Здравствуйте, в этой статье мы постараемся ответить на вопрос: «Модели банкротства зарубежных предприятий с формулами расчета (4 MDA-модели)». Если у Вас нет времени на чтение или статья не полностью решает Вашу проблему, можете получить онлайн консультацию квалифицированного юриста в форме ниже.
Банкротство — это не тот зверь, который подкрадывается внезапно. К такому состоянию предприятия идут на протяжении нескольких месяцев, а то и лет. Грамотное руководство умеет заметить внешние, внутренние и косвенные признаки надвигающегося разорения, а финансовые эксперты предпочитают руководствоваться математическими расчетами, позволяющими оценить деятельность фирмы еще за год-два до потенциального краха.
Использование экономической модели для прогноза банкротства на практике
В 1977 году ученый из Британии Ричард Таффлер опубликовал четырехфакторную MDA-модель, основанную на методе дискриминантного анализа и позволяющую с высокой степенью вероятности определить финансовые риски компании в ближайшей перспективе.
Экономист, разработавший методику прогнозирования экономического краха предприятий на базе модели Альтмана, на протяжении нескольких лет изучал деятельность более 90 компаний, взяв за основу шестилетний временной промежуток — с 1969 по 1975 год. Изучив деятельность 46 разорившихся и такого же количества процветающих предприятий, Таффлер разработал действующую по сей день формулу оценивания вероятности банкротства.
Отечественный способ прогнозирования несостоятельности
Из многочисленных способов прогнозирования банкротства, выделяют одну, которая была создана еще в 1997 году. Ее разработали Иркутские ученые, которые изначально провели ряд опросов среди отечественных предпринимателей.
Согласно проведенным исследованиям, они создали формулу, которая очень точно прогнозирует вероятность банкротства предпринимателей. Она выглядит следующим образом:
R = 8,37*К1 + К2 + 0,053*К3 + 0,62*К4
По формуле:
- К1 – показатель эффективности использования активов предприятия. Показатель рассчитывается методом деления капитала полученного с оборота на собственный;
- К2 – число, которое показывает рентабельность работы. Рассчитывается делением прибыли от реализации на капитал компании;
- К3 – показатель оборота активов. Определяется путем деления дохода компании на валюту баланса;
- К4 – показатель нормы прибыли. Рассчитывается путем деления чистой прибыли компании на ее расходы.
Проведя анализ, можно с большой вероятностью спрогнозировать анализ несостоятельности компании в ближайшее время. Конечный результат определяется следующим образом:
- при показателе R 0 либо меньше – возможное банкротство является максимальным;
- при показателе R 0 – 0,18 – большой процент проявления банкротства;
- при показателе R 0,18 – 0,32 – средний процент проявления банкротства;
- при показателе R 0,32 – 0,42 – процент несостоятельности небольшой;
- при показателе R более чем 0,42 процент несостоятельности приравнивается к нулю.
Данный способ пользуется спросом у отечественных компаний, поскольку он полностью разрабатывался под российский рынок бизнеса.
Модель Аргенти — эта модель учитывает не только экономические, но и социальные причины банкротства. При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенти, либо 0 — промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель-А-счет. Исследование в рамках подхода начинается с предложений:
— идет процесс, ведущий к банкротству,
— процесс этот для своего завершения требует нескольких лет,
— процесс может быть разделен на три стадии: недостатки, ошибки, симптомы.
Недостатки. Компании, движущиеся к банкротству, годами показывают несколько недостатков, очевидных задолго до фактической несостоятельности.
Ошибки. Вследствие накопления этих недостатков предприятие может совершить фатальную ошибку, ведущую к банкротству.
Симптомы. Совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей, признаки дефицита наличности. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.
Снижение уровня банкротства предприятия
В ходе процедуры банкротства, основной целью, является не ликвидация предприятия, а поиск путей его финансового оздоровления. Можно выделить следующие основные режимы финансового оздоровления компании в ходе процедуры инициализации банкротства.
Для снижения риска наступления вероятности несостоятельности (банкротства) коммерческой организации, необходимо проводить полноценный мониторинг и комплексную оценку ее финансового состояния, ликвидности и платежеспособности. Принимать меры по улучшению данных показателей и следить за изменениями их в динамике.
Таким образом, на основании выше изложенного материала, можно сделать вывод о том, что банкротство представляет, прежде всего, определенный процесс, инициированный кредитором, в ходе которого компания принимает меры к возможности погашения предъявленных ей долгов, с целью обеспечения своего дальнейшего функционирования. В практики исследования и диагностики несостоятельности (банкротства) коммерческих организаций существуют различные подходы, как отечественных, так и зарубежных авторов. При этом не все методы анализа вероятности возникновения несостоятельности (банкротства) можно применить к определенной организации. С целью получения более точных результатов, необходимо учитывать множество факторов, начиная со сферы деятельности компании и заканчивая влиянием косвенных факторов, способствующих отразиться на уровне финансовой устойчивости и платежеспособности организации
В настоящее время, сложившийся экономический кризис, отрицательно отразился на деятельности коммерческих предприятия, часть из которых не смогла продолжить свою деятельность на рынке, поэтому анализ вероятности наступления банкротства, является приоритетом оценки возможностей организаций и перспектив их развития.
Имея определенные финансовые ресурсы, каждая компания, рано или поздно сталкивается с такой ситуацией, когда эффективность ее деятельности снижается, а ресурсы находятся на минимальном уровне. Причиной таких ситуаций могут стать как внешние, так и внутренние факторы. И если во время не принять рациональные меры по совершенствованию системы управления производством, персоналом, сбытом, финансовой политикой, то такая компания рискует обанкротиться и быть ликвидирована.
Математическая интерпретация модели
Типичная модель для анализа компаний выглядит следующим образом:
Z = 0,53X1 + 0,13X2 + 0,18X3 + 0,16X4
где X1 – прибыль до выплат / текущие обязательства X2 – текущие активы / обязательства X3 – текущие обязательства / общая стоимость активов X4 – интервал кредитования
X1 = ОП / ПЗср
ОП – операционная прибыль (убыток) ПЗсер – средняя величина текущих обязательств
X2 = ОКср / ПЗср
ОКср – средняя величина оборотного капитала
X3 = ПЗср / ВБср
ВБср – средняя величина валюты баланса
X4 = ЧД (В) Р / ВБср
ЧД (В) Р – чистый доход (выручка) от реализации
Если Z> 0,3, то у фирмы хорошие долгосрочные перспективы, а если Z меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.
Анализ оценки вероятности банкротства предприятия
Первые признаки неплатежеспособности предприятия проявляются задолго до того, как оно намерится объявить себя банкротом, поэтому целесообразно регулярное проведение анализа наличия признаков банкротства. Это помогает руководству держать руку на пульсе финансовой ситуации и избежать несостоятельности, восстановить платежеспособность, пока ситуация не зашла в тупик.
Задачи анализа оценки вероятности банкротства предприятия:
- Диагностика финансового положения.
- Определение источников восстановления платежеспособности.
- Определение путей оздоровления организации.
Объектами анализа становятся активные и пассивные ресурсы предприятия. Анализ оценки несостоятельности юридического лица проводится поэтапно и определяет:
- Признаки банкротства.
- Причины появления признаков финансовой несостоятельности.
- Прогноз банкротства предприятия.
- Выбор формы финансового оздоровления.
При проведении анализа деятельности организации оценивается ее состояние и динамика. Это дает возможность выявить причины неплатежеспособности, начать оздоровление предприятия.
Отечественная модель оценки вероятности
Как уже не раз говорилось, практически все перечисленные зарубежные методики не так хорошо себя показывают в российских реалиях, ведь возможности банкротства для российских и заграничных компаний разные. Именно потому рассмотрим самые популярные отечественные модели оценки вероятности, и начнем со схемы Зайцевой, что учитывает сразу несколько факторов:
- Как соотносятся чистые убытки с имуществом предприятия.
- Разницу между кредиторской и дебиторской задолженностью.
- Разницу между ликвидными активами и краткосрочными обязательствами.
- Убытки от реализуемой продукции.
- Соотношение активов компании и займа.
- Оборачиваемость активов.
Другая популярная модель так же достаточно эффективна. Ее разработали иркутские ученые–экономисты, создав формулу:
Z = 8,38*R1 + R2 + 0,054*R3 + 0,63*R4
Где значения расшифровываются как:
- R1 – эффективность применения активов (делится оборот имущества на капитал);
- R2 – рентабельность (делится чистая прибыль на имущество);
- R3 – оборотность (делятся чистые доходы на валютный баланс);
- R4 – норма прибыли (делятся чистые доходы на расходы).
Если Z меньше 0 – присутствует огромный риск банкротства. Если же значения от 0 до 0,18 — риск просто большой. Средние показатели — если результат 0,18-0,32, а низкие при результате 0,32–0,42.
Методы и модели оценки вероятности банкротства
Для диагностики вероятности банкротства максимально применяются классические методы оценки. Они помогут эффективно оценить компанию, классифицировать ее, узнать, имеет ли фирма возможности выйти из кризиса, или это потенциальный банкрот. Особой популярностью пользуются зарубежные методики оценки вероятности банкротства, среди которых выделяются:
- Методика Альтмана. Одна из самых качественных методик, позволяющая давать оптимальные варианты прогнозов о близости к несостоятельности. Например, она часто используется на крупных предприятиях с дорогостоящим пакетом акций и выходом на рынок ценных бумаг.
- Методика Бивера. Для использования на предприятиях РФ эта методика не слишком подходит, так как не учитывает специфику предприятий в РФ.
- Методика Таффлера. Достаточно эффективно используется на российских предприятиях, но только крупных.
Рассматриваемые методики имеют свои сильные и слабые стороны, потому эксперты советуют использовать несколько одновременно, чтобы получить максимально точные результаты. Но у каждого этого метода есть свои особенности, потому рассмотрим их более подробно.
Отечественная модель оценки вероятности
Как уже не раз говорилось, практически все перечисленные зарубежные методики не так хорошо себя показывают в российских реалиях, ведь возможности банкротства для российских и заграничных компаний разные. Именно потому рассмотрим самые популярные отечественные модели оценки вероятности, и начнем со схемы Зайцевой, что учитывает сразу несколько факторов:
- Как соотносятся чистые убытки с имуществом предприятия.
- Разницу между кредиторской и дебиторской задолженностью.
- Разницу между ликвидными активами и краткосрочными обязательствами.
- Убытки от реализуемой продукции.
- Соотношение активов компании и займа.
- Оборачиваемость активов.
Другая популярная модель так же достаточно эффективна. Ее разработали иркутские ученые–экономисты, создав формулу:
Z = 8,38*R1 + R2 + 0,054*R3 + 0,63*R4
Где значения расшифровываются как:
- R1 – эффективность применения активов (делится оборот имущества на капитал);
- R2 – рентабельность (делится чистая прибыль на имущество);
- R3 – оборотность (делятся чистые доходы на валютный баланс);
- R4 – норма прибыли (делятся чистые доходы на расходы).
Если Z меньше 0 – присутствует огромный риск банкротства. Если же значения от 0 до 0,18 — риск просто большой. Средние показатели — если результат 0,18-0,32, а низкие при результате 0,32–0,42.
Ответы на часто задаваемые вопросы по теме “Коэффициент прогноза банкротства”
Вопрос: Существуют ли иные методы оценки степени риска дефолта коммерческого предприятия, помимо способа с применением коэффициента прогноза банкротства?
Ответ: Да, выводы о возможности разорения предприятия можно сделать на основании многофакторных моделей (Конана, Годцера, Альтмана). Однако, проведение подобного анализа потребует от Вас знаний эконометрики. В то время, как расчет коэффициента прогноза банкротства по общей формуле или на базе данных бухгалтерского баланса отнимет минимум усилий.
Вопрос: Какой показатель даст более четкий ответ на вопрос о вероятности наступления дефолта предприятия – коэффициент прогноза банкротства или коэффициент структуры капитала?
Ответ: Индикатор банкротства, речь о котором шла в данной статье, с точностью определяет вероятность наступления дефолта. Тогда как коэффициент структуры капитала лишь косвенно затрагивает возможность наступления банкротства.
Вопрос: Занимаются ли внутренние аналитики банковских учреждений вычислением коэффициента прогноза банкротства для оценки платежеспособности потенциальных заемщиков?
Ответ: Безусловно. Расчет данного индикатора позволяет избежать одобрения кредитных заявок финансово несостоятельным юридическим лицам.
Методы и модели оценки вероятности банкротства
Для диагностики вероятности банкротства максимально применяются классические методы оценки. Они помогут эффективно оценить компанию, классифицировать ее, узнать, имеет ли фирма возможности выйти из кризиса, или это потенциальный банкрот. Особой популярностью пользуются зарубежные методики оценки вероятности банкротства, среди которых выделяются:
- Методика Альтмана. Одна из самых качественных методик, позволяющая давать оптимальные варианты прогнозов о близости к несостоятельности. Например, она часто используется на крупных предприятиях с дорогостоящим пакетом акций и выходом на рынок ценных бумаг.
- Методика Бивера. Для использования на предприятиях РФ эта методика не слишком подходит, так как не учитывает специфику предприятий в РФ.
- Методика Таффлера. Достаточно эффективно используется на российских предприятиях, но только крупных.
Рассматриваемые методики имеют свои сильные и слабые стороны, потому эксперты советуют использовать несколько одновременно, чтобы получить максимально точные результаты. Но у каждого этого метода есть свои особенности, потому рассмотрим их более подробно.
Перечень компаний, анализируемых в процессе разработки модели, и их финансовые показатели (часть 12)
|
Компания |
R2 (в Иркутской модели) |
R3 (в Иркутской модели) |
R4 (в Иркутской модели) |
R (итоговый коэффициент Иркутской модели) |
|
Обозначение |
R2 |
R3 |
R4 |
R |
|
ООО «СтройКом» |
0,00 |
0,00 |
0,02 |
6,63 |
|
ОАО «Автоиспытания» |
0,04 |
0,35 |
0,25 |
0,56 |
|
ООО «ЗКМ» |
0,17 |
0,00 |
-1,00 |
7,92 |
|
ОАО «Дружная горка» |
0,03 |
0,45 |
0,01 |
3,40 |
|
ЗАО «Управление механизации №276» |
-0,13 |
0,05 |
-0,02 |
1,97 |
|
ООО «Вэй-Групп Логистика» |
1,00 |
0,24 |
-5,06 |
4,87 |
|
ОАО «Газпром» |
0,13 |
1,12 |
0,02 |
7,85 |
|
ОАО «Лада-Сервис» |
0,21 |
4,32 |
0,01 |
5,47 |
|
ОАО «Авиакомпания Ютэйр» |
0,13 |
1,29 |
0,04 |
3,01 |
|
ОАО «ГИПРОТРУБОПРОВОД» |
0,00 |
0,94 |
0,00 |
3,17 |
|
ОАО «Челябвтормет» |
0,28 |
7,26 |
0,03 |
6,21 |
|
ОАО «Магнит» |
0,00 |
0,01 |
0,03 |
7,59 |
|
ОАО «Лукойл» |
0,20 |
0,95 |
0,13 |
2,33 |
|
ОАО «Мегафон» |
0,46 |
0,37 |
0,53 |
4,42 |
|
ОАО «Карьеры доломитов» |
0,41 |
0,67 |
0,14 |
2,17 |
|
ОАО «МТС» |
0,39 |
0,67 |
0,39 |
2,75 |
-test на наличие гетероскедастичности в разработанной модели
|
Heteroskedasticity Test: White |
||||
|
F-statistic |
4.077456 |
Prob. F(14,1) |
0.3719 |
|
|
Obs*R-squared |
15.72454 |
Prob. Chi-Square(14) |
0.3305 |
|
|
Scaled explained SS |
6.221324 |
Prob. Chi-Square(14) |
0.9606 |
|
|
Test Equation: |
||||
|
Dependent Variable: RESID^2 |
||||
|
Method: Least Squares |
||||
|
Date: 04/29/13 Time: 01:18 |
||||
|
Sample: 1 16 |
||||
|
Included observations: 16 |
||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
0.832535 |
0.302973 |
2.747886 |
0.2222 |
|
R1 |
-1.856838 |
1.020533 |
-1.819478 |
0.3199 |
|
R1^2 |
1.102354 |
0.723167 |
1.524341 |
0.3696 |
|
R1*R2 |
5.649803 |
7.939616 |
0.711596 |
0.6063 |
|
R1*R4 |
10.27868 |
18.10906 |
0.567599 |
0.6713 |
|
R1*ROA |
-48.03411 |
62.83487 |
-0.764450 |
0.5845 |
|
R2 |
0.475311 |
1.836268 |
0.258846 |
0.8388 |
|
R2^2 |
-19.17781 |
12.01298 |
-1.596424 |
0.3563 |
|
R2*R4 |
3.911891 |
4.673066 |
0.837114 |
0.5563 |
|
R2*ROA |
85.64494 |
67.02434 |
1.277818 |
0.4227 |
|
R4 |
-10.28771 |
11.76190 |
-0.874664 |
0.5425 |
|
R4^2 |
32.48738 |
45.59468 |
0.712526 |
0.6059 |
|
R4*ROA |
-98.95117 |
147.2038 |
-0.672206 |
0.6232 |
|
ROA |
9.529474 |
22.70617 |
0.419687 |
0.7470 |
|
ROA^2 |
14.58299 |
23.53239 |
0.619699 |
0.6468 |
|
R-squared |
0.982784 |
Mean dependent var |
0.070780 |
|
|
Adjusted R-squared |
0.741755 |
S.D. dependent var |
0.094585 |
|
|
S.E. of regression |
0.048066 |
Akaike info criterion |
-4.130074 |
|
|
Sum squared resid |
0.002310 |
Schwarz criterion |
-3.405772 |
|
|
Log likelihood |
48.04059 |
Hannan-Quinn criter. |
-4.092984 |
|
|
F-statistic |
4.077456 |
Durbin-Watson stat |
1.752084 |
|
|
Prob(F-statistic) |
0.371879 |
Диагностика банкротства
Диагностика банкротства позволяет выявить показатели потоков платежей (текущих и перспективных), а также оценить производственную, инвестиционную и финансовую деятельность предприятия. Оценка вероятности банкротства является неотъемлемой частью кредитного анализа заемщика. Существует целый ряд моделей прогнозирования банкротства, позволяющих оценить и диагностировать перспективную степень платежеспособности предприятия. Основной задачей диагностики является своевременное обеспечение принятия управленческих решений в целях снижения влияния негативных финансовых процессов.Так как ни одну модель банкротства нельзя считать совершенной, для объективности общего анализа рассматриваются сразу несколько моделей. Только комплексное рассмотрение описанных ниже моделей сможет дать объективную и полную оценку финансовой состоятельности предприятия.
Разделяют два подхода к оценке степени вероятности банкротства:
- качественный;
- количественный.
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.
Модель Альтмана для непроизводственных компаний
В 1993 году Альтман продолжил свои исследования и пересмотрел модель для непроизводственных компаний. (Аль).
Альтман исключает показатель X5 (коэффициент оборачиваемости активов) из Z-счета, оставив три первые переменные неизменными, но весовые коэффициенты пересчитываются заново. Именно коэффициент оборачиваемости активов определял большой разброс значений на выходе из-за высокой зависимости от отраслевой специфики.
Формула Z-модели Альтмана для непроизводственных компаний:
Z = 6.56 × X1 + 3.26 × X2 + 6.72 × X3 + 1.05 × X4
Где:
- X1 — Оборотный капитал / Активы (Working Capital / Assets, Working Capital / Total Assets);
- X2 — Нераспределенная прибыль / Активы (Retained earnings / Assets);
- X3 — Прибыль до налогообложения / Активы или EBIT / Активы (Profit before tax / Assets или EBIT / Assets);
- X4 — Собственный капитал / Обязательства (Equity / Liabilities).
Заключение о Z-модели Альтмана для непроизводственных компаний:
- Z ≤ 1,1 — ситуация критическая, организация с высокой вероятностью обанкротится;
- Z ≥ 2,6 — нестабильная ситуация, вероятность банкротства организации невелика, но не исключена;
- Z от 1,10 до 2,6 — низкая вероятность банкротства организации;
Какие методики используются при оценке вероятности банкротства?
Для прогнозирования финансовой несостоятельности организации активно используются классические методы оценки деятельности бизнеса. Методика считается наиболее оптимальной, поскольку дает наиболее реальный прогноз потенциального банкротства.
Также, на практике используются другие методики:
- Методика Бивера. Для определения вероятности банкротства чистая прибыль делится на сумму всех обязательств компании. Если полученный коэффициент не превышает 0,2, то структура баланса организации неудовлетворительная. Специалисты считают ее не слишком удачной для РФ, так как она не учитывает особенности деятельности российских фирм.
- Методика Давыдова-Беликова. Разработана российскими специалистами, наиболее эффективно определяет риск банкротства отечественных компаний. Основана на моделях Альтмана и Таффлера. Используется при анализе вероятности финансовой несостоятельности торговых предприятий.
- Методика Федотовой. Используется для оперативного определения признаков финансовой несостоятельности. Опирается на коэффициент текущей ликвидности и долю заемных средств в валюте баланса. Часто выдает погрешности.