Таблица 13
Анализ риска наступления банкротства по пятифакторной модели Бивера
|
Показатель |
Способ расчета |
Значения показателей |
||
|
|
|
Группа I: благополучные компании |
Группа II: за 5 лет до банкротства |
Группа III: за 1 год до банкротства |
|
Коэффициент Бивера |
стр. 190(Ф2) + стр. Ф5(393 + 394) стр. (590 + 690) |
0,40-0,45 |
0,17 |
-0,15 |
|
Коэффициент текущей ликвидности |
стр. 290 стр. (610 + 620 + 630 + 660) |
3,2 |
2 |
1 |
|
Экономическая рентабельность |
стр. 190(Ф2) стр. 300 |
6-8 |
4 |
-22 |
|
Финансовый леверидж |
стр. (590 + 690) стр. 700 |
37 |
50 |
80 |
|
Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами |
стр. (490 − 190) стр. 300 |
0,4 |
0,3 |
0,06 |
Таблица 14
Анализ риска банкротства ОАО "Городснаб" по пятифакторной модели Бивера
|
Показатель |
2011 |
2012 |
2013 |
|||
|
|
Значение |
группа |
Значение |
Группа |
значение |
группа |
|
Кф.бивера |
0,45 |
1 |
0,08 |
2 |
0,08 |
2 |
|
Кф.тл. |
0,87 |
3 |
1,09 |
3 |
2,89 |
2 |
|
Эк.рен-ть |
30 |
1 |
8 |
1 |
2 |
2 |
|
Финн.леверидж |
92 |
3 |
83 |
3 |
78 |
3 |
|
Кф.покрытия |
-0,14 |
3 |
0,06 |
1 |
-0,05 |
3 |
|
Итого |
- |
3 |
- |
3 |
- |
2 |
2011-2012 год ОАО "Городснаб" находилась в группе 3 - за один
год до банкротства. В 2013 году компания сумела улучшить свое финансовое
состояние и вошла в группу 2 - за 3 года до банкротства.
.5 Отечественные модели оценки риска
Двухфакторная модель прогнозирования банкротства.
Данная модель дает возможность оценить риск банкротства предприятий среднего класса производственного типа.
= 0,3872 + 0,2614Ктл + 1,0595Кфн (3.6)
где Кфн - коэффициент финансовой независимости.
Расчет коэффициентов, вошедших в модель, представлен в таблице 15.
Интерпретация результатов:< 1,3257 - вероятность банкротства очень высокая;
,3257 < Z < 1,5457 - вероятность банкротства высокая;
,5457 < Z < 1,7693 - вероятность банкротства средняя;
,7693 < Z < 1,9911 - вероятность банкротства низкая;> 1,9911 -
вероятность банкротства очень низкая.
Таблица 15
Анализ риска банкротства по отечественной двухфакторной модели
|
Показатель |
Способ расчета |
2011 |
2012 |
2013 |
|
Ктл |
стр. 290 стр. (610 + 620 + 630 + 660) |
0,87 |
1,09 |
2,89 |
|
Кфн |
стр. 490 стр. 700 |
0,08 |
0,17 |
0,22 |
|
Z |
|
0,70 |
0,85 |
1,38 |
Данные таблицы свидетельствуют, что риск банкротства высокий, однако прослеживается тенденция к снижению риска.
Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства.
Модель разработана для прогнозирования риска несостоятельности торгово-посреднических организаций.
= 8,38Х1 + Х2 + 0,054Х3 + 0,63Х4 (3.7)
где Х1 - чистый оборотный капитал / общая сумма активов;
Х2 - чистая прибыль / собственный капитал;
Х3 - выручка от реализации / общая сумма активов;
Х4 - чистая прибыль / интегральные затраты.
Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в таблице 16.
Показатели рассчитываются на основании приложения.
Таблица 16
Анализ риска банкротства ОАО "Городснаб" по отечественной четырехфакторной модели
|
Показатель |
Способ расчета |
2011 |
2012 |
2013 |
|
Х1 |
стр. (290 − 230 − 610 − 620 − 630 − 660) стр. 300 |
-0,12 |
0,08 |
0,48 |
|
Х2 |
стр. 190 Ф2 стр. 490 |
3,56 |
0,05 |
0,10 |
|
Х3 |
стр. 010 Ф2 стр. 300 |
0,79 |
0,38 |
0,22 |
|
Х4 |
стр. 190 Ф2 стр. (020 + 030 + 040) Ф2 |
0,68 |
0,02 |
0,15 |
|
Z |
8,38Х1 + Х2 + 0,054Х3 + 0,63Х4, |
3,03 |
0,72 |
4,19 |
Интерпретация результатов:< 0 - вероятность банкротства максимальная (90−100%);
< Z < 0,18 - вероятность банкротства высокая (60−80%);
,18 < Z < 0,32 - вероятность банкротства средняя (35−50%);
,32 < Z < 0,42 - вероятность банкротства низкая (15−20%);> 0,42 - вероятность банкротства минимальная (до 10%).
По данным таблицы можно сделать вывод, что вероятность банкротства минимальная.
Специфика российских условий и их отличие от стран с развитой экономикой требуют, чтобы модели оценки риска финансовой несостоятельности в перспективе учитывали особенности отрасли и структуру капитала предприятия.
Можно сделать вывод, что в соответствии с зарубежными методиками прогнозирования вероятность банкротства предприятия средняя. При использовании отечественных методик получены два противоположных результата: двухфакторная модель прогнозирует высокую вероятность банкротства, а четырехфакторная модель - минимальную. Четырехфакторная модель больше подходит к специфике исследуемого предприятия, поскольку ОАО "Городснаб" является торгово-посреднической компанией, для которых как раз и была разработана эта модель. Следовательно, можно принять за достоверный этот вариант прогноза. Таким образом, можно сделать вывод, что вероятность банкротства предприятия невелика.
Неудовлетворительность структуры баланса не означает признания компании
банкротом. Но это должно стать сигналом пристального внимания и контроля за
финансовым состоянием предприятия, принятия мер по предупреждению риска банкротства.
.6 Прогноз банкротства ОАО "Городснаб" на 2014 год
Прогнозирование прибыли и чистых активов ОАО "Городснаб" на
2014 год. Проведем расчет чистых активов.
Таблица 17
Расчет чистых активов ОАО "Городснаб"
|
Наименование показателя |
Код строки |
2011 |
2012 |
2013 |
|
1. Активы |
|
|
|
|
|
1. Нематериальные активы |
110 |
- |
- |
- |
|
2. Основные средства |
120 |
3510 |
3421 |
3914 |
|
3. Незавершенное строительство |
130 |
- |
- |
9381 |
|
4. Доходные вложения в материальные ценности |
135 |
- |
- |
- |
|
5. Долгосрочные и краткосрочные финансовые вложения (1) |
140+250-252 |
46 |
3 |
3 |
|
6. Прочие внеоборотные активы (2) |
150 |
- |
- |
- |
|
7. Запасы |
32 |
99 |
356 |
|
|
8. Налог на добавленную стоимость по приобретенным ценностям |
220 |
- |
- |
- |
|
9. Дебиторская задолженность (3) |
230+240-244 |
13341 |
31592 |
35043 |
|
10. Денежные средства |
260 |
16 |
960 |
228 |
|
11. Прочие оборотные активы |
270 |
150 |
117 |
40 |
|
12. Итого активы, принимаемые к расчету (сумма данных пунктов 1-11) |
|
17095 |
36192 |
48965 |
|
II. Пассивы |
|
|
|
|
|
13. Долгосрочные обязательства по займам и кредитам |
510 |
267 |
267 |
25734 |
|
14. Прочие долгосрочные обязательства (4), (5) |
520 |
- |
- |
- |
|
15. Краткосрочные обязательства по займам и кредитам |
610 |
12194 |
25503 |
9293 |
|
16. Кредиторская задолженность |
620 |
2634 |
2099 |
3060 |
|
17. Задолженность участникам (учредителям) по выплате Доходов |
630 |
- |
- |
- |
|
18. Резервы предстоящих расходов |
650 |
- |
- |
- |
|
19. Прочие краткосрочные обязательства (5) |
660 |
- |
- |
- |
|
20. Итого пассивы, принимаемые к расчету (сумма данных пунктов 13-19) |
|
15095 |
27699 |
38087 |
|
21. Стоимость чистых активов акционерного общества (итого активы, принимаемые к расчету (стр.12), минус итого пассивы, принимаемые к расчету (стр.20) |
|
2000 |
8523 |
10878 |
(1) За исключением фактических затрат по выкупу собственных акций у акционеров.
(2) Включая величину отложенных налоговых активов
(3) За исключением задолженности участников (учредителей) по взносам в уставный капитал
(4) Включая величину отложенных налоговых обязательств
(5) В данных о величине прочих долгосрочных и краткосрочных
обязательств приводятся суммы созданных в установленном порядке резервов в
связи с условными обязательствами и с прекращением деятельности.
Рассчитаем вероятность того, что капитал ОАО "Городснаб" снизится до ноля.
Для расчета используем следующие формулы:
Индекс риска=прибыль+чистые активы/Ско (прибыли)
Р снижения капитала до ноля =1/2*(индекс риска^2)
Прогноз прибыли=∑весi*прибыльi
Чистые активы принимаются равными последнему периоду
Таблица 18
Расчет прогноза прибыли на 2014 год
|
Показатель |
2011 |
2012 |
2013 |
Ско |
Прогноз на 2014 |
|
Прибыль, тыс.руб. |
4774 |
297 |
1072 |
2392,661 |
1579,9 |
|
Чистые активы, тыс.руб. |
2000 |
8532 |
10878 |
4600,537 |
10878 |
|
Индекс риска |
2,831 |
3,690 |
4,994 |
1,089 |
5,207 |
|
P снижения капитала до 0,% |
24,95 |
14,69 |
8,02 |
8,53 |
7,38 |
|
Вес в модели |
0,2 |
0,3 |
0,5 |
Х |
Х |
На основе полученных результатов проведем имитационное моделирование вероятности снижения капитала ОАО "Городснаб" до ноля.
С помощью генерации случайных чисел выведем 50 значений прибыли со средним значением 1579,9, Ско 2392,661 и нормальным распределением.
Величину чистых активов примем равную последнему году 10878 тысяч рублей.
Данные представлены в таблице 19.
Таблица 19
Имитационное моделирование
|
Период, год |
Прибыль тыс.руб. |
Чистые акитивы на начало года тыс.руб. |
Вероятные чистые активы на конец года тыс.руб. |
Индекс риска |
P снижения капитала до 0, % |
|
1 |
861,546 |
10878,000 |
11739,546 |
4,906 |
8,308 |
|
2 |
-1477,163 |
10878,000 |
9400,837 |
3,929 |
12,956 |
|
3 |
2164,325 |
10878,000 |
13042,325 |
5,451 |
6,731 |
|
4 |
4634,068 |
10878,000 |
15512,068 |
6,483 |
4,758 |
|
5 |
4447,146 |
10878,000 |
15325,146 |
6,405 |
4,875 |
|
6 |
5726,700 |
10878,000 |
16604,700 |
6,940 |
4,153 |
|
7 |
-3644,685 |
10878,000 |
7233,315 |
3,023 |
21,884 |
|
8 |
1019,584 |
10878,000 |
11897,584 |
4,973 |
8,089 |
|
9 |
4199,918 |
10878,000 |
15077,918 |
6,302 |
5,036 |
|
10 |
-1020,206 |
10878,000 |
9857,794 |
4,120 |
11,782 |
|
11 |
-71,525 |
10878,000 |
10806,475 |
4,517 |
9,804 |
|
12 |
-2464,732 |
10878,000 |
8413,268 |
3,516 |
16,176 |
|
13 |
-2839,132 |
10878,000 |
8038,868 |
3,360 |
17,718 |
|
14 |
-759,236 |
10878,000 |
10118,764 |
4,229 |
11,182 |
|
15 |
-270,840 |
10878,000 |
10607,160 |
4,433 |
10,176 |
|
16 |
-3487,591 |
10878,000 |
7390,409 |
3,089 |
20,963 |
|
17 |
221,048 |
10878,000 |
11099,048 |
4,639 |
9,294 |
|
18 |
613,151 |
10878,000 |
11491,151 |
4,803 |
8,671 |
|
19 |
1902,558 |
10878,000 |
12780,558 |
5,342 |
7,010 |
|
20 |
705,399 |
10878,000 |
11583,399 |
4,841 |
8,533 |
|
21 |
797,522 |
10878,000 |
11675,522 |
4,880 |
8,399 |
|
22 |
694,040 |
10878,000 |
11572,040 |
4,836 |
8,550 |
|
23 |
4792,386 |
10878,000 |
15670,386 |
6,549 |
4,663 |
|
24 |
1375,843 |
10878,000 |
12253,843 |
5,121 |
7,625 |
|
25 |
1134,488 |
10878,000 |
12012,488 |
5,021 |
7,935 |
|
26 |
351,969 |
10878,000 |
11229,969 |
4,694 |
9,079 |
|
27 |
6298,735 |
10878,000 |
17176,735 |
7,179 |
3,881 |
|
28 |
3651,162 |
10878,000 |
14529,162 |
6,072 |
5,424 |
|
29 |
7264,036 |
10878,000 |
18142,036 |
7,582 |
3,479 |
|
30 |
12,930 |
10878,000 |
10890,930 |
4,552 |
9,653 |
|
31 |
5555,201 |
10878,000 |
16433,201 |
6,868 |
4,240 |
|
32 |
-2278,021 |
10878,000 |
8599,979 |
3,594 |
15,481 |
|
33 |
2869,421 |
10878,000 |
13747,421 |
5,746 |
6,058 |
|
34 |
3738,538 |
10878,000 |
14616,538 |
6,109 |
5,359 |
|
35 |
6171,214 |
10878,000 |
17049,214 |
7,126 |
3,939 |
|
36 |
1377,679 |
10878,000 |
12255,679 |
5,122 |
7,623 |
|
37 |
326,636 |
10878,000 |
4,683 |
9,120 |
|
|
38 |
3195,277 |
10878,000 |
14073,277 |
5,882 |
5,781 |
|
39 |
667,521 |
10878,000 |
11545,521 |
4,825 |
8,589 |
|
40 |
3392,607 |
10878,000 |
14270,607 |
5,964 |
5,622 |
|
41 |
-1875,549 |
10878,000 |
9002,451 |
3,763 |
14,128 |
|
42 |
-447,252 |
10878,000 |
10430,748 |
4,359 |
10,524 |
|
43 |
-2060,704 |
10878,000 |
8817,296 |
3,685 |
14,727 |
|
44 |
711,658 |
10878,000 |
11589,658 |
4,844 |
8,524 |
|
45 |
1502,188 |
10878,000 |
12380,188 |
5,174 |
7,470 |
|
46 |
1647,175 |
10878,000 |
12525,175 |
5,235 |
7,298 |
|
47 |
807,750 |
10878,000 |
11685,750 |
4,884 |
8,385 |
|
48 |
6830,598 |
10878,000 |
17708,598 |
7,401 |
3,651 |
|
49 |
-2589,270 |
10878,000 |
8288,730 |
3,464 |
16,665 |
|
50 |
-182,240 |
10878,000 |
10695,760 |
4,470 |
10,008 |
|
Ср.знач |
1323,877 |
10878,000 |
12201,877 |
5,100 |
9,000 |
|
Ско |
2783,637 |
0,000 |
2783,637 |
1,163 |
4,370 |
Имитационное моделирование показало, что средне прогнозируемый риск снижения капитала до ноля 9%.
Построим график распределения риска.
Распределение предположительно нормальное.
Рисунок 3 - Распределение риска снижения капитала до ноля
В качестве предупредительных мер, стимулирующих выход из кризисного состояния и ликвидации последствий риска несостоятельности, следует отметить:
. Снижение дебиторской задолженности и исключение старения дебиторских счетов;
Необходимо постоянно контролировать состояние расчетов с покупателями, особенно по отсроченным задолженностям;
Установить определенные условия кредитования дебиторов, например: скидки, штрафы, пени;
По возможности ориентироваться на максимально большее число покупателей, чтобы уменьшить риск неуплаты одним или несколькими покупателями;
Факторинг, т.е. перепродажа дебиторской задолженности банку или факторинговой компании;
. Балансирование кредиторской и дебиторской задолженностей;
. Исключение резкого увеличения объема продаж, чтобы не попасть в зону технического разрыва ликвидности;
. Исключение чрезмерного использования краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;
. Повышение уровня техники, технологии, организации производства;
. Повышение эффективности инвестиционной политики, которая может привести к увеличению собственного оборотного капитала;
. Повышение эффективности использования производственных ресурсов предприятия и, как следствие, низкий уровень себестоимости, отсутствие убытков, увеличение собственного капитала;
. Увеличение оборачиваемости капитала, за счет снижения сверхнормативных остатков, запасов, готовой продукции. В связи с чем высвобождается капитал, который в дальнейшем можно использовать для инвестирования;
. Исключения привлечения заемных средств в оборот предприятия на невыгодных условиях, которое ведет к снижению рентабельности деятельности и способности к самофинансированию;
. Увеличение объёмов источников собственного финансирования
Для финансирования текущей деятельности предприятия главными источниками являются доходы и прибыль от основной деятельности компании. Расширение основной деятельности за счёт различных мероприятий позволит дополнительно решить этот вопрос:
совершенствование сервиса компании
расширение рынка сбыта
ускорение сбыта и реализации
совершенствование ассортимента
Заключение
Финансовая несостоятельность характеризует неспособность субъекта хозяйствования платить по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия средств.
Риск финансовой несостоятельности обобщенно характеризует проявление взаимосвязанных рисков потери платежеспособности, финансовой устойчивости и независимости предприятия. Используемые в ходе экспресс-анализа статичные модели дают возможность оценить указанные риски за отчетный (прошедший) период. Естественно, что субъекта хозяйствования и взаимодействующих контрагентов интересуют перспективы финансового состояния предприятия в более отдаленном будущем.