|
47 Рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания), содержащие перечень критических показателей для оценки возможного банкротства предприятия не имеют четких числовых значений. Они очень абстрактны, и не в состояние провести четкой границы между банкротом или не банкротом. Сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в Z-свертке и пороговой интервал [Z Z2] сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны {можно сопоставить выводы Альтмана о положении предприятий США за 10 лет анализа). Получается что Z методы Альтмана не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных. Статистика, на которую опирается Альтман и его последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным свойством статистической однородности выборки событий. Одно дело, когда статистика применяется к выборке радиодеталей из одной произведенной партии, а другое, когда она применяется к фирмам с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д. Здесь невозможно говорить о статистической однородности событий, и, следовательно, допустимость применения вероятностных методов, самого термина «вероятность банкротства» ставится под сомнение. Применение нечетких множеств к анализу риска банкротства предприятия стало применяться недавно. Поэтому в настоящее время сложно сказать о достоинствах и недостатках метода. Возможно, проблемы применения данной методики будут связаны с необходимостью задействовать труд эксперта, способного подготовить данные для анализа. Применение нейрокомпьютеров для прогнозирования банкротства показывает неплохие результаты, но страдает теми же проблемами, что и метод дискриминантного анализа. При значительном изменении внешней среды или типа предприятия для получения точных данных систему придется переучивать, что потребует использование экспертов. Так же потребуются ква |
65 Рыночная цена акции а/р = ---------------------------------------------------(2.23) р/а Можно привести рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания), содержащие перечень критических показателей для оценки возможного банкротства предприятия. В.В. Ковалев [60], основываясь на разработках западных аудиторских фирм и преломляя эти разработки к отечественной специфике бизнеса, предложил следующую двухуровневую систему показателей. К первой группе относятся критерии и показатели, неблагоприятные текущие значения или складывающаяся динамика которых свидетельствует о возможных в обозримом будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и банкротстве. К ним относятся: повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности; превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности; чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений; устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности; хроническая нехватка оборотных средств; устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств; неправильная реинвестиционная политика; превышение размеров заемных средств над установленными лимитами; 116 Методические рекомендации по проведению экспертизы о наличии (отсутствии) признаков фиктивного или преднамеренного банкротства так же просты в применении и используют информацию доступную для внешнего пользователя. Но при этом они не решают основной задачи определения банкрот предприятие или нет. Рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания), содержащие перечень критических показателей для оценки возможного банкротства предприятия не имеют четких числовых значений. Они очень абстрактны, и не в состояние провести четкой границы между банкротом или не банкротом. Сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в Z-свертке и пороговой интервал[ Z j^ ] сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны (можно сопоставить выводы Альтмана о положении предприятий США за 10 лет анализа). Получается что Z методы Альтмана не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных. Статистика, на которую опирается Альтман и его последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным свойством статистической однородности выборки событий. Одно дело, когда статистика применяется к выборке радиодеталей из одной произведенной партии, а другое, когда она применяется к фирмам с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д. Здесь невозможно говорить о статистической однородности событий, и, следовательно, допустимость применения вероятностных методов, самого термина «вероятность банкротства» ставится под сомнение. Применение нечетких множеств к анализу риска банкротства предприятия стало применяться недавно. Поэтому в настоящее время сложно сказать о достоинствах и недостатках метода. Возможно, проблемы применения 117 данной методики будут связаны с необходимостью задействовать груд эксперта, способного подготовить данные для анализа. Применение нейрокомпьютеров для прогнозирования банкротства показывает неплохие результаты, но страдает теми же проблемами, что и метод дискриминантного анализа. При значительном изменении внешней среды или типа предприятия для получения точных данных систему придется переучивать, что потребует использование экспертов. Так же потребуются квалифицированные специалисты, способные отличать значительные изменения внешней среды или предприятия от незначительных. |