- •Материалы 67-ой студенческой научной конференции «Лучшие студенческие научные работы»
- •Реализация метода анализа иерархий в ms access
- •Информационно-аналитическая модель комплексного управления технологией производства и экономикой предприятия
- •Гринин л. Е. Производительные силы и исторический процесс. Изд. 3-е, стереотипное. – м.: КомКнига, 2006. — 272 c.
- •Анализ динамики рождаемости в постсоветской россии
- •Анализ естественного движения населения тюменской области (без автономных округов)
- •Проблемы и тенденции банковского кредитования физических лиц в россии
- •Востребованность компетенций специалиста по управлению персоналом на рынке труда г. Тюмени
- •Оценка кандидатов при приеме на работу в условиях кризиса: практика применения в организациях г. Тюмени
- •Аутсорсинг персонала
- •Объективные данные и субъективные причины социальной дифференциации по признаку табакокурения в россии
- •Однако, Минздрав утверждает, что за время антитабачной кампании в России количество курильщиков снизилось на 17 % или на 7,5 миллионов человек.
- •Платные спортивные оздоровительные услуги как механизм социальной дифференциации молодёжи тюмени
- •Особенности и эффективность рекламы услуг сбербанк россии
- •Современные тенденции деятельности коммерческих банков на рынке ценных бумаг в российской федерации
- •Оптимизация управления долгосрочными источниками финансирования на предприятии
- •Анализ ценообразования недвижимости тюмени
- •3) Дома и коттеджи (см. Рисунок 5,6)
- •4) Земельные участки (см. Рисунок 7,8)
- •Инновационное развитие как фактор повышения уровня жизни региона
- •Оценка уровня транснационализации компании «toyota motor», характеристика ее инвестиционной деятельности и процесса формирования глобальной бизнес-сети
- •Технологическое развитие как глобальное конкурентное преимущество компании «exxonmobil»
- •Коммуникативная эффективность социальной рекламы
- •Информационная война вокруг событий на украине
- •Образ жизни фрилансера
- •Фриланс как социально-экономическое явление
- •Сравнительный анализ системы социальной поддержки материнства и детства в россии и европейской союзе
- •Основные направления государственной поддержки молодежного предпринимательства в россии и за рубежом
- •Методы оценки и предупреждения вероятности банкротства
- •Оценка вероятности банкротства
- •Влияние участия иностранного капитала на экономическую безопасность банковкой системы
- •Методика оценки эффективности интернет продвижения как маркетинговой инновации
- •Оптимизация затрат предприятия
- •Анализ и перспективы развития рынка коммерческих фотопроектов г. Тюмени
- •Внутренний контроль на предприятии общественного питания как элемент экономической безопасности
- •Бюджетирование в стратегическом управленческом учете
- •Сравнение бухгалтерского учета основных средств в коммерческих и автономных муниципальных учреждениях
- •Современные тенденции формирования ресурсной базы коммерческих банков российской федерации
- •Современные банковские карты: вопросы финансовой безопасности
- •Использование принципов поведенческих финансов в построении прогнозных моделей стоимости финансовых активов
- •Ндс: проблемы администрирования и оптимизация
- •Проблемы прогнозирования развития региональных коммерческих банков
- •Влияние экономических санкций на деятельность предприятий тюменской области
- •Межрегиональная трудовая миграция в Тюменской области: меры господдержки и влияние на экономически активное население
- •Анализ трудовой миграции в рф
- •Развитие пластиковых банкнот в мире
- •Состояние венчурного предпринимательства в современной россии
- •Вертикально-интегрированные компании в экономике современной россии
Методы оценки и предупреждения вероятности банкротства
В сложившейся экономической ситуации все больше предприятий попадают под вероятность банкротства. Этого довольно сложно избежать. Прежде всего необходимо раскрыть сущность банкротства, его законодательную базу.
Под несостоятельностью (банкротством) понимается признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей [1].
При этом юридическое лицо считается не способным удовлетворить требования кредиторов, если соответствующие обязательства и (или) обязанности не исполнены им в течение трех месяцев с момента наступления даты их исполнения [1].
Сохранение платежеспособности обеспечивается постоянным контролем за величиной таких показателей, как:
коэффициент общей платежеспособности;
коэффициент долгосрочной платежеспособности;
величина собственного оборотного капитала;
коэффициент ликвидности;
коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств;
коэффициент обеспеченности процентов по кредитам;
коэффициент платежеспособности.
Оценка вероятности банкротства
Одной из перспективных отраслей всегда являлось строительство. Денежный оборот в строительных компаниях всегда в разы превышал обороты компаний других сфер деятельности (транспорт, сфера услуг). Однако сейчас компаниям все сложнее осуществлять свою деятельность, причиной этому служит нестабильная экономическая ситуация в стране и мире, в результате чего у российских компаний исчезла возможность закупать качественные импортные товары по доступным ценам, пользоваться дорогостоящим оборудованием (оборудование производства таких компаний как Скаут, Катарпиллар и другие), свою роль также играет снижение спроса.
Для анализа вероятности наступления банкротства было выбрано предприятие ОАО «Северспецподводстрой» (ИНН/КПП 8903002370/720301001) [3], осуществляющее свою деятельность в сфере строительства. Данное предприятие находится в стадии ликвидации с декабря 2015 года. Большинство исследований в сфере оценки вероятности банкротства выполнялись с помощью пошагового дискриминационного анализа.[4] Наибольшее распространение получили модели Альтмана (двухфакторная и пятифакторная), модели Лиса и Таффлера, модель Спрингейта, модель Беликова-Давыдовой (иркутская модель), модель Зайцевой.
Эти модели, как и любые другие, следует использовать только как вспомогательные средства для проведения анализа на предприятии. [2] Полностью полагаться на их результаты нельзя, т.к. это может привести к неблагоприятным последствиям.
Таблица 1.
-
Модель
2013 г.
2014 г.
Двухфакторная модель Альтмана
Пятифакторная модель Альтмана
- 0,87
1,51 (Z<1,8 Очень высокая степень банкротства)
- 0,83
-2,92 (Z<1.8 Очень высокая вероятность банкротства)
Модель Лиса
0,01 (норма)
0,1 (критич.0,037.Высокая вероятность банкротства)
Модель Таффлера
0,4 (Критич. 0,2.Очень высокая вероятность банкротства)
0,54 (Критич.0,2.Очень высокая вероятность банкротства)
Модель Спрингейта
-0,581 (Z<0,862.Организация потенциальный банкрот)
-4,1041 (Z<0,862.Организация потенциальный банкрот)
Модель Беликова-Давыдовой
-3,1565 (Риск банкротства максимальный) Z<0
-9,7612 (Риск банкротства максимальный)
Z<0
Модель Зайцевой
32,89 (Кнорм=1,72.Кфакт>Кнорм. Высокая вероятность банкротства)
143,29 (Кнорм=1,659.Кфакт>Кнорм. Высокая вероятность банкротства)
Самой простой является двухфакторная модель. Для расчета вероятности банкротства выбирают два ключевых показателя, от которых и зависит данная вероятность на предприятии. В американской практике для определения итогового показателя вероятности банкротства (Z) используют показатель текущей ликвидности и показатель удельного веса заемных средств в активах. Они перемножаются на соответствующие константы - определенные практическими расчетами весовые коэффициенты.
Как на конец 2013г., так и на конец 2014 г. итоговый показатель вероятности банкротства (Z) по двухфакторной модели Альтмана меньше нуля, т.е. вероятность банкротства предприятия не велика. Однако по показателям пятифакторной модели Альтмана на конец 2013 года вероятность наступления банкротства очень высокая, точно также как и в 2014 году, но вероятность наступления банкротства в 2014 г. гораздо выше, чем в 2013г. Такая же ситуация прослеживается и при расчете вероятности банкротства по моделям Таффлера, Спрингейта, модели Беликова-Давыдовой и по модели Зайцевой.
Показатели, рассчитанные по данным модели Лиса, говорят, что на конец 2013 года предприятию ничего не угрожало, однако уже в конце 2014 г. наблюдается высокая степень вероятности банкротства.
В заключение хочется отметить, что основной целью расчета перечисленных в самом начале показателей (коэффициент ликвидности, коэффициент долгосрочной платежеспособности и др.) является: выявление направлений дальнейшего анализа финансового состояния предприятия, прогноз вероятности ухудшения показателей и снижения (потери) платежеспособности.
Чтобы сделать адекватные выводы и интерпретировать полученные коэффициенты, необходимо дополнительно сделать следующие сопоставления:
Сравнить фактические коэффициенты текущего года с коэффициентами предыдущего года, а также с отдельными коэффициентами за ряд лет.
Сравнить фактические коэффициенты с нормативами, принятыми предприятием.
Сравнить коэффициенты с показателями наиболее удачливых конкурентов. Данные можно получить из публикуемых финансовых отчетов.
Сравнить фактические коэффициенты с отраслевыми показателями.
Список источников:
Федеральный закон от 26.10.2002 №127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» - [электронный ресурс] – Режим доступа – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_39331/ (дата обращения 02.04.2016);
И.Н. Яковлева. Как спрогнозировать риск банкротства предприятия// Справочник экономиста – 2008 - №8 [электронный ресурс] – Режим доступа – URL:http://www.cfin.ru/finanalysis/risk/bankruptcy.shtml (дата обращения 19.04.2016);
Федеральная налоговая служба – [электронный ресурс] – Режим доступа – URL: https://egrul.nalog.ru/ (дата обращения 04.04.2016);
Финансовый анализ. Оценка вероятности банкротства – [электронный ресурс] – Режим доступа – URL: http://1fin.ru/?id=706 (дата обращения 19.04.2016).
Е.В. Кочнева
студент группы 36ЭБ131
Е-mail: lena.cochnewa2012@yandex.ru
Н.М. Латушкина
Научный руководитель,
канд. экон. наук, доцент
