Анализ прогнозирования банкротства предприятия и пути его оздоровления на примере ОАО «Техно-Мастер»

метки: Коэффициент, Значение, Предприятие, Модель, Вероятность, Капитал, Показатель, Финансовый

• Приложения

банкротство прогнозирование экономический финансовый

Рано или поздно, по вине плохой конъюнктуры рынка или кризиса ресурсов, неэффективного управления, банкротство может случиться с любым предприятием. Более глубокие причины следует искать в невозможности предвидеть состояние рынка в перспективе. Рынок требует от предпринимателя гибкости и приспособления. Слабость механизма адаптации предприятия к изменяющимся условиям внутренней и внешней среды лежит в основе возможности банкротства. Рыночная экономика и банкротство тесно связаны между собой. Без процедуры банкротства экономика становится неэластичной, так как переход финансовых, трудовых и материальных ресурсов от неэффективно к успешно работающим предприятиям становится невозможен.

Российское законодательство о несостоятельности (банкротстве) находится в стадии поиска той модели, которая в наибольшей степени учитывает особенности складывающейся экономической системы и обеспечивает соблюдение интересов должника, кредиторов и общества. Реформирование экономики России началось и продолжается на фоне глубокого кризиса практически всех ее сфер и отраслей. За последние десять лет принято три закона о несостоятельности (банкротстве): в 1992 г., 1998 г. и 2002 г., а также два закона, регулирующих особенности несостоятельности (банкротства) отдельных категорий должников: кредитных организаций и субъектов естественных монополий топливно-энергетического комплекса.

Основной целью данной дипломной работы является освещение проблемы банкротства в целом с учетом современных российских условий. Особое внимание уделяется системному подходу к пониманию процесса банкротства, взаимосвязи составляющих его частей и элементов.

Для достижения цели дипломной работы рассматриваются следующие задачи:

изучение состава и структуры механизма банкротства;

изучение нормативно-правовой базы, регулирующей процедуры банкротства;

рассмотрение общих и специфических факторов и признаков возникновения кризисных ситуаций на предприятии;

исследование целей, задач и методов антикризисного менеджмента, а также их практического применения;

диагностика финансового состояния конкретного предприятия;

разработка мероприятий по выходу из кризиса.

В качестве объекта исследования выступает предприятие г. Санкт-Петербурга ОАО «Техно-Мастер».

Совершенствование деятельности предприятия строительной отрасли ...

... банкротстве (несостоятельности)" соответствует основополагающим моментам законодательства о банкротстве Канады, США, Великобритании и других стран и действующим международным правовым нормам в области банкротства и несостоятельности. Как принято в ... стратегии реструктуризации не только на случай кризиса, но и любых существенных изменений на рынке. В рамках этой статьи будет сделана попытка ...

Актуальность и практическая значимость темы настоящей дипломной работы обусловлена рядом причин.

Во-первых, в настоящее время, в российской экономике ключевой проблемой является кризис неплатежей, и добрую половину российских предприятий следовало уже давно объявить банкротами, а полученные средства перераспределить в пользу эффективных производств, что несомненно бы способствовало оздоровлению российского рынка.

Во-вторых, в условиях массовой неплатежеспособности российских хозяйствующих субъектов особое значение приобретают меры по предотвращению кризисных ситуаций, а также мероприятия, направленные на восстановление платежеспособности предприятия и стабилизацию его финансового состояния.

При написании работы было использовано множество различной литературы, включая гражданское законодательство, а также методические материалы по анализу проблем неплатежеспособности и антикризисного менеджмента. Дипломная работа состоит из трех глав: в первой главе рассматриваются теоретические аспекты несостоятельности (банкротства); во второй главе проводится анализ прогнозирования банкротства на примере ОАО «Техно-Мастер» с помощью различных методик; в третьей главе разрабатывается основная стратегия по финансовому оздоровлению предприятия.

При неудовлетворительной структуре баланса для проверки реальной возможности у предприятия восстановить свою платежеспособность рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности сроком на 6 месяцев следующим образом:

(1.3)

Если К _ВП < 1, то предприятие за 6 мес. не восстановит свою платежеспособность, а если К_ВП > 1, то в течение 6 мес. оно восстановит платежеспособность.

При удовлетворительной структуре баланса (К _ТЛ >2, К_ОБ >0,1) для проверки устойчивости финансового положения рассчитывается коэффициент утраты платежеспособности на срок 3 месяца:

(1.4)

Если К _УП < 1, то в ближайшие 3 мес. предприятие утратит платежеспособность, если К_УП > 1, то в течение 3 мес. оно сохранит платежеспособность.

Методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий и, следовательно, лишенные по замыслу их авторов многих недостатков иностранных моделей были разработаны Р.С. Сайфулиным и Г.Г. Кадыковым [31, стр.185]. Однако и в этом случае не удалось искоренить все проблемы прогнозирования банкротства предприятий.

Расчет вероятности наступления банкротства по методу рейтинговой оценки финансового состояния предприятия Р.С. Сайфулина, Г.Г. Кадыкова осуществляется следующим образом:

R = 2*К1+ 0,1*К2 + 0,08*КЗ * 0,45*К4 + К5, (1.5)

где К1 — коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (К1?0,1);

К2 — коэффициент текущей ликвидности (К2?2);

К3 — коэффициент оборачиваемости активов предприятия (К3?2,5);

К4 — коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции) (К4?0,445);

К5 — рентабельность собственного капитала (К5?0,2).

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, и состояние предприятия можно считать удовлетворительным. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

В шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой [29, стр.23-25] предлагается использовать следующие частные коэффициенты:

• К _УП — коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;

• К _З — соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;

• К _С — показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов (этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности);

• К _УР — убыточность реализации продукции, характеризующаяся отношением чистого убытка к объему реализации этой продукции;

• К _ФР — соотношение заемного и собственного капитала;

• К _ЗАГ — коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.

Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

К _КОМПЛ = 0,251*К_УП + 0,1*К_З + 0,2*К_С + 0,25*К_УР + 0,1*К_ФР + 0,1*К_ЗАГ (1.6)

Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путем, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей: К _УП = 0; К_З = 1; К_С = 7; К_УР = 0; К_ФР = 0,7; K_ЗАГ = значение К_ЗАГ в предыдущем периоде.

Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше, то мала.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид [31, стр.185]:

R = 8,38*K1 + K2 + 0,054*K3 + 0,64*K4 (1.7)

где К1 — собственный оборотный капитал/актив;

К2 — чистая прибыль/собственный капитал;

КЗ — выручка от реализации/актив;

К4 — чистая прибыль/себестоимость произведенной продукции.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом:

Таблица 1.1

Вероятность наступления банкротства по методике Иркутской государственной экономической академии

Значение R	Вероятность банкротства, %
Меньше 0	Максимальная (90-100)
0-0,18	Высокая (60-80)
0,18-0,32	Средняя (35-50)
0,32-0,42	Низкая (15-20)
Больше 0,42	Минимальная (до 10)

В Московском государственном университете печати на основе исследования статистических данных 50 организаций была получена следующая двухфакторная модель:

Z _П = 0,3872 + 0,2614*К_ТЛ + 1,0595*К_А (1.8)

где К _ТЛ — коэффициент текущей ликвидности; К_А — коэффициент автономии

В зависимости от значения Z _П определяется вероятность банкротства:

Таблица 1.2

Вероятность наступления банкротства по методике Московского государственного университета печати

Значение Z П	Вероятность банкротства, %
Меньше 1,3257	Очень высокая
от 1,3257 до 1,5475	Высокая
от 1,5475 до 1,7693	Средняя
от 1,7693 до 1,9911	Низкая
Больше 1,9911	Минимальная

При построении отечественной модели Z-счета Е.А. Мизиковским и И.И. Соколовым предложена методика прогнозирования несостоятельности российских предприятий.

Исходя из того, что кризис или неплатежеспособность предприятия характеризуются недостатком или отсутствием собственных средств, в качестве зависимой переменной был взят финансовый коэффициент Косс — коэффициент обеспеченности собственными средствами.

В качестве возможных индикаторов для прогнозирования финансовой несостоятельности были рассчитаны и проверены 24 финансовых коэффициента и выбраны два наиболее значимых, имеющих самые высокие корреляционные связи с Косс.

Решение искалось в виде уравнения многомерной линейной регрессии вида:

Z = b0 + b1x1 + b2x2 + …+ bnxn (1.9)

В результате проведенного анализа посредством построения уравнения многомерной линейной регрессии авторами получено уравнение Z-счета для отечественных промышленных предприятий:

Z = 0,343 + 0,689×1 + 0,224×2, (1.10)

где Z — коэффициент обеспеченности собственными средствами (Z — нормированное значение);

x1 — коэффициент текущей ликвидности Ктл (покрытия текущих обязательств) (Z — нормированное значение);

x2 — показатель экономической рентабельности R4 (Z — нормированное значение).

[47, с.212-213]

Зарубежные методики прогнозирования банкротства

В экономической литературе предлагается довольно много различных методик и математических моделей, связанных с диагностикой вероятности банкротства. Но, несмотря на наличие большого количества всевозможных методов и методик, позволяющих прогнозировать наступление банкротства предприятия с той или иной степенью вероятности, в этой области чрезвычайно много проблем.

В Российской Федерации пока еще отсутствует статистика банкротств предприятий по причине молодости института банкротства в нашей стране, что затрудняет собственные разработки, основанные на реалиях нашей экономики и направленные на достоверное прогнозирование возможного банкротства предприятий. Существует также проблема достоверности информации о состоянии дел на конкретных предприятиях и трудности ее получения.

Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности предприятий проводились в США еще в начале 1930-х гг. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом [38, стр.252].

Среди качественных методик наибольшее внимание уделяется рассмотрению двух моделей Э. Альтмана. Первая модель — двухфакторная — отличается простотой и возможностью ее применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, что как раз и имеет место в нашей стране [42, стр.67]. Двухфакторная модель рассчитывается по формуле:

Z = — 0,3877 — 1,0736 * Ктл + 0,0579 * Кзс, (1.11)

где Ктл — коэффициент текущей ликвидности;

Кзс — доля заемных средств в валюте баланса.

Если X > 0,3, то вероятность банкротства велика.

Если — 0,3 < Х < 0,3, то вероятность банкротства средняя.

Если Х < — 0,3, то вероятность банкротства мала.

Если Х = 0, то вероятность банкротства равна 50 %.

Но эта модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости и не учитывает влияния других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности предприятия).

В связи с этим ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается интервалом Z = 0,65.

Кроме того, про весовые значения коэффициентов и постоянную величину, фигурирующую в данной модели, известно лишь то, что они найдены эмпирическим путем и по этой причине справедливы, по всей вероятности, для США, причем для США 60-х и 70-х гг. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства и т.д.

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой [60, стр. 20], которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель — рентабельность активов. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

Следующая модель Альтмана — пятифакторная — она является более точной, но также не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства.

Индекс Альтмана представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США и имеет следующий вид [54, стр.85-90]:

Z=1,2*K1 + 1,4*К2 + 3,3*КЗ + 0,6*К4 +1,0*К5 (1.12)

где К1 — оборотные активы / всего активов;

К2 — чистая прибыль (убыток) / всего активов;

КЗ — прибыль до налогообложения / всего активов;

К4 — рыночная стоимость акций организации / привлеченный капитал;

К5 — выручка от реализации / всего активов.

В зависимости от значения коэффициента Z по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение 2 лет:

Если Z < 1,81, то вероятность банкротства очень велика.

Если 1,81 < Z < 2,675, то вероятность банкротства средняя.

Если Z = 2,675, то вероятность банкротства равна 50 %.

Если 2,675 < Z< 2,99, то вероятность банкротства невелика.

Если Z> 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

В этой модели тоже по-прежнему ничего не известно о базе расчета весовых значений коэффициентов. Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, пока что вызывает некоторое смущение коэффициент К4*0,6, в котором фигурирует суммарная рыночная стоимость акций предприятия; в настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий, да и в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл. Таким образом, можно отметить, что различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Специалисты Экспертного института Российского союза промышленников и предпринимателей предлагают руководствоваться Z-счетом без его четвертой составляющей, т.е. коэффициент К4 в модели Z-счета принимать равным нулю, т.к. деятельность российских предприятий как акционерных только начинается. Российские банковские аналитики заменяют числитель этого показателя на стоимость основных фондов и нематериальных активов. Другие российские экономисты, к примеру, М.А. Федотова [60. стр.35], рекомендуют определять коэффициент К4 как отношение общей величины активов к общей сумме заемных средств. Экономист В.Е. Адамов [15], предлагает заменить рыночную стоимость акций на сумму уставного и добавочного капитала, так как увеличение стоимости активов предприятия приводит либо к увеличению его уставного капитала (увеличение номинала или дополнительный выпуск акций), либо к росту добавочного капитала (повышение курсовой стоимости акций в силу роста их надежности).

Модифицированный вариант формулы прогнозирования Альтмана выглядит следующим образом [60, стр.36]:

Z = 0,717*К1 + 0,847*К2 + 3,10*КЗ + 0,42*К4 + 0,995*К5 (1.13)

где К1 — сумма оборотных активов / всего активов;

К2 — чистая прибыль (убыток) /всего активов;

К3 — прибыль до налогообложения / всего активов;

К4 — собственный капитал / привлеченный капитал;

К5 — выручка от реализации / всего активов.

Однако и такая коррекция не лишена недостатка, т.к. в этом случае не учитывается возможное колебание курса акций под влиянием внешних факторов и поведение инвесторов, которые могут расценить дополнительный выпуск акций как приближение их эмитента к банкротству и отказаться от их приобретения, снижая тем самым их рыночную стоимость.

Многофакторные модели Альтмана явились основой для последующих исследований прогнозирования банкротства [31, стр.182-187].

В 1972 году британский экономист Лис разработал следующую модель прогнозирования банкротства организаций для Великобритании:

Z _Л = 0,063*К1+0,692*К2+0,057*К3+0,601*К4 (1.14)

где К1 — оборотный капитал / сумма активов;

К2 — прибыль от реализации / сумма активов;

К3 — нераспределенная прибыль / сумма активов;

К4 — собственный капитал / заемный капитал.

В этой модели предельное значение равняется 0,037

В 1997 г. британский ученый Таффлер на основе анализа ключевых измерений деятельности корпорации (таких как прибыльность, оборотный капитал, финансовый риск и ликвидность) предложил четырехфакторную прогнозную модель платежеспособности, воспроизводящую наиболее точную картину финансового состояния:

Z _T = 0,53*K₁ + 0,13*K₂ + 0,18*К₃ + 0,16*K₄ (1.15)

где К ₁ — прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

К ₂ — оборотные активы / сумма обязательств;

К ₃ — краткосрочные обязательства / сумма активов;

К ₄ — выручка / сумма активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у корпорации неплохие долгосрочные перспективы;

если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно [31, стр.183].

Интересная модель прогнозирования банкротства была разработана под руководством канадского специалиста Ж. Лего. При создании этой модели были проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных предприятий Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 миллионов долларов США.

Модель Ж. Лего имеет вид:

СА-Score = 4,591*А + 4,5080*В + 0,3936*С — 2,7616 (1.16)

где А = Акционерный капитал / всего активов;

В = Прибыль до н. о. + издержки финансирования / всего активов;

С = Оборот за два предыдущих периода / всего активов за два предыдущих периода.

Критическим значение для СА-Score является — 0,3.

Точность данной модели составляет 83%. Она может быть использована только для прогнозирования банкротства промышленных предприятий.

Помимо перечисленных моделей в практике прогнозирования банкротства используются и другие.

У. Бивер предложил свою пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы [38, стр.78].

• рентабельность активов;

• удельный вес заемных средств в пассивах;

• коэффициент текущей ликвидности;

• доля чистого Оборотного капитала в активах;

• коэффициент Бивера: (чистая прибыль + амортизация) / заемные средства.

Он обнаружил, что финансовые коэффициенты оказались полезными для прогнозирования банкротства и невыполнения обязательств по облигациям, по меньшей мере, за 5 лет до краха. Он определил, что коэффициенты можно использовать для точного разграничения фирм, которые терпят крах и избегают его, в значительно большей степени, чем это возможно при случайном предсказании.

Одним из его выводов было то, что и в краткосрочной, и в долгосрочной перспективе отношение потоков денежных средств к сумме задолженности было наилучшим предсказателем; следующими по важности были коэффициенты структуры капитала, далее — коэффициенты ликвидности, а наихудшими — коэффициенты оборачиваемости.

Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями для трех состояний компании, рассчитанных автором: для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, для компаний, ставших банкротами в течение 5 лет [51, стр.46].

Таблица 1.3

Система показателей У. Бивера и их значения

Показатель	Расчет	Значения показателей
1	2	3	4	5
Коэффициент Бивера	ЧП-Aм) / (LR+SR)	0,4-0,45	0,17	-0,15
Рентабельность активов	(ЧП/Активы) *100%	6-8	-4,00	-22,00
Финансовый рычаг	(LR + SR) /Активы	37	50	80
Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом	(СК — Внеоборотные активы) / Активы	0,40	0,3	0,06
Коэффициент покрытия	Оборотные активы/SR	3,2	2	1

где СК — собственный капитал предприятия;

ЧП — чистая прибыль предприятия после уплаты налогов;

LR — долгосрочные обязательства (включая открытые кредитные линии);

SR — краткосрочные обязательства (включая задолженность по заработной плате);

Ам — амортизация;

колонка 3 — для благополучных компаний;

колонка 4 — за 5 лет до банкротства;

колонка 5 — за 1 год до банкротства.

Модели Э. Альтмана и У. Бивера содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных с 1960 по 1980 год.

В связи с этим они не в полной мере соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства.

Формула Du Pont позволяет оценить важнейший показатель с точки зрения инвесторов — рентабельность собственного капитала по трем показателям экономической эффективности: рентабельности продаж, оборачиваемости активов и финансового рычага (коэффициента привода).

Произведение последних трех коэффициентов определяет структурный состав показателя рентабельности собственного капитала — это и есть формула Du Pont. В сокращенном виде формула выглядит:

Rск = Rпр х КОа х L, (1.17)

где Rск — рентабельность собственного капитала,

Rпр — рентабельность продаж,

КОа — оборачиваемость активов или коэффициент трансформации,

L — «рычаг».

Как и модели Альтмана и Бивера формула Du Pont рассчитывается на основе данных экспресс-диагностики, однако представляет собой более сложный и тонкий инструмент анализа финансового состояния предприятия. В отличии от двухфакторной модели, модели Z-счета Альтмана, некоторых моделей линейной регрессии модель Du Pont — нелинейная мультипликативная модель. Показатель рентабельности собственного капитала является экономической нелинейной характеристикой трех показателей финансовой деятельности предприятия. Исходя из этого можно утверждать, что формула Du Pont — несложный, но достаточно действенный инструмент финансового анализа предприятия. Показатель рентабельности собственного капитала, вычисленный по формуле Du Pont, может выступать как и один из признаков кризисного состояния предприятия, правда, в этой роли он не очень ненадежен и его значение не выходит за рамки экпресс-диагностики состояния предприятия. [47, с. 201-202]

К. Мервин изучил опыт 939 фирм за период с 1926 по 1936 года. Проанализировав несколько основных коэффициентов, он обнаружил, что три коэффициента были наиболее приемлемыми для предсказания прекращения деятельности фирмы за 4-5 лет до этого события. Он выделил три коэффициента: коэффициент покрытия, отношение чистого оборотного капитала к сумме активов и чистого собственного капитала к сумме задолженности. Все они характеризуются снижающимися трендами перед прекращением деятельности, и всё время показывают значение ниже нормального уровня [62, стр.59].

В 1978 году была разработана модель Г. Спрингера. Он использовал мультипликативный Дискриминантный анализ для выбора четырёх из 19 самых известных финансовых показателей, которые наибольшим образом различаются для успешно действующих фирм и фирм — банкротов.

Модель Конана-Гольдера описывает вероятность банкротства для различных значений индекса KG:

Индекс Конана-Гольдера, KG	+0,048	-0,026	-0,068	-0,017	-0,164
Вероятность банкротства, %	90	70	50	30	10

KG = — 0,16 * KG1 — 0,22 * KG2 + 0,87 * KG3 — 0,10 * KG4 — 0,24 * KG5 (1.18)

где KG1 — доля ликвидных средств (ДС + ДЗ) в активах;

KG2 — доля долгосрочных источников финансирования в пассивах;

KG3 — отношение финансовых расходов к нетто-выручке от реализации;

KG4 — доля расходов на персонал в добавленной стоимости;

KG5 — соотношение накопленной прибыли и заемного капитала.

Показатель платежеспособности Z Управления отчетности Банка Франции был построен в 1983 г., для оценки средних и малых промышленных предприятий:

Z = — 1,255R1 + 2,003R2 — 0,828R3 + 5,221R4 — 0,689R5 — 1,164R6 + 0,706R7 + 1,408R8 — 85,544, (1.19)

где R1 — доля финансовых расходов в Финансовом результате (Финансовые расходы/Валовой финансовый результат);

R2 — покрытие инвестированного капитала (Постоянный капитал/Инвестированный капитал);

R3 — платежеспособность (Способность к самофинансированию/привлеченный капитал);

R4 — норма валовой прибыли (Валовой экономический результат/объем продаж (после налогообложения);

R5 — период погашения кредита поставщиков (дней) (Коммерческая кредиторская задолженность/Закупки (включая налоги);

R6 — процент изменения добавленной стоимости (Добавленная стоимость на конец года — Добавленная стоимость на начало года/Привлеченный капитал);

R7 — период погашения дебиторской задолженности (дней) (Запасы в незавершенном производстве — Авансы клиентов + Коммерческая дебиторская задолженность/Объем продаж (до налогообложения);

R8 — процент реальных инвестиций (Реальные инвестиции/Добавленная стоимость).

[47, с. 206]

Величина показателя Z позволяет оценить вероятность задержки конкретным предприятием платежей по кредитам и займам.

Диапазон 0,25 > Z > — 0,25 — «зона неведения», при Z > 0,25 предприятие находится в нормальном состоянии, при Z < — 0,25 — велика вероятность дефолта и банкротства.

Модель Спрингера имеет вид:

Z= 1,03 А + 3,07 В + 0,66 С + 0,4 D (1.20)

где А = собственные оборотные средства / всего активов;

В = прибыль до уплаты налогов и процентов / всего активов;

С= прибыль до налогообложения / текущие обязательства;

D = оборот / всего активов.

Критическое значение Z для данной модели равно 0,862. Точность этой модели составляет 92,5 % для 40 компаний, исследованных Спрингером.

Вышеописанные методики диагностики банкротства предприятий имеют ряд недостатков, которые серьезно затрудняют их применимость в условиях переходной российской экономики. Они дают возможность определить вероятность приближения лишь стадии кризиса банкротства предприятия и не позволяют прогнозировать наступление фазы роста и других фаз его жизненного цикла.

Как отмечают многие авторы попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не приносят достаточно точных результатов. Как было отмечено выше, предлагаются различные способы адаптации иностранных моделей к российским условиям, но корректность этой адаптации также вызывает сомнения у специалистов.

Итак, можно сделать выводы, что:

1. Во-первых, российские методики прогнозирования банкротства не лишены недостатков, так как нормативные значения некоторых коэффициентов взяты из мировой учетно-аналитической практики, без учета реальной ситуации на отечественных предприятиях, где так же не были учтены отраслевые особенности российских экономических субъектов.

2. Во-вторых, что же касается зарубежных методик диагностики, то механический перенос американской практики в условия российской экономики может привести к значительным отклонениям в расчетах от реальных условий. Поэтому зарубежные модели не всегда обеспечивают достаточную точность вероятности банкротства. Их необходимо сопоставлять с ранее рассчитанными показателями финансового состояния предприятия. И при отсутствии явных противоречий, считать коэффициенты зарубежных методик пригодными для обобщенного финансового анализа по совокупности рассмотренных показателей.