|
Четвертый класс ниже 70 баллов. Предприятие неплатежеспособное, перспектив стабилизации нет. Срок задолженности превышает три месяца, состояние на грани банкротства. Могут быть выданы только целевые кредиты под надежные гарантии. Ценные бумаги не котируются или продаются значительно ниже номинала. Возможный вариант санация предприятия. Предложенная методика, по мнению автора, имеет преимущества по сравнению с ранее предлагавшимися. Во первых, она базируется на комплексном, многомерном подходе к оценке такого сложного явления, как финансовое состояние предприятия. Во вторых, она дополняет методы, основывающиеся на финансовых данных, и может быть одинаково эффективна для выявления предприятий, испытывающих затруднения, но принимающих меры к выздоровлению. В-третьих, с помощью данной методики не просто констатируется факт наступившей несостоятельности, а прогнозируется движение к банкротству. 2.2 Совершенствование модели множественного дискриминантного анализа при прогнозировании банкротства В 1968 году Эдвард И. Альтман разработал и апробировал модель по прогнозу корпоративных банкротств. В его исследовании модель позволила правильно предсказать 95 % банкротств за год до таковых и 72 % банкротств за два года до события. Хотя модель Альтмана была расценена как успешный инструмент прогнозирования, было предложено несколько ограничений, которые включали неспособность модели предсказывать банкротства в некоторых областях национальной экономики зарубежных государств из-за неспособности модели отразить все существенные факторы. Чтобы проверить реальность этих ограничений, автор попытается проанализировать банкротства на предприятиях станкоинструментальной и радиоэлектронной промышленности. В начале 90-х годов данные отрасли прошли процесс приватизации и оказались под воздействием определенных тенденций |
том, превышающим номинал. Второй класс от 80 до 90 баллов. Имеются признаки финансовой напряженности, факты несвоевременных платежей, однако существует поЛ тенциальная возможность их преодоления. Предприятие кредитоспособно, но в ряде случаев необходимо надежное обеспечение. Возможна продажа ценных бумаг по номиналу. Третий класс от 70 до 80 баллов. Предприятие повышенного риска. Кредитоспособность ограничена (под надежное обеспечение). Возможна продажа ценных бумаг ниже номинала. Четвертый класс ниже 70 баллов. Предприятие неплатежеспособное, перспектив стабилизации нет. Срок задолженности превышает три месяца, состояние на грани банкротства. Могут быть выданы только целевые кре-I 1 диты под надежные гарантии. Ценные бумаги не котируются или продаются значительно ниже номинала. Возможный вариант санация предприятия. Предложенная методика, по мнению автора, имеет преимущества по сравнению с охарактеризованными в предыдущей главе. Во первых, она базируется на комплексном, многомерном подходе к оценке такого сложного явления, как финансовое состояние предприятия. Во вторых, она дополняет методы, основывающиеся на финансовых данных, и может быть одинаково эффективна для выявления предприятий, испытывающих затруднения, но принимающих меры к выздоровлению. В-третьих, с помощью данной методики не просто констатируется факт 1 наступившей несостоятельности, а прогнозируется движение к банкротству. 4.2. Применение модели Альтмана при прогнозе корпоративных банкротств • Н ! *і; ■ I11! • ¡¿ г г .; і т . ••• ^ №:>1 В 1968 году Эдвард И. Альтман разработал и апробировал модель по прогнозу корпоративных банкротств. В его исследовании модель позволила правильно предсказать 95 % банкротств за год до таковых и 72 % банкротств за два года до события. Хотя модель Альтмана была расценена как успешный инструмент прогнозирования, было предложено несколько ограничений, которые включали неспособность модели предсказывать банкротства в некоторых областях национальной экономики зарубежных государств из-за неспособности модели отразить все существенные факторы. Чтобы проверить реальность этих ограничений, автор попытается проанализировать банкротства на предприятиях станкоинструментальной и радиоэлектронной промышленности. В начале 90-х годов данные отрасли прошли процесс приватизации и оказались под воздействием определенных тенденций в экономике (спад объемов производства, инфляция, повышение банковских ставок), которые не учтены и не могли быть учтены в модели Альтмана. приватизации перед предприятиями в целом встал ряд проблем. Во первых, спад отрицательно сказался на объеме реализации продукции, что привело к снижению доходов. Во вторых, произошло сокращение численности работающих отрасли преследовали и подорожание топлива, и рост расходов на содержание и поддержание в рабочем состоянии стареющего оборудования и его замены. Этот фактор усугубил негативное воздействие экономической ситуации на доходы отрасли. Хотя модель Альтмана не учитывает изменения правовой и экономической ситуации, в которой приходится действовать вышеназванным предприятиям, ниже будет сделана попытка проверить, не сможет ли модель достаточно верно предсказать банкротство на предприятиях станкоинстру столь радикальных мер обычно является индикатором кредитоспособностиг ‘ I предприятия. Например, кредитор, получающий 50 коп. за 1 р. по одной представленной ссуде, несомненно, дважды подумает о предоставлении ссуды для дальнейшего финансирования. Подобные потери источников финансирования могут оказаться для предприятия пагубными в дальнейшем. Крайней ситуацией, возникающей в связи с ошибкой типа 2 , может оказаться ситуация, когда сами превентивные меры оказываются причиной гибели предприятия. Если вероятность этой ситуации более чем маловероятна, то последствия ошибки типа 1 довольно реальны. В этой связи можно утверждать, что потенциальные последствия ошибки типа 1 обходятся много дороже. Таким образом, модель прогнозирования банкротств может оказаться исключительно полезной для тех предприятий, которые планируют расширение или диверсификацию базиса за счет приобретения других предприятий, оказавшихся в затруднительном положении. При осуществлении этой политики основной проблемой является информационный разрыв, связанный с поисками вероятного кандидата на поглощение. Потенциально полезные сферы применения надежной модели прогно-* зирования не ограничены внутренними управленческими соображениями или определением кредитонадежности, она может быть полезной и при принятииа инвестиционных решений. Выводы к четвертой главе. 1. Предложенная методика прогнозирования с использованием финансовых показателей и коэффициентов имеет следующие достоинства: во-первых, она базируется на комплексном, многомерном подходе к оценке такого сложного явления, как финансовое состояние предприятия; во вторых, она дополняет методы, основывающиеся на финансовых данных и может быть одинаково эффективна для выявления предприятий, |