2.2. Диагностика вероятности банкротства оао «автоваз» при помощи методов ее прогнозирования

1. Пятифакторная модель банкротства Альтмана (индекс кредитоспособности). 

По данным баланса компании, формуле 1 и таблице 1 находим коэффициент Z:

Исходя из таблицы 2, отрицательный показатель кредитоспособности -0,69 говорит о 80-100% вероятности банкротства, что означает полную несостоятельность компании.

2. Четырехфакторная модель банкротства Ричарда Таффлера.

По данным баланса компании, формуле 2 и таблице 3 находим коэффициент Z:

Как видно оценки метода, коэффициент 0,22 находится в зоне неопределенности («серой зоне»), что означает, что у компании еще есть шанс не стать банкротом.

В данной модели коэффициент Х₁ имеет наибольший вес (0,53), и только он оказался отрицательным, при том, это не смогло изменить ситуацию коренным образом.

Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства Р. Лиса.

По данным баланса компании, формуле 3 и таблице 4 находим коэффициент Z:

Как видно из оценки компании, Z<0.037 – банкротство компании очень вероятно. Факторы Х₂  и Х₃ очень значимы для данной модели, а они оба отрицательны, что в большей степени повлияло на данный неутешительный результат.

3. Четырехфакторная модель банкротства Иркутской Государственной Экономической Академии.

По данным баланса компании, формуле 4 и таблице 5 находим коэффициент Z:

Исходя из оценки предприятия по модели прогнозирования банкротства ИГЭА, риск банкротства АвтоВАЗа максимальный (90-100%), так как результат отрицательный (-4,85). X₁ коэффициент имеет наибольший удельный вес, при том, что он также отрицателен.

4. Девятифакторная модель классификации банкротства Фулмера.

По данным баланса компании, формуле 5 и таблице 6 находим коэффициент Z:

+1,083

+1,083

Критическим значением Z является 0. Отрицательный показатель компании (-5,742) позволяет говорить о возможном в будущем (2-3 года) банкротстве.

По результатам анализа можно сделать вывод о том, что практически все модели риска банкротства одинаково воспроизводят изменение ситуации в компании, за исключением модели Таффлера. Это можно объяснить тем, что данная модель рекомендуется для анализа, в случае если нужно учитывать влияние перспективных технологий на структуру финансовых показателей, в нашем же случае скорее необходимо учесть уже имеющиеся показатели. То есть практически все модели достаточно адекватно отражают ситуацию в компании и нет никаких сомнений о состоянии банкротства на данном предприятии.

В данной работе были разобраны наиболее известные модели банкротства, которые построены с помощью множественного дискриминантного анализа. Отличает их только статистическая выборка. Каждый ученый старался подобрать свои финансовые коэффициенты, наилучшим образом описывающие компанию. Есть одно сходство – все (кроме Фулмера) авторы обращали большое внимание на Продажи компании - чем они, тем выше финансовая устойчивость.

На взгляд автора, применение данных моделей для оценки риска банкротства компаний удобно, но подходит скорее для экспресс – оценки. Это связано с тем, что иногда трудно оценить выборку, которую использовали авторы моделей, а также различия в ведении бухгалтерской отчетности.