Пятифакторная модель z показателя э альтмана. Пятифакторная Z - модель Альтмана

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

	Показатель

	Текущие обязательства (краткосрочные обязательства)
	Заемные средства (сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств)
	Общая величина пассивов
	К тл (п.1/п.2)
	К зс (п.3/п.4)
	Значение

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

	Показатель
	Текущие активы (оборотные активы)
	Сумма активов
	Заемный капитал (сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств)
	Нераспределенная (реинвестированная) прибыль
	Прибыль до налогообложения
	Балансовая стоимость капитала
	Объем продаж (выручка)
	Х 1 (п.1/п.2)
	Х 2 (п.4/п.2)
	Х 3 (п.5/п.2)
	Х 4 (п.6/п.3)
	Х 5 (п.7/п.2)
	Значение

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"

Показатель

1. Выручка от реализации продукции
2. Закупки сырья и материалов
3. Стоимость потребленных сырья и материалов
4. Себестоимость произведенной продукции
5. Себестоимость реализованной продукции
Средние остатки
6. Дебиторская задолженность
7. Кредиторская задолженность
8. Запасы сырья и материалов
9. Незавершенное производство
10. Готовая продукция

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

	п/п Показатель	2007 г., руб.	Изменение (+, -)
абс., руб.
	Дебиторская задолженность
	Запасы сырья и материалов
	Незавершенное производство
	Готовая продукция
	Кредиторская задолженность
	Чистый оборотный капитал
	Коэффициент покрытия

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.

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

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

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

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

2. Оценка финансового положения	1. Величина собственных средств (собственный капитал)		47 377 703	50 882 560
2. Коэффициент текущей ликвидности	от 1,5 до 2,5	0,90	3,08
3. Коэффициент абсолютной ликвидности	от 0,2	0,90	3,08
4. Коэффициент автономии	от 0,5	0,69	0,62
5. Доля долгосрочных заемных средств в общей сумме источников		22,4%	25,1%
6. Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами	от 0,1	-2,03	0,04
3. Наличие "больных"статей баланса	1. Убытки
2. Кредиты и займы, не погашенные в срок		3 299 214	3 299 214
3. Просроченная дебиторская и кредиторская задолженность		15 913 446	18 299 350
4. Векселя выданные (полученные) просроченные		1 041 354

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.

Z-модель Альтмана (англ. Z score model ) - математическая формула, измеряющяя степень риска банкротства каждой отдельной компании, разработанная американским экономистом Эдвардом Альтманом в 1968 году.

Общий экономический смысл модели представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. При разработке собственной модели Альтман изучил финансовое положение 66 предприятий, половина из которых обанкротилась, а другая половина продолжала успешно работать. На сегодняшний день в экономический литературе упоминается четыре модели Альтмана, рассмотрим формулы их расчета.

I. Двухфакторная модель Альтмана - это одна из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние только двух показателей это: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах. Формула модели Альтмана принимает вид:

Z = – 0,3877 – 1,0736 × К тл + 0,579 × (ЗК/П)

где К тл - коэффициент текущей ликвидности;
ЗК - заемный капитал;
П - пассивы.

При значении Z > 0 ситуация в анализируемой компании критична, вероятность наступления банкротства высока.

В России применение двухфакторной модели Альтмана было исследовано М. А. Федотовой, которая считает, что для повышения точности прогноза необходимо добавить к ней третий показатель - рентабельность активов. Но практической ценности модифицированная формула по М. А. Федотовой не имеет, так как в России отсутствует какая либо значимая статистика по организациям-банкротам и весовой фактор, предложенный М. А. Федотовой, не был определен.

II. 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 = 1,2 × Х 1 + 1,4 × Х 2 + 3,3 × Х 3 + 0,6 × Х 4 + Х 5

где X 1 - оборотный капитал к сумме активов предприятия. Показатель оценивает сумму чистых ликвидных активов компании по отношению к совокупным активам.
X 2 - не распределенная прибыль к сумме активов предприятия, отражает уровень финансового рычага компании.
X 3 - прибыль до налогообложения к общей стоимости активов. Показатель отражает эффективность операционной деятельности компании.
X 4 - рыночная стоимость собственного капитала/бухгалтерская (балансовая) стоимость всех обязательств.
Х 5 - объем продаж к общей величине активов предприятия характеризует рентабельность активов предприятия.

В результате подсчета Z - показателя для конкретного предприятия делается заключение:

Если Z < 1,81 - вероятность банкротства составляет от 80 до 100%;
Если Z = 1,81-2,77 - средняя вероятность краха компании от 35 до 50%;
Если Z = 2,77-2,99 - вероятность банкротства не велика от 15 до 20%;
Если Z > 2,99 - ситуация на предприятии стабильна, риск неплатежеспособности в течении ближайших двух лет крайне мал.

Точность прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года - 83%, что является ее достоинством. Недостатком же этой модели заключается в том, что ее по существу можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, разместивших свои акции на фондовом рынке.

III. Модель Альтмана для компаний, чьи акции не торгуются на биржевом рынке. Данная модель была опубликована в 1983 году, модифицированный вариант пятифакторной модели имеет вид:

Z = 0,717 × Х 1 + 0,847 × Х 2 + 3,107 × Х 3 + 0,42 × Х 4 + 0,995 × Х 5

где Х 4 - балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал.

Если Z < 1,23 предприятие признается банкротом, при значении Z в диапазоне от 1,23 до 2,89 ситуация неопределенна, значение Z более 2,9 присуще стабильным и финансово устойчивым компаниям.

IV. Семифакторная модель была разработана Эдвардом Альтманом в 1977 году и позволяет прогнозировать банкротство на горизонте в 5 лет с точностью до 70%. Однако, к сожалению, из-за сложности вычислений практического распространения не получила.

Добавить в закладки

Добавить комментарии

Модель Альтмана - это формула, предложенная американским экономистом Эдвардом Альтманом, которая прогнозирует вероятность банкротства предприятия.

Анализ модели Альтмана производится в программе ФинЭкАнализ в блоке Модели оценки вероятности банкротства предприятия .

Модель Альтмана - что показывает

Модель Альтмана, показывающая вероятность банкротства , построена на выборе из 66 компаний – 33 успешных и 33 банкрота. Модель предсказывает точно в 95% случаев.

Самой простой является двухфакторная Модель Альтмана. Для нее используются два ключевых показателя: показатель текущей ликвидности и показатель удельного веса заемных средств в активах. Они перемножаются на соответствующие константы - определенные практическими расчетами весовые коэффициенты (a, b, y).

Формула двухфакторной Модели Альтмана

Так как двухфакторная модель не обеспечивает комплексную оценку финансового положения предприятия, аналитики чаще используют пятифакторную модель (Z5) Эдварда Альтмана. Она представляет собой линейную дискриминантную функцию, коэффициенты которой рассчитаны по данным исследования совокупности компаний.

Формула пятифакторной Модели Альтмана

Z5= 1,2 * X1 + 1,4 * X2 + 3,3 * X3 + 0,6 * X4 + 0,999 * X5

X1 - оборотный капитал / сумма активов предприятия,
X2 - нераспределенная прибыль / сумма активов предприятия,
X3 - прибыль до налогообложения / общая стоимость активов,
X4 - рыночная стоимость собственного капитала / бухгалтерская (балансовая) стоимость всех обязательств,
Х5 - объем продаж / общая величине активов предприятия.

В результате подсчета Z – показателя делается заключение:

Позже была получена модифицированная пятифакторная модель Альтмана для компаний, акции которых не котируются на бирже:

Формула модифицированной пятифакторной Модели Альтмана

Z модифицированная = 0,717 * X1 + 0,847 * X2 + 3,107 * X3 + 0,42 * X4 + 0,995 * X5

где Х4 – балансовая стоимость собственного капитала / заемный капитал (обязательства).

Z в диапазоне от 1,23 до 2,89 ситуация неопределенна,
Z более 2,9 присуще стабильным и финансово устойчивым компаниям.

Синонимы

Z-счет Альтмана

Страница была полезной?

Еще найдено про модель альтмана

Финансовая диагностика российских предприятий с применением модели Альтмана для развитых и формирующихся рынков Альтманом В России дискриминантные модели Альтмана хорошо известны и широко применяются на практике Однако их релевантность нередко подвергается сомнению
Оценка риска вероятности банкротства с помощью logit-моделей В России среди MDA-моделей прогнозирования риска банкротства часто используют двух- и пятифакторные модели Альтмана которые имеют множество недостатков Условия функционирования российских предприятий нередко отличаются от западных Экономическая
Актуальные вопросы и современный опыт анализа финансового состояния организаций - часть 5 Ввиду чего зарубежными аналитиками используется пятифакторная модель Альтмана Z5 Z5 1,2X1 1,4X2 3,3X3 0,6X4 0,999X5, 41 где X1 оборотный капитал к
Векторный метод прогнозирования вероятности банкротства предприятия Z-счет Э Альтмана пятифакторная модель Э Альтмана семифакторная модель Э Альтмана коэффициент У Бивера модель Д Коннана - М
Какая модель лучше прогнозирует банкротство российских предприятий? К В Шамшев заявил что по модели Альтмана признаки банкротства выявлены у 40% компаний 8 из 20 крупнейших имеют признаки банкротства
Сбалансированность платежеспособности предприятия и ликвидности его финансовых ресурсов Экономисты из разных стран на практике проверяющие множество методов апробировали и модель Альтмана применив ее к разным периодам времени После внесения незначительных корректив в предложенную Альтманом
Разработка моделей прогнозирования банкротства российских предприятий для отраслей строительства и сельского хозяйства С 28-35. Проанализируем подробно результаты моделирования Модель Альтмана обеспечивает общую точность прогноза в 64,1% случаев для предприятий строительства и 62,7% -
Анализ финансового состояния с целью определения кредитоспособности организации Колышкин Рассмотрим методику определения вероятности банкротства на примере модели Альтмана как наиболее известной Z-модель Альтмана выглядит следующим образом 4, с 131 Z5 1.2
Результативность применения кейс-метода в оценке риска банкротства организации В частности студенты пришли к выводу что Модель Альтмана в настоящее время является наиболее известной но Z-коэффициент имеет общий серьёзный недостаток -по
Методы прогнозирования вероятности банкротства организации Рентабельность вложений в предприятие 19,4 Модель Альтмана представляет собой пятифакторную модель построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий
Диагностика банкротства сельскохозяйственного предприятия с учетом международного опыта Саратовской области по пятифакторной модели Альтмана за 2013-2015 гг Коэффициенты 2013 г 2014 г 2015 г Отношение 2015 г
Антикризисное управление как инструмент финансовой стабилизации предприятия При построении модели Альтман обследовал 66 предприятий половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965
Совершенствование подходов и методик анализа финансового состояния предприятия С этой точки зрения интересен прогностический потенциал существующих методов среди которых наиболее известными и широко применяемыми по крайней мере в учебных целях являются методы прогнозирования вероятности утраты платежеспособности пятифак-торная модель Альтмана модель Бивера а также методика оценки финансового состояния применяемая арбитражными управляющими Как показало
Как спрогнозировать банкротство дебитора Двухфакторная модель Альтмана - один из самых простых способов оценить вероятность банкротства потенциального покупателя И главное
Анализ эффективности применения Z-счета Альтмана при диагностике банкротства российских компаний в условиях кризисных явлений в экономике Для анализа банкротства предприятия мы используем модель Альтмана и проанализируем показатели компании за 2013-2014 гг В западной практике финансово-хозяйственной деятельности для
Индекс кредитоспособности Анализ модели Альтмана производится в программе ФинЭкАнализ в блоке Модели оценки вероятности банкротства предприятия Результаты многочисленных
Оценка вероятности банкротства компании ООО «Криотерм» в условиях современной экономики Таблица 3 - Расчет вероятности банкротства по двухфакторной и пошагового дискриминантного анализа была разработана модель прогнозирования вероятности банкротства предприятия В процессе

Z - модель Альтмана

Z – модель Альтмана представляет собой статистическую модель, которая на основе оценки показателей финансового положения и платежеспособности компании позволяет оценить уровень риска банкротства.

Модель Альтмана была построена при помощи множественного линейного дискриминантного анализа – статистического метода, который позволяет подобрать такие классифицирующие переменные, дисперсия которых между рассматриваемыми группами была бы максимальной, а внутри этих групп – минимальной. В данном случае классификация производилась только по двум группам: компании, потерпевшие в последующем банкротство, и компании, сумевшие его избежать. Построение такой модели представляет собой пошаговый процесс, в ходе которого последовательно включаются или исключаются переменные на основе определенных статистических критериев.

Суть процесса заключается в следующем:

Сравнительный анализ за один и тот же период на основе ряда коэффициентов двух выборок, включающих фирмы, имеющие трудности по платежам, и «здоровые» фирмы.

Отбор с помощью различных статистических тестов коэффициентов, позволяющих определить лучшую фирму, представленную в одной из выборок.

Разработка с помощью приемов дискриминантного анализа линейной комбинации Z из определяющих коэффициентов, которая позволит установить различие между неплатежеспособными и здоровыми коммерческими организациями и может служить инструментом предсказания.

Первоначально в модели использовалось 22 различных финансовых показателя, на основе которых был осуществлен пошаговый дискриминантный анализ 66 компаний, 33 из которых успешно функционировали и 33 потерпели банкротство. В ходе анализа коэффициенты, имеющие наименьшую статистическую значимость, отсеивались, после чего анализ статистической значимости коэффициентов повторялся. В результате в модели осталось только пять основных финансовых показателей. Когда число коэффициентов уменьшили с пяти до четырех, статистическая точность модели резко понизилась, и был сделан вывод о том, что дискриминантная функция с пятью переменными является наиболее предпочтительной.

Двухфакторная Z - модель Альтмана

Самой простой (и наименее точной) из моделей Альтмана является двухфакторная. Для нее выбирается два основных показателя, от которых зависит вероятность банкротства:

1) коэффициент покрытия, характеризующий ликвидность;

2) коэффициент финансовой зависимости, характеризующий финансовую устойчивость.

Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты суммируются с постоянной величиной, также полученной опытно-статистическим способом, формула (1.2):

где X1 – коэффициент покрытия, отношения текущих активов к текущим обязательствам;

X2 – коэффициент финансовой зависимости, отношение заемных средств к общей величине пассивов.

Если Z = 0, вероятность банкротства равна 50 процентов;

Z>0 – вероятность банкротства велика (больше 50 процентов);
Z <0 – вероятность банкротства мала (меньше 50 процентов).

Данная модель позволяет в первом приближении разделить заемщиков на потенциальных банкротов и не банкротов.

Как показывают исследования американских аналитиков, представленная модель Альтмана позволяет в 95 процентах случаев предсказать кризис предприятия на год вперед.

Достоинство модели состоят в возможности применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как не учитывает влияния на финансовое состояние предприятия других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности).

Пятифакторная Z - модель Альтмана

В западной практике чаще используются многофакторные модели Альтмана. В 1968 году Альтманом была предложена пятифакторная модель прогнозирования вероятности банкротства.

Данная формула (1.3) применима для акционерных обществ открытого типа:

где X1 – доля оборотных средств в активах, т.е. отношение текущих активов (оборотного капитала) к общей сумме активов, демонстрирует степень ликвидности активов;

X2 – рентабельность активов, исчисленная исходя из нераспределенной прибыли, т.е. отношение нераспределенной прибыли к общей сумме активов, свидетельствует об уровне формирования прибыли предприятия;

X3 – это показатель доходности активов, рентабельность активов, исчисленная по балансовой стоимости, т.е. отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к сумме активов, показывает в какой степени доходы предприятия достаточны для возмещения текущих затрат и формирования прибыли;

X4 – это соотношение собственного и заемного капиталов, т.е. отношение рыночной стоимости акций фирмы к полной балансовой стоимости долговых обязательств.

X5 – это показатель оборачиваемости активов, отдача всех активов, т.е. отношение выручки от реализации (объема продаж) к общей сумме активов, представляет собой мультипликатор формирования прибыли в процессе использования капитала предприятия.

В зависимости от значений показателя вероятности банкротства Z дается оценка вероятности банкротства акционерным обществам открытого типа:

Если Z ≤ 1,8 – вероятность банкротства очень высокая (80 – 100 процентов);

1,8<Z ≤2,7 – высокая (35 – 50 процентов);

2,7<Z ≤2,9 – возможная (15 – 20 процентов);

Z >2,9 – очень низкая (0 – 10 процентов).

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах от -14, до +22.

Суть подхода Альтмана заключается в выборе двух групп предприятий (соответственно обанкротившихся и продолжавших функционировать) и проведении дискриминантного анализа на основе финансовых показателей этих предприятий, взятых по состоянию за год до объявления дефолта. (Таблица 1.1)

Таблица 1.1 – Результат прогноза по модели Альтмана за год до банкротства

Источник:

В результате по группе предприятий, которые объявили о своем банкротстве, модель правильно предсказала это событие в 31 случае из 33 (94 процента) и ошиблась в 2 случаях (6 процентов). По второй группе компаний, которые избежали банкротства, модель ошибочно спрогнозировала дефолт только в 1 случае (3 процента), а в оставшихся 32 случаях (97 процента) была предсказана незначительная вероятность банкротства, что и подтвердилось в действительности.

Аналогичные расчеты были осуществлены на основе финансовых показателей за два года до банкротства. (Таблица 1.2)

Таблица 1.2 – Результат прогноза по модели Альтмана за два года до банкротства

Возможно, будет полезно почитать: