В данной статье пойдет речь о модели Альтмана и ее применении для прогнозирования возможного банкротства.

Модель представляет собой функцию от экономических показателей, характеризующих деятельность предприятия и способную продемонстрировать степень риска банкротства компании.

Эдвард Альтман для создания модели изучил финансовую ситуацию в 66 компаниях, часть из которых продолжала успешно работать, а часть обанкротилась. Модель показывает вероятность будущего банкротства, а показатели, которые задействованы в модели, характеризуют потенциал компании и результаты работы за отчетный период.

Мы рассмотрим три модели Альтмана, которые позволяют проводить .

1. 1. Двухфакторная модель Альтмана. Чем меньше факторов – тем проще расчет. Эта модель отличается простотой и наглядностью. Для расчета берутся два показателя: коэффициент текущей ликвидности и доля заемных средств в пассиве.

Z = -0,3877*КТЛ + 0,579*ЗК/П

Где КТЛ – это коэффициент текущей ликвидности, ЗК – доля заемного капитала, П – сумма пассивов

Если коэффициент принимает значение выше 0, то вероятность банкротства очень высока.

Насколько точен такой прогноз? Таким вопросом задалась доктор экономических наук Федотова М.А. По ее мнению, сделать прогноз более точным можно с помощью дополнительного, третьего показателя – рентабельности активов. Но, довести эту скорректированную модель до вида, востребованного на практике, не удалось. Для этого необходима достаточная статистика по обанкротившимся предприятиям, но в России такой статистики нет и, следовательно, нет возможности определить корректирующий коэффициент для показателя.

1. 2. Пятифакторная модель Альтмана является наиболее популярной. Именно ее Альтман опубликовал в 1968 году. Модель, которая рассчитывается по формуле 1, предназначена для определения вероятности банкротства акционерных обществ, выпускающих акции в свободное обращение на рынке.

Z = 1,2*X1 + 1,4*X2 + 3,3* X 3 + 0,6* X 4 + X 5 (формула 1)

Расчет по формуле 1 применяется лишь для крупных компаний, чьи акции находятся в обороте на фондовом рынке. Для компаний, акции которых не обращаются на фондовом рынке, в 1983 году была разработана новая, усовершенствованная формула. Она имеет вид:

Z = 0,717 * Х1 + 0,847 * Х2 + 3,107 * Х3 + 0,42 * Х4 + 0,995 * Х5

Где X 1 – это соотношение оборотного капитала и активов предприятия. Коэффициент отражает долю чистых и ликвидных активов компании в общей сумме активов.

X2 – соотношение нераспределенной прибыли и активов компании (финансовый рычаг).

X 3 – этот показатель характеризуют величину прибыли до налогообложения по отношении к стоимости активов.

X 4 – для формулы 1 – это стоимость собственного капитала компании в рыночной оценке по отношению к балансовой стоимости всей суммы обязательств; для формулы 2 – это Х4 – балансовая стоимость собственного капитала по отношению к заемному капиталу.

X 5 – коэффициент, характеризующий рентабельность активов. Рассчитывается как отношение объема продаж к общему количеству активов.

Пятифакторная модель позволяет провести финансовый анализ банкротства с более точным прогнозом. Ниже в таблице приведены значения Z и значения вероятности наступления критической ситуации на предприятии. Для компаний, акции которых не котируются на бирже, значения коэффициента, показывающего вероятность банкротства, чуть ниже.

Данная модель позволяет предсказать возможное банкротства через год с точностью 95%, через два года – с точностью 83%, что говорит о надежности подобного прогноза.

1. 3. Семифакторная модель на практике применяется редко, хотя она является самой точной. Эдвард Альман разработал эту модель в 1977 году. С ее помощью можно прогнозировать банкротство по истечению достаточно длительного срока – пяти лет. Точность прогноза – 70 %. Для прогнозирования банкротства по семифакторной модели нужны аналитические данные, которые затруднительно получить внешним пользователям, заинтересованным в надежности и будущей платежеспособности компании.

Как практически любой другой инструмент финансового анализа, использовать модель Альтмана необходимо с поправкой на некоторые исходные условия. И первое, на что следует обратить внимание – это на то, что модель Альтмана была разработана на основании статистики предприятий развитой экономики. Насколько оправдано применение формулы с такими весами для российских предприятий?

Конечно, эту формулу допустимо применять для любых компаний, ведь логично сделать, например, такой вывод: чем более независимо предприятие от внешних займов, тем меньше вероятность банкротства. Но в том и проблема – не имея корректных цифр весов, мы не можем предсказать, насколько в реальности вероятность банкротства будет меньше. И, скорее всего, даже при наличии точной и обширной статистики по российским предприятиям-банкротам, уверенный прогноз вряд ли будет возможен.

Подход Альтмана отличается универсальностью, которая имеет обратную сторону. Поскольку формула выведена на основе статистических данных, она будет давать прогноз именно в статистическом ключе. Для точности такого прогноза необходимые однородные и репрезентативные данные о таком явлении как банкротство. Но дело не только в отсутствии корректных статистических данных. Когда аналитик проводит анализ, он имеет дело с конкретной компанией с ее спецификой в гораздо большей степени, чем с объектом из целой совокупности подобных. Именно в этом недостаток модели Альтмана – она не принимает во внимание индивидуальность компании, отсюда и не может быть стопроцентной точности прогноза. Известны случаи, когда предприятие, по всем прогнозам далекое от банкротства, по тем или иным причинам теряло свои позиции. И напротив, выживали те, кто имел меньше всего шансов выжить.

Большую популярность в области прогнозирования риска банкротства предприятия получили работы американского ученого Э.Альтмана.

Он разработал на базе множественного дискриминантного анализа модель оценки кредитоспособности, которая может разделить предприятия на два класса: финансово устойчивые и потенциальные банкроты. Эта модель получила название Z-score. Известны двух- пяти- и семи факторные Z-модели, а также пятифакторная модифицированная модель. В США пятифакторная модель прогнозирования банкротства Альтмана является одной из основных методик диагностики финансовой устойчивости предприятия.

Двухфакторная модель Альтмана.
Одной из самых простых и понятных моделей прогнозирования банкротства предприятия является двухфакторная модель Альтмана, которая рассчитывается по формуле:

Где:
А – коэффициент текущей ликвидности =

В – финансовой независимости =
В России эту модель подробно исследовала М.А. Федотова, которая советует добавить к этой модели показатель рентабельности активов. Достоинство этой модели простота и малый объем необходимой информации. Недостаток – невысокая точность прогнозирования банкротства.

Пятифакторная модель Альтмана (Z-score).
Пожалуй, самая популярная модель прогнозирования банкротства предприятия была опубликована в 1968 году профессором Эдвардом Альтманом с помощью «методологического сдвига» - разработка модели строилась на основе множественного дискриминантного анализа (MDA-анализ) благодаря которому высчитывались веса при коэффициентах в модели. При построении своей модели Альтман изучил 66 американских фирм, из которых 33 обанкротились с 1946-1965 годов, а также 22 финансово-хозяйственных коэффициента, определяющих банкротство предприятия. Из этой выборки он выбрал пять ключевых финансовых коэффициента, на основе которых построил многофакторное регрессионное уравнение с помощью MDA-анализа. Все последующие авторы моделей использовали этот инструментарий и логику вычисления для построения своих моделей. Z-score Альтмана рассчитывается по следующей формуле:

Где:
А – оборотный капитал/ сумму активов =

В – не распределенная прибыль/ сумма активов =

С – операционная прибыль/ сумма активов =

D – рыночная стоимость акций/ заемные пассивы =

E – выручка/ сумма активов =
Критическое значение показателя Z =2,675, сравнение этого критического показателя со значениями для каждой конкретной фирмы позволит судить о возможном банкротстве за 2-3 года до его наступления (если Z<2,675). Если показатель предприятия Z>2,675, то это говорит о ее финансовой устойчивости. Для того что бы определить вероятность риска банкротства можно использовать следующую таблицу:

Точность модели составляет 95% для прогнозирования банкротства за 1 год и 83% для прогнозирования за 2 года, которая снижается с увеличением горизонта прогнозирования.
Пятифакторная модель Альтмана обладает одним недостатком: ее можно применять только для предприятий, котирующих свои акции на фондовом рынке, так как только для них можно получить рыночную стоимость собственного капитала, что бы решить эту проблему Альтман предложил модифицированную модель.
Модифицированная модель Альтмана для компаний, чьи акции торгуются на фондовом рынке, имеет вид:

В нашей формуле пятифакторной модели мы заменили значение рыночной стоимости капитала на балансовую стоимость капитала (стр. 490 Форма1 ) в коэффициенте D .
D – балансовая стоимость собственного капитала/ заемные пассивы =

Если Z<1,23, то компания станет банкротом в ближайшие 2-3 года, если Z лежит в диапазоне от 1,23 до 2,89, то ситуация неопределенна, если Z> 2,89 – компания финансово устойчива.

Применение моделей Альтмана для российской переходной экономики затруднено. Это вызвано, прежде всего:

1. Различием статистической выборки предприятий при формировании модели
2. Различие в учете отдельных показателей, в США используется система бухгалтерской отчетности по стандартам GAAP
3. В модели не учитывается влияние инфляции на показатели
4. Различие в балансовой и рыночной стоимости активов

Тем не менее, экономисты из множества стран, проверяющие на практике его модель, соглашаются с ее универсальностью и надежностью. Адаптировав веса при коэффициентах в модели для своих государств и отраслей множество экономистов сходится в ее высокой работоспособности и статистической надежностью. Таким образом, для успешного применения модели Альтмана в России необходима корректировка весов при коэффициентах с учетом специфики переходной рыночной экономики.

Построим модель Альтмана на основе Приложения 1 и Приложения 2. В них приведены бухгалтерский баланс и отчет о прибылях и убытках предприятия с организационно-правовой формой ОАО "Славнефть".

Двухфакторная модель Альтмана - это одна из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние двух показателей.

Формула модели Альтмана принимает вид:

Z = - 0,3877 - 1,0736 * К тл + 0,579 * К зс (1),

где К тл - коэффициент текущей ликвидности;

К зс - коэффициент капитализации.

Коэффициент текущей ликвидности рассчитывается как отношение текущих активов к текущим пассивам.

Коэффициент капитализации рассчитывается как отношение доли заемного капитала к сумме пассивов.

Для осуществления прогнозирования риска несостоятельности (банкротства) компании использовалась отчетность за 2012-2013 годы.

В таблице 1 представлены результаты анализа, вошедшие в двухфакторную Z-модель Альтмана.

Таблица 1. Двухфакторная Z-модель Альтмана

Подставим в формулу двухфакторной Z-модели Альтмана данные коэффициенты.

Получим: Z 2013 = - 0,3877 - 1,0736 * 1,47 +0,579 * 0,65 = - 1,589542

Z 2012 = - 0,3877 - 1,0736 * 1,85 +0,579 * 0,89 = - 1,85855

Z < 0 - вероятность банкротства меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z.

На основе полученных значений Z можно сделать следующие выводы:

Вероятность банкротства в 2012-2013 году на данном предприятии была меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z, так как

Z 2013 = - 1,589542, Z 2012 = - 1,85855.

Пятифакторная модель Альтмана для акционерных обществ, чьи акции котируются на рынке. Самая популярная модель Альтмана, именно она была опубликована ученым 1968 году.

Формула расчета пятифакторной модели Альтмана имеет вид:

Z = 1,2Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + Х5 (2),

где X1 = оборотный капитал к сумме активов предприятия. Показатель оценивает сумму чистых ликвидных активов компании по отношению к совокупным активам;

X2 = не распределенная прибыль к сумме активов предприятия, отражает уровень финансового рычага компании;

X3 = прибыль до налогообложения к общей стоимости активов. Показатель отражает эффективность операционной деятельности компании.

X4 = рыночная стоимость собственного капитала / бухгалтерская (балансовая) стоимость всех обязательств;

Х5 = объем продаж к общей величине активов предприятия характеризует рентабельность активов предприятия.

Z < 1,23 - вероятность банкротства высокая;

Z > 1,23 - вероятность банкротства малая.

Расчет показателей, вошедших в пятифакторную модель Альтмана, представлен в таблице 2.

Таблица 2. Пятифакторная Z-модель Альтмана

Подставим в формулу пятифакторной Z-модели Альтмана данные коэффициенты.

Получим: Z 2013 = 1,2*0,38 + 1,4*0,32 + 3,3*0,25 + 0,6*0,54 + 0,15 = 2, 203

Z 2012 = 1,2*0,39 + 1,4*0,08 + 3,3*0,06 + 0,6*0,13 + 0,18 =1,036

Таким образом, вероятность банкротства в 2013 году на данном предприятии была в интервале , который составляет зону неопределенности (Z=2, 203), то есть в данном интервале невозможно сказать что-либо определенное о возможности банкротства.

Вероятность банкротства в 2012 году на данном предприятии была Z < 1,81. Это говорит о том, что предприятие в этом году было несостоятельным.

Расчетная часть. Оценка деловой активности компании

Финансовый менеджер компании ОАО "Восход" обратил внимание на то, что за последние двенадцать месяцев объем денежных средств на счетах значительно уменьшился. Финансовая информация о деятельности ОАО "Восход" приведена в табл. 2.1.

Все закупки и продажи производились в кредит, период - один месяц.

Требуется

1. Проанализировать приведенную информацию и рассчитать продолжительность финансового цикла, в течение которого денежные средства отвлечены из оборота компании, за 2007 и 2008 годы.

2. Составить аналитическую записку о влиянии изменений за исследуемые периоды (см. п.5 Указаний к решению задачи).

Дополнительная информация:

1) для расчета следует принять, что год состоит из 360 дней;

2) все расчеты следует выполнить с точностью до дня.

Таблица 2.1. Финансовая информация о деятельности ОАО "Восход"

Указания к решению задачи варианта 2

1. Проанализировать имеющуюся информацию по возможно большему диапазону направлений (табл. 2.2).

Таблица 2.2. Динамический анализ прибыли

Рассчитаем валовую прибыль предприятия:

Валовая прибыль = Выручка от реализации - Себестоимость реализованной продукции

за 2007 год: 477 500 - 350 000 = 127 500 руб.;

за 2008 год: 535 800 - 370 000 = 165 800 руб.;

Абсолютное изменение за 2008-2007 годы: 58 300 - 20 000 = 38 300 руб.

Относительное изменение за 2008-2007 годы: 12,21 - 5,7 = 6,51%

Себестоимость продукции в 2007 году составила 73,3% от выручки, а в 2008 году - 69% от выручки, что вместе с увеличением выручки от реализации оказало влияние на рост валовой прибыли.

Рост выручки можно объяснить следующими причинами:

увеличение физических объемов реализации;

изменение товарной номенклатуры в пользу более рентабельных видов продукции;

успешные маркетинговые мероприятия;

Таблица 2.3. Анализ оборотного капитала

ЧОК = ДЗ + Запасы + Нез. пр-во + ГП - КЗ (1)

В 2007 г.: ЧОК = 80 900 + 18 700 + 24 100 + 58 300 - 19 900 = 162 100 руб.

В 2008 г.: ЧОК = 101 250 + 25 000 + 28 600 + 104 200 - 27 900 = 232 000 руб.

Таким образом, абсолютное изменение чистого оборотного капитала в 2007-2008 г. составило:

20 350 + 6 300 + 4 500 + 45 900 - 7 150 = 69 900 руб., а относительное изменение ЧОК: 25,15 + 33,69 + 18,67 + 78,73 - 35,93 = =120,32%

Коэффициент покрытия вычисляется по формуле:

Данный коэффициент показывает возможность погашения краткосрочных обязательств за счет оборотного капитала. Полученный результат сопоставляется с 1. В нашем случае получается соотношение 9:

1. Соотношение 3: 1 и более отражает высокую степень ликвидности и благоприятные условия для кредиторов и поставщиков. Но это также может означать, что предприятие имеет в распоряжении больше средств, чем оно может эффективно использовать. Как правило, это приводит к ухудшению показателей рентабельности и оборачиваемости.

Соотношение 2: 1 теоретически считается нормальным и означает, что, реализовав свои текущие активы всего за половину их стоимости (1/2=0,5 или 50%), фирма сможет полностью расплатиться по своим краткосрочным обязательствам. Для различных сфер бизнеса оно может колебаться от 1,2 до 3 и выше и сильно зависит как от отраслевых особенностей, так и от выбранной стратегии управления оборотным капиталом.

Абсолютное изменение коэффициента покрытия:

3. Финансовый цикл и продолжительность одного оборота элементов оборотного капитала следует определить по данным табл. 2.4.

Таблица 2.4. Анализ оборачиваемости оборотного капитала

Показатели оборачиваемости (деловой активности) играют важную роль в финансовом анализе, так как характеризуют скорость превращения различных ресурсов фирмы в денежную форму и оказывают непосредственное влияние на ее ликвидность, платежеспособность и рентабельность. Они также служат мерой эффективности и интенсивности использования активов, которыми обладает предприятие.

Оборачиваемость запасов характеризует среднее время, необходимое фирме для реализации своих продуктов и услуг. Другая интерпретация этого показателя - период обеспеченности запасами при данном среднедневном объеме продаж. Чем меньше период оборачиваемости, тем более эффективными являются производство и сбыт продукции, при этом необходимо также учитывать среднеотраслевые значения.

Оборачиваемость дебиторской задолженности в днях характеризует средний период времени, в течение которого средства от покупателей поступают на расчетные счета предприятия. Чем меньше значение этого показателя, тем в более выгодных условиях находится предприятие. Слишком короткий период погашения не всегда следует расценивать как положительный фактор, поскольку это может означать жесткие условия оплаты, ведущие к потере потенциальных клиентов. В нашей задаче оборачиваемость дебиторской задолженности в 2008 году стала равна 68 дням, что на 7 дней больше по сравнению с 2007 годом.

Оборачиваемость кредиторской задолженности в днях характеризует среднее количество дней, в течение которых предприятие оплачивает свои счета. Оборачиваемость кредиторской задолженности в 2007 году была равна 40 дней, в 2008 г. увеличилась и равна 44 дня.

Сравнение величин дебиторской и кредиторской задолженности позволяет сопоставить условия получения денежных средств предприятия от своих клиентов с условиями оплаты продуктов и услуг его поставщикам. Считается предпочтительнее, когда условия оплаты поставщикам лучше, чем те, которые предлагаются клиентам. Тогда у предприятия образуются источники дополнительного финансирования за счет разницы во времени между платежами. Соотношение не в пользу предприятия (как в нашей задаче оборачиваемость дебиторской задолженности на 3 дня превышает оборачиваемость кредиторской задолженности) может означать проблемы со сбытом продукции, т.е. реализацию на любых условиях.

На базе показателей оборачиваемости рассчитывается длительность операционного и финансового (денежного) цикла предприятия.

Операционный цикл (operating cycle period - OCP) - период оборота всех текущих активов с момента закупки сырья и материалов и до получения денег за реализованные товары и услуги.

OCP 2007 = 44,88 + 23,93 + 59,97 + 60,99 = 190 дней,

OCP 2008 = 49,15 + 23,94 + 101,38+ 68,03 = 242 дня.

Абсолютное изменение операционного цикла: 242 - 190 = 52 дня

Продолжительность оборота наличности рассчитывается следующим образом: Запасы + Нез. пр-во + Запасы ГП + ДЗ - КЗ

В 2007 г. продолжительность оборота наличности составила: 44,88 + 23,93 + 59,97 + 60,99 - 40 = 150 дней;

В 2008 г. продолжительность оборота наличности составила: 49,15 + 23,94+ 101,38 + 68,03 - 44,3 = 198 дней;

Абсолютное изменение продолжительности оборота наличности за 2007-2008г. = 198 - 150 = 48 дней.

4. Объем реализованной продукции в 2008 г. на 12,21% выше, чем в 2007 г., а себестоимость реализованной продукции выше на 5,7%. Вложения в запасы и дебиторскую задолженность за вычетом кредиторской задолженности возросли с 162,1 тыс. руб. до 232 тыс. руб., или на 70%, что непропорционально росту объема продаж и свидетельствует о неудовлетворительном контроле периодов оборачиваемости оборотного капитала. Прирост чистого оборотного капитала на 69,9 тыс. руб. означает, что чистые поступления от прибыли 2008 г. на 26,65 тыс. руб. больше той величины, которую можно было бы получить при отсутствии прироста запасов и дебиторской задолженности (за вычетом кредиторской задолженности) в течение 2008 г., поэтому компании, возможно, придется брать ненужную банковскую ссуду. При этом значительное увеличение чистого оборотного капитала означает, что в текущие активы вкладывается слишком много долгосрочных средств.

Коэффициент общей ликвидности без учета наличности и краткосрочных ссуд свыше 9: 1 (пояснить это соотношение) можно считать слишком (высоким/низким). Причины роста чистого оборотного капитала:

1) рост объема продаж;

2) увеличение периодов оборачиваемости.

Вторая из перечисленных причин более существенна. Длительность оборота запасов сырья и материалов увеличилась с 45 до 49 дней, несмотря на то, что это увеличение было компенсировано продлением срока кредита, предоставляемого поставщиками с 40 до 44 дней. Срок кредита для дебиторов увеличился с 61 до 68 дней. Этот срок представляется слишком большим. Однако наиболее серьезным изменением было увеличение продолжительности оборота готовой продукции с 60 до 101 дня, причем точную причину этого установить не представляется возможным.

2. Пятифакторная модель Альтмана для компаний, акции которых котируются на бирже ()

3. Модифицированная пятифакторная модель Альтмана ()

4. Модель Альтмана для непроизводственных компаний ()

8. Четырехфакторная модель ИГЭА ()

12. Модель Ж. Конана и М. Голдера ()

В итоге расчёта формируется сводная таблица выводов о вероятности банкротства по этим моделям

Выводы по анализу строятся на основе выявленных проблем: примеры проблем, выявляемых при анализе .

Примеры мероприятий для устранения выявленных проблем: примеры мероприятий для ВКР .

Выводы по финансовому анализу вы можете сделать самостоятельно, либо заказать их на любой бирже для студентов.

Для оценки стоимости вы можете оставить заявку на бирже. Если никто не подойдёт - просто удалите заявку и всё.

Хочу выразить благодарность ресурсу afdanalyse.ru , на котором я нашёл исходные данные для создания этой таблицы. Пришлось, конечно, поправить опечатки и ошибки, но без работы авторов этого сайта данная таблица прогноза банкротства предприятия не появилась бы.

Перед вводом данных ознакомьтесь, пожалуйста, со статьёй:

Пользуйтесь. С уважением, Александр Крылов

Если таблица не помещается, откройте её в новом окне: оценка риска развития несостоятельности (банкротства) предприятия

Финансовый анализ:

• Z-модель Альтмана строится с применением аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis). В общем случае формула получения значения скоринга выглядит как многочлен: Z = A1X1 +…
• Пятифакторная модель Альтмана для компаний, чьи акции котируются на бирже, - самая популярная модель Альтмана, именно она была опубликована ученым 1968 году. Формула расчета пятифакторной…
• Модель Альтмана для компаний, чьи акции не торгуются на биржевом рынке Данная модель была опубликована в 1983 году (Altman E.I. Corporate Financial Distress. – New…
• Модель ИГЭА риска банкротства (иркутская модель) - одна из немногих отечественных моделей оценки вероятности наступления банкротства. R-модель разработана в Иркутской государственной экономической академии. Формула расчета модели…
• Прогнозная модель платежеспособности Спрингейта. Гордоном Л. В. Спрингейтом (Gordon LV Springate) в 1978 года, на основании модели Альтмана и пошагового дискриминантного анализа была разработана модель…
• Z-модель Альтмана для непроизводственных компаний В 1993 году Альтман продолжая исследования, пересмотрел модель для непроизводственных компаний. (Altman, E., Corporate financial distress and bankruptcy. (3rd ed.).…
• Двухфакторная модель Альтмана - простая и наглядная методика прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой рассчитывают влияние только двух показателей: коэффициент текущей ликвидности удельный вес заёмных…
• Прогнозирование вероятности банкротства на основе модели Таффлера, Тишоу В 1977 г. британские ученые Р. Таффлер и Г. Тишоу апробировали подход Альтмана на основе данных 80…
• Модель Лиса была разработана Р. Лисом (Lis R.) в 1972 году для предприятий Великобритании Формула показателя Лиса: Z = 0,063Х1 + 0,092Х2 + 0,057Х3 + 0,0014Х4 где…
• Французские экономисты Ж. Конан и М. Голдер, используя метод Альтмана, построили свою модель. Формула Конана-Голдера: Z = -0,16Х1 - 0,22Х2 + 0,87Х3 + 0,10Х4 - 0,24Х5…

Данная модель позволяет определить вероятность банкротства организации в будущем. Z-модель построена с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа. Индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. Числа, представленные в формуле для расчета показателей организации были полученные эмпирическим методом.

Двухфакторная модель

Данная модель рассчитывается путем нахождения следующих показателей

X1=Коэффициент текущей ликвидности;

X2=Коэффициент финансовой независимости;

Затем полученные данные рассчитываются по следующей формуле:

Показатель X1 компании "Магнит" за 2012 год составил 1,868169456, а за 2013 год - 3,094162305.

Показатель X2 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,444194561, а за 2013 год - 0,605993783.

Z = 0.3877-1.0736 * 1,868169456 + 0.579 * 0,444194561 = -2.650555379 за 2012 год.

Z = 0.3877-1.0736 * 3,094162305 + 0.579 * 3,094162305 = -4.060463051 за 2013 год.

Исходя из полученных данных мы определяем вероятность банкротства по критериям, установленным для 2-х факторной модели.

Таблица 2.1 - Критерии оценки вероятности банкротства 2-х факторной модели Альтмана

Основываясь на данных показателях можно сделать вывод, что 2-х факторная модель показала риск банкротства меньше 50% , так как Z<0 в обоих случаях.

Пятифакторная модель

Пятифакторная модель является более точной в связи с большем количеством показателей, которые повышают ее точность. В связи с этим зачастую результаты данных моделей противоречат друг другу. Для данной модели находятся следующие показатели:

X1 = Оценивает сумму чистых ликвидных активов компании по отношению к совокупным активам;

X2 = Уровень финансового рычага компании;

X3 = Отражает эффективность операционной деятельности компании;

X4 = Стоимость всех обязательств;

X5 = Рентабельность активов предприятия.

;

После чего они рассчитываются по следующей формуле:

Z = 1,2*X1+1.4*X2+3.3*X3+0,6*X4+0.999*X5

Показатель X1 компании "Магнит" за 2012 год составил - 0,008787722, а за 2013 год 0,262981806.

Показатель X2 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,844155722, а за 2013 год 0,608191385.

Показатель X3 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,012586261, а за 2013 год 0,010140108.

Показатель X4 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,506691164, а за 2013 год 1,038364119.

Показатель X5 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,004519412, а за 2013 год - 0,003855963.

Z=1,2*(-0,008787722)+1.4*0,844155722+3.3*0,012586261+0,6* 0,506691164+0.999*0,004519412 = 1,521336997 за 2012 год.

Z=1,2*0,262981806+1.4*0,608191385+3.3*0,010140108+0,6*1,038364119+0.999*(-0,003855963) = 1,827379042

Исходя из полученных данных мы определяем вероятность банкротства по критериям, установленным для 5 факторной модели.

Таблица 2.2 - Критерии оценки вероятности банкротства 5-х факторной модели Альтмана

Исходя из полученных данных можно сделать вывод, что 5 факторная модель показала не среднюю вероятность банкротства для 2012 года, которая составляет от 30 до 50% при критерии если 2,77 <= Z < 1,81. В 2013 году риск банкротства весьма возрос и составил от 80 до 100% при критери, если Z < 1,81.

Данная пятифакторная модель Альтмана является модифицированной и предназначена для компаний разместивших свои акции на фондовом рынке, таких как ЗАО "Магнит".

У модели Альтмана очень высокий процент точности прогноза, который составляет при расчете на год 95%, а при расчете на два года 83%. Однако точность данной модели встает под вопросам при использовании ее в России в связи с тем, что она изначально разрабатывалась для американского рынка. Основными причинами является то, что в России сильно отличается конъюнктура рынка и иная форма сдачи бухгалтерской отчетности которая отличается от МСФО.

Для точности данного исследования необходимо рассмотреть другие модели.

Модель Таффлера-Тишоу для прогноза риска банкротства

X1-Cтепень выполнимости обязательств за счет внутренних источников финансирования;

X2 - Состояние оборотного капитала;

X3 - Финансовых рисков;

Данные показатели необходимы для построения модели по формуле. Они рассчитываются следующим образом:

Показатель X1 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,003749558, а за 2013 год-0,001117157.

Показатель X2 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,506691164, а за 2013 год 1,03864119.

Показатель X3 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,083420847, а за 2013 год 0,126628333.

Z = 0,53X1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16X4

Вероятность банкротства Z рассчитывается путем подставления в формулу найденных показателей для расчета с числами, найденными авторами модели эмпирическим методом.

Z = 0,53*0,003749558 + 0,13*0,506691164 + 0,18*0,083420847 + 0,16*0,004519412= 0,083595975

Z = 0,53*(-0,001117157) + 0,13*1,03864119 + 0,18*0,126628333 + 0,16*0,003855963= 0,157805296

Исходя из полученных данных мы определяем вероятность банкротства по критериям, установленными для данной модели.

Таблица 2.3 - Критерии оценки вероятности банкротства модели Таффлера-Тишоу

На основании полученных данных из данной модели можно сделать вывод, что вероятность банкротства компании "Магнит" высокая, так как показатель банкротства Z<0,2. Результаты, полученные при расчетах данной модели, подтверждают результаты пятифакторной модели Альтмана.

Модель Таффлера-Тишоу была разработана британскими учеными для определения вероятности банкротства. Модель строилась путем исследования финансовой отчетности 80 организаций, часть из которых обанкротилась.

Хотя в международной практике менеджмента модель считается весьма точной в своих данных, многие российские ученые утверждают, что данная модель допускает ошибки при использовании ее в России. Она модель разрабатывалась на основе исследований британских организаций, у которых специфика управления финансами отличается даже от американских организаций.

На основании данного вывода необходимо провести более глубокое исследование вероятности банкротства ЗАО "Магнит". Необходимо использовать модель с большим количеством критериев и переменных для диагностики банкротства данного объекта.

В связи с этим рассмотрим девяти факторную модель Фулмера классификации банкротства.

Модель Фулмера классификации банкротства

Данная модель разработана американским учеными путем исследования 60 организаций, 30 из которых в течении нескольких лет обанкротились. Точность данной модели значительно выше, чем у модели Альтмена и Тафлера-Тишоу в связи с тем, что идет более детальный анализ показателей организации. Опираясь на международную практику точность данной модели составляет 98% при интервале исследований в год и 81% при исследуемом периоде больше года.

X1- Нераспределенная прибыль прошлых лет;

X2- Выручка от реализации / Баланс;

X3- Выручка от реализации / Баланс;

X4- Денежный поток / Долгосрочные и краткосрочные обязательства;

X5- Долгосрочные обязательства / Баланс;

X6 - Краткосрочные обязательства / Совокупные активы;

X7 - log (материальные активы);

X8 - Оборотный капитал / Долгосрочные и краткосрочные обязательства;

Х9 - log (прибыль до налогообложения + проценты к уплате/выплаченные проценты.

Данные показатели рассчитываются исходя из данных компании "Магнит", взятых из ее годовой финансовой отчетности и имеют следующий вид:

;

;

Показатель X1 компании "Магнит" за 2012 год составил 0.69242748, а за 2013 год 0,622667417.

Показатель X2 компании "Магнит" за 2012 год составил 0.004519412, а за 2013 год 0,003855963.

Показатель X3 компании "Магнит" за 2012 год составил 0.168441598, а за 2013 год 0,266997356.

Показатель X4 компании "Магнит" за 2012 год составил 0.367661399, а за 2013 год 0,424004302.

Показатель X5 компании "Магнит" за 2012 год составил 0.224151673, а за 2013 год 0,25070425.

Показатель X6 компании "Магнит" за 2012 год составил 0.083420847, а за 2013 год 0,126628333.

Показатель X7 компании "Магнит" за 2012 год составил 7,792423833, а за 2013 год 7,90691997.

Показатель X8 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,514623791, а за 2013 год 2,137242173.

Показатель X9 компании "Магнит" за 2012 год составил 6,902023408, а за 2013 год 7,133075946.

Вероятность банкротства в данной модели рассчитывается по формуле:

H = 5,528*Х1 + 0,212*Х2 + 0,073*Х3 + 1,270*Х4 – 0,120*Х5 + 2,335*Х6 + 0,575*Х7 + 1,083*Х8 + 0,894*Х9 – 6,075

Данная формула рассчитывается путем подставления в формулу найденных показателей для нахождения H. Изначально, представленные в формуле числовые значения были найденные эмпирическим методом.

H = 5,528*0,69242748 + 0,212*0,004519412 + 0,073*0,168441598 + 1,270*0,367661399 – 0,120*0,224151673 + 2,335*0,083420847 + 0,575*7,792423833 + 1,083*0,514623791 + 0,894*6,902023408 – 6,075= 9,6092311

Расчет вероятность банкрота компании "Магнит" за 2013 год

H = 5,528*0,622667417 + 0,212*0,003855963 + 0,073*0,266997356 + 1,270*0,424004302 – 0,120*0,25070425 + 2,335*0,126628333 + 0,575*7,90691997 + 1,083*2,137242173 + 0,894*7,133075946 – 6,075= 11,42957401

На основании полученных данных мы определяем вероятность банкротства по критериям, установленных для данной модели.

Таблица 2.4 - Критерии оценки вероятности банкротства модели Фулмера

Исходя из анализа полученных данных можно сделать вывод, что вероятность банкротства компании ЗАО "Магнит" минимальна так как Н > 0. Данная модель подтверждает показатели, полученные в двухфакторной модели Альтмана, но противоречит результатам 5 факторной модели Альтмана и модели Таффлера-Тишоу.

Положительный результат полученный в данной модели, скорее всего, был получен за счет более глубокого анализа финансового состояния организации.

Прогностическая модель платежеспособности Спрингейта

Данная модель была разработана Гордоном Л. В. Спрингейтом на основании модели Альтмана и пошагового дискриминантного анализа. При разработке модели было отобрано 19 финансовых коэффициентов, которые наиболее точно показывали финансовое состояния организации. Из них Спрингейтом было отобрано четыре коэффициента, которые по его мнению являются основными. На основании этих коэффициентов была построена модель Спрингейта.

Числовые значения, представленные в модели, были получены Спрингейтом путем эмпирического метода. Модель была протестирована на сорока организациях и показала весьма впечатляющие результаты 92,5% точность предсказания неплатежеспособности на год вперёд.

Для построения данной модели находятся следующие показатели:

X1 - Оборотный капитал / Баланс;

X2 - EBIT / Баланс;

X3 - EBT / Краткосрочные обязательства;

X4 - Выручка (нетто) от реализации / Баланс.

Данные показатели рассчитываются исходя из данных компании "Магнит" взятых из ее годовой финансовой отчетности и имеют следующий вид:

;

Показатель X1 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,072423431, а за 2013 год 0,265180282.

Показатель X2 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,096690654, а за 2013 год 0,135257374.

Показатель X3 компании "Магнит" за 2012 год составил 1,159070638, а за 2013 год 1,068144632.

Показатель X4 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,004519412, а за 2013 год 0,003855963.

Вероятность банкротства в данной модели рассчитывается по формуле:

Z = 1,03*X1 + 3,07*X2 + 0,66*X3 + 0,4*X4

Данная формула рассчитывается путем подставления в формулу найденных показателей для нахождения Z-score.

Расчет вероятность банкрота компании "Магнит" за 2012 год:

Z = 1,03*0,072423431+ 3,07*0,096690654+ 0,66*1,159070638+ 0,4*0,004519412=1,138230829

Расчет вероятность банкрота компании "Магнит" за 2012 год:

Z = 1,03*0,265180282+ 3,07*0,135257374+ 0,66*1,068144632+ 0,4*0,003855963=1,394893672

Исходя из полученных данных, необходимо определить вероятность банкротства по критериям, установленным для данной модели.

Таблица 2.5 - Критерии оценки вероятности банкротства модели Спрингейта

Исходя из анализа полученных данных можно сделать вывод, что вероятность банкротства компании ЗАО "Магнит" минимальна так как Z > 0,862. Положительный результат был получен скорее всего за счет того что в основе разработки данной модели легла ранняя двухфакторная модель Альтменна, которая тоже показала положительный результата, в отличии от ее пятифакторной усовершенствованной модели.

Модель прогноза риска банкротства

иркутской государственной экономической академии (ИГЭА)

Данная модель была разработана в Иркутской государственной экономической академии для оценки вероятности наступления банкротства, получившая в дальнейшем название в честь института "ИГЭА". Модель разрабатывалась специально для Российского рынка с целью обеспечить более высокую точность прогноза банкротства путем учета в ней специфики конъюнктуры данного рынка. Эта модель хороша тем, что в ней отсутствуют минусы зарубежных моделей в связи с тем что модель является отечественной. Модель рассчитывается по следующим показателям:

X1 - Чистый оборотный (работающий) капитал / активы;

X2 - Чистая прибыль / собственный капитал;

X3 - Чистый доход / валюта баланса;

X4 - Чистая прибыль / суммарные затраты.

;

;

Показатель X1 компании "Магнит" за 2012 год составил 2,73034 , а за 2013 год 3,7864308.

Показатель X2 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,163313194 , а за 2013 год 0,256943971.

Показатель X3 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,004519412 , а за 2013 год 0,003855963.

Показатель X4 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,272069935, а за 2013 год 0,225788776.

Вероятность банкротства рассчитывается по формуле R- модели ИГЭА, имеющий следующий вид:

R = 8,38*X1 + X2 + 0,054*X3 + 0,63* X4

Данная формула рассчитывается путем подставления в формулу найденных показателей для нахождения R.

Расчет вероятность банкрота компании "Магнит" за 2012 год:

R =8,38*2.73034E-08 + 0.163313194 + 0,054*0.004519412 + 0,63* 0.272069935 = 0.171444144

Расчет вероятность банкрота компании "Магнит" за 2013 год:

R = 8,38*3.78643T-08 + 0.256943971 + 0,054*0.003855963 + 0,63* 0.225788776 = 0.142300747

Таблица 2.6 - Критерии оценки вероятности банкротства модели ИГЭА

Окончание табл. 2.6.

Исходя из анализа полученных данных можно сделать вывод, что вероятность банкротства компании ЗАО "Магнит" высокая, так как R находится в промежутки 0 – 0,18. В процентном отношении вероятность банкротства составила от 60 до 80 %.

Данная модель в сравнении с зарубежными наиболее чата показывает положительный результат. В данном случае она подтверждает результаты зарубежных моделей.

Прогнозирование вероятности банкротства на основе модели Бивера

Данная модель была разработанная финансовым аналитиком Уильямом Бивером. Данная модель предлагает анализ диагностики банротства при использовании собственной системы показателей и оценки финансового состояния предприятия. Пятифакторную модель, содержащую следующие индикаторы:

X1 - коэффициент Бивера;

X2 - рентабельность активов;

X3 - Финансовый леверидж;

X4 - Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами;

X5 - Коэффициент текущей ликвидности.

Данные показатели находятся следующим образом:

После проведения расчетов вероятности банкротства по данным формулам, были получены следующие данные:

Показатель X1 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,369607237 , а за 2013 год 0,425374941.

Показатель X2 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,113082543 , а за 2013 год 0,159990638.

Показатель X3 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,30757252 , а за 2013 год 0,377332583.

Показатель X4 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,579344936 , а за 2013 год 0,462676778.

Показатель X5 компании "Магнит" за 2012 год составил -6,450839237 , а за 2013 год -1,824951694.

На основании полученных данных, необходимо определить вероятность банкротства по критериям, установленным для данной модели.

Таблица 2.7 - Критерии оценки вероятности банкротства модели Бивера

Окончание табл. 2.7.

При проведении анализа вероятности банкротства полученные значения показателей были сравнены с критериями оценки возможного наступления неплатежеспособности согласно критериям, предложенной в данной модели.

Анализ модели Бивера показал минимальный риск банкротства за весь период по показателям X1, X2, X5. Показатель X3 определил вероятность банкротства за следующие 5 лет или 1 год, которая составила 67%, а показатель X4 определил высокий риск банкротства за весь период.

Исходя из этих данных, можно сделать вывод, что риск банкротства при суммарном анализе всех показателей составил 23,5% вероятности за весь период.

При применении данной модели можно отметить, что использование показателей рентабельности активов и вынесение суждения о сроках наступления банкротства компании позволяет получить более детальное представление состояния основных показателей.

К недостатком данной модели, которые привели к трудностям анализа можно отметить: отсутствие результирующего показателя, сложность интерпретации итогового значения; использование устаревших данных.

Модель Лиса - оценки вероятности банкротства организации

Модель Лиса была разработана в 1972 году, для предприятий Великобритании.

Данная модель в процессе разработки учитывала конъюнктуру рынка Англии, также тенденции и механизмы управления экономикой того времени. На сегодняшний день она по-прежнему используется экономистами для проведения анализа диагностики банкротства как иностранными, так и Российскими.

Данная модель рассчитывается путем нахождения и анализа следующих данных:

Х1 - оборотный капитал / сумма активов;
Х2 - прибыль от реализации / сумма активов;
Х3 - нераспределенная прибыль / сумма активов;
Х4 - собственный капитал / заемный капитал.

Представленные показатели рассчитываются следующим образом:

Данные показатели были найдены путем их расчета по данным финансовой отчетности компании "Магнит". Получены следующие значения

Показатель X1 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,072423431 , а за 2013 год 0,265180282.

Показатель X2 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,000312791 , а за 2013 год -0,000141464.

Показатель X3 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,113082543 , а за 2013 год 0,159990638.

Показатель X4 компании "Магнит" за 2012 год составил 2,251265745 , а за 2013 год 1,650181947.

Вероятность банкротства рассчитывается по формуле Z-score модели Лиса, имеющий следующий вид:

Z = 0,063*Х1 + 0,092*Х2 + 0,057*Х3 + 0,0014*Х4

Данная формула рассчитывается путем подставления в нее найденных показателей для нахождения Z.

Расчет вероятности банкротства компании "Магнит" за 2012 год:

Z = 0,063*0,072423431 + 0,092*0,000312791 + 0,057*0,113082543 + 0,0014*2,251265745 = 0.01418893

Расчет вероятности банкротства компании "Магнит" за 2013 год:

Z = 0,063*0,265180282+ 0,092*(-0,000141464) + 0,057*0,159990638+ 0,0014*1,650181947 = 0.028123064

На основании полученных данных необходимо определить вероятность банкротства по критериям, установленным для данной модели.

Таблица 2.8 - Критерии оценки вероятности банкротства модели Лиса

Исходя из полученных данных можно сделать вывод, что модель Лиса показала минимальную вероятность банкротства так как Z > 0,037.

Данная модель при использовании в Российской практике зачатую показывает завышенные показатели Z, что является прогнозом вероятности банкротства, так как значительное влияние на итоговый показатель оказывает прибыль от продаж, без учета финансовой деятельности и налогового режима.

Модель О.П. Зайцевой для оценки риска банкротства предприятия

Данная модель была разработана отечественным экономистом специально для российского рынка. При ее создании учитывалась уникальность стандарта российской сдачи отчетности, конъюнктуры рынка. Данная модель разрабатывалась опираясь на исследования российских организаций и их финансовые показатели. Изначальные числовые значения, представленные в формулах модели были найдены эмпирическим методом.

В данной модели используются следующие показатели:

Х1=Куп– коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;

Х2=Кз– коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности;

Х3=Кс – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов. Этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;

Х4=Кур – убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;

Х5=Кфл – коэффициент финансового левериджа (финансового риска) – отношение заемного капитала (долгосрочные и краткосрочные обязательства) к собственным источникам финансирования;

Х6=Кзаг – коэффициент загрузки активов как величина обратная коэффициенту оборачиваемости активов – отношение общей величины активов предприятия (валюты баланса) к выручке.

Данные показатели находятся следующим образом:

;

;

;

Показатель X1 компании "Магнит" за 2012 год составил 0, а за 2013 год 0.

Показатель X2 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,008222356 , а за 2013 год 0,702498706.

Показатель X3 компании "Магнит" за 2012 год составил 1,116024906 , а за 2013 год 0,324689249.

Показатель X4 компании "Магнит" за 2012 год составил 0 , а за 2013 год 0.

Показатель X5 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,444194561, а за 2013 год 0,605993783.

Показатель X6 компании "Магнит" за 2012 год составил 221,2677328 , а за 2013 год 259,3386026.

Кфакт = 0,25Х1 + 0,1Х2 + 0,2Х3 + 0,25Х4+ 0,1Х5 + 0,1Х6

Кn = 0,25 * 0 + 0,1 * 1 + 0,2 * 7 + 0,25 * 0 + 0,1 * 0,7 + 0,1 * Х6

Рассчет вероятности банкротства компании "Магнит" за 2012 год:

Кфакт = 0,25*0 + 0,1*0,008222356 + 0,2*1,116024906 + 0,25*0+ 0,1*0,444194561 + 0,1*221,2677328 = 22,39521995

Кn = 0,25 * 0 + 0,1 * 1 + 0,2 * 7 + 0,25 * 0 + 0,1 * 0,7 + 0,1 * 221,2677328 = 23,69677328

Рассчет вероятности банкротства компании "Магнит" за 2013 год:

Кфакт = 0,25*0 + 0,1*0,702498706 + 0,2*0,324689249 + 0,25*0+ 0,1*0,605993783 + 0,1*259,3386026 = 26,12964736

Кn = 0,25 * 0 + 0,1 * 1 + 0,2 * 7 + 0,25 * 0 + 0,1 * 0,7 + 0,1 * 259,3386026 = 27,50386026

На основании полученных данных, необходимо определить вероятность банкротства по критериям, установленным для данной модели.

Таблица 2.9 - Критерии оценки вероятности банкротства модели О.П. Зайцевой

Основываясь на результаты полученные путем рассчета вероятности банкротства по модели О.П. Зайцевой, можно оценить вероятность наступления неплатежеспособности путем оценки по предложенным нам критериям в данной модели. Исходя их этого можно сделать вывод, что вероятность банкротства ЗАО "Магнит" минимальна, так как показатель Кфакт< Кn за период в два года.

Модель Ж. Конана и М. Голдера оценки платежеспособности

Французские экономисты Ж. Конан и М. Голдер, опираясь на модель Альтмана, разработали свою модель, позволяющую определить вероятность наступления банкротства хозяйственного субъекта. Данная модель широко используется в Европе и США. В России к данной модели прибегают реже, так как зачастую стараются использовать оригинальную модель Альтмана или отечественные модели.

Данная модель строится по следующим показателям:

Х1 - отношение денежных средств и дебиторской задолженности к валюте баланса;

Х2 - отношение собственного капитала и долгосрочных пассивов к валюте баланса;

Х3 - отношение расходов по обслуживанию займов (или цена заемного капитала) к выручке от реализации (после налогообложения);

Х4 - отношение расходов на оплату труда к добавленной стоимости (себестоимость - стоимость сырья, энергии, услуг сторонних организаций);

Х5 - отношение прибыли до выплаты процентов и налогов (балансовая прибыль) к заемному капиталу.

Данные показатели находятся следующим образом:

;

;

Данные показатели были найдены путем их рассчета по данным финансовой отчетности компании "Магнит". Получены следующие значения:

Показатель X1 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,155743873, а за 2013 год 0,391805837.

Показатель X2 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,916579153, а за 2013 год 0,873371667.

Показатель X3 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,019942937, а за 2013 год 0,0399318.

Показатель X4 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,41799269, а за 2013 год 0,590443216.

Показатель X5 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,367661399, а за 2013 год 0,424004302.

Вероятность банкротства рассчитывается по следующим формулам:

Z = -0,16Х1 - 0,22Х2 + 0,87Х3 + 0,10Х4 - 0,24Х5

Данные формулы рассчитываются путем подставления в них найденных показателей.

Рассчет вероятность банкрота компании "Магнит" за 2012 год:

Z = -0,16*0,155743873 - 0,22*0,916579153 + 0,87*0,019942937 + 0,10*0,41799269 - 0,24*0,367661399 = -0,255655545

Рассчет вероятность банкрота компании "Магнит" за 2013 год:

Z = -0,16*0,391805837 - 0,22*0,873371667 + 0,87*0,0399318 + 0,10*0,590443216 - 0,24*0,424004302 = -0,270583345

На основании полученных данных, необходимо определить вероятность банкротства по критериям, установленным для данной модели.

Таблица 2.10 - Критерии оценки вероятности банкротства модели О.П Ж. Конана и М. Голдера

Окончание табл. 2.10

На основании полученных данных из модели Ж. Конана и М. Голдера можно сделать вывод, что вероятность банкротства предприятия ЗАО "Магнит" минимальна в связи с тем, что Z значительно меньше приближенных в таблице критериев оценки вероятности банкротства.

Модель Р.С. Сайфуллина, Г.Г.Кадыкова

Модель Р.С. Сайфуллина, и Г.Г.Кадыкова является одной из самых знаменитых моделей диагностики банкротства в России. Данная модель может применятся для любой отрасли и любого рынка как в России, так и за ее приделами. Модель разрабатывалась для организаций различного масштаба для определения риска банкротства. Числовые значения, представленные в данной модели, были найдены авторами модели эмпирическим методом.

Показатель X2 компании "Магнит" за 2012 год составил 1,87357037 , а за 2013 год 3,097268943.

Показатель X3 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,004519412, а за 2013 год 0,003855963.

Показатель X4 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,06921062, а за 2013 год -0,036686999.

Показатель X5 компании "Магнит" за 2012 год составил 0,000451731, а за 2013 год -0,00022719.

Вероятность банкротства рассчитывается по следующим формулам:

R= 2*X1 +0,1*X2 +0,08*X3 +0,45*X4+X5

Данные формулы рассчитываются путем подставления в них найденных показателей.

Рассчет вероятности банкротва компании "Магнит" за 2012 год:

R= 2*(-0,973588787)+0,1*1,87357037+0,08*0,004519412+0,45*0,06921062+

0,000451731= -1,727862474

Рассчет вероятности банкротва компании "Магнит" за 2013 год:

R= 2*0,036946692+0,1*3,097268943+0,08*0,003855963+0,45*(-0,036686999)+(-0,00022719) = 0,367192415

На основании полученных данных, необходимо определить вероятность банкротства по критериям, установленным для данной модели.

Таблица 2.11 - Критерии оценки вероятности банкротства модели Р.С. Сайфуллина, Г.Г.Кадыкова

Исходя из полученных данных при рассчете модели Р.С. Сайфуллина, Г.Г. Кадыкова, можно сделать вывод. Что вероятность банкротства компании ЗАО "Магнит" в период с 2012 по 2013 год является высокой, так как показатель банкротства R<1. Данная модель подтверждает вероятность риска, полученную в предыдущих моделях.

2.3 Анализ текущего финансового состояния ЗАО "Магнит"

Таблица 12- Аналитических показателей экспресс-анализа ЗАО "Магнит"

Окончание табл. 2.12

На основании экспресс-анализа ЗАО "Магнит" можно сделать следующие выводы:

1. Оценка имущественного положения помогла определить, что величина основных средств в рассматриваемом периоде уменьшалась, что привело к уменьшению общей суммы основных активов на 0,3%. Общая сумма хозяйственных средств увеличилась что и привело к увеличению коэффициент износа основных средств на 5,8%. Данные показатели характеризуют имущественное положение организации как положительное.

2. Оценка финансового положения показала, что величина собственных средств увеличилась на 3 504 857 рублей. Что в свою очередь привело к увеличению коэффициента текущей ликвидности и абсолютной ликвидности до 3,08 что значительно выше нормы. Коэффициент финансовой независимости (автономии) понизился на 0,07 за счет того, что увеличилась доля заемных средств на 1,7%. На основании увеличения собственного капитала произошло увеличение обеспеченности собственными оборотными средствами по отношению к прошлому году на 1,99%.

3. При проведении экспресс-анализа были выявлены "больные" статьи баланса за рассматриваемый период. Были не погашены кредиты и займы в указанный срок, тем самым задолженность по данной статье расходов осталась прежней. Также просроченная дебиторская и кредиторская задолженность увеличилась на 2 385 904 по сравнению с прошлым годом. Но при этом просроченные векселя были сведены к нулю.

Данный анализ подтвердил рентабельность предприятия и способность ее расплачиваться по своим финансовым обязательствам. Вопросы по больным статьям расходов пока не были решены в связи с тем, что большая часть оборотного капитала является заемной и организации нужно выйти на определенный объем продаж, что бы у собственников появилась возможность выкупить паи и расплатится с долгами. В заключении хочется отметить, что наличие задолженности никак не повлияла на рентабельность организации, так как ее убытки не выросли за рассматриваемый период.

На основании полученных в ходе расчетов финансовых показателей организации ЗАО "Магнит" можно сделать вывод о его финансовом состоянии и вероятности наступления неплатежеспособности в будущем.

Финансовый анализ показал, что хозяйственный субъект является рентабельным, и его производственных мощностей хватает, чтобы добиться в дальнейшей перспективе экономической эффективности. Однако в ходе проведения данного анализа были выявлены следующие негативные факторы: 1. Высокая доля основного, оборотного капитала компании является заемным. Это приводит к ослаблению менеджмента организации в связи с повышением рисков негативных внешних факторов при изменении конъюнктуры рынка; 2. Низкая зарплата сотрудников фронт линии. Это не позволяет привлечь квалифицированный персонал, что влияет на качество обслуживания потребителей и репутацию компании. Решение данных проблем было предложено в данном разделе. Однако данные проблем никак не отражаются на решении об открытии филиала, или приобретении франшизы.

Также, были проведены анализы вероятности банкротства данного хозяйственного субъекта для определения его платежеспособности в будущем.

Для анализа вероятности банкротства были применены одиннадцать моделей, разработанные как зарубежными экономистами, так и отечественными. Шесть моделей показали, что вероятность банкротства минимальна, остальные пять определили высокий и средний риск наступления банкротства. Модели, которые определили высокую степень банкротства были разработаны для зарубежных рынков и не учитывали уникальность нашей конъюнктуры рынка и специфическую форму ведения отчетности. После чего, для определения рентабельности был праведен экспресс-анализ финансового состояния, который подтврердл высокий уровень рентабельности организации.

На основании проведенных анализов можно сделать вывод, что ЗАО "Магнит" является платежеспособным и перспективным хозяйственным субъектом. На основании этого утверждения, подкрепленных представленными расчетами в данном разделе, можно рекомендовать данный субъект рынка как перспективный объект инвестиционной деятельности, а также как надежный бизнес, который можно приобрести посредством покупки франшизы, или приобретения достаточной доли акций. Также, данный бизнес рекомендуется к развитию путем создания новых конкурентных преимуществ и открытием новых филиалов.