Методы прогнозирования вероятности банкротства предприятия

В мировой практике для прогнозирования устойчивости работы предприятия, выбора его, финансовой политики, а также определения риска банкротства используются разные экономико-математические модели.

Наиболее применяемые методы оценки вероятности банкротства предприятия – это Z-модели, предложенные известным западным экономистом Е.Альтманом.

Проведенные исследования показали, что комбинации относительных показателей должны иметь высокую способность характеризовать вероятность быстрого банкротства того или другого предприятия. На основании использования приемов статистического метода, названного анализом множественных дискриминантов, были рассчитаны параметры корреляционной линейной функции

, (12.1)

где Z - показатель неплатежеспособности предприятия;

А – параметры, которые показывают степень влиянию показателей на вероятность банкротства;

Х – показатели (факторы влияния) деятельности предприятия.

Даная модель двухфакторная. В расчетах использовались такие показатели, как коэффициент покрытия и коэффициент финансовой зависимости. Для США эта модель имеет такой вид:

, (12.2)

где К_П – коэффициент покрытия = текущие активы /поточні обязательства;

К_ФЗ – коэффициент финансовой зависимости = заемные средства / общий размер пассивов.

Исследуя функционирование разнообразных хозяйственных систем, наиболее часто ограничиваются использованием простой функции.

Для предприятий, в которых Z = 0, вероятность банкротства равняется 50%. Если Z < 0, то вероятность банкротства менее 50% и дальше снижается в меру уменьшения Z. Если Z > 0, то вероятность банкротства больше 50% и растет с увеличением Z.

Преимущество данной модели в ее простоте и возможности применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии.

Однако очевидно, что прогнозирование неплатежеспособности предприятия с помощью двухфакторной модели не обеспечивает высокую точность расчетов, которые характеризуют деловую активность и эффективность функционирования предприятия. Необходима более сложная функция, зависящая от большего количества переменных.

В 1968 г. была предложена пятифакторная модель прогнозирования – это так называемая модель «Altman Z-score». Она представляет собой функцию от некоторых показателей, которые характеризуют экономический потенциал предприятия и результаты его работы за отчетный период, где n изменяется от 1 до 5.

Пятифакторная модель имеет вид

(12.3)

где коэффициенты К1 – К5 рассчитываются за такими алгоритмами:

К1 – доля собственных оборотных средств в активах предприятия;

К2 – нераспределеная прибыль в общем объеме активов (показывает рентабельность активов, рассчитанную с использованием величины нераспределенной прибыли);

К3 – доля прибыли (до уплаты процентов и налогов) в общем объеме активов (характеризует рентабельность активов, рассчитанную с использованием показателя валового дохода);

К4 – рыночная стоимость акционерного капитала в общем объеме долговых обязательств;

К5 – выручка от реализации в общем объеме активов (характеризует отдачу активов).

В зависимости от Z прогнозируется вероятность банкротства: до 1,8 – очень высокая; от 1,8 до 2,7 – высокая; от 2,8 до 2,9 – возможная; больше 3,0 – очень низкая. Точность прогноза в этой модели в пределах одного года составляет 95%, два года - до 83%, это является преимуществом данной модели. Недостаток этой модели в том, что ее можно использовать в основном для больших компаний.

Семифакторная модель, разработанная Альтманом в 1977р., позволяет прогнозировать банкротство на 5 лет с точностью до 70% и вмещает такие показатели: рентабельность активов, динамику прибыли, коэффициент покрытия (ликвидности), коэффициент автономии, совокупные активы.

Преимущество этой модели заключается в максимальной точности. Однако ее применение усложнено из-за недостатка информации (необходимы данные аналитического учета, которых нет у внешних пользователей).

Z-счет Альтмана - не единственный критерий определения возможного банкротства предприятия. В аналитическом исследовании и прогнозировании используются и другие критерии вероятности финансового кризиса на предприятии.

Дата добавления: 2013-12-13