Финансовый анализ и инвестиционный анализ предприятия. Как спрогнозировать риск банкротства компании

Z - модель Альтмана

Z – модель Альтмана представляет собой статистическую модель, которая на основе оценки показателей финансового положения и платежеспособности компании позволяет оценить уровень риска банкротства.

Модель Альтмана была построена при помощи множественного линейного дискриминантного анализа – статистического метода, который позволяет подобрать такие классифицирующие переменные, дисперсия которых между рассматриваемыми группами была бы максимальной, а внутри этих групп – минимальной. В данном случае классификация производилась только по двум группам: компании, потерпевшие в последующем банкротство, и компании, сумевшие его избежать. Построение такой модели представляет собой пошаговый процесс, в ходе которого последовательно включаются или исключаются переменные на основе определенных статистических критериев.

Суть процесса заключается в следующем:

Сравнительный анализ за один и тот же период на основе ряда коэффициентов двух выборок, включающих фирмы, имеющие трудности по платежам, и «здоровые» фирмы.

Отбор с помощью различных статистических тестов коэффициентов, позволяющих определить лучшую фирму, представленную в одной из выборок.

Разработка с помощью приемов дискриминантного анализа линейной комбинации Z из определяющих коэффициентов, которая позволит установить различие между неплатежеспособными и здоровыми коммерческими организациями и может служить инструментом предсказания.

Первоначально в модели использовалось 22 различных финансовых показателя, на основе которых был осуществлен пошаговый дискриминантный анализ 66 компаний, 33 из которых успешно функционировали и 33 потерпели банкротство. В ходе анализа коэффициенты, имеющие наименьшую статистическую значимость, отсеивались, после чего анализ статистической значимости коэффициентов повторялся. В результате в модели осталось только пять основных финансовых показателей. Когда число коэффициентов уменьшили с пяти до четырех, статистическая точность модели резко понизилась, и был сделан вывод о том, что дискриминантная функция с пятью переменными является наиболее предпочтительной.

Двухфакторная Z - модель Альтмана

Самой простой (и наименее точной) из моделей Альтмана является двухфакторная. Для нее выбирается два основных показателя, от которых зависит вероятность банкротства:

1) коэф­фициент покрытия, характеризующий ликвидность;

2) коэффициент финансовой зависимости, характеризующий финансовую устойчивость.

Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты суммируются с постоянной величиной, также полученной опытно-статистическим способом, формула (1.2):

где X1 – коэффициент покрытия, отношения текущих активов к текущим обязательствам;

X2 – коэффициент финансовой зависимости, отношение заемных средств к общей величине пассивов.

Если Z = 0, вероятность банкротст­ва равна 50 процентов;

Z>0 – вероятность банкротства велика (больше 50 процентов);
Z <0 – вероятность банкротства мала (меньше 50 процентов).

Данная модель позволяет в первом приближении разделить заемщиков на потенциальных банкротов и не банкротов.

Как показывают исследования американских аналитиков, представленная модель Альтмана позволяет в 95 процентах случаев предсказать кризис предприятия на год вперед.

Достоинство модели состоят в возможности применения в усло­виях ограниченного объема информации о предприятии, но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозиро­вания банкротства, так как не учитывает влияния на финансо­вое состояние предприятия других важных показателей (рента­бельности, отдачи активов, деловой активности).

Пятифакторная Z - модель Альтмана

В западной практике чаще используются многофакторные модели Альтмана. В 1968 году Альтманом была предло­жена пятифакторная модель прогнозирования вероятности банкротства.

Данная формула (1.3) применима для акционерных обществ открытого типа:

где X1 – доля оборотных средств в активах, т.е. отношение текущих активов (оборотного капитала) к общей сумме активов, демонстрирует степень ликвидности активов;

X2 – рентабельность активов, исчисленная исходя из нераспределенной прибыли, т.е. отношение нераспределенной прибыли к общей сумме активов, свидетельствует об уровне формирования прибыли предприятия;

X3 – это показатель доходности активов, рентабельность активов, исчисленная по балансовой стоимости, т.е. отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к сумме активов, показывает в какой степени доходы предприятия достаточны для возмещения текущих затрат и формирования прибыли;

X4 – это соотношение собственного и заемного капиталов, т.е. отношение рыночной стоимости акций фирмы к полной балансовой стоимости долговых обязательств.

X5 – это показатель оборачиваемости активов, отдача всех активов, т.е. отношение выручки от реализации (объема продаж) к общей сумме активов, представляет собой мультипликатор формирования прибыли в процессе использования капитала предприятия.

В зависимости от значений показателя вероятности банкротства Z дается оценка вероятности банкротства акционерным обществам открытого типа:

Если Z ≤ 1,8 – вероятность банкротства очень высокая (80 – 100 процентов);

1,8<Z ≤2,7 – высокая (35 – 50 процентов);

2,7<Z ≤2,9 – возможная (15 – 20 процентов);

Z >2,9 – очень низкая (0 – 10 процентов).

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах от -14, до +22.

Суть подхода Альтмана заключается в выборе двух групп предприятий (соответственно обанкротившихся и продолжавших функционировать) и проведении дискриминантного анализа на основе финансовых показателей этих предприятий, взятых по состоянию за год до объявления дефолта. (Таблица 1.1)

Таблица 1.1 – Результат прогноза по модели Альтмана за год до банкротства

Источник:

В результате по группе предприятий, которые объявили о своем банкротстве, модель правильно предсказала это событие в 31 случае из 33 (94 процента) и ошиблась в 2 случаях (6 процентов). По второй группе компаний, которые избежали банкротства, модель ошибочно спрогнозировала дефолт только в 1 случае (3 процента), а в оставшихся 32 случаях (97 процента) была предсказана незначительная вероятность банкротства, что и подтвердилось в действительности.

Аналогичные расчеты были осуществлены на основе финансовых показателей за два года до банкротства. (Таблица 1.2)

Таблица 1.2 – Результат прогноза по модели Альтмана за два года до банкротства

Предприятия получили работы американского ученого Э.Альтмана.

Он разработал на базе множественного дискриминантного анализа модель оценки кредитоспособности, которая может разделить предприятия на два класса: финансово устойчивые и потенциальные банкроты. Эта модель получила название . Известны двух- пяти- и семи факторные Z-модели, а также пятифакторная модифицированная модель. В США пятифакторная модель прогнозирования банкротства Альтмана является одной из основных методик диагностики финансовой устойчивости предприятия.

Двухфакторная .
Одной из самых простых и понятных моделей прогнозирования банкротства предприятия является двухфакторная модель Альтмана, которая рассчитывается по формуле:

Где:
А – коэффициент текущей ликвидности =

В – =
В России эту модель подробно исследовала М.А. Федотова, которая советует добавить к этой модели показатель рентабельности активов. Достоинство этой модели простота и малый объем необходимой информации. Недостаток – невысокая точность прогнозирования банкротства.

Пятифакторная модель Альтмана (Z-score).

Пожалуй, самая популярная модель прогнозирования банкротства предприятия была опубликована в 1968 году профессором Эдвардом Альтманом с помощью «методологического сдвига» - разработка модели строилась на основе множественного дискриминантного анализа (MDA-анализ) благодаря которому высчитывались веса при коэффициентах в модели. При построении своей модели Альтман изучил 66 американских фирм, из которых 33 обанкротились с 1946-1965 годов, а также 22 финансово-хозяйственных коэффициента, определяющих банкротство предприятия. Из этой выборки он выбрал пять ключевых , на основе которых построил многофакторное регрессионное уравнение с помощью MDA-анализа. Все последующие авторы моделей использовали этот инструментарий и логику вычисления для построения своих моделей. Z-score Альтмана рассчитывается по следующей формуле:

Где:
А – оборотный капитал/ сумму активов =

В – не распределенная прибыль/ сумма активов =

С – операционная прибыль/ сумма активов =

D – рыночная стоимость акций/ заемные пассивы =

E – выручка/ сумма активов =
Критическое значение показателя Z =2,675, сравнение этого критического показателя со значениями для каждой конкретной фирмы позволит судить о возможном банкротстве за 2-3 года до его наступления (если Z<2,675). Если показатель предприятия Z>2,675, то это говорит о ее финансовой устойчивости. Для того что бы определить вероятность риска банкротства можно использовать следующую таблицу:


Значения Z

Лингвистическая переменная банкротства

Вероятность банкротства, %

1,8 и меньше

Очень высокая

От 1,81 до 2,7

От 2,8 до 2,9

Возможная

Очень низкая

Точность модели составляет 95% для прогнозирования банкротства за 1 год и 83% для прогнозирования за 2 года, которая снижается с увеличением горизонта прогнозирования.
Пятифакторная модель Альтмана обладает одним недостатком: ее можно применять только для предприятий, котирующих свои акции на , так как только для них можно получить рыночную стоимость собственного капитала, что бы решить эту проблему Альтман предложил модифицированную модель.
Модифицированная модель Альтмана для компаний, чьи акции торгуются на фондовом рынке, имеет вид:

В нашей формуле пятифакторной модели мы заменили значение рыночной стоимости капитала на балансовую стоимость капитала (стр. 490 Форма1 ) в коэффициенте D .
D – балансовая стоимость собственного капитала/ заемные пассивы =

Если Z<1,23, то компания станет банкротом в ближайшие 2-3 года, если Z лежит в диапазоне от 1,23 до 2,89, то ситуация неопределенна, если Z> 2,89 – компания финансово устойчива.

Применение моделей Альтмана для российской переходной экономики затруднено. Это вызвано, прежде всего:

  1. Различием статистической выборки предприятий при формировании модели
  2. Различие в учете отдельных показателей, в США используется система бухгалтерской отчетности по стандартам GAAP
  3. В модели не учитывается влияние инфляции на показатели
  4. Различие в балансовой и рыночной стоимости активов

Тем не менее, экономисты из множества стран, проверяющие на практике его модель, соглашаются с ее универсальностью и надежностью. Адаптировав веса при коэффициентах в модели для своих государств и отраслей множество экономистов сходится в ее высокой работоспособности и статистической надежностью. Таким образом, для успешного применения модели Альтмана в России необходима корректировка весов при коэффициентах с учетом специфики переходной рыночной экономики.

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.

Z = –0,3877 – 1,0736К тл + 0,0579К зс,

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).

Интерпретация результатов:

Z < 0 - вероятность банкротства меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z;

Z = 0 - вероятность банкротства равна 50 %;

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

Пятифакторная модель Альтмана

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

Z = 0,717Х 1 + 0,874Х 2 + 3,10Х 3 + 0,42Х 4 + 0,995Х 5 ,

где Х 1 - разность текущих активов и текущих пассивов / общая сумма всех активов;

Х 2 - нераспределенная прибыль / общая сумма всех активов;

Х 3 - прибыль до уплаты процентов и налогов / общая сумма всех активов;

Х 4 - балансовая стоимость капитала / заемный капитал;

Х 5 - 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).

Интерпретация результатов:

Z < 1,23 - ;

Z > 1,23 - вероятность банкротства малая.

Модель Таффлера

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

Z = 0,53Х 1 + 0,13Х 2 + 0,18Х 3 + 0,16Х 4 ,

где Х 1 - прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

Х 2 - оборотные активы / сумма обязательств;

Х 3 - краткосрочные обязательства / сумма активов;

Х 4 - выручка от реализации / сумма активов.

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).

Интерпретация результатов:

Z > 0,3 - малая вероятность банкротства;

Z < 0,2 - высокая вероятность банкротства.

Модель Лиса

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

Z = 0,063Х 1 + 0,092Х 2 + 0,057Х 3 + 0,001Х 4 ,

где Х 1 - оборотный капитал / сумма активов;

Х 2 - прибыль от реализации / сумма активов;

Х 3 - нераспределенная прибыль / сумма активов;

Х 4 - собственный капитал / заемный капитал.

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).

Интерпретация результатов:

Z < 0,037 - вероятность банкротства высокая;

Z > 0,037 - вероятность банкротства малая.

Модель Бивера

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.

Двухфакторная модель прогнозирования банкротства

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

Z = 0,3872 + 0,2614К тл + 1,0595К фн,

где К фн - коэффициент финансовой независимости.

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

Интерпретация результатов:

Z < 1,3257 - ;

1,3257 < Z < 1,5457 - вероятность банкротства высокая;

1,5457 < Z < 1,7693 - вероятность банкротства средняя;

1,7693 < Z < 1,9911 - вероятность банкротства низкая;

Z > .

Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства

Модель разработана для прогнозирования риска несостоятельности торгово-посреднических организаций.

Z = 8,38Х 1 + Х 2 + 0,054Х 3 + 0,63Х 4 ,

где Х 1 - чистый оборотный капитал / общая сумма активов;

Х 2 - чистая прибыль / собственный капитал;

Х 3 - выручка от реализации / общая сумма активов;

Х 4 - 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 - вероятность банкротства максимальная (90–100 %);

0 < Z < 0,18 - вероятность банкротства высокая (60–80 %);

0,18 < Z < 0,32 - вероятность банкротства средняя (35–50 %);

0,32 < Z < 0,42 - вероятность банкротства низкая (15–20 %);

Z > 0,42 - .

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

Показатель

01.01.2004

01.01.2005

01.01.2006

01.01.2007

Текущие активы (оборотные активы)

Текущие обязательства

Заемные средства

Общая величина пассивов

К 1

К 2 - коэффициент капитализации (п. 3 / п. 4)

Значение

Оценка значений

< 0 - вероятность банкротства невелика

0 - вероятность банкротства составляет 50 %

> 0 - вероятность банкротства более 50 %

< 0

Вероятность банкротства невелика, Z < 0

Вероятность банкротства невелика, Z < 0

Вероятность банкротства невелика, Z < 0

Таблица 9. Пятифакторная Z-модель Альтмана

Показатель

01.01.2005

01.01.2006

01.01.2007

Текущие активы (оборотные активы)

Сумма активов*

Заемный капитал

Прибыль до налогообложения

Балансовая стоимость капитала

Объем продаж (выручка)

К 1 (п. 1 / п. 2)

К 2 (п. 4 / п. 2)

К 3 (п. 5 / п. 2)

К 4 (п. 6 / п. 3)

К 5 (п. 7 / п. 2)

Значение

Оценка значений

< 1,23 - очень высокая вероятность банкротства

> 1,23 - вероятность банкротства невелика

Вероятность банкротства невелика, Z > 1,23

Вероятность банкротства невелика, Z > 1,23

Вероятность банкротства невелика, Z > 1,23

* Берутся средние величины.

Таблица 10. Четырехфакторная Z-модель Таффлера

Показатель

01.01.2005

01.01.2006

01.01.2007

Текущие активы (итог оборотных активов)*

Сумма активов*

Краткосрочные обязательства*

Сумма обязательств*

Прибыль от реализации

Объем продаж (выручка)

К 1 (п. 5 / п. 3)

К 2 (п. 1 / п. 4)

К 3 (п. 3 / п. 2)

К 4 (п. 7 / п. 2)

Значение

Оценка значений

< 0,2 - очень высокая вероятность банкротства

> 0,3 - вероятность банкротства невелика

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,3

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,3

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,3

*Берутся средние величины.

Таблица 11. Четырехфакторная Z-модель Лиса

Показатель

01.01.2005

01.01.2006

01.01.2007

Текущие активы (итог оборотных активов)*

Сумма активов*

Заемный капитал (сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств)*

Нераспределенная (реинвестированная) прибыль

Рыночная стоимость собственного капитала (чистые активы)*

Прибыль до налогообложения

Прибыль от реализации

К 1 (п. 1 / п. 2)

К 2 (п. 7 / п. 2)

К 3 (п. 4 / п. 2)

К 4 (п. 5 / п. 3)

Значение

Оценка значений

< 0,037 - высокая вероятность банкротства

> 0,037 - вероятность банкротства невелика

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,037

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,037

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,037

* Берутся средние величины.

Таблица 12. Пятифакторная модель Бивера

Показатель

01.01.2005

01.01.2006

01.01.2007

Чистая прибыль

Амортизация

Заемный капитал (сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств)*

Сумма активов*

Собственный капитал

Внеоборотные активы

Оборотные активы

Текущие обязательства (сумма займов и кредитов, кредиторской задолженности, задолженности участникам по выплате доходов, прочих краткосрочных обязательств)

Заемный капитал (сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств)

Значения:

Характеристика

Коэффициент Бивера

Экономическая рентабельность

Финансовый леверидж

Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами

Коэффициент текущей ликвидности

Характеристика

Группы I, III

* Берутся средние величины.

Ниже сгруппированы результаты исследования компании на предмет прогнозирования несостоятельности (банкротства) на основе зарубежных многофакторных моделей.

Таблица 13. Результаты на основе зарубежных многофакторных моделей

Оценка показателей

Модель

01.01.2004

01.01.2005

01.01.2006

01.01.2007

Двухфакторная Z-модель Альтмана

Значение

Вероятность банкротства (Z < 0 - вероятность банкротства мала; Z = 0 - вероятность банкротства составляет 50 %; Z>0 - вероятность банкротства высока)

Вероятность банкротства невелика, Z < 0

Вероятность банкротства невелика, Z < 0

Вероятность банкротства невелика, Z < 0

Вероятность банкротства невелика, Z < 0

Пятифакторная Z-модель Альтмана

Значение

Вероятность банкротства (Z > 1,23 - вероятность банкротства мала; Z < 1,23 - вероятность банкротства высока)

Вероятность банкротства невелика, Z > 1,23

Вероятность банкротства невелика, Z > 1,23

Вероятность банкротства невелика, Z > 1,23

Четырехфакторная Z-модель Таффлера

Значение

Вероятность банкротства (Z < 0,2 - очень высокая вероятность банкротства; Z > 0,3 - вероятность банкротства невелика)

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,3

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,3

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,3

Четырехфакторная Z-модель Лиса

Значение

Вероятность банкротства (Z < 0,037 - высокая вероятность банкротства; Z > 0,037 - вероятность банкротства невелика)

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,037

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,037

Вероятность банкротства невелика, Z > 0,037

Пятифакторная модель Бивера

Вероятность банкротства

Группа II: пять лет до банкротства

Группа II: пять лет до банкротства

Таблица 14. Двухфакторная Z-модель прогнозирования банкротства

Показатель

Текущие активы (оборотные активы)

Текущие обязательства (краткосрочные обязательства)

Капитал и резервы

Общая величина пассивов

К 1 - коэффициент текущей ликвидности (п. 1 / п. 2)

К 2 - коэффициент финансовой зависимости (п. 3 / п. 4)

Значение

Оценка значений

< 1,3257 - вероятность банкротства очень высокая

1,3257 ≤ Z < 1,5457 - вероятность банкротства высокая

1,5457 ≤ Z < 1,7693 - вероятность банкротства средняя

1,7693 ≤ Z < 1,9911 - вероятность банкротства низкая

Z > 1,9911 - вероятность банкротства очень низкая

Вероятность банкротства высокая

Вероятность банкротства очень высокая

Вероятность банкротства очень высокая

Таблица 15. Четырехфакторная Z-модель прогнозирования банкротства

Показатель

2004 г .

2005 г .

2006 г .

Сумма активов*

Заемный капитал (сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств)*

Чистая прибыль

Интегральные затраты

Рыночная стоимость собственного капитала (чистые активы) *

Объем продаж (выручка)

Значение

Оценка значений

< 0 - вероятность банкротства максимальная (90–100 %)

0 ≤ Z < 0,18 - вероятность банкротства высокая (60–80 %)

0,18 ≤ Z < 0,32 - вероятность банкротства средняя (35–50 %)

0,32 ≤ Z < 0,42 - вероятность банкротства низкая (15–20 %)

Z >

Вероятность банкротства минимальная (до 10 %)

Вероятность банкротства минимальная (до 10 %)

Вероятность банкротства минимальная (до 10 %)

* Берутся средние величины.

Ниже сгруппированы результаты исследования компании на предмет прогнозирования несостоятельности (банкротства) на основе отечественных многофакторных моделей.

Таблица 16. Результаты на основе отечественных многофакторных моделей

Оценка показателей

Модель

2004 г .

2005 г .

2006 г .

Двухфакторная Z-модель прогнозирования банкротства

Значение

< 1,3257 - вероятность банкротства очень высокая

1,3257 ≤ Z < 1,5457 - вероятность банкротства высокая

1,5457 ≤ Z < 1,7693 - вероятность банкротства средняя

1,7693 ≤ Z < 1,9911 - вероятность банкротства низкая

Z > 1,9911 - вероятность банкротства очень низкая

Вероятность банкротства высокая

Вероятность банкротства очень высокая

Вероятность банкротства очень высокая

Четырехфакторная Z-модель прогнозирования банкротства

Значение

< 0 - вероятность банкротства максимальная (90–100 %)

0 ≤ Z < 0,18 - вероятность банкротства высокая (60–80 %)

0,18 ≤ Z < 0,32 - вероятность банкротства средняя (35–50 %)

0,32 ≤ Z < 0,42 - вероятность банкротства низкая (15–20 %)

Z > 0,42 - вероятность банкротства минимальная (до 10 %)

Вероятность банкротства минимальная (до 10 %)

Вероятность банкротства минимальная (до 10 %)

Вероятность банкротства минимальная (до 10 %)


Можно сделать вывод, что в соответствии с зарубежными методиками прогнозирования вероятность банкротства предприятия невелика. При использовании отечественных методик получены два противоположных результата: двухфакторная модель прогнозирует очень высокую вероятность банкротства, а четырехфакторная модель - минимальную. Четырехфакторная модель больше подходит к специфике исследуемого предприятия, поскольку ЗАО «Промтехэнерго 2000» является торгово-посреднической компанией, для которых как раз и была разработана эта модель. Следовательно, можно принять за достоверный этот вариант прогноза. Таким образом, можно сделать вывод, что вероятность банкротства предприятия невелика.

В заключение отмечу следующее: неудовлетворительность структуры баланса не означает признания компании банкротом. Но это должно стать сигналом пристального внимания и контроля за финансовым состоянием предприятия, принятия мер по предупреждению риска банкротства. В качестве возможных корректирующих мер в такой ситуации для эффективного выхода из кризисного состояния и ликвидации нежелательных последствий, могут быть:

  1. Снижение дебиторской задолженности и продолжительности ее оборота.
  2. Снижения просроченной задолженности в составе дебиторской задолженности.
  3. Балансирование дебиторской и кредиторской задолженности.
  4. Оптимизация запасов.
  5. Избавление от непрофильных и неиспользуемых активов.
  6. Использование долгосрочных источников капитала для финансирования капитальных вложений.

Здесь отражены только некоторые из возможных предупредительных мер, состав которых может быть расширен и изменен в зависимости от индивидуальных особенностей компании и рисковой ситуации.

И.Н. Яковлева,
финансовый директор ЗАО «Промтехэнерго 2000»

Предприятия, основанный на комплексном учете важнейших показателей, диагностирующих кризисное финансовое его состояние.

Z-модель Альтмана (Z score model) - математическая формула, измеряющая степень риска банкротства каждой отдельной компании, разработанная американским экономистом Эдвардом Альтманом в 1968 году. На основе обследования предприятий-банкротов Э. Альтман определил коэффициенты значимости отдельных факторов в интегральной оценке вероятности банкротства.

Общий экономический смысл модели представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. При разработке собственной модели Альтман изучил финансовое положение 66 предприятий, половина из которых обанкротилась, а другая половина продолжала успешно работать. На сегодняшний день в экономический литературе упоминается четыре модели Альтмана.

Двухфакторная модель Альтмана

Двухфакторная модель Альтмана - это одна из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние только двух показателей это: и удельный вес заемных средств в пассивах. Формула модели Альтмана принимает вид:

Z = – 0,3877 – 1,0736 × К тл + 0,579 × (ЗК/П)

где К тл - коэффициент текущей ликвидности;
ЗК - заемный капитал;
П - пассивы.

При значении Z > 0 ситуация в анализируемой компании критична, вероятность наступления банкротства высока.

Пятифакторная модель Альтмана для акционерных обществ, чьи акции котируются на рынке

Пятифакторная модель Альтмана для , чьи акции котируются на рынке — самая популярная модель Альтмана, именно она была опубликована ученым 1968 году. Формула расчета пятифакторной модели Альтмана имеет вид:

Z = 1,2 × Х 1 + 1,4 × Х 2 + 3,3 × Х 3 + 0,6 × Х 4 + Х5

где X 1 - оборотный капитал к сумме активов предприятия. Показатель оценивает сумму чистых ликвидных активов компании по отношению к совокупным активам;
X 2 - нераспределенная прибыль к сумме активов предприятия, отражает уровень финансового рычага компании;
X 3 - прибыль до налогообложения к общей стоимости активов. Показатель отражает эффективность операционной деятельности компании;
X 4 - рыночная стоимость собственного капитала/бухгалтерская (балансовая) стоимость всех обязательств;
Х 5 - объем продаж к общей величине активов предприятия характеризует рентабельность активов предприятия.

В результате подсчета Z-показателя для конкретного предприятия делается заключение:

  • если Z < 1,81 - вероятность банкротства составляет от 80 до 100%;
  • если Z = 1,81-2,77 - средняя вероятность краха компании от 35 до 50%;
  • если Z = 2,77-2,99 - вероятность банкротства не велика от 15 до 20%;
  • если Z > 2,99 - ситуация на предприятии стабильна, риск неплатежеспособности в течении ближайших двух лет крайне мал.

Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года - 83%, что является ее достоинством. Недостаток же этой модели заключается в том, что ее по существу можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, разместивших свои на фондовом рынке.

Модель Альтмана для компаний, чьи акции не торгуются на биржевом рынке

Модель Альтмана для компаний, чьи акции не торгуются на биржевом рынке — модель, которая была опубликована в 1983 году, модифицированный вариант пятифакторной модели и имеет вид:

Z = 0,717 × Х 1 + 0,847 × Х 2 + 3,107 × Х 3 + 0,42 × Х 4 + 0,995 × Х 5

где Х 4 - балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал.

Если Z < 1,23 предприятие признается банкротом, при значении Z в диапазоне от 1,23 до 2,89 ситуация неопределенна, значение Z более 2,9 присуще стабильным и финансово устойчивым компаниям.

Семифакторная модель Альтмана

Семифакторная модель была разработана Эдвардом Альтманом в 1977 году и позволяет прогнозировать банкротство на горизонте в 5 лет с точностью до 70%. Однако, к сожалению, из-за сложности вычислений практического распространения не получила.

Несмотря на относительную простоту использования модели Альтмана для оценки угрозы банкротства, в наших экономических условиях она не позволяет получить объективный результат. Это вызывается различиями в учете отдельных показателей, влиянием на их формирование, несоответствием балансовой и рыночной стоимости отдельных активов и другими объективными причинами, которые определяют необходимость корректировки коэффициентов значимости показателей, приведенных в модели Альтмана, и учета ряда других показателей оценки кризисного развития предприятия.

Построим модель Альтмана на основе Приложения 1 и Приложения 2. В них приведены бухгалтерский баланс и отчет о прибылях и убытках предприятия с организационно-правовой формой ОАО "Славнефть".

Двухфакторная модель Альтмана - это одна из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние двух показателей.

Формула модели Альтмана принимает вид:

Z = - 0,3877 - 1,0736 * К тл + 0,579 * К зс (1),

где К тл - коэффициент текущей ликвидности;

К зс - коэффициент капитализации.

Коэффициент текущей ликвидности рассчитывается как отношение текущих активов к текущим пассивам.

Коэффициент капитализации рассчитывается как отношение доли заемного капитала к сумме пассивов.

Для осуществления прогнозирования риска несостоятельности (банкротства) компании использовалась отчетность за 2012-2013 годы.

В таблице 1 представлены результаты анализа, вошедшие в двухфакторную Z-модель Альтмана.

Таблица 1. Двухфакторная Z-модель Альтмана

Подставим в формулу двухфакторной Z-модели Альтмана данные коэффициенты.

Получим: Z 2013 = - 0,3877 - 1,0736 * 1,47 +0,579 * 0,65 = - 1,589542

Z 2012 = - 0,3877 - 1,0736 * 1,85 +0,579 * 0,89 = - 1,85855

Z < 0 - вероятность банкротства меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z.

На основе полученных значений Z можно сделать следующие выводы:

Вероятность банкротства в 2012-2013 году на данном предприятии была меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z, так как

Z 2013 = - 1,589542, Z 2012 = - 1,85855.

Пятифакторная модель Альтмана для акционерных обществ, чьи акции котируются на рынке. Самая популярная модель Альтмана, именно она была опубликована ученым 1968 году.

Формула расчета пятифакторной модели Альтмана имеет вид:

Z = 1,2Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + Х5 (2),

где X1 = оборотный капитал к сумме активов предприятия. Показатель оценивает сумму чистых ликвидных активов компании по отношению к совокупным активам;

X2 = не распределенная прибыль к сумме активов предприятия, отражает уровень финансового рычага компании;

X3 = прибыль до налогообложения к общей стоимости активов. Показатель отражает эффективность операционной деятельности компании.

X4 = рыночная стоимость собственного капитала / бухгалтерская (балансовая) стоимость всех обязательств;

Х5 = объем продаж к общей величине активов предприятия характеризует рентабельность активов предприятия.

Z < 1,23 - вероятность банкротства высокая;

Z > 1,23 - вероятность банкротства малая.

Расчет показателей, вошедших в пятифакторную модель Альтмана, представлен в таблице 2.

Таблица 2. Пятифакторная Z-модель Альтмана

Показатель

Текущие активы (оборотные активы)

Сумма активов

Заемный капитал (сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств)

Нераспределенная (реинвестированная) прибыль

Прибыль до налогообложения

Балансовая стоимость капитала

Объем продаж (выручка)

Х 1 (п.1/п.2)

Х 2 (п.4/п.2)

Х 3 (п.5/п.2)

Х 4 (п.6/п.3)

Х 5 (п.7/п.2)

Значение

Подставим в формулу пятифакторной Z-модели Альтмана данные коэффициенты.

Получим: Z 2013 = 1,2*0,38 + 1,4*0,32 + 3,3*0,25 + 0,6*0,54 + 0,15 = 2, 203

Z 2012 = 1,2*0,39 + 1,4*0,08 + 3,3*0,06 + 0,6*0,13 + 0,18 =1,036

Таким образом, вероятность банкротства в 2013 году на данном предприятии была в интервале , который составляет зону неопределенности (Z=2, 203), то есть в данном интервале невозможно сказать что-либо определенное о возможности банкротства.

Вероятность банкротства в 2012 году на данном предприятии была Z < 1,81. Это говорит о том, что предприятие в этом году было несостоятельным.

Расчетная часть. Оценка деловой активности компании

Финансовый менеджер компании ОАО "Восход" обратил внимание на то, что за последние двенадцать месяцев объем денежных средств на счетах значительно уменьшился. Финансовая информация о деятельности ОАО "Восход" приведена в табл. 2.1.

Все закупки и продажи производились в кредит, период - один месяц.

Требуется

1. Проанализировать приведенную информацию и рассчитать продолжительность финансового цикла, в течение которого денежные средства отвлечены из оборота компании, за 2007 и 2008 годы.

2. Составить аналитическую записку о влиянии изменений за исследуемые периоды (см. п.5 Указаний к решению задачи).

Дополнительная информация:

1) для расчета следует принять, что год состоит из 360 дней;

2) все расчеты следует выполнить с точностью до дня.

Таблица 2.1. Финансовая информация о деятельности ОАО "Восход"

Показатель

1. Выручка от реализации продукции

2. Закупки сырья и материалов

3. Стоимость потребленных сырья и материалов

4. Себестоимость произведенной продукции

5. Себестоимость реализованной продукции

Средние остатки

6. Дебиторская задолженность

7. Кредиторская задолженность

8. Запасы сырья и материалов

9. Незавершенное производство

10. Готовая продукция

Указания к решению задачи варианта 2

1. Проанализировать имеющуюся информацию по возможно большему диапазону направлений (табл. 2.2).

Таблица 2.2. Динамический анализ прибыли

Рассчитаем валовую прибыль предприятия:

Валовая прибыль = Выручка от реализации - Себестоимость реализованной продукции

за 2007 год: 477 500 - 350 000 = 127 500 руб.;

за 2008 год: 535 800 - 370 000 = 165 800 руб.;

Абсолютное изменение за 2008-2007 годы: 58 300 - 20 000 = 38 300 руб.

Относительное изменение за 2008-2007 годы: 12,21 - 5,7 = 6,51%

Себестоимость продукции в 2007 году составила 73,3% от выручки, а в 2008 году - 69% от выручки, что вместе с увеличением выручки от реализации оказало влияние на рост валовой прибыли.

Рост выручки можно объяснить следующими причинами:

увеличение физических объемов реализации;

изменение товарной номенклатуры в пользу более рентабельных видов продукции;

успешные маркетинговые мероприятия;

Таблица 2.3. Анализ оборотного капитала

п/п Показатель

2007 г., руб.

Изменение (+, -)

абс., руб.

Дебиторская задолженность

Запасы сырья и материалов

Незавершенное производство

Готовая продукция

Кредиторская задолженность

Чистый оборотный капитал

Коэффициент покрытия

ЧОК = ДЗ + Запасы + Нез. пр-во + ГП - КЗ (1)

В 2007 г.: ЧОК = 80 900 + 18 700 + 24 100 + 58 300 - 19 900 = 162 100 руб.

В 2008 г.: ЧОК = 101 250 + 25 000 + 28 600 + 104 200 - 27 900 = 232 000 руб.

Таким образом, абсолютное изменение чистого оборотного капитала в 2007-2008 г. составило:

20 350 + 6 300 + 4 500 + 45 900 - 7 150 = 69 900 руб., а относительное изменение ЧОК: 25,15 + 33,69 + 18,67 + 78,73 - 35,93 = =120,32%

Коэффициент покрытия вычисляется по формуле:

Данный коэффициент показывает возможность погашения краткосрочных обязательств за счет оборотного капитала. Полученный результат сопоставляется с 1. В нашем случае получается соотношение 9:

1. Соотношение 3: 1 и более отражает высокую степень ликвидности и благоприятные условия для кредиторов и поставщиков. Но это также может означать, что предприятие имеет в распоряжении больше средств, чем оно может эффективно использовать. Как правило, это приводит к ухудшению показателей рентабельности и оборачиваемости.

Соотношение 2: 1 теоретически считается нормальным и означает, что, реализовав свои текущие активы всего за половину их стоимости (1/2=0,5 или 50%), фирма сможет полностью расплатиться по своим краткосрочным обязательствам. Для различных сфер бизнеса оно может колебаться от 1,2 до 3 и выше и сильно зависит как от отраслевых особенностей, так и от выбранной стратегии управления оборотным капиталом.

Абсолютное изменение коэффициента покрытия:

3. Финансовый цикл и продолжительность одного оборота элементов оборотного капитала следует определить по данным табл. 2.4.

Таблица 2.4. Анализ оборачиваемости оборотного капитала

Показатели оборачиваемости (деловой активности) играют важную роль в финансовом анализе, так как характеризуют скорость превращения различных ресурсов фирмы в денежную форму и оказывают непосредственное влияние на ее ликвидность, платежеспособность и рентабельность. Они также служат мерой эффективности и интенсивности использования активов, которыми обладает предприятие.

Оборачиваемость запасов характеризует среднее время, необходимое фирме для реализации своих продуктов и услуг. Другая интерпретация этого показателя - период обеспеченности запасами при данном среднедневном объеме продаж. Чем меньше период оборачиваемости, тем более эффективными являются производство и сбыт продукции, при этом необходимо также учитывать среднеотраслевые значения.

Оборачиваемость дебиторской задолженности в днях характеризует средний период времени, в течение которого средства от покупателей поступают на расчетные счета предприятия. Чем меньше значение этого показателя, тем в более выгодных условиях находится предприятие. Слишком короткий период погашения не всегда следует расценивать как положительный фактор, поскольку это может означать жесткие условия оплаты, ведущие к потере потенциальных клиентов. В нашей задаче оборачиваемость дебиторской задолженности в 2008 году стала равна 68 дням, что на 7 дней больше по сравнению с 2007 годом.

Оборачиваемость кредиторской задолженности в днях характеризует среднее количество дней, в течение которых предприятие оплачивает свои счета. Оборачиваемость кредиторской задолженности в 2007 году была равна 40 дней, в 2008 г. увеличилась и равна 44 дня.

Сравнение величин дебиторской и кредиторской задолженности позволяет сопоставить условия получения денежных средств предприятия от своих клиентов с условиями оплаты продуктов и услуг его поставщикам. Считается предпочтительнее, когда условия оплаты поставщикам лучше, чем те, которые предлагаются клиентам. Тогда у предприятия образуются источники дополнительного финансирования за счет разницы во времени между платежами. Соотношение не в пользу предприятия (как в нашей задаче оборачиваемость дебиторской задолженности на 3 дня превышает оборачиваемость кредиторской задолженности) может означать проблемы со сбытом продукции, т.е. реализацию на любых условиях.

На базе показателей оборачиваемости рассчитывается длительность операционного и финансового (денежного) цикла предприятия.

Операционный цикл (operating cycle period - OCP) - период оборота всех текущих активов с момента закупки сырья и материалов и до получения денег за реализованные товары и услуги.

OCP 2007 = 44,88 + 23,93 + 59,97 + 60,99 = 190 дней,

OCP 2008 = 49,15 + 23,94 + 101,38+ 68,03 = 242 дня.

Абсолютное изменение операционного цикла: 242 - 190 = 52 дня

Продолжительность оборота наличности рассчитывается следующим образом: Запасы + Нез. пр-во + Запасы ГП + ДЗ - КЗ

В 2007 г. продолжительность оборота наличности составила: 44,88 + 23,93 + 59,97 + 60,99 - 40 = 150 дней;

В 2008 г. продолжительность оборота наличности составила: 49,15 + 23,94+ 101,38 + 68,03 - 44,3 = 198 дней;

Абсолютное изменение продолжительности оборота наличности за 2007-2008г. = 198 - 150 = 48 дней.

4. Объем реализованной продукции в 2008 г. на 12,21% выше, чем в 2007 г., а себестоимость реализованной продукции выше на 5,7%. Вложения в запасы и дебиторскую задолженность за вычетом кредиторской задолженности возросли с 162,1 тыс. руб. до 232 тыс. руб., или на 70%, что непропорционально росту объема продаж и свидетельствует о неудовлетворительном контроле периодов оборачиваемости оборотного капитала. Прирост чистого оборотного капитала на 69,9 тыс. руб. означает, что чистые поступления от прибыли 2008 г. на 26,65 тыс. руб. больше той величины, которую можно было бы получить при отсутствии прироста запасов и дебиторской задолженности (за вычетом кредиторской задолженности) в течение 2008 г., поэтому компании, возможно, придется брать ненужную банковскую ссуду. При этом значительное увеличение чистого оборотного капитала означает, что в текущие активы вкладывается слишком много долгосрочных средств.

Коэффициент общей ликвидности без учета наличности и краткосрочных ссуд свыше 9: 1 (пояснить это соотношение) можно считать слишком (высоким/низким). Причины роста чистого оборотного капитала:

1) рост объема продаж;

2) увеличение периодов оборачиваемости.

Вторая из перечисленных причин более существенна. Длительность оборота запасов сырья и материалов увеличилась с 45 до 49 дней, несмотря на то, что это увеличение было компенсировано продлением срока кредита, предоставляемого поставщиками с 40 до 44 дней. Срок кредита для дебиторов увеличился с 61 до 68 дней. Этот срок представляется слишком большим. Однако наиболее серьезным изменением было увеличение продолжительности оборота готовой продукции с 60 до 101 дня, причем точную причину этого установить не представляется возможным.