- •1.1 Теоретические основы антикризисного управления
- •1.2 Механизм
- •Ходатайство о введении финансового оздоровления
- •Последствия введения финансового оздоровления предприятия
- •Управление предприятием-должником в ходе финансового оздоровления
- •Административный управляющий
- •План финансового оздоровления предприятия должника
- •График погашения задолженности
- •1. Теоретические основы оздоровления предприятия путем реструктуризации
- •2. Критерии эффективности реструктуризации задолженности предприятия
- •3. Стратегия реструктуризации по выводу предприятия из кризиса в связи с угрозой банкротства
- •6 Вопрос
6 Вопрос
Отечественные модели прогнозирования банкротства
Уравнение
Р. С. Сайфулина, Г. Г. Кадыкова имеет
вид:
Z
= 2.x1 +0,1х2 +0,08х3 +0,45х4+х5,
где
x1 - коэффициент обеспеченности собственными
средствами (нормативное значение
хг>0,1);
х2
- коэффициент текущей ликвидности
(х2>2);
х3
- интенсивность оборота авансируемого
капитала, характеризующая объем
реализованной продукции, приходящейся
на 1 руб. средств, вложенных в деятельность
предприятия (х3>2,5);
х4
- коэффициент менеджмента, рассчитываемый
как отношение прибыли от реализации к
выручке;
х5
- рентабельность собственного капитала
(х5>0,2).
При
полном соответствии значений финансовых
коэффициентов минимальным нормативным
уровням индекс Z равен 1. Финансовое
состояние предприятия с рейтинговым
числом менее 1 характеризуется как
неудовлетворительное.
Недостатками
таких моделей являются переоценка роли
количественных факторов, произвольность
выбора системы базовых количественных
показателей, высокая чувствительность
к искажению финансовой отчетности.
Одной
из таких моделей является модель
прогнозирования вероятности наступления
банкротства О.П.Зайцевой. С помощью
корреляционного и многомерного факторного
анализа было установлено, что наибольшую
роль в изменении финансового положения
производственных предприятий играют
показатели, которые использованы в
шестифакторной математической модели
О.П. Зайцевой, где предлагается рассчитывать
следующие частные коэффициенты:
1.
КУП – коэффициент убыточности предприятия,
характеризующийся отношением чистого
убытка к собственному капиталу (III раздел
баланса)
х1
=
нормативное
значение х1 = 0;
2.
КЗ – коэффициент соотношения кредиторской
и дебиторской задолженности
х2
=
нормативное
значение х2 = 1;
3.
КС – показатель соотношения краткосрочных
обязательств и наиболее ликвидных
активов, этот коэффициент является
обратной величиной показателя абсолютной
ликвидности
х3
=
нормативное
значение х3 = 7;
4.
КУР – убыточность реализации продукции,
характеризующийся отношением чистого
убытка к объёму реализации этой
продукции
х4
=
нормативное
значение х4 = 0;
5.
КФНКИ – коэффициент финансового
левериджа (финансового риска) - отношение
заемного капитала (долгосрочные и
краткосрочные обязательства) к собственным
источникам финансирования
х5
=
нормативное
значение х5 = 0,7;
6.
КЗАГ – коэффициент загрузки активов
как величина, обратная коэффициенту
оборачиваемости активов – отношение
общей величины активов предприятия
(валюты баланса) к выручке
х6
=
нормативное
значение х6 = х6прошлого периода.
Если
у предприятия нет убытков, то ставится
0.
Данные
показатели были положены в основу
разработки дискриминантной факторной
модели диагностики риска банкротства
производственных предприятий. Комплексный
коэффициент банкротства рассчитывается
по формуле со следующими весовыми
значениями:
К
= 0,25*х1 + 0,1*х2 + 0,2*х3 + 0,25*х4+ 0,1*х5 + 0,1*х6
Весовые
значения частных показателей для
коммерческих организаций были определены
экспертным путём, а фактический
комплексный коэффициент банкротства
следует сопоставить с нормативным,
рассчитанным на основе рекомендуемых
минимальных значений частных показателей
- расчетное значение К надо сравнить с
К нормативным.
Если
фактический комплексный коэффициент
больше нормативного Кфакт>КN, то
вероятность банкротства велика, а если
меньше – то вероятность банкротства
мала.
Рассчитаем
нормативное значение К:
КN =
0,25*0 + 0,1*1 + 0,2*7 + 0,25*0 + 0,1*0,7 + 0,1*х6
КN =
1,57+0,1*х6
Тестирование
данной модели по исследуемой выборке
субъектов хозяйствования показало, что
она позволяет довольно быстро провести
экспресс-анализ финансового состояния
производственных предприятий и достаточно
точно оценить степень вероятности их
банкротства
