рефераты Знание — сила. Библиотека научных работ.
~ Портал библиофилов и любителей литературы ~

Меню
Поиск



бесплатно рефераты Анализ методов прогнозирования предпосылок банкротства коммерческих организаций

2.3 Анализ интегральных показателей

Для оценки вероятности банкротства могут использоваться интегральные показатели, рассчитанные по методу мультипликатив­ного дискриминантного анализа. В зарубежной литературе и прак­тике известно несколько многофакторных прогнозных моделей, на­пример, пятифакторная модель Альтмана, четырехфакторная Тафлера, Тишоу и др.

Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства считается работа У. Бивера, который проанализировал 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Все коэффициенты были сгруппированы им в шесть групп, при этом исследование показало, что наибольшую значимость для прогнозирования имел показатель, характе­ризовавший соотношение притока денежных средств и заемного капи­тала.

Наибольшую известность в этой области получила работа известного западного экономиста Э. Альтмана, разработавшего с помощью аппарата множественного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant ana­lysis, MDA) методику расчета индекса кредитоспособности. Этот индекс позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий про­мышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналити­ческих коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобран пять наиболее значимых для прогноза и построил многофакторное регрессионное урав­нение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z) имеет вид:

Z = 3,3 • К1, + 1,0 • К2 + 0,6 • К3 + 1,4 • К4 + 1,2 • К5 ,

где показатели К1, К2, К3, К4, К5 рассчитываются по следующим алго­ритмам:

К1 = Прибыль до выплаты процентов и налогов / Всего активов

К2  = Выручка от реализации / Всего активов

К3 = Собственный капитал (рыночная оценка) / Привлеченный капитал(балансовая оценка)

К4   =   Нераспределенная прибыль / Всего активов

К5 = Чистый оборотный капитал (собственные оборотные средства) / Всего активов

Критическое значение индекса Z рассчитывалось Альтманом по данным статистической выборки изучаемой им совокупности предприятий и составило 2,675. Расчетное значение индекса креди­тоспособности каждого предприятия сопоставляется с критической величиной, и определяется степень возможного банкротства.

Если расчетный индекс анализируемого предприятия больше критичес­кого (Z > 2,675), то оно имеет достаточно устойчивое финансовое положение, если ниже критического (Z < 2,675), вероятность банк­ротства существенна.

Степень вероятности банкротства на основании индекса Альт­мана может быть детализирована в зависимости от его уровня (см. таблицу 2.1)

Таблица 2.1. Значения Z-показателя Е. Альтмана

Значение Z

Вероятность банкротства

менее 1,8

очень высокая

от 1,81 до 2,7

высокая

от 2,71 до 2,99

средняя

Продолжение таблицы 2.1.

от 3,0

низкая

 

Значения данного показателя должны изучаться в дина­мике.

Значимость методики Альтмана определяется не столько приведен­ным в ней критериальным значением показателя Z, сколько собственно техникой оценивания. Применение критерия Z для российских компаний если и возможно, то с очень большими оговорками. Причин тому не­сколько. Во-первых, модель построена по данным американских компа­ний, вместе с тем очевидно, что любая страна имеет свою специфику ор­ганизации бизнеса (об этом, кстати, свидетельствует и исследование бри­танских ученых). Во-вторых, критерий Z построен в основном по данным 50-х годов; за истекшие годы экономическая ситуация изменилась во всем мире, поэтому совершенно не очевидно, что повторение анализа по методике Альтмана на более поздних данных оставило бы структурный состав модели без изменения. В-третьих, по сути, модель Альтмана мо­жет быть реализована лишь в отношении крупных компаний, котирую­щих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Разработанные на Западе модели прогнозирования банкрот­ства необходимо либо адаптировать к российским условиям, либо разрабатывать свои, адекватные этим условиям прогнозные моде­ли. Коэффициенты и критическое значение Z целесообразно рассчи­тывать по отраслям и подотраслям с использованием математичес­ких методов построения оптимальных критериев.

Известны другие подобные критерии. Так британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход:

При использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации. Типичная модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает форму:

Z=C0+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+…..

где:

х1=прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%)

х2=текущие активы/общая сумма обязательств (13%)

х3=текущие обязательства/общая сумма активов (18%)

х4=отсутствие интервала кредитования (16%)

с0,…с4 – коэффициенты, проценты в скобках указывают на пропорции модели; х1 измеряет прибыльность, х2 – состояние оборотного капитала, х3 – финансовый риск и х4 – ликвидность.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент (Perfomans Analysys Score) – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

PAS-коэффициент – это просто относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

Сильной стороной такого подхода является его способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в единое представительное соотношение. Так, компания, получающая большие прибыли, но слабая с точки зрения баланса, может быть сопоставлена с менее прибыльной, баланс которой уравновешен. Таким образом, рассчитав PAS-коэффициент, можно быстро оценить финансовый риск, связанный с данной компанией, и соответственно варьировать условия сделки. В сущности, подход основан на принципе, что целое более ценно, чем сумма его составляющих.

Дополнительной особенностью этого подхода является использование "рейтинга риска" для дальнейшего выявления скрытого риска. Этот рейтинг статистически определяется только, если компания имеет отрицательный Z-коэффициент, и вычисляется на основе тренда Z-коэффициента, величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение которых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя пятибалльную шкалу, в которой 1 указывает на "риск, но незначительную вероятность немедленного бедствия", а 5 означает "абсолютную невозможность сохранения прежнего состояния", менеджер оперирует готовыми средствами для оценки общего баланса рисков, связанных с кредитами клиента.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:

K=8.38K1+K2+0.054K3+0.063K4

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7




Новости
Мои настройки


   бесплатно рефераты  Наверх  бесплатно рефераты  

© 2009 Все права защищены.