Для диагностики вероятности банкротства используется несколько подходов, основанных на применении:

а) анализа обширной системы критериев и признаков;

б) ограниченного круга показателей;

в) интегральных показателей, рассчитанных с помощью:

скоринговых моделей;

многомерного рейтингового анализа;

мультипликативного дискриминантного анализа и других.

Признаки банкротства при многокритериальном подходе в соответствии с рекомендациями Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) обычно делят на две группы.

К первой группе относятся показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем:

· повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объемов продаж и хронической убыточности;

· наличие хронически просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;

· низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция их к снижению;

· увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме;

· дефицит собственного оборотного капитала;

· систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;

· наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;

· использование новых источников финансовых ресурсов на невыгодных условиях;

· неблагоприятные изменения в портфеле заказов;

· падение рыночной стоимости акций предприятия;

· снижение производственного потенциала и т.д.

Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер. К ним относятся:

· чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта

· потеря ключевых контрагентов;

· недооценка обновления техники и технологии;

· потеря опытных сотрудников аппарата управления;

· вынужденные простои, неритмичная работа;

· неэффективные долгосрочные соглашения;

· недостаточность капитальных вложений и т.д.

К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный подходы, а к недостаткам - более высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, информативный характер рассчитанных показателей, субъективность прогнозного решения.

Учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, многие зарубежные экономисты рекомендуют производить интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа. Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х годов.

Сущность этой методики 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.

Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (таблица 1), позволяющую распределить предприятия по классам:

I класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

II класс - предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;

класс - проблемные предприятия;

класс - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;

V класс - предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

Таблица 1

Согласно этим критериям, можно определить, к какому классу от носится анализируемое предприятие.

Для оценки рейтинга субъектов хозяйствования и степени финансового риска довольно часто используются методы многомерного рейтингового анализа

В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Наиболее широкую известность получила модель Альтмана. Индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истёкший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z) имеет вид:

Z = 0,717х1 + 0,847х2 + 3,107х3 + 0,42x4 + 0,995х5, (1)

где X1 - собственный оборотный капитал / сумма активов;

Х2 - нераспределенная прибыль / сумма активов;

Х3 - прибыль до уплаты процентов /сумма активов;

Х4 - балансовая стоимость собственного капитала / заемный капитал;

X5 - объем продаж (выручка) / сумма активов

Константа сравнения - 1,23

Если значение Z<1,23, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z>1,23 и более свидетельствует о малой его вероятности

Критическое значение индекса Z рассчитывалось Альтманом по данным статической выборки и составило 2,675. С этой величиной сопоставляется расчетное значение индекса кредитоспособности для конкретного предприятия. Это позволяет провести границу между предприятиями и высказать суждения о возможном в обозримом будущем (2-3 года) банкротстве одних (Z<2,675) и достаточно устойчивом финансовом положении других (Z>2,675).

Расчет индекса кредитоспособности в наиболее законченном виде возможен лишь для компаний, котирующих свои акции на фондовых биржах. Кроме того, ориентация на какой-то один критерий, даже в весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдана. Поэтому многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозирование и консультирование, используют для своих аналитических оценок системы критериев. Безусловно, в этом есть и свои минусы - гораздо легче принять решение в условиях однокритериальной, чем в условиях многокритериальной задачи. Вместе с тем любое прогнозное решение подобного рода независимо от числа критериев является субъективным, а рассчитанные значения критериев носят скорее характер информации к размышлению, нежили побудительных стимулов для принятия немедленных решений волевого характера.

Британский ученый Таффлер предложил четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход. При использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации.

Дискриминантная факторная модель Таффлера имеет следующий вид:

Z = 0,53. x1 +0,1Зх2 +0,18х3 +0,16х4, (2)

где x1 - прибыль от реализации/краткосрочные обязательства;

х2 - оборотные активы/сумма обязательств;

х3 - краткосрочные обязательства/сумма активов;

х4 - выручка/сумма активов.

Если величина Z больше, чем 0,3, то это говорит, что у фирмы хорошие долгосрочные перспективы.

Если Z<0,2, то это свидетельствует о высокой вероятности банкротства.

Дискриминантная модель разработанная Лисом для Великобритании, получила следующее выражение:

, (3)

где - отношение оборотного капитала к сумме активов;

- отношение прибыли от реализации к сумме активов;

- отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

- отношение собственного капитала к заемному капиталу.

По модели лиса предельная величина Z-счета равняется 0,037.

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 наших субъектов хозяйствования из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала, а также из-за различий в законодательной и информационной базе.

По модели Альтмана несостоятельные предприятия, имеющие высокий уровень четвертого показателя (собственный капитал/заемный капитал), получают очень высокую оценку, что не соответствует действительности. В связи с несовершенством действующей методики переоценки основных фондов, когда старым изношенным фондам придается такое же значение, как и новым, необоснованно увеличивается доля собственного капитала за счет фонда переоценки. В итоге сложилась нереальное соотношение собственного и заемного капитала. Поэтому модели, в которых присутствует данный показатель, могут исказить реальную картину.

2. Анализ финансового состояния ООО "МКРЗ"