Что значит низкий риск банкротства

Оценка вероятности банкротства

Неплатежеспособность – зачем ее оценивать и зачем анализировать? Ответ прост – оценка вероятности банкротства – мощный инструмент в руках кредитора, позволяющий в значительной степени уменьшить вероятность убытков по каждому конкретному клиенту, а также увеличить прибыльность своего клиентского портфеля целиком.

Оценка вероятности банкротства – для чего она нужна?

Как уже говорилось выше, оценка необходима для снижения вероятности убытков. На практике этот подход применяется широким перечнем учреждений, но в лидерах в этом отношении традиционно будут кредитные организации, что объяснимо – им приходится сужать значительные суммы, в случае невозврата которых, собственная финансовая безопасность кредитной организации будет поставлена под угрозу.

Использование анализа оценки вероятности банкротства отнюдь не является панацеей. Это скорее относительно простой вспомогательный метод для аналитического рассмотрения организаций. Всецелое полагание на них – шаг необдуманный и дилетантский.

Оценка потенциального банкротства – методики

Краеугольный камень поисков работающих методик в данной области – это дискриминационный анализ, а точнее пошаговый его вид в форме моделей Альтмана, Фулмера, Стрингейта. Их применяют следующим образом:

Остановимся подробнее на конкретных моделях. Альтмановская относительно проста и используется в виде, учитывающим 2 (упрощенная) и 5 специальных факторов (полная).

Два фактора Альтмана

Пять факторов Альтмана

Пять факторов Альтмана, модифицированная

Выбираются показатели, влияющие на вероятность банкротства организации.

Лин. дискримин. Функция, коэффициента для которой рассчитаны по результатам оценки реально действующих компаний.

Применяется для компаний, не представленных на фондовом рынке

В_х – показатель тек. ликв-ти.

У_х – уд. вес. заём. ср-в.

Х₁ – обор-ый К к сумме активов.

Х₂ – нераспр. прибыль к сумме активов

Х₃ – прибыль до налогообл. К общей сумме активов

Х₄ – рыночная стоимость К к сумме обязательств

Х₅ – объем продаж к величине активов

Х₄ – стоимость собственного К к заемному К.

Источник

Прогнозирование и оценка вероятности банкротства: современные методы расчета

Формулы расчета вероятности банкротства

Экономическая наука на новейшем этапе развития выработала ряд математических моделей, позволяющих прогнозировать банкротство с высокой достоверностью.

Бизнес по своей природе авантюрен. Угроза разорения витает над всеми фирмами, и большими, и совсем скромными. Для менеджмента важно определить момент возникновения критического состояния и принять своевременные меры по оздоровлению.

Тема статьи – расчет вероятности банкротства предприятия. Будут рассмотрены зарубежные и российские модели, позволяющие прогнозировать возникновение опасных ситуаций на базе математического анализа, а также основные показатели и коэффициенты, составляющие базу расчетов.

Реально ли спрогнозировать банкротство фирмы?

Оценить риск банкротства непросто. В один и тот же период анализ финансового положения предприятия может приводить к противоположным выводам в зависимости от выбранной методики.

В эпоху начального развития промышленного капитализма вероятность разорения определялась умозрительно: брались в учет основные экономические показатели фирмы, и если уровень платежеспособности явно снижался, то сложные расчеты не требовались.

Ошибочность этого подхода стала со временем очевидной. Например, на начальном этапе выхода нового товара на рынок, рентабельность реализованной продукции бывает низкой и даже отрицательной, но после завоевания сегмента сбыта и установления монопольного положения она резко возрастает.

В настоящее время существуют две основные методики предсказания возможного кризиса платежеспособности.

Первая из них, основана на аналогиях. Динамика экономических показателей предприятия демонстрирует определенные пессимистические предпосылки, и оценка его несостоятельности производится, исходя из предположения, что похожие симптомы были у других фирм, ставших банкротами.

Другой подход базируется на показателях, указанных в бухгалтерской отчетности. Угрозы оценивается по соответствию вычисляемых коэффициентов их нормативным значениям. Иными словами, «чтению баланса» способствуют математические модели.

Следует отметить несовершенство обоих методов. Следование аналогиям не всегда позволяет сделать однозначные выводы по поводу перспектив развития хозяйствующего субъекта. Расчеты на основе математических моделей дают достоверный результат только в случае, если аналитик владеет полной и актуальной информацией. Полностью «спутать карты» может фиктивное банкротство или умышленное доведение предприятия до неплатежеспособного состояния (эти действия являются правонарушениями).

Судить о финансовых перспективах компании можно только по совокупности нескольких основных признаков, проявляемых одновременно.

Модели и способы расчета оценки вероятности банкротства предприятия

Методы прогнозирования банкротства условно делятся на три категории:

Различают также два вида методик, которыми производится оценка вероятности банкротства:

По методологии, способы прогнозирования платежеспособности классифицируются на два способа:

На интегральном подходе основаны наиболее действенные зарубежные и отечественные математические модели оценки вероятности банкротства хозяйствующих субъектов. Наиболее известные и эффективные из них рассматриваются ниже.

Модель Альтмана

Интегральная модель вероятности банкротства Альтмана разработана на основе статистических данных о 66 американских фирмах, половина из которых разорилась в период с 1946 по 1965 год. В то время анализ платежеспособности строился с учетом 22 коэффициентов. Заслуга Альтмана в том, что он выбрал 5 главных показателей и высчитал степень влияния каждого из факторов на конечный результат.

Следует отметить, что MDA-модели (аббревиатура контекстно означает «математический прогноз») использовались в экономике и ранее (Р. А. Фишером), но без привязки к банкротству.

Множественный дискриминантный анализ позволил выявить весовые значения каждого из примененных Альтманом коэффициентов.

Изначально была выработана двухфакторная модель. Ее формула выглядит так:

В свою очередь, факторы рассчитываются по известным формулам.

Из формулы понятно, что вероятность банкротства по Альтману зависит от того, какую долю занимает заемный и привлеченный капитал в общем объеме средств, которыми располагает предприятие.

Пользоваться уравнением просто. Если значение Z положительное, вероятность банкротства менее 50%. При Z = нулю ситуация пограничная. Во всех прочих случаях можно прогнозировать разорение фирмы.

Следующим шагом стала пятифакторная модель, учитывающая большее количество показателей.

Где факторы от F 2 по F 5 представляют собой соотношения:

В формуле под «нераспределенной» понимается чистая прибыль, в отличие от операционной («грязной», до налогообложения).

Показатель пятифакторной модели Альтмана Z 5F демонстрирует финансовую устойчивость при значениях до 2,9. Диапазон до 1,8 указывает на неопределенность. При Z 5F 1 …F 4 ) за исключением отношения стоимости акций к сумме обязательств. Убедиться в сходстве легко, если сравнить вид математических выражений:

Впрочем, значения дискриминант могут меняться в зависимости от внешних условий. Р. Лис доказал принципиальную универсальность подхода Альтмана.

Система показателей Бивера

Американский финансовый аналитик Уильям Бивер в 1966 году вывел систему оценки, основанную на следующих раздельных показателях:

За исключением последнего указанного параметра, все остальные показатели имеют общий экономический смысл и легко определяются по бухгалтерскому балансу.

Расчет коэффициента Бивера производится по формуле:

Диагностика банкротства производится в течение пятилетнего периода путем сравнения показателей с их нормативными значениями.

Для модели Бивера характерно отсутствие весовых коэффициентов и какого-либо итогового значения, однозначно указывающего на скорое банкротство. Каждый показатель рассматривается по отдельности. В этом подходе есть недостаток: невозможность быстрого прогнозирования разорения. Достоинство метода в его аналитической природе – облегчается поиск «узких мест».

Модель Таффлера

По своей сути, метод прогнозирования банкротства Таффлера сходен с моделями Альтмана и Лиса. В его основе лежит суммирование произведений экономических показателей на весовые коэффициенты.

Как видно из формулы, Таффлер придает наибольший вес отношению прибыли от реализации к объему краткосрочных обязательств. Это означает, чем быстрее предприятие рассчитывается с текущими задолженностями, тем устойчивей его финансовое положение.

Граничные значения Z в данной методике распределяются следующим образом:

Четырехфакторная модель Спрингейта

Метод прогнозирования канадского экономиста Гордона Спрингейта имеет сходство с моделью Альтмана. Формула выглядит так:

Достоинство модели Спрингейта состоит в простоте оценки результата вычислений. Граничная точка обозначена цифрой 0,862. Более низкие значения означают вероятность банкротства. Увеличение Z демонстрирует рост устойчивости финансового состояния предприятия.

Модель Фулмера

Нет нужды приводить полную формулу Фулмера – она очень похожа на модели Альтмана, Лиса, Таффлера и Спрингейта. Была предпринята смелая попытка объединить достоинства всех существовавших методов прогнозирования банкротства. В результате, к сожалению, получилось чрезмерно громоздкое математическое выражение, состоящее из девяти факторов с весовыми коэффициентами.

Сложность сбора объективных данных влечет за собой возможность возникновения ошибок. По этой причине метод Фулмера не получил широкого распространения. У него, впрочем, есть несомненное достоинство: граничной точкой служит ноль. Положительные Z означают, что у фирмы все в порядке, а отрицательные указывают на вероятное банкротство.

Модель несостоятельности Чессера

Особую ценность модель Чессера представляет для финансово-кредитных учреждений. Она позволяет максимально объективно оценить риски банкротства заемщика.

Расчет вероятности возникновения проблем возвратности производится по формуле:

Вероятность банкротства вычисляется подстановкой показателя Чессера в формулу:

Если значение Z превышает 0,5, фирму следует считать потенциально неплатежеспособной с достоверностью 75%, что подтверждено практическими результатами.

Модель Сайфуллина-Кадыкова

Метод российских экономистов Сайфуллина и Кадыкова основан на варианте дискриминантного полинома Альтмана, адаптированном к отечественным условиям.

Формула расчета вероятности банкротства:

Как видно по примененным в формуле факторам и их дискриминантам, Сайфуллин и Кадыков считают основным показателем финансовой устойчивости предприятия торговли его способность к самофинансированию и независимость от заемных средств.

Граничным значением R является единица. При R>1 положение фирмы можно признать устойчивым. Меньшие величины демонстрируют возможность банкротства в ближайшей перспективе.

Следует отметить недостаток математической модели Сайфуллина-Кадыкова – она не учитывает отраслевой специфики и является усредненной.

R-модель Иркутской экономической академии

Разработка Иркутской государственной экономической академией четырехфакторной R-модели прогнозирования банкротства велась на основе опросов руководителей предприятий частной торговли в конце 90-х годов XX века. Как выяснилось, главными критериями устойчивости владельцы магазинов считают чистую прибыль, объем выручки, размер собственных средств и затраты на реализацию.

Исходя из этих положений, ученые ИГЭА вывели формулу обобщающего показателя:

Прогнозирование банкротства по модели ИГЭА производится на основе граничных значений показателя R, для удобства восприятия сведенных в таблицу.

Практическое применение математической R-модели Иркутской экономической академии продемонстрировало ее высокую точность: 81% прогнозов сбылись. Недостатком инструмента является его узкая «торговая» специализация.

Что такое коэффициент прогноза банкротства

Зарубежные и отечественные модели прогнозирования платежеспособности обладают многими достоинствами, но в своем большинстве требуют адаптации к условиям конкретного предприятия или отрасли хозяйства. В то же время российские банки нуждаются в едином количественном критерии, согласно которого возможна объективная оценка потенциального банкротства.

Такая характеристика существует, и основана она на данных бухгалтерского баланса. Ее экономический смысл состоит в способности фирмы своевременно погашать краткосрочные обязательства, а в случае возникновения проблем погасить их собственными резервами.

Формула коэффициента прогноза банкротства

Математическое выражение экономического смысла формулы представляет собой результат деления реальных оперативных ресурсов хозяйствующего субъекта на валюту его баланса, то есть итоговую сумму актива или пассива (они, как известно, равны).

Применительно к бухгалтерскому балансу (Форме 1) выражение выглядит достаточно просто:

Нормативное значение показателя КПБ

Универсальное значение КПБ для всех предприятий установить невозможно по причине отраслевых различий в нормативных объемах ликвидных активов и отложенных обязательств по НДС. Существуют общие критерии оценки перспектив платежеспособности предприятия на основе коэффициента прогноза банкротства:

Показатель КПБ является относительной величиной. Для оценки перспектив платежеспособности большую роль играет динамика его изменений.

Краткие выводы

Экономическая наука на новейшем этапе развития выработала ряд математических моделей, позволяющих прогнозировать банкротство с высокой достоверностью.

В большинстве случаев методики анализа финансового состояния предприятий основаны на формулах, представляющих многочлен вида:

Исключение составляет система показателей Бивера, представляющая набор основных определяющих параметров, подлежащих независимой оценке.

Все математические модели нуждаются в адаптации к условиям конкретной отрасли и страны. Она состоит в расчете величин весовых дискриминант и комплекте наиболее влиятельных факторов.

Формулы, содержащие более пяти слагаемых, на практике используются редко, по причине сложности сбора достоверных исходных данных.

При оценке вероятности банкротства рекомендуется применять несколько методик.

Большинство показателей можно рассчитать простым методом, воспользовавшись таблицами Excel.

Источник

Как спрогнозировать риск банкротства компании

Невозможно заниматься бизнесом, не рискуя, — в противном случае вы ничего не заработаете. При этом акционеры требуют от менеджмента компании удовлетворительного уровня прибыли на свой капитал. В зависимости от специфики деятельности, рыночных и политических условий, а также стратегии развития компании могут сталкиваться с различными рисками.

Термин «риск» подразумевает любое событие или действие, которое может помешать компании достигнуть стратегических целей. Поэтому риск-менеджмент — это структурированный и последовательный подход к выявлению, анализу и управлению рисками, который охватывает стратегию, процессы, людей и технологии.

Особое место в системе риск-менеджмента занимают финансовые риски. Они оказывают существенное влияние на различные аспекты финансовой деятельности компании, однако наиболее значимое их влияние проявляется в двух направлениях. Во-первых, уровень принимаемого риска оказывает определяющее воздействие на формирование уровня доходности финансовых операций компании — эти два показателя находятся в тесной взаимосвязи и представляют собой единую систему «доходность-риск». Во-вторых, финансовые риски являются основной формой генерирования прямой угрозы банкротства компании, так как финансовые потери, связанные с этим риском, наиболее ощутимы. Поэтому практически все финансовые решения, направленные на формирование прибыли компании, повышение ее рыночной стоимости и обеспечение финансовой безопасности, требуют от финансовых менеджеров владения техникой выработки, принятия и реализации рисковых решений.

Остановимся подробно на вопросе оценки несостоятельности (банкротства) компании. 26 октября 2002 г. в России вступил в действие Федеральный закон № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)». В законе дано определение понятия несостоятельности (банкротства).

Несостоятельность (банкротство) — признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей (далее — банкротство).

В соответствии с п. 2 ст. 3 настоящего закона выделены признаки банкротства: «Юридическое лицо считается неспособным удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей, если соответствующие обязательства и (или) обязанность не исполнены им в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены».

В настоящее время существуют как западные, так и отечественные модели прогнозирования банкротства компаний. Рассмотрим наиболее известные из них.

Наиболее широкое распространение в западных методиках прогнозирования риска банкротства нашли модели, разработанные известными экономистами Альтманом, Бивером, Лисом и Таффлером.

Сразу хочу отметить, что при разработке зарубежных моделей не учитывался весь спектр внешних факторов риска, свойственных российским условиям: финансовая обстановка в стране, темпы инфляции, условия кредитования, особенности налоговой системы и т.д. Поэтому для большей объективности финансовое состояние предприятия необходимо оценивать с помощью нескольких методов интегральной оценки, в том числе и отечественных моделей.

Двухфакторная модель Альтмана

В модели учитываемым фактором риска является возможность необеспечения заемных средств собственными в будущем периоде.

где К_тл — коэффициент текущей ликвидности;

К_зс — коэффициент капитализации.

Расчет коэффициентов, вошедших в модель, представлен в табл. 1. Коэффициенты рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1).

Z 0 — вероятность банкротства больше 50% и возрастает по мере увеличения рейтингового числа Z.

стр. 290
стр.(610+620+630+660)

Показывает, какую часть текущих обязательств по кредитам и расчетам можно погасить, мобилизовав все оборотные средства

Отношение всех обязательств к собственным средствам

Сколько заемных средств привлекло предприятие на 1 рубль вложенных в активы собственных средств

Пятифакторная модель Альтмана

Модель используется для компаний, акции которых не котируются на бирже.

где Х₁ — разность текущих активов и текущих пассивов / общая сумма всех активов;

Х₂ — нераспределенная прибыль / общая сумма всех активов;

Х₃ — прибыль до уплаты процентов и налогов / общая сумма всех активов;

Х₄ — балансовая стоимость капитала / заемный капитал;

Х₅ — выручка от реализации / общая сумма активов.

Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в табл. 2. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1) и «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2).

Z 1,23 — вероятность банкротства малая.

стр. (290 − 230 − 610 − 630 − 660)
стр. 300

Показывает долю чистого оборотного капитала в активах

Показывает рентабельность активов по нераспределенной прибыли

Показывает рентабельность активов по балансовой прибыли

стр. 490
стр. (590 + 690)

Коэффициент финансирования

стр. 010 Ф2
стр. 300

Показывает отдачу всех активов

В этой модели факторы-признаки учитывают такие результаты деятельности, как ликвидность, рентабельность и финансовая независимость организации.

где Х₁ — оборотный капитал / сумма активов;

Х₂ — прибыль от реализации / сумма активов;

Х₃ — нераспределенная прибыль / сумма активов;

Х₄ — собственный капитал / заемный капитал.

Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в табл. 3. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1) и «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2).

Z 0,037 — вероятность банкротства малая.

Доля оборотных средств в активах

стр. 290 Ф2
стр. (590 + 690)

Рентабельность активов по прибыли от реализации

Рентабельность активов по нераспределенной прибыли

Коэффициент покрытия по собственному капиталу

В целом по содержательности и набору факторов-признаков модель Таффлера ближе к российским реалиям, чем модель Лиса.

где Х₁ — прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

Х₂ — оборотные активы / сумма обязательств;

Х₃ — краткосрочные обязательства / сумма активов;

Х₄ — выручка от реализации / сумма активов.

Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в табл. 4. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1) и «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2).

Z > 0,3 — малая вероятность банкротства;

Z Таблица 4. Показатели, вошедшие в модель Таффлера

Наименование показателя

Коэффициент покрытия

стр. 290 Ф2
стр. (590 + 690)

Коэффициент покрытия

Рентабельность всех активов

Модель позволяет оценить финансовое состояние компании с точки зрения ее возможного будущего банкротства.

Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в табл. 5. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1), «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2) и «Приложения к бухгалтерскому балансу» (форма № 5).

Шкала оценки риска банкротства построена на основе сравнения фактических значений показателей с рекомендуемыми. Вероятность банкротства компании оценивается по одной из групп возможных состояний, где находится большинство расчетных значений показателей.

Специфика российских условий требует, чтобы модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности учитывали как особенности отрасли, так и структуру капитала предприятия.

Значения показателей

Группа I: благополучные компании

Группа II: за 5 лет до банкротства

Группа III: за 1 год до банкротства

Коэффициент Бивера

стр. 190(Ф2) + стр. Ф5(393 + 394)
стр. (590 + 690)

Чистая прибыль + Амортизация
Заемные средства

Коэффициент текущей ликвидности

стр. 290
стр. (610 + 620 + 630 + 660)

Оборотные активы
Текущие обязательства

Экономическая рентабельность

Финансовый леверидж

стр. (590 + 690)
стр. 700

Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами

стр. (490 − 190)
стр. 300

Собственный капитал − Внеоборотные активы
Сумма активов

Двухфакторная модель прогнозирования банкротства 1

Данная модель дает возможность оценить риск банкротства предприятий среднего класса производственного типа.

где К_фн — коэффициент финансовой независимости.

Расчет коэффициентов, вошедших в модель, представлен в табл. 6. Коэффициенты рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1).

Z 1,9911 — вероятность банкротства очень низкая.

стр. 290
стр. (610 + 620 + 630 + 660)

Показывает, какую часть текущих обязательств по кредитам и расчетам можно погасить, мобилизовав все оборотные средства

Показывает удельный вес собственных средств в общей сумме источников финансирования

Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства 2

Модель разработана для прогнозирования риска несостоятельности торгово-посреднических организаций.

где Х₁ — чистый оборотный капитал / общая сумма активов;

Х₂ — чистая прибыль / собственный капитал;

Х₃ — выручка от реализации / общая сумма активов;

Х₄ — чистая прибыль / интегральные затраты.

Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в табл. 7. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» (форма № 1), «Отчета о прибылях и убытках» (форма № 2) и «Отчета о движении денежных средств» (форма № 4). Интерпретация результатов:

Z 0,42 — вероятность банкротства минимальная (до 10%).

стр. (290 − 230 − 610 − 620 − 630 − 660)
стр. 300

Доля чистого оборотного капитала на единицу активов

Рентабельность собственного капитала

стр. 010 Ф2
стр. 300

Коэффициент оборачиваемости активов

стр. 190 Ф2
стр. (020 + 030 + 040) Ф4

Продемонстрируем вышеописанные расчеты на примере ЗАО «Промтехэнерго 2000».

ЗАО «Промтехэнерго 2000» является региональным представителем ЗАО «ЗЭТО» («Завод электротехнического оборудования»). «ЗЭТО», являясь одним из ведущих предприятий в России по разработке и производству электротехнического оборудования, за более чем 45-летнюю историю освоило более 400 наименований изделий для различных нужд электроэнергетики.

Являясь представителем ЗАО «ЗЭТО» в центральном регионе, компания ЗАО «Промтехэнерго 2000» осуществляет поставку оборудования энергопредприятиям всех отраслей на территории РФ, а также предприятиям Украины, Казахстана и Узбекистана.

Для осуществления прогнозирования риска несостоятельности (банкротства) компании использовалась отчетность за 2004−2006 гг. Результаты анализа сгруппированы в таблицы (табл. 8−12).

Таблица 8. Двухфакторная Z-модель Альтмана

Источник

• ← Что значит низкий распылитель в вейпе
• Что значит низкий риск хромосомной патологии →