Методы оценки финансовых активов и угрозы банкротства

Размещено на http://www.allbest.ru

ЭССЕ

На тему : Методы оценки финансовых активов и угрозы банкротства



Содержание

Введение

Глава 1. Методы оценки финансовых активов

1.1 Прогнозирование возможного банкротства предприятия

1.2 Сравнительная характеристика моделей оценки вероятности банкротства предприятий

Глава 2. Модель Альтмана

2.1 Сущность оценки угрозы банкротства по Модели Альтмана

2.2 Особенности анализа финансовой устойчивости предприятия применительно к российским условиям

Заключение

Список использованной литературы

оценка банкротство финансовый актив

Введение

Вопрос выживания в условиях рыночной экономики для большинства предприятий становится очень актуальным. Руководству организации больше не на кого положиться при решении текущих проблем, все решения приходится принимать самостоятельно, более того, необходимо нести за них ответственность. Вопрос в том, как принимать рациональные решения, чтобы достичь успеха и процветания, а не попасть в финансовую зависимость к кредиторам и стать банкротом.

По статистическим данным проведенных обследований большинство российский организаций сегодня, получая определенную прибыль, тем не менее, финансово неустойчивы и в значительной степени подвержены банкротству. Для того, чтобы предопределить дальнейшие перспективы развития подобных организаций, необходимо, прежде всего, провести оценку их финансового состояния и вероятности банкротства, а затем на основании полученных результатов сделать ряд выводов и предложить мероприятия по устранению причин финансовой нестабильности и финансовому оздоровлению. Поэтому актуальность выбранной темы является вполне очевидной.

Целью данной работы является изучение методик оценки вероятности банкротства и возможность их применения в российских условиях.

Задачи работы:

рассмотреть методики оценки вероятности банкротства ;

дать характеристику и произвести сравнение методик оценки вероятности банкротства;

рассмотреть процесс развития модели Альтмана от двух факторной к семи факторной;

проанализировать особенности применения модели Альтмана в российских условиях;



Глава1. Методы оценки финансовых активов

1.1 Прогнозирование возможного банкротства предприятия

Многие финансовые аналитики и в отечественной и иностранной практике для прогнозирования вероятности банкротства советуют рассчитать интегральную комплексную оценку финансового состояния на базе общего критерия. В виде такового критерия выступает малая вероятность банкротства.

Банкротство (финансовый крах, разорение) -- это утвержденная документально неспособность субъекта хозяйствования выплачивать по собственным долговым обязательствам и финансировать текущую деятельность Вследствие неимения средств.

Процедура признания компании неплатежеспособным регулируется в РФ, как и в иных государствах с рыночной экономикой, особым законодательством.

В законе уточнено и конкретизировано понятие банкротства. «Несостоятельность (банкротство) -- признанная арбитражным судом неспособность должника в полном размере удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (либо) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей (налогов, сборов и др. платежей в бюджет)…».

Одним из важнейших направлений анализа финансового состояния предприятия является оценка риска наступления его банкротства. В современных условиях хозяйствования любому предприятию необходимо регулярно оценивать собственную платежеспособность и определять степень угрозы банкротства или риска потери имеющейся финансовой устойчивости. Ведь своевременно замеченный дисбаланс и отклонения от нормы в структуре баланса и основных показателях экономической деятельности помогут организации избежать неустойчивого финансового состояния и возможного банкротства.

Вместе с получением организацией (предприятием) статуса юридического лица с момента ее государственной регистрации, она также наделяется правами и обязанностями перед внутренним и внешними субъектами. С точки зрения процедуры банкротства основные обязанности и ответственность организации -- это своевременно и в полном объеме исполнить свои обязательства в виде полного погашения всех видов задолженностей, а также ответственность за несвоевременное внесение обязательных платежей и выполнение обязательств перед кредиторами. Следовательно, при невозможности погашения задолженности и удовлетворения требований кредиторов предприятие признается неплатежеспособным, и в отношении его применяются процедуры банкротства.

На современном рубеже развития экономики на первый план выходят трудности, связанные с выявлением негативных тенденций развития компании, выбора метода оценки банкротства. А методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности предсказывать неблагоприятный финал, фактически нет.

Осуществление процедуры банкротства организации имеет 2 основных цели:

погасить задолженности перед юридическими и физическими лицами и государством.

восстановить предпринимательскую деятельность организации в будущем.

При этом приоритетным направлением применения процедур должно быть восстановление платежеспособности организации, что зачастую игнорируется в отечественной правоприменительной практикой. Это связано с тем, что в России процедуры банкротства и ликвидации очень часто используются для выкупа предприятий либо отдельных активов за цены, гораздо ниже рыночных, либо для выведения наиболее ликвидных активов из общего состава имущества, либо для уклонения от уплаты налогов.

1.2 Сравнительная характеристика моделей оценки вероятности банкротства предприятий

Интересным является следующая точка зрения Е.П. Жарковской, в случае реального банкротства организации имеет не только отрицательные, но и положительные стороны, так как оно в некоторых случаях приводит к переходу предприятия в качественно новое, улучшенное состояние. [9, 93]:

Таблица 1 Обзор положительных и негативных последствий банкротства предприятий

Своевременное выявление и предупреждение наступления финансовой неустойчивости и возможного банкротства является важнейшей задачей любого предприятия. В большинстве случаев признаки и факторы критического состояния и высокой вероятности наступления банкротства можно выявить задолго до его реального наступления, периодически проводя анализ финансовой устойчивости и расчет риска наступления банкротства.

Действующие нормативные документы, а также зарубежная и отечественная экономическая литература содержат различные методы и подходы к выявлению признаков банкротства, поэтому в данной статье выделены и рассмотрены 3 крупные группы [12, 206]:

официальные российские методики по финансовому анализу, направленному на выявление признаков потенциального банкротства предприятий (организаций);

зарубежные модели вероятности банкротства;

модели количественной оценки вероятности банкротства, разработанные отечественными специалистами.

Таблица 2 Модели оценки вероятности банкротства предприятий

В таблице 3 приведены наиболее часть используемые модели оценки вероятности банкротства предприятий с подробным описанием используемых в расчетах показателей.

Многолетнее практическое применение каждой из моделей позволило выявить ряд недостатков, которые необходимо знать перед тем, как применять ту или иную методику и делать на основании полученных результатов какие-либо выводы. (табл. 3)

Таблица 3 Сравнительная характеристика моделей диагностики вероятности банкротства



Глава 2. Модель Альтмана

2.1Сущность оценки угрозы банкротства по Модели Альтмана

Полученная в результате технико-экономического анализа деятельности предприятий система показателей позволяет выявить слабые места в экономике предприятия, охарактеризовать состояние дел данного предприятия (его ликвидность, финансовую устойчивость, рентабельность, отдачу активов и так далее).

Однако, на основе такого анализа сделать вывод, что данное предприятие обанкротиться или, наоборот, выживет обычно невозможно. Выводы о вероятности банкротства можно сделать только на основе сопоставления показателей данного предприятия и аналогичных предприятий, обанкротившихся или, наоборот, избежавших банкротства. Однако подыскать в каждом случае подходящий аналог не всегда представляется возможным или такого аналога вообще может не существовать.

Задача прогнозирования банкротства может быть решена методом дискриминантного анализа. Последний представляет собой раздел факторного статистического анализа, с помощью которого решаются задачи классификации, то есть разбиения некоторой совокупности анализируемых объектов на классы путем построения так называемой классифицирующей функции в виде корреляционной модели.

В основе зарубежной практики диагностики угрозы банкротства лежит модель Альтмана, или Z-счет Альтмана. Модель Альтмана определяет интегральный показатель угрозы банкротства. В основе расчета лежит пятифакторная модель, представляющая комплексный коэффициентный анализ. Альтман определил коэффициенты значимости отдельных факторов в интегральной оценке вероятности банкротства. Модель Альтмана имеет следующий вид:

Z=0,012X1+0,014X2+0,033X3+0,006X4+0,999X5, (1)

где Z- интегральный показатель уровня угрозы банкротства;

X1-отношение собственных оборотных активов (чистого оборотного капитала) к сумме активов;

X2- рентабельность активов (нераспределенная прибыль к сумме активов);

X3- отношение прибыли к сумме активов;

X4- коэффициент соотношения собственного и заемного капитала;

X5- оборачиваемость активов, или отношение выручки от реализации к сумме активов.

Если коэффициенты принимаются в виде долей, то формула (1) будет иметь вид:

Z=1,2X1+1,4X2+3,3X3+0,6X4+1,0X5, (2)

Зона неведения находится в интервале от 1,81 до 2,99. Чем больше значение Z, тем меньше вероятность банкротства в течение двух лет.

Уровень угрозы банкротства в модели Альтмана оценивается согласно таблице 4.

Значение Z	Вероятность банкротства
Менее 1,81	очень высокая
От 1,81 до 2,7	высокая
От 2,7 до 2,99	вероятность невелика
Более 2,99	вероятность ничтожна, очень низкая

Таблица 4 Оценка уровня угрозы банкротства в модели Альтмана

Эта модель применима в условиях России только для акционерных обществ, акции которых свободно продаются на рынке ценных бумаг, то есть имеют рыночную стоимость. Поэтому вместо модели Альтмана иногда целесообразно использовать двухфакторную модель в части прогнозирования вероятности банкротства. Для этого выбирают два ключевых показателя, от которых зависит вероятность банкротства организации, например, показатель текущей ликвидности и удельного веса заемных средств в активах. Они умножаются на соответствующие постоянные весовые коэффициенты[3, с. 37].

Предположим, что факт банкротства определяют два показателя: коэффициент покрытия, то есть отношение текущих активов к краткосрочным обязательствам, и коэффициент финансовой независимости, то есть отношение заемных средств к общей стоимости активов.

Первый показатель характеризует ликвидность, второй - финансовую устойчивость. Очевидно, что при прочих равных условиях вероятность банкротства тем меньше, ем больше коэффициент покрытия и меньше коэффициент финансовой зависимости. И, наоборот, предприятие наверняка станет банкротом при низком коэффициенте покрытия высоком коэффициенте финансовой зависимости. Задача состоит в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминантной границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса[4, с. 46]:

сочетания показателей, при которых предприятие обанкротится;

сочетания показателей, при которых предприятию банкротство не грозит.

Данная задача была решена американским экономистом Э. Альтманом. За определенный период были собраны данные о финансовом состоянии 19 предприятий. По указанным двум показателям положение предприятий было неустойчивым: одна половина предприятий обанкротилась, а другая - смогла выжить. Далее приемами дискриминантного анализа рассчитывались параметры корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя классами предприятий:

,(3)

гдеZ- показатель классифицирующей функции

a0 - постоянный параметр

a1 - параметр, показывающий степень влияния коэффициента покрытия на вероятность банкротства

Кп - коэффициент покрытия

а2 - параметр, показывающий степень влияния коэффициента финансовой зависимости на вероятность банкротства

Кфз - коэффициент финансовой зависимости

В результате статистической обработки данных была получена следующая корреляционная зависимость[2,c.50]:

,(4)

При Z = 0 имеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, у которых Z = 0, вероятность обанкротиться 50 %. Для предприятий, у которых Z < 0, вероятность банкротства меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z > 0, то вероятность банкротства больше 50 % и возрастает с ростом Z.

Знаки параметров а1 и а2 классифицирующей функции связаны с характером влияния соответствующих показателей. Параметр а1 имеет знак «минус», поэтому чем больше коэффициент покрытия, тем меньше показатель Z и тем меньше вероятность банкротства предприятия. В то же время параметр а2 имеет знак «плюс», поэтому чем выше коэффициент финансовой зависимости, тем больше Z и , следовательно, выше вероятность банкротства предприятия [1, с. 156].

Рассмотрим методику применения двухфакторном модели Альтмана на конкретном примере.

Исходные данные для расчета представлены в таблице 5.



Таблица 5 Исходные данные и результаты расчеты вероятности банкротства предприятий

Номер предприятия	Коэффициент покрытия, %	Коэффициент финансовой независимости, %	Показатель Z	Вероятность банкротства, %	Фактическое положение
1	3,6	60	-0,78	17,2	нет
2	3,0	20	-2,451	0,8	нет
3	3,0	60	-0,135	42	нет
4	3,0	76	0,791	81,8	да
5	2,8	44	-1,841	15,5	нет
6	2,6	56	0,062	51,5	да
7	2,6	68	0,757	80,2	да
8	2,4	40	-0,649	21,1	да
9	2,4	60	0,509	71,5	нет
10	2,2	28	-1,129	9,6	нет
11	2,0	40	-0,221	38,1	нет
12	2,0	48	0,244	60,1	нет
13	1,8	60	1,153	89,7	да
14	1,6	20	-0,948	13,1	нет
15	1,6	44	0,441	68,8	да
16	1,2	44	0,871	83,5	да
17	1,0	24	-0,072	45	нет
18	1,0	32	0,391	66,7	да
19	1,0	66	2,012	97,9	да

В силу того, что двухфакторная модель не полностью описывает финансовое положение предприятия, расчетные и фактические показатели могут расходиться. Так, предприятие 8 имело Z = -0,649, то есть не должно было бы обанкротиться (вероятность банкротства около 20 %), в действительности же потерпело банкротство. В то же время предприятия 9 и 12 имели положительные значения Z, но они сумели избежать банкротства.

На рисунке 1 представлено корреляционное поле и положение на нем дискриминантной линии для двух показателей - коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости.

Рис. 1. Дискриминантная линия на корреляционном поле показателей покрытия и финансовой устойчивости.

Из рисунка 1 видно, что предприятия, у которых значения показателей коэффициента покрытия и коэффициента финансовой независимости располагаются ниже и правее дискриминантной линии, вероятнее всего обанкротятся (вероятность их банкротства превышает 50 %). При этом, чем дальше отстоит точка показателей от дискриминантной линии, тем выше вероятность банкротства. Для предприятий, у которых сочетание значений показателей финансовой устойчивости и покрытия находится выше и левее дискриминантной линии, почти нет угрозы банкротства. Например, точка 2 расположена над дискриминантной линией и достаточно далека от нее; она отражает состояние предприятия 2, у которого коэффициент покрытия равен 3, а коэффициент финансовой зависимости равен 20 %. Предприятие 19 имеет высокую вероятность банкротства (около 98 %), и оно действительно обанкротилось.

Выше отмечалось, что по практическим данным установлены значения для коэффициента покрытия не ниже единицы, а для коэффициента финансовой зависимости не выше 50 %. Если подставить приведенную выше двухфакторную модель Альтмана эти значения (Кп = 1 и Кфз = 50 %), то получим Z = 1,, то есть почт с 90- процентной вероятностью можно утверждать, что такое предприятие в российских условиях обязательно обанкротится.

Прогнозирование банкротства с использованием двухфакторной модели в российских условиях не обеспечивает высокой точности. это объясняется тем, что данная модель не учитывает влияния на финансовое состояние предприятия других важнейших факторов и показателей, характеризующих, например, рентабельность, отдачу активов, деловую активность предприятия и так далее [9, с. 67]. Дискриминантная граница между банкротами и небанкротами имеет вид не тонкой линии, а размытой полосы. Ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается интервалом Д Z = 0,65. Чем больше факторов будет учтено в модели, тем, естественно, точнее рассчитанный с ее помощью прогноз.

При использовании модели Альтмана возможны два типа ошибок[8, с. 156]:

прогнозируется сохранение платежеспособности предприятия, а в действительности происходит банкротство;

прогнозируется банкротство предприятия, а оно сохраняет платежеспособность.

По мнению Альтмана, с помощью пятифакторной модели прогноз банкротства на горизонте один год можно установить с точностью до 95 %. При этом ошибка первого типа возможна в 6 %, а ошибка второго типа - в 3 %случаев. Спрогнозировать банкротство на горизонте в 2 года удается с точностью до 83 %, при этом ошибка первого рода имеет место в 28 % случаях, а ошибка второго рода имеет место в 6 % случаев.

В 1977 году Альтман со своими коллегами разработал более точную семи факторную модель. Эта модель позволяет спрогнозировать банкротство на горизонте в 5 лет с точностью до 70 %. В модели в качестве переменных используются следующие показатели[10, с. 178]:

рентабельность активов;

изменчивость или динамика прибыли;

коэффициент покрытия процентов по кредитам;

кумулятивная прибыльность;

коэффициент покрытия или ликвидности;

коэффициент автономии;

совокупные активы.

В таблице 6 приведены сведения о точности прогнозирования банкротства с помощью пятифакторной и семи факторной модели Альтмана.

Таблица 6 Точность прогноза банкротства

Количество лет до банкротства	Прогноз по пятифакторной модели	Прогноз по семи факторной модели
	Банкрот	Небанкрот	Банкрот	Небанкрот
1	93,9	97	96,2	89,7
2	71,9	93,9	84,9	93,1
3	48,3	-	74,5	91,4
4	28,6	-	68,1	89,5
5	36	-	69,8	82,1

При проведении финансового анализа практически к любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем значение показателя Z следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижение этого показателя.

Таким образом, разработанные на Западе модели прогнозирования вероятности банкротства весьма применимы и в современных российских условиях, но, тем не менее, имеют ряд особенностей и характерных черт.

2.2 Особенности анализа финансовой устойчивости предприятия применительно к российским условиям

При использовании зарубежных методик оценки риска наступления банкротства, необходимо обратить внимание на следующие детали:

1) В связи со сложностями перевода, попытками адаптировать модели к российской постоянно изменяющейся отчетности и неоднозначным толкованием авторами понятийного аппарата применяется разная терминология и дается различный порядок расчета ряда факторов, учтенных в моделях, к тому же российские стандарты отчетности существенно отличаются от международных стандартов, что затрудняет выведение используемых в методиках показателей.

2) Следует иметь в виду, что зарубежные модели основывались на данных предприятий тех государств, в которых они были созданы, и не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных субъектов хозяйствования из-за разной методики отражения внешних факторов: инфляции, различной структуры капитала, экономической конъюнктуры, различий в законодательной, информационной базе и т.п.

Краткий обзор моделей диагностики вероятности банкротства продемонстрировал, что в настоящее время аналитики располагают достаточно обширным, хотя и не во всех случаях совершенным инструментарием прогнозирования несостоятельности российских предприятий и организаций. Некоторые из моделей применимы для предприятий определенных отраслей, другие модели -- для экспресс-диагностики банкротства. Отметим, что для оценки риска банкротства можно использовать и предлагаемые некоторыми отечественными специалистами варианты комплексной (интегральной) рейтинговой оценки финансового состояния и деловой активности, например, методику А.Д. Шеремета (ее сущность заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок).

Подводя итог вышесказанному, можно сделать следующие выводы:

Для повышения корректности оценки вероятности банкротства предприятия видится целесообразным производить расчеты по нескольким методикам, обязательно включая российские;

При выборе методики необходимо учитывать организационно-правовую форму и сферу деятельности предприятия, так как специфика организации накладывает ряд ограничений на применение той или иной модели оценки вероятности банкротств;

Наряду с выбором методики, проведением аналитики и практическими расчетами, связанными с оценкой риска банкротства, наиболее важным этапом исследования является разработка комплекса мер (программы, плана финансового оздоровления, системы эффективных управленческих решений), направленных на восстановление финансовой устойчивости предприятия.

Само собой, выбор наиболее подходящих методик, а также разработка плана финансового оздоровления будут осуществляться в индивидуальном порядке для каждой компании, но при этом следует учесть общие рекомендации, существующую отечественную практику, а также руководствоваться здравым смыслом.



Заключение

В ходе выполнения работы была достигнута ее основная цель, поставленная во введении. Была изучена модель Альтмана и особенности ее применения в современных российских условиях, а также рассмотрены и другие методы финансового анализа, которые можно использовать при решении конкретных финансовых бизнес-моделей. В заключение сделаем несколько основных выводов:

Своевременное выявление и предупреждение наступления финансовой неустойчивости и возможного банкротства является важнейшей задачей любого предприятия модель Альтмана была предложена экономистом Э. Альтманом, в которой была решена задача нахождения эмпирических уравнений некой дискриминантной границы, которая разделяет все возможные сочетания показателей финансовой устойчивости на два класса: предприятия- банкроты и предприятия-не банкроты.

в общем виде модель Альтмана - это пятифакторная модель, в которую включаются пять показателей, характеризующих разные стороны финансового положения организации: доля оборотных средств в активах; рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли; рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли; коэффициент покрытия; отдача от всех активов;

применительно к российским условиям модель Альтмана несколько упрощается и включает всего два показателя: коэффициент покрытия и финансовой независимости организации;

Список использованной литературы

Ковалев А.И., Привалов В.П. Анализ финансового состояния предприятия. - 4 изд., испр., доп. - М.: Центр экономки и маркетинга, 2000. - 208 с.

Ковалев А.П. Диагностика банкротства. - М.: Финстатинформ, 1995. - 96 с.

Латушкина Н.М. Теория экономического анализа. - Тюмень: Изд- во ТГУ, 2003. - 152 с

Левин А.Е. Технико-экономический анализ деятельности организаций: Учеб. пособ. - М.: МИКХиС, 2002. - 56с

Пястолов С.М. Анализ финансово- хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. - М.: Мастерство, 2001. - 336 с.

Справочное пособие директору производственного объединения (предприятия) В 2 т./ Под ред. Е.А. Егиазаряна и А.Д. Шеремета. - М. : Экономика, 1997

Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятия. - М.: Инфра- М, 1997. - 343 с.

Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. - М.: Инфра- М, 1996. - 176 с.

Финансы: Учеб.- М.: ИД ФБК-Пресс, 2000. - 760 с.

Черкасова И.О. Анализ хозяйственной деятельности. - СПб.: Нева, 2003. - 192 с.

Федеральный закон РФ «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 г. № 127-ФЗ.

Федеральный закон РФ «О финансовом оздоровлении сельскохозяйственных товаропроизводителей» от 09.07.2002 г. № 83-ФЗ.

Постановление Правительства РФ «О реализации Федерального закона «О финансовом оздоровлении сельскохозяйственных товаропроизводителей» от 30.01.2003 г. № 52.

Постановление Правительства РФ «Об утверждении правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа» от 25.06.2003 г. № 367.

Распоряжение Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) «Методические положения по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса» от 12.08.1994 г. № 31-р.

Распоряжение Федеральной службы России по делам о несостоятельности и финансовому оздоровлению «Методические рекомендации по проведению экспертизы о наличии (отсутствии) признаков фиктивного или преднамеренного банкротства» от 08.10.1999 г. № 33-р.

Приказ Минфина РФ «Концепция развития бухгалтерского учета и отчетности в РФ на среднесрочную перспективу» от 01.07.2004 г. № 180.

Приказ Минпромэнерго РФ и Минэкономразвития РФ «Об утверждении Методических рекомендаций по составлению плана (программы) финансового оздоровления» от 25.04.2007 г. № 57/134.

Жарковская Е. П., Бродский Б. Е. Антикризисное управление: учебник/ под ред. Е.П.Жарковская, Б.Е.Бродский. М.: Омега-Л, 2017. 336 с.

Казакова Н.А. Диагностика и прогнозирование банкротства // Финансовый менеджмент. 2019. № 6.

Кокорев Н.А. Учет и анализ банкротства: учеб.пособие / под ред. Кокорев Н.А., Турчаева И.Н. М.: КНОРУС, 2019. 192 с.

Методы оценки вероятности банкротства предприятия: учеб. пособие/ Коллектив авторов. М.: СПбГУЭФ, 2019.