Прогнозування банкрутства підприємства.

Одним із найважливіших інструментів системи раннього попередження та методом прогнозування банкрутства підприємств є дискримінантний аналіз. В теорії і практиці здебільшого розрізняють однофакторний та багатофакторний дискримінантний аналіз.

В основі однофакторного (одновимірного) аналізу покладене сепаратне дослідження окремих показників (які є складовою певної системи показників) та класифікація підприємств за принципом дихотомії. Віднесення підприємства до категорії “хворих” чи “здорових” здійснюється у розрізі окремих показників у відповідності до емпірично побудованої шкали граничних значень досліджуваного показника.

Загальний висновок про якість фінансового стану підприємства робиться на основі аналізу відповідності кожного із показників, які включені в спеціально підібрану систему, їх граничним значенням. Найбільш відомими моделями однофакторного дискримінантного аналізу є системи показників Бівера та Вайбеля.

В основі досліджень американського економіста В. Бівера покладено 30 найбільш часто вживаних у фінансовому аналізі показників. За ознакою однорідності ці показники були згруповані в шість груп. Із кожної групи Бівер вибрав по одному, найбільш типовому, показнику, які й склали його систему прогнозування:

Відношення Cash Flow до позичкового капіталу.

Відношення чистого прибутку до валюти балансу.

Відношення позичкового капіталу до валюти балансу.

Відношення оборотних активів до поточних зобов’язань (показник покриття).

Відношення робочого капіталу до валюти балансу.

Відношення різниці між очікуваними грошовими надходженнями та поточними зобов’язаннями до витрат підприємства (без амортизації).

З використанням матеріалів аналізу 79 фінансово неспроможних і такого ж числа фінансово-спроможних підприємств Бівер розробив шкалу граничних значень для кожного із приведених показників для американських підприємств.

У німецькомовній економічній літературі досить поширеною є система показників Вайбеля. В основі досліджень, здійснених П. Вайбелем протягом 1960-1971 років покладено аналітичні матеріали по 72 швейцарських підприємствах будівельної, металургійної, легкої та годинникової галузей виробництва, половина з яких була у фінансовій кризі. Класифікацію підприємств за цією системою пропонується здійснювати з використанням таких показників:

Відношення позичкового капіталу до валюти балансу.

Відношення оборотних активів до поточних зобов’язань (показник покриття).

Відношення Cash Flow до поточних (короткострокових) зобов’язань.

Відношення різниці між очікуваними грошовими надходженнями та поточними зобов’язаннями до витрат підприємства (без амортизації).

Відношення середнього залишку кредиторської заборгованості до вартості закупок помножене на 365.

Відношення середніх залишків виробничих запасів до величини затрат на сировину (матеріали) помножене на 365.

Для кожного із приведених показників Вайбель побудував відповідні шкали у вигляді діаграм, в яких показана динаміка значень показників протягом п‘яти років перед настанням у однієї з груп досліджуваних підприємств фінансової неспроможності. У разі, якщо значення усіх шести показників аналізованого підприємства знаходяться в безпечній зоні відповідної шкали, то цьому суб’єкту господарювання не загрожує банкрутство. Якщо ж значення більше трьох показників наближається до зони “хворих” підприємств, то аналізоване підприємство вважається таким, якому загрожує банкрутство. Щодо підприємств, у яких менше трьох показників знаходяться у критичній зоні Вайбель рекомендує проводити додатковий аналіз.

Головним суперечливим моментом однофакторного дискримінантного аналізу є те, що значення окремих показників може свідчити про позитивний розвиток підприємства, а інших - про незадовільний. Така ситуація унеможливлює об’єктивне прогнозування банкрутства. Одним із шляхів вирішення цієї проблеми є застосування багатофакторного дискримінантного аналізу. В процесі аналізу підбирається ряд показників, для кожного з яких визначається вага в так званій “дискримінантній функції”. В загальному вигляді, алгоритм лінійної багатофакторної дикримінантної функції можна представити в такій формі:

Z = a0 + a1x1 + a2x2 + a3x3 + .......+ anxn,

а1, а2, а3 ......, аn - коефіцієнти (ваги) дискримінантної функції;

х1, х2, х3......., хn - показники (змінні) дискримінантної функції.

Величина окремих ваг, характеризує різний вплив окремих показників (змінних), на загальний фінансовий стан підприємства. Віднесення аналізованого підприємства до групи “хворих” чи “здорових” залежить від значення інтегрального показника, який є результатом розв’язку дискримінантної функції, а також від будованої на основі емпіричних даних прямої поділу.

Найбільш відомими моделями прогнозування банкрутства на основі багатофакторного дискримінантного аналізу є тест на банкрутство Тамарі (1964), модель Альтмана (1968), модель Беермана (1976), система показників Бетге-Хуса-Ніхауса (1987), модель Краузе (1993).

Методологія багатофакторного дискримінантного аналізу може використовуватися як службами контролінгу підприємства для своєчасного виявлення симптомів фінансової кризи, так і банками при оцінці кредитоспроможності позичальника. Використання методології багатофакторного дискримінантного аналізу у вітчизняній практиці є досить обмеженим, що зумовлено такими основними чинниками:

по-перше, неможливістю розробки власних, галузевих дискримінантних функцій через відсутність фахівців достатньої кваліфікації;

по-друге, відсутністю достатніх коштів для закупки та адаптації західних методик до вітчизняних умов господарювання;

по-третє, недостатнім рівнем об’єктивності показників, які відображаються підприємствами у фінансовій звітності (проблематика подвійної бухгалтерії).

В той же час, в Україні використовуються численні методики однофакторного дискримінантного аналізу, однак ці методики є безсистемними, не враховують галузевих особливостей, не містять відповідних “ключів” інтерпретації.

 

 








Дата добавления: 2016-06-02; просмотров: 456;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.004 сек.