|
Для уравнения (1.9), при Z = Оимеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, у которых Z = 0, вероятность обанкротиться равна 50%. Если Z < 0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z > 0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с увеличением Z. Прогнозирование вероятности банкротства конкретного предприятия осуществляется следующим образом. Значения дискриминантной функции представляют собой реализацию случайной величины Z. Распределение вероятностей указанной величины аппроксимируется нормальным распределением и далее обычными приемами с помощью таблиц нормального распределения определяются вероятности банкротства для фиксированных значений Z. Пятифакторная модель прогнозирования банкротства. Э. Альтман, исследовал финансовое состояние 33 обанкротившихся предприятий, показатели которых сравнивались с аналогичными по размеру предприятиями в данной отрасли, которым удалось сохранить платежеспособность. Сопоставлялись пять показателей, которые характеризовали разные стороны финансового положения предприятия. В результате была получена следующая модель: Z = 1,5коб+ 1,4к1Ш+ 3,ЗкР+ 0,бкп+ 1,0кот, (Ы 0) где к0(з доля чистого оборотного капитала в активах, то есть отношение собственного оборотного капитала (разница между текущими активами и текущими пассивами) к общей сумме активов, кнп рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли, то есть отношение нераспределенной прибыли (чистая прибыль за вычетом дивидендов) прошлых лет (строка 470 баланса формы №1) и отчетного периода (строка 170 формы №2) к общей сумме активов, кР рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли, то есть отношение балансовой прибыли (до вычета налогов) к среднегодовой стоимости активов, кпкоэффициент покрытия рыночной стоимости собственного капитала, то есть отношение рыночной стоимости акционерного капитала (суммарная рыночная стоимость акций предприятия) к заемному капиталу (стоимость долгосрочных и краткосрочных заемных средств), кох отдача всех активов, то есть отношение выручки от реализации к общей сумме активов. В данную модель включены показатели ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности (эффективности использования ресурсов) и 72 |
38 (2) где Z показатель классифицирующей функции, ао постоянный фактор, кл коэффициент покрытия (текущей ликвидности), Кфз коэффициент финансовой зависимости, %, ai и SL2 параметры, показывающие степень и направленность влияния коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости на вероятность банкротства соответственно. При Z=0 имеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, у которых Z=0, вероятность обанкротиться равна 50%. Если Z<0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z>0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с увеличением Z. Прогнозирование вероятности банкротства конкретного предприятия осуществляется следующим образом. Значения дискриминантной функции представляют собой реализацию случайной величины Z. Распределение вероятностей указанной величины аппроксимируется нормальным распределением и далее обычными приемами с помощью таблиц нормального распределения определяются вероятности банкротства для фиксированных значений Z. Пятифакторная модель прогнозирования банкротства. Э. Альтман, исследовал финансовое состояние 33 обанкротившихся предприятий, показатели которых сравнивались с аналогичными по размеру предприятиями в данной отрасли, которым удалось сохранить платежеспособность. Сопоставлялись пять показателей, которые характеризовали разные стороны финансового положения предприятия. В результате была получена следующая модель: Z= 1,5коб + 1,4кнп + 3,ЗкР + 0,6кп + 1,0кО1, (3) где коб доля чистого оборотного капитала в активах, то есть отношение собственного оборотного капитала (разница между текущими активами и текущими пассивами) к общей сумме активов, 39 КПП рентабельность активов, исчисленная по нераспределенной прибыли, то есть отношение нераспределенной прибыли (чистая прибыль за вычетом дивидендов) прошлых лет (строка 470 баланса формы №1) и отчетного периода (строка 170 формы №2) к общей сумме активов, кР рентабельность активов, исчисленная по балансовой прибыли, то есть отношение балансовой прибыли (до вычета налогов) к среднегодовой стоимости активов, к„ коэффициент покрытия рыночной стоимости собственного капитала, то есть отношение рыночной стоимости акционерного капитала (суммарная рыночная стоимость акций предприятия) к заемному капиталу (стоимость долгосрочных и краткосрочных заемных средств), кот отдача всех активов, то есть отношение выручки от реализации к общей сумме активов. В данную модель включены показатели ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности (эффективности использования ресурсов) и рыночной активности. В зависимости от значения Z прогнозируют вероятность банкротства: Z<1,81 вероятность банкротства очень высокая, 1,81 На основе пятифакторной модели Альтмана в России разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства. В этой версии модели Альтмана второй показатель принят равным нулю. Это обосновывается тем, что деятельность наших предприятий как акционерных только начинается. Изменен и четвертый показатель, который рассчитывается как отношение объема активов к величине заемных средств, в связи с отсутствием в России информации о рыночной стоимости акций.^!] 93 Параньгинского и Сернурского. Выше перечисленные районы были выбраны после проведения кластерного и рейтингового анализа, как кризисные. В результате обработке статистических данных была получена следующая корреляционная зависимость: Z = 0,3877 1,0736кп + 0,0579кфз. (9) 'И При Z=0 имеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, у которых Z=0, вероятность обанкротиться равна 50%. Если Z<0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z>0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с увеличением Z. Знаки параметров ai и а2 классифицирующей функции связаны с характером влияния соответствующих показателей. Параметр ах имеет отрицательное занчение, поэтому чем больше коэффициент покрытия, тем меньше показатель Z и тем меньше вероятность банкротства предприятия. В то же время параметр имеет положительное значение, поэтому чем выше коэффициент финансовой зависимости, тем больше Z и, следовательно, выше вероятность банкротства предприятия. Решение данной модели лучше представить в виде таблицы в приложении 10 и 11. В таблице приведены исходные данные (столбцы 1,2,3,6) и результаты расчетов показателя Z и вероятности банкротства (столбцы 4,5). В силу того, что двухфакторная модель не полностью описывает финансовое положение предприятия, прогнозные (расчетные) и фактические показатели могут расходиться. Так, предприятия колхоз им. Овчинникова имело Z=-0,021 и вероятность банкротства чуть более 0,1% (то есть не должно было обанкротиться, так как имело мало на это шансов), в действительности же это предприятие стало банкротом. В то же время предприятие СХПК «Илсть» имело положительное значения Z и вероятность банкротства 73,3%, но оно сумело избежать банкротства. Прогнозирование банкротства с помощью двухфакторной модели, включающей коэффициенты покрытия и финансовой зависимости, не обес |