takya.ru страница 1страница 2
скачать файл
Содержание


Задание № 1 3

Задание № 3 24

Задание № 4 27

Задание № 5 30

32

Список литературы 33



Приложение 1 35

Задание № 1

В чем различие понятий «капитал» и «стоимость капитала»? Сравните модели Гордона и САРМ. В чем их достоинства и слабости?

Термин «капитал» неоднозначно трактуется в экономической литературе. С одной стороны, под капиталом фирмы подразумевают сумму акционерного капитала, эмиссионного дохода  и нераспределенной прибыли, содержащуюся в балансе предприятия. Величина  капитала рассчитывается как разность между стоимостью активов фирмы и ее кредиторской задолженностью.

С другой стороны, под капиталом понимают  все  долгосрочные источники средств.

Термин «капитал»  часто используют и для характеристики активов предприятия. При этом он подразделяется на основной  капитал (долгосрочные  активы, в  том числе незавершенное  строительство) и оборотный капитал (все оборотные средства предприятия).

Встречаются также определения капитала как общей стоимости средств в денежной, материальной и нематериальной формах, инвестированных в формирование его активов.

В  западной  литературе  под  термином «капитал»  понимают  все источники средств, используемые для финансирования активов и операций фирмы, включая краткосрочную и долгосрочную  задолженность, привилегированные и обыкновенные акции (пассив баланса).

Капитал предприятия формируется за счет различных финансовых источников как краткосрочного, так и долгосрочного характера.

Привлечение  этих  источников  связано  с  определенными  затратами, которые несет предприятие. Совокупность этих затрат, выраженная в процентах к величине капитала, представляет собой  цену (стоимость) капитала фирмы.

Стоимость капитала является показателем прибыльности операционной деятельности фирмы, т.е. выступает минимальной нормой формирования операционной прибыли предприятия.

Кроме того, максимизация рыночной стоимости предприятия достигается в значительной степени за счет минимизации стоимости используемых источников формирования капитала.

Также показатель стоимости капитала фирмы используется в процессе осуществления реальных инвестиций в качестве критерия оценки инвестиционных проектов. Он выступает как ставка дисконтирования, по которой сумма чистого денежного потока  приводится к настоящей стоимости. Кроме того, он является базой сравнения с внутренней ставкой доходности инвестиционного проекта.

Показатель стоимости капитала используется также при принятии решений о выборе политики формирования и финансирования предприятием своих оборотных активов и многих других.

Цена капитала предприятия складывается под влиянием многих факторов, главными из которых являются:

- общее состояние финансовой среды, в том числе финансовых рынков;

- конъюнктура товарного рынка;

- средняя ставка ссудного процента, сложившаяся на финансовом рынке;

- доступность различных источников финансирования для конкретных предприятий;

- рентабельность операционной деятельности предприятия;

- уровень операционного рычага;

- уровень концентрации собственного капитала;

- соотношение объемов операционной и инвестиционной деятельности;

- степень риска осуществляемых операций;

- отраслевые особенности деятельности предприятия, в том числе длительность производственного и операционного циклов предприятия и др.

В условиях хорошо развитого рынка можно использовать модель, которая бы удовлетворительно описывала взаимосвязь между риском и доходностью активов. Такая модель была разработана в середине 60-х гг. У. Шарпом и Дж. Линтерном и получила название оценки стоимости финансовых активов (capital asset pricing model - CAPM).

Одна из главных проблем, с которой можно столкнуться при оценке стоимости активов, состоит в определении зависимости между риском и доходностью. Рыночная закономерность «чем выше риск, тем выше доходность» не вызывает никаких сомнений. При этом у каждого инвестора формируются свои собственные прогнозы относительно отмеченных параметров. Однако рынок склонен постоянно двигаться в направлении определенной равновесной оценки риска и доходности активов. В условиях хорошо развитого рынка новая информация находит быстрое отражение в курсовой стоимости активов, поэтому для таких условий можно разработать модель, которая бы удовлетворительно описывала взаимосвязь между риском и доходностью активов. Такая модель разработана в середине 60-х гг. У. Шарпом и Дж. Линтерном и получила название оценки стоимости финансовых активов (capital asset pricing model - CAPM).

Модель однофакторная, ключевым фактором в ней является риск.

(САРМ) предполагает, что цена собственного капитала (К) равна безрисковой доходности плюс премия за риск:

К = rf + βi ∙ (rm – rf),

где rf - безрисковая доходность;

rm - требуемая доходность портфеля, или ожидаемый рыночный доход;

βi - коэффициент i- той акции фирмы.

В качестве безрисковой доходности рекомендуется использовать процент по долгосрочным казначейским обязательствам со сроком погашения 20 лет.

Разность между требуемой доходностью портфеля и безрисковой доходностью представляет собой рыночную премию за риск (rm – rf). Произведение β - коэффициента на рыночную премию за риск представляет собой премию за риск владения i- той акцией.

β - коэффициент является показателем систематического риска. Он отражает уровень изменчивости конкретной ценной бумаги по отношению к усредненной и является критерием дохода на акцию по сравнению со средним доходом на рынке ценных бумаг.

Модель применяется при ряде ограничений:

Рынок является эффективным.

Активы ликвидны и делимы.

Отсутствуют налоги, банкротства (в одном из разделов работы в модель будут включены подоходный налог и налог на дивиденды).

Все инвесторы имеют одинаковые ожидания, действуют рационально, стремясь максимизировать свою полезность, имеют возможность брать кредит и предоставлять средства под ставку без риска.

Рассматривается один временной период.

Доходность является только функцией риска.

Изменения цен активов не зависят от существовавших в прошлом уровней цен.

Модель Гордона является вариацией модели дисконтирования дивидендов, методом для вычисления цены акции или бизнеса. Данная модель часто используется для оценки стоимости внебиржевых компаний, которую сложно оценить другими методами.Модель подразумевает, что компания на сегодняшний день выплачивает дивиденды в размере D, которые в будущем будут увеличиваться с неизменной ставкой g. Также подразумевается, что требуемая процентная ставка (ставка дисконтирования) акции остается постоянной на уровне k.

Модель экономического роста Гордона представляет собой:

P0=Di / (r-g),

где Р0 - стоимость (или рыночная цена) обыкновенной акции; Di - дивиденды, которые должны быть получены за один год; r - требуемая норма прибыли инвестора; g - темп роста (принимается постоянным во времени).

Решая уравнение этой модели для r, получаем формулу для расчета стоимости обыкновенной акции:

r = Di / P0 +g или ke = Di / P0 +g

Символ r заменяется на К, для того, чтобы показать, что эта формула применяется для определении стоимости капитала.

Стоимость новой обыкновенной акции, или внешний акционерный капитал, выше, чем стоимость настоящей обыкновенной акции, из-за стоимости размещения выпуска, связанной с продажей новых акций. Стоимость размещения займа, иногда называемая стоимостью выпуска новых акций (стоимость эмиссии), представляет собой общую стоимость выпуска и продажи ценных бумаг, включая печать и гравирование, комиссионные сборы и гонорар за бухгалтерскую ревизию.

Если f - стоимость размещения займа в процентах, формула для расчета стоимости новой обыкновенной акции будет выглядеть следующим образом:

К = Di / P0(1-f) +g,

Модель Гордона имеет ограничения в применении: она может использоваться только компанией, выплачивающей дивиденды. Кроме того, правильно определить темпы прироста дивидендов в перспективе достаточно сложно.

Задание № 2
На основании данных, представленных в Приложении 1 (в соответствии с вариантом), провести диагностику риска предприятия и оценку уровня риска (всеми возможными методами) и на основании полученных результатов сформулировать рекомендации по использованию методов управления рисками с целью повышения финансовой устойчивости предприятия.
Рассматриваются модели:

Альтмана (двухфакторная, пятифакторная и модифицированная)

Таффлера

Фулмера


Спрингейта

ИГЭА


Колышкина

Сайфулина, Кадыкова


Самая простая модель из предложенных Альтманом охватывает два финансовых показателя:

  1. коэффициент текущей ликвидности

  2. долю заемных средств в пассивах

Формула двухфакторной модели Альтмана:

Z = -0,3877 – 1,0736 * Ктл + 0,579 * (ЗК/П) (3)

Ктл – коэффициент текущей ликвидности;

ЗК – заемный капитал;

П – Пассивы.

Оценка результата: при Z>0 - констатируется высокий риск банкротства,  Z<0 – низкий.

Особо выделяется среди моделей прогнозирования кризиса на предприятии поликритериальная модель Эдварда Альтмана (Edward I. Altman), предложенная им в 1968 г. Альтман первым предложил использование мультипликативного дискриминантного анализа (multiple-discriminant analysis) для разработки модели прогнозирования кризиса на предприятии с высокой степенью точности.

Он исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли бы полезны для прогнозирования кризиса на предприятии. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых для прогноза:

1) X – отношение собственных оборотных средств к активам (Working Capital / Total Assets);

2) Y – отношение нераспределенной прибыли к активам (Retained Earnings / Total Assets);

3) Z – отношение прибыли до уплаты налога и процентов к активам (EBIT / Total Assets);

4) T – отношений рыночной стоимости собственного капитала к сумме кредиторской задолженности (Market Value of Equeity / Book Value of Total Debt);

5) M – отношение оборота к активам (Sales / Total Assets).

Из этих показателей Э. Альтман построил многофакторное регрессионное уравнение

Z = 1,2X + 1,4Y + 3,3Z + 0,6T + 0,999M (4)

Оценка результата:

При значении Z < 1,81 – вероятность потери платежеспособности составляет от 80 до 100%;

При значении 2,77 <= Z < 1,81 – вероятность банкротства оценивается от 35 до 50%;

При значении 2,99 < Z < 2,77 – фиксируется вероятность банкротства 15 до 20%;

При значении Z <= 2,99 – отмечается стабильность ситуации, риск отступных обязательств ничтожен.

Модель Альтмана для компаний, чьи акции не торгуются на биржевом рынке, была опубликована в 1983 году, модифицированный вариант пятифакторной модели имеет вид:

0,717*Х1+0,847*Х2+3,107*Х3+0,42*Х4+0,995*Х5 (5)

Если Z < 1,23 предприятие признается банкротом, при значении Z в диапазоне от 1,23 до 2,89 ситуация неопределенна, значение Z более 2,9 присуще стабильным и финансово устойчивым компаниям.

Анализ риска по моделям Альтмана приведен в таблице 1

Таблица 1

Прогнозирование банкротства на базе моделей Альтмана



Показатель

На начало года

На конец года

Двухфакторная модель

Х1

0,316

0,952

Х2

-127,982

1,834

Z

-8,138

-1,304

Вероятность банкротства

меньше 50%

меньше 50%

Пятифакторная модель

Х

-0,685

-0,020

Y

-0,115

0,553

Z

-0,139

0,576

Т

-0,008

1,198

М

0,744

1,075

Z

-0,703

4,445

Вероятность банкротства

100%

ничтожна

Модифицированная модель

Z

-0,284

3,818

Вероятность банкротства

высокая

ничтожна

Таким образом, двухфакторная модель оценивает вероятность банкротства как низкую, в то время, как пятифакторная сигнализирует о практически полном банкротстве на начало года и низкой вероятности в конце года. Модифицированная модель говорит о том же.

Вместе с тем модель Альтмана имеет существенный недостаток – ее можно применять только для предприятий, котирующих свои акции на фондовых биржах, поскольку только для таких предприятий, возможно, получить рыночную оценку стоимости капитала.

В 1978 г. была разработана модель Г. Спрингейта (Gordon L. V. Springate). Он использовал мультипликативный дискриминантный анализ для выбора четырех из 19 финансовых показателей, наиболее полно характеризующих деятельность успешных предприятий и предприятий банкротов. К таким показателям Г. Спрингейт отнес:

1) M – отношение собственных оборотных средств к активам (Working Capital / Total Assets);

2) N – отношение прибыли до уплаты налога и процентов к активам (EBIT / Total Assets);

3) P – отношение прибыли до налогообложения к текущим обязательствам (Profit before Taxes / Current Liabilities);

4) Q – отношение оборота к активам (Sales / Total Assets).

Из этих финансовых показателей Г. Спрингейт построил следующую модель:

Z = 1,03M + 3,07N + 0,66P + 0,4Q (6)

Критическое значение Z для данной модели составляет 0,862. Точность данной модели составляет 92,5% для 40 предприятий, исследованных Г. Спрингейтом.

Анализ риска по модели Спрингейта приведен в таблице 2

Таблица 2

Прогнозирование банкротства на базе моделей Спрингейта



Показатель

На начало года

На конец года

М

0,317

0,397

N

-0,139

0,576

Р

-0,139

1,383

Q

0,744

1,075

Z

0,106

3,521

Вероятность банкротства

высокая

низкая

Результаты те же, что и при анализе по пятифакторной и модифицированной модели Альтмана.

Датский экономист Фулмер (Fulmer) в 1984 году предложил модель, полученную при анализе 40 финансовых показателей 60 предприятий – из них 30 успешных предприятий и 30 предприятий-банкротов со средней стоимостью активов, равной 455 тыс. долл. США.

Ключевыми показателями модели Фулмера являются:

1) S1 – отношение нераспределенной прибыли к активам (Retained Earnings / Total Assets);

2) S2 – отношение оборота к активам (Sales / Total Assets);

3) S3 – отношение прибыли до налогообложения к собственному капиталу (Profit before Taxes / Equity);

4) S4 – отношение изменение остатка денежных средств к кредиторской задолженности (Cash Flow / Total Debt);

5) S5 – отношение заемных средств к активам (Debt / Total Assets);

6) S6 – отношение текущих обязательств к активам (Current Liabilities / Total Assets);

7) S7 – отношение основных средств к активам (Log Tangible Assets / Total Assets);

8) S8 – отношение собственных оборотных средств к кредиторской задолженности (Working Capital / Debt);

9) S9 – отношение прибыли налогов и процента к уплачиваемым процентам (EBIT / Interest).

Из этих показателей Фулмер построил следующую модель:

N = 5,528 S1 + 0,212 S2 + 0,073 S3 + +1,270 S4 – 0,120 S5 + 2,335S6 +

+ 0,575 S7 +1,083 S8 +0,894 S9 – 6,075 (7)

Критическим значение N является 0. Фулмер объявил точность для своей модели в 98% при прогнозировании кризиса в течение года и точность в 81% при прогнозировании кризиса за период больше года.

Анализ риска по модели Фулмера приведен в таблице 3.

Таблица 3

Прогнозирование банкротства на базе модели Фулмера



Показатель

На начало года

На конец года

S1

-0,544

0,030

S2

0,744

1,075

S3

17,793

1,057

S4

-0,114

1,215

S5

0,006

0,038

S6

1,002

0,417

S7

4,724

4,717

S8

0,315

0,873

S9

0,606

1,435

N

-1,832

1,850

Вероятность банкротства

высокая

низкая

Также модель Фулмера говорит о высокой вероятности банкротства в начале периода и низкой в конце периода.

Британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 году четырехфакторную модель, при разработке которой использовал следующий подход:

При применении 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 в группы компаний и их коэффициенты.

Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности компании, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности воспроизводит точную картину финансового состояния предприятия. Типичная модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает форму:

Z = 0,53X1 + 0,13X2 + 0,18 X3 + 0,16 X4 (8)

где Х1 - прибыль до уплаты налога / текущие обязательства;

Х2 - текущие активы/общая сумма обязательств;

Х3 - текущие обязательства/общая сумма активов;

Х4 - выручка / сумма активов.

Если величина Z-счет а больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

Анализ риска по модели Таффлера приведен в таблице 4.

Таблица 4

Прогнозирование банкротства на базе модели Таффлера



Показатель

На начало года

На конец года

X1

-0,100

0,045

X2

0,315

0,873

X3

1,002

0,417

X4

0,744

1,075

Z

0,287

0,384

Вероятность банкротства

высокая

низкая

Также данные анализа, проведенного в таблице 4, такие же, как и при предыдущем анализе.

Четырехфакторная R-модель Иркутской государственной экономической академии разработана учеными Иркутской государственной экономической академии по результатам анализа отчетности российских торговых предприятий.

В основе модели Иркутской государственной экономической академии лежит четырехфакторная модель. На основе регрессионного уравнения рассчитывает интегральный показатель R риска банкротства предприятия. В зависимости от его значения делается вывод о вероятности наступления банкротства. Формула расчета имеет вид:

R = 8,38 X1 + X2 + 0,054 X3 + 0,63 X4 (9)

Где:


X1 - чистый оборотный (работающий) капитал / активы;

X2 - чистая прибыль / собственный капитал;

X3 - чистый доход / валюта баланса;

X4 - чистая прибыль / суммарные затраты.

Вероятность банкротства организации в соответствии со значением R определяется следующим образом: 

R < 0, вероятность банкротства максимальная 90 – 100%, 

R = 0 – 0,18, вероятность банкротства высокая 60 – 80%, 

R = 0,18 – 0,32, вероятность банкротства средняя 35 – 50%, 

R = 0,32 – 0,42, вероятность банкротства низкая 15 – 20%, 

R > 0,42, вероятность банкротства минимальная до 10%.

Анализ риска по модели ИГЭА приведен в таблице 5.

Таблица 5

Прогнозирование банкротства на базе модели ИГЭА

Показатель

На начало года

На конец года

Х1

-0,685

-0,020

Х2

14,720

1,014

Х3

0,744

1,075

Х4

-0,112

0,424

Z4

8,951

1,173

Вероятность банкротства

до 10%

до 10%

Используя данную методику, можно с точностью до 81% определить степень риска банкротства предприятия за три квартала. Судя по результатам, не совсем совпадающим с предыдущими моделями, модель не очень точна, так как на начало года она не отмечает признаков банкротства.

Одной из наиболее известных рейтинговых моделей является модель Р.С. Сайфуллина, и Г.Г.Кадыкова.  Российские ученые разработали среднесрочную рейтинговую модель прогнозирования риска банкротства, которая может применяться для любой отрасли и предприятий различного масштаба. Общий вид модели:

R = 2К1 + 0.1К2 + 0.08К3 + 0.45К4 + К5 (10)

Где:

К1 – коэффициент обеспеченности собственными средствами;



К2 – коэффициент текущей ликвидности;

К3 – коэффициент оборачиваемости активов;

К4 – коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

К5 – рентабельность собственного капитала.

Если значение итогового показателя R<1 вероятность банкротства предприятия высокая, если R>1, то вероятность низкая.

Анализ риска по модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г.Кадыкова приведен в таблице 6.

Таблица 6

Прогнозирование банкротства на базе модели Сайфуллина и Кадыкова



Показатель

На начало года

На конец года

К1

-2,178

-0,146

К2

0,316

0,952

К3

0,744

1,075

К4

-0,135

0,017

К5

0,874

0,034

R

0,905

0,223

Вероятность банкротства

низкая

низкая

Результат применения данной модели противоречит предыдущим, так как на начало периода получен наиболее высокий показатель.

Среди российских рейтинговых моделей диагностики риска банкротства следует отметить четырех и пятифакторную модель Постюшкова А.В., которая является достаточно простой и предполагает  расчет итогового рейтингового показателя на основе подстановки в пятифакторную модель заранее рассчитанных ключевых показателей, характеризующих хозяйственную деятельность предприятия. Это универсальная модель диагностики риска банкротства, разработанная для стран с переходной экономикой, с горизонтом прогнозирования 6 месяцев.

Может применяться для любой отрасли и масштаба предприятия.

R = 0.125Kтл + 2.5Косс + 0.40Коб + 1.25Кр (11)

Где:


Ктл – коэффициент текущей ликвидности;

Косс – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Коб – коэффициент оборачиваемости собственного капитала;

Кр – коэффициент рентабельности собственного капитала.

Оценку риска банкротства следует проводить по следующей схеме: если R<0.99 то вероятность банкротства высокая, если R>1 то вероятность банкротства низкая.

Анализ риска по модели А.В. Постюшкова приведен в таблицах 7-8.

Таблица 7

Прогнозирование банкротства на базе четырехфакторной модели А.В. Постюшкова



Показатель

На начало года

На конец года

Ктл

0,316

0,952

Косс

-2,178

-0,146

Коб

2,346

2,707

Кр

12,872

0,034

R

11,624

0,880

Вероятность банкротства

низкая

высокая

В данной модели результат получился прямо противоположным, так как коэффициент рентабельности собственного капитала имеет не совсем корректное значение. Дело в том, что делимое и делитель имеют отрицательные значения. Поэтому в случае получения большой суммы убытка применение моделей Постюшкова нецелесообразно.

Пятифакторная рейтинговая модель Постюшкова А.В. имеет вид:

R = 0.1Kтл + 2Косс + 0.080Коб + Кр + 0.45Км (12)

Где:

Ктл – коэффициент текущей ликвидности;



Косс – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Коб – коэффициент оборачиваемости собственного капитала;

Кр – коэффициент рентабельности собственного капитала;

Км – коммерческая маржа или рентабельность реализации продукции.

Если R>1.0025 то вероятность риска банкротства низкая.

Таблица 8

Прогнозирование банкротства на базе пятифакторной модели А.В. Постюшкова

Показатель

На начало года

На конец года

Ктл

0,316

0,952

Косс

-2,178

-0,146

Коб

2,346

2,707

Кр

12,872

0,034

Км

-0,135

0,017

R

8,675

0,062

Вероятность банкротства

низкая

высокая

В модели Лиса оценки банкротства предприятия используются показатели ликвидности, рентабельности финансовой независимости. Формула скоринговой модели оценки риска банкротства имеет следующий вид:

L = 0.063К1 + 0.092К2 + 0.057К3 + 0.001К4 (13)

Где K1 – доля оборотных средств в активах,

K2 – рентабельность активов по прибыли от реализации,

K3 – рентабельность активов по нераспределенной прибыли,

K4 – коэффициент покрытия по собственному капиталу.

При L < 0,037 – вероятность банкротства;

При L > 0,037 – вероятность банкротства невелика.

Анализ риска по модели Лиса приведен в таблице 9.

Таблица 9

Прогнозирование банкротства на базе модели Лиса



Показатель

На начало года

На конец года

K1

0,317

0,397

K2

-0,101

0,019

K3

-0,115

0,553

Продолжение таблицы 9

Показатель

На начало года

На конец года

K4

-0,008

1,198

L

0,004

0,059

Вероятность банкротства

высокая

низкая

Методика Д.Дюрана представляет собой интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа.

В данном случае методика представляет собой суммирование трех основных показателей, характеризующих платежеспособность предприятия, с определенными весовыми коэффициентами.

Скоринговая модель с тремя балансовыми показателями. В соответствии с этой моделью предприятия имеют следующее распределение по классам:

I - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

II - предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;

III - проблемные предприятия;

IV - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению;

V - предприятия высочайшего риска, практически несостоятельны (таблица 10).

Таблица 10

Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Показатель

Границы классов согласно критериям

1 класс

2 класс

3 класс

4 класс

5 класс

Рентабельность совокупного капитала, %

30 и выше (50 баллов)

29,9-20 (49,9-35 баллов)

19,9-10 (34,9-20 баллов)

9,9-1 (19,9-5 баллов)

менее 1 (0 баллов)

Коэффициент текущей ликвидности

2 и выше (30 баллов)

1,99-1,7 (29,9-20 баллов)

1,69-1,4 (19,9-10 баллов)

1,39-1,1 (9,9-1 баллов)

менее 1 (0 баллов)

Продолжение таблицы 10

Показатель

Границы классов согласно критериям

1 класс

2 класс

3 класс

4 класс

5 класс

Коэффициент финансовой независимости

0,7 и выше (20 баллов)

0,69-0,45 (19,9-10 баллов)

0,44-0,30 (9,9-5 баллов)

0,29-0,20 (5-1 баллов)

менее 0,2 (0 баллов)

Границы классов

100 баллов и выше

99-65 баллов

64-35 баллов

34-6 баллов

0 баллов

При оценке методом Дюрана предприятие является банкротом (таблица 11).

Таблица 11

Прогнозирование банкротства на базе модели Дюрана



Показатель

На начало года

На конец года

значение

баллы

значение

баллы

Рентабельность совокупного капитала, %

-11,5

0

55,3

50

Коэффициент текущей ликвидности

0,316

0

0,952

0

Коэффициент финансовой независимости

-0,008

0

0,545

13,919

класс

5

0

3

63,919

Оценка баллов коэффициента финансовой независимости:

0,69-0,45 = 0,24; 19,9-10 = 9,9; 0,24/9,9 = 1/41,25

0,545 - 0,45 = 0,095; 0,095*41,25 = 3,919; 3,919 + 10 = 13,919

Таким образом, на начало года предприятие относится к несостоятельным, на конец года к проблемным.

Заслуживает интереса и модель, разработанная под руководством канадского специалиста Ж. Лего.

Ж. Лего использовал следующие показатели для дефинирования своей модели:

1) F – отношение акционерного капитала к активам (Shareholders equity + Net Debt Owing to Directors / Total Assets);

2) L – отношение суммы прибыли до налогообложения и издержек финансирования к активам (EBT + Financial Expenses / Total Assets);

3) T – отношение оборота за два предыдущих периода к активам за два предыдущих периода (Sales / Total Assets).

Модель Ж. Лего имеет вид:

RZ-Score = 4,5913F + 4,5080L + 0,3636T – 2,7616 (14)

Критическим значением для RZ -Score является показатель – 0,3. Точность данной модели составляет 83%, но она может быть использована только для прогнозирования банкротства промышленных предприятий.

Анализ риска по модели Лего приведен в таблице 12.

Таблица 12

Прогнозирование банкротства на базе модели Лиса



Показатель

На конец года

F

0,0004

L

0,825

T

0,912

RZ-Score

1,291

Вероятность банкротства

низкая

В рамках модели Лего невозможно на основании отчетности за один год оценить показатель в динамике.

У.Бивер, пожалуй один из самых первых ученых, стал исследовать чистые денежные потоки предприятия. Он считал, что отношение этого параметра к общей сумме долга предприятия определяет риск банкротства в будущем. Данный коэффициент называют коэффициентом Бивера.

Отличительной особенностью системы  Бивера является то, что в ней не предусмотрен интегральный показатель (как, к примеру у Альтмана), а также не рассчитываются веса при коэффициентах. Значения коэффициентов сравниваются с контрольно-нормативными значениями для трех состояний предприятия:

1 состояние. Финансово устойчивое предприятие,

2 состояние. Для предприятий, которые стали банкротами в течение 5 лет,

3 состояние. Для предприятий, которые стали банкротами в течение 1 года.

Анализ риска по модели Бивера приведен в таблице 13.

Таблица 13

Прогнозирование банкротства на базе модели Бивера



Показатель

На начало года

На конец года

значение

состояние

значение

состояние

коэффициент Бивера

-0,114

3

1,215

3

рентабельность активов

-11,502

3

55,272

1

финансовый леверидж

1,008

3

0,455

2

коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом

-0,691

3

-0,058

3

коэффициент текущей ликвидности

0,316

3

0,952

3

По данным модели Бивера в начале периода предприятие относится к банкротам, на конец периода риск банкротства снизился с 1 года до 5 лет.

Одной из интересных зарубежных реализаций методов скоринга является метод Credit-Men. Этот метод был разработан во Франции Ж. Депаляном, доказавшим, что финансовая ситуация предприятия может достаточно адекватно характеризоваться 5 показателями.

где R1 - Коэффициент быстрой ликвидности;

R2 - Коэффициент кредитоспособности;

R3 - Коэффициент иммобилизации собственного капитала;

R4 - Коэффициент оборачиваемости запасов;

R5 - Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности

Интегральный показатель N рассчитывается о формуле:

N = 25R1 + 25R2 + 10R3 + 20R4 + 20R5 (15)

Для каждого показателя определяют нормативную величину, т.е. типовой коэффициент, который сравнивают с показателем изучаемого предприятия. Коэффициенты уравнения (25, 25, 10, 20, 20) выражают удельный вес относительного влияния каждого показателя. Если N больше 100, финансовая ситуация предприятия рассматривается как нормальная, если N ниже 100, ситуация вызывает беспокойство.

Анализ риска по модели Депаляна приведен в таблице 14.

Таблица 14

Определение вероятности банкротства по модели Депаляна



Показатель

На начало года

На конец года

R1

0,167

0,637

R2

-0,008

1,198

R3

-0,011

0,904

R4

4,211

4,369

R5

5,273

5,977

N

193,557

261,843

Вероятность банкротства

низкая

низкая

Данная модель характеризует риск банкротства как низкий.

Рекомендации по результатам анализа:


  • Увеличить прибыль предприятия, так как она является источником собственного капитала. Так как ее значение в балансе отрицательное, то у предприятия существует высокая зависимость от заемных средств.

  • Повысить объем продаж. При увеличении продаж сокращается доля постоянных расходов в выручке и увеличивается прибыль.

  • Сократить расходы. Возможно, поменять технологию или поставщиков с целью использования более дешевых материалов.

  • Сократить кредиторскую задолженность, так как она значительно превышает дебиторскую.


скачать файл


следующая страница >>
Смотрите также:
Задание № Задание включает 20 вопросов, к каждому из них предложено 3
42.02kb.
Задание 2: Решите уравнение: х + 27,621 = 38. Задание 3
17.38kb.
Занятие 4 Задание 1 : Зачеркните лишние буквы А, У, П, о р, Ц, С, И, д задание 2
26.53kb.
Задание Раскройте скобки
47.03kb.
Задание №1 Назовите основные классы кислородсодержащих органических соединений: Задание №2
29.71kb.
Задание Задание включает 40 вопросов. К каждому из них предложено 4 варианта ответа. На каждый вопрос выберите только один ответ, который вы считаете наиболее полным и правильным
117.75kb.
Задание №1 3 Задание №3 24
477.94kb.
Муниципальное задание
211.89kb.
Техническое задание на программный продукт или что значит фраза "по форме гост 19. 201-78"
80.61kb.
Задание №1 (2 балла)
27.48kb.
Задание 1 Малый и средний бизнес в России: место и роль в экономике России и перспективы развития. Задание 2
11.7kb.
Задание для заочников Задание для расчетно-графической работы по дисциплине «Финансовый менеджмент»
194.97kb.