Управление ликвидностью предприятия 2 (стр. 10 из 17)
На конец 2008г.
А1 < П1
А 2< П 2
А 3 > П3
А4 > П4
Отмечается тенденция к увеличению недостатка высоколиквидных активов, которые составляют 99 тыс. руб., недостаток быстрореализуемых активов равный 381 тыс. руб. Несмотря на то, что и медленно реализуемые активы превышают долгосрочные пассивы нельзя говорить о том что, баланс предприятия является ликвидным. Так как величина медленно реализуемых активов имеет незначительную величину по сравнению с наиболее срочными обязательствами и для их превращения в денежные средства требуется довольно длительное время. Четвертое неравенство не выполняется, что свидетельствует о недостатке оборотных средств у предприятия, недостаток постоянных пассивов составил 992 тыс. руб.
Рис. 2.8. Группировка активов и пассивов на конец 2008 г.
Таблица 2.4
Анализ ликвидности баланса 2009 г.
| АКТИВ | На начало периода | На конец периода | ПАССИВ | На начало периода | На конец периода | Платежный излишек или недостаток | |
| на начало периода | на конец периода | ||||||
| А1 | 99 | 25301 | П1 | 892 | 4314 | -793 | 20987 |
| А2 | 289 | 19202 | П2 | 604 | 45000 | -315 | -25798 |
| А3 | 116 | 424 | П3 | 0 | 0 | 116 | 424 |
| А4 | 0 | 2119 | П4 | -992 | -2268 | 992 | -4387 |
| БАЛАНС | 504 | 47046 | БАЛАНС | 504 | 47046 | 0 | 0 |
По результатам проведенных расчетов ликвидности баланса можно сделать следующий вывод: баланс является неликвидным, о чем свидетельствует выполнение следующих соотношений.
На конец 2009 г.
А1> П1
А 2< П 2
А 3 > П3
А4 > П4
Выполнение первого неравенства свидетельствует о том, что организация увеличила текущую ликвидность, то есть имеет место излишек высоколиквидных активов в размере 20987 тыс. руб. Относительно второго неравенства наблюдается недостаток быстрореализуемых активов, в размере 25798 тыс. руб. Третье неравенство отражает платежный излишек, равный 424 тыс. руб. Нарушение четвертого неравенства свидетельствует о том, что структура капитала предприятия сформирована нерационально. Более того, в течение трех лет наблюдается снижение величины собственного капитала, а в отчетном периоде вообще отрицательна, что негативно отражается на платежеспособности и ликвидности предприятия. Графическое представление группировки баланса представлено на рис. 2.9.
Рис. 2.9. Группировка активов и пассивов на конец 2009 г.
Таблица 2.5
Анализ ликвидности баланса 2007-09г.
| Актив | 2007 | 2008 | 2009 | Пассив | 2007 | 2008 | 2009 | Платежный излишек или недостаток | |
| на 2008 | на 2009 | ||||||||
| А1 | 130 | 99 | 25301 | П1 | 751 | 892 | 4314 | -793 | 20987 |
| А2 | 332 | 289 | 19202 | П2 | 713 | 604 | 45000 | -315 | -25798 |
| А3 | 134 | 116 | 424 | П3 | - | - | - | 116 | 424 |
| А4 | - | - | 2119 | П4 | -868 | -992 | -2268 | -992 | -4387 |
| Баланс | 596 | 504 | 47046 | Баланс | 596 | 504 | 47046 | 0 | 0 |
Таким образом, на основании проведенного анализа можно сделать вывод, что предприятие является неплатежеспособным, так как коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами отрицателен и структура баланса является неликвидной.
2.3. Прогнозирование платежеспособности и ликвидности ООО «МСБ»
В настоящее время существует несколько основных подходов к теории диагностики банкротства. Это методы, базирующиеся на регрессионных, дискриминантных факторных моделях известных западных экономистов Э. Альтмана (с 1968), Р. Таффлера и Г. Тишоу (1977), Дж. Блиса (1972), Артура Винакора и др. Суть данного подхода сводится к выделению факторов, существенно влияющих на финансовое состояние компании, определению вида и степени его зависимости от этих факторов и формированию вероятностного критерия наступления банкротства компании.
Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства организации. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем (опытно-статистический метод), и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное итоговое значение указывает навысокую вероятность банкротства.
Простейшая двухфакторная модель принимает следующий вид:
Z = а0 + a1Kтл + а2Кфз, (2.14)
где Z – показатель, характеризующий вероятность наступления банкротства;
а0 – постоянный фактор;
Ктл – общий коэффициент покрытия (коэффициент текущей ликвидности);
Кфз – коэффициент финансовой зависимости, %;
a1, а2 – параметры, показывающие степень и направленность влияния Ктл и Кфз на вероятность банкротства.
В американской практике модель разработана на основе прогнозирования вероятности банкротства 19 организаций США, часть которых обанкротилась, а часть успела выжить. Были выявлены и используются найденные эмпирическим путем (опытно-статистическим способом) весовые значения коэффициентов (российские источники указывают на авторство Э. Альтмана):
Z = -0,3877 – 1,0736 * Ктл + 0,0579 * Кфз. (2.15)
Подставив в данную модель значения коэффициентов текущей ликвидности и финансовой зависимости (удельный вес заемных средств в пассивах) по конкретной организации, можно оценить вероятность наступления банкротства на основании следующих границы:
если z > 0,3, то вероятность банкротства велика;
если -0,3 < z < 0,3, то вероятность банкротства средняя;
если z < -0,3, то вероятность банкротства мала;
если z = 0, то вероятность банкротства равна 0,5.
Достоинства модели заключаются в простоте и возможности применения при ограниченной информации – одновременно возможно сравнивать и показатель риска банкротства, и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная.
Недостатки: невозможность механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях – нет всесторонней финансовой оценки, отклонений от реалий, ошибка прогноза ± 0,65. В нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. В силу этого точность расчетов зависит от исходной информации при построении модели, и модель рекомендуется применять с числовыми значениями, соответствующими реалиям российского рынка.
Метод дискриминантных показателей впервые появился в США (1960), когда ученые попытались сформулировать модели предсказания банкротства.
Самое фундаментальное исследование в практике зарубежных финансовых организаций опубликовано в 1968 г. в Journal of Finance профессором Нью-Йоркского университета Э.И. Альтманом(Edward I. Altman)и явилось отправной точкой многочисленных последующих явлений, проводимых в области диагностики банкротства. Данный метод представляет собой поэтапный анализ, который на базе ряда коэффициентов позволяет оценить финансовую ситуацию фирмы с точки зрения ее жизнеспособности и непрерывности хозяйственной деятельности в краткосрочном периоде. Суть исследования заключается в следующем:
• Сравнительный анализ за один и тот же период на основе ряда коэффициентов две выборки включающих фирм, имеющих трудности по платежам и «здоровые» фирмы.
• Отбор с помощью различных статистических тестов коэффициентов, позволяющих определить лучшую фирму, представленную в одной из выборок.
• Разработка с помощью приемов дискриминантного анализа линейной комбинации Z из определяющих коэффициентов, которая позволит установить различие между неплатежеспособными и здоровыми коммерческими организациями и может служить инструментом предсказания.
Модель Альтманабыла построена при помощи множественного дискриминантного анализа (Multiple-discriminantanalysis – MDA). Автор исследовал 22 различных финансовых коэффициентов, на основе которых был осуществлен пошаговый дискриминантный анализ 66 компаний (33 из которых успешно функционировали и 33 потерпели банкротство в период между 1946 и 1965 гг.), позволивший оценивать веса отдельных расчетных показателей. В итоге в модели остались только пять основных финансовых коэффициентов, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими методами. При помощи своего аналитического метода он вывел следующее уравнение надежности («Z score model»):