Диплом: Оценка риска банкротства хозяйствующего субъекта и меры его снижения (на примере АО «Пермский мукомольный завод»)

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
44
Рассчитаем Z-показатель двухфакторной модели за 3 года:
Z (2016) = -0,3877 - 1,0736 • 1,15 + 0,579 •
 
  
= -1,37;
Z (2017) = -0,3877 - 1,0736 • 1,2 + 0,579 •
 
 
= -1,44;
Z (2018) = -0,3877 - 1,0736 • 1,33 + 0,579 •
 
 
= -1,61 .
Т.к. Z величина отрицательная, то есть меньше 0, то вероятность
банкротства по 3 расчетным годам меньше 50%
Сведем данные в таблицу 2.
Таблица 2
Значение двухфакторной модели Альтмана по АО «Пермский
мукомольный завод» в 2016-2018 гг.
Наименование
показателя
2016 г. 2017 г. 2018 г.
Коэффициент
текущей
ликвидности
1,15 1,2 1,33
Двухфакторная
модель
-1,37 -1,44 -1,61
Коэффициент
финансовой
зависимости
0,44 0,40 0,36
В результате проведенного двухфакторного анализа видно, что в 2016г.,
2017 г. и 2018 г. состояние предприятия удовлетворительно.
2. Пятифакторная модель Альтмана. Она разработана для акционерных
обществ, участников фондового рынка. Несомненным достоинством этой
модели является высокая точность оценки. [17, c.42]
Пятифакторная модель прогнозирования банкротства имеет следующий
вид (29):
Z= 1,2*К 1 + 1,4*К 2 + 3,3*К 3 + 0,6*К 4 + 1*К 5 (29)
где К 1 - отношение собственных оборотных средств к сумме активов;
К 2 - отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;
К 3 - отношение балансовой прибыли (до уплаты налогов и процентов) к сумме
активов;
45
К 4 – отношение рыночной стоимости обыкновенных и привилегированных
акций к балансовой оценке заемного капитала (долгосрочного и
краткосрочного);
К 5 - отношение выручки от реализации к сумме активов.
Проведем расчет пятифакторной модели.
Z(2016) = 1,2
  
 
+ 1,4
 
  
+ 3,3

  
+ 0,6
 

+
1
 
  
= 2,76
Z(2017) = 1,2
  
 
+ 1,4
 
 
+ 3,3

 
+ 0,6
 

+
1
 
  
=3,58
Z(2018) = 1,2
  
 
+ 1,4
 
 
+ 3,3

 
+ 0,6
 

+
1
  
 
=3,57
Т.к. Z>2,9 ,то вероятность банкротства по 3 расчетным годам меньше
50%, предприятие находится в зоне финансовой устойчивостизеленая» зона).
Сведем данные в таблицу 3.
Таблица 3
Значение пятифакторной модели Альтмана по АО «Пермский
мукомольный завод» в 2018 гг. чтобы выявить степень банкротства
к отчетному году.
Коэф-т
Расчет
Значение
на
31.12.2018
Множитель
Произведение
(гр. 3 х гр. 4)
К
1
Отношение
собственных оборотных
средств к сумме
активов
0,12 1,2 0,14
К
2
Отношение
нераспределенной
прибыли к сумме
активов
0,25 1,4 0,35
К
3
Отношение балансовой
прибыли (до уплаты
налогов и процентов) к
сумме активов
0,08 3,3 0,26
46
Таблица 3 (окончание)
К
4
Отношение рыночной стоимости
обыкновенных и привилегированных
акций к балансовой оценке заемного
капитала (долгосрочного и
краткосрочного)
1,8
0,6 1,08
К
5
Отношение выручки от реализации к
сумме активов
1,74
1 1,74
Z-счет Альтмана: 3,57
Предполагаемая вероятность банкротства в зависимости от значения Z-
счета Альтмана составляет:
Если Z>2,9 – зона финансовой устойчивостизеленая» зона).
Если 1,8<Z<2,9 – зона неопределенностисерая» зона).
Если Z<1,8 – зона финансового рискакрасная» зона).
По результатам расчетов для АО «Пермский Мукомольный Завод»
значение Z-счета на 31.12.2018 составило 3,57. Такое значение показателя
говорит о существовании некоторой вероятности банкротства АО «Пермский
Мукомольный Завод», предприятие находится в «зеленой зоне».
3. Другая модель прогноза банкротства Тест Ричарда Таффлера и Г.
Тишоу;
Модель Таффлера была разработана по результатам тестирования
модели Альтмана в более поздний период и включает четыре фактора (30):
Z = 0,53X1 + 0,13X2 + 0,18X3 + 0,16X4 (30)
где Х1 - отношение прибыли до уплаты налога к сумме текущих обязательств
(показывает степень выполнимости обязательств фирмы за счет внутренних
источников финансирования);
Х2 - отношение суммы текущих активов к общей сумме активов (характеризует
состояние оборотного капитала);
Х3 - отношение суммы текущих обязательств к общей сумме активов
(показатель финансовых рисков);
Х4 - отношение выручки к общей сумме активов (определяет способность
компании рассчитаться по обязательствам). [17, c.48]
47
Проведем расчет модели Таффлера:
Z(2016) = 0,53
 
 
+ 0,13
 

+ 0,18
 
  
+ 0,16
  
  
= 0,49
Z(2017) = 0,53
 
 
+ 0,13
 
 
+ 0,18
 
 
+ 0,16
  
 
= 0,61
Z(2018) = 0,53
 
 
+ 0,13
 

+ 0,18
 
 
+ 0,16
  
 
= 0,54
Сведем данные в таблицу 4.
Таблица 4
Значение Модели Таффлера по АО «Пермский мукомольный
завод» в 2018 гг. чтобы выявить степень банкротства к отчетному
году.
Коэф-т
Расчет
Значение на
31.12.2018
Множитель
Произведение
(гр. 3 х гр. 4)
X
1
Прибыль от продаж /
Краткосрочные
обязательства
0,14 0,53 0,07
X
2
Оборотные активы /
Обязательства
1,31 0,13 0,17
X
3
Краткосрочные
обязательства /
Активы
0,35 0,18 0,06
X
Выручка / Активы 1,5 0,16 0,24
Итого Z-счет Таффлера: 0,54
Вероятность банкротства по модели Таффлера:
- Z больше 0,3 – вероятность банкротства низкая;
- Z меньше 0,2 – вероятность банкротства высокая.
Поскольку в данном случае значение итогового коэффициента составило
0,54, вероятность банкротства можно считать низкой.
4. Среднесрочный рейтинговый прогноз Сайфулина и Кадыкова. Еще
одну методику прогнозирования банкротства, адаптированную для российских
условий, предложили Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков. Пятифакторная модель
данной методики рассчитывается по следующей формуле (30):
R = 2К
1
+ 0,1К
2
+ 0,08К
3
+ 0,45К
4
+ К
5
(30)
где К1 – коэффициент обеспеченности собственными средствами;
К2 – коэффициент текущей ликвидности;
48
К3 – коэффициент оборачиваемости активов;
К4 – рентабельность продаж;
К5 – рентабельность собственного капитала.
Проведем расчет пятифакторной модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г.
Кадыкова:
R(2016) = 2
  
 
+ 0, 1
 
 
+ 0,08
  
(    )/
+
0,45
 
  
+
 
 
= 1,57
R(2017) = 2
  
 
+ 0,1
 
 
+ 0,08
  
(    )/
+
0,45
 
  
+
 
 
= 1,74
R(2018) = 2
  
 
+ 0,1
 
 
+ 0,08
  
(    )/
+
0,45
 
  
+
 
 
= 0,78
Сведем данные в таблицу 5.
Таблица 5
Значение Модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова по АО
«Пермский мукомольный завод» в 2018 гг. чтобы выявить степень
банкротства к отчетному году.
Коэф-т
Расчет
Значение на
31.12.2018
Множитель
Произведение
(гр. 3 х гр. 4)
К
1
Коэффициент
обеспеченности
собственными
средствами
0,24 2 0,47
К
2
Коэффициент текущей
ликвидности
1,33 0,1 0,13
К
3
Коэффициент
оборачиваемости
активов
1,48 0,08 0,12
К
4
Коммерческая
маржа
(рентабельность
реализации
продукции)
0,03 0,45 0,01
К
5
Рентабельность
собственного капитала
0,05 1 0,05
Итого (R): 0,78
49
Однако полученный результат следует рассматривать как условный
ориентир. Упрощенная модель не учитывает отраслевые особенности
деятельности и не претендует не высокую степень точности прогноза.
Согласно модели Сайфуллина-Кадыкова, если значение итогового
показателя R<1 вероятность банкротства организации считается высокой, если
R>1, то вероятность низкая. Из таблицы выше видно, что значение итогового
показателя составило 0,78. Это значит, что вероятность банкротства
существует, финансовое положение организации неустойчивое. Однако
полученный результат следует рассматривать как условный ориентир.
Упрощенная модель не учитывает отраслевые особенности деятельности и не
претендует не высокую степень точности прогноза.
Проведем также прогноз банкротства на основе модели Бивера.
5. Модель прогнозирования вероятности банкротства Бивера. В этой
системе не дается конечная оценка, а выявляется категория вероятности
наступления банкротства. [13, c.29]
Известный финансовый аналитик Уильям Бивер (William Beaver)
предложил свою систему показателей для оценки финансового состояния
предприятия с целью определения вероятности банкротствапятифакторную
модель, 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).
Преимуществами такой модели являются использование показателя
рентабельности активов и вынесение суждения о сроках наступления
банкротства компании. Из недостатков модели Бивера стоит отметить:
- отсутствие результирующего показателя;
50
- сложность интерпретации итогового значения;
- использование устаревших данных.
Таблица 6
Система финансовых показателей Бивера
Коэффициент Формула
расчета
Группа 1 -
норма
Группа 2
-за 5 лет до
банкротства
Группа 3
-за 1 год до
банкротства
Коэффициент
Бивера
(Чистая
прибыль +
Амортизация) /
(Долгосрочные
+
Краткосрочные
обязательства)
От 0.4 до
0.17
От 0.17 до -
0.15
<-0.15
Рентабельность
активов (ROA),
%
Чистая
прибыль *100
/ Активы
6-8 4 -22
Финансовый
рычаг
(Долгосрочные
+
Краткосрочные
обязательства)
/ Активы
<0.37 <0.5 <0.8
Коэффициент
покрытия
активов
собственными
оборотными
средствами
(Собственный
капитал –
Внеоборотные
активы) /
Активы
0.4 <0.3 <0.06
Коэффициент
текущей
ликвидности
Оборотные
активы /
(Долгосрочные
+
Краткосрочные
обязательства)
<3.2 <2 <1
Коэффициент Бивера:
Кб (2016) =

 
= 0,1
Кб (2017) =
  
  
= 0,23
Кб (2018) =
  
  
= 0,06
Экономическая рентабельность:
R(2016)=
 
  
*100% = 8,67
R(2017)=
 
  
*100% = 2,04
51
R(2018)=
 
  
*100% = 3,09
Финансовый леверидж:
Кфл(2016)=
  
  
= 0,44
Кфл(2017)=
  
  
= 0,4
Кфл(2018)=
  
  
= 0,36
Коэффициент покрытия оборотных активов собственными оборотными:
Кп(2016) =
  
  
= 0,06
Кп(2017) =
  
  
= 0,07
Кп(2018) =
  
  
= 0,11
Заполним данные по АО «Пермский мукомольный завод» в таблицу 7.
Таблица 7
Диагностика банкротства по системе Бивера для АО «Пермский
Мукомольный Завод» в 2016-2018 гг.
Наименование
показателя
2016г. 2017г. 2018г. Характеристика
Коэффициент
Бивера
0,1 0,23 0,06
Коэффициент
норматива группы
1 (нормальное
финансовое
положение)
Коэффициент
текущей
ликвидности
1,15 1,2 1,33
Коэффициент
норматива Группы
2 (за 5 лет до
банкротства)
Экономическая
рентабельность
8,67 2,04 3,09
Коэффициент
норматива Группы
2 (за 5 лет до
банкротства)
Финансовый
леверидж
0,44 0,4 0,36
Коэффициент
норматива Группы
2 (за 5 лет до
банкротства)
Коэффициент
покрытия
оборотных
активов
собственными
оборотными
средствами
0,06 0,07 0,11
Коэффициент
норматива группы
1 (нормальное
финансовое
положение)
52
По данным таблицы можно отметить, что при расчете коэффициента
Бивера и коэффициента покрытия оборотных активов собственными
оборотными средствами - коэффициенты соответствуют нормативу группы 1,
при расчете остальных показателей коэффициенты соответствуют нормативам
группы 2.
Таким образом, по системе оценки Бивера предприятие можно отнести
ко 2 группе банкротстваза 5 лет до банкротства.
Значения показателей моделей Альтмана, Бивера, Таффлера, Р.С.
Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова оформлены в сводную таблицу 8.
Таблица 8
Динамика показателей моделей банкротства
(авторская разработка)
Наименование
модели
Нормативное
значение
2015
год
2016
год
2017
год
Интерпретация
Двухфакторная
модель
Альтмана
Z>0 -1,37 -1,44 -1,61
Вероятность
банкротства
меньше 50%
Пятифакторная
модель
Альтмана
От 1,81 до 2,7 2,76 3,58 3,57
Зона
финансовой
устойчивости
Модель
Таффлера
Z >0,3
0,49 0,61 0,54
Вероятность
банкротства
низкая
Прогноз
Сайфулина и
Кадыкова
R<1 1,57 1,74 0,78
Вероятность
банкротства
высокая
Модель Бивера
0.4- 0.17
<2
4
<0.5
0.4
0,1
1,15
8,67
0,44
0,06
0,23
1,2
2,04
0,4
0,07
0,06
1,33
3,09
0,36
0,11
2 группа- за 5
лет до
банкротства
По анализу прогнозирования банкротства, большинство моделей
показали средний уровень банкротства предприятия.
По результатам расчётов двухфакторная модель Альтмана указывает на
отсутствие высокой вероятности риска банкротства (именно отрицательные
значения двухфакторной модели подчеркивают отсутствие высокой
53
вероятности риска банкротства), по итогам пятифакторной модели предприятие
находится в зоне финансовой устойчивостизеленой зоне»).
Система показателей У. Бивера показала, что АО «пермский
мукомольный завод» относится ко 2 группе банкротстваза 5 лет.
По расчетам модели Таффлера можно судить о существовании риска
банкротства, но в малой степени.
По итогам расчетов прогноза Сайфулина и Кадыкова можно сделать
вывод, что вероятность банкротства существует, финансовое положение
организации неустойчивое, т.к. значение итогового показателя составило 0,78.
Исходя из изложенного во второй главе можно сделать вывод, что
отставание плана по производству муки и крупы в отчетном году составило 5%,
в сравнении с фактом 2017 г. также наблюдается снижение объема
производства на 4%.
Себестоимость произведенной продукции по сравнению с планом
уменьшилась на 282 млн. руб. (-3%) и составила 1 879 млн. руб., по сравнению
с прошлым годом затраты уменьшились на 301 млн. руб. (-4%).
По итогам 2 главы можно сделать вывод, что предприятие не обладает
достаточной ликвидностью активов, что негативно сказывается на деятельности
предприятия.
В результате проведенного двухфакторного анализа видно, что в 2016г.,
2017 г. и 2018 г. состояние предприятия удовлетворительно.
По результатам расчетов для АО «Пермский мукомольный завод»
значение Z-счета на 31.12.2018 составило 3,57. Такое значение показателя
говорит о существовании некоторой вероятности банкротства АО «Пермский
мукомольный завод», предприятие находится в «зеленой зоне».
По модели Таффлера значение итогового коэффициента составило 0,54,
вероятность банкротства можно считать низкой.
Согласно модели Сайфуллина-Кадыкова, если значение итогового
показателя R<1 вероятность банкротства организации считается высокой, если
R>1, то вероятность низкая. Из таблицы выше видно, что значение итогового

Смотрите также:

"Автоматизация обработки заявок ООО "Проектно-Строительная Компания"
"Автоматизация процесса аттестации персонала для ООО "Нэт Бай Нэт Холдинг"
"Анализ интернет-активности конкурентов ( на примере конкурентов "Газпром нефть")
"Бухгалтерский учёт и аудит расчётов с подотчётними лицами в организации на примере ООО "ЛОЦ 10""
«Психологическое сопровождение персонала в организации на примере ООО «Крокус»
Cовершенствование деловой оценки персонала в организации (на примере ООО "Даймонд кейтеринг развитие")
PR как средство продвижения организации (на примере ПАО "Тамбовский завод "Комсомолец им. Н.С. Артемова")
PR-коммуникации в сфере общественного питания (на примере кафе-кондитерской «Cream Cheese»)
SMM как средство повышения эффективности работы учреждений социокультурной сферы (на примере Малого театра)
Value-based education: ценности в системе образования и способы их реализации на уроке английского языка. Опыт Европейских стран