Методи діагностики кризових явищ на підприємстві: зарубіжний та вітчизняний досвід

 

 

 

 

ЗМІСТ

 

      Вступ

1. Завдання 1. Методи діагностики кризових явищ на підприємстві: зарубіжний та вітчизняний досвід.
2. Завдання 2. Діагностика ймовірності банкрутства підприємства.
3. Завдання 3. Оцінка фінансової складової санаційної спроможності підприємства.

Висновок

Використана література

Додаток

 

ВСТУП

 

Останнім часом у країні зберігається стійка тенденція щодо збільшення кількості фінансово нестійких підприємств. Як наслідок, найбільша кількість позовних заяв до арбітражних судів надходить у зв'язку із банкрутством підприємств. Водночас банкрутство підприємства та його ліквідація означають не тільки збитки для його акціонерів, кредиторів, виробничих партнерів, споживачів продукції, а й зменшення податкових надходжень у бюджет, збільшення рівня безробіття, що в свою чергу може стати одним із чинників макроекономічної дестабілізації. Суттєвим є те, що серед підприємств, справи про банкрутство яких знаходяться на розгляді, дуже багато таких підприємств, які тимчасово потрапили у скрутне становище. Вартість їхніх активів набагато більша за дебіторську заборгованість. За умови санації (оздоровлення) чи реструктуризації ці підприємства можуть розрахуватися з боргами і успішно функціонувати далі.

Одним із головних завдань управління в конкурентному ринковому середовищі є виявлення загрози банкрутства і розробка контрзаходів, спрямованих на подолання на підприємстві негативних тенденцій.

З метою оцінки фінансового стану та діагностики банкрутства підприємств для різних країн розроблено велику кількість дискримінантних багатофакторних моделей (наприклад, Альтмана для США, Тоффлера і Тішоу для Великобританії, Беєрмана для Німеччини, Давидової та Бєлікова для Росії, Терещенка для України, модель Романа Ліса для оцінки фінансового стану, двохфакторна модель оцінки імовірності банкрутства, оцінка фінансового стану по показниках У. Бівера, метод рейтингової оцінки фінансового стану (рейтингове число), модель Фулмера, модель Спрингейта тощо). В основі цих моделей лежить задача класифікації підприємств за імовірністю їх банкрутства з використанням багатьох незалежних змінних (факторів впливу).

 

ЗАВДАННЯ 1

 

Методи  діагностики кризових явищ на підприємстві: зарубіжний та вітчизняний досвід

 

У вітчизняній і закордонній науковій літературі існують різні підходи до прогнозування ймовірності банкрутства підприємств. Під діагностикою банкрутства розуміють використання сукупності методів фінансового аналізу для своєчасного розпізнавання симптомів фінансової кризи на підприємстві й оперативного реагування на неї на початкових стадіях з метою зменшення ймовірності повної фінансової неспроможності суб'єктів господарювання.

Існує чотири основних підходи для оцінки й прогнозування ймовірності банкрутства підприємств:

1) експертні методи;

2) економіко-математичні  методи;

3) штучні інтелектуальні  системи;

4) методи оцінки фінансового  стану.

Найбільш відомими методиками, що відносяться до першого підходу, є: метод Аргенти (А-рахунок), або оцінки ймовірності краху; метод Скоуна; методика компанії ERNST&WHINNEY; методика якісного аналізу В.В. Ковальова. Ці методики засновані на якісній оцінці ймовірності банкрутства підприємств. До другого підходу відносяться методи прогнозування ймовірності банкрутства, засновані на побудові економіко-математичних моделей. До них відносяться: дискримінантний аналіз; кластерний аналіз; дерева класифікації; імітаційне моделювання.

Застосування кластерного аналізу при прогнозуванні ймовірності банкрутства базується на визначенні кластерів, що характеризують фінансову стабільність підприємства й схильність його до банкрутства.

Кластерний аналіз дозволяє здійснити класифікацію об’єктів, у цьому випадку підприємств, для яких оцінюється фінансовий стан, на основі подання результатів, виражених фінансовими коефіцієнтами – крапками відповідного геометричного простору, з наступним виділенням груп як «згустків» цих крапок (кластерів, таксонів).

До кластерного аналізу відносяться методи автоматичної класифікації без навчання, засновані на визначенні поняття відстані між об’єктами і не потребуючі апріорної інформації про розподіл генеральної сукупності.

При здійсненні прогнозування ймовірності банкрутства по кожному з підприємств виділяється деяка кількість показників, що характеризують його фінансове становище. Причому, в аналіз можуть бути включені дані за відповідними показниками і за ряд років, що дозволяє оцінити схильність підприємства до банкрутства з урахуванням фактору часу.

Метод дерев класифікації одержав широке поширення в закордонній практиці. Основними перевагами методу побудови дерев класифікацій при прогнозуванні ймовірності банкрутства підприємства є високий ступінь наочності (графічне подання), легкість інтерпретації отриманих результатів, ієрархічність обчислень у процесі класифікації (питання задаються послідовно і остаточне рішення залежить від відповіді на всі попередні питання).

Ще одним підходом до прогнозування банкрутства підприємств на підставі економіко-математичних методів є імітаційне моделювання. Методи розрахунку ймовірності банкрутства на основі імітаційного моделювання можуть бути застосовні в умовах вітчизняної економіки. Дана група методів заснована на розрахунку ймовірності банкрутства підприємства шляхом аналізу результатів, що дозволяє оцінити схильність підприємства до банкрутства в майбутньому.

З економіко-математичних методів, використовуваних для прогнозування банкрутства підприємств, найбільше часто застосовуваним на практиці є дискримінантний аналіз. Найбільш відомими методами, заснованими на побудові дискримінантної функції, є:

1) моделі оцінки ймовірності  банкрутства на основі Z-критерію  Е. Альтмана;

2) модель оцінки фінансового  стану Р. Ліса;

3) метод рейтингового  числа;

4) R-модель прогнозу ризику  банкрутства;

5) прогнозна модель Дж. Таффлера;

6) модель Фулмера;

7) модель Г. Спрінгейта;

8) модель оцінки ймовірності  банкрутства малих і середніх  підприємств Ж. Конана і М. Гольдера;

9) модель Д. Чессера;

10) узагальнена модель  оцінки ймовірності банкрутства;

11) галузеві моделі оцінки  ймовірності банкрутства;

12) модель PAS-коефіцієнта.

Методи (штучні інтелектуальні системи), засновані на використанні експертних систем і спрямовані на прогнозування ймовірності банкрутства підприємства, умовно можна підрозділити на дві групи: 1) діагностичні експертні системи; 2) системи нейромережевих обчислень.

Діагностичні експертні системи призначені для виявлення причин, що викликали незадовільний стан підприємства. Крім того, діагностичні експертні системи дозволяють моделювати механізм мислення людини щодо вирішення завдань у відповідній предметній області. Крім обчислень, експертні системи формують висновки, ґрунтуючись на наявній у них інформації, базуючись на евристичних підходах до одержання результатів.

У цілому можна відзначити, що експертні системи діагностичного характеру в економіці стали поширюватися порівняно недавно і ще не знайшли широкого застосування, що не дозволяє говорити про достатній ступінь точності інтерпретації отриманих результатів, тому що вони базуються насамперед на знаннях і досвіді експертів. Таким чином, можна відзначити, що економічні діагностичні експертні системи поки обмежені рівнем знань фахівців (фінансистів, економістів, бухгалтерів), що не завжди є високим.

Іншим напрямком застосування економічних систем є використання систем нейромережевих обчислень із метою виявлення ймовірності банкрутства підприємств. Штучні нейронні мережі являють собою нову й досить перспективну обчислювальну технологію, що дає нові підходи до дослідження динамічних завдань у фінансовій області. Спочатку нейронні мережі відкрили нові можливості в області розпізнавання образів, потім до цього додалися статистичні і засновані на методах штучного інтелекту засоби підтримки прийняття рішень і вирішення завдань у сфері фінансів, у тому числі для діагностики банкрутства підприємства.

Одним з основних напрямків діагностики банкрутства підприємств є підхід, що базується на розрахунку різних фінансових коефіцієнтів на основі фінансової звітності.

Вітчизняні й закордонні автори пропонують різні процедури аналізу фінансової звітності, виходячи із цілей і завдань аналізу, інформаційної бази, технічного забезпечення, досвіду й кваліфікації фахівців.

Аналіз літературних джерел дозволив виділити наступні методики діагностики банкрутства підприємства, засновані на розрахунку і аналізі фінансових показників: система показників У. Бівера; метод «credit-men» Ж. Депаляна; методика діагностики банкрутства підприємства І. Бланка; методика, заснована на розрахунку коефіцієнта фінансування важколіквідних активів; модель фінансової рівноваги підприємства Ж.Франшо та І. Романе.

Для оцінки ймовірності банкрутства у вітчизняній практиці використовується система коефіцієнтів: коефіцієнт поточної ліквідності (покриття); коефіцієнт забезпеченості власними коштами; коефіцієнт відновлення (втрати) платоспроможності.

Поряд з наведеною вище формою діагностики банкрутства використовується також балансовий метод оцінки фінансового стану та загрози банкрутства, що його ще називають «Модель В.В. Ковальова». Проте, не дивлячись на наявність великої кількості методик, що дозволяють прогнозувати банкрутство підприємства з тією або іншою мірою вірогідності, жодна з них не може претендувати на використання як універсальна.

Актуальною проблемою є коригування методик з врахуванням регіональних і галузевих особливостей, а також розробка нових алгоритмів прогнозування вірогідності банкрутства, вільних від виявлених недоліків. Зокрема, великий інтерес представляє використання теорії статистичного розпізнавання кризового стану підприємства.

Розглянуті методики не надають даних про детальний період настання банкрутства, однак вони показують реальні проблеми та можливості настання банкрутства. Основні переваги та недоліки цих методик полягають у тому, що: система показників У. Бівера враховує специфіку вітчизняної економіки, враховується сучасна міжнародна практика, модель є зручною в застосуванні. Вагові коефіцієнти для індикаторів не передбачаються і підсумковий показник фінансового стану не розраховується.

Отримані значення індикаторів порівнюються з їх нормативними значеннями для трьох видів фірм: для нормально функціонуючих компаній; для компаній, збанкрутілих протягом року; для фірм, що стали банкрутами протягом п’яти років.

При розгляді моделі Сайфулліна – Кадикова можна відмітити, що дана модель зручна для коригування відносно локалізації підприємства та часу розгляду, враховує специфіку вітчизняної економіки та є зручною в застосуванні.

Діагностика неможливості банкрутства на базі рейтингового числа не дозволяє оцінити причини потрапляння підприємства «в зону неплатоспроможності». Нормативний зміст коефіцієнтів, які використовуються для рейтингової оцінки, не враховує галузевих особливостей підприємств. Не дається відповідь на питання, які з факторів вплинули на зміну рівня фінансової стійкості.

Таким чином, сучасний стан економіки вимагає створення загального алгоритму прогнозування банкрутства підприємства з урахуванням як вітчизняного, так і закордонного досвіду.

Отже, можна зазначити, що найбільш адаптованими до вітчизняних підприємств моделями визначення ймовірності банкрутства, є коефіцієнт У. Бівера, дискримінантна модель О. Терещенка, модель Р. Сайфулліна – Г. Кадикова, модель PAS-коефіцієнта.

Для того, щоб прогноз був більш обґрунтованим, науковці рекомендують комплексно використовувати одночасно кілька методів прогнозування ймовірності банкрутства підприємства, що дозволить значно підвищити ступінь вірогідності отриманих результатів.

 

 

 

 

ЗАВДАННЯ 2

 

Діагностика ймовірності банкрутства ПАТ «Чернігівський молокозавод»

 

1. Модель Альтмана:

Za=3,107X1+0,995X2+0,42X3+0,847X4+0,717X5 ,            (2.1)

;

;

;

;

.

Якщо Za˂1,23, то підприємству загрожує банкрутство, якщо Za˃1,23, то підприємство має стійкий фінансовий стан.

2013 рік

Х1=15949/342944=0,047

Х2=127239/342944=0,371

Х3=27401/(342944-27401)=27401/315543=0,087

Х4=26778/342944=0,078

Х5=(27401-135827+49935)/342944= -0,171

Za=3,107*0,047+0,995*0,371+0,42*0,087+0,847*0,078+0,717*(-0,171)= =0,146+0,369+0,037+0,066-0,123=0,495

Оскільки Za˂1,23, то підприємству ПАТ «Чернігівський молокозавод» загрожує банкрутство.

2014 рік

Х1=10355/332859=0,031

Х2=131436/332859=0,395

Х3=35840/(332859-35840)=35840/297019=0,121

Х4=35217/332859=0,106

Х5=(35840-173642+5260)/332859= -0,398

Za=3,107*0,031+0,995*0,395+0,42*0,121+0,847*0,106+0,717*(-0,398)=

=0,096+0,393+0,051+0,09-0,285=0,345

Оскільки Za˂1,23, то підприємству ПАТ «Чернігівський молокозавод» загрожує банкрутство.

2. Модель Ліса:

Zл=0,063Х1+0,092Х2+0,057Х3+0,001Х4 ,                      (2.2)

;

;

;

.

Якщо Zл˂0,037, то підприємству загрожує банкрутство, а якщо Zл˃0,037, то підприємство має стійкий фінансовий стан.

2013 рік

Х1=207117/342944=0,604

Х2=15949/342944=0,047

Х3=26778/342944=0,078

Х4=27401/(49935+265608)=27401/315543=0,087

Zл=0,063*0,604+0,092*0,047+0,057*0,078+0,001*0,087=0,038+0,004+0,004+

+0,000087=0,046

           Zл˃0,037 отже підприємство має стійкий фінансовий стан.