Оценка вероятности банкротства индивидуального предпринимателя с применением дискриминантных и logit-моделей

Размещено на http://www.allbest.ru/

оценка вероятности банкротства индивидуального предпринимателя с применением дискриминантных и logit-моделей

Шумакова О.В. - д.э.н., доцент, Ибраева А.Х. - магистрант,

Омский Государственный Аграрный Университет им. П.А.Столыпина

В статье проводится анализ методов предупреждения возможности банкротства индивидуального предпринимателя с применением дискриминантных моделей и logit-моделей, на примере конкретного индивидуального предпринимателя. Обнаружено, что только использование различных моделей оценки финансовой деятельности индивидуального предпринимателя совместно с использованием прогнозного результата возможно приведут к более точной и своевременной оценке характера предстоящей деятельности предприятия, и также предотвратить банкротство.

банкротство возможность индивидуальный предприниматель

ДИСКРИМИНАНТТЫ? Ж?НЕ LOGIT-?ЛГІЛЕРІН ?ОЛДАНЫП ЖЕКЕМЕНШІК К?СІПКЕРДІ? БАНКРОТТЫ? М?МКІНДІГІН САРАПШЫЛЫ?Ы

Ма?алада на?ты жекеменшік к?сіпкер алын?ан, дискриминантты? ж?не logit-?лгілерін ?олданып жекеменшік к?сіпкерді? банкротты? м?мкіндігін ескерту бойынша талдау жасал?ан. Жекеменшік ?аражат ?ызметін ?ада?алау?а ?р т?рлі сараптау ?лгілерін пайдалану?а болады. Сонымен ?атар болжамды? н?тижелерді пайдаланып уактылы ж?не тияна?ты сараптау ар?ылы жекеменшік к?сіпкерді банкроттан са?тап ?алу ?шін болаша?та істейтін ?ызметі, ?дістері осы ма?алада к?рсетілген.

ASSESSMENT OF PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF THE INDIVIDUAL ENTEREPRENEUR USING DISCRIMINANT AND LOGIT-MODELS

In the article analyzed methods of the prevention of the possibility of the individual entrepreneur using discriminant and logit-models, according to concrete individual entrepreneur. It is found out that only usingdifferent models of rating financial activity of sole proprietorship in common with using of anticipated result willprobably cause to more accurate and opportune assessment of forthcoming activity of an enterprise character and also to prevent bankruptcy.

Descriptive information: individual entrepreneur, analysis of small business financial condition, model, discriminator analysis(MDA), logistic regression mode(logit-model).

Прежде всего, необходимо отметить, что индивидуальный предприниматель больше подверженриску, чем собственник, который держитакций, и следовательно, может в любой момент продать акции предприятия или диверсифицировать портфель ценных бумаг. Малому бизнесу на начальном этапе развития присущ наибольший риск с наименьшей доходностью.

Отмечая особенности предотвращения несостоятельности индивидуальных предпринимателей, необходимо отметить, что при функционировании малого бизнеса наблюдается другой комплект, уровень и градация финансовых рисков, по сравнению с крупными компаниями. Необходимо заметить сниженную ликвидность на малых предприятиях в сравнении с крупными компаниями за счет того, что при индивидуальном предпринимательстве сравнительно меньшее количество денежных средств вложено в запасы и дебиторскую задолженность и также наблюдается выше, чем у крупных предприятий текущие обязательства. Кроме риска ликвидности на предприятиях малого бизнеса имеют достаточно высокий предпринимательский и финансовый риски.

К основным информационным источникам для расчета финансового анализа относятся бухгалтерский баланс формы и отчет о прибылях и убытках. Для расчета финансового состояния малого предприятия применяются, как и для крупных предприятий относительные и абсолютные показатели: расчет ликвидности баланса предприятия, расчет коэффициентов деловой активности и оборачиваемость запасов, сопоставление дебиторской и кредиторской задолженности.

Освещая проблемы анализа, которые, возникают при проведении оценки финансового состояния малого предприятия, необходимо отметить, что в качестве важнейшего инструмента данного анализа используется коэффициентный метод. Но использование коэффициентного метода на практике для малого предприятия мешает предположение о недостоверности показанных в финансовой отчетности данных. Основываясь на искаженных данных или при отсутствии финансовых данных, нет возможности проводит оценку вероятности банкротства [1].

К причинам, указывающим на неприменимость прогнозных моделей банкротства могут быть отнесены:

1) деятельность индивидуальных предпринимателей в основной своей части непрозрачна. У данных маленьких фирм чаще всего не ведется грамотного финансового учёта, с помощью которого, можно провести объективный анализ финансов компании.

2) применение индивидуальными предприятиями специальных режимов налогообложения (при режиме упрощённой системы налогообложения полноценное статистическое наблюдение невозможно, потому что к объекту анализа можно применить только две строки: доходы и расходы). На предприятиях, которые применяют упрощённую систему налогообложения, использование моделей предотвращения банкротства будет неточен, из-за нехватки данных.

3) индивидуальные предприятия могут заполнять только бухгалтерский баланс (форма №1) и отчёта о прибылях и убытках (форма №2), при этом можно отражать только группы статей без дополнительных расшифровок.

4) Обязательным объектом при прогнозировании возможности возникновения банкротства является отчётность фирмы. Но потребители финансовой информации предприятия, при решении характерных им функций, могут применять разные источники её приобретения, при этом может отражаться неравная доступность информации.

Итак, на современном этапе, предприниматель можетне воспроизводить в бухгалтерской отчётности основные входящие показатели функционирования малого предприятия, и ведет к тому, что задача оценки вероятности банкротства по классическим моделям невозможным.

Рассмотрим финансовую историю деятельности индивидуального предпринимателя ИП «Ерошенко», основное направление деятельности которого: прием платежей от населения через платежные терминалы и бронирование и продажа билетов во всех направлениях.

Данное предприятие находится на общем режиме налогообложения, поэтому имеется бухгалтерский баланс и отчет о финансовых результатах.

Для того, чтобы определитьстепень риска потери ликвидности и платежеспособности данного предприятия нужно провести анализ показателей финансового состояния: рассчитать ликвидность, деловую активность платежеспособность, оборачиваемость запасов, кредиторскую и дебиторскую задолженности.

Таблица 1. Оценка ликвидности баланса ИП «Ерошенко»за 2011-2013гг.

Анализ ликвидности баланса показал, что не выполняются все условия ликвидности баланса, кроме А2>=П2, это значит,

1) наиболее ликвидные активы (денежные средства, и краткосрочные финансовые вложения) необходимо наращивать;

2) запасы меньше, чем долгосрочные кредиты и заемные средства, необходимо увеличить запасы;

3) малая доля собственных средств, необходимость их наращивать.

Предприятие имеет низкую платежеспособность.

Расчет коэффициентов деловой активности ИП «Ерошенко»показал, что за 2012-2014 гг. операционный цикл увеличился почти в 2 раза, финансовый цикл увеличился с 6,7 до 14 дней, и данные значения, представлены отрицательными значениями, что указывает на недостачу денежных средств для необходимого расчета с кредиторами. Проведенный анализ указал, что коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности в 2012 г. составил 5,57 оборотов, в 2013 -5,06 оборотов, что на 0,5 оборота меньше, чем в 2013 г, это означает, что может существует проблемы при оплате счетов, а может свидетельствовать об успешной договоренности с поставщиками о выгодном графике платежей и, тогда кредиторская задолженность будет использована в качестве источника финансовых ресурсов. В 2013 г. коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности составлял 4,82 оборотов, что на 0,12 оборота меньше, чем в 2013 г, это говорит о том, что ИП «Ерошенко» рассчитывается медленнее со своими поставщиками. Анализируя период погашения кредиторской задолженности в 2012-2014 гг. имеется тенденция к росту, а именно: в 2012 г. составил 60,45 дня, в 2014 г. - 74,83 дня, что по сравнению с 2012 г. больше на 14,4 дней. Данная тенденция может быть выгодно для ИП «Ерошенко», но также может показывать просрочку платежей поставщикам, что ведет к снижению деловой репутации.

Итак, расчёты показывают, что ИП «Ерошенко» имеет не абсолютную финансовую устойчивость. Чтобы определить тип финансовой устойчивости данного предприятия был произведен расчет показателей обеспечения запасами и источниками формирования запасов (таблица2).

Таблица 2. Результаты расчета типов финансовой устойчивости ИП «Ерошенко»

В 2012 г. ИП «Ерошенко»обладало нормальной финансовой устойчивостью. В 2013 г. тип финансовой устойчивости был неудовлетворительным, что указывает на снижение финансовых показателей при функционировании предприятия. Причиной такого резкого спада может являться неблагоприятная рыночная ситуация и общим падением платежеспособности населения. В 2014 г. улучшение финансовых показателей не происходит и тип финансовой устойчивости в этом году определяется как неустойчивый.

На современном этапе, чтобы оценка риска банкротства была эффективной, предприятия не только проводят анализ финансового состояния, но и пропагандируют использование различных моделей расчета вероятности банкротства.

Экономистами было разработано множество моделей прогнозирования банкротства. Если попробовать провести классификацию всех предложенных в экономической литературе статистических моделей на основании примененных в них подходов, то представляется выделение основных групп:

- модели, которые разработаны с помощью мультипликативного дискриминантного анализа;

- модели, которые построены при помощи инструментов логистической регрессии (logit-модели);

Чаще всего применяются модели, которые разработаны при использовании мультипликационного дискриминантного анализа (MDA), и модели логистической регрессии (logit-модели). Необходимо заметить, что дискриминантные модели (MDA), наиболее популярны и чаще всего применяются предприятиями.

Данный метод помогает решить задачу систематизации, осваиваемых объектов по группам, с помощью корреляционной модели, которая классифицирует функции. При этом, основываясь на расчете нескольких основных финансовых коэффициентов, которые потом объединяются в единый индекс, который характеризует финансовое состояние предприятия рассчитывается риск банкротства [3].

Также хорошо известна и другая модель. Логистической регрессией (logit model) называют статистическую модель, которую используют при прогнозировании негативных событий, с помощью подборки данных к применяемой логистической функции.

Главное преимущество при применении logit-моделей содержится в том, что нет вопросов с толкованием результата (R), который может обретать значения в промежутке от 0 до 1 и с помощью которого определяется номинальное значение наступления банкротства компании.

Можно отметить, что рассмотренные logit-модели вызывают интерес, так как данные модели показывают высокую точность в тех странах, в которых данные модели были основаны. К преимуществу данных моделей относятся возможность построения моделей нелинейной зависимости.

Еще одним отличием от дискриминантной модели, которые способны определить только качественную оценку вероятности банкротства предприятия, а logit-модели нет проблем с однозначным толкованием результирующего показателя.

Преимущества и недостатки logit- и дискриминантных (MDA) моделей представлены в таблице 3.

Таблица 3. Преимуществаи недостаткиlogit- и дискриминантных (MDA) моделей

Резюмируя выше изложенное, можно отметить:

1. Применять дискриминантный анализ к исследованию вопросов вероятности банкротства, не всегда приемлемо. Необходимо обратить внимание на довольно строгие предпосылки, которые лежат в основе при его применении. При дискриминантной модели нет большой разницы между ковариационными матрицами при исследовании. Например при анализе лишь дисперсии того же с денежного потока нормальной компании, финансовое состояние фирмы вероятнее всего будет иметь более стабильные показатели, чем того, которое имеет большую вероятность банкротства.

2. Использование logit-моделей является более универсальным методом, так как ему характерны менее жесткие ограничения, и соответственно, данный метод имеет более широкое применение.

3. При выборе между применением линейных и нелинейных моделей оценки банкротств, можно рекомендовать последние модели, так как анализируя ошибки в обеих моделях logit-модели показали себя лучше.

Представляет интерес изучение применения моделей вероятности банкротства на примере рассматриваемого предприятия ИП «Ерошенко»за 2012- 2014 г. (таблица 4).

Таблица 4. Сводное представление оценки вероятности банкротства ИП «Ерошенко».

Анализ таблицы 3 и рассчитанное финансовое состояние ИП «Ерошенко» отличаются. Не все рассчитанные модели показали достоверный результат. Причина этого связана с рассуждением о том, что не все модели равно подходят для данного предприятия. Кроме этого, многие методики были определены зарубежными экономистами, а не подходят к отечественным предприятиям.

Поэтому, для прогнозирования деятельности предприятия нужно своевременно и адекватно оценить возможности применяемой модели. При этом важно использование и относительных показателей и абсолютных, среди них важнейшая роль отводится финансовому состоянию фирмы.

Оценку финансовой устойчивости предприятия, возможно проводить основываясь на статистических данных, но часто необходимо рассчитать прогноз финансовых показателей предприятия.

Используя прикладной пакет Excel было проведено прогнозирование выручки и чистой прибыли, основываясь на линейные регрессионные модели. При этом, модель, которая представлялась лучшей, была выбрана по критерию R. В нашем примере наилучшей для прогнозирования выручки явилась полиномиальная модель вида у=-5,3929х+58,912х+226,21, где у - выручка в млн тенге, а х - год. При этом, значение Р = 0,8076. Прочие модели представили незначительные для рассмотрения значения критерия Р ( рисунок 1).

Рисунок 1. Динамика выручки компании ИП «Ерошенко» за 2005-2014 гг. и прогноз на 2015-2017 гг.

Прогноз чистой прибыли ИП «Ерошенко» вызывает затруднение. Экспоненциальная и степенная модели не могут использоваться, так как в 2010-2011 гг. предприятие показало убыток. В связи с этим, выборка модели производилась из трех видов регрессий: логарифмическая, линейная, полиномиальная. При этом логарифмическая модель показала значение R=0,0916, линейная R=0,1148 и полиномиальная R=0,1151.

Данные значения корреляционной тесноты связи R являются низкими и расчёт регрессионных моделей будет заведомо некорректен. Можно резюмировать, что среди регрессионных моделей при маленьком количестве параметров нет годящейся модели, для проведения прогноза. То есть прогнозировать выручку с высокой долей достоверности с помощью линейных регрессионных моделей можно, но сделать достоверный прогноз чистой прибыли, используя только эти модели, нельзя.

Важнейшим недостатком рассмотренных моделей прогнозирования вероятности банкротства является подчинённость модели большому числу зависимых показателей. Каждый из которых представляет собой функцию большого количества параметров, при этом даже незначительная модификация может привести к совершенно недостоверному результату. В итоге появляется потенциал манипуляций показателями.

Оценивая риск банкротства малых предприятий важную роль приобретает вопрос изучения жизненного цикла исследуемой фирмы.

Взаимосвязь оценки вероятности банкротства и жизненного цикла предприятия очевидна, так как косвенно указывает на стабильность, устойчивость и, экономический рост предприятия. Чем продолжительнее предприятие функционирует, тем меньше риск банкротства на исследуемый период. Дату регистрации фирмы можно отследить в статистическом регистре предприятия. Средний возраст жизненного цикла индивидуальных предприятий можно определить на основе статистических данных, представленных в прессе.

Кроме того, при разработке модели вероятности банкротства индивидуальных предпринимателей необходимо использовать такие показатели как аренда, заработная плата, годовые постоянные и переменные издержки предприятия, численность работников. Данные показатели характерны для качественной стороны состояния малых предприятий, а также прямо влияют на, риск банкротства. Таким образом, для расчета коэффициента банкротства индивидуальных предприятий необходимо применение аналитических процедур не только финансовых показателей, но и качественных данных.

Таким образом, необходимо использовать все существующие методы оценки финансового состояния индивидуального предпринимателя в комплексе, при этом важно использование прогноза финансового результата, с помощью регрессивных моделей, который позволяет представить наиболее адекватные управленческие решения для снижения риска банкротства на предприятии.

Литература

1. Татаровский Ю.А. Значение кредитной политики прианализе и управлении финансовым состоянием компании // Сб. конф. НИЦ Социосфера - 2013. №57 (2). С. 33-35.

2. Кузнецова Е., Тимошинов Е. РЕБСО расплатилась сама за себя // Коммерсантъ - 2013. №61. С. 11.

3. Криони А.Е. Риск банкротства российских малых предприятий и методы его предотвращения //Менеджмент в России и за рубежом - 2009. №1. С.16-25.

Размещено на Allbest.ru