Диагностика банкротства по моделям Лисса и Таффлера (стр. 3 из 9)

Группа 2 коэффициент чистого дохода,

Группа 3 коэффициент обязательств к суммарным активам,

Группа 4 коэффициент ликвидных активов к суммарным активам,

Группа 5 коэффициент ликвидных активов к текущей задолженности.

Составляется расчетная таблица, которая заполняется по результатам сравнения факторных с нормативными.

Модель Ж. Конана и М. Голдер:

Q=-0,16y1 - 0,222 y2 + 0,87y3 + 0,10y4 – 0,24 y5

Q- рассчитываемое значение позволяет определить вероятность задержек платежей фирмы; y1- ДС + ДЗ/сумма активов; y2- СК + ДО/пассив; y3- проценты по оплате кредита/Вр; y4- расходы на персонал/ЧПр; y5- прибыль до налогообложения/ЗК.

В зависимости от значения Q (от 0,164-0,210) определяется вероятность неплатежеспособности.

Модель надзора над ссудами – Чессера, она прогнозирует случаи не выполнения клиентом условий договора о кредите Р=1/1+е

, где е=2,718.

Y=- 2,04- 5,24х1 +0,005 х2 -6,65 х3 +4,4 х4 +0,079 х5 +0,102 х6

0,5-заемщик относится к группе которая не выполняет условия договора,

р < 0,5-заемщик относится к группе надежных клиентов.

Однако кроме этого расчета при выдаче кредита учитывается множество других факторов.

где х1 –ДС+КФВ/сумма активов; х2 –Вр/ДС+КФВ; х3 – Пр бал/сумма активов; х4 – КО+ДО/сумма актива; х5 - СК/ сумма активов; х6 - ОбА/ Вр.

Отечественные модели.

Начали появляться в 90-х годах, но в них не было необходимости т.к. частная собственность отсутствовала.

Модель Давыдова и Беликова:

Z=8,38 х1 +1,0 х2 +0,054 х3 +0,63 х4

где х1 –ОбА/сумма актива; х2 –Чпр/СК; х3 – Вр/сумма активов; х4 – Чпр/себестоимость.

0 – max степень банкротства 90-100%; 0< Z < 0,18 – высокая 60-80%; 0,18 <Z < 0,32 – средняя 35-50%; 0,32 < Z < 0,42 – низкая 15-20%; Z > 0,42 min 10%.

Модель Сайфулина и Кодекова:

R=2 х1 +0,1 х2 +0,08 х3 +0,45 х4+1,0 х5

где х1 –СОС/Зап >0,1; х2 –ОбА/КО; х3 – Вр/сумма актива; х4 – Чпр/Вр; х5 – Чпр/СК.

Если R<1, то предприятие имеет неудовлетворительное финансовое состояние; R

1- финансовое состояние удовлетворительное.

Модель О.П. Зайцевой

К=0,25 х1 +0,1 х2 +0,2 х3 +0,25 х4+0,1 х5 +0,1 х6

где х1 –Убыток/СК; х2 – КЗ/ДЗ; х3 – КО/ОбА; х4 – Уб/Вр; х5 – КО+ДО/СК; х6 – ВБ/Вр. Если Уб нет, то ставится 0.

Рассчитывается х1-х6 и сравниваются с нормативными значениями. Нормативные значение: х1 =0; х2 =1; х3 =7; х4 =0; х5 =0,7; х6 = х6 в прошлом периоде.

Расчетное значение К надо сравнить с К нормативным. Если Кф>Кн вероятность банкротства высокая и наоборот.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:

R = 8,38*К1+К2+0,054*К3+0,63*К4

где К1 – оборотный капитал/актив; К2 – чистая прибыль/собственный капитал; К3 – выручка от реализации/актив; К4 – чистая прибыль/интегральные затраты.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом:

Значение R	Вероятность банкротства, процентов
Меньше 0	Максимальная (90-100)
0-0,18	Высокая (60-80)
0,18-0,32	Средняя (35-50)
0,32-0,42	Низкая (15-20)
Больше 0,42	Минимальная (до 10)

К очевидным достоинствам данной модели можно отнести то, что механизм ее разработки и все основные этапы расчетов достаточно подробно описаны в источнике.

Модели диагностики банкротства Лисса и Таффлера, используемые в данной работе будут рассмотрены в следующем параграфе работ.

2.3 Диагностирование банкротства по моделям Лисса и Таффлера

Дискриминантная модель, разработанная Лис для Великобритании, получила следующее выражение:

Z =0,063х1, +0,092х2 +0,057х3 +0,001х4

где х1 - оборотный капитал/сумма активов;

х2 - прибыль от реализации/сумма активов;

х3 - нераспределенная прибыль/сумма активов;

х4 - собственный капитал/заемный капитал.

Здесь предельная величина Z-счета равняется 0,037. Если Z

0,037 – для предприятия нет угрозы банкротства, если Z< 0,037 – риск банкротства очень большой.

Таффлер разработал следующую модель:

Z = 0,53х1, +0,13х2 +0,18хз +0.16х4

где х1 - прибыль от реализации/краткосрочные обязательства;

х2 - оборотные активы/сумма обязательств;

хз - краткосрочные обязательства/сумма активов;

х4 - выручка/сумма активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у предприятия неплохие долгосрочные перспективы, если величина Z-счета меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно. Если 0,2 < Z < 0,3 – вероятность банкротства средняя.

Однако следует отметить, что использование таких моделей требует больших предосторожностей. Тестирование других предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных предприятий из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала и различий в законодательной базе.

2. Практическая часть

2.1 Расчет вероятности наступления банкротства ОАО «Корнилов и К0»

Рассчитаем вероятность наступления банкротства для предприятия ОАО «Корнилов и К0» по модели Лисса. Для этого составим вспомогательную таблицу 1 с исходными данными.

Таблица 1 – Исходные данные

Показатели, тыс. руб.	2004 г.	2005 г.	2006 г.	2006/2004
Сумма активов	195371	196242	270050	74679
Собственный капитал	101106	119380	145850	44744
Оборотные активы	86103	85628	137341	51238
Прибыль от реализации	26741	44706	52753	26012
Нераспределенная прибыль	59787	78061	104531	44744
Заемный капитал	94265	76862	124200	29935
Собственный оборотный капитал = СК-(А-ОА)	-8162	8766	13141	21303

Составим вспомогательную таблицу 2 для расчетов.

Таблица 2 – Расчетные данные

Показатели	2004 г.	2005 г.	2006 г.	2006/2004
х1 - оборотный капитал/сумма активов	-0,0418	0,0447	0,0487	0,0904
х2 - прибыль от реализации/сумма активов	0,1369	0,2278	0,1953	0,0585
х3 - нераспределенная прибыль/сумма активов	0,3060	0,3978	0,3871	0,0811
х4 - собственный капитал/заемный капитал	1,0726	1,5532	1,1743	0,1017
Z =0,063х1, +0,092х2 +0,057х3 +0,001х4	0,0285	0,0480	0,0443	0,0158

На основании данных табл. 2 можно сформулировать следующие выводы:

- динамика всех показателей положительная, что говорит о повышении финансовой устойчивости предприятия;

- если в 2004 г. предприятие испытывало недостаток собственных средств в обороте, то к 2006 г. произошло улучшение ситуации и собственные оборотные средства составили 4,87% от суммы всех средств предприятия;

- нераспределенная прибыль, как источник финансирования занимает достаточно большой удельный вес в составе всех источников предприятия, составляя 30,6% и 38,7% в 2004 и 2006 гг. соответственно;

- соотношение заемного и собственного капитала несомненно трактуется в пользу последнего, что говорит о высокой степени финансовой независимости предприятия.

Только в 2004 г. значение Z-счета было ниже нормативного и составляло 0,0285, что можно объяснить полученным отрицательным значением собственного оборотного капитала, т.е. у предприятия не хватало собственных средств для осуществления текущей финансово-хозяйственной деятельности. Это говорит о том, что в 2004 г. у предприятия ОАО «Корнилов и К0» присутствовал высокий риск банкротства.

В 2005 и 2006 гг. значение Z-счета составляло 0,048 и 0,0443. Т.е. предприятие упрочило свое финансовое состояние, устранив угрозу банкротства, причем качественный скачок произошел в 2005 г., а в 2006 г. значение Z-счета несколько снизилось.

Рассчитаем вероятность наступления банкротства для предприятия ОАО «Корнилов и К0» по модели Таффлера. Для этого составим вспомогательную таблицу 3 с исходными данными.

Таблица 3 – Исходные данные

Показатели, тыс. руб.	2004 г.	2005 г.	2006 г.	2006/2004
Прибыль от реализации	26741	44706	52753	26012
Краткосрочные обязательства	77715	65257	96627	18912
Оборотные активы	86103	85628	137341	51238
Заемный капитал	94265	76862	124200	29935
Сумма активов	195371	196242	270050	74679
Выручка	360591	399860	418164	57573

Составим вспомогательную таблицу 4 для расчетов.

Таблица 4 – Расчетные данные

Показатели	2004 г.	2005 г.	2006 г.	2006/2004
х1 - прибыль от реализации/краткосрочные обязательства	0,3441	0,6851	0,5459	0,2019
х2 - оборотные активы/сумма обязательств	0,9134	1,1140	1,1058	0,1924
хз - краткосрочные обязательства/сумма активов	0,3978	0,3325	0,3578	-0,0400
х4 - выручка/сумма активов	1,8457	2,0376	1,5485	-0,2972
Z = 0,53х1, +0,13х2 +0,18хз +0,16х4	0,6680	0,8938	0,7453	0,0772

На основании данных табл. 4 можно сформулировать следующие выводы: