Анализ в соответствии с нормативными документами
ПРИКАЗ Минэкономразвития РФ "ОБ УТВЕРЖДЕНИИ МЕТОДИКИ ПРОВЕДЕНИЯ ФЕДЕРАЛЬНОЙ НАЛОГОВОЙ СЛУЖБОЙ УЧЕТА И АНАЛИЗА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ И ПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ СТРАТЕГИЧЕСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ И ОРГАНИЗАЦИЙ" от 21.04.2006 N 104 "МЕТОДИКа РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ТОВАРОПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ", "ТРЕБОВАНИЯМИ К УЧАСТНИКУ ПРОГРАММЫ ФИНАНСОВОГО ОЗДОРОВЛЕНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ТОВАРОПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ" (приложение к ПОСТАНОВЛЕНИю Правительства РФ от 30.01.2003 N 52 (ред. от 02.10.2003) "О РЕАЛИЗАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОГО ЗАКОНА "О ФИНАНСОВОМ ОЗДОРОВЛЕНИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ТОВАРОПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ"
Приказом Федеральной службы по финансовому оздоровлению и банкротству от 23.01.2001 №16 утверждены Методические указания по проведению анализа финансового состояния организаций, состоящие из 26 показателей и характеризующие платежеспособность, финансовую устойчивость, деловую и инвестиционную активность, эффективность деятельности. Именно эти показатели используют сотрудники ФСФО России при выполнении экспертизы и составлении заключений о финансовом состоянии организаций. Таблица 7.1. Показатели для проведения анализа финансового состояния организации в соответствии с методическими указаниями ФСФО РФ от 23.01.2001 №16
К сожалению, данный нормативный документ не дает каких-либо конкретных критериев для того, чтобы можно было сказать, что предприятие является банкротом, а только указывает на основные тенденции показателей, которые необходимо изучать в динамике.
Кроме того, для проведения анализа можно рекомендовать показатели, предусмотренные для анализа в соответствии с «Методическими рекомендациями по разработке финансовой политики предприятия», утвержденными приказом министерства экономики РФ от 1 октября 1997г. №118:
Не трудно заметить, что группы показателей ликвидности и финансовой устойчивости имеют нормативные значения, а для остальных показателей нормативы не предусмотрены. В связи с этим Методические рекомендации разбивают все показатели на 2 класса: первый класс – показатели, для которых определены нормативы, и второй класс – ненормируемые показатели.
Таблица 14.3. Состояние показателей первого класса.
Во второй класс входят ненормируемые показатели, значения которых необходимо сравнивать со значениями предприятий, выпускающих аналогичную продукцию и имеющих аналогичные производственные мощности: показатели рентабельности, характеристики структуры имущества, источников и состояния оборотных средств. Таблица 14.4. Состояние показателей второго класса и их сопоставление с показателями первого класса.
В международной практике используются специализированные методики для определения вероятности банкротства. Они могут строиться на трендовом анализе огромной системы критериев и признаков, ограниченного круга показателей, интегральных показателей, рейтинговых оценок, факторных регрессионных и дискриминантных моделей. Все методики прогнозирования банкротства можно разделить на количественные и качественные. А.Винакор (A.Winakor) и Р.Смитир (R.F.Smitir) при изучении 183 фирм, испытывающих финансовые трудности на протяжении 10 лет, пришли к выводу, что одним из наиболее точных показателей банкротства является соотношение чистого оборотного капитала и суммы активов (коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами). П.Фицпатрик (P.Y.Fitzpatrick) анализировал 3 и 5-летние тренды 13 коэффициентов у 20 фирм, которые потерпели крах в 1920-1929гг., сравнивая их с показателями 19 успешных предприятий. Он сделал вывод, что все анализируемые коэффициенты в некоторой степени предсказывают банкротство, однако наилучшими показателями для прогнозирования банкротства являются коэффициенты соотношения прибыли и чистого собственного капитала (т.е. рентабельность собственного капитала) и чистого собственного капитала и суммы задолженности. К.Мервин (C.L.Merwin) изучил опыт 939 фирм в 1926-1936гг. проанализировав некоторые основные коэффициенты, он обнаружил, что наиболее приемлемыми для предсказания прекращения деятельности фирмы за 4-5 лет до этого прекращения являются коэффициент покрытия, отношение чистого оборотного капитала к сумме активов и собственного капитала к сумме задолженности. Наибольшую известность получил коэффициент Альтмана (индекс кредитоспособности). Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Эдвардом Альтманом (Altman). Коэффициент Альтмана построен с помощью одного из статистических методов - мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple discriminate analysis – MDA) - и позволяет разделить фирмы на потенциальных банкротов и не банкротов. При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий США, половина 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 выбрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение, результаты которого показывают прогноз на 2-3 года вперед. В общем виде Z – счет Альтмана имеет вид[11]: Z = 1,2 Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 0,999Х5, где Х1 – чистый капитал (собственные оборотные средства) / сумма активов; Х2 – нераспределенная прибыль / сумма активов; Х3 – прибыль до уплаты налога и процентов / сумма активов; Х4 – рыночная стоимость акций / заемные обязательства; Х5 – выручка / сумма активов. Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значение в пределах [-14, +22]. При этом предприятия, для которых Z > 2,99 попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z < 1,81 являются несостоятельными, а интервал (1,81-2,99) составляет зону неопределенности. Однако, в связи с тем, что в четвертом коэффициенте фигурирует рыночная стоимость акций, этот показатель можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала. Поэтому позже Альтманом был разработан модифицированный вариант формулы для компаний, для компаний, акции которых не котируются на бирже[12]: Z = 0,717 Х1 + 0,847Х2 + 3,1Х3 + 0,42Х4 +0,995 Х5 В числителе показателя Х4 вместо рыночной стоимости акций стоит их балансовая стоимость. Если полученное значение модифицированного Z-счета составит менее 1,23, можно говорить о несостоятельности (банкротстве) предприятия. При Z = 1,23 ¸ 2,89 предприятие находится в зоне неопределенности («туманная область»). Если Z ³ 2,9, то компания работает стабильно и банкротство маловероятно. Как показывают исследования американских аналитиков, модели Альтмана позволяют в 95% случаев предсказать банкротство фирмы на год вперед и в 83% случаев – на два года вперед. В 1977 г. Альтман разработал более точную семифакторную модель, позволяющую прогнозировать банкротство за пять лет с точностью до 70%. В ней используются показатели: рентабельность активов, динамичность прибыли, коэффициент покрытия процентов, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент автономии, коэффициент стоимости имущества предприятия. 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 мультипликативный дискриминантный анализ, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. В 1978г. Гордон Спрингейт (G.L.V.Springate), используя мультипликативный дискриминантный анализ, предложил свою модель для прогнозирования банкротства, выделив 4 из 19 наиболее известных показателей: Z = 1,03 Х1 + 3,07Х2 + 0,66Х3 + 0,4Х4 где Х1 – чистый капитал (собственные оборотные средства) / сумма активов; Х2 – прибыль до уплаты налога и процентов / сумма активов; Х3 – прибыль до налогообложения / текущие обязательства; Х4 - выручка / сумма активов. Критическое значение по модели Спрингейта равно 0, 862; точность прогноза – 92,5% для 40 компаний, им исследованных. Анализируя в 1984г. 40 финансовых показателей 30 успешных компаний и 30 банкротов, Фулмер (Fulmer) получил следующую модель: H = 5,528 V1 + 0,212V2 + 0,073V3 + 1,270V4 - 0,120 V5 + 2,335V6 + 0,575V7 + 1,083V8 + 0,894 V9 – 6,075 где V 1 – нераспределенная прибыль / сумма активов; V 2 – выручка / сумма активов; V 3 – прибыль до налогообложения / собственный капитал; V 4 – изменение остатка денежных средств / кредиторская задолженность; V 5 –заемные средства / сумма активов; V 6 – текущие обязательства / всего активов; V 7 – материальные внеоборотные активы / всего активы; V 8 – рабочий капитал (собственные оборотные средства) / кредиторская задолженность; V 8 - прибыль до уплаты налога и процентов / проценты. Критическое значение – 0. Точность прогноза составляет 98% при диагностики банкротства в течение года. Еще одна модель для диагностики банкротства была разработана под руководством канадского аналитика Ж.Лего (Jean Legault) и рекомендована для использования Ordre des comptables agrees des Quebec. При создании этой модели были проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных компаний Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 млн. долларов. Модель выглядит следующим образом: CA-Score = 4,5913 Х1 + 4,5080Х2 + 0,3936Х3 -27616 где Х1 – акционерный капитал / сумма активов; Х2 – (прибыль до налогообложения +финансовые издержки) / сумма активов; Х3 – оборот за два периода / сумма активов за два периода. Критериальное значение – 0,3. Вероятность правильного прогноза – 83% для промышленных предприятий. 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 относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. 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 продолжении 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. Z-модель Альтмана для прогнозирования банкротства начала использоваться в России в 1992 году. Однако учеными Иркутской государственной экономическойакадемии на основе обработки данных финансовой отчетности 2040 предприятий торговли города Иркутска и Иркутской области за период с 1994 по 1996гг. была доказана неприменимость пятифакторной модели Альтмана, так как она не позволяет получить истинную картину оценки финансовой устойчивости российских предприятий. Данные расчетов были подтверждены расчетами американских аналитиков из «First Security Bank». Дело в том, что в России иные темны инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, иное налоговое бремя. Поэтому учеными Иркутской государственной экономической академии на основе проведенного анализа рассмотренных предприятий была предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид[13]: R = 8,38 х К1 + К2 + 0,054 х К3 + 0,63 х К4, где К1 – оборотный капитал / актив; К2 – чистая прибыль / собственный капитал; К3 – выручка от реализации / актив; К4 – чистая прибыль / интегральные затраты. Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом:
С помощью R – счета можно прогнозировать банкротство предприятия за три квартала с вероятностью 81%. Доля ошибочного прогноза банкротства – 7%. Разработчики рекомендуют использовать этот показатель для анализа деятельности предприятий любых отраслей. Однако R-счет рассчитывался на основе анализа предприятий торговли, поэтому его параметры могут не соответствовать значениям других отраслей (в особенности промышленности, в связи с тем, что в торговле показатели рентабельности и оборачиваемости выше, чем в других отраслях), поэтому, как нам кажется, наиболее достоверные результаты по этому показателю могут быть получены при анализе предприятий торговли. Кроме того, можно представить следующую российскую модель, предложенную А.Б.Перфильевым[14]: W(х) = 9,2819 Х1 + 5,0228Х2 + 2,5524Х3 + 0,5171Х4 +0,0775 Х5+6,1928 Х6 + 4,2966Х7 + 10,636Х8 где Х1 – коэффициент абсолютной ликвидности; Х2 – коэффициент промежуточного покрытия; Х3 – коэффициент текущей ликвидности; Х4 – коэффициент маневренности; Х5 – коэффициент обеспеченности запасов собственными источниками; Х6 – коэффициент финансовой устойчивости; Х7 – коэффициент реальной стоимости в имуществе предприятия; Х8– коэффициент отношения нераспределенной прибыли и суммы активов. Если полученное значение W(х) составит менее 9,7, предприятию грозит реальное банкротство. При W(х) = 9,7 ¸ 16,5 предприятие находится в зоне неопределенности, т.е. оно может оказаться банкротом, а может и продолжать работать. Если W(х) ³ 16,5, то предприятие является финансового благополучным, платежеспособным и банкротство маловероятно.
Оценка финансового состояния предприятия по показателям Уильяма Бивера. Известный финансовый аналитик У. Бивер (W.H.Beaver) предложил свою систему показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства (таблица 7.5.). [15] Таблица 7.5. Система показателей У. Бивера для диагностики банкротства
А.Д. Шеремет[16] рекомендует использовать для анализа коэффициент прогноза банкротства = (краткосрочная дебиторская задолженность + краткосрочные финансовые вложения + денежные средства – краткосрочные кредиты и займы – кредиторская задолженность) / валюта баланса Если предприятие испытывает финансовые затруднения, то данный коэффициент снижается. Савицкая Г.В.[17] предлагает следующую систему показателей и их рейтинговую оценку, выраженную в баллах, для прогнозирования финансового состояния предприятия (табл. 14.6). Таблица 7.6.
Читайте также: b. Факторный анализ. Воспользуйтесь поиском по сайту: ©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...
|