Оригинальный подход к оценке перспектив банкротства А. Колышкина

     Оригинальный  подход к оценке перспектив банкротства А.  Колышкина 

     Оригинальный  подход к оценке перспектив банкротства  предприятия  в России представляет работа А.  Колышкина. Автор отобрал показатели , наиболее часто встречающиеся в моделях других исследователей, придал  им веса, а затем проверил её на материалах российских предприятий. В результате были получены 3 статистические модели для прогнозирования банкротства, на основании анализа факторов, применяемых для этой цели различными авторами.  

М1 = 0,47*К1 + 0,14*К2+0,39*К3

М2=0,62*К4+0,38*К5

М3= 0,49*К4+0,12*К2+0,19*К6+0,19*К3

Где, М1, М2, М3 –  коэффициенты вероятности банкротства 1,2, и 3 модели. 

     Для определения критических значений моделей построены доверительные  интервалы с уровнем ошибки 5% , которые представлены в таблице.

     Анализ  данных моделей на основании данных рассматриваемых предприятий показал, что наименьшую ошибку имеет модель 3.

     В ходе использовании статистических методов авторами были исключены  такие показатели: 1) отношение чистой стоимости СК к общей величине задолженности; 2) коэффициент оборачиваемости  активов; 3) тенденции прибыльности; 4) коэффициент автономии (отношение СК к итогу бухгалтерского баланса).

     Несмотря  на всё по всем трём моделям наша фирма имеет благополучный вариант  развития событий. Что позволяет  говорить о достаточно устойчивом положение  нашей фирме на рынке. 

     Модель  Е.А. Мизинского и  И.И. Соколова 

     При построении отечественной модели этих авторов предложена методика прогнозирования несостоятельности российских предприятий.

     Исходя  из этого, что кризис или неплатежеспособность предприятия характеризуются недостатком или отсутствием собственных средств, в качестве зависимой переменной был взят финансовый коэффициент Косс – коэффициент обеспеченности собственными средствами.

     В качестве возможных индикаторов  для прогнозирования финансовой несостоятельности были рассчитаны и проверены 24 финансовых коэффициента и выбраны 2 наиболее значимых, имеющих самые высокие корреляционные связи с К_осс.

     Решение искалось в виде уравнения многомерной линейной регрессии вида: Z = b₀+b₁x₁+b2x₂+…+b_nxn.

     В результате проведённого анализа по средствам построения уравнения многомерной линейной регрессии авторами получено уравнения Z-счёта для отечественных промышленных предприятий:

     Z=0,343+0,689x₁+0,224x₂

     Где Z –коэффициент обеспеченности собственными средствами (нормированное значение).

     Для ориентировочной оценки успешности бизнеса и риска дефолта можно  ввести следующие ограниченные условия.:

     -Область  успешного растущего бизнеса  (абсолютная финансовая устойчивость)

     -Область  нормального (среднего по успешности  и допустимого по риску дефолта) бизнеса (Нормальная финансовая устойчивость)

     -область  кризисного бизнеса или неустойчивого  и кризисного финансового состояния  (низкого по результативности  и высокого по рискам дефолта).

     Для анализа авторами данной методики были взяты бухгалтерские балансы за 2000-2001 год. С приложениями к ним по 22 промышленным предприятиям среднего размера разных отраслей, расположенных в приволжском федеральном округе.

     Анализ  показателей исследованных предприятий  позволило разделить их на 3 группы.

     1 распределение (14 предприятий) составили предприятие находящиеся в кризисном финансовом положение, второе распределение ( 4 предприятия)- в нормальном и устойчивом финансовом состоянии и 3 распределение ( 4 предприятия) – с абсолютной и нормальной финансовой устойчивостью.

     Полученные результаты показывают, что в критических значениях, К_тл больше 2,0 и К_осс больше 0,1

Используемые  ранее при установление не платёжеспособности , принятии экспертных решений о  введении на предприятии внешнего управления или конкурсного производства, о наличии признаков умышленного или фиктивного банкротства, первая оценка по К_тл была явно завышена.

Полученные  в настоящем исследовании данные свидетельствуют, что для диагностики неплатёжеспособности и не удовлетворительной структуры баланса более подходящим было бы введение нормативных значений К_тл больше 1,0 – 1,2 и К_осс больше 0,1. Такое уточнение позволит с большей степенью точности выделять предприятия, находящиеся в кризисной зоне.

Показатели  по нашей модели  говорят о  том, что наша фирма входит в область  успешного и растущего бизнеса. 

Шестифакторная модель О.П. Зайцевой.

В данной модели предлагается использовать следующие частные коэффициенты:

• коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу К_уп
• соотношение кредиторской и дебиторской задолженности К_з
• показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов К_с — является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;
• убыточность реализации продукции, характеризующаяся отношением чистого убытка к объему реализации этой продукции К_ур;
• соотношение собственного и заемного капитала К_фр;
• коэффициент загрузки активов К_заг — величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.

      Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

      К_компл =0,25 К_уп + 0,1 К_з + 0,2 К_с + 0,25 К_ур + 0,1 К_фр + 0,1 К_заг

      Весовые значения частных коэффициентов  для коммерческих организаций были определены экспертным путем, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значенийчастных показателей:

      Если  фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше — то вероятность банкротства мала.

      По  нашим данным .можно говорить о том, что вероятность банкротства на нашем предприятии мала.

      Данная  методика, на наш взгляд, имеет существенные недостатки.

      В частности, определение весовых  коэффициентов в данной модели является не совсем обоснованным, так как  весовые коэффициенты определены без учета поправки на относительную величину значений частных коэффициентов. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов, хотя по замыслу автора этой модели, они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов.

      Кроме того, не было необходимости использовать в данной модели показатели, которые  являются обратными величинами таких хорошо известных коэффициентов, как рентабельность собственного капитала, рентабельность реализации продукции, коэффициент абсолютной ликвидности и коэффициент оборачиваемости активов.

      Необходимо  разрабатывать собственные дискриминантные функций для каждой отрасли, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Более того, эти функции должны тестироваться каждый год на новых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы.

      Одной из таких моделей является модель прогнозирования вероятности наступления банкротства О.П.Зайцевой. С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения производственных предприятий играют показатели, которые использованы в шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой.

     Тестирование  данной модели по исследуемой выборке  субъектов хозяйствования показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-анализ финансового  состояния производственных предприятий  и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства