Финансово-экономический анализ ООО Афон (стр. 7 из 14)
Если значение K < 0, то это признак очень высокой вероятности банкротства, тогда как значение K >0 свидетельствует о малой его вероятности.
Модель Спрингейта [23 c. 167] была разработана на основе обработки данных 50 предприятий с средним годовым балансом 2,5 млн. долл.)
K =1,03X1 +3,07X2 +0,66X3 +0,4X4 , где (1.12.)
X1 – (оборотные активы + краткосрочные обязательства) / сумму активов
X2 – (прибыль до налогообложения + % к оплате) / сумму активов
X3 – прибыль до налогообложения / краткосрочные обязательства
X4 – выручка от реализации / сумму активов
Если значение K < 0,862, то это признак очень высокой вероятности банкротства, тогда как значение K >0,862 свидетельствует о малой его вероятности.
Для диагностики банкротства в Украине используются следующие методики.
1. Методика проведения углубленного анализа финансово-хозяйственного состояния неплатежеспособных предприятий и организаций, утверждена Приказом Агентства по вопросам банкротства предприятий от 27.06.1997 № 81 [32].
2. Методические рекомендации относительно проведения системного экономического анализафинансово-хозяйственной деятельности по осуществлению своевременных мероприятия по предотвращению банкротства предприятий транспортно-дорожного комплекса, утверждены Приказом Минтранса от 10.02.2003 № 92 [33].
3. Модель Андрущака Е.М. [1, с. 19-20]
, где (1.13.)Z – интегральный показатель для определения уровня угрозы банкротства,
Ni – отношение i-го показателя финансового состояния к его нормативному значению,
n – количество показателей (в данной модели n=3),
N1 – коэффициент абсолютной ликвидности, деленный на его нормативное значение = 0,2,
N2 – коэффициент концентрации собственного капитала, деленный на его нормативное значение=0,5,
N3 – показатель рентабельности собственного капитала, деленный на его нормативное значение =0,1+1,1b3 (где b –годовой темп инфляции).
Модель дает возможность на основе значений отклонений соответствующих показателей от нормативного рассчитать Z, причем отклонения в лучшую сторону должны уменьшать показатель Z, а в худшую – увеличивать его. Учесть знак помогает функция:
(1.14.)Поскольку
, то, можно представить в виде формулы (1.15.): 
(1.15.)Выбор показателей финансового состояния не является случайным. Из показателей ликвидности и платежеспособности были выбраны коэффициенты абсолютной ликвидности и концентрации собственного капитала (автономии), из показателей рентабельности – коэффициент рентабельности собственного капитала. Исключением стала группа показателей деловой активности, поскольку в эту группу входят показатели оборачиваемости. Учитывая особенности в продолжительности операционного цикла на разных предприятиях, которая зависит от специфики их деятельности, сложно установить универсальный нормативный уровень данных показателей.
Когда все показатели Ni на нормативном уровне и лучше него Z=0. Большему значению Z соответствует большая вероятность банкротства. Когда первые два показателя принимают наихудшие значения (=0), рентабельность собственного капитала =0 (отсутствие прибыли), уровень угрозы банкротства (Р) может быть оценен как высокий.
4. Модели Колесар К. и Резниковой Т.А., Проскура Е.Ю. Предложены интегральные показатели для определения угрозы банкротства, которые рассчитываются сумма значений коэффициентов умноженных на соответствующий весовой коэффициент. Однако точные значения весовых коэффициентов могут быть рассчитаны на основе эмпирического анализа значительного количества предприятий минимум за 5 лет при несущественном изменении внешних условий. Таких данных в Украине нет.
На рис. 1. графически представлена зависимость вероятности банкротства Р от показателя Z как монотонно возрастающая функция от Z.
Рис. 1.1.
Зависимость вероятности банкротства Р от показателя Z
Источник: [1,c. 127]
5. Дискриминантная модель интегральной оценки финансового положения предприятия (рассчитана О. Терещенко). Дикриминантный анализ основан на эмпирически-индуктивном способе исследования финансовых показателей с широким применением элементов эконометрического моделирования. Он имеет две фазы: фазу выведения дискриминантной функции и фазу классификации (группировки объектов в соответствии со значением интегрального показателя). Базовый алгоритм построения линейной многофакторной дискриминантной функции можно отразить в такой форме
Z=a0 + a1 x1 + a2 x2 +…+ ap xp, где (1.16.)
Z – зависимая переменная (интегральный показатель финансового положения предприятия)
x1 ,x2 … xp – независимые переменные дискриминантной модели
a1 , a2 … ap – параметры дискриминантной модели, a0 – свободный член дискриминантной функции, значение которого заключается в приведении критического значения показателя Z (линии раздела) к заранее определенно величине, например, к нулю.
Основной смысл эконометрических расчетов в рамках построения дискриминантной модели сводится к определению ее параметров. Соответствующие расчеты базируются на необходимости соблюдения дискриминантного критерия (
): 
, (1.17.)где QSb (a) – межгрупповая дисперсия зависимой переменной, QSw(a) – внутригрупповая вариация зависимой переменной. Следовательно, дискриминантные коэффициенты должны быть подобраны так, чтобы
было максимальным. Благодаря такому подходу обеспечивается минимизация процента неправильной классификации, т.е. ошибочного отнесения предприятия к той или иной группе. Для тестирования уровня соблюдения общего дискриминантного критерия, т.е. условия максимально четкого разграничения групп исследуемых элементов, рекомендуется использовать критерий, который носит название «лямбда Вилкса» (Wilk’s Lambda) и описывается таким алгоритмом 
.Инструментарий построения эконометрический оценки вероятности банкротства на основе дискриминантного анализа применим в процессе обработки эмпирических данных о финансовом положении 850 отечественных предприятий всех отраслей хозяйства и видов экономической деятельности.
В результате выедена дискриминантная модель в виде
Z=1,04 x1 + 0,75 x2 + 0,15 x3 +0,42 x4 +1,8 x5 – 0,063 x6 –2,16, где (1.18.)
X1 – коэффициент покрытия. Характеризует уровень соблюдения «золотого правила» финансирования, т.е. способность предприятия обеспечить финансовое равновесие в долгосрочном периоде;
X2 – коэффициент финансовой независимости (автономии). Относится к группе показателей, характеризующих структуру капитала предприятия, его независимость от заемных средств. Показывает долю собственного капитала в общей сумме источников финансирования. Рекомендованные значения структуры капитала тесно связаны с отраслевой принадлежностью предприятия;
X3 – оборачиваемость вложенного капитала. Характеризует группу показателей оборачиваемости и показывает скорость обращения инвестированного в предприятие капитала. В аналитических целях достаточность этого показателя определяется отраслевой принадлежностью предприятия и объемами его деятельности;
X4 – коэффициент рентабельности операционных продаж по cash-flow. Относится к группе показателей, рассчитываемых на базе чистого денежного потока от операционной деятельности. Характеризует эффективность основной деятельности предприятия и показывает чистый денежный поток от операционной деятельности, который приходится на единицу выручки от реализации и прочих операционных доходов;
X5 – рентабельность активов по cash-flow. Показывает величину чистого денежного потока от операционной и инвестиционной деятельности, который приходится на единицу активов предприятия;
X6 – коэффициент оборачиваемости заемного капитала. Рассчитывается как отношение чистой выручки от реализации к заемному капиталу. Характеризует способность предприятия погасить свою задолженность за счет чистой выручки от реализации.
Если Z< - 0,55, то финансовое положение предприятия признается неудовлетворительным,
если
, то однозначные выводы о качестве финансового положения предприятия сделать невозможно, требуется дополнительный экспертный анализ,если Z> 0,55, то финансовое положение предприятия признается удовлетворительным.
Выводы к разделу 1
На основании рассмотренного чего-то в разделе 1 можно сделать следующие выводы:
1. В процессе финансового анализа используются различные показатели для получения конкретного представления об эффективности деятельности предприятия за конкретный промежуток времени. Основными методами финансового анализа можно выделить: горизонтальный, вертикальный, трендовый анализы, метод финансовых коэффициентов, сравнительный и факторный анализы. В ходе финансового анализа используют следующие виды анализа: 1. анализ точки безубыточности и СVP-анализ; 2. регрессионный анализ; 3. факторный анализ.