Аналіз ефективності використання основних фондів на підприємствах харчової промисловості на прикладі (стр. 4 из 12)
де
х1 =
;х2 =
;х3 =
х4 =
;х5 =
.Наведені рівняння були отримані методами кореляційного аналізу статистичної вибірки даних щодо 95 малих і середніх промислових підприємств. Наведемо вірогідності затримки платежів для різних значень Z (табл. 1.5).
Таблиця 1.5
Вірогідність затримки платежів для різних значень Z
| Значення Z | +0,210 | +0,480 | +0,002 | -0,026 | -0,068 | -0,087 | -0,107 | -0,131 | -0,164 |
| Вірогідність затримки платежів, % | 100 | 90 | 80 | 70 | 50 | 40 | 30 | 20 | 10 |
Розрахуємо показник діагностики платоспроможності Конана і Гольдера для ЗАТ „Фудс Компані” за 3 кв. 2006 року:
Z = 0,16* 0,36446 – 0,22 * 0,07027 + 0,87 * 0,00315 + 0,10 * 0,05399 – 0,24 * 0,02333 = 0,04539
Згідно даного показника вірогідність затримки платежів для ЗАТ „Фудс Компані” складає 80%, проте цей показник не використовується у вітчизняній практиці аналізу фінансового стану тому, що він враховує специфіки української економіки і його значення не є об’єктивним.
У зарубіжній практиці фінансового аналізу відомі також тести на ймовірність банкрутства Лису (Zл) та Таффлера (ZТ).
Zл = 0,063х1 + 0,092х2 + 0,057х3 + 0,001х4,
де
х1 =
;х2 =
;х3 =
х4 =
.Граничне значення Zл = 0,037. При Zл > 0,037– підприємство має добрі довгострокові перспективи, при Zл < 0,037– є ймовірність банкрутства.
Розрахуємо показник Лису для ЗАТ „Фудс Компані” за 2003 рік:
Zл = 0,063* 0,92229 + 0,092* 0,00758 + 0,057* 0,00057 + 0,001* 0,15144 = 0,05899
Таким чином, за показником Лису підприємство має добрі довгострокові перспективи.
ZТ = 0,03х1 + 0,13х2 + 0,18х3 + 0,16х4,
х1 =
;х2 =
;х3 =
х4 =
.Якщо ZТ > 0,3 – підприємство має добрі довгострокові перспективи, при ZТ < 0,2 – є ймовірність банкрутства.
Розрахуємо показник Таффлера для ЗАТ „Фудс Компані” за 3 кв. 2006 року:
ZТ = 0,03* 0,0388 + 0,13* 0,9223 + 0,18* 0,1952 + 0,16* 3,8294 = 0,7689
Тест Таффлера також свідчить про добрий фінансовий стан підприємства.
Таким чином, можна зробити висновок, що об'єктивні труднощі в одержанні відповідної інформації роблять створення дієвої моделі прогнозування банкрутства на підставі статистичних даних в Україні проблематичним.
Однак, наявність великої кількості робіт, виконаних у руслі розглянутої проблеми, дозволяє нам зовсім по-особливому підійти до побудови своєї моделі. Ми можемо розглядати всіх працювавших до нас у цій області дослідників як експертів.
Користаючись цим накопиченим колективним досвідом, ми зможемо і відібрати показники, що найбільше часто зустрічалися в аналогічних моделях, і визначити ваги, з якими ці показники повинні входити в модель.
Робота припускає 2 кроки.
Усі показники можна розділити на 5 груп:
(1) показники ліквідності
(2) показники рентабельності
(3) показники структури балансу
(4) показники оборотності
(5) інші показники
Визначаються порівняльні ваги різних груп показників, виходячи з частоти їхнього включення в моделі різних дослідників. Тут ми припускаємо, що кожен дослідник до нас уключав той чи інший показник у свої моделі, керуючись своїми уявленнями про його значимість. Чим більше дослідників уключали даний показник у свою модель, тим, отже, більше значимість цього показника, тим більшу питому вагу він повинний мати.
Спочатку, як уже вказувалося, ми визначимо ваги окремих груп показників із зазначених 5 груп. Далі при зважуванні показників їх досить класифікувати по зазначеним 5 групам, привласнити кожному показнику відповідну вагу і трансформувати його так, щоб сума ваг дорівнювала 100.
Проблема виникне, якщо в модель включаються два чи більш показники з однієї групи. Ми вважаємо, що їхня сумарна вага повинна дорівнювати вазі групи, а їхні частки ваги визначаються або, виходячи з їхніх відносних ваг у групі, або з розумінь дослідника.
Аналіз показав, що в різних роботах зустрічається всього 45 показників. Причому по зазначених групах вони розподіляються в такий спосіб (табл.1.6)
Таблиця 1.6
Аналіз показників для моделі прогнозування банкрутства
| Група показників | Кількість показників | Частка показників групи |
| показники ліквідності | 36 | 29% |
| показники рентабельності | 23 | 19% |
| показники структури балансу | 32 | 26% |
| показники оборотності | 16 | 13% |
| інші показники | 16 | 13% |
| Разом | 123 | 100% |
Таким чином, показник, що відноситься до групи показників ліквідності, ввійде в будь-яку систему показників з вагою 29%. Якщо ж цих показників буде два чи більше, те ця величина і буде їхньою сумарною вагою.
Дана універсальна система зважування показників може бути використана для зважування будь-яких показників, використовуваних для прогнозування неплатоспроможності підприємства.
Однак, користаючись тією же ідеєю, можна спробувати побудувати свою модель стосовно до українських умов. Для цього ми відберемо показники, що найбільше часто зустрічаються в моделях інших дослідників, додамо їм ваги відповідно до того, що було описано вище, а потім уточнимо модель і перевіримо її "розділові" здібності на матеріалах українських підприємств.
У таблиці 3.3 представлені ті ж показники, тільки тепер вони розміщені в порядку убування їхньої зустрічальності в моделі. В останньому стовпчику зустрічальність показана наростаючим підсумком.
Як бачимо з таблиці, на перші 5 показників приходиться 37% сумарної зустрічальності, а на перші 10 показників - уже 55%. Причому 10-м показником є відношення грошового потоку до короткострокової заборгованості.
Таблиця 1.7
Аналіз зустрічальності показників
| Група | Назва | Кількість | Частка | Частка наростаючим підсумком |
| 1 | Коефіцієнт покриття | 12 | 10% | 10% |
| 1 | Робочий капітал до активів | 10 | 8% | 18% |
| 3 | Чиста вартість власного капіталу до загальної величини заборгованості | 9 | 7% | 25% |
| 2 | Рентабельність продажів | 7 | 6% | 31% |
| 2 | Рентабельність власного капіталу | 7 | 6% | 37% |
| 2 | Рентабельність активів | 6 | 5% | 41% |
| 4 | Коефіцієнт оборотності активів | 6 | 5% | 46% |
| 3 | Власний капітал до загальної величини капіталу | 4 | 3% | 50% |
| 5 | Тенденція прибутковості | 4 | 3% | 53% |
| 1 | Грошовий потік до заборгованості | 3 | 2% | 55% |
Вісім показників дають 50% сумарної зустрічальності. Представляється, що на основі 8 показників і варто будувати модель. Можливо, серед них є зайві, однак ці зайві будуть "відсічені" у результаті перевірки всієї системи на мультіколлинеарність. Як виняток в якості восьмого показника візьмемо не відношення власного капіталу до загальної величини капіталу підприємства, а відношення грошового потоку до короткострокової заборгованості. На наш погляд, цей показник є надзвичайно важливим, а його відносна непопулярність, на наш погляд, обумовлена деякими труднощами в одержанні відповідних даних з одного боку, і порівняльною новизною самого показника з іншого.