Степень вероятности банкротства

Значение Z-счета	Вероятность банкротства
1,81 и меньше от 1,81 до 2,70 от 2,71 до 2,90 3,0 и выше	очень высокая высокая существует возможность очень низкая

Статистический подход дает возможность определить границы критической области: Z<1,81 - область высокой вероятности банкротства, Z >3,0 - область низкой вероятности банкротства.

Точность прогноза на один год составляет 95%, на два - до 83%, что является большим достоинством данной модели. Недостаток заключается в том, что применяют ее лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах.

Британские ученые Тафлер и Тишоу предложили в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель. В этом же году Э.Альтман разработал семифакторную модель, позволяющую проследить вероятность банкротства в течение 5 лет с точностью до 70%. Эта модель включает в себя следующие показатели: 1) рентабельность активов; 2) динамику прибыли; 3) коэффициент покрытия процентов по кредитам; 4) кумулятивную прибыльность; 5) коэффициент текущей ликвидности; 6) коэффициент автономии; 7) совокупные активы.

Достоинство этой модели - максимальная точность.

2.2 Использование системы формализованных и неформализованных критериев

Изложенные выше многофакторные модели возможны, лишь для компаний, котирующих свои акции на фондовых биржах. Поэтому многие аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, используют для своих аналитических оценок системы критериев.

В качестве примера можно привести рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания).

Эти показатели можно подразделить на две группы.

К первой группе относятся критерии и показатели, неблагоприятные текущие значения которых или складывающаяся динамика изменения свидетельствуют о возможных в обозримом будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и банкротстве, К ним относятся:

- повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;

- чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;

- превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности;

- устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;

- критическая нехватка оборотных средств;

- устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;

- неправильная реинвестиционная политика;

- хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов);

- высокий удельный вес дебиторской задолженности;

- наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов;

- ухудшение отношений с учреждениями банковской системы;

- использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях;

- применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации;

- потенциальные потери долгосрочных контрактов;

- неблагоприятные изменения в портфеле заказов.

Во вторую группу входят критерии и показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое положение как критическое;

К ним относятся:

- потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

- вынужденные остановки, а также нарушения ритмичности производственно-технического процесса;

- чрезмерная зависимость предприятия от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива;

- излишняя ставка на успешность и прибыльность нового проекта;

- участие в судебных разбирательствах предприятия с непредсказуемым исходом;

- потеря ключевых контрагентов;

- недооценка необходимости постоянного технического и технологического обновления предприятия;

- неэффективные долгосрочные соглашения;

- политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключевыми подразделениями.

К достоинствам этих рекомендаций можно отнести системность, комплексный подход к пониманию финансового положения предприятия с точки зрения возможного банкротства.

Трудности в использовании этих рекомендаций заключаются в следующем: более высокая степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, чем в условиях однокритериальной; субъективность прогнозного решения независимо от числа критериев в подобного рода моделях, информативный характер рассчитанных значений критериев.