Аудит / Институциональная экономика / Информационные технологии в экономике / История экономики / Логистика / Макроэкономика / Международная экономика / Микроэкономика / Мировая экономика / Операционный анализ / Оптимизация / Страхование / Управленческий учет / Экономика / Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям) / Экономическая теория / Экономический анализ Главная
Экономика
Экономический анализ
| Казакова Наталия Александровна.. Экономический анализ в оценке бизнеса: учебно-практическое пособие/Н.А. Казакова. - М.: Дело и Сервис,2011. - 288 с., 2011 | |
4.3. Количественные прогнозные модели банкротства |
|
|
В международной и российской науке и практике наработаны различные методики количественной оценки вероятности банкротства, основанные на математической обработке статистических данных по обанкротившимся предприятиям и организациям, успешно функционирующим на рынке. Для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискрими- нантного анализа. Рассмотрим наиболее известные модели. 1. Известный финансовый аналитик У. Бивер в 1966 г. первым предложил свою систему показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства (табл. 4.6). Его модель основывалась на расчете финансовых коэффициентов и давала относительно точный прогноз будущего статуса фирмы. У. Бивер рекомендовал исследовать тренды этих показателей для диагностики банкротства. Таблица 4.6 Показатель Расчет* Значение показателей для благо-получных компаний за 5 лег до банкрот-ства за 1 год но банкрот-ства Коэффициент Бивера (Рч - Ам) / /ЗП 0,4-0,45 0,17 - 0,15 Рентабельность активов Рч/Бх х 100% 6-8 4 - 22 Финансовый леверидж ЗП/Б <37 <5 0 <80 Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом (К-Ал)/Б 0,4 <0,3 0,06 Коэффициент покрытия (коэффициент текущей ликвидности) Ао/ЗПк ^ 3,2 <2 <1 * Рч - чистая прибыль; Ам - амортизационные отчисления; ЗП - заемные средства (пассивы); Б - валюта баланса; К - собственный капитал организации; АД - внеоборотные долгосрочные активы; АД - оборотные активы; ЗПК - краткосрочные заемные средства (пассивы). В свое время модель Бивера вызвала множество критических замечаний, но дала огромный толчок для развития исследований в этой области. Показатели диагностики банкротства по У. Биверу 2. Пятифакторная модель Альтмана ^-счет, показатель, индекс). Разработана известным западным экономистом Эдвардом Альтманом в 1968 г. Начала использоваться в России с 1992 г. Основной идеей является деление фирм на потенциальных банкротов и небанкротов. При построении своего индекса Альтман обследовал 66 предприятий США, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 г., а половина работала успешно. Из 22 аналитических коэффициентов он выбрал пять наиболее значимых и построил уравнение, результаты которого дают прогноз банкротства на 2Ч3 года вперед: 2 = 1,2X1 + 1,4 XI + 3,3 АЗ + 0,6 Л"4 + 0,999 Л5, (4.1) где XI - чистый капитал (собственные оборотные средства) / сумма активов; XI - нераспределенная прибыль / сумма активов; ХЬ - при-быль до уплаты налога и процентов / сумма активов; Х4 - рыночная стоимость акций / заемные обязательства; Х5 - выручка / сумма активов. Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана в США показали, что ^-счет может принимать значение в пределах [-14, +22]. Оценка угрозы банкротства (модель Альтмана) Уровень угрозы банкротства в модели Альтмана оценивается сле-дующим образом (табл. 4.7). Таблица 4.7 Значение Z Вероятность банкротства Менее 1,81 Очень высокая; предприятие является несостоятельным От 1,81 до 2,7 Высокая; зона-неопределенности: предприятие находится на грани несостоятельности и может как обанкротиться, так и продолжить свою работу От 2,7 до 2,99 Невысокая; зона неопределенности: предприятие находится на грани несостоятельности и может как обанкротиться, так и продолжить свою работу Более 2,99 Очень низкая; предприятие является финансово устойчивым и кредитоспособным Однако в связи с тем, что в коэффициенте Х4 фигурирует рыночная стоимость акций, этот показатель можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала. Поэтому позже Альтманом был разработан модифицированный вариант формулы для компаний, акции которых не котируются на бирже: Z= 0,717 Х\ + 0,847 XI + 3,1 ХЗ + 0,42 Х4 +0,995 Х5. В числителе показателя Х4 вместо рыночной стоимости акций стоит их балансовая стоимость. Если полученное значение модифицированного 2-счета составит менее 1,23, то можно говорить о несостоятельности (банкротстве) предприятия. При 2= 1,23Ч2,89 предприятие находится в зоне неопределенности (лтуманная область), Если Z> 2,9, то компания работает стабильно и банкротство маловероятно. Как показывают исследования американских аналитиков, модели Альтмана позволяют в 95% случаев предсказать банкротство фир-мы на год вперед и в 83% случаев - на два года вперед. Альтману принадлежат также двухфакторная и семифакторная модели. Четырехфакторная модель экономиста из Великобритании Таффлера (ТаАПег), разработанная в 1977 г. для компаний, акции которых котируются на биржах: Z = С0 + 0,53 XI + 0,13 А2 + 0,18 АЗ + 0,16 Х4, (4.2) где СД - константа, характеризующая специфику отрасли; XI - прибыль до уплаты налога / текущие обязательства; XI - текущие активы / общая сумма обязательств; ХЗ - текущие обязательства / общая сумма активов; Х4 - отсутствие интервала кредитования. Модель Спрингейта (О.Ь.У. Брп^аге), 1978 г. [45, с. 114-122]: Z= 1,03 XI + 3,07 XI + 0,66 ХЗ + 0,4 Х4, (4.3) где XI - чистый капитал (собственные оборотные средства) / сумма активов; XI - прибыль до уплаты налога и процентов / сумма активов; ХЗ - прибыль до налогообложения / текущие обязательства; Х4 - выручка / сумма активов. Критическое значение по модели Спрингейта равно 0,862 (при превышении этого значения предприятия кредитоспособны, ниже - являются банкротами и, соответственно, некредитоспособны); точность прогноза - 92,5% для 40 компаний, исследованных им. Модель Фулмера (Ри1шег). Ученый разработал эту модель в 1984 г., проанализировав 40 финансовых показателей тридцати успешных компаний и тридцати банкротов: Я = 5,528 VI + 0,212 VI + 0,073 УЗ + 1,270 К4 - 0,120 \Ъ + + 2,335 Кб + 0,575 VI + 1,083 П + 0,894 1^-6,075, (4.4) где V\ - нераспределенная прибыль / сумма активов; VI - выручка / сумма активов; V3 - прибыль до налогообложения / собственный капитал; V4 - изменение остатка денежных средств / кредиторская задолженность; V5 - заемные средства / сумма активов; Кб - текущие обязательства / всего активов; V7 - материальные внеоборотные активы / всего активы; F8 - рабочий капитал (собственные оборотные средства) / кредиторская задолженность; V9 - прибыль до уплаты налога и процентов / проценты. Критическое значение - 0. Точность прогноза составляет 98% при анализе в течение года. Модель Ж. Jlero (Jean Legault). Эта рейтинговая модель была разработана под руководством канадского аналитика Ж. Лето и рекомендована для использования Ordre des comptables agrees des Quebec. При создании модели были проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных компаний Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 млн долл. Модель выглядит следующим образом: CA-Score = 4,5913 XI + 4,5080 XI + 0,3936 ЯЗ-27616, (4.5) гдеЛ! Чакционерный капитал/сумма активов; XI Ч(прибыльдо на-логообложения + финансовые издержки) / сумма активов; A3 - обо-рот за два периода / сумма активов за два периода. Критериальное значение - 0,3. Вероятность правильного прогноза - 83% для промышленных предприятий. Учеными Иркутской государственной экономической академии на основе проведенного обследования деятельности торговых предприятий была предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид: R = 8,38 х К\ + К2 + 0,054 хЮ + 0,63 х A4, (4.6) где Kl - оборотный капитал / актив; К2 - чистая прибыль / собственный капитал; A3 - выручка от реализации / актив; A4 - чистая прибыль / интегральные затраты. С помощью A-счета можно прогнозировать банкротство предприятия за три квартала с вероятностью 81%. Доля ошибочного прогноза банкротства - 7%. Однако Л-счет рассчитывался на основе анализа предприятий торговли, поэтому его параметры могут не соответствовать значениям других отраслей. Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом (табл. 4.8). Таблица 4.8 Значение R Вероятность банкротства, % Меньше 0 Максимальная (90Ч100) 0-0,18 Высокая (60-80) 0,18-0,32 Средняя (35Ч50) 0,32-0,42 Низкая (15-20) Больше 0,42 Минимальная (до 10) Кроме того, учеными Иркутской государственной экономической академии на основе обработки данных финансовой отчетности 2040 предприятий торговли г. Иркутска и Иркутской области с 1994 по 1996 г. была доказана неприменимость пятифакторной модели Альтмана, так как она не позволяет получить истинную картину оценки финансовой устойчивости российских предприятий. Данные расчетов были подтверждены расчетами американских аналитиков из First Security Bank. Среди российских разработок в области прогнозирования банкротства можно назвать коэффициент прогноза банкротства, предложенный А.Д. Шереметом: КПБ = Зк + ФВк + ДС - ЗСК - КЗк) / Б. Он характеризует удельный вес чистых оборотных средств в сумме актива баланса, поэтому если предприятие испытывает финансовые затруднения, то данный коэффициент снижается. Для прогнозирования финансового состояния предприятий и организаций Г.В. Савицкая предложила следующую систему из шести показателей и их рейтинговую оценку, выраженную в баллах (табл. 4.9). Исходя из ее методики, предприятие можно отнести к одному из классов: класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств; класс - предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности. Но еще не рассматриваются как рискованные; Определение банкротства с помощью модели R класс - проблемные предприятия. Здесь вряд ли существует риск потери средств, но полное получение процентов представляется сомнительным; Таблица 4.9 Показатель П>аницы классов согласно критериям I класс Н класс III класс IV класс V класс VI класс границы критери-альных значений баллы границы критери-альных значений баллы границы критери-альных значений баллы границы критери-альных значений баллы П>аницы критери-альных значений баллы границы критери-альных значений баллы Коэффи-циент абсолют-ной лик-видности >0,25 20 0,2 16 0,15 12 0,1 8 0,05 4 2 0,05 0 Коэффи-циент быстрой ликвид-ности > 1 18 0,9 15 0,8 > 12 0,7 9 0,6 6 <0,5 0 Коэффи-циент текущей ликвид-ности >2 16,5 1,9-1,7 15-12 1,6-1,4 10,5- 7,5 1,3-1,1 6-3 1 1,5 <0,5 0 Коэффи-циент автоно-мии >0,6 17 0,59- 0,54 15-12 0,53-0,43 11,4- 7,4 0,42-0,41 6,6- 1,8 0,4 1 2 0,4 0 Группировка показателей по критериям оценки финансового состояния предприятий Коэффи-циент обеспе-ченности собственными оборотными сред-ствами >0,5 15 0,4 12 0,3 9 0,2 6 0,1 3 <0,1 0 Коэф-фициент обеспе-ченно-сти запасов собс-твенным оборот-ным капита-лом 2:1 15 0,9 12 0,8 9 0,79 6 0,6 3 ? 0,5 0 Границы класса в баллах 100 85-64 63-57 56-42 28-18 0 класс - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рис-куют потерять свои средства и проценты; класс - предприятия высочайшего риска, практически не со-стоятельные; класс - предприятия-банкроты. 10. Кроме того, скоринговый анализ, рассмотренный А.П. Ковалевым [28], предполагает аналогичное формирование некоторой балльной интегральной оценки финансового состояния компании на основе восьми коэффициентов, рассчитанных по данным бухгалтерской финансовой отчетности, с заданием конкретных условий сни-жения балльных оценок за несоответствие критериям (табл. 4.10). Таблица 4.10 Границы классов организаций согласно критериям оценки финансового состояния № п/п Показатель финансового состояния Условия снижения критерия 1 Коэффициент абсолютной ликвидности За каждую сотую (0,01) пункта снижения снимается по 0,3 балла л 2 Коэффициент критической ликвидности 3 Коэффициент текущейликвид- ности 4 Доля оборотных средств в активах 5 Коэффициент обеспеченности оборотными средствами 6 Коэффициент капитализации 7 Коэффициент финансовой независимости За каждую сотую (0,01) пункта снижения снимается по 0,4 балла 8 Коэффициент финансовой устойчивости За каждую десятую (0,1) пункта снижения снимается по 1 баллу 11. Методика анализа банкротства по системе показателей Д. Дюрана представляет собой формирование интегральной оценки финансовой устойчивости на основе суммирования нескольких по-казателей (табл. 4.11). Таблица 4.11 Наименование показателя Порядок расчета Нормальное ограничение Коэффициент капитализации (плечо финансового рычага) с.590 + с.690 1 ~ с. 490 Не выше 1,5 Коэффициент обеспеченности собственными источниками финансирования с.490+с.190 2 ~ с.290 Нижняя граница 0,1; opty2 >0,5 Коэффициент финансовой независимости (автономии) и3 = сА9 3 с.700 0,4 <иъ< 0,6 Коэффициент финансирования с.490 4 с.590+ &690 f/4>0,7;opt = 1,5 Коэффициент финансовой устойчивости и с.490+с.590 5 ~ с.700 ?/5 > 0,6 Методика рейтинговой оценки финансового состояния коммерческой организации P.C. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова [28, с. 66] предполагает расчет: R ~ 2К0 + О, \КТЛ + 0,08/ГИ + 0,45ufM + Кпр, (4.7) где К0 - коэффициент обеспеченности собственными средствами; Ктл - коэффициент текущей ликвидности; КД - коэффициент обо-рачиваемости активов; Кы - коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции); Кпр - рентабельность собственного капи-тала. Чем больше значение R (более 1), тем лучше финансовое состояние коммерческой организации. Оценка вероятности банкротства компании по шестифактор- ной математической модели О.П. Зайцевой [28, с. 67] (табл. 4.12). Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями: Лкомпл = 0,25ЛуП + 0,1*3 + 0,2Ac + 0,25Аур + 0,1 Афр + 0,1 К^, (4.8) Система показателей по Д. Дюрану где Аул - коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением убытка к собственному капиталу; К3 - соотно шение кредиторской и дебиторской задолженности; Кс - соотношение краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов (обратная величина показателя абсолютной ликвидности). Наиболее ликвидные активы - денежные средства и краткосрочные финансовые вложения, которые могут быть использованы для выполнения текущих расчетов; К^ - убыточность реализации продукции; - соотношение заемного и собственного капитала; Кзаг - коэффициент загрузки активов (отношение среднегодовой стоимости активов к выручке от реализации продукции). Таблица 4.12 Наименование Норматив показателя Куп 0 к3 1 Кс 7 Кур 0 Яфр 0,7 Снижение в динамике При расчете нормативного комплексного коэффициента банк-ротства коэффициент загрузки активов устанавливается на уровне базисного года. При этом если нормативный комплексный коэффициент банкротства окажется больше рассчитанного, то по данной методике вероятность банкротства компании небольшая. 14. Для оценки вероятности банкротства применяется также метод credit-men, разработанный Ж. Депаляном [28, с. 86]. Метод заключается в расчете пяти коэффициентов Rl - R5 по данным бухгалтерской финансовой отчетности и соотнесении их с соответствующими нормативными, за которые приняты среднестатистические показатели по предприятиям конкретной сферы деятельности: RI: Коэффициент быстрой ликвидности - (Дебиторская задолженность + Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства-, Рекомеццуемые значения коэффициентов шестифакторной модели оценки банкротства R2: Коэффициент кредитоспособности - Капитал и резервы / Общие обязательства; /?3: Коэффициент иммобилизации собственного капитала = Капитал и резервы / Остаточная стоимость внеоборотных активов', /?4: Коэффициент оборачиваемости запасов - Стоимость проданных товаров / Запасы; /?5: Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности = = Выручка / Дебиторская задолженность. Для каждого коэффициента определяют его нормативное значение с учетом специфики отрасли, сравнивают с показателем на предприятии и вычисляют значение функции № 25 х + 25 х т + 10 х ДЗ + 20 х Д4 + 20 х Я5, (4.9) где Л1 - Л5 - это отношения значения коэффициента изучаемого предприятия к нормативному значению коэффициента. Если //= 100, то финансовая ситуация предприятия нормальная; если //> 100, то ситуация хорошая; если 100, ситуация на предприятии вызывает беспокойство. 15. Вероятность банкротства может быть установлена с помощью показателя платежеспособности, предложенного Конаном и Годдером [28, с. 95]: г = -0,16 .XIЧ0,22 XI + 0,87 АЗ + 0,1 А4-0,24 Х5, (4.10) где XI, XI, АЗ, А4 и А5 - показатели, расчет которых приведен в таблице 4.13. Таблица 4.13 Расчет показателей платежеспособности по Конану и Голдеру Показатель Порядок расчета XI (Дебиторская задолженность + Денежные средства + + Краткосрочные финансовые вложения) / Обшие активы XI Постоянный капитал / Общие активы АЗ Проценты к уплате / Выручка от продаж А4 Расходы на персонал / Добавленная стоимость* А5 Прибыль от продаж / Привлеченный капитал * Добавленная стоимость = Стоимость продукции - Стоимость сырья, энергии, услуг сторонних организаций. Экспертным путем авторы дифференцировали вероятность задержки платежей в зависимости от значений показателя Z (табл. 4.14). Таблица 4.14 Значение 2 Вероятность задержки платежа, % +0,21 100 +0,048 90 +0,002 80 -0,02 70 -0,068 50 -0,087 40 -0,107 . 30 -0,131 20 -0,164 10 16. Специалистами фирмы ИНЭК разработана методика ран- жирования заемщиков и прогнозирования банкротства. Обоснованность получаемых в ней результатов была проверена на множестве предприятий при проведении анализа в рамках работы Совета по антикризисным программам при Правительстве Москвы, Комплекса перспективного развития г. Москвы, Департамента науки и промышленной политики Правительства Москвы, а также были учтены данные, полученные из других регионов России. Дифференцированная вероятность задержки платежей В таблице 4.15 представлена система показателей ранжирования предприятия согласно данной методике. Таблица 4.15 Показатели методики ранжирования заемщиков и прогнозирования банкротства Показатель Интервал значений 1 2 3 4 Рентабельность собственного капитала (ЮЕ) (Чистая прибыль / Собственный капитал) >1/3 ставки ЦБ РФ 1/3+1/4 ставки ЦБ РФ 0+1/4 ставки ЦБ РФ <0 Уровень собственного капитала (коэффициент автономии), % (Собственный капитал / Валюта баланса х 100%) >70 60+69 50+59 <50 Показатель Интервал значений 1 2 3 4 Коэффициент покрытия внеоборотных активов собственным капиталом (Собственный капитал + Долгосрочные заемные средства) / / Внеоборотные активы >1,1 1,1+1,0 1-Й),8 <0,8 Длительность оборота кредиторской задолженности, дни <60 61-5-90 91-180 > 180 Длительность оборота чистого производственного оборотного капитала, дни 360 х (Запасы + Дебиторская задолженность - Кредиторская задолженность) / Выручка 1*30 >30; 0 + <-10) (-П) + + (-30) <(-30) Цена интервала 5 3 1 0 Полученный результат распределяется на четыре группы. Группа Сумма цен интервалов Характеристика организаций, попавших в эту группу А 21-25 Организации имеют высокую рентабельность, они финансово устойчивы. Их платежеспособ-ность не вызывает сомнения. Они имеют отличные шансы для дальнейшего развития В 11-20 Организации имеют удовлетворительный уровень рентабельности, в целом финансово устойчивы к колебаниям рыночного спроса на продукцию и другим рыночным факторам. Работа с ними требует взвешенного подхода С 4-10 Организации финансово неустойчивы, имеют низкую рентабельность. Инвестиции в предприятия данной группы связаны с повышенным риском О Меньше 4 Организации находятся в глубоком финансовом кризисе. Вероятность улучшения их деятельности невысока 17. Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отра-слей применяются различные показатели ликвидности, а с другой - специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как промышленность (машиностроение), торговля (оптовая и розничная), строительство и проектные организации, наука (научное обслуживание). В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес. Значения критериальных показателей для распределения предприятий по классам кредитоспособности для различных сфер деятельности приведены в таблицах 4.16Ч4.21. Таблица 4.16 Критериальные показатели для промышленности (машиностроения) № п/п Наименование показателя Значение показателей по классам 1 класс 2 класс 3 класс 1 Соотношение заемных и собственных средств <0,8 0,8-1,5 >1,5 2 Вероятность банкротства (2- счет Альтмана) >3,0 1,5-3,0 <1,5 3 Общий коэффициент, покрытия (ликвидность баланса) >2,0 1,0-2,0 <1,0 Таблица 4.17 Критериальные показатели для предприятия торговли (оптовой) № п/п Наименование показателя Значение показателей по классам 1 класс 2 класс 3 класс 1 Соотношение заемных и собственных средств <1,5 1,5-2,5 >2,5 2 Вероятность банкротства ^-счет Альтмана) >3,0 1,5-3,0 <1,5 3 Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) > 1,0 0,7-1,0 <0,7 Таблица 4.18 Критериальные показатели для предприятия торговли (розничной) N5 п/п Наименование показателя Значение показателей по классам 1 класс 2 класс 3 класс 1 Соотношение заемных и собственных средств < 1,8 1,8-2,9 >3,0 2 Вероятность банкротства счет Альтмана) >2,5 1,0-2,5 < 1,0 3 Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >0,8 0,5-0,8 <0,5 Таблица 4.19 Критериальные показатели для строительных организаций № п/п Наименование показателя Значение показателей по классам 1 класс 2 класс 3 класс 1 Соотношение заемных и собственных средств < 1,0 1,0-2,0 >2,0 2 Вероятность банкротства (2-счет Альтмана) >2,7 1,5-2,7 <1,0 3 Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >0,7 0,5-0,8 <0,5 Таблица 4.20 Критериальные показатели для проектных организаций № п/п Наименование показателя Значение показателей по классам 1 класс 2 класс 3 класс 1 Соотношение заемных и собственных средств <0,8 0,8-1,6 >1,6 2 Вероятность банкротства (^-счет Альтмана) >2,5 1,1-2,5 <1,1 3 Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >0,8 0,3-0,8 <0,3 Таблица 4.21 Критериальные показатели для научной сферы деятельности (научное обслуживание) № п/п Наименование показателя Значение показателей по классам 1 класс 2 класс 3 класс 1 Соотношение заемных и собственных средств <0,9 0,9-1,2 >1,2 2 Вероятность банкротства (?-счет Альтмана) >2,6 1,2-2,6 <1,2 3 Обший коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >0,9 0,6-0,9 <0,6 18. Благодаря накоплению обширного статистического материала и потребностям развития современной российской практики в настоящее время создаются методики определения вероятности банкротства с применением современного инструментария мно-гомерного статистического анализа и учетом не только внутрифир-менных показателей, но и показателей, характеризующих сферу деятельности предприятия, а также с учетом особенностей регио-на. Одной их таких методик является модель прогнозирования банкротства, разработанная МФК Реннесанс [20], которая име-ет вид: Вероятность банкротства =/ф1 х (характеристика фирмы) + + Р2 х (характеристика отрасли) + + рЗ х (характеристика региона)) + е. (4.11) Характеристика фирмы включает такие показатели, как: денежный поток = затраты на единицу продукции (большие издержки означают меньшую прибыль); производительность труда = выпуск продукции на одного работника; реструктуризация = изменение выпуска продукции на одного работника; размер предприятия = число занятых. Характеристика отрасли включает такие же показатели, как и по фирме (денежный поток, производительность труда, рест-руктуризация), но только их среднеотраслевые значения. Характеристика региона включает показатели: отношение губернатора с федеральным центром как индекс, рассчитанный МФК Реннесанс; сила (лвласть) губернатора в регионе как индекс, рассчитанный МФК Реннесанс, характеризующий политический контроль над экономикой в регионе; задолженность по федеральным налогам на 1 работника фир-мы; реальные денежные налоговые поступления по федеральным налогам на 1 работника фирмы; валовой продукт региона на душу населения. Коэффициенты pi.pi, Р1, е рассчитываются с помощью статистических программных пакетов, и, таким образом, строится уравнение (модель) прогноза банкротства. |
|
| << Предыдушая | Следующая >> |
| = К содержанию = | |
Похожие документы: "4.3. Количественные прогнозные модели банкротства" |
|
|