Оценка финансового состояния предприятия на примере ОАО Нефтекамский механический завод (стр. 14 из 16)

Наиболее широкую известность получила модель Альтмана. Модель Альтмана выражается при помощи уравнения (3.1):

Z = 0,717X1+ 0,847X2 + 3,107X3 + 0,42X4 + 0,995X5, (3.1)

где X1 =

;

X2 =

;

X3 =

;

X4 =

;

X5 =

Константа сравнения 1,23.

Если:

- значение Z меньше 1,23 - признак высокой вероятности банкротства;

- значение Z больше 1,23 и более свидетельствует о малой вероятности банкротства.

По модели Альтмана несостоятельные предприятия, имеющие высокий уровень четвертого показателя (собственный капитал / заемный капитал), получают очень высокую оценку, что не соответствует нашей действительности.

Дискриминантная модель, разработанная Лис для Великобритании, получила выражение (3.2):

Z = 0,063 X1 + 0,092 X2 + 0,057 X3 +0,001 X4, (3.2)

где X1 =

;

X2 =

;

X3 =

X4 =

Предельное значение 0,037.

Таффлер разработал модель, которая выражена уравнением (3.3):

Z = 0,53 X1 + 0,13 X2 + 0,18 X3 +0,16 X4 , (3.3)

где X1

;

X2 =

;

X3 =

;

Если величина Z - счёта больше 0,3, у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

Однако использование таких моделей требует больших предостережений. Данные модели не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных субъектов хозяйствования в связи с:

- разной методикой отражения инфляционных факторов;

- разной структуры капитала;

- различиями в законодательной и информационной базе.

Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д.Дюраном в начале 40-х гг. Сущность этой методики – классификация предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности (простая скоринговая модель с тремя балансовыми показателями) представлена в таблице 3.7.

Согласно группировке предприятий на классы по уровню платежеспособности различают:

- I класс – предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

- II класс – предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматривающиеся как рискованные;

- III класс – проблемные предприятия;

Таблица 3.7 - Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Показатель	Алгоритм расчета	Границы классов согласно критериям
Показатель	Алгоритм расчета	I класс	II класс	III класс	IV класс	V класс
Рентабельность совокупного капитала, процент		30и выше(50 баллов)	29,9 - 20(49,9 – 35 баллов)	19,9 - 10 (34,9 - 20баллов)	9,9 - 1(19,9 - 5баллов)	менее 1(0 баллов)
Коэффициент текущей ликвидности		2,0и выше(30 баллов)	1,99 - 1,7(29,9 - 20баллов)	1,69 - 1,4 (19,9 - 10баллов)	1,39 - 1,1(9,9 - 1баллов)	1 и ниже(0 баллов)
Коэффициент финансовой независимости		0,7и выше(20 баллов)	0,69 - 0,45 (19,9 - 10баллов	0,44 - 0,30 (9,9 - 5баллов)	0,29 - 0,20(5-1баллов)	менее 0,2(0 баллов)
Границы классов	100 баллови выше	99 - 65баллов	64 - 35баллов	34 - 6баллов	0 баллов

- IV класс – предприятия с высоким уровнем банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;

- V класс – предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные [5, с. 115].

Отечественные дискриминантные модели прогнозирования банкротств представлены двухфакторной моделью М. А. Федотовой и пятифакторной моделью Р. С. Сайфулина, Г. Г. Кадыкова.

Модель оценки вероятности банкротств М.А. Федотовой, представленная уравнением (3.4), опирается на коэффициент текущей ликвидности и долю заемных средств в валюте баланса:

Z = -0,3877- 1,0736 Х1 + 0,0579 Х2, (3.4)

где Х1 - коэффициент текущей ликвидности;

Х2 - долю заемных средств в валюте баланса.

При отрицательном значении индекса Z вероятно, что предприятие останется платежеспособным.

В общем виде алгоритм определения рейтингового числа анализируемого предприятия, выглядит следующем образом.

Согласно модели Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова по установленным алгоритмам на основе данных баланса и других форм отчетности вычисляются финансовые коэффициенты.

Рейтинговое число определяется по формуле (3.5):

где L – число показателей, используемых для рейтинговой оценки;

Ni – нормативные требования для i–го коэффициента;

Ki - i–й коэффициент;

1/LNi – весомый индекс i–го коэффициента.

При полном соответствии значений финансовых коэффициентов их нормативным минимальным уровням рейтинг предприятия будет равен 1, выбранной в качестве рейтинга условного удовлетворительного предприятия. Финансовое состояние предприятий с рейтинговой оценкой менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.

В случае проведения пространственной рейтинговой оценки выявляется n оценок (n - количество предприятий), которые упорядочиваются в порядке возрастания.

При проведении динамической рейтинговой оценки выявляется m оценок (m - количество сравниваемых периодов), которые представляют собой временной ряд и далее подвергаются обработке по правилам математической статистики.

Для рейтингования предприятий предлагается использовать пять показателей, наиболее часто применяемых и наиболее полно характеризующих финансовое состояние:

- обеспеченность собственными средствами;

- текущая ликвидность баланса;

- интенсивность оборота авансируемого капитала;

- менеджмент (эффективность управления предприятием);

- прибыльность (рентабельность) предприятия.

Согласно формуле (3.5), выражение для рейтингового числа, определяемого на основе этих пяти показателей, будет выглядеть следующим образом (3.6):

R = 2 K1+0,1 K2+0,08 K3+0,45 K4+ K5, (3.6)

где K1 - обеспеченность собственными оборотными средствами;

K2 - текущая ликвидность баланса;

K3 - интенсивность оборота авансируемого капитала;

K4 - менеджмент (эффективность управления предприятием) ;

K5 - прибыльность (рентабельность) предприятия.

Таким образом, вычислив значения финансовых показателей и подставив их в выражение (3.6), можно определить рейтинговую экспресс-оценку финансового состояния предприятия (рисунок 3.2) [38, с. 290].

Проведение оценки риска банкротства и кредитоспособности при помощи факторной модели Альтмана, занесено в таблицу 3.8.

Рисунок 1 – Определение рейтинговой экспресс-оценки финансово

Рисунок 3.2 – Определение рейтинговой экспресс-оценки финансового состояния предприятия

Таблица 3.8 - Оценка риска банкротства и кредитоспособности ОАО «Нефтекамский механический завод» при помощи факторной модели Альтмана

Показатель	Алгоритм расчета	2007г	2008г	2009г
X1		0,6948	0,6254	0,6322
X2		-0,0731	-0,0121	-0,0252
X3		0,0039	0,0765	-0,0174
X4		2,2760	1,6698	1,7188
X5		1,1494	1,1726	1,3377
Z2007	0,7170,6948+ 0,847(-0,0731)+ +3,1070,0039 +0,422,2760+ 0,995*1,1494	2,55
Z2008	0,7170,6254+ 0,847(-0,0120) + +3,1070,1047 + 0,421,6698++ 0,995*1,1726	2,54
Z2009	0,7170,6322+ 0,847-0,0252 + +3,1070,0174 + 0,421,7188+0,995*1,3377	2,54

Исходя из того, что 1,23 - константа сравнения факторной модели Альтмана и все значения Z больше 1,23 можно сделать вывод, что вероятность банкротства предприятия мала.

Оценка перспектив ОАО «Нефтекамский механический завод» при помощи модели Таффлера представлена в таблице 3.9.

Таблица 3.9 – Оценка вероятности банкротства ОАО «Нефтекамский механический завод» по методике Таффлера

Показатель	Алгоритм расчета	2007г	2008г	2009г
X1		0,1951	0,4027	0,0529
X2		2,0542	1,9491	1,9913
X3		0,1676	0,2601	0,2170
X4		1,1494	1,1726	1,3377
Z2007	0,530,1951+ 0,132,0542+0,180,1676+0,16 1,1494	0,58
Z2008	0,530,4027 + 0,131,9491+ 0,180,2601+ +0,161,1726	0,70
Z2009	0,530,0529 + 0,131,9913 + 0,180,2170+ +0,161,3377	0,54

Величина Z, рассчитанная за три года составила значение большее 0,3, это говорит о том, что у ОАО «Нефтекамский механический завод» неплохие долгосрочные перспективы