S-p.su

Антикризисные новости
4 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Мультипликативный дискриминантный анализ

Мультипликативный дискриминантный анализ для прогнозирования вероятности банкротства

Мультипликативный дискриминантный анализ использует методологию, рассматривающую объединенное влияние нескольких переменных (в нашем случае — финансовых коэффициентов). Цель дискриминантного анализа — построение линии, делящей все компании на две группы: если точка расположена над линией, фирме, которой она соответствует, финансовые затруднения вплоть до банкротства в ближайшем будущем не грозят, и наоборот. Эта линия разграничения называется дискриминантной функцией, индекс Z.

Мультипликативный дискриминантный анализ для прогнозирования вероятности банкротства в своих работах использовали такие авторы, как Э. Альтман, Ю. Бригхем, Р.С. Сайфулин и Г.Г. Кадыков, Г.В. Савицкая, М. Голдер и Ж. Конан, Лис и другие.

Расчет индекса кредитоспособности осуществляется на основе построения многофакторной модели. Затем расчетное значение индекса сравнивают с критическим значением, что позволяет высказать суждение о возможном банкротстве фирмы.

1) Двухфакторная модель оценки вероятности банкротства предприятия является самой простой моделью диагностики банкротства, анализ ее применения, был исследован в работах М.А. Федотовой.

Достоинством модели является ее простота, возможность применения в условиях ограниченного объема информации о фирме.

Прогнозирование вероятности банкротства фирмы на основе расчета индекса кредитоспособности по двухфакторной модели представлено на рис. 9.

Рис.9 — Прогнозирование вероятности банкротства фирмы на основе расчета индекса кредитоспособности по двухфакторной модели

2) Метод прогнозирования вероятности банкротства фирмы на основе расчета индекса кредитоспособности по четырехфакторной модели представлен на рис. 10.

Рис.10 — Прогнозирование вероятности банкротства фирмы на основе расчета индекса кредитоспособности по четырехфакторной модели

3) Метод прогнозирования вероятности банкротства фирмы на основе расчета индекса кредитоспособности по четырехфакторной модели R- счета, предложенной учеными Иркутской ГЭА представлен на рис. 11.


Рис. 11 — Прогнозирование вероятности банкротства фирмы на основе четырехфакторной модели R- счета, предложенной учеными Иркутской ГЭА

4)

Метод прогнозирования банкротства фирмы на основе модели Таффлера представлен на рис. 12.

Рис. 12 — Прогнозирование банкротства фирмы на основе модели Таффлера

5) Метод прогнозирования банкротства фирмы на основе расчета Лис для Великобритании, представлен на рис. 13.


Рис. 13 – Прогнозирование банкротства фирмы на основе расчета Лис

6)

Метод прогнозирования банкротства фирмы на основе Z- счёта по модели Альтмана представлен на рис.14.

Рис. 14 — Оценка вероятности банкротства предприятия на основе Z- счета Альтмана

Z — счет Альтмана представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным 33-х обанкротившихся предприятий США.

Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года — до 83%, что говорит о достоинстве этой модели.

Недостаток ее заключается в том, что ее, по существу, можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, акции которых котируются на биржах.

В зависимости от полученного значения для Z-счета можно судить об угрозе банкротства (таблица 2).

Таблица 2

Дата добавления: 2014-12-27 ; Просмотров: 1995 ; Нарушение авторских прав?

Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет

Архитектура зарубежного моделирования оценки вероятности банкротства

Дата публикации: 12.06.2015 2015-06-12

Статья просмотрена: 755 раз

Библиографическое описание:

Мельников, Г. А. Архитектура зарубежного моделирования оценки вероятности банкротства / Г. А. Мельников. — Текст : непосредственный, электронный // Молодой ученый. — 2015. — № 11.3 (91.3). — С. 55-58. — URL: https://moluch.ru/archive/91/19703/ (дата обращения: 08.04.2020).

На современном этапе экономических отношений в странах зарубежья оценка риска несостоятельности базируется на использовании факторных моделей, разработанных непосредственно на многомерном дискриминантном анализе. Объединенное влияние нескольких переменных (например, финансовых коэффициентов) использует мультипликативный дискриминантный анализ. Цель данного анализа — это построение линии, делящей все компании на две группы: если точка расположена над линией, компании, которой она соответствует, финансовые затруднения, и банкротство в том числе, в ближайшем будущем не грозят, и наоборот. Эта линия и называется дискриминантной функцией, или индексом Z. Мультипликативный дискриминантный анализ для прогнозирования вероятности банкротства использовали такие зарубежные авторы, как Э. Альтман, Дж. Фулмер, Ж. Конан и М. Голдер, Р. Лис, Р. Тафлер и Г. Тишоу, Ж. Лего и Г. Спрингейт [1].

Самой элементарной моделью диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, построение которой учитывает только два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах. Модель простая и используется даже в условиях информационной недостаточности, однако она не обеспечивает комплексной оценки и высокой точности.

Наиболее широкое применение в практике финансово-хозяйственной деятельности предприятий, для оценки вероятности несостоятельности получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Необходимо заметить, что в экономике рыночных отношений наиболее точными признаются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые содержат несколько финансовых показателей. В отличии от российской практики в практике зарубежных финансовых показателей для оценки вероятности банкротства зачастую используется «Z-счет» Эдварда Альтмана (индекс кредитоспособности), представляющий пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США [2].

Стоит учесть, что без определенных коэффициентных поправок идеальной данную модель в реальных условиях считать нельзя, так как она была построена Э.Альтманом в период между 1946 и 1965 гг., из шестидесяти шести проанализированных предприятий половина работала успешно. Так же стоит отметить то, что им были исследованы только двадцать два аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства предприятия того времени.

Читать еще:  Анализ показателей эффективности производства

Построенный с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа индекс кредитоспособности позволяет на начальном этапе зарождения признаков банкротства разделить субъекты хозяйствования на потенциальных банкротов и не банкротов.

Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими методами. Одним из показателей модели является отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заемным средствам, однако не все российские организации продают свои акции на рынке, поэтому в условиях России эта модель может быть применима только для акционерных обществ. Для остальных организаций можно использовать модель Альтмана (1983 г.), несколько адаптированную к российским условиям [3].

В эту модель также включаются пять показателей:

Z = 0,717Х1 + 0,847Х2 + 3,107Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5, (1)

где, Х1 — доля чистого оборотного капитала в активах,

Х2 — доля формирования активов за счет нераспределенной прибыли,

Х3 — рентабельность активов,

Х4 — коэффициент соотношения собственного и заемного капитала,

Х5 — коэффициент оборачиваемости активов.

Оценка вероятности банкротства по пятифакторной модели (1983 г.) Альтмана представлена в таблице 1.

Оценка вероятности банкротства по пятифакторной модели Альтмана

Оценка вероятности банкротства по методу мультипликативного

Дискриминантного анализа

Одной из наиболее известных рейтинговых моделей является модель Р.С. Сайфуллина, и Г.Г.Кадыкова. Российские ученые разработали среднесрочную рейтинговую модель прогнозирования риска банкротства, которая может применяться для любой отрасли и предприятий различного масштаба. Общий вид модели:

где К1 — коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами;

К2 — коэффициент текущей ликвидности;

К3 — интенсивность оборота авансируемого капитала;

К4— коэффициент менеджмента;

К5 — рентабельность собственного капитала.

Итак, вычислить коэффициенты для оценки вероятности банкротства необходимо по формулам, представленным в таблице 2.6.

Оценка вероятности банкротстваR-модели Сайфулина-Кадыкова

Обозн.КоэффициентМетодика расчета
К1Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (> 0)Собственные оборотные активы / Оборотные активы
К2Коэффициент текущей ликвидности (> 1)Оборотные активы / Краткосрочные обязательства
К3Интенсивность оборота авансируемого капитала (> 3)Выручка от продаж / Активы
К4Коэффициент менеджмента (> 0)Прибыль от продаж / Выручка от продаж
К5Рентабельность собственного капитала (> 0,2)Балансовая прибыль / Собственный капитал

Итак, как видно, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами увеличился на 0,106, что говорит о повышении доли собственных средств в структуре оборотного капитала.

2. Коэффициент текущей ликвидности был рассчитан в пункте 2.2. Итак, в 2014 году он составил 1,056, что на 0,008 меньше, чем в 2015 году.

3. К32014 = 300893/6226=48,328

Коэффициент оборота авансируемого капитала увеличился в 2015 году на 7,646, что характеризует предприятие с положительной стороны.

4. К42014 =-49531/300893=-0,165

Коэффициент менеджментасократился на 0,007, что связано с отрицательным значением прибыли от продаж предприятия. Тем выше значение данного показателя, тем лучше.

5. К52014 = -46139/300=-163,797

Как видно, рентабельность собственного капитала значительно улучшила свои показатели, если в 2014 году она принимала отрицательное значение, в 2015 году ситуация улучшилась и показатель составил 2,283 усл.ед.

Итак, рассчитав все необходимые коэффициенты, проведем оценку вероятности банкротства ООО «ТехноИнвест» за 2014-2015 гг.:

R2014 = 2 × 0,692 + 0,1× 1,056 + 0,08 ×48,328 + 0,45 ×(-0,165) -163,797= =-158,515

Выводы: как видно из расчетов, показатель имеет отрицательное значение, что говорит о критическом финансовом состоянии предприятия. При этом коэффициент обеспеченности, коэффициент текущей ликвидности, интенсивность оборота авансируемого капитала имеют значение в пределах нормы. То есть можно сказать, что негативное воздействие при оценке вероятности банкротства оказывают коэффициент менеджмента, которое принял значение меньше 0, а также рентабельность собственного капитала, которая также отрицательная.

R2015 = 2 × 0,798 + 0,1× 1,064 + 0,08 ×55,974 + 0,45 ×(-0,172)+2,283=8,386

Вывод: Если в 2014 году, финансовое состояние предприятие было на грани банкротства, то в 2015 году его удалось вывести из данного положения. Рейтинговое число выше 1 и составило 8,386, что говорит о маленькой доли вероятности банкротства. Отметим, что поправить ситуацию получилось за счет увеличения рентабельности собственного капитала, что произошло за счет увеличения балансовой прибыли.

Глава 3. АНАЛИЗ ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

Сущность и методика анализа финансовых результатов деятельности предприятия

Финансовый результат является главным критерием оценки ведения хозяйственной деятельности организации и выражается в форме прибыли или убытка. С помощью анализа финансового результата можно определить насколько прибыльным является дело. Поэтому изучение данных показателей наиболее существенно для исследования, так как рост значений финансовых результатов не только укрепляет позиции предприятия в производственной и финансовых сферах, но и стимулирует поток инвестиций.

На прибыль от продажи конкретного вида товара оказывают влияние объем продаж, цена реализации и полная себестоимость.Объем продаж может оказывать положительное и отрицательное влияние на сумму прибыли. Рост объемов продаж рентабельных товаров приводит к увеличению прибыли. Если же ситуация складывается наоборот (товары убыточны) то при увеличении объема реализации происходит уменьшение величины прибыли.

К абсолютным показателям финансовых результатов относится прибыль:

Читать еще:  К статистическим методам анализа относятся

1. прибыль от реализации продукции, товаров, услуг – разность между суммой маржинальной прибыли и постоянными расходами отчетного периода;

2. маржинальная прибыль – разность между нетто-выручкой и прямыми производственными затратами по реализованным товарам, работам или услугам;

3. прибыль (убыток) до налогообложения – финансовые результаты от реализации продукции, работ и услуг, доходы и расходы от финансовой, инвестиционной деятельности, внереализационные доходы и расходы;

4. налогооблагаемая прибыль – балансовая прибыль за минусом суммы прибыли, облагаемой налогом на прибыль (по ценным бумагам и от долевого участия в совместных компаниях), а также суммы льгот по налогу на прибыль в соответствии с налоговым законодательством;

5. чистая (нераспределенная) прибыль – прибыль, остающаяся в распоряжении предприятия после уплаты всех налогов, экономических санкций и прочих обязательных отчислений;

6. капитализированная (реинвестированная) прибыль – часть распределенной прибыли, направляемая на финансирование увеличения активов, т.е. фонд накопления;

7. потребляемая прибыль – часть прибыли, расходуемой на выплату дивидендов, бонусов персоналу организации или на социальные программы.

Схема формирования показателей прибыли предприятия представлена на рисунке 3.1.

Рис. 3.1. Схема формирования показателей прибыли предприятия

Российская методика факторного анализа прибыли от продаж:

где К — количество проданной продукции, ед.;

Ц — цена реализации, руб.;

С — себестоимость единицы продукции, руб.

Алгоритм расчета количественного влияния факторов методом абсолютных разниц:

ΔПобщ = Пф–Ппл, (3.2)

в том числе изменение прибыли за счет:

1. изменения объема продаж: ΔПк = (Кф — Кпл)*(Цпл — Спл);

2. изменения цены реализации: ΔПц = Кф * (Цф — Цпл);

3. изменения себестоимости: ΔПс = Кф * (Спл — Сф).

где ф, пл — плановые и фактические значения показателей.

Балансовая прибыль вычисляется следующим образом:

БП = Пр + Ппр.р.+ ВД – ВР, (3.3.)

где Пр- прибыль от реализации;

Ппр.р. – прибыль от прочей деятельности;

ВД – внереализационные доходы;

ВР – внереализационные расходы.

Факторная модель аддитивная, следовательно, влияние факторов определяется путем вычитания базисного показателя из фактического.

Важный обобщающий показатель себестоимости продукции – затраты на рубль продукции, который характеризует издержкоемкость продукции. Он выгоден тем, что, во-первых, очень универсальный: может рассчитываться в любой отрасли производства и , во-вторых, наглядно показывает прямую связь между себестоимостью и прибылью. Определяется он отношением общей суммой затрат на производство и реализацию продукции к стоимости произведенной продукции в действующих ценах:

. (3.4)

В процессе анализа следует изучить динамику, выполнение плана и провести межхозяйственные сравнения по этому показателю.

Следующий этап анализа – определение влияния факторов на изменение уровня данного показателя. Затраты на рубль продукции непосредственно зависят от изменения общей суммы затрат на производство и реализацию продукции и от изменения стоимости произведенной продукции. На общую сумму затрат оказывают влияние объем производства продукции, ее структура, изменение уровня удельных переменных и суммы постоянных затрат, которые в свою очередь могут увеличиться или уменьшиться за счет уровня ресурсоемкости продукции и цен на потребленные ресурсы.

Стоимость произведенной продукции зависит от объема выпуска, ее структуры и цен на продукцию. Взаимосвязь перечисленных факторов показана на рисунке 3.1.

Издержкоемкость продукции (ИЕ)
Изменение общего объема выпуска продукции (VВПобщ)
Изменение структуры продукции (Удi)
Изменение уровня цен на продукцию (Цi)
Изменение уровня удельных переменных затрат (b)
Изменение суммы постоянных затрат (А)
Изменение цен в связи с инфляцией
Изменение качества продукции
Изменение рынков сбыта и т.д.
Изменение уровня ресурсоемкости продукции
Изменение цен на потребляемые ресурсы

Рис. 3.1. Структурно-логическая модель факторного анализа издержкоемкости продукции

Итак, факторная модель издержкоемкости продукции (ИЕ) выглядит следующим образом:

. (3.5)

Таким образом, целью анализа финансовых результатов является оценка привлекательности бизнеса с точки зрения эффективности инвестирования в него средств, а также оценка эффективности менеджмента организации.

Анализ финансовых результатов деятельности предприятия позволяет определить наиболее рациональные способы использования ресурсов и сформировать структуру средств предприятия. Кроме того, финансовый анализ может выступать в качестве инструмента прогнозирования отдельных показателей предприятия и финансовой деятельности в целом.

Дата добавления: 2018-02-28 ; просмотров: 170 ;

Основы анализа банкротства

экономические науки

  • Зарипова Гульнара Маратовна , кандидат наук, доцент, доцент
  • Хисаметдинова Гульназ Булатовна , бакалавр, студент
  • Башкирский государственный аграрный университет
  • Похожие материалы

    В настоящее время термин «несостоятельность» и «банкротство», по сути, используются как синонимы, однако до сих пор существуют различия в толковании данных понятий.

    В зарубежном законодательстве термин «банкротство» используется в двух значениях:

    • как частный случай несостоятельности, когда неплатежеспособный должник умышленно совершает уголовно наказуемое деяние наносящие ущерб кредиторам, другими словами банкротство как уголовно-правовая сторона несостоятельности;
    • как синоним термина «несостоятельность» (в этом случае это удостоверенная судом неспособность какого-либо субъекта погасить долговое обязательство, т.е. абсолютная неплатежеспособность).

    В России Федеральный Закон «О несостоятельности (банкротстве)» определяет несостоятельность (банкротство) как признанную арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по должным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.

    Таким образом, в действующем российском законодательстве понятие «несостоятельности» и «банкротство» не различаются. Но в литературе дореволюционного времени можно было найти высказывания, что банкротством следует считать несостоятельность, связанную с таким виновным поведением должника, которое причиняет или имеет целью причинение вреда кредиторам.

    Полное определение банкротства трактуется так: банкротство (несостоятельность) — это признанная арбитражным судом или объявленная должником неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей в бюджеты всех уровней и во внебюджетные фонды.

    Имеется ряд факторов, которые свидетельствуют о тяжелом положении предприятия, если их своевременно выявить и принять к сведению, то это позволит не только предупредить возможный риск, но и осуществить прогнозирование банкротства. В числе этих факторов можно выделить:

    • нестабильную прибыль;
    • низкие показатели коэффициентов ликвидности;
    • низкие показатели рентабельности продукции или услуг;
    • резкое падение стоимости активов и ценных бумаг компании;
    • значительный процент использования заемных средств, который провоцирует большое значение эффекта финансового рычага, что превышает значение уровня экономической рентабельности активов;
    • низкие показатели коэффициентов ликвидности;
    • высокие показатели общих факторов коммерческого риска;
    • пониженная доходность инвестиций.

    Если выявлены все эти показатели или часть из них, то это уже говорит о существенной вероятности банкротства, точная оценка которой может быть осуществлена при помощи сравнения коммерческой деятельности организации с аналогичной деятельностью иных фирм, индивидуальных предпринимателей или организаций .

    В соответствии с методическими указаниями Федеральной службы РФ по финансовому оздоровлению и банкротству для оценки и прогнозирования финансового состояния организаций используется перечень показателей:

    • общие показатели;
    • показатели платежеспособности и финансовой устойчивости;
    • показатели деловой активности;
    • показатели рентабельности;
    • показатели интенсификации процесса производства;
    • показатели инвестиционной активности организации;
    • коэффициент инвестиционной активности.

    Изучение динамики данных показателей позволяет довольно полно охарактеризовать финансовое состояние предприятия и установить наметившиеся тенденции его изменения.

    Для диагностики несостоятельности хозяйствующих субъектов часто применяют наиболее существенные ключевые показатели (второй метод): коэффициент текущей ликвидности, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, коэффициент финансовой устойчивости, доля просроченных финансовых обязательств в общей сумме активов предприятия.

    Наиболее известными многофакторными моделями прогнозирования несостоятельности организации являются: Модель Альтмана, Модель Таффлера, Модель Лиса, которые разработаны с помощью многомерного (мультипликативного) дискриминантного анализа.

    Мультипликативный дискриминантный анализ использует методологию, рассматривающую объединенное влияние нескольких переменных (в нашем случае — финансовых коэффициентов). Цель дискриминантного анализа — построение некой условной линии, делящей все компании на две группы: если фирма расположена над линией, финансовые затруднения вплоть до банкротства в ближайшем будущем не грозят, и наоборот. Эта линия разграничения называется дискриминантной функцией, или индексом Z.

    Дискриминантная (дифференциальная) функция обычно представляется в линейном виде:

    , (1)

    где Z — дифференциальный индекс (Z-счет); Xi — независимая переменная (i = 1. n); аi — коэффициент переменной (i = 1. n).

    В целом необходимо отметить, что зарубежные модели прогнозирования банкротства не в полной мере могут применяться для оценки деятельности отечественных предприятии, поскольку не учитывают специфику финансовой отчетности российских организаций и отраслевые особенности сферы деятельности. При этом очевидно, что значения финансовых коэффициентов для предприятий различных отраслей могут интерпретироваться по-разному.

    При диагностировании вероятности банкротства необходимо использовать методики, которые в наибольшей степени адаптированы к специфике составления отчетности по отечественным стандартам. Кроме того, рассмотренные дискриминантные факторные модели дифференцируют финансовое положение организации достаточно узко.

    Одной из самых распространенных моделей прогнозирования банкротства, разработанная отечественными специалистами, является четырехфакторная модель R-счета:

    , (2)

    где К1 – коэффициент эффективности использования активов предприятия, равный отношению собственного оборотного капитала к сумме активов; К2 – коэффициент рентабельности, равный отношению чистой прибыль к собственному капиталу; К3 – коэффициент оборачиваемости активов, равный отношению выручки от реализации к средней величине активов; К4 – норма прибыли, равная отношению чистой прибыли к затратам.

    Вероятность банкротства организации в соответствии со значением R определяется следующим образом:

    — R 0,42, вероятность банкротства минимальная до 10%.

    Используя данную методику, можно с точностью до 81% определить степень риска банкротства предприятия за три квартала.

    Таким образом, банкротство предопределено самой сущностью предпринимательства, которое всегда сопряжено с неопределённостью достижения его конечных результатов, а значит и с риском потерь. Источниками этой неопределённости являются все стадии воспроизводства — от закупки и доставки сырья, материалов и комплектующих изделий до производства и продажи готовых изделий.

    Список литературы

    1. Басовский, Л.Е., Басовская Е.Н. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. [Текст] : учеб. пособие / Л.Е. Басовский, Е.Н, Басовская. – М. : ИНФРА, 2009. – 366 с.
    2. Кондраков, Н.П. Основы финансового анализа [Текст] : учеб. пособие / Н.П. Кондраков. М. : ЮНИТИ, 2011. – 112с.
    3. Маслова, И.А. Методы диагностики вероятности банкротства [Текст] / И.А. Маслова, Н.В. Пчеленок // Экономический анализ: теория и практика. ─ 2013. — № 12. ─ с. 47 — 53.
    4. Федорова, Е.А. Прогнозирование банкротства предприятия с учетом факторов внешней среды [Текст] / Е.А. Федоров, М.П. Лазарев, А.В. Федин // Экономический анализ: теория и практика, 2016. — №42. — 86 с.

    Электронное периодическое издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор), свидетельство о регистрации СМИ — ЭЛ № ФС77-41429 от 23.07.2010 г.

    Соучредители СМИ: Долганов А.А., Майоров Е.В.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector