2.8 Аналитическая оценка вероятности банкротства
Банкротство - это подтвержденная документально неспособность субъекта хозяйствования проводить расчеты по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия средств.
При построении двухфакторной модели Альтмана учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства, - коэффициент текущей ликвидности (покрытия) и отношение заемных средств к активам
На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Данная модель выглядит следующим образом.
Z = - 0,3877 - 1,0736×Х1 + 0,579×Х2, (1)
где Х1 – коэффициент текущей ликвидности;
Х2– доля заемных средств в активе;
Ниже приведен ключ к расшифровке полученного значения «Z»
Если Z > 0, вероятность банкротства велика;
Если Z < 0, вероятность банкротства мала.
Пятифакторная модель Z-счета Альтмана была построена в 1968 году по данным финансового анализа 33 обанкротившихся предприятий США. В рамках данной модели Z-счет рассчитывается как:
Z = 1,2×X1 + 1,4×X2 + 3,3×X3 + 0,6×X4 + 0,999×X5 (2)
где Х1 – ( Финансово-эксплуатационные потребности / Актив );
Х2 – ( Нераспределенная прибыль / Актив );
Х3 – ( Прибыль до уплаты процентов и налогообложения / Актив );
Х4 – ( Курсовая стоимость акций / Заемные средства );
Х5 – ( Чистая выручка от продаж / Актив ).
Таблица 50 – Шкала оценки вероятности банкротства в пятифакторной модели
Альтмана
| Значение Z-счет | Оценка вероятность банкротства |
| До 1,8 | вероятность банкротства очень высока |
| 1,8 – 2,70 | вероятность банкротства средняя |
| 2,7– 2,9 | вероятность банкротства невелика |
| 2,9 – 2,99 | зона неопределенности |
| 2,99 и выше | вероятность банкротства ничтожна |
Российскими специалистами предложен ряд моделей прогнозирования вероятности банкротства. Ниже представлены две альтернативные модели, разработанные на основе корреляционного анализа результатов расчетов различных индексов кредитоспособности и фактов банкротства предприятий.
Двухфакторная модель «А»:
ZА = 0,62×X1+0,38×X2, (3)
где X1 - коэффициент покрытия;
X2 - рентабельность активов.
Четырехфакторная модель «Б»:
ZБ = 0,49×X1+0,12×X2+0,19×X3+0,19×X4, (4)
где X1 - коэффициент покрытия
X2 - рентабельность собственного капитала
X3 - рентабельность продаж
X4 - денежный поток к задолженности
Таблица 51 - Шкала оценки вероятности банкротства в Модели «А» и Модели «Б»
| № пп | Индекс кредитоспособности | Вероятность банкротства невелика | Зона неопределенности | Вероятность банкротства велика |
| А | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | ZA | от 0,35 до 0,49 | от 0,49 до 1,07 | от 1,07 до1,54 |
| 2 | ZБ | от 0,25 до 0,38 | от 0,38 до 0,92 | от 0,92 до 1,36 |
Для оценки вероятности банкротства и кредитоспособности организации также может быть использована дискриминантная факторная модель Таффлера:
Z =0,53×X1+0,13×X2+0,18×X3+0,16×X4, (5)
где X1 – (Прибыль от продаж / Суммарные краткосрочные обязательства);
X2 – (Оборотные активы / Общая сумма обязательств);
X3 – (Суммарные краткосрочные обязательства / Общая величина активов);
X4 – (Выручка / Общая величина активов).
Если в результате расчетов получено значение Z > 0,3 – у фирмы неплохие долгосрочные перспективы; если Z < 0,2, то банкротство более чем вероятно (интервал [0,2;0,3] является зоной неопределенности, то есть однозначный вывод о кредитоспособности организации сделать невозможно).
Таблица 52 - Результаты прогнозирования вероятности банкротства на
основе многофакторных моделей
| № пп | Тип факторной модели | Оценочная вероятность банкротства | ||
| На конец 1-ого отчетного периода | На конец 2-ого отчетного периода | На конец 3-ого отчетного периода | ||
| А | 1 | 2 | 3 | |
| 1 | Двухфакторная модель Альтмана | Вероятность банкротства велика | Вероятность банкротства велика | Вероятность банкротства велика |
| 2 | Пятифакторная модель Альтмана | Очень высокая | Очень высокая | Очень высокая |
| 3 | Двухфакторная модель «А» | Невелика | Неопределенность | Велика |
| 4 | Четырехфакторная модель «Б» | Невелика | Неопределенность | Велика |
| 5 | Модель Таффлера | Хорошие перспективы | Хорошие перспективы | Хорошие перспективы |
| 6 | Итоговый результат сравнения | Низкая | Неопределенность | Высокая |
Как видно из результатов, применение различных вариантов расчета вероятности банкротства дают различные результаты, зачастую прямо противоположные. Поэтому сделать на их основании какой-то вывод крайне сложно.
Заключение
ЗАО "Курганстальмост" - одно из крупнейших предприятий России, специализирующееся на производстве металлоконструкций пролетных строений железнодорожных, автодорожных, пешеходных мостов и технологических мостовых переходов.
Первоначальная его миссия - обеспечение нового строительства Байкало-Амурской железнодорожной магистрали металлоконструкциями всех типов пролетных строений мостов.
В настоящее время освоено серийное производство пролетных строений мостов балочного типа различной длины, ширины и габарита проезжей части.
Наращивание объемов производства и развитие производственных мощностей идут по трем направлениям:
- производство металлических мостовых конструкций;
- производство сварочного шпунта для укрепления причальных стен, котлованов, карьеров. Конструкция разработана совместно с АО ЦНИИС. Конструкция панелей ПШС защищена патентом РФ, производство их является исключительно прерогативой ЗАО "Курганстальмост";
- производство стальной фрезерованной фибры по лицензии всемирно известной германской фирмы "Vulkan Harex". Это стальные волокна, которые используются как связующее звено при изготовлении высокопрочного бетона. Практически вся производимая фибра поставляется за рубеж, в Германию, откуда она распространяется по всему миру, где широко используется во всех отраслях строительства.
На основании проведенного анализа можно сделать следующие выводы:
- рост товарной продукции происходит более быстрыми темпами, чем увеличение прибыли от реализации, что свидетельствует о снижении рентабельности продукции;
- основную массу прироста продукции составляет прирост за счет увеличения фондоотдачи;
- за счет увеличения фондоотдачи происходит сокращение потребности в основных фондах, причем величина экономии огромна;
- об этом же свидетельствует и рост рентабельности производственных фондов;
- наибольшее влияние на рост товарной продукции оказывает рост материальных затрат, произведенных в течении анализируемого периода. Снижение материалоотдачи оказывает отрицательное воздействие на увеличение товарной продукции. Это говорит о снижении качества использования имеющихся материальных ресурсов, что является основным фактором для поиска резервов экономии затрат на производство;
- на снижение затрат на 1 рубль товарной продукции положительно повлияло увеличение объема товарной продукции и отрицательно – рост себестоимости. Однако, влияние увеличения объема продукции не только нивелировало отрицательное влияние себестоимости, но даже смогло его превзойти, в силу чего и наблюдается снижение данного показателя;
- произошел рост запасов сырья и материалов как в абсолютном так и в относительном измерении;
- произошло увеличение объемов незавершенного производства, готовой продукции и отгруженных товаров, что наглядно свидетельствует о наличии проблем со сбытом продукции;