Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Методические рекомендации по диагностике (АУ).docx
Скачиваний:
12
Добавлен:
14.08.2019
Размер:
170.37 Кб
Скачать
    1. Модель Иркутской государственной экономической академии (r-модель)

Учеными ИГЭА предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства, которая имеет следующий вид:

R=8,38 К1 + К2 + 0,054 К3 + 0,63 К4

где К1 — оборотный капитал/активы;

К2 — чистая прибыль/собственный капитал;

К3 — выручка от реализации/активы;

К4 — чистая прибыль/интегральные затраты.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом:

Таблица 2 - Вероятность банкротства

Значение R

Вероятность банкротства, (в %)

Меньше 0

Максимальная (90-100)

0-0,18

Высокая (60-80)

0,18-0,32

Средняя (35-50)

0,32-0,42

Низкая (15-20)

Больше 0,42

Минимальная (до 10)

    1. Шестифакторная математическая модель о.П. Зайцевой

Ею предлагается использовать следующие частные коэффициенты

Куп – коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу

Кз – соотношение кредиторской и дебиторской задолженности

Кс – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов. Данный коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности

Кур – убыточность реализации продукции, характеризующейся отношением чистого убытка к объему реализации этой продукции

Кфр – соотношение заемного и собственного капитала

Кзаг – коэффициент загрузки активов как величина обратная коэффициенту оборачиваемости активов

Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

К = 0,25Куп + 0,1Кз + 0,2Кс + 0,26Кур + 0,1Кфр + 0,1Кзаг

Весовые показатели для коммерческих организаций были определены экспертным путем, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей Куп = 0; Кз = 1; Кс = 7; Кур = 0; Кфр = 0,7 ; Кзаг = значение Кзаг в предыдущем периоде.

Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства мала.

Однако в модели Зайцевой также есть недостатки. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов, хотя по замыслу автора этой модели они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов.

    1. Двухфакторная модель оценки вероятности банкротства предприятия м.А. Федотовой

Самой простой моделью диагностики банкротства является двухфакторная, разработанная известным западным экономистом – Альтманом, анализ применения которой для российских предприятий исследован в работах М.А. Федотовой. При построении модели учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства: коэффициент текущей ликвидности и коэффициент финансовой зависимости.

Z=  0,3877 1,0736 Ктл +0,0579Кфз

где Ктл.  коэффициент текущей ликвидности (отношение текущих активов к краткосрочным обязательствам);

Кфз  коэффициент финансовой зависимости (отношение заемных средств к общей стоимости активов или 1  собственные средства разделить на общую сумму активов).

Если Z  0 - вероятно, что предприятие останется платежеспособным; Z  0 -вероятно банкротство.

Знаки, которые стоят перед коэффициентами:

а1имеет знак (-), поэтому, чем больше k ликвидности, тем меньше показатель Z, тем меньше вероятность банкротства.

а2 имеет знак (+), поэтому, чем выше k финансовой зависимости, тем больше показатель Z, следовательно выше вероятность банкротства.

Но два фактора оценки финансовой деятельности предприятия очень мало для анализа, очень велика ошибка прогноза.