Всякое предприятие, осуществляющее коммерческую деятельность, вступает в денежные отношения с налоговыми органами, банками, поставщиками и потребителями и т.д. В процессе этих отношений у предприятия возникают обязательства, которые могут привести к тому что, предприятие станет должником и будет обязано в некоторый срок совершить в пользу другого лица определенные действия такие как, произвести платеж, поставить товар, исполнить услуги и т.д. Если же предприятие из режима своевременного исполнения обязательств переходит в кризисную зону ненадежного исполнения, исполнения со сбоями и срывами, вплоть до безнадежного состояния, то оно становится как партнер неплатежеспособным, или несостоятельным, наносящим ущерб кредиторам.
Методы оценки и прогнозирования вероятности банкротства предприятия приобретают особую актуальность.
Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими, а также умение «читать баланс». Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании. Первый подход является более распространенным, а самой известной моделью прогнозирования банкротства является модель Альтмана [25].
В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) Альтмана имеет вид:
(3.7)
где К1 = собственный оборотный капитал/сумма активов;
К2 = нераспределенная прибыль/сумма активов;
К3 = прибыль до уплаты процентов/сумма активов;
К4 = рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал;
К5 = объем продаж/сумма активов.
Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [-14, +22], при этом предприятия, для которых Z>2,99 попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z<1,81 являются, безусловно-несостоятельными, а интервал [1,81-2,99] составляет зону неопределенности [24].
Позже (1983) Альтман распространил свой подход на компании, чьи акции не котируются на рынке:
(3.8)
Здесь К4 - уже балансовая стоимость собственного капитала в отношении к заемному капиталу. При Z<1.23 Альтман диагностирует высокую вероятность банкротства.
Первым российским опытом применения подхода Альтмана является сравнительно недавно разработанная учеными Иркутской государственной экономической академии четырехфакторная модель Давыдовой-Беликова:
(3.9)
где К1 = оборотный капитал/сумма активов;
К2 = чистая прибыль/собственный капитал;
К3 = объем продаж/ сумма активов;
К4 = чистая прибыль/себестоимость.
Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели Z определяется следующим образом:<0 - вероятность банкротства максимальная (0.9 - 1),
<Z<0.18 - вероятность банкротства высокая (0.6 - 0.8),
.18 < Z < 0.32 - вероятность банкротства средняя (0.35-0.5),
.32 < Z < 0.42 - вероятность банкротства низкая (0.15-0.20), >0.42 - вероятность банкротства незначительна (до 0.1).
Рассчитаем индекс Альтмана для ОАО «КМАПЖС», характеризующий экономическое состояние предприятия в 2010-2011 гг. (рис. 3.1 и табл. 3.7).
Таблица 3.7 Расчет коэффициентов модели Альтмана для ОАО «КМАПЖС»
Наименование показателя |
Значение показателя | |
2010 |
2011 | |
Сумма активов, млн. руб. |
3147,6 |
3473,2 |
Собственный оборотный капитал, млн. руб. |
253,7 |
953,3 |
Нераспределенная прибыль, млн. руб. |
167,5 |
130,3 |
Прибыль до уплаты процентов, млн. руб. |
209,14 |
172,1 |
Рыночная стоимость собственного капитала, млн. руб. |
2056,9 |
3384,9 |
Заемный капитал, млн. руб. |
90,8 |
88,3 |
Объем продаж, млн. руб. |
1997,5 |
2083,8 |
К1 |
0,081 |
0,274 |
К2 |
0,053 |
0,038 |
К3 |
0,066 |
0,050 |
К4 |
22,653 |
38,334 |
К5 |
0,635 |
0,600 |
Z - счет Альтмана |
10,455 |
17,079 |
Вероятность банкротства |
Ничтожно мала |
Ничтожно мала |
Корреляционный анализ в статистических расчетах
Слово “статистика” приходит от латинского слова status
(состояние), которое употреблялось в значении “политическое состояние”.
Большим шагом в развитии статистической науки послужило
применение экономико-математических методов и широкое использование
компьютерной техники в анализе социально-экономических явлен ...
Комплексный экономико-статистический экспресс-анализ технико-экономических ресурсов предприятия
Важную роль в обеспечении повышения эффективности производства играет
экономико-статистический экспресс-анализ ресурсов предприятия, являющийся
составной частью экономических методов управления. Анализ является базой
планирования, средством оценки качества планирования и выполнения плана.
Предметом экономическо ...