Системы показателей для диагностики банкротства

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 09 Января 2014 в 09:29, курсовая работа

Краткое описание

Цель исследования – диагностика вероятности наступления банкротства предприятия ОАО «Смоленскгаз» по модели О.П.Зайцевой и разработка рекомендаций по предотвращению кризисного состояния предприятия. Согласно цели, были сформулированы задачи работы: 1. Изучить теоретический материал по основам анализа ФСП, диагностике вероятности банкротства и антикризисного управления предприятиями.
2. Проанализировать показатели, характеризующие ФСП ОАО «Смоленскгаз»;
3. Рассчитать вероятность наступления банкротства по модели О.П.Зайцевой;
4. Разработать пути улучшения финансового состояния ОАО «Смоленскгаз» и предотвращения его несостоятельности.

Содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА 6
1.1 Понятие банкротства, его основные причины и необходимость прогнозирования 6
1.2 Описание существующих отечественных и зарубежных моделей экспресс-прогнозирования вероятности наступления банкротства 11
1.3 Описание модели О.П.Зайцевой 17
2. ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ НАСТУПЛЕНИЯ БАНКРОСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ ОАО «СМОЛЕНСКГАЗ» ПО МОДЕЛИ О.П.ЗАЙЦЕВОЙ21
2.1 Расчет вероятности наступления банкротства предприятия ОАО «Смоленскгаз» по модели О.П.Зайцевой 21
2.2 Анализ финансового состояния ОАО «Смоленскгаз» 24
3. ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО УЛУЧШЕНИЮ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 41
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 44
Список используемой литературы 46

Прикрепленные файлы: 1 файл

atlant_100181.doc

— 454.50 Кб (Скачать документ)

- предотвращение банкротства  предприятия и его социальных  последствий;

- проведение санационных  мероприятий;

- ликвидация неперспективного  и не обладающего реальными возможностями для восстановления платежеспособности предприятия.

Система антикризисного управления на предприятии является составным элементом управления предприятием и включает в себя обеспечивающую и функциональную части. Первую составляют подсистемы организационного, методического, нормативного и правового обеспечения. Функциональная часть объединяет функции управления кризисными ситуациями и представляет собой комплекс экономических и организационных методов, обеспечивающих решение задач диагностики финансового состояния предприятия, контроля и своевременного упреждения и предотвращения приближающихся кризисных ситуаций, финансового оздоровления и преодоления состояния неплатежеспособности.

Основными задачами процесса диагностики кризисных ситуаций и состояния банкротства являются:

- анализ финансового  состояния предприятия и его  прогноз на предстоящий период;

- своевременное обнаружение  причин и основных факторов, способствующих  развитию кризисных ситуаций;

- мониторинг внешней  и внутренней среды предприятия и прогноз ее развития;

- обнаружение ранее  незаметных признаков грядущего  неблагополучия предприятия.

Таким образом, только комплексный  анализ нескольких показателей (особенно, если их сопоставлять за ряд лет  с показателями других предприятий, близких к данному по характеру выпускаемой продукции или оказываемых услуг, применяемым технологиям) может своевременно указать на негативные тенденции и возможное ухудшение положения предприятия.

 

1.2 Описание существующих отечественных и зарубежных моделей экспресс-прогнозирования вероятности наступления банкротства

 

Одной из первых попыток  использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства  считается работа У. Бивера, который  проанализировал 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Все коэффициенты были сгруппированы им в шесть групп, при этом исследование показало, что наибольшую значимость для прогнозирования имел показатель, характеризовавший соотношение притока денежных средств и заемного капитала.

В настоящее время  для диагностики вероятности  банкротства все модели условно делятся на две группы:

1. Зарубежные:

1.1. Модель Альтмана:

- двухфакторная модель

 

Z= -0,3877 - 1,0736*КТЛ + 0,579*

 

где КТЛ - коэффициент текущей ликвидности;

ЗК - заемный капитал;

П – пассивы.

Если Z>0, то вероятность банкротства высокая, если Z<0, то низкая. Точность этой модели не высокая - 65%.

- пятифакторная модель рассчитывается для ОАО чьи акции котируются на рынке:

 

Z=1,2*х1 + 1,4*х2 + 3,3*х3 + 0,6*х4 + 1,0*х5,

 

где х1 = ; х2 =- ; х3 =– ; х4 = ; х5 =

Нормативы для Z:

Z 2,99 – вероятность банкротства до 10%;

2,99<Z<2,77 – вероятность банкротства не велика от 15 до 20%;

2,77 Z<1,81 средняя вероятность от 35 до 50%;

Z<1,81 – высокая вероятность банкротства от 80 до 100%.

- пятифакторная модель ЗАО или  предприятий чьи акции не котируются  на рынке:

 

Z = 0,7*х1 + 0,8*х2 + 3,1*х3 + 0,4*х4 + 1,0*х5,

 

где где х1 = ; х2 = ; х3 = ; х4 = ; х5 = .

Нормативы для Z:

Z < 1,23 высокая степень банкротства, 1,23< Z < 2,89 средняя, Z 2,89 низкая степень.

Модель Альтмана может  быть использована для диагностики  риска банкротства и на более  продолжительный срок чем 1 год, но точность в этом случае будет снижаться.

1.2. Модель Бивера:

 

Таблица 1 – Сравнение  расчетных данных с нормативными

Коэффициенты

Благоприятные

Банкроты за 5 лет

Банкроты на момент

группа К1

3,3-3,5

2,4

2

К2

0,45

0,15

-0,15

К3

0,1

0,05

-0,2

К4

0,37-0,40

0,5

0,8

К5

0,40-0,42

0,3

0,06


 

- группа 1 - движение наличности,

- группа 2 - коэффициент чистого дохода,

- группа 3 - коэффициент обязательств к суммарным активам,

- группа 4 - коэффициент ликвидных активов к суммарным активам,

- группа 5 - коэффициент ликвидных активов к текущей задолженности.

Составляется расчетная таблица, которая заполняется по результатам сравнения факторных с нормативными.

1.3. Модель Ж. Конана и М. Голдер:

 

Q=-0,16*y1 - 0,222*y2 + 0,87*y3 + 0,10*y4 – 0,24*y5

 

Q - рассчитываемое значение позволяет определить вероятность задержек платежей фирмы.

 

y1 = ДС + ; y2 = СК + ; y3 = ; y4 =

= ; y5 = .

 

В зависимости от значения Q (от 0,164-0,210) определяется вероятность неплатежеспособности.

1.4. Модель надзора над ссудами – Чессера, она прогнозирует в случае невыполнения клиентом условий договора о кредите.

 

Y=-2,04 - 5,24*х1 +0,005*х2 - 6,65*х3 + 4,4*х4 + 0,079*х5 + 0,102*х6,

 

Р=1/(1+е ), где е = 2,718; р 0,5 - заемщик относится к группе которая не выполняет условия договора; р < 0,5 - заемщик относится к группе надежных клиентов. Однако кроме этого расчета при выдаче кредита учитывается множество других факторов.

где х1 = ДС+ ; х2 = +КФВ; х3 = ; х4 = КО+ ;

х5 = ; х6 = .

1.5. Модель Лисса.

 

Z = 0,063*х1 + 0,092*х2 + 0,057*х3 + 0,001*х4

 

где х1 = ; х2 = ; х3 = ; х4 = +ДО.

Z 0,037 - нет угрозы банкротства, Z< 0,037 - наоборот.

1.6. Модель Тафлера.

 

Z = 0,53*х1 + 0,13*х2 + 0,18*х3 + 0,16*х4

 

где х1 = ; х2 = +ДО; х3 = ; х4 = .

Z 0,2 - высокая, 0,2 < Z < 0,3 - средняя, Z > 0,3 - низкая.

1.7. Модель Аргенти - эта модель учитывает не только экономические, но и социальные причины банкротства. Исследование в рамках подхода начинается с предложений:

- идет процесс, ведущий  к банкротству,

- процесс этот для  своего завершения требует нескольких  лет,

- процесс может быть  разделен на три стадии: недостатки, ошибки, симптомы.

При расчете А-счета  конкретной компании необходимо ставить  либо количество баллов согласно Аргенти, либо 0 - промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают  определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель-А-счет.

2. Отечественные модели.

Начали появляться в 90-х  годах, но в них не было необходимости  т.к. частная собственность отсутствовала. Модель О.П. Зайцевой будет рассмотрена в п. 2.3.

2.1. Модель диагностики банкротства Давыдовой – Беликова имеет вид:

 

Z = 8,38*х1 + 1,0*х2 + 0,054*х3 + 0,63*х4

 

где х1 = ; х2 = ; х3 = ; х4 = .

полученные значения Z-счета сравниваются со следующими критериями:

Z 0 – max степень банкротства 90-100%;

0<Z<0,18 – высокая степень банкротства 60-80%;

0,18<Z<0,32 – средняя степень банкротства 35-50%;

0,32<Z<0,42 – низкая степень банкротства 15-20%;

Z > 0,42 min степень банкротства 10%.

2.2. Модель диагностики банкротства Сайфулина-Кодекова имеет вид:

 

R = 2*х1 + 0,1*х2 + 0,08*х3 + 0,45*х4 + 1,0*х5

 

где х1 = >0,1; х2 = ; х3 = ; х4 = ;х5 = .

Если R<1, то предприятие имеет неудовлетворительное финансовое состояние; R 1 - финансовое состояние удовлетворительное.

2.3. Модель Казанского государственного технического университета. Эта модель базируется на разработанной ранее официальной методике 498 (1998 г.) – утратила свою официальную силу в 2003г. и носит рекомендательный характер. Методика 498:

- коэффициент текущей  ликвидности КТЛ = 2;

- коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами

 

КСОС = 0,1 СОС = 3 + 4 - 1 (СК+ДО-ВА);

 

- восстановление или  утрата платежеспособности

К = (Кт.л. нач.г.+ )/2 1

Если рассчитывается восстановление платежеспособности, то У = 6 мес., если рассчитывается утрата платежеспособности , то У = 3 мес. и Т - это продолжительность отчетного периода. По итогам расчета коэффициентов составляется вывод по платежеспособности или неплатежеспособности предприятия. КГТУ предложил свои значения КТЛ с учетом отраслей принадлежности предприятия и их кредитоспособности:

 

Таблица 2 – Отраслевая дифференциация КТЛ

Отрасль

КТЛ по кредитоспособности

1 класс

2 класс

3 класс

1. промышленность (машиностроение)

>2,0

1,0-2,0

<1,0

2. торговля

>1,0

0,7-1,0

<0,7

3. строительство

>0,7

0,5-0,7

<0,5

4. проектная организация

>0,8

0,3-0,8

<0,3

5. наука и наукообслуживание

>0,9

0,6-0,9

<0,6


 

Классы кредитоспособности:

- предприятия, имеющие  хорошее финансовое состояние  (финансовые показатели выше среднеотраслевых, риск невозврата минимален).

- предприятие имеющее  удовлетворительное финансовое  состояние (финансовые показатели на уровне средних, риск не возврата средний).

- неудовлетворительное  финансовое состояние (финансовое  показатели ниже среднеотраслевых, высокий риск не возврата кредита).

 

1.3 Описание модели О.П.Зайцевой

 

В зарубежных странах  для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Бивера, Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Следует отметить, что использование таких моделей требует больших предосторожностей. Тестирование различных предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных предприятий из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала и различий в законодательной базе.

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

В связи с несовершенством  действующей методики переоценки основных фондов, когда старым изношенным фондам придается такое же значение, как  и новым, необоснованно увеличивается  доля собственного капитала за счет фонда  переоценки. В итоге сложилась нереальное соотношение собственного и заемного капитала.

Поэтому модели, в которых  присутствует данный показатель, могут  исказить реальную картину.

Учитывая вышеизложенное, можно сделать вывод о необходимости  разработки собственных дискриминантных функций для каждой отрасли, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Более того, эти функции должны тестироваться каждый год на новых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы.

Одной из таких моделей  является модель прогнозирования вероятности наступления банкротства О.П.Зайцевой. С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения производственных предприятий играют показатели, которые использованы в шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой, где предлагается рассчитывать следующие частные коэффициенты:

1. КУП – коэффициент  убыточности предприятия, характеризующийся  отношением чистого убытка к  собственному капиталу (III раздел баланса)

 

х1 =

 

нормативное значение х1 = 0;

2. КЗ – коэффициент  соотношения кредиторской и дебиторской  задолженности

 

х2 =

 

нормативное значение х2 = 1;

3. КС – показатель  соотношения краткосрочных обязательств  и наиболее ликвидных активов,  этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности

 

х3 =

 

нормативное значение х3 = 7;

4. КУР – убыточность реализации  продукции, характеризующийся отношением  чистого убытка к объёму реализации  этой продукции

Информация о работе Системы показателей для диагностики банкротства