет предприятие имеет

4 Модель Таффлера небольшой риск небольшой риск небольшой риск

банкротства в течение года банкротства в течение года банкротства в течение года

банкротство предприятия банкротство предприятия банкротство предприятия

5 Девятифакторная модель Фулмера

маловероятно маловероятно маловероятно

Окончание таблицы 16

Интерпретация полученных результатов

Название модели

п/п

2014 год 2015 год 2016 год

банкротство предприятия банкротство предприятия банкротство предприятия

6 Модель Спрингейта

маловероятно вероятно вероятно

банкротство компании банкротство компании банкротство компании

7 Модель Лиса

очень вероятно очень вероятно очень вероятно

Модель Сайфуллина Р.С. и

8 риск банкротства велик риск банкротства велик риск банкротства велик

Кадыкова Г.Г.

крайне высока вероятность крайне высока вероятность крайне высока вероятность

9 Модель Зайцевой О.П.

банкротства предприятия банкротства предприятия банкротства предприятия

вероятность банкротства вероятность банкротства вероятность банкротства

10 Модель Иркутской ГЭА

средняя (до 35-50%) средняя (до 35-50%) средняя (до 35-50%)

11 Модель Савицкой Г.В. риск банкротства малый риск банкротства малый риск банкротства малый

финансовая ситуация на финансовая ситуация на

ситуация вызывает

12 Модель Ковалева В.В. предприятии может предприятии может

беспокойство

считаться хорошей считаться хорошей

Модель №1 зона неопределенности зона неопределенности зона неопределенности

Модели

13 Модель №2 зона неопределенности зона неопределенности зона неопределенности

Колышкина А. В.

Модель №3 зона неопределенности зона неопределенности зона неопределенности

Выводы по разделу два

Как показывает обзор статистики банкротств в Российской Федерации, проведенный в данном разделе, в условиях современной российской экономики, всестороннее изучение вопросов, касающихся банкротства организаций, остается довольно актуальной темой. С каждым годом все большее число предприятий становятся неплатежеспособными, что с большой долей вероятности приводит к ликвидации организации. Для недопущения данной ситуации очень важно регулярно и своевременно отслеживать финансовое состояние на предприятии. На сегодняшний день проблема прогнозирования банкротства остается очень актуальной. В среднем только около 4,22% организаций, попавших в процедуру банкротства, выбираются из нее с достаточно незначительными потерями (через внешнее управление, финансовое оздоровление или мировое соглашение).

Большинство же проходит через процедуру конкурсного производства и ликвидируются, что приводит к большим потерям. При этом анализ статистики банкротств показал, что одной из отраслей, занимающих лидирующие позиции по абсолютному числу юридических лицбанкротов по итогам 2015 года и 2016 года, является отрасль строительства. По данным различных источников, примерно от 60% до 92% предприятий строительной отрасли – это средние и малые предприятия, предоставляющие строительные услуги. Именно среди них и были отобраны два предприятия, – одно из которых, ОАО «Венткомплекс», продолжает функционировать на рынке, другое же, ООО «Сантехэнергострой», признано несостоятельным (банкротом).

На примере данных предприятий в разделе 2 была осуществлена попытка применения существующих зарубежных и отечественных моделей диагностики вероятности банкротства на российских предприятиях строительной отрасли. По полученным при расчетах результатам, сделаны выводы о возможности наступления банкротства на данных предприятиях.

3 РАЗРАБОТКА РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО СВОЕВРЕМЕННОЙ ДИАГНОСТИКЕ

БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ

3.1 Анализ возможности применения моделей прогнозирования банкротства в

российских условиях (для отрасли строительства)

В разделе 2.3 в данной выпускной квалификационной работе было рассмотрено положение являющегося на сегодняшний день банкротом предприятия ООО «Сантехэнергострой» на протяжении 3 последовательных периодов, предшествующих введению процедуры конкурсного производства, были применены наиболее известные методики прогнозирования банкротства, произведена интерпретация полученных результатов расчетов. Аналогичные действия были произведены в разделе 2.4 данной работы для являющегося действующим на сегодняшний момент предприятия ОАО «Венткомплекс». На основе изложенных выше расчетов можно сделать следующие выводы по возможности применения моделей прогнозирования банкротства в российских условиях (для отрасли строительства), а также по достоинствам и недостаткам данных моделей: 1. Двухфакторная модель Альтмана: данная модель безусловно является наиболее простой для расчетов и учитывает всего 2 фактора – коэффициент текущей ликвидности и коэффициент финансовой зависимости. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по двухфакторной модели Альтмана, отражены в таблице 17.

Таблица 17 – Диагностика вероятности банкротства с помощью двухфакторной

модели Альтмана

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

низкая вероятность низкая вероятность низкая вероятность ООО «Сантехэнергострой»

  • 1,4996 -1,4931 -1,4645

низкая вероятность низкая вероятность низкая вероятность ОАО «Венткомплекс»

  • 1,4250 -1,4283 -1,4346 Граничные значения: Z<0 – низкая вероятность банкротства;
  • Z=0 – средняя вероятность банкротства;
  • Z>0 – высокая вероятность банкротства.

Как в случае с ООО «Сантехэнергострой», так и с ОАО «Венткомплекс» данная модель отмечает низкую вероятность банкротства на протяжении всех трех лет. Однако прогноз, выданный двухфакторной моделью Альтмана, оказывается в нашем случае неправдоподобным. В динамике каких-либо значительных изменений с показателем Z не происходит, его значение стабильно на протяжении всех рассматриваемых периодов. При этом значение показателя Z для здорового предприятия хуже, чем для предприятия-банкрота. На наш взгляд, двухфакторная модель Альтмана не применима к использованию для диагностики вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли. Этому могут быть такие причины как использование очень малого количества факторов, разработка модели в условиях зарубежной экономики и т.д. 2. Пятифакторная модель Альтмана: в данной модели в отличие от предыдущей используется большее число факторов. Известны две модификации данной модели: для акционерных обществ и не акционерных (модифицированная модель Альтмана).

В обоих вариантах модели используется 5 факторов. Модели очень похожи, однако значения коэффициентов при аргументах отличаются. Для ООО «Сантехэнергострой» была использована модифицированная пятифакторная модель Альтмана, для ОАО «Венткомплекс» – обычная пятифакторная модель Альтмана. В данных моделях используются переменные, отражающие различные аспекты деятельности предприятия. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по пятифакторной модели Альтмана, отражены в таблице 18. Таблица 18 – Диагностика вероятности банкротства с помощью пятифакторной

модели Альтмана

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

ситуация предприятие предприятие ООО «Сантехэнергострой» неопределенная банкрот банкрот

1,4336 1,0145 0,1699

средняя (35-50%) высокая (80-100%) высокая (80-100%) ОАО «Венткомплекс»

2,3618 1,4490 1,4240 Граничные значения (для ООО): Граничные значения (для АО): Z<1,23 – предприятие банкрот; Z<1,81 – высокая вероятность (80-100%); 1,232,9 – предприятие финансово устойчиво. 2,77

Z>2,99 – предприятие финансово устойчиво. В случае с ООО «Сантехэнергострой» данная модель в последние 2 года перед наступлением банкротства верно спрогнозировала подобный исход. Динамика показателя Z показывает ухудшение финансового состояния предприятия с течением времени. Однако в случае с ОАО «Венткомплекс» пятифакторная модель Альтмана также отмечает ухудшение финансового положения предприятии и оценивает вероятность банкротства предприятия в последние 2 года в 80-100 %, что, в свою очередь, является ошибочным прогнозом, ведь предприятие продолжает осуществлять свою деятельность. Такая ситуация может объясняться тем, что, возможно, границы интервалов в пятифакторной модели Альтмана не отвечают современным рыночным условиям. На наш взгляд, пятифакторную модель Альтмана необходимо применять с большой осторожностью для российских предприятий строительной отрасли. Все же данная модель разрабатывалась для зарубежных предприятий и может неадекватно отражать ситуацию в современных российских условиях. 3. Система показателей Бивера: в данной модели нет единого результирующего показателя, модель состоит из ряда отдельных коэффициентов, которые позволяют прогнозировать банкротство, учитывая временную характеристику. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по системе показателей Бивера, отражены в таблице 19.

Таблица 19 – Диагностика вероятности банкротства с помощью системы

показателей Бивера

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

Коэффициент Бивера (КБ) Граничные значения: 0,4-0,45 – финансово устойчиво; 0,17 – банкротство в течение 5 лет;

  • 0,15 – банкротство в течение 1 года.

банкротство в банкротство в банкротство в ООО «Сантехэнергострой» течение 1-5 лет течение 1-5 лет течение 1-5 лет

0,0104 0,0057 -0,0175

банкротство в банкротство в банкротство в ОАО «Венткомплекс» течение 1-5 лет течение 1-5 лет течение 1-5 лет

0,0012 0,0012 0,0018 Окончание таблицы 19

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

Коэффициент рентабельности активов (RА)

Граничные значения: 6-8 – финансово устойчиво; 4 – банкротство в течение 5 лет;

  • 22 – банкротство в течение 1 года.

банкротство в банкротство в банкротство в ООО «Сантехэнергострой» течение 1-5 лет течение 1-5 лет течение 1-5 лет

0,0095 0,0052 -0,0164

банкротство в банкротство в банкротство в ОАО «Венткомплекс» течение 1-5 лет течение 1-5 лет течение 1-5 лет

0,0012 0,0012 0,0018

Коэффициент финансового рычага (КФР) Граничные значения: <0,37 – финансово устойчиво; <0,5 – банкротство в течение 5 лет;

  • <0,8 – банкротство в течение 1 года.

банкротство банкротство банкротство ООО «Сантехэнергострой» в ближайшее время в ближайшее время в ближайшее время

0,9131 0,9146 0,9371

банкротство банкротство банкротство ОАО «Венткомплекс» в ближайшее время в ближайшее время в ближайшее время

0,9645 0,9588 0,9545

Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом (КЧОК) Граничные значения: 0,4 – финансово устойчиво; <0,3 – банкротство в течение 5 лет;

  • 0,06 – банкротство в течение 1 года.

банкротство в банкротство в банкротство в ООО «Сантехэнергострой» течение 1-5 лет течение 1-5 лет течение 1-5 лет

0,0484 0,0592 0,0465

банкротство в банкротство в банкротство в ОАО «Венткомплекс» течение 1-5 лет течение 1-5 лет течение 1-5 лет

0,0175 0,0201 0,0254

Коэффициент покрытия (КП) Граничные значения: <3,2 – финансово устойчиво; <2 – банкротство в течение 5 лет;

  • <1 – банкротство в течение 1 года.

банкротство в банкротство в банкротство в ООО «Сантехэнергострой» течение 1-5 лет течение 1-5 лет течение 1-5 лет

1,0849 1,0789 1,0535

банкротство в банкротство в банкротство в ОАО «Венткомплекс» течение 1-5 лет течение 1-5 лет течение 1-5 лет

1,0182 1,0210 1,0266

В случае с ООО «Сантехэнергострой» все коэффициенты в системе показателей Бивера прогнозировали банкротство предприятия, однако временная характеристика варьировалась от одного года до пяти лет. Однозначного вывода система показателей Бивера не предоставила. В случае с ОАО «Венткомплекс» ситуация аналогичная – модель на всем рассматриваемом периоде предсказала банкротство, несмотря на то, что предприятие продолжает свою деятельность по сегодняшний день. В результате расчетов были получены коэффициенты, дающие расходящуюся информацию. Однозначно интерпретировать результаты не представляется возможным. Стоит отметить, что недостатком данной модели являются неоднозначные границы интервалов, не позволяющие определить более детально период, в течение которого возможно наступление банкротства. Однако, отслеживая динамику полученных показателей, можно заметить незначительное ухудшение финансового положения предприятия-банкрота, и небольшое улучшение финансового состояния здорового предприятия. При этом значение показателей Бивера зачастую оказывались для здорового предприятия хуже, чем для предприятия-банкрота. На наш взгляд, систему показателей Бивера не стоит применять для российских предприятий строительной отрасли ввиду субъективности выводов при разнящихся показателях значений коэффициентов. При ее использовании могут возникнуть трудности с интерпретацией полученных результатов. 4. Модель Таффлера: данная модель использует для диагностики 4 фактора, достаточно легко определяемых. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по модели Таффлера, отражены в таблице 20.

Таблица 20 – Диагностика вероятности банкротства с помощью модели Таффлера

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

предприятие имеет предприятие имеет у предприятия

небольшой риск средний риск присутствует ООО «Сантехэнергострой» банкротства в банкротства в большой риск

течение года течение года банкротства

0,3507 0,2709 0,1532

предприятие имеет предприятие имеет предприятие имеет

небольшой риск небольшой риск небольшой риск ОАО «Венткомплекс» банкротства в банкротства в банкротства в

течение года течение года течение года

0,5136 0,3690 0,3541 Граничные значения: Т>0,3 – предприятие имеет небольшой риск банкротства в течение года;

  • Т<0,2 – у предприятия присутствует большой риск банкротства. В случае с ООО «Сантехэнергострой» данная модель отмечала постепенное ухудшение состояния предприятия, значение показателя в динамике снижалось, что является отрицательной характеристикой. В 2014 г. она диагностировала небольшой риск банкротства в течение года, в 2015 г. – средний риск, в 2016 г. – высокий риск. В 2017 г. предприятие было признано банкротом. Модель Таффлера достоверно определила вероятность наступления банкротства на предприятии ООО «Сантехэнергострой». В случае с ОАО «Венткомплекс» модель на протяжении всех трех лет отмечала небольшой риск наступления банкротства на предприятии, что, в свою очередь, явилось достоверным прогнозом. При этом значение показателя с течением времени снижалось, что является отрицательной тенденцией. Однако, его значение так и не опустилось ниже допустимой границы. На наш взгляд, модель Таффлера вполне может быть применима для прогнозирования вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли. 5. Модель Фулмера: данная модель использует для диагностики 9 факторов, достаточно сложные расчеты. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по модели Фулмера, отражены в таблице 21.

Таблица 21 – Диагностика вероятности банкротства с помощью модели Фулмера

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

банкротство банкротство банкротство ООО «Сантехэнергострой» маловероятно маловероятно маловероятно

2,8111 2,7247 2,3948

банкротство банкротство банкротство ОАО «Венткомплекс» маловероятно маловероятно маловероятно

2,6769 2,3019 2,3856 Граничные значения: H<0 – банкротство предприятия вероятно;

  • H>0 – банкротство предприятия маловероятно.

Как в случае с ООО «Сантехэнергострой», так и с ОАО «Венткомплекс» данная модель отмечает низкую вероятность банкротства на протяжении всех трех лет. В динамике показатель, рассчитанный по ООО «Сантехэнергострой», ухудшается, но незначительно. В итоге, прогноз, выданный моделью Фулмера, оказывается в нашем случае неправдоподобным. При этом значения показателя, рассчитанного по модели Фулмера, для здорового предприятия оказались хуже, чем для предприятия-банкрота. На наш взгляд, девятифакторная модель Фулмера не применима к использованию для диагностики вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли. Этому могут быть такие причины как использование слишком большого количества факторов, разработка модели в условиях зарубежной экономики и т.д. 6. Модель Спрингейта: данная модель использует для диагностики 4 фактора, достаточно легка в расчетах. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по модели Спрингейта, отражены в таблице 22.

Таблица 22 – Диагностика вероятности банкротства с помощью модели Спрингейта

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

банкротство банкротство банкротство ООО «Сантехэнергострой» вероятно вероятно вероятно

0,6715 0,5176 0,0807

банкротство банкротство банкротство ОАО «Венткомплекс» маловероятно вероятно вероятно

0,9588 0,5800 0,5719 Граничные значения: Z<0,862 – банкротство предприятия вероятно;

  • Z>0,862 – банкротство предприятия маловероятно.

В случае с ООО «Сантехэнергострой» данная модель диагностировала вероятное наступление банкротства на протяжении всех трех. При этом стоит отметить, что с течением времени итоговый показатель по данной модели постепенно ухудшался. В случае с ОАО «Венткомплекс» модель Спрингейта в динамике показывала ухудшение состояния предприятия. В первый год модель оценивала вероятность наступления банкротства как низкую, в последующие периоды она диагностировала возможность наступления на предприятии банкротства. Однако предприятие продолжает функционировать по сегодняшний день. Такая ситуация может объясняться тем, что, возможно, границы интервалов в модели Спрингейта не отвечают современным рыночным условиям. На наш взгляд, модель Спрингейта может быть применима для прогнозирования вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли. Однако следует проявлять осторожность при использовании данной модели, не стоит полагаться только на результаты ее расчетов, необходимо использовать в комплексе и другие модели прогнозирования вероятности банкротства. 7. Модель Лиса: данная модель использует для диагностики 4 фактора, достаточно проста в расчетах. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по модели Лиса, отражены в таблице 23.

Таблица 23 – Диагностика вероятности банкротства с помощью модели Лиса

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

банкротство очень банкротство очень банкротство очень ООО «Сантехэнергострой» вероятно вероятно вероятно

0,0109 0,0100 0,0053

банкротство очень банкротство очень банкротство очень ОАО «Венткомплекс» вероятно вероятно вероятно

0,0020 0,0024 0,0029 Граничные значения: Z<0,037 – банкротство компании очень вероятно;

  • Z>0,037­– предприятие финансово устойчивое.

Как в случае с ООО «Сантехэнергострой», так и с ОАО «Венткомплекс» данная модель отмечает высокую вероятность банкротства на протяжении всех трех лет. Однако прогноз, выданный моделью Лиса, оказывается в нашем случае не совсем правдоподобным. Причиной такого прогноза, полученного при использовании модели Лиса, могло послужить слишком низкое значение на предприятиях таких показателей, как прибыль до налогообложения, нераспределенная прибыль, доля собственного капитала в общей сумме активов предприятий. Вероятно, весовые коэффициенты данной модели не совсем отвечают текущей рыночной ситуации в строительной отрасли РФ.

При этом стоит отметить, что итоговый показатель, рассчитанный по данной модели в ситуации с ОАО «Венткомплекс» принимает значения, несколько худшие по сравнению с показателями ООО «Сантехэнергострой», что в свою очередь также вызывает сомнения в адекватности данной модели.

На наш взгляд, модель Лиса не применима к использованию для диагностики вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли.

8. Модель Сайфуллина Р.С. и Кадыкова Г.Г.: данная модель использует для диагностики 5 достаточно значимых коэффициентов. Модель позволяет провести анализ, как по итоговому показателю, так и в разрезе каждого из пяти коэффициентов.

Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по модели Сайфуллина Р.С. и Кадыкова Г.Г., отражены в таблице 24.

Таблица 24 – Диагностика вероятности банкротства с помощью модели

Сайфуллина Р.С. и Кадыкова Г.Г.

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

риск банкротства риск банкротства риск банкротства ООО «Сантехэнергострой» велик велик велик

0,4203 0,3601 -0,1240

риск банкротства риск банкротства риск банкротства ОАО «Венткомплекс» велик велик велик

0,3549 0,2820 0,3001 Граничные значения: Z<1 – риск банкротства велик;

  • Z=1 – удовлетворительное финансовое состояние;
  • Z>1 – банкротство маловероятно.

Как в случае с ООО «Сантехэнергострой», так и с ОАО «Венткомплекс» данная модель отмечает высокий риск наступления банкротства на протяжении всех трех лет. Однако прогноз, выданный моделью Сайфуллина Р.С. и Кадыкова Г.Г., оказывается в нашем случае не совсем правдоподобным.

Причиной такого прогноза, полученного при использовании данной модели, могло послужить слишком низкое значение на предприятиях таких показателей, как собственный капитал и чистая прибыль. На предприятии ООО «Сантехэнергострой» можно наблюдать ухудшение показателя с течением времени, что могло быть вызвано снижением значения чистой прибыли, которая в 2016 году и вовсе приобрела отрицательное значение (чистый убыток).

На наш взгляд, пятифакторную модель Сайфуллина Р.С. и Кадыкова Г.Г. необходимо применять с большой осторожностью для российских предприятий строительной отрасли. Однако, несмотря на неоднозначные выводы по итоговому показателю данной модели, возможно применение отдельных ее коэффициентов для прогнозирования вероятности банкротства. 9. Модель Зайцевой О.П.: данная модель использует для диагностики 6 показателей. Рассчитанный итоговый коэффициент Кфакт сравнивается с нормативным коэффициентом Кn. Расчеты по данной модели достаточно трудоемки. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по модели Зайцевой О.П., отражены в таблице 25.

Таблица 25 – Диагностика вероятности банкротства с помощью модели

Зайцевой О.П.

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

вероятность вероятность вероятность

Вывод

крайне высока крайне высока крайне высока ООО «Сантехэнергострой»

Кфакт 25,5053 58,2520 1 220,3429

Кn 1,6395 1,6509 1,6896

вероятность вероятность вероятность

Вывод

крайне высока крайне высока крайне высока ОАО «Венткомплекс»

Кфакт 87,6357 42,5459 5,0294

Кn 1,5998 1,6136 1,6430 Граничные значения: Кфакт > Кn – крайне высока вероятность банкротства предприятия;

  • Кфакт < Кn –вероятность банкротства незначительна.

Как в случае с ООО «Сантехэнергострой», так и с ОАО «Венткомплекс» данная модель отмечает крайне высокую вероятность банкротства предприятий на протяжении всех трех лет. Однако прогноз, выданный моделью Зайцевой О.П., оказывается в нашем случае не совсем правдоподобным. При этом стоит отметить, что в большинстве случаев, при расчетах, Кфакт значительно превышал К n, что в свою очередь является негативной характеристикой, ведь для финансово здорового предприятия, согласно модели Зайцевой О.П., должно выполняться неравенство Кфакт ˂ Кn. Как мы видим, динамика изменения соотношения показателей Кфакт и Кn на предприятии ООО «Сантехэнергострой» с течением времени ухудшалась, тем самым увеличивался риск возникновения банкротства. На предприятии ОАО «Венткомплекс» соотношение показателей Кфакт и Кn имело положительную динамику, однако несмотря на это вероятность возникновения банкротства так и оставалась высокой, согласно данной модели. Вероятно, весовые коэффициенты данной модели не совсем отвечают текущей рыночной ситуации в строительной отрасли РФ. На наш взгляд, модель Зайцевой О.П. не стоит применять для диагностики вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли, так как в ней используются критерии, дающие недостоверные выводы при оценке вероятности банкротства на предприятиях. 10. Модель Иркутской ГЭА: данная модель использует для диагностики 4 фактора, достаточно проста в расчетах. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по модели Иркутской ГЭА, отражены в таблице 26.

Таблица 26 – Диагностика вероятности банкротства с помощью модели

Иркутской ГЭА

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

вероятность вероятность вероятность ООО «Сантехэнергострой» минимальная (до 10%) минимальная (до 10%) высокая (60-80%)

0,5194 0,5609 0,0427

вероятность вероятность вероятность ОАО «Венткомплекс» средняя (35-50%) средняя (35-50%) средняя (35-50%)

0,1808 0,1980 0,2522 Граничные значения: R<0 – вероятность банкротства максимальная (90-100%);

0

0,18

0,32

R>0,42 – вероятность банкротства минимальная (до 10%).

В случае с ООО «Сантехэнергострой» данная модель отмечала постепенное ухудшение состояния предприятия. В 2014 г. и 2015 г. она диагностировала минимальную вероятность банкротства (до 10%), в 2016 г. – высокую вероятность банкротства (60-80 %).

Модель Иркутской ГЭА достоверно определила ухудшение финансового положения на предприятии ООО «Сантехэнергострой» и увеличение вероятности наступления банкротства. В случае с ОАО «Венткомплекс» на протяжении всех трех лет модель диагностировала среднюю вероятность наступления банкротства (35-50 %).

Ухудшения финансового положения предприятия не наблюдалось, значение показателя с течением времени увеличивалось. На наш взгляд, модель Иркутской ГЭА вполне может быть применима для прогнозирования вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли. 11. Модель Савицкой Г.В.: данная модель использует для диагностики 5 достаточно значимых коэффициентов, достаточно проста в расчетах. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по модели Савицкой Г.В., отражены в таблице 27.

Таблица 27 – Диагностика вероятности банкротства с помощью модели

Савицкой Г.В.

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

риск банкротства риск банкротства риск банкротства ООО «Сантехэнергострой» малый малый малый

13,8909 12,7810 10,9343

риск банкротства риск банкротства риск банкротства ОАО «Венткомплекс» малый малый малый

10,5260 8,9263 9,7937 Граничные значения: Z>8 – риск банкротства малый;

5

3

Z<3 – большой риск несостоятельности;

  • Z<1 – компания является банкротом.

Как в случае с ООО «Сантехэнергострой», так и с ОАО «Венткомплекс» данная модель отмечает низкую вероятность банкротства на протяжении всех трех лет. Однако прогноз, выданный моделью Савицкой Г.В., оказывается в нашем случае не совсем правдоподобным. Причиной такого прогноза, полученного при использовании модели Савицкой Г.В, могло послужить слишком высокое значение на предприятиях таких показателей, как коэффициент оборачиваемости капитала, отношение оборотного капитала к основному. Высокое значение данных показателей может быть обусловлено спецификой отрасли. Стоит также отметить, что с течением времени значение коэффициента, рассчитанного по данной модели, на предприятии ООО «Сантехэнергострой» постепенно снижалось, тем самым увеличивая риск возникновения банкротства. На предприятии ОАО «Венткомплекс» однозначного направления динамики показателя не выявлено. При этом значения итогового показателя, для здорового предприятия оказались хуже, чем для предприятия-банкрота. Также стоит отметить, что модель Савицкой Г.В. разрабатывалась на основе статистических данных по предприятиям сельскохозяйственной отрасли, и возможность ее применения для других отраслей экономики ставится под сомнение. На наш взгляд, данная модель не применима к использованию для диагностики вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли. 12. Модель Ковалева В.В.: данная модель использует для диагностики 5 достаточно значимых коэффициентов, достаточно проста в расчетах. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по модели Ковалева В.В., отражены в таблице 28.

Таблица 28 – Диагностика вероятности банкротства с помощью модели

Ковалева В.В.

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

хорошая финансовая ситуация вызывает банкротство в ООО «Сантехэнергострой» ситуация беспокойство ближайшее время

163,1503 87,1717 33,0650

хорошая финансовая хорошая финансовая ситуация вызывает ОАО «Венткомплекс» ситуация ситуация беспокойство

204,9986 114,4159 90,5293 Граничные значения: N => 100 – финансовая ситуация на предприятии может считаться хорошей; N < 100 – ситуация вызывает беспокойство. Чем сильнее отклонение от значения 100 в меньшую сторону, тем сложнее ситуация и тем более вероятно в ближайшее время наступление банкротства. В случае с ООО «Сантехэнергострой» данная модель отмечала постепенное ухудшение состояния предприятия. В 2014 г. она отмечала, что финансовая ситуация на предприятии может считаться хорошей, в 2015 г. – ухудшение финансового положения на предприятии, ситуация вызывает беспокойство, в 2016 г. – дальнейшее ухудшение финансового положения предприятия, возможность наступления банкротства в ближайшее время. Таким образом, модель Ковалева В.В. достоверно определила ухудшение финансового положения на предприятии ООО «Сантехэнергострой» и увеличение вероятности наступления банкротства. В случае с ОАО «Венткомплекс» модель отмечала неплохое финансовое положение на предприятии. В 2014 г. и 2015 г. она отмечала, что финансовая ситуация на предприятии может считаться хорошей, в 2016 г. – наблюдалось незначительное ухудшение финансового положения на предприятии. На наш взгляд, модель Ковалева В.В. вполне может быть применима для прогнозирования вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли. 13. Модели Колышкина А.В.: существует 3 модели Колышкина, при расчетах которых используется 6 аргументов. По каждой модели формируется собственный вывод. Результаты, полученные при прогнозировании вероятности банкротства по моделям Колышкина А.В., отражены в таблице 29.

Таблица 29 – Диагностика вероятности банкротства с помощью моделей

Колышкина А.В.

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

Модель №1

Граничные значения: 0,08 – 0,16 – благополучные; (-0,20) – (-0,08) – банкроты;

  • (-0,08) – 0,08 – зона неопределенности.

зона зона зона ООО «Сантехэнергострой» неопределенности неопределенности неопределенности

0,0506 -0,0724 -0,0131

зона зона зона ОАО «Венткомплекс» неопределенности неопределенности неопределенности

0,0129 0,0143 0,0729 Окончание таблицы 29

Предприятие 2014 г. 2015 г. 2016 г.

Модель №2

Граничные значения: 1,07 – 1,54 – благополучные; 0,35 – 0,49 – банкроты;

0,49 – 1,07 – зона неопределенности.

зона зона зона ООО «Сантехэнергострой» неопределенности неопределенности неопределенности

0,6655 0,6602 0,6362

зона зона зона ОАО «Венткомплекс» неопределенности неопределенности неопределенности

0,6215 0,6233 0,6269

Модель №3

Граничные значения: 0,92 – 1,36 – благополучные; 0,25 – 0,38 – банкроты;

0,38 – 0,92 – зона неопределенности.

зона зона зона ООО «Сантехэнергострой» неопределенности неопределенности неопределенности

0,5461 0,4814 0,4550

зона зона зона ОАО «Венткомплекс» неопределенности неопределенности неопределенности

0,5030 0,5043 0,5350

Как в случае с ООО «Сантехэнергострой», так и с ОАО «Венткомплекс» модели Колышкина А.В. не дали никаких конкретных выводов. Все рассчитанные значения попали в «зону неопределенности». Модели не спрогнозировали ни благоприятное финансовое состояние на предприятии, ни возникновение риска банкротства.

В динамике можно наблюдать ухудшение финансового положения предприятия ООО «Сантехэнергострой» с течением времени и улучшение финансовой ситуации на предприятии ОАО «Венткомплекс». Тем не менее, на протяжении всех рассматриваемых периодов, значения рассчитываемых показателей не выходят из «зоны неопределенности». Возможно, модели являются неинформативными по причине того, что границы интервалов не отвечают текущей рыночной ситуации в строительной отрасли РФ. На наш взгляд, модели Колышкина А.В. не стоит применять для диагностики вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли, так как адекватность данных моделей вызывает сомнения. На основе проведенного выше анализа возможности применения различных моделей прогнозирования вероятности банкротства в российских условиях (для отрасли строительства) все вышеуказанные модели можно условно разбить на три группы:

1. Модели, которые являются наиболее достоверными и могут быть применимы для диагностики вероятности банкротства российских предприятий строительной отрасли.

2. Модели, которые возможно применять для диагностики банкротства предприятий строительной отрасли, однако следует проявлять осторожность при использовании данных моделей, не стоит полагаться только на результаты их расчетов, необходимо использовать в комплексе и другие модели прогнозирования вероятности банкротства.

3. Модели, которые являются наименее достоверными, и полученные при их использовании результаты зачастую не соответствуют действительности, адекватность полученных выводов вызывает сомнения.

По степени достоверности все вышеуказанные модели диагностики вероятности банкротства могут быть разбиты на данные группы следующим образом (таблица 30).

Таблица 30 – Анализ применимости моделей прогнозирования банкротства для

российских предприятий строительной отрасли

Модели, которые

Наиболее Наименее № необходимо

Название модели достоверные достоверные п/п применять с

модели модели

осторожностью

Зарубежные модели 1 Двухфакторная модель Альтмана + 2 Пятифакторная модель Альтмана + 3 Модиф. пятифакторная модель Альтмана + 4 Система показателей Бивера + 5 Модель Таффлера + 6 Модель Фулмера + 7 Модель Спрингейта + 8 Модель Лиса + Продолжение таблицы 30

Отечественные модели 9 Модель Сайфуллина Р.С. и Кадыкова Г.Г. + 10 Модель Зайцевой О.П. + 11 Модель Иркутской ГЭА + 12 Модель Савицкой Г.В. + 13 Модель Ковалева В.В. + 14 Модели Колышкина А.В. +

Проведенный анализ моделей прогнозирования банкротства показал следующее:

1) наиболее достоверные модели – модель Таффлера, модель Иркутской ГЭА, модель Ковалева В.В.;

2) модели, которые необходимо применять с осторожностью – пятифакторная модель Альтмана, модель Спрингейта, модель Сайфуллина Р.С. и Кадыкова Г.Г.;

3) наименее достоверные модели – двухфакторная модель Альтмана, система показателей Бивера, модель Фулмера, модель Лиса, модель Зайцевой О.П., модель Савицкой Г.В., модели Колышкина А.В.

3.2 Использование альтернативных способов диагностики вероятности

банкротства российских предприятий строительной отрасли

Проведенный выше анализ возможности применения моделей прогнозирования банкротства в российских условиях для отрасли строительства показал, что многие модели не подходят для диагностики банкротства на российских предприятиях. На сегодняшний день пока не сложилась единая универсальная методика оценки банкротства организаций, которая могла бы использоваться как в международной, так и в отечественной практике, что подтверждается множеством попыток ученых решить эту проблему путем построения новых моделей. Следует отметить, что все вышеуказанные модели следует использовать лишь как вспомогательные средства финансового анализа предприятий. Это совсем не означает, что данные, полученные в результате их построения, не могут быть использованы для разработки стратегии фирмы. Необходимо проводить диагностику предприятия на основе моделей, наиболее подходящих для предприятий конкретной отрасли, но помимо этого анализировать предприятие и с помощью других финансовых показателей для получения более достоверной информации о его финансовом состоянии. Для всесторонней и комплексной диагностики вероятности банкротства предприятий помимо моделей прогнозирования банкротства воспользуемся также набором наиболее известных финансовых показателей, которые оценивают ликвидность, финансовую устойчивость, деловую активность и рентабельность предприятий. Результаты произведенных расчетов данных показателей для каждого рассматриваемого периода обобщим в таблице по каждому предприятию в отдельности. В результате анализа полученных показателей, выделим те, которые являются наиболее значимыми при оценке вероятности банкротства предприятий строительной отрасли. Результаты расчетов финансовых показателей для предприятия ООО «Сантехэнергострой» представлены в таблице 31, ОАО «Венткомплекс» – в таблице 32.

Таблица 31 – Финансовые показатели ООО «Сантехэнергострой»

Название показателя Формула 2014 г. 2015 г. 2016 г.

Коэффициенты ликвидности

ДС + КФВ

1.Коэффициент абсолютной ликвидности Кабс. ликв. = 0,0082 0,0035 0,0002

КО

ДС + КФВ + ДЗ< 1 г.

2.Коэффициент быстрой ликвидности Кбыстр. ликв. = 0,7665 0,6592 0,5374

КО

Обор. активы

3.Коэффициент текущей ликвидности Ктекущ. ликв. = 1,0849 1,0789 1,0535

КО

Коэффициенты финансовой устойчивости

1.Коэффициент концентрации собственного СК

капитала Кконц. собств. кап. = 0,0869 0,0854 0,0629

Валюта баланса

2.Коэффициент концентрации перманентного СК + ДО

Кконц. перм. кап. = 0,1138 0,0974 0,0663

капитала Валюта баланса

ДО + КО

3.Коэффициент концентрации заемного капитала Кконц. заемн. кап. = 0,9131 0,9146 0,9371

Валюта баланса

4.Коэффициент соотношения собственных и СК

Кфин. устойч. = 0,0951 0,0934 0,0671

заемных средств (финансовой устойчивости) ДО + КО

5.Собственные оборотные средства СОС = СК − ВОА 16 920,50 21 032,00 19 714,00

6.Чистый оборотный капитал ЧОК = СК + ДО − ВОА 26 334,50 25 307,50 21 174,50

7.Коэффициент обеспеченности оборотных активов СОС

собственными оборотными средствами Кобесп. ОбА СОС = 0,0503 0,0608 0,0473

ОбА

8.Коэффициент обеспеченности запасов СОС

собственными оборотными средствами Кобесп. запас СОС = 0,2095 0,1646 0,1298

Запасы

9.Коэффициент маневренности собственного СОС

капитала Кманевр. СК = 0,5569 0,6932 0,7399

СК

Продолжение таблицы 31

Название показателя Формула 2014 г. 2015 г. 2016 г.

Коэффициенты деловой активности

Выручка

1.Коэффициент оборачиваемости активов Кобор. активов = 1,2358 0,8361 0,1045

ВБсреднег.

2.Коэффициент оборачиваемости внеоборотных Выручка

Кобор. ВОА = 32,1097 31,9136 6,3911

активов (фондоотдача) ВОАсреднег.

3.Коэффициент оборачиваемости оборотных Выручка

Кобор. ОбА = 1,2853 0,8586 0,1062

активов ОбАсреднег.

Себестоимость

4.Коэффициент оборачиваемости запасов Кобор. запасов = 5,0111 2,2127 0,2590

Запасысреднег.

5.Коэффициент оборачиваемости дебиторской Выручка

Кобор. ДЗ = 1,8390 1,4130 0,2083

задолженности ДЗсреднег.

6.Коэффициент оборачиваемости собственного Выручка

Кобор. СК = 14,2279 9,7915 1,6621

капитала (капиталоотдача СК) СКсреднег.

7.Коэффициент оборачиваемости перманентного Выручка

Кобор. ПК = 10,8623 8,5822 1,5757

капитала СКсреднег. + ДОсреднег.

8.Коэффициент оборачиваемости кредиторской Себестоимость

Кобор. КЗ = 1,4815 1,3300 0,1421

задолженности КЗсреднег.

Окончание таблицы 31

Название показателя Формула 2014 г. 2015 г. 2016 г.

Коэффициенты рентабельности

Прибыль от продаж

1.Рентабельность продаж R продаж = 0,0151 -0,0071 -0,0107

Выручка

Прибыль от продаж

2.Рентабельность продукции R продукции = 0,0162 -0,0075 -0,0120

Себестоимость

Чистая прибыль

3.Рентабельность активов R активов = 0,0095 0,0052 -0,0164

ВБсреднег.

Чистая прибыль

4.Рентабельность оборотных активов R ОбА = 0,0098 0,0053 -0,0167

ОбАсреднег.

Чистая прибыль

5.Рентабельность внеоборотных активов R ВОА = 0,2457 0,1985 -1,0053

ВОАсреднег.

Чистая прибыль

6.Рентабельность собственного капитала R СК = 0,1089 0,0609 -0,2615

СКсреднег.

Чистая прибыль

7.Рентабельность перманентного капитала R ПК = 0,0831 0,0534 -0,2479

СКсреднег. + ДОсреднег.

Чистая прибыль

8.Рентабельность заемного капитала R ЗК = 0,0104 0,0057 -0,0175

ДОсреднег. + КОсреднег.

Таблица 32 – Финансовые показатели ОАО «Венткомплекс»

Название показателя Формула 2014 г. 2015 г. 2016 г.

Коэффициенты ликвидности

ДС + КФВ

1.Коэффициент абсолютной ликвидности Кабс. ликв. = 0,0024 0,0050 0,0780

КО

ДС + КФВ + ДЗ< 1 г.

2.Коэффициент быстрой ликвидности Кбыстр. ликв. = 0,6854 0,6149 0,4213

КО

Обор. активы

3.Коэффициент текущей ликвидности Ктекущ. ликв. = 1,0182 1,0210 1,0266

КО

Коэффициенты финансовой устойчивости

1.Коэффициент концентрации собственного СК

капитала Кконц. собств. кап. = 0,0355 0,0412 0,0455

Валюта баланса

2.Коэффициент концентрации перманентного СК + ДО

Кконц. перм. кап. = 0,0355 0,0412 0,0455

капитала Валюта баланса

ДО + КО

3.Коэффициент концентрации заемного капитала Кконц. заемн. кап. = 0,9645 0,9588 0,9545

Валюта баланса

4.Коэффициент соотношения собственных и СК

Кфин. устойч. = 0,0368 0,0429 0,0476

заемных средств (финансовой устойчивости) ДО + КО

5.Собственные оборотные средства СОС = СК − ВОА 4 326,50 4 415,50 5 215,50

6.Чистый оборотный капитал ЧОК = СК + ДО − ВОА 4 326,50 4 415,50 5 215,50

7.Коэффициент обеспеченности оборотных активов СОС

собственными оборотными средствами Кобесп. ОбА СОС = 0,0178 0,0205 0,0259

ОбА

8.Коэффициент обеспеченности запасов СОС

собственными оборотными средствами Кобесп. запас СОС = 0,0546 0,0517 0,0487

Запасы

9.Коэффициент маневренности собственного СОС

капитала Кманевр. СК = 0,4941 0,4887 0,5579

СК

Продолжение таблицы 32

Название показателя Формула 2014 г. 2015 г. 2016 г.

Коэффициенты деловой активности

Выручка

1.Коэффициент оборачиваемости активов Кобор. активов = 2,2946 1,3695 1,3299

ВБсреднег.

2.Коэффициент оборачиваемости внеоборотных Выручка

Кобор. ВОА = 127,8515 65,0672 66,1682

активов (фондоотдача) ВОАсреднег.

3.Коэффициент оборачиваемости оборотных Выручка

Кобор. ОбА = 2,3365 1,3989 1,3572

активов ОбАсреднег.

Себестоимость

4.Коэффициент оборачиваемости запасов Кобор. запасов = 6,6324 3,0406 2,1820

Запасысреднег.

5.Коэффициент оборачиваемости дебиторской Выручка

Кобор. ДЗ = 3,4827 2,3420 4,0577

задолженности ДЗсреднег.

6.Коэффициент оборачиваемости собственного Выручка

Кобор. СК = 64,6849 33,2717 29,2531

капитала (капиталоотдача СК) СКсреднег.

7.Коэффициент оборачиваемости перманентного Выручка

Кобор. ПК = 64,6849 33,2717 29,2531

капитала СКсреднег. + ДОсреднег.

8.Коэффициент оборачиваемости кредиторской Себестоимость

Кобор. КЗ = 2,3525 1,2383 1,1977

задолженности КЗсреднег.

Окончание таблицы 32

Название показателя Формула 2014 г. 2015 г. 2016 г.

Коэффициенты рентабельности

Прибыль от продаж

1.Рентабельность продаж R продаж = 0,0112 0,0226 0,0106

Выручка

Прибыль от продаж

2.Рентабельность продукции R продукции = 0,0120 0,0261 0,0125

Себестоимость

Чистая прибыль

3.Рентабельность активов R активов = 0,0012 0,0012 0,0018

ВБсреднег.

Чистая прибыль

4.Рентабельность оборотных активов R ОбА = 0,0012 0,0012 0,0018

ОбАсреднег.

Чистая прибыль

5.Рентабельность внеоборотных активов R ВОА = 0,0664 0,0565 0,0876

ВОАсреднег.

Чистая прибыль

6.Рентабельность собственного капитала R СК = 0,0336 0,0289 0,0387

СКсреднег.

Чистая прибыль

7.Рентабельность перманентного капитала R ПК = 0,0336 0,0289 0,0387

СКсреднег. + ДОсреднег.

Чистая прибыль

8.Рентабельность заемного капитала R ЗК = 0,0012 0,0012 0,0018

ДОсреднег. + КОсреднег. Стоит отметить, что из рассчитанных выше коэффициентов наиболее значимыми с точки зрения оценки вероятности банкротства предприятий являются показатели ликвидности и финансовой устойчивости, а также показатели рентабельности в случае их отрицательного значения. Учитывая специфику строительной отрасли, для диагностики вероятности банкротства на рассматриваемых предприятиях будем использовать следующие коэффициенты: 1. Коэффициенты ликвидности – для анализа воспользуемся всеми показателями из данной группы в связи с их высокой значимостью для выявления уровня платежеспособности предприятия: коэффициент абсолютной ликвидности, коэффициент быстрой ликвидности и коэффициент текущей ликвидности. 2. Коэффициенты финансовой устойчивости – также являются важным сигналом при возникновении на предприятии угрозы банкротства. Наиболее информативными в данном случае будут коэффициент концентрации собственного капитала и коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными оборотными средствами (который в силу специфики отрасли принимает невысокие значения в связи с высокой долей оборотных активов на предприятиях строительной отрасли).

Остальные коэффициенты из данной группы малопоказательны. 3. Коэффициенты деловой активности – среди них для использования в оценке вероятности банкротства на предприятиях строительной отрасли стоит выделить такие показатели, как коэффициент оборачиваемости активов, коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности и коэффициент оборачиваемости запасов. При этом коэффициенты оборачиваемости внеоборотных активов и оборачиваемости собственного капитала не рассматриваем в связи с получением завышенных результатов данных показателей по причине их невысокого значения на рассматриваемых предприятиях строительной отрасли. Также не подлежит рассмотрению коэффициент оборачиваемости оборотных активов, так как они составляют большую часть всех активов, а коэффициент оборачиваемости активов уже учтен. Не учитываем и коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности, так как для характеристики стабильности предприятий необходимо учитывать наличие именно просроченной кредиторской задолженности; однако такую информацию при анализе рассматриваемых предприятий получить не удалось. 4. Коэффициенты рентабельности – данные коэффициенты показывают, прибыльна или убыточна деятельность компании. Для оценки вероятности банкротства в данном случае больше всего подойдут коэффициенты рентабельности активов и рентабельности продукции. При этом коэффициенты рентабельности внеоборотных активов, рентабельности оборотных активов и рентабельности собственного капитала не рассматриваем по причине, указанной выше для коэффициентов деловой активности. Для наглядной интерпретации результатов, полученных при расчете финансовых коэффициентов, наиболее подходящих для оценки вероятности банкротства предприятий строительной отрасли, введем цветовую схему. При этом будем оценивать значения показателей по двум направлениям: 1. Соответствие полученного результата нормативному значению («зеленый» – в пределах нормы или выше, «красный» – ниже нормы).

2. Динамика полученного результата («зеленый» – улучшение, «красный» – ухудшение).

При этом по данным направлениям в цветовой схеме возможны следующие комбинации: – «красный» + «красный» = «красный»; – «красный» + «зеленый» = «желтый»; – «зеленый» + «зеленый» = «зеленый». Данные, полученные в результате анализа представлены в виде цветовой схемы для ООО «Сантехэнергострой» в таблице 33, для ОАО «Венткомплекс» – в таблице 34 .

Таблица 33 – Финансовые коэффициенты при диагностике вероятности банкротства ООО «Сантехэнергострой»

2015 г. 2016 г.

Название показателя 2014 г. 2015 г. 2016 г.

значение динамика вывод значение динамика вывод

Коэффициенты ликвидности

1.Коэффициент абсолютной

0,0082 0,0035 0,0002

ликвидности

2.Коэффициент быстрой ликвидности 0,7665 0,6592 0,5374

3.Коэффициент текущей ликвидности 1,0849 1,0789 1,0535

Коэффициенты финансовой устойчивости

1.Коэффициент концентрации

0,0869 0,0854 0,0629

собственного капитала

2.Коэффициент обеспеченности

оборотных активов собственными 0,0503 0,0608 0,0473

оборотными средствами

Коэффициенты рентабельности

1.Рентабельность продукции 0,0162 -0,0075 -0,0120

2.Рентабельность активов 0,0095 0,0052 -0,0164

Коэффициенты деловой активности

1.Коэффициент оборачиваемости

1,2358 0,8361 0,1045 Х Х

активов

2.Коэффициент оборачиваемости

5,0111 2,2127 0,2590 Х Х

запасов

3.Коэффициент оборачиваемости

1,8390 1,4130 0,2083 Х Х

дебиторской задолженности

Таблица 34 – Финансовые коэффициенты при диагностике вероятности банкротства ОАО «Венткомплекс»

2015 г. 2016 г.

Название показателя 2014 г. 2015 г. 2016 г.

значение динамика вывод значение динамика вывод

Коэффициенты ликвидности

1.Коэффициент абсолютной

0,0024 0,0050 0,0780

ликвидности

2.Коэффициент быстрой ликвидности 0,6854 0,6149 0,4213

3.Коэффициент текущей ликвидности 1,0182 1,0210 1,0266

Коэффициенты финансовой устойчивости

1.Коэффициент концентрации

0,0355 0,0412 0,0455

собственного капитала

2.Коэффициент обеспеченности

оборотных активов собственными 0,0178 0,0205 0,0259

оборотными средствами

Коэффициенты рентабельности

1.Рентабельность продукции 0,0120 0,0261 0,0125

2.Рентабельность активов 0,0012 0,0012 0,0018

Коэффициенты деловой активности

1.Коэффициент оборачиваемости

2,2946 1,3695 1,3299 Х Х

активов

2.Коэффициент оборачиваемости

6,6324 3,0406 2,1820 Х Х

запасов

3.Коэффициент оборачиваемости

3,4827 2,3420 4,0577 Х Х

дебиторской задолженности Для построения представленных выше цветовых схем, по столбцу «значения», рассчитанные по предприятиям ООО «Сантехэнергострой» и ОАО «Венткомплекс» коэффициенты сравнивались с рекомендуемыми значениями для данных показателей, а по столбцу «динамика» – отслеживались изменения показателей в лучшую или худшую сторону. При этом рекомендуемые значения показателей, с которыми сравнивались результаты расчетов, представлены в таблице 35.

Таблица 35 – Рекомендуемые значения финансовых коэффициентов