- •Вопросы к экзамену
- •1.Место экономического анализа в системе экономических наук.
- •2.Макроэкономический анализ и микроэкономический анализ.
- •3.Предмет экономического анализа (эа).
- •4.Принципы и задачи эа хозяйственной деятельности.
- •5.Использование методов детерминированного факторного анализа в системе эа (метод цепных подстановок).
- •6. Детерминированный факторный анализ Метод абсолютных разниц
- •7.Использование методов детерминированного факторного анализа в системе эа (интегральный метод).
- •8.Задачи анализа основных средств предприятия, источники информации.
- •9.Анализ движения основных средств.
- •10.Анализ показателей использования основных средств.
- •11.Задачи анализа трудовых ресурсов предприятия, источники информации.
- •12.Анализ обеспеченности предприятия трудовыми ресурсами.
- •13. Анализ движения рабочей силы
- •14. Анализ использования рабочего времени.
- •15. Анализ производительности труда
- •16. Анализ использования фонда заработной платы
- •17. Задачи анализ материальных ресурсов предприятия , источник информации
- •18. Задачи обеспечности предприятия материальными ресурсами.
- •19. Оценка эффективности использования материальных ресурсов.
- •20. Анализ резервов роста объема производства.
- •21. Методика анализа общей суммы затрат на производство продукции.
- •22. Анализ и расчет показателя затрат на рубль продукции.
- •23. Задачи и источники данных для анализа финансовых результатов.
- •24. Показатели прибыли и порядок их расчета.
- •25.Анализ финансовых результатов.
- •26.Показатели рентабельности и методика их расчета.
- •27. Основные источники резервов увеличения прибыли и методика их подсчета
- •28.Маржинальный анализ, понятие и значение.
- •29. Методика маржинального анализа прибыли по отдельным видам продукции и в целом по предприятию. Ее преимущества.
- •30. Безубыточный объем продаж. Зона безопасности предприятия.
- •33. Анализ объемов и эффективности инвестиционной деятельности предприятия
- •34. Основные задачи анализа финансового состояния предприятия и основные источники его информационного обеспечения
- •35. Основные источники формирования капитала предприятия.
- •36. Анализ финансового равновесия активов и пассивов баланса
- •37. Анализ финансовой устойчивости предприятия
- •40.Анализ состояния дебиторской и кредиторской задолженности.
- •41. Анализ деловой активности. Оценка деловой активности.
- •42. Оценка эффективности использования собственного и заемного капитала. Эффект финансового рычага.
- •43. Анализ платежеспособности и кредитоспособности организаций.
- •44. Методы диагностики риска банкротства.
- •44. Методы диагностики риска банкротства
- •45. Комплексный анализ и рейтинговая оценка финансового состояния предприятия
44. Методы диагностики риска банкротства.
Известны два основных подхода к прогнозированию банкротства. Первый — количественный — базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами. Второй — качественный — исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании. Метод интегральной балльной оценки несет в себе черты как количественного, так и качественного подхода.
Учеными Казанского государственного технологического университета была разработана методика прогнозирования банкротства с учетом специфики отраслей. Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности.
В Сбербанке РФ была разработана методика, позволяющая установить рейтинг заемщиков. Рассчитывается ряд показателей, характеризующих платежеспособность организации. Определение динамики оценочных показателей позволяет установить возможность возникновения критической ситуации.
Коэффициент Альтмана (Z-коэффициент). Позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов. Z-коэффициент имеет серьезный недостаток: его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний.\Британский ученый Таффлер предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель, которая включает измерение прибыльности, соответствия оборотного капитала, финансового риска и ликвидности.
Финансовый аналитик Уильям Бивер предложил исследовать тренды показателей для диагностики банкротства. Значения показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы: для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.
Французы Ж. Конан и М. Голдер разработали модель, позволяющую оценить вероятность задержки платежей фирмой. Наибольшую роль играет показатель отношения финансовых издержек к выручке от реализации. Влияние этого фактора превышает совокупное влияние всех остальных.
Отечественный вариант интегральной балльной оценки финансовой устойчивости предложил B.Ковалев. Данный вариант учитывает комплексный показатель, в котором значения весовых множителей выражают степень значимости каждого коэффициента.
44. Методы диагностики риска банкротства
Несостоятельность (банкротство) — признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей (далее — банкротство).
Наиболее широкое распространение в западных методиках прогнозирования риска банкротства нашли модели, разработанные известными экономистами Альтманом, Бивером, Лисом и Таффлером.
Двухфакторная модель Альтмана
В модели учитываемым фактором риска является возможность необеспечения заемных средств собственными в будущем периоде.
Z = −0,3877 − 1,0736Ктл + 0,0579Кзс,
где Ктл — коэффициент текущей ликвидности;
Кзс — коэффициент капитализации.
Интерпретация результатов:
Z < 0 — вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z;
Z = 0 — вероятность банкротства равна 50%;
Z > 0 — вероятность банкротства больше 50% и возрастает по мере увеличения рейтингового числа Z.
Модель Лиса
В этой модели факторы-признаки учитывают такие результаты деятельности, как ликвидность, рентабельность и финансовая независимость организации.
Z = 0,063Х1 + 0,092Х2 + 0,057Х3 + 0,001Х4,
где Х1 — оборотный капитал / сумма активов;
Х2 — прибыль от реализации / сумма активов;
Х3 — нераспределенная прибыль / сумма активов;
Х4 — собственный капитал / заемный капитал.
Интерпретация результатов:
Z < 0,037 — вероятность банкротства высокая;
Z > 0,037 — вероятность банкротства малая.
Модель Таффлера
В целом по содержательности и набору факторов-признаков модель Таффлера ближе к российским реалиям, чем модель Лиса.
Z = 0,53Х1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16Х4,
где Х1 — прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;
Х2 — оборотные активы / сумма обязательств;
Х3 — краткосрочные обязательства / сумма активов;
Х4 — выручка от реализации / сумма активов.
Интерпретация результатов:
Z > 0,3 — малая вероятность банкротства;
Z < 0,2 — высокая вероятность банкротства.
Модель Бивера
Уильям Бивер предложил свою систему показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства - пятифакторную систему, содержащую следующие индикаторы:
- рентабельность активов;
- удельный вес заёмных средств в пассивах;
- коэффициент текущей ликвидности;
- доля чистого оборотного капитала в активах;
- коэффициент Бивера (отношение суммы чистой прибыли и амортизации к заёмным средствам).
Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет. Система показателей У. Бивера и их значения для диагностики банкротства представлены в таблице.
Двухфакторная модель прогнозирования банкротства
Данная модель дает возможность оценить риск банкротства предприятий среднего класса производственного типа.
Z = 0,3872 + 0,2614Ктл + 1,0595Кфн,
где Кфн — коэффициент финансовой независимости.
Интерпретация результатов:
Z < 1,3257 — вероятность банкротства очень высокая;
1,3257 < Z < 1,5457 — вероятность банкротства высокая;
1,5457 < Z < 1,7693 — вероятность банкротства средняя;
1,7693 < Z < 1,9911 — вероятность банкротства низкая;
Z > 1,9911 — вероятность банкротства очень низкая.
Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства
Модель разработана для прогнозирования риска несостоятельности торгово-посреднических организаций.
Z = 8,38Х1 + Х2 + 0,054Х3 + 0,63Х4,
где Х1 — чистый оборотный капитал / общая сумма активов;
Х2 — чистая прибыль / собственный капитал;
Х3 — выручка от реализации / общая сумма активов;
Х4 — чистая прибыль / интегральные затраты.
Z < 0 — вероятность банкротства максимальная (90−100%);
0 < Z < 0,18 — вероятность банкротства высокая (60−80%);
0,18 < Z < 0,32 — вероятность банкротства средняя (35−50%);
0,32 < Z < 0,42 — вероятность банкротства низкая (15−20%);
Z > 0,42 — вероятность банкротства минимальная (до 10%).