Расчет вероятности банкротства предприятия

Содержание

Что такое коэффициент прогноза банкротства и как его рассчитать

Расчет вероятности банкротства предприятия

Коэффициент прогноза банкротства – количественный способ оценки вероятности наступления финансовой несостоятельности. Его значение важно для собственников бизнеса, инвесторов, руководства предприятий, кредиторов, партнеров работников. Основанием для расчета служат данные бухгалтерского баланса (Ф. № 1). Снижение показателя свидетельствует об ухудшении дел в компании и риске наступления дефолта.

Выявление неблагоприятных тенденций в работе организации, первых признаков дефолта – важная задача для инвесторов, собственников, руководства, кредиторов, государственных органов, а порой – и работников предприятия. Количественная оценка вероятности банкротства позволит своевременно вывести активы из бизнеса, принять управленческие решения для предупреждения неплатежеспособности компании.

Коэффициент прогноза банкротства (Кпб) – это относительный финансовый показатель, который характеризует удельный вес чистых оборотных средств в структуре баланса компании. Он позволяет определить, способна ли организация расплачиваться по своим краткосрочным обязательствам за счет средств, полученных от продажи запасов.

Справка! До 2000 годов прогнозирование банкротства компаний осуществлялось исключительно на основании многофакторных моделей зарубежных авторов – Альтмана, Годцера, Конана. Однако рассчитать их могли лишь специалисты-аналитики, обладающие знаниями в сфере эконометрики. Однако 15 лет назад была выведена простая формула анализа вероятности дефолта бизнеса на базе данных финансовой отчетности.

Кпб является количественным методом оценки состоятельности предприятия. С его помощью можно понять:

  • хватит ли запасов предприятия для покрытия его краткосрочных обязательств;
  • сможет ли организация быстро их продать и погасить свои текущие долги.

Если коэффициент структуры капитала косвенно затрагивает возможность наступления финансовой несостоятельности, то индикатор банкротства точно определяет вероятность такого развития событий.

Справка! Если полученное расчетным путем значение коэффициента прогноза банкротства окажется достаточным, то предприятие можно считать платежеспособным, а вероятность банкротства в ближайшие полгода – низкой.

Таблица 1. Факторы изменения коэффициента прогноза банкротства

Коэффициент снижаетсяКоэффициент увеличивается
  • Увеличиваются краткосрочные обязательства (кредиторская задолженность, доходы будущих периодов и др.).
1. Текущие долги погашаются, а новые обязательства не открываются.
  • Снижается сумма ликвидных активов (товарно-материальных запасов, дебиторская задолженность, отложенный НДС).
2. Растет база запасов и отложенных налоговых платежей.
  • Старые кредиты погашаются за счет новых.
3. Увеличивается оборачиваемость активов.

Справка! В последние годы оценку вероятности банкротства активно применяют банки: используя находящуюся в публичном доступе финансовую отчетность, они регулярно считают Кпб.

Формула расчета коэффициента прогноза банкротства

Источником данных для определения вероятности дефолта бизнеса служит основной элемент финансовой отчетности компании: ее бухгалтерский баланс (Ф. № 1):

  • оборотные активы (ст. 1200);
  • отложенные налоговые обязательства (ст. 1180);
  • краткосрочные обязательства (ст. 1500);
  • валюта баланса (ст. 1700).

Важный момент! При оценке вероятности финансовой состоятельности важно сопоставлять сроки обязательств со сроками оборотных активов и отложенных налоговых платежей. Так, если погасить задолженность необходимо в течение полугода, то дебиторская задолженность со сроком до 3-х месяцев в расчет приниматься не будет. 

В экономическом анализе формула расчета показателя прогноза банкротства предприятия выглядит так:

Кпб = ОА+ОНО – КО /ВБ, где

  • ОА – оборотные активы;
  • ОНО – отложенные налоговые обязательства;
  • КО – краткосрочные обязательства;
  • ВБ – валюта баланса.

Приведенную выше формулу для практичности применения можно выразить в статьях бухгалтерского баланс:

Кпб = ст. 1200 + ст. 1180 – ст. 1500 / ст. 1700

Важный момент! В российской практике компании имеют отложенные налоговые выплаты только по НДС, поэтому для освобожденных от него компаний и тех субъектов бизнеса, чья деятельность облагается по ставке 0%, вторая переменная в формуле опускается.

Нормативное значение индикатора

Поскольку у предприятий разных отраслей экономики объем ликвидных активов и отложенных налоговых выплат различается, то единого нормативного значения показателя банкротства не существует. Однако можно выделить несколько критериев его анализа:

  • значение коэффициента всегда должно быть положительным (Кпб>0). Обратная ситуация свидетельствует о том, что запасов компании недостаточно для покрытия ее краткосрочных долгов;
  • если значение индикатора растет, то его финансовое положение улучшается и наоборот;
  • если показатель прогноза дефолта больше 100%, то компания недостаточно эффективно использует возможности заимствования в своей деятельности.

Важный момент! Кпб не анализируют в виде точечного значения для отдельно взятого бизнеса: обычно его сравнивают с базисным или среднеотраслевым коэффициентом, аналогичным индикатором конкурентом или в динамике по годам.

Примеры расчета коэффициента

Алгоритм определения вероятности банкротства детально представлен на примере двух российских лизинговых компаний – ООО «Санкт-Петербургская лизинговая компания «СЛК» и ООО «Сбербанк Лизинг».

Таблица 2. Определение Кпб для ООО «СЛК», млн руб.

КодСтатья баланса201420152016
Ст. 1200 Оборотные активы 321 304 262
Ст. 1500 Текущие обязательства 148 201 302
Ст. 1180 Отложенный НДС 11 35 12
Ст. 1700 Валюта баланса 526 490 398
Коэффициент ПБ 0,349809886 (35%) 0,281632653 (28,1%) -0,070351759(-7%)

Вывод! Динамика показателя Кпб для лизинговой компании «СЛК» характеризует весьма неблагоприятную тенденцию: в 2016 году он снизился, однако руководство не предприняло адекватных мер. В 2017 году индикатор оказался ниже нормативного уровня и составил 0,07, в связи с чем была начата процедура банкротства.

Таблица 3. Определение Кпб для ООО «Сбербанк Лизинг», млн руб.

КодСтатья баланса201420152016
Ст. 1200 Оборотные активы 32,5 39,8 45,2
Ст. 1500 Текущие обязательства 8,27 12,63 13,24
Ст.1180 Отложенный НДС 0,26 1,07 1,13
Ст.1700 Валюта баланса 723 815 853
Коэффициент ПБ 0,033872752 (3,4%) 0,034650307 (3,5%) 0,038792497 (3,9%)

Вывод! ООО «Сбербанк Лизинг» демонстрирует высокий уровень финансовой устойчивости. Несмотря на то, что организация использует возможности заемного финансирования (текущие обязательства растут), поддержание баланса между заемным и собственным капиталом обеспечивает постепенный рост финансовой устойчивости.

Несмотря на то, в 2015-2016 гг. коэффициент вероятности банкротства у ООО «СЛК» выше, чем у ООО «Сбербанк Лизинг», петербургская лизинговая фирма демонстрирует неэффективное управление заемным капиталом: ее текущие обязательства растут не постепенно, а скачкообразно. Что в конечном итоге и приводит ее к банкротству.

Подробный алгоритм расчета Кпб представлен в образце: он осуществлен на базе табличного редактора Excel.

Источник: https://moneymakerfactory.ru/spravochnik/prognoz-bankrotstva/

Расчет вероятности банкротства предприятия: оценка и методики анализа

Банкротство в качестве экономического и социального явления достигло невероятного развития. Компании терпят убытки, а доходы населения снижаются. Общая совокупность факторов приводит к прогнозируемому состоянию, при котором официально фиксируется факт несостоятельности. Также сегодня практикуется специальная оценка вероятности банкротства.

Экономические и правовые факторы несостоятельности

Правовые факторы несостоятельности прописаны в законодательстве и имеют три варианта:

  • Неспособность оплатить долги по требованию кредитной организации или осуществить личную обязанность по взысканию обязательных выплат.
  • Не следование установленному порядку на протяжении трех месяцев.
  • Для юрлица размер долга составляет 100 тысяч рублей, для физического и ИП – 10 тысяч.
Читайте также  Оспаривание сделки должником до начала процедуры банкротства

Население также применяет еще один фактор – объем долга непременно превышает стоимость имущества. Таким образом, несостоятельность лиц определяется по двум критериям – неплатежеспособностью и неоплатностью. Первый критерий предполагает неспособность погашения долговых обязательств частноправового или публично-правового характера, а второй обозначает превышение размера долга над объемом имущества.

Определенные теоретики права приводят свои оценки данных обстоятельств, но сходятся во мнении, что на первый взгляд наиболее выгодным решением становится использование фактора неоплатности, ведь нехватка суммы обеспечивает специальный порядок разделения имущества между кредитными организациями. Однако им становится значительно сложнее самостоятельно устанавливать данный дефицит, и для этих целей может использоваться особый финансовый анализ.

Помимо этого, применение только критерия неоплатности способно повлечь за собой ситуацию, при которой должник не станет выполнять оплату своевременно, не рискуя угодить под процесс банкротства. Также возможны ситуации злоупотребления, когда используется определение вероятности обанкротиться. Институт недействительности соглашений не способен полноценно пресекать любые попытки обойти интересы кредитных организаций. К тому же суду становится довольно тяжело давать оценку имуществу при любой ситуации поступления искового заявления от различных контрагентов юрлица.

Экономические признаки банкротства

В наши дни именно неплатежеспособность представляет собой важнейший признак, используемый во время вынесения вердикта о банкротстве, но неоплатность также имеет место, если речь идет о физическом лице. Экономическая сторона предполагает другую категорию – расчет экономических признаков банкротства, имеющих две вариации. Для начала, это характеристики, которые вероятнее всего указывают на финансовые затруднения, а также возможное банкротство:

  • Критические факторы ликвидности и их прогнозируемое падение в дальнейшем.
  • Существующий просроченный долг перед финансовыми организациями (меньше трех месяцев).
  • Недостаточный объем личного капитала.
  • Снижение части заемных денег.
  • Резкое падение цены акций компании.
  • Многочисленные потери в ключевой деятельности предприятия, включая снижение объемов продаж и заказов, общие убытки.
  • Неграмотное применение имеющихся средств.
  • Переизбыток готовых товаров.

Имеются также факторы, выступающие определенным сигналом к вероятности резкого падения положения компании, но не являющиеся прямым свидетельством критической ситуации в действительном периоде:

  • Разрыв правовых связей с важнейшими контрагентами.
  • Вынужденные постоянные простои в рабочем процессе.
  • Низкие капиталовложения.
  • Малая эффективность существующих договоров.
  • Не следование требованиям обновления оборудования.
  • Зависимость предприятия от одного проекта, техники, актива, материалов или клиента.

Использование экономических признаков не становятся важнейшим доводом для суда при признании определенного субъекта банкротом, но с их помощью осуществляется вероятность банкротства предприятия.

Используемые способы и модели оценивания вероятности банкротства

Анализ возможности банкротства является довольно значимым процессом, направленным на быстрое установление близости к несостоятельности и использование мер предупреждения. Любой из способов может быть эффективным, несмотря на то, что они используют разные факторы.

Метод Альтмана

Расчет вероятности банкротства предприятия с помощью Z-счета Альтмана является одной из наиболее популярных зарубежных методик. Его вносят в перечень количественных способов в связи с основанием на определенных финансовых характеристиках. Ученый создал свою пятифакторную модель анализа индекса кредитоспособности:

Z = 0,717X1+0,847X2+3,107X3+0,42X4+0,995X5,

При которой X1 предполагает деление оборотного капитала на общий объем активов корпорации, Х2 становится финансовым рычагом, Х3 обозначает деление общего объема выручки до оплаты налога на кредитные задолженности, Х4 – это деление общей ценности личного капитала на цену долга, Х5 – деление общего объема продаж на размер активов компании.

На основе показателя Z осуществляется диагностика вероятности банкротства компании:

  • Z

Источник: https://sodrugestvo.org/page/metodiki-analiza-veroyatnosti-bankrotstva

Оценка вероятности банкротства

Нестабильное положение дел в экономике страны приводит к тому, что всё больше организаций оказываются в состоянии финансового кризиса.

Неспособность выполнять кредитные обязательства ведет к банкротству предприятия. Что в свою очередь может привести к его ликвидации.

В подобной ситуации важно принимать верные финансовые решения. Анализ банкротства предназначен для своевременного выявления признаков неплатежеспособности организации.

Признаки финансовой несостоятельности проявляются задолго до наступления глубокого финансового кризиса, поэтому оценка вероятности банкротства призвана помочь своевременно восстановить стабильность и избежать фатальных последствий.

Определение термина банкротство

Банкротством называется неспособность должника (физическогоили юридического лица) выполнять кредитные обязательства по оплате обязательныхплатежей.

Признание банкротства помогает легально списать долги в судебном порядке.

Какие есть коэффициенты для расчета?

Статус возможного банкротства позволяет предприятию выиграть время для нормализации дел и восстановления финансовой стабильности.

Оценкой потенциального банкротства занимается экономист, который есть в каждой фирме. Схемы расчета подбираются индивидуально. В общих чертах в задачу экономиста входит диагностика финансового положения предприятия.

При наличии проблем, экономист должен определить пути восстановления платежеспособности и выработать способы, которые помогут стабилизировать оборот средств внутри фирмы. В коэффициенты расчета входят активные и пассивные денежные обороты организации.

При оценке вероятности банкротства экономист обращаетвнимание на такие факторы как:

  • наличие/отсутствие денежной зависимости;
  • платежеспособность;
  • признаки банкротства;
  • рентабельность предприятия или коэффициент оборачиваемости;
  • внутренние издержки;
  • управление прибылью.

На основе этих факторов строится прогноз вероятностибанкротства предприятия. Ситуация финансового кризиса имеет три этапа:

  1. докризисный период (на этом этапе кризиса может бытьприостановлен);
  2. период острого кризиса (на этом этапе кризис может бытьприостановлен при принятии грамотных финансовых решений);
  3. хроническая стадия (этот этап характеризуется такимипроблемами как низкая или полностью отсутствующая ликвидность,неплатежеспособность, вхождение организации в эту стадию кризиса, зачастуюприводит к ее ликвидации).

Методы и модели анализа

Оценка банкротства предприятия – это определенный алгоритм,выработанный учеными-экономистами. В частности – это формула количественнойоценки вероятности наступления банкротства. Выработаны общие модели анализариска банкротства, позволяющие проанализировать ситуацию на любом отдельновзятом предприятии. К таким моделям относятся методы Бивера, Альтмана, модельСпрингейта и Гордона, формула Таффлера и т.д. На них мы остановимся позже.

Алгоритм, который используют финансовые аналитики прианализе вероятности банкротства, состоит из следующих этапов:

  1. создается выборный список из двух типов предприятий:банкротов и небанкротов;
  2. производится расчет финансовых коэффициентов для обоихтипов предприятий из выборки;
  3. вырабатываются модели финансового анализа банкротства.

Модели оценки риска банкротства – это математическиерасчеты, помогающие отслеживать финансовую кривую компании с целью построенияэкономической парадигмы развития предприятия.

Модель Бивера

Модель, или коэффициент, Бивера – это показатель, использующийся для выявления показателей банкротства предприятия. В целом модель Бивера – это соотношение между чистой прибылью предприятия и суммой всех его долговых и платежных обязательств.

Для своей модели Бивер отобрал из 30 аналитическихкоэффициентов 5, которые наиболее эффективно прогнозируют банкротство. Это:

  • активы (или чистый финансовый оборот);
  • доходы от активов;
  • удельный коэффициент замов (пассив);
  • коэффициент ликвидности;
  • соотношение прибыли к долговым обязательствам.

Сильной стороной модели Бивера считается использованиепоказателя окупаемости предприятия и прогнозирование сроков наступлениябанкротства.

Если коэффициент предприятия по модели Бивера в течение 1.5— 2 лет не превышает 0.2, то это оценивается как высокий риск наступлениянесостоятельности.

Методы Альтмана

Для разработки двухфакторной модели расчета вероятности банкротства Альтман использовал методы дескриминантного анализа, которые позволяют оценить уровень коммерческого риска. Целью Альтмана было выяснить – применим ли этот метод для дифференциации фирм на те, которым не грозит банкротство и те, для которых оно вероятно.

Модель Альтмана называется двухфакторной, потому что в ней учитываются только два основных финансовых показателя (коэффициента) компании, соотношения которых помогает сделать вывод о состоятельности фирмы:

  • коэффициент ликвидности в данный момент;
  • удельный вес займов в пассиве.

Эта формула уникально наглядна в своей простоте и поэтому она стала основополагающей для многих других моделей. Этим же объясняется то, что метод Альтмана остается неизменно популярным в мировой экономической практике.

Будучи предельно простым, метод Альтмана позволяет с достаточно высокой точностью описать финансовое развитие предприятия на период около 2 лет. Минус данного метода – слабая эффективность для расчетов на долгосрочный период.

Модель Гордона-Спрингейта

Гордон Спрингейт использовал метод Альтмана как основу длясоздания своей формулы расчета вероятности банкротства. Модель Спрингейтасоздана с целью дать прогноз состоятельности компаний. Спрингей использует 4компонента:

  • коэффициент оборачиваемости (активы предприятия);
  • коэффициент прибыли предприятия доналогообложения и проценты по долговым обязательствам;
  • краткосрочные обязательства;
  • чистая прибыль.
Читайте также  Учет текущих платежей в банкротстве

Особое значение имеет вторая позиция, так как представляетсобой прибыль до налогообложения. Второй показатель во многом определяетконечный результат расчетов. В модели Спрингейта определяющим показателемявляется уровень продаж. Если он высокий – предприятие успешно, если низкий –то наоборот.

Формула Таффлера

Формула, модель или тест Таффлера – это методика расчета вероятности банкротства предприятия, в основе которой лежат финансовые показатели предприятия.

В расчет берется 4 коэффициента, каждый из представляет собой соотношение двух финансовых показателей. Таким образом, метод Таффлера основывается на интегральных оценках угрозы банкротства. Таффлер использует следующие соотношения:

  • прибыль от продаж (без учета налогов) к суммесуществующих обязательств;
  • отношение суммы текущих активов к общей суммеобязательств;
  • отношение суммы текущих обязательств к общейсумме активов;
  • отношение выручки к общей сумме активов.

Вердикт о риске банкротства выносится в зависимости отитоговой цифры. Если результат больше 0,3, значит положение фирмы стабильно.Если показатель ниже 0,2 значит фирме грозит несостоятельность.

Формула Фулмера

Формула Фулмера предназначена для определенияплатежеспособности предприятия и анализа риска банкротства. Для своей формулыФулмер использовал данные 60 предприятий, 30 из которых имели хорошие показателиуспешности, а 30 других потерпели банкротство.

Формула Фулмера отличается высоким показателем точности прогноза. На год процент точности оценки риска банкротства по данной формуле составляет 98%, на два и более – 81%

Модель Фулмера включает достаточно большое количествопоказателей, Фулмер берет в расчет такие финансовые показатели как:

  • нераспределенная прибыль прошлых лет/баланс;
  • выручка от реализации/баланс;
  • прибыль (без учета налогов) /собственныйкапитал;
  • стабильный денежный приход/долгосрочные икраткосрочные обязательства;
  • долгосрочные обязательства/баланс;
  • краткосрочные обязательства/совокупные активы;
  • (материальные активы);
  • оборотный капитал/ долгосрочные и краткосрочные
  • обязательства;
  • (прибыль до налогообложения + проценты куплате/выплаченные проценты).

Наступление неплатежеспособности наступает при значении меньше 0. Первоначальный анализ содержал 40 коэффициентов, окончательный вариант состоит из 9.

Формула Зайцевой

Метод О.П. Зайцевой так же основан на методике Альтмана. Но, в отличие от Альтмана, Зайцева использует в своей формуле только частные коэффициенты, индивидуальные для каждой организации.

Формула Зайцевой состоит из следующих показателей:

  • коэффициент чистого убытка к собственномукапиталу;
  • коэффициент соотношения кредиторской идебиторской задолженности;
  • коэффициент чистый убыток к объему реализации;
  • коэффициент активов предприятия и выручки.

Модель ИГЭА

Модель ИГЭА — это разработка российских экономистов. Несомненным плюсом данной методики является то,что она была создана с учетом реалий именно нашей страны. Предполагается, что точность расчетов по модели ИГЭА для российских фирм будет более точным.

Оставаясь верными отечественной традиции, иркутские ученыевзяли за основу своей модели частные показатели и детерминантный способанализа.

Для расчетов по модели ИГЭА вам понадобятся следующиеданные:

  • оборотный (работающий) капитал фирмы;
  • коэффициент соотношения чистой прибыли ксобственным активам предприятия;
  • коэффициент соотношения чистого дохода к балансупредприятия;
  • коэффициент соотношения чистого дохода к суммезатрат предприятия.

Если итоговый показатель меньше 0 — вероятность банкротства90%-100%. Применение модели на практике показало, что она хороша для выявленияуже наступившей кризисной ситуации, тогда как для прогнозирования,целесообразней использовать иностранные модели.

Что проводится впоследствии анализа?

Цель анализа – выявить степень потенциальных и реальных рисков наступления банкротства. На ранних этапах кризиса перед предприятием стоит задача ликвидировать угрозу, и сохранить имущество. После проведения диагностики, следует принять меры по восстановлению финансовой стабильности предприятия.

К таким мерам относится:

  • модернизация средств производства (техники итехнологий);
  • диагностика потребительского рынка;
  • выплата долгов;
  • увеличение темпов экономического роста (прибыли)– можно реализовать собственные активы и оптимизировать продажи.

Предприятие должно попытаться реструктурировать своизадолженности. Если реабилитация предприятия невозможно, то наступает процедурапризнания банкротства.

Закон о банкротстве регламентирует все правоотношения между предприятием и кредиторами в рамках банкротства.

Грамотная оценка залогового имущества и использованием верных критериев оценки поможет предприятию рассчитаться с долгами. Такой метод как реорганизация (ликвидация юридического лица) так же помогает быстро уйти от несостоятельности.

Если вы не нашли ответ на свой вопрос или остались недопонимания, обратитесь за бесплатной консультацией к юристу в чате на нашем сайте

Источник: https://wdia.ru/bankrotstvo/informatsiya/otsenka-veroyatnosti-bankrotstva

Построение модели оценки вероятности банкротства в PolyAnalyst

В статье разберем методику построения модели оценки вероятности банкротства предприятия в программе статистического анализа PolyAnalyst (С).

Оценка вероятности банкротства предприятия

Оценка вероятности банкротства – количественная оценка вероятности наступления банкротства предприятия, то есть не способности своевременно и в полном объеме рассчитаться по обязательствам перед кредиторами и инвесторами. Банкротство возникает в случае финансового кризиса на предприятии в следствие влияния следующих факторов:

  • неэффективное управление заемным капиталом;
  • потеря финансовой независимости из-за превышения заемного капитала над собственным;
  • большой размер просроченной дебиторской задолженности;
  • низкая рентабельность производства;
  • снижение объема продаж из-за не конкурентной, бракованной продукции.

Модель оценки вероятности банкротства

Для того чтобы избежать наступления банкротства разрабатываются модели оценки вероятности банкротства. Это позволяет заблаговременно диагностировать ухудшение ключевых финансовых показателей предприятия, которые могут спровоцировать возникновение риска банкротства.

Существуют общие модели оценки, которые позволяют оценить риск банкротства для всех промышленных предприятий: модели Э. Альтмана, Дж. Ольсена, Р. Таффлера, Лиса и т.д. проблема использования таких моделей заключается в поверхностной оценке, так как модели строились на основе предприятий без четкой привязки к виду деятельности.

Финансовый аналитик каждого предприятия может разработать модель оценки для предприятия определенной отрасли. Собственная модель позволит выявить отраслевые особенности функционирования предприятий, что позволит более адекватно оценивать ее финансовое состояние.

Схема построения модели оценки вероятности банкротства

Общая схема построения модели оценки вероятности банкротства представляет собой следующий алгоритм:

  • Создание выборки, состоящей из двух классов предприятий: банкротов/небанкротов. Рекомендуется брать более 30 предприятий по каждому из класса, для обеспечения адекватности результатов.
  • Расчет финансовых коэффициентов для каждого из класса по бухгалтерской отчетности.
  • Создание математической модели оценки вероятности банкротства на основе дискриминантоного или логистического анализа.

Схема построения модели оценки вероятности банкротства предприятия

Существующие модели оценки вероятности банкротства

Большинство моделей оценки вероятности банкротства можно разделить на два класса: MDA – модели и Logit – модели в зависимости от метода деления двух выборок предприятий по классам.

Первая MDA модель оценки вероятности банкротства была разработана Э. Альтаманом. При построении данной модели используется дискриминантный анализ, который определяет весовые значения финансовых коэффициентов для разделения предприятий на банкротов и небанкротов. Более подробно про модель оценки вероятности банкротства читайте в статье: ⇒ “Модель Альтмана (Z-счет) прогнозирования вероятности банкротства предприятия“.

Первая Logit-модель была создана Дж. Ольсоном и позволяет определить вероятность принадлежности предприятия к классу банкрот/ небанкрот.

В данной статье мы будем рассматривать как с помощью программы PolyAnalyst можно построить логистическую модель оценки вероятности банкротства.

Построение модели оценки вероятности банкротства в программе PolyAnalyst

В нашем примере мы будем рассматривать построение модели оценки вероятности банкротства для предприятий авиационной отрасли. Для этого была сформирована база данных из 20 предприятий банкротов и 20 предприятий не банкротов. По каждому из предприятий были рассчитаны основные финансовые коэффициенты:

  • коэффициент текущей ликвидности;
  • коэффициент абсолютной ликвидности;
  • коэффициент срочной ликвидности;
  • коэффициент соотношения собственных и заемных средств;
  • коэффициент рентабельности собственного капитала.

Все расчеты объединяются в единую информационную базу для проведения моделирования.

Формирование базы данных предприятия в Excel

В таблице Excel представлены названия авиационных предприятий, их финансовые коэффициенты и принадлежность к одному из классов (1 – банкрот, 0 – не банкрот).

Для корректной работы с PolyAnalyst необходимо сохранять базы данных в Excel 2003 года.

Подключение базы данных в PolyAnalyst

На следующем этапе необходимо подключить в статистической программе PolyAnalyst базу данных по предприятиям двух классов. Для этого в разделе «Панель узлов» выбираем вкладку «Источник данных» → «Microsoft Excel». Перетаскиваем данный узел на лист и открываем его. В появившемся окне выбираем адрес базы данных по предприятиям. Следует заметить, что необходимо установить класс «Да/Нет» для колонки с 1/0. Для этого необходимо перейти во вкладку «Настройка колонок» → «Тип колонок». Итак все основные приготовления с базой данных сделаны.

Читайте также  Реестр сведений о несостоятельности банкротстве

Подключение базы данных в Excel в PolyAnalyst

Создание модели оценки вероятности банкротства в PolyAnalyst

На следующем этапе необходимо осуществить моделирование для построения статистической модели оценки. Для этого выбираем раздел «Анализ данных»→ «Логистическая регрессия». Перетаскиваем данный узел на белый лист и соединяем с базой данных стрелкой. Далее в поле «Независимые колонки» выбираем  финансовые коэффициенты, а в поле «Зависимая колонка» – класс предприятия. Нажимаем выполнить и на выходе получаем модель оценки вероятности банкротства.

Логистическая модель оценки вероятности банкротства в PolyAnalyst

Оценка параметров модели банкротства предприятий

Важным этапом является анализ статистической значимости показателей в оценке риска банкротства. Критерии Вальда (Wald) показывают уровень значимости коэффициентов в прогнозировании вероятности банкротства.

Оценка параметров полученной модели банкротства авиационных предприятий

На рисунке ниже показана значимость коэффициентов в определении класса предприятия. Можно заметить, что основной вес имеют показатели ликвидности. Поэтому можно перестроить модель, исключив из рассмотрения рентабельность и коэффициент соотношения заемных и собственных средств.

Оценка значимости финансовых коэффициентов в модели вероятности банкротства

Аналитическая формула модели оценки вероятности банкротства предприятия по выбранной отрасли имеет следующий вид:

Данную формулу можно использовать в финансовом анализе для оперативной диагностики финансового состояния предприятия по отрасли. Анализ динамики изменения вероятности банкротства служит индикатором изменения финансового состояния предприятия.

к.э.н.  Жданов Иван Юрьевич

Источник: https://finzz.ru/postroenie-modeli-ocenki-veroyatnosti-bankrotstva.html

Оценка вероятности банкротства: пять рабочих способов

Предлагаем пять моделей оценки вероятности банкротства, которые позволят вам понять, есть ли у вашей компании финансовые проблемы и могут ли они возникнуть в ближайшем будущем. Модели пригодятся предприятиям всех отраслей, в том числе публичным компаниям. Разберем, как пользоваться этими моделями на примере конкретной организации.

Используйте пошаговые руководства:

Регулярная оценка вероятности банкротства компании дает возможность вовремя устранять факторы, создающие предпосылки для наступления финансовой несостоятельности. Основой для анализа служат данные баланса и отчета о прибылях и убытках. Предлагаю рассмотреть несколько наиболее эффективных моделей, которые позволят с высокой достоверностью оценить степень риска банкротства вашей компании.

Модель Таффлера для оценки вероятности банкротства публичных компаний

Является общепризнанным инструментом для оценки вероятности банкротства компаний, чьи акции котируются на бирже. Рассчитывается по формуле:

Z = 0,53X1 + 0,13X2 + 0,18X3 + 0,16X4

где Х1 — прибыль до уплаты налога/текущие обязательства;

Х2 — текущие активы/общая сумма обязательств;

Х3 — текущие обязательства/общая сумма активов;

Х4 — выручка/сумма активов.

Критерии оценки вероятности банкротства — если величина Z больше 0,3, это свидетельствует о том, что у компании вполне устойчивое финансовое положение. Если данный показатель меньше 0,2, то высока вероятность банкротства.

Как понять, есть ли у компании проблемы, с помощью модели Альтмана

Эта модель также используется для оценки вероятности банкротства компании. Модель Альтмана основана на комплексном учете важнейших показателей хозяйственной деятельности компании. Они позволяют определить, насколько велика угроза финансовой несостоятельности для анализируемой компании. Рассчитывается по формуле:

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 1,0Х5

где Z — интегральный показатель уровня угрозы банкротства;

X1 — оборотные активы/сумма всех активов;

X2 — уровень рентабельности капитала;

X3 — уровень доходности активов;

X4 — коэффициент соотношения собственного и заемного капитала;

X5 — оборачиваемость активов (как повысить оборачиваемость активов читайте тут >>).

Модель Чессера для оценки вероятности банкроства коммерческих фирм

Подходит для оценки вероятности банкротства практически всем коммерческим предприятиям. Эта шестифакторная модель работает по формуле:

Y= –2,0434 – 5,24K1 + 0,0053K2 – 6,6507K3 + 4,4009K4 – 0,07915K5 + 0,102K6

где К1 — быстрореализуемые активы/сумма активов;

К2 — выручка от реализации/быстрореализуемые активы;

К3 — валовая прибыль/сумма активов;

К4 — заемный капитал/сумма активов;

К5 — основной капитал/чистые активы;

К6 — оборотный капитал/выручка от реализации компании.

На основании обобщенного значения Y далее рассчитывается вероятность банкротства компании Z по формуле:

Z = 1 / [1 + e–Y]

где е — 2,71828 (число Эйлера — основание натуральных логарифмов).

Для оценки вероятности банкротства надо проанализировать показатель Z. Если занчение Z > 0,5 вероятность банкротства высока.

Кому пригодится модель Иркутской государственной экономической академии (ИГЭА)

Помогает в оценке вероятность банкротства торговых предприятий, которые имеют в отличие от промышленных компаний более короткий финансовый цикл и высокий уровень оборотного капитала в структуре баланса.

Рассчитывается эта модель по следующей формуле:

R = 8,38К1 + К2 + 0,054К3 + 0,63К4

где К1 — коэффициент эффективности использования активов предприятия (собственный оборотный капитал/сумма активов);

К2 — коэффициент рентабельности (чистая прибыль/собственный капитал);

К3 — коэффициент оборачиваемости активов (выручка от реализации/средняя величина активов);

К4 — норма прибыли (чистая прибыль/затраты) компании.

Полученные в результате расчетов значения показателя R в контексте оценки вероятности банкротства компании интерпретируются в этой модели по нескольким возможным сценариям:

1. R < 0, то есть самая максимальная 90–100 процентов;

2. R = 0 — 0,18, высокая 60–80 процентов;

3. R = 0,18 — 0,32, средняя 35–50 процентов;

4. R = 0,32 — 0,42, низкая 15–20 процентов;

5. R > 0,42, то есть самая минимальная до 10 процентов.

Как оценить вероятность банкротсва с помощью модели Сайфулина-Кадыкова

 Основана на показателях эффективности работы компании, приемлема для оценки вероятности банкротства коммерческих предприятий всех отраслей. Работает по формуле:

R = 2Х1 + 0,1Х2 + 0,08Х3 + 0,45Х4 + Х5

где Х1 — коэффициент обеспеченности собственными средствами: (собственный капитал – внеоборотные активы)/оборотные активы;

Х2 — коэффициент текущей ликвидности: оборотные активы/(заемные средства кредиторская задолженность прочие краткосрочные обязательства);

Х3 — интенсивность оборота авансируемого капитала: выручка от реализации/(внеоборотные активы оборотные активы);

Х4 — коэффициент менеджмента: прибыль от продаж/выручка от реализации;

Х5 — рентабельность собственного капитала: прибыль от продаж/собственный капитал.

Пример оценки вероятности банкротства компании

Чтобы точность прогноза была выше, надо произвести оценку вероятности банкротства по нескольким моделям. В качестве примера оценю вероятность банкротства компании «Альфа» (фрагмент ее управленческого баланса см. в табл. 1, отчета о прибылях и убытках за аналогичный период — в табл. 2).

Далее проведем оценку вероятности банкротства по модели Таффлера (подробнее см. в «Дополнительных материалах» к статье). Полученный результат (Z > 0,3) указывает на то, что компания далека от угрозы банкротства.

Таблица 1. Управленческий баланс компании «Альфа», тыс. руб. (фрагмент)

Наименование показателя

На 31 декабря
2012 года

На 31 декабря
2013 года

На 31 декабря
2014 года

АКТИВ

I. ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ

Основные средства

169 800

203 405

276 420

Итого по разделу I

196 337

227 281

300 342

II. ОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ

Дебиторская задолженность

254 320

289 750

326 780

Итого по разделу II

340 553

384 357

403 443

БАЛАНС

536 890

611 638

703 785

ПАССИВ

III. КАПИТАЛ И РЕЗЕРВЫ

Итого по разделу III

19 354

34 345

45 040

IV. ДОЛГОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА

Итого по разделу IV

17 200

19 600

12 700

V. КРАТКОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА

Итого по разделу V

500 336

557 693

646 045

БАЛАНС

536 890

611 638

703 785

Однако необходимо прибегнуть и к другим моделям оценки вероятности банкротства компании. Поскольку модель Таффлера разрабатывалась для предприятий, имеющих акции и основной удельный вес в ней имеет фактор Х1 (выражается через деление суммы прибыли на сумму текущих обязательств). В нашем примере текущие обязательства превышают оборотные активы, что явно указывает на недостаток оборотного капитала. Поэтому логично применить модели оценки вероятности банкротства, в которых учитываются показатели оборотного капитала.

Для оценки вероятности банкротства компании возьмем модель Чессера (подробнее см.  в «Дополнительных материалах» к статье). Значение рассчитываемого показателя Z оказалось больше 0,5, что говорит о высокой вероятности финансовой несостоятельности. Это связано с тем, что ее оборотный капитал значительно меньше, чем текущие обязательства, и, соответственно, высок риск невыполнения договорных обязательств перед кредиторами.

Далее предлагаю оценить вероятность банкротства компании «Альфа» по модели ИГЭА (подробнее см. в «Дополнительных материалах»). Результаты показывают высокую вероятность банкротства по причине роста дефицита оборотного капитала. Следовательно, финансовому директору этого предприятия следует обратить внимание на данные проведенного анализа и принять меры для снижения риска банкротства.

Таблица 2. Отчет о прибылях и убытках компании «Альфа», тыс. руб.

Наименование показателя

2012 год

2013 год

2014 год

Выручка

1 825 640

2 185 400

2 346 750

Себестоимость продаж

1 387 486

1 704 612

1 853 933

Валовая прибыль (убыток)

438 154

480 788

492 818

Коммерческие расходы

279 650

295 460

316 325

Управленческие расходы

75 645

91 456

100 358

Прибыль (убыток) от продаж

82 859

93 872

76 135

Проценты к уплате

15 682

18 965

22 430

Прочие доходы

68 340

53 570

58 960

Прочие расходы

94 469

83 685

64 840

Прибыль (убыток) до налогообложения

41 048

44 792

47 825

Текущий налог на прибыль

7389

8063

8608

Чистая прибыль (убыток)

33 659

36 729

39 216

Подготовлено по материалам журнала «Финансовый директор»

Источник: https://www.fd.ru/articles/157953-otsenka-veroyatnosti-bankrotstva-pyat-rabochih-sposobov