11.1. Диагностика вероятности банкротства на основе метода Бивера

Таблица 6

Система показателей Бивера

Показатели	Формулы расчета	Значения показателей
		Группа I: благо- получные компании	Группа II: за 5 лет до банкротства	Группа III: за 1 год до банкротства	Расчетные значения
1. Коэффициент Бивера	(Чистая прибыль+Амортизация)/ Заемный капитал	0,4 – 0,45	0,17	- 0,15
2. Коэффициент текущей ликвидности (к2)	Текущие активы Текущие пассивы	к2 < 3,2	к2 < 2	к2 < 1
3. Экономическая рентабельность, %	Чистая прибыль Всего активов	6 - 8	4	- 22
4. Доля заемного капитала, %	Заемный капитал Всего активов	< 37	< 50	< 80
5. Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом	Чистый оборотный капитал/Всего активов	0,4	< 0,3	около 0,06

Полученные в результате финансового анализа показатели сравниваются с показателями У. Бивера и по полученным результатам можно сделать вывод о состоянии предприятия. Например, по данным четвертой колонки можно предсказать вероятность наступления банкротства за пятилетий период, по данным пятой колонки можно предсказать наступление кризисной ситуации за один год.²⁴

В мировой практике наиболее популярным методом прогнозирования банкротства является метод дискриминантного анализа. Он представляет собой раздел факторного статистического анализа, с помощью которого решаются задачи классификации, т.е. разбиение некоторой совокупности анализируемых объектов на классы путем построения так называемой классифицирующей функции в виде корреляционной модели.

Процесс построения модели прогнозирования вероятности банкротства предприятия с использованием метода дискриминантного анализа включает в себя следующие этапы:

1) формирование выборки предприятий аналогичного типа, которая содержит как обанкротившиеся предприятия, так и избежавшие банкротства;

2) определение состава показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия;

3) разбиение сформированной совокупности предприятий на две группы: предприятия-банкроты и предприятия, преодолевшие кризис и выжившие, и их описание с помощью выбранной системы финансовых показателей;

4) формализованное представление исходных данных в виде некоторых формальных конструкций;

5) построение дискриминантной (разделяющей, классифицирующей) функции и ее идентификация;

6) определение статистических оценок параметров распределения дискриминантной функции.