Анализ вероятности банкротства

Анализ проблемы банкротства в современных условиях вызвал необходимость научных исследований в этой области. Одной из задач таких исследований является прогнозирование финансового положения предприятия и его возможного банкротства, как на краткосрочный период (3-5 лет), так и на более длительную перспективу. При осуществлении таких прогнозов ориентируются либо на 1 критерий, либо разрабатывается многокритериальная модель вероятности банкротства.

В настоящее время, как в отечественной, так и в зарубежной практике осуществляют различные методы прогнозирования банкротства.

Методы прогнозирования вероятности банкротства

1. Группа методов дискриминантного анализа

В основе этих методов лежит построение классифицирующей функции в виде корреляционной модели. В результате использования этих методов, решаются задачи классификации анализируемых объектов по степени вероятности их банкротства.

а). Наибольшую известность в мировой практике получила модель, предложенная американским экономистом Альтманом

Модель Альтмана:

Процесс построения модели:

- сбор информации (формирование выборки предприятия, как обанкротившихся, так и избежавших банкротства),

- определение определенных показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия,

- разбиение сформированной совокупности предприятия на группы и их описание с помощью выбранной системы показателей,

- построение дискриминантной (разделяющей, классифицирующей) функции,

- определение статистических оценочных параметров распределения дискриминационной функции.

Наибольшую известность получила 5-ти-факторная модель, в нее включены показатели ликвидности, финансовой устойчивости и деловой активности.

На основании 5-ти-факторной модели Альтмана разработаны различные ее модификации во многих странах, в т.ч. и в РФ.

Прогноз вероятности банкротства а период 2 года дается с точностью до 85%

z = 0,717*Х1 + 0,847*Х2 + 3,107*Х3 + 0,42*Х4 + 0,995*Х5, где

Х – финансовые коэффициенты:

Х1 = Собст. оборот. средства / сумма активов

Возможен вариант, когда нет собственных оборотных средств, можно посчитать оборотные средства к общей сумме активов (вместо СОС просто активы).

Х2 = Нераспределен. прибыль / сумма активов

Х3 = Балансовая прибыль / сумма активов

Х4 = собственный капитал / заемный капитал

Х5 = Выр. от реализации / сумма активов.

z<1,81 – вероятность банкротства очень высокая,

1,81<z<2,77 – вероятность средняя,

2,77<z<2,99 – вероятность невелика.

z>2,99 – ничтожна.

Б). Модель Таффлера (1997 г.)

z = 0,53*Х1 + 0,13*Х2 + 0,18*Х3 + 0,16*Х4

Х1 = Прибыль от реализации / краткосрочные обязательства

Х2 = Оборотные активы / заемные средства

Х3 = Краткосрочные обязательства / сумма активов

Х4 = Выручка / сумма активов

z>0,3 – перспективы хорошие

z<0,2 – банкротство вероятно

Все модели типа модели Альтмана имеют существенные недостатки, что ограничивает их практическое применение.

Одним из основных недостатков является присутствие в этих моделях коэффициента, отражающего отношения собственного и заемного капитал.

В РФ, в связи с несовершенством действующих методик переоценки ОФ (когда старым изношенным фондом придается такое же значение, как и новым), необоснованно увеличивается нереальное соотношение собственных и заемных средств. Поэтому, необходимо разрабатывать собственные модели, для каждой отрасли используя методику дискриминантного анализа.

Методы нечетких множеств

Чем глубже исследуется предприятие, тем больше обнаруживается источников неопределенности. Ряд параметров финансовой оценки оказался недостаточным для точного измерения и тогда наряду с дискриминантным (математически точным, объективным) появился субъективный компонент, выражаемый оценками типов (высокий, низкий, весьма ожидаемый, скорее всего и т.д.). Т.е. появилась необходимость связать количественную оценку фактора с качественной. Для такой оценки используют метод нечетких множеств, он основан на теории нечетких множеств.