Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!
МегаЛекции

Многофакторные эконометрические кризис-прогнозные мо-




 

дели в большом количестве разрабатывались преимущественно за-падными экономистами на основе многомерного дискриминантного анализа. При проведении анализа они исследовали финансовую от-четность очень большого числа компаний (как обанкротившихся впоследствии, так и финансово устойчивых). Дискриминантная функция (индекс Z) представляет собой линию, делящую организа-ции на группы с точки зрения угрозы банкротства.

 

В общем виде индекс Z представляет собой линейную функцию

 

Z = а1 Х 1+ а 2 Х 2+...+ а n X n ,

 

где Хi – независимая переменная; аi –коэффициент переменной.

 

Наиболее широкое распространение за рубежом при прогнози-ровании риска банкротства нашли модели Альтмана, Бивера, Лиса, Таффлера и др.

 

Двухфакторная модель Э. Альтмана.В модели учитываемымфактором риска является возможность необеспечения заемных средств собственными в будущие периоды, поэтому модель включа-ет в себя такие факторы-признаки, как платёжеспособность и финан-совая зависимость:

 

Z = –0,3877 – 1,0736·Х1+ 0,0579·Х2,

 

где Х1 – коэффициент текущей ликвидности; Х2–коэффициент капитализации(соотношения заёмных и соб-

ственных средств).


 

 


Интерпретация результатов:

 

Z < 0 – вероятность банкротства меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z;

Z = 0 – вероятность банкротства равна 50 %;

 

Z > 0 – вероятность банкротства больше 50 % и возрастает по мере увеличения рейтингового числа Z.

Достоинством двухфакторной модели Э. Альтмана является простота расчётов, ограниченный объём требуемой исходной ин-формации, недостатком – невысокая точность прогноза (40–45 %) на временнóм интервале один год (так как не учитывается влияние на финансовое состояние других факторов: уровень рентабельности, деловой активности и т.д.).

 

Пятифакторные модели Э. Альтмана.Существует несколькоразновидностей моделей Э. Альтмана. Оригинальная модель была разработана им в 1968 г. для организаций, акции которых котирова-лись на фондовом рынке США:

 

Z = 1,2·Х1+ 1,4·Х2+ 3,3·Х3+ 0,6·Х4+ 1,0·Х5,

 

где Х1 – доля чистого оборотного капитала в активах; Х2–рентабельность активов по нераспределённой прибыли;

Х3–рентабельность активов по прибыли до уплаты налогови процентов;

Х4–коэффициент покрытия по рыночной стоимости собствен-ного капитала (суммарная рыночная стоимость всех обык-новенных и привилегированных акций / заёмные средства); Х5–коэффициент оборачиваемости активов(выручка от реали-

 

зации / общая сумма активов). Интерпретация результатов:

Z < 1,810 – вероятность банкротства очень высока;

 

1,810 ≤ Z < 2,675 – вероятность банкротства высокая; Z = 2,675 – вероятность банкротства средняя (равна 0,5); 2,675 < Z ≤ 2,990 – вероятность банкротства невелика; Z > 2,990 – вероятность банкротства ничтожно мала.


 

 


Достоинством модели является точность прогноза: 85–90 % на горизонте до одного года и 83 % на горизонте до двух лет.

В условиях России модель ограниченно применима только для акционерных обществ, акции которых свободно торгуются на рынке ценных бумаг, т.е. имеют рыночную стоимость.

 

Усовершенствованная модель была разработана Э. Альтманом в 1978 г. для компаний, акции которых не котируются на фондовых рынках:

 

  Z = 0,717·Х1 + 0,847·Х2 + 3,107·Х3 + 0,420·Х4 + 0,995·Х5,  
где Х1 – доля чистого оборотного капитала в активах;  
Х2 – рентабельность активов по нераспределённой прибыли (не-  
Х3 распределённая прибыль / общая сумма всех активов);  
– рентабельность активов (прибыль до уплаты процентов  
Х4 и налогов / общая сумма всех активов);  
– коэффициент покрытия (балансовая стоимость собственно-  
Х5 го капитала / заёмный капитал);  
– коэффициент оборачиваемости активов (выручка от реали-  

зации / общая сумма активов). Интерпретация результатов:

Z < 1,23 – вероятность банкротства высокая;

 

Z > 1,23 – вероятность банкротства малая.

 

Точность прогноза по данной модели составляет 95 % на гори-зонте до одного года и 83 % на горизонте до двух лет, 70 % – до пя-ти лет.

 

Модель У. Бивера.Модель позволяет оценить финансовое со-стояние компании с точки зрения её возможного будущего банкрот-ства. Особенностью модели является отсутствие индикаторов (весо-вых коэффициентов) и наличие для предлагаемых показателей трен-да на временнóм интервале до пяти лет. Содержательно модель включает в себя показатели платёжеспособности, финансовой неза-висимости и рентабельности организации.

Состав показателей, их ранжирование и тренд значений пред-ставлены в табл. 9.3.


 


                        Таблица 9.3  
        Система показателей Бивера1      
                           
                    Значения показателей  
  Показатель     Методика расчёта группа I: группа II: группа III:  
      благополучные пять лет до за один год до  
                     
                    компании банкротства банкротства  
                   
  Коэффициент Бивера   Чистая прибыль + Амортизация 0,40–0,45 0,17 –0,15  
                     
      Заёмные средства        
                         
  Экономическая рен-   Чистая прибыль 100 % 68,0 4,0 –22,0  
  табельность активов              
    Валюта баланса          
                       
Коэффициент кон-   Заёмный капитал 100 % ≤ 37,0 ≤ 50,0 ≤ 80,0  
  центрации заёмного              
    Валюта баланса        
  капитала                        
  Коэффициент покры-   Соств. капитал – Внеобор.активы 0,4 ≤0,3 ≈0,06  
  тия активов собст-                        
      Валюта баланса        
  венными оборотными            
                         
  средствами                        
               
  Коэффициент теку-   Оборотные активы ≤3,2 ≤2,0 ≤1,0  
  щей ликвидности                        
    Краткосрочные обязательства        
             
                           


 

1 Ступаков В.С., Токаренко Г.С. Риск-менеджмент: учеб. пособие. М.: Финансы и статитика, 2006. С. 167–168.


Шкала оценки риска банкротства построена на основе сравне-ния фактических значений показателей с рекомендуемыми. Вероят-ность банкротства компании оценивается по одной из групп возмож-ных состояний, где находится большинство расчётных значений по-казателей.

 

Четырёхфакторная модель Лиса.В этой модели(1972г.)фак-

 

торы-признаки учитывают такие результаты деятельности, как лик-видность, рентабельность и финансовая независимость организации:

 

Z = 0,063·Х1 + 0,092·Х2 + 0,057·Х3 + 0,001·Х4,

 

где Х1 – удельный вес оборотных активов в имуществе организации (оборотный капитал / сумма активов);

 

Х2–рентабельность активов по прибыли от продаж(прибыль отпродаж / сумма активов);

Х3–рентабельность активов по реинвестированной прибыли(нераспределенная прибыль / сумма активов);

 

Х4–коэффициент финансирования(собственный капитал/за-ёмный капитал).

Интерпретация результатов:

 

Z < 0,037 – вероятность банкротства высокая;

 

Z > 0,037 – вероятность банкротства малая.

 

Четырёхфакторная модель Таффлера.Модель,предложеннаяавтором в 1977 г., имеет следующий вид:

 

Z = 0,53·Х1 + 0,13·Х2 + 0,18·Х3 + 0,16·Х4,

 

где Х1 – прибыль от реализации / краткосрочные обязательства; Х2–оборотные активы/сумма обязательств; Х3–краткосрочные обязательства/сумма активов; Х4–выручка от реализации/сумма активов.Интерпретация результатов:

 

Z > 0,3 – малая вероятность банкротства, компания имеет не-плохие долгосрочные перспективы;

Z < 0,2 – банкротство более чем вероятно.


 


Специфика российских условий требует, чтобы модели прогно-зирования риска финансовой несостоятельности учитывали как осо-бенности отрасли, так и структуру капитала организации.

 

Так, рядом авторов рекомендуется двухфакторная модель оцен-

 

ки угрозы банкротства1:

 

Z = –0,3877 – 1,0736·Х1 + 0,579·Х2,

 

где Х1 – коэффициент текущей ликвидности; Х2–коэффициент концентрации заёмного капитала,рассчиты-

ваемый отношением суммы заёмных средств к общей вели-чине пассивов.

Интерпретация результатов: если значение Z меньше нуля, то угроза банкротства организации в течение ближайшего года крайне мала.

 

Четырёхфакторная модель Савицкой.Г.В.Савицкой в2003г.

 

по данным 2160 сельскохозяйственных предприятий Республики Бе-

 

ларусь была построена четырёхфакторная логит-регрессионная мо-дель диагностики риска банкротства для сельскохозяйственных предприятий:

Z = 1 – 0,98·Х1 – 1,80·Х2 – 1,83·Х3 – 0,28·Х4,

 

где Х1 – коэффициент обеспеченности собственными средствами; Х2–коэффициент оборачиваемости оборотного капитала; Х3–коэффициент финансовой независимости(доля собственно-

 

го капитала в валюте баланса); Х4–рентабельность собственного капитала.Интерпретация результатов:

 

Z ≤ 0 –положение организации оценивается как финансово ус-тойчивое;

Z ≥ 1 – высокая степень риска финансовой несостоятельности;

 

1 Кукукина И.Г., Астраханцева И. А. Учёт и анализ банкротств. Антикризисное управление: учеб. пособие. М.: Высшее образование, 2007. С. 122.


 


0<Z<1 – характеризует степень близости организации к той или иной группе1.

 

Четырёхфакторная модель учёных Иркутской государст-венной экономической академии,разработанная в1998г.по данным

2040 финансовых отчётов и предложенная для торговых органи-заций:

 

Z = 8,38·Х1 + 1,00·Х2 + 0,054·Х3 + 0,63·Х4,

 

где Х1 – доля чистого оборотного капитала (чистый оборотный ка-питал / общая сумма активов);

 

Х2–рентабельность собственного капитала(чистая прибыль/собственный капитал);

Х3–коэффициент оборачиваемости активов(выручка от продаж/ общая сумма активов);

Х4–норма прибыли(чистая прибыль/полная себестоимостьпроизведённой продукции).

 

Интерпретация результатов:

 

Z < 0 –вероятность банкротства максимальная(90–100 %);0 ≤ Z < 0,18 – вероятность банкротства высокая (60–80 %); 0,18 < Z < 0,32 – вероятность банкротства средняя (35–50 %); 0,32 < Z < 0,42 – вероятность банкротства низкая (15–20 %); Z > 0,42 – вероятность банкротства минимальная (до 10 %).

 

Точность прогноза по этой модели составляет 81 % на интервале до девяти месяцев2.

 

Помимо рассмотренных выше моделей в российской практике используются пятифакторная модель Сайфуллина и Кадыкова, шес-тифакторная модель Зайцевой3 и др.

 

 

1 Савицкая Г.В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности: учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2009. С. 396.

2 Ступаков В.С., Токаренко Г.С. Риск-менеджмент: учеб. пособие. М.: Финан-сы и статистика, 2006. С. 174.

3 Савицкая Г.В. Анализ эффективности и рисков предпринимательской дея-тельности: методологические аспекты. М.: ИНФРА-М, 2008. С. 216–217.


 


Каждая из моделей имеет свои преимущества и недостатки, в силу чего аналитиками, как правило, используется несколько оте-чественных и зарубежных моделей при проведении оценки риска банкротства организации.

 

Вопросы и задания для самоконтроля

 

1. Что понимается под финансовыми рисками организации?

 

2. Какие риски относятся к систематическим (внешним), а ка-кие – к несистематическим (внутренним)? Какие из них характерны для известной вам организации?

3. Какие риски выделяют по характеру финансовых последст-вий и по характеру проявления во времени?

 

4. Как классифицируются финансовые риски по уровню воз-можных потерь?

5. На чём основаны экономико-статистические методы оценки уровня финансовых рисков? Какие показатели при этом рассчитыва-ются и оцениваются? Проведите с использованием этих методов оценку уровня риска колебания будущих доходов для известной вам организации.

6. На чём основаны расчётно-аналитические методы оценки уровня финансовых рисков? Проведите с использованием этих мето-дов оценку чувствительности прибыли известной вам организации

 

к изменению рыночных цен и материальных затрат.

 

7. В каких случаях применяются экспертные методы оценки уровня финансовых рисков? Какими ещё методами можно восполь-зоваться для оценки уровня финансовых рисков?

 

8. Что понимается под несостоятельностью (банкротством) ор-ганизации? Что является основным признаком банкротства?

9. С помощью каких показателей можно оценить вероятность банкротства организации?

 

10. С использованием каких моделей можно произвести прогно-зирование вероятности банкротства организации?

11. Проведите оценку риска банкротства для известной вам ор-ганизации.


 





Рекомендуемые страницы:

Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015- 2021 megalektsii.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.