Методы диагностики вероятности банкротства организации
Дипломная работа - Экономика
Другие дипломы по предмету Экономика
, где
Z - вероятность банкротства предприятия;
е = 2,71828 - число Эйлера;
Y = - 1,32 - 0,407K1 + 6,03K2 - 1,43K3 + 0,0757K4 - 2,37K5 - 1,83K6 +
+ 0,285K7 - 1,72K8 -0,521K9
где K1 - размер предприятия (натуральный логарифм величины совокупных активов предприятия/дефлятор ВВП);
K2 - коэффициент заемного капитала (отношение общей задолженности к общим активам);
K3 - доля собственных оборотных средств (отношение чистого оборотного капитала к общим активам);
K4 - отношение текущей задолженности к текущим активам;
K5 - рентабельность активов (отношение чистой прибыли от всех видов деятельности к среднегодовой стоимости активов);
K6 - отношение чистого оборотного капитала к общей задолженности;
K7 - фиктивная переменная принимающее значение, 1 - если чистый доход предприятия за последние два года отрицательная величина, 0 - если нет;
K8 - фиктивная переменная принимающее значение, 1 - если общая задолженность предприятия превышает его общие активы, 0 - если нет;
K9 - мера изменения чистого дохода за последние два года.
Точность модели Олсона составила - 87.6% для обанкротившихся фирм и 82.6% для необанкротившихся.
Модель Чессера. Данная модель способна предсказывать гипотетическую финнесостоятельность потенциального заемщика. Кроме того методика выполняет прогноз не только рисков не возврата кредитных средств, но и остальных отклонений, приводящих к снижению выгодности ссуды для кредитора, в сравнении с первоначальными условиями. Д. Чессер изучил информацию по ряду банковских ссуд. В выборке были представлены 37 нормальных кредитов и 37 плохих кредитов, причем для расчета были использованы данные и коэффициенты балансов компаний-заемщиков за один год до взятия ссуды. Модель Чессера по данным выборки смогла за год до нарушения условий договоров кредитования правильно спрогнозировать судьбу трех из каждых четырех заключенных договоров. Модель имеет вид:
= 1 / [1 + e-Y], где
е - число Эйлера;
= - 2,0434 - 5,24K1 + 0,0053K2 - 6,6507K3 + 4,4009K4 - 0,0791K5 -
0,1220K6, где
K1 - отношение суммы денежных средств и быстрореализуемых ценных бумаг к активам;
K2 - отношение нетто-продаж к сумме суммы денежных средств и быстрореализуемых ценных бумаг;
K3 - отношение брутто-доходов к активам;
K4 - отношение полной задолженности к активам;
K5 - основной капитал, деленный на оборотные активы;
K6 - оборотный капитал, деленный на нетто-продажи.
При Z ? 0,50 то клиента необходимо отнести к сегменту клиентов, которые не смогут выполнить договорных условий по выдачи ссуды.
Модель Конана и Голдера. Французские экономисты Ж. Конан и М. Голдер, используя метод, разработанный Э. Альтманом, построили на основе изучения 95 малых и средних предприятий Франции следующую модель:
= - 0,16K1 - 0,22K2 + 0,87K3 + 0,10K4 - 0,24K5, где
K1 - денежные средства + дебиторская задолженность, деленные на величину валюты баланса;
K2 - собственного капитала + долгосрочные пассивы, деленные на величину валюты баланса;
K3 - расходы по обслуживанию займа, деленные на выручку от реализации (после н.о.);
K4 - расходы по оплате труда, деленные на величину чистой прибыли;
K5 - отношение прибыли до выплаты процентов и налогов (балансовая прибыль) к заемному капиталу.
Вероятность задержки платежей фирмами, обладающих разными Z, можно представить в виде шкалы (см. табл. 2.3):
Таблица 2.3 Шкала для модели Конана и Голдера
Z0,2100,0480,0020,0260,0680,0870,1070,1310,164Вероятность срыва выплаты, 09080705040302010
Модель Депаляна. Французский экономист Ж. Депалян показал, что финансовое положение компании может быть достаточно точно охарактеризована 5-ю коэффициентами. данный метод получил название метод credit-men. Расчетная формула метода, именуемого credit-men:
Z = 25K1 + 25K2 + 10K3 + 20K4 + 20K5, где
K1 - к-т быстрой ликвидности; K2 - к-т кредитоспособности;
K3 - постоянные активы, деленные на величину текущих активов;
K4 - к-т оборачиваемости запасов;
K5 - выручка от реализации, деленная на среднюю за период величину кредиторской задолженности.
Определив для каждого коэффициента соответствующую ему нормативную величину, его сравнивают с коэффициентом изучаемой компании:
Ki = Фактическое значение коэффициента / Нормативное
(рекомендуемое) значение
В случае при Z = 100, то финансовую ситуацию компании можно охарактеризовать как стабильную, если Z > 100, то положение благополучное, при Z < 100, то ситуация вызывает беспокойство.коэффициент. Даже учитывая, что прогноз по рассмотренным выше моделям с и их итоговыми рейтинговыми показателями выполняется на некоторый будущий период времени, сами модели характеризуют моментное состояние предприятия. Моментность подразумевает использование конкретных текущих показателей, коэффициентов или переменных. Зачастую аналитика может интересовать не моментные значения показателей, а их динамическое изменение, т.е. поведение в течение времени.
Для таких целей, позволяющих усилить прогнозирующую роль и способность методик и моделей, можно преобразовать интегральный коэффициент Z в PAS-коэффициент, который позволит отслеживать состояние предприятия в реальном времени. Задавшись пороговыми значениями такого коэффициента можно без труда определять моменты ухудшения, либо улучшения положения компании.коэффициент, выражаемый в процентах от 0 до 100%, отражает собой относительность уровня деятельности предприятия. Так, PAS-коэффициент, зна?/p>