Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Иголкина_Т.Н._Антикризис_ное_управление.doc
Скачиваний:
2
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
1.91 Mб
Скачать

4.4. Анализ угрозы банкротства по зарубежным методикам

В зарубежной практике прогнозирования банкротства применяются методические подходы, использующие несколько ключевых показателей (от двух до семи) Xi, характеризующих финансовое состояние предприятия. Как правило, на основе этих показателей в большинстве методик строится комплексный (интегральный) критерий Z, который и является количественной оценкой вероятности банкротства.

Мультипликативный дискриминантный анализ для прогнозирования вероятности банкротства в своих работах использовали такие зарубежные авторы, как Э. Альтман, Ю. Бригхем, Л. Гапенски, Ч. Празанна и др.

Мультипликативный дискриминантный анализ использует методологию, рассматривающую объединение влияния нескольких переменных (в нашем случае – финансовых коэффициентов). Цель дискриминантного анализа – построение линии, делящей все компании на две группы: если точка распложена над линией, фирме, которой она соответствует, финансовые затруднения вплоть до банкротства в ближайшем будущем не грозят, и наоборот. Эта линия разграничения называется дискриминантной функцией, индекс Z.

Дифференциальная функция обычно представляется в линейном виде:

Z = а1Х1 + а2Х2 + …anXn, (7)

где Z – дифференциальный индекс (Z–счет);

Xi – независимая переменная (i=1, …, n);

аi – коэффициент переменной (i=1, …, n).

Для диагностики угрозы банкротства с учетом российской специфики можно применять следующие факторные модели.

1. Двухфакторная модель оценки вероятности банкротства.

Z = –0,3877 – 1,0736 × Клик + 0,0579 × Кз.с, (8)

где Клик – коэффициент текущей ликвидности;

Кз.с – отношение заемных средств к валюте баланса.

Если Z < 0 – вероятно, что предприятие останется платежеспособным;

если Z > 0 – вероятно банкротство.

2. Четырехфакторная модель оценки угрозы банкротства Р. Тафлера и Г.Тишоу:

Y = 0,53×V1 + 0,13×V2 + 0,18×V3 + 0,16×V4, (9)

где (10)

(11)

(12)

(13)

Если Y > 0,2, то с 95 %-й вероятностью можно говорить о том, что в ближайший год банкротства не произойдет и с 79%-й – не произойдет в течение 5 лет.

3. Наибольшую известность в области прогнозирования угрозы банкротства получила работа известного западного экономиста Э. Альтмана. Он разработал на базе аппарата множественного дискриминантного анализа методику расчета кредитоспособности, которая позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и не банкротов.

При построении индекса банкротства Э. Альтман обследовал предприятия промышленности, половина из которых обанкротилась, а половина работала успешно. В 1968 г. Э. Альтман по данным 33 компаний исследовал 22 финансовых коэффициента, базировавшихся на данных одного периода перед банкротством, отобрал 5 наиболее значимых из них для прогноза. Эти показатели он включил в линейную дискриминантную функцию, так называемую пятифакторную Z–модель, которая является одним из основных методов оценки вероятности банкротства предприятий и широко используется в США. Пятифакторная модель оценки угрозы банкротства Э. Альтмана (Z–счет Альтмана) для российской практики рассчитывается так:

Z–счет = 1,2 × К1 + 1,4 × К2 + 3,3 × К3 + 0,6 × К4 + К5, (14)

где (15)

(16)

(17)

(18)

(19)

Если Z–счет меньше 1,8 – вероятность банкротства предприятия очень высока; при его значении в пределах от 1,9 до 2,7 – вероятность банкротства средняя; при значении от 2,8 до 2,9 – вероятность банкротства невелика; при значении выше 3,0 – вероятность банкротства ничтожно мала.

4. Четырехфакторная модель R–счета. Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R–счета), которая внешне похожа на модель Э.Альтмана:

R–счет = 8,38×К1 + К2 + 0,054×К3 + 0,63×К4, (20)

где (21)

(22)

(23)

. (24)

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом (табл. 8).

Таблица 8