Отечественные модели прогнозирования банкротства: зайцевой, беликова-давыдовой, савицкой и другие

Касьянова П.А.

Научный руководитель: Рысина В.А.

Основным признаком банкротства является неспособность предприятия обеспечить выполнение требований кредиторов в течение трех месяцев со дня наступления сроков платежей [2].

В состав отечественных моделей прогнозирования банкротства входят:

• модель Давыдовой-Беликова
• модель Сайфуллина-Кадыкова
• модель Зайцевой
• модель Донцовой-Никифоровой

Модель Давыдовой-Беликова является одной из наиболее точных методов прогнозирования банкротства. Ее точность, по заверениям разработчиков, близка к 80%, что видно из таблицы 1.

В формуле представлены следующие данные: х1 — отношение оборотного капитала к активам; х2 — отношение чистой прибыли к собственному капиталу; х3 — отношение выручки от реализации к средней стоимости активов; х4 — отношение чистой прибыли к затратам;

• Критерии оценки вероятности банкротства:
• Если Z < 0 – вероятность банкротства составит 80-100%;
• Если 0 < Z < 0,18 – вероятность банкротства составит 50-80%;
• Если 0,18 < Z < 0,32 – вероятность банкротства составит 35-50%;
• Если Z > 0,42 – вероятность банкротства составит до 10%.

Несомненное преимущество данного метода — дистанционная оценка. К недостаткам следует отнести прогнозирование в краткосрочном периоде (порядка 3-х кварталов) [5].

Таблица 1

Расчет вероятности банкротства предприятия по модели Давыдовой-Беликова

Предприятие	Формула расчета	Вывод
«Магнит»		-8,802	Вероятность банкротства 80-100%
«Вестер»	8,136	Вероятность до 10%
«Лента»	2,6332	Вероятность до 10%

Модель Сайфуллина-Кадыкова считается наиболее известной и точной. Исследование данной модели приведены в таблице 2.

В формуле представлены следующие данные: х1 —отношение собственного капитала к оборотным активам; х2 — отношение оборотных активов к текущим обязательствам; х3 — отношение выручки к стоимости активов; х4 —отношение прибыли от продаж к выручке от продаж; х5 —отношение чистой прибыли к собственному капиталу.

Если Z ≥ 1 – организация имеет удовлетворительное финансовое состояние и чем выше результат, тем меньше вероятность банкротства.

Безусловным преимуществом модели является её применение для любой отрасли различного масштаба. Недостатком — не позволяет оценить причины банкротства [3].

Таблица 2

Расчет вероятности банкротства предприятия по модели Сайфуллина-Кадыкова

Предприятие	Формула расчета	Показатель	Вывод
«Магнит»		9,1335	Вероятность банкротства очень мала.
«Вестер»	1,5552	Вероятность банкротства мала.
«Лента»	3,8837	Вероятность банкротства очень мала.

Модель Зайцевой достаточно «молодая», которая создавалась для применения в практике российских предприятий. В таблице 3 рассчитана вероятность банкротства по данной модели.

В формуле представлены следующие данные: х1 — отношение чистого убытка к собственному капиталу; х2 — отношение кредиторской задолженности к дебиторской задолженности; х3 — отношение текущих обязательств к сумме денежных средств и финансовых вложений; х4 — отношение чистого убытка к выручке от продаж; х5 — отношение заемного капитала к собственному капиталу; х6 — отношение средней стоимости активов к выручке от продаж [5].

Таблица 3

Расчет вероятности банкротства предприятия по модели Зайцевой

Предприятие	Формула расчета	Показатель	Вывод
«Магнит»		94,702	Вероятность банкротства организации очень высока.
«Вестер»	0,118	Вероятность банкротства организации мала.
«Лента»	1,016	Вероятность банкротства мала.

Нормативный коэффициент равен 0,31.

Сущность модели Донцовой-Никифоровой – классификация организации по степени риска, исходя из фактических показателей финансовой устойчивости и их рейтинга выраженного в баллах [4]. Перечисление финансовых показателей и классификация по уровню риска приведена в таблице 4.

В таблице 5 представлены расчеты финансовых показателей:

1. где, Кабл – коэффициент абсолютной ликвидности;
2. ДС – денежные средства.
3. ,              (2)
4. где, Ккл – коэффициент критической ликвидности;
5. ДЗ – дебиторская задолженность.
6. ,                               (3)
7. где, Ктл – коэффициент текущей ликвидности.

где, Кооа – коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными оборотными активами.

• где, Кос – Коэффициент оборотных средств в активах.
• ,            (6)
• где, Кфу – коэффициент финансовой устойчивости.
• Таблица 4
• Группировка показателей по критериям рейтинговой оценки

Показатели	Границы классов
1класс	2 класс	3 класс	4 класс	5 класс
Kабл	0,25	0,20	0,15	0,10	0,05
Kкл	1,00	0,90	0,80	0,70	0,60
Kтл	2,00	1,90-1,70	1,60-1,40	1,30-1,10	1,00
Kооа	0,60	0,59-0,54	0,53-0,43	0,42-0,41	0,40
Kос	0,50	0,40	0,30	0,20	0,10
Kфу	1,00	0,90	0,80	0,70	0,60

1. Каждый класс имеет свою минимальную границу и характеристику. Исходя из этого предприятия входящие в:
2. 1 класс — имеют абсолютную финансовую устойчивость;
3. 2 класс — хорошее финансовое состояние;
4. 3 класс — среднее финансовое состояние;
5. 4 класс — неустойчивое финансовое состояние;
6. 5 класс — кризисное.
7. Таблица 5
8. Распределение предприятий по классам

Предприятие	Показатель	Значение	Класс	Вывод
«Магнит»	Коэффициент абсолютной ликвидности (Kабл)	0,2423	2	Предприятие имеет реальную возможности погашать, по меньшей мере, 20% краткосрочной задолженности за счет наиболее ликвидных активов, т.к предприятие рационально вкладывает средства предприятия и рационально их использует.
Коэффициент критической ликвидности (Kкл)	0,5064	5
Коэффициент текущей ликвидности (Kтл)	1,8682	2
Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными оборотными средствами (Kооа)	5,8872	1
Коэффициент оборотных средств в активах (Kос)	0,1558	5
Коэффициент финансовой устойчивости (Kфу)	1,1416	1
«Вестер»	Коэффициент абсолютной ликвидности (Kабл)	0,2610	1	Данное предприятие относится по всем параметрам к первому классу, что говорит о его абсолютном финансовом положении.
Коэффициент критической ликвидности (Kкл)	2,7281	1
Коэффициент текущей ликвидности (Kтл)	17,2329	1
Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными оборотными средствами (Kооа)	1,0277	1
Коэффициент оборотных средств в активах (Kос)	0,9682	1
Коэффициент финансовой устойчивости (Kфу)	2,0818	1
«Лента»	Коэффициент абсолютной ликвидности (Kабл)	0,0633	5	Предприятие имеет кризисное состояние по погашению краткосрочной задолженности за счет ликвидных активов. Но способно рационально вкладывать и использовать собственные средства.
Коэффициент критической ликвидности (Kкл)	0,1845	5
Коэффициент текущей ликвидности (Kтл)	0,7592	5
Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными оборотными средствами (Kооа)	3,0440	1
Коэффициент оборотных средств в активах (Kос)	0,3106	3
Коэффициент (Kфу)	1,3240	1

Все отечественные методы прогнозирования банкротства построены на базе мультипликационного дискриминантного анализа [1].

Таким образом, рассмотрев наиболее качественные современные российские методики прогнозирования банкротства предприятия, можно обозначить преимущества и недостатки этих методик в совокупности.

Основные преимущества представленных методик – это использование на российских предприятиях, простота интерпретации показателей, удовлетворительный горизонт планирования, удаленная оценка.

К основным недостаткам исследуемых моделей следует отнести то, что они не учитывают качественную деятельность предприятия, макроэкономические факторы

Литература

1. Верещагина, Л. С., Выгодчикова И. Ю. Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Экономика. Управление. Право. Выпуск № 4 / том 12 / 2012 – с. – 10 – 12

2. Гаврилова, А. Н., Попов А. А. Финансы организаций (предприятий): учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: КНОРУС, 2010. – 608 c.

3. Гибизов, Н. Г. Сравнительная характеристика методов определения риска банкротства предприятия. Агрегирование полученных данных с помощью модели нечетких множеств. / Н. Г. Гибизов // Молодой ученый. — 2012. — №5. — 144 с.

4. Губина, О. В., Иванеева Е. В. Сравнительный анализ финансового состояния и деловой активности организации / //Вестник ОрелГИЭТ. — 2010. — № 4 с. 21 – 24

5. Савицкая, Г.В. Экономический анализ: Учеб. / Г.В. Савицкая. – 13-е изд., – М.: Новое знание, 2010. – 679 с.

Отечественные модели прогнозирования банкротства: Зайцевой, Беликова-Давыдовой, Савицкой и другие

Главная / Банкротство / Банкротство юридических лиц

Назад

Опубликовано: 21.08.2019

Время на чтение: 9 мин

  Арбитражные управляющие по банкротству юридических лиц

565

Российские модели, которые используются для прогнозирования банкротства, можно разделить на группу регламентированных методик, которые утверждены на централизованном уровне, а также модели финансового анализа, используемые экономистами в учебных учреждениях, оценочных, аудиторских, консалтинговых компаниях.

• Особенности российских моделей банкротства
• Модель Беликова-Давыдовой
• Модель Зайцевой
• Модель Савицкой
• Модель прогнозирования банкротства Шеремета и Сайфуллина
• Модель Ковалева

Особенности российских моделей банкротства

Российские модели прогнозирования банкротства позволяют убрать некоторые сложности в адаптации западных моделей к отечественным реалиям ведения бизнеса и практике бухгалтерской отчетности.

Такие модели оценки компаний разработаны в целях оценки и прогнозирования финансовой устойчивости. При необходимости они позволяют компании своевременно скорректировать стратегию своего развития, чтобы не допустить банкротство. Под банкротством понимается неспособность компании исполнять свои долговые обязательства перед контрагентами.

Среди наиболее популярных методов прогнозирования банкротства предприятий от российских ученых можно выделить:

1. Модель Зайцевой.
2. Модель Беликова-Давыдовой.
3. Модель Савицкой.
4. Модель Шеремета и Р. С. Сайфуллина.
5. Модель Ковалева.

Многие российские модели основаны на множественном дискриминантном анализе (MDA). Указанные модели позволяют отнести компанию к одному из двух классов: банкрот или нет. Попадание в рисковую первую группу буквально означает, что у компании высока вероятность стать банкротом в ближайший год (именно на такой период обычно построены все финансовые модели).

В основе разработки моделей банкротства лежит анализ двух крупных выборочных совокупностей:

1. Тех, кто уже стал ранее банкротом.
2. Тех, кто сохранил свою финансовую устойчивость.

Банкротство в экономтеории

• С экономической точки зрения признаки банкротства могут быть прямые и косвенные.
• Прямые признаки включают критерии, указывающие на высокую вероятность несостоятельности.
• К ним можно отнести следующие:

• Низкий уровень ликвидности без прогноза его повышения в ближайшем будущем.

• Большая величина дебиторской и кредиторской задолженностей.

• Превышение заемных средств над суммой собственного капитала.

• Снижение котировки акций предприятия.

• Отсутствие рентабельности основной деятельности компании.

• Накопление нереализованной продукции.

Косвенные признаки не свидетельствуют о том, что фирма находится в критическом финансовом состоянии, однако с их помощью можно заметить первые тревожные сигналы.

Сюда входят:

• Неэффективные управленческие решения.

• Расторжение договоров с основными контрагентами.

• Зависимость от одного определенного поставщика или рынка реализации.

• Простои в производстве, не зависящие от организации.

• Отсутствие значимых вложений.

• Игнорирование необходимости модернизации оборудования и техники.

Модель Беликова-Давыдовой

Данная модель прогнозирования банкротства предприятия предложена А. Ю. Беликовым в диссертации от 1998 года и стала одной из первых в России. Так как научным руководителем Беликова была Г. В.

Давыдова, то данная модель финансовой устойчивости иногда называется модель Беликова-Давыдовой. Но также используются такие названия, как модель Беликова и модель ИГЭА.

Во всех случаях речь идет об одной и той же модели оценки финансовой устойчивости бизнеса.

В процессе разработки модели анализировалась определенная выборка торговых компаний, часть из которых обанкротилась, а остальная осталась финансово устойчивой.

Формула для оценки финансовой стабильности компании имеет следующий вид:

• 8.38 * K1 + 1 * K2 + 0.054 * K3 + 0.63 * K4.

Расчет коэффициента К1 ведется по формуле: Оборотный капитал / Активы. В РСБУ данные показатели содержатся в стр. 1200-стр. 1500 / стр. 1600.

Коэффициент К2 определяется по формуле: Чистая прибыль / Собственный капитал (стр. 2400 / стр. 1300 по РСБУ).

Для расчета коэффициента К3 нужно поделить Выручку на Активы бизнеса (по РСБУ: стр. 2110 / стр. 1600).

Определение коэффициента К4 производится путем деления Чистой прибыли на Себестоимость (стр. 2400 / стр. 2120 по РСБУ).

Часть модели Беликова основана на западных финансовых моделях. Так, коэффициент К1 здесь рассчитывается по аналогии модели банкротства Альтмана, коэффициент К3 используется в модели банкротства Таффлера.

Другие финансовые коэффициенты не применялись ранее в зарубежной литературе.

Дополнительный удельный вес (8,38) в данной модели принадлежит значению коэффициента К1. Именно этот показатель считается наиболее важным при анализе финансовой устойчивости.

Интерпретировать результаты проведенного анализа банкротства нужно следующим образом:

1. При полученном значении менее 0 – риски стать банкротом у компании максимальны (90-100%).
2. Если значение составило от 0 до 0,18, то это говорит о высоком риске банкротства (60-80%).
3. Если значение находится в диапазоне от 0.18 до 0,32, то риски обанкротиться средние (35-50%).
4. При высоких значениях коэффициента более 0,42 риски минимальны (до 10%).

Основным недостатком указанной модели является возможность ее применения исключительно для анализа торговых предприятий. Эта методика анализа пригодна только после появления кризисной ситуации при возникновении очевидных признаков банкротства.

Четырехфакторная модель Таффлера (1977 г.)

Данная модель, как отмечает Н.В.

Кобозева основана на следующем подходе «при применении компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний, затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют в группы компаний и их коэффициенты».

1. Как о.
2. Модель оценки вероятности банкротства предложенная Таффлером, для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, имеет следующий вид:
3. Z = 0,53X1 + 0,13X2 + 0,18 X3 + 0,16 X4

  Преднамеренное банкротство: привлечь нельзя списать

• где, Х1 — прибыль до уплаты налога / текущие обязательства;
• Х2 — текущие активы /общая сумма обязательств;
• Х3 — текущие обязательства/общая сумма активов;
• Х4 — выручка / сумма активов.
• Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

Модель Зайцевой

Другую модель прогнозирования вероятности банкротства предложила профессор Зайцева О. П. из Сибирского университета потребительской коммерции. Модель также разработана в 1998 г.

Формула для расчета выглядит так:

• К (факт) = 0.2 5* К1 + 0.1 * К2 + 0.2 * К3 + 0.25 * К4 + 0.1 * К5 + 0.1 * К6.

Коэффициент	Формула для его расчета	Расчет по РСБУ	Нормативное значение
К1 (коэффициент убыточности)	Прибыль (убыток) до налогообложения / Собственный капитал	стр. 2300 / стр. 1300	К1 = 0
К2	Кредиторская / Дебиторская задолженность	стр. 1520 / стр. 1230	К2 = 1
К3	Краткосрочные обязательства / наиболее ликвидные активы	(стр. 1520 + стр. 1510) / стр. 1250	К3 = 7
К4 (коэффициент финансового рычага)	Прибыль до налогообложения / Валовая	стр. 2300 / стр. 2110	К4 = 0
К5	Заимствования (привлеченный капитал) / Собственный капитал	(стр.1400 + стр. 1500) / стр. 1300	К5 = 0,7
К6	Активы компании / Выручка	стр. 1600 / стр. 2110	К6 = К6 предыдущего года

Полученное фактическое значение нужно сравнить с нормативным. Последнее рассчитывается следующим образом:

• 1.57 + 0.1 * К6 прошлого года (активы / выручка).

Если фактический коэффициент превышает норматив, то вероятность банкротства возрастает. Если фактическое значение оказалось ниже нормативного, то риски банкротства невелики.

Преимуществами модели Зайцевой является простота ее использования в российских условиях и легкость в интерпретации. Среди минусов можно отметить только необходимость привлечения сведений о коэффициенте загрузки за прошлые периоды.

Что такое коэффициент прогноза банкротства

Зарубежные и отечественные модели прогнозирования платежеспособности обладают многими достоинствами, но в своем большинстве требуют адаптации к условиям конкретного предприятия или отрасли хозяйства. В то же время российские банки нуждаются в едином количественном критерии, согласно которого возможна объективная оценка потенциального банкротства.

Такая характеристика существует, и основана она на данных бухгалтерского баланса. Ее экономический смысл состоит в способности фирмы своевременно погашать краткосрочные обязательства, а в случае возникновения проблем погасить их собственными резервами.

Формула коэффициента прогноза банкротства

Математическое выражение экономического смысла формулы представляет собой результат деления реальных оперативных ресурсов хозяйствующего субъекта на валюту его баланса, то есть итоговую сумму актива или пассива (они, как известно, равны).

Где:

• КПБ – коэффициент прогноза банкротства;
• ОНДС – отложенные обязательства по налогу на добавленную стоимость;
• СЛА – суммарная стоимость ликвидных активов;
• КО – совокупные краткосрочные долговые обязательства;
• ВБ – валюта баланса.

Применительно к бухгалтерскому балансу (Форме 1) выражение выглядит достаточно просто:

Нормативное значение показателя КПБ

Универсальное значение КПБ для всех предприятий установить невозможно по причине отраслевых различий в нормативных объемах ликвидных активов и отложенных обязательств по НДС. Существуют общие критерии оценки перспектив платежеспособности предприятия на основе коэффициента прогноза банкротства:

• Отрицательный КПБ свидетельствует о недостаточности резервов фирмы для погашения краткосрочных обязательств.
• Рост показателя демонстрирует улучшение финансового положения. Инверсия этого положения также верна.
• Чрезмерно высокий, по сравнению со среднеотраслевым значением, КПБ выявляет низкую эффективность использования возможностей кредитования.

Показатель КПБ является относительной величиной. Для оценки перспектив платежеспособности большую роль играет динамика его изменений.

Модель Савицкой

1. Модель прогнозирования Савицкой для оценки вероятности банкротства была разработана автором в ходе работы в Белорусском государственном экономическом университете.
2. Модель построена на основании анализа работы 200 производственных предприятий за трехлетний период.
3. Формула для расчета интегрального показателя следующая:

• 0.111 * К1 (Собственный капитал / Оборотные активы) + 13.23 * К2 (Оборотный капитал / Капитал) + 1.67 * К3 (Выручка / Среднегодовая величина активов) + 0.515 * К4 (Чистая прибыль / Активы) + 3.8 * К5 (Собственный капитал / Активы).

Для определения среднегодовой величины активов из коэффициента К3 нужно сложить активы на начало и на конец года и разделить полученную величину на 2.

Наибольший удельный вес (13.23) в указанной формуле придается коэффициенту К2, указывающему на соотношение оборотного капитала и капитала. Он существенно влияет на интегральный показатель.

После расчета оценка предприятия по модели прогнозирования банкротства Савицкой происходит с учетом следующих допущений:

• при параметре более 8 риски банкротства отсутствуют;
• от 5 до 8 – они небольшие;
• от 3 до 5 – средние;
• от 1 до 3 – большие;
• более 1 – максимальные.

Принципы оценки риска банкротства фирмы

Существуют разные модели оценки, насколько вероятно банкротство. Но в этих методиках обычно используются классические принципы оценки, с которыми нужно подробнее разобраться, прежде чем начинать рассчитывать вероятность банкротства. Итак, расчет предполагает использование следующих принципов:

1. Создать механизм, с помощью которого контролировать фин. ситуацию станет проще и эффективнее.
2. Разработать и ввести систему мер, обеспечивающих безопасность предприятия и снижающих вероятность банкротства.
3. Предоставить возможность продолжать эконом. работу в новом формате.
4. Создать систему мероприятий, которые помогут возобновить производство и получать прибыль.
5. Разработать правовое поле, чтобы защитить предприятие от вероятности несостоятельности.

В итоге, все эти методы помогут не только оценить риск, но и разработать план, как от него избавиться или хотя бы снизить. При этом процесс для компании пройдет по наиболее щадящему сценарию.

Модель прогнозирования банкротства Шеремета и Сайфуллина

Модель прогнозирования финансовой несостоятельности от А.Д. Шеремета и Р. С. Сайфуллина основана на анализе 5 факторов.

Рейтинговое число, определяющее вероятность возникновения банкротства, рассчитывается так:

• 2К1 ((собственный капитал — внеоборотные активы) / оборотные активы)) + 0,1К2 (оборотные активы / (краткосрочные обязательства — потенциальные доходы — резервы платежей)) + 0,08К3 (выручка нетто / активы) + 0,45К4 (прибыль от продаж /выручка нетто от продажи) + К5 (прибыль до налогообложения / собственный капитал).

Нормативные значения коэффициентов:

• К1 > 0,1;
• К2 ≥ 2;
• К3 ≥ 2,5;
• К4 ≥ 0,445;
• К5 ≥ 0,2.

При оценке вероятности банкротства будут использоваться следующие допущения:

1. При полном соответствии значений коэффициентов нормативному уровню R = 1.
2. При R менее 1 финансовое состояние оценивается как неустойчивое.
3. При R более 1 – банкротство маловероятно.

Формулы расчета вероятности банкротства

Экономическая наука на новейшем этапе развития выработала ряд математических моделей, позволяющих прогнозировать банкротство с высокой достоверностью. Навигация по статье

• Реально ли спрогнозировать банкротство фирмы?
• Модели и способы расчета оценки вероятности банкротства предприятия
• Модель Альтмана
• Модель Лиса
• Система показателей Бивера
• Модель Таффлера
• Четырехфакторная модель Спрингейта
• Модель Фулмера
• Модель несостоятельности Чессера
• Модель Сайфуллина-Кадыкова
• R-модель Иркутской экономической академии
• Что такое коэффициент прогноза банкротства
• Формула коэффициента прогноза банкротства
• Нормативное значение показателя КПБ
• Краткие выводы

Бизнес по своей природе авантюрен. Угроза разорения витает над всеми фирмами, и большими, и совсем скромными. Для менеджмента важно определить момент возникновения критического состояния и принять своевременные меры по оздоровлению.

Тема статьи – расчет вероятности банкротства предприятия. Будут рассмотрены зарубежные и российские модели, позволяющие прогнозировать возникновение опасных ситуаций на базе математического анализа, а также основные показатели и коэффициенты, составляющие базу расчетов.

Прогнозирование риска банкротства предприятия при помощи отечественных моделей с целью сохранения платежеспособности

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКА БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ ПРИ ПОМОЩИ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ С ЦЕЛЬЮ СОХРАНЕНИЯ ПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ

Ю.Н. Галицкая, канд. экон. наук, доцент О.О. Терещенко, магистрант

Кубанский государственный технологический университет (Россия, г. Краснодар)

DOI: 10.24411/2411-0450-2019-11447

Аннотация. Платежеспособность выступает ключевой характеристикой анализа финансового состояния предприятия. Оценка платежеспособности позволяет спрогнозировать вероятность банкротства хозяйствующего субъекта.

Модели прогнозирования вероятности банкротства предприятия отечественных авторов являются адаптированными к особенностям российской экономики, а также имеют отраслевую направленность, что позволяет получить объективную картину прогнозирования банкротства предприятия.

В данной статье мы рассмотрели модели российских авторов — Зайцевой О.П., Савицкой Г.В. и модель Беликова-Давыдовой.

Ключевые слова: риск банкротства, модели прогнозирования вероятности банкротства, модель Зайцевой О.П., модель Савицкой Г.В., модель Беликова-Давыдовой, несостоятельность, платежеспособность.

Риск наступления банкротства предприятия связан с комплексом факторов, взаимосвязанных между собой, а также влияющих на деятельность предприятия в течение определенного длительного периода.

Среди факторов, оказывающих негативное влияние, можно выделить — высокую конкуренцию, несовершенство политики управления, низкую степень ликвидности активов и др.

Таким образом, требуется проведение перманентной оценки финансового положения в целях выявления и предотвращения кризисной ситуации.

На сегодняшний день большая доля отечественных предприятий находятся в сложном экономическом положении.

Основной комплексной оценкой финансового положения зачастую является диагностика платежеспособности потенциального контрагента [1].

Под платежеспособностью понимают возможность регулярно и своевременно погашать долговые обязательства, обеспечивая при этом бесперебойность текущей деятельности.

• Вероятность утраты платежеспособности может быть связана с несколькими причинами. Выделим самые основные из них:
• — снижение фактических показателей производства и реализации продукции по сравнению с планом;
• — отрицательная динамика финансовых результатов, состояние убыточности;
• — увеличение затрат производственного характера;
• — недостаток собственных оборотных средств и их неэффективное использование;
• — не оптимальность структуры активов и пассивов;
• — неустойчивое финансовое положение контрагентов [2].
• Зачастую утрата платежеспособности представляет собой результат воздействия целого комплекса причин, приведших к возникновению финансовых трудностей на предприятии. Для восстановления возможности компании исполнять свои обязательства выделяют несколько способов, среди которых:
• — продажа части имущества по рыночным ценам;
• — закрытие низкорентабельных филиалов;
• — принятие мер по взысканию дебиторской задолженности;
• — снижение представительских расходов;
• — эмиссия дополнительных акций;
• — перепрофилирование производства;
• — модернизация производства [3].

В ряде случаев утрата платежеспособности является лишь временным затруднением, и оперативное вмешательство руководства позволяет устранить данные проблемы.

Для оценки восстановления платежеспособности предприятия обычно прогнозируют способности компании вернуть за полгода утраченные позиции.

Для предотвращения негативных тенденций финансового характера следует проводить перманентную оценку хозяйственных средств и источников их формирования.

При этом главной целью анализа является своевременное выявление недостатков финансовой деятельности, и реализация мер, направленных на обеспечение стабильного финансового состояния предприятия.

Если не проводить данный анализ и вовремя не принимать меры, то предприятию грозит несостоятельность и банкротство.

Под банкротством понимают неспособность предприятия в полной мере удовлетворить тре-

бования кредиторов по денежным обязательствам [4]. На сегодняшний день существует много западных и отечественных моделей прогнозирования банкротства предприятия.

В целях прогнозирования несостоятельности и сохранения платежеспособности предприятия используют следующие методики прогнозирования отечественных аналитиков:

— модель Зайцевой О.П.;

— модель Савицкой Г.В.;

— модель Беликова-Давыдовой.

Вышеперечисленные модели адаптированы к российским условиям, в которых отечественные предприятия ведут свою деятельность. К достоинствам данных моделей можно отнести довольно простую интерпретацию показателей и оценку финансового состояния и динамики нестабильности, которую могут осуществлять как внутренние, так и внешние пользователи [5].

Рассмотрим каждую модель более подробно. Модель Зайцевой О.П. имеет вид:

1. Кфакт = 0,25 * К1 + 0,1 * К2 + 0,2 * КЗ + 0,25 * К4 + 0,1 * К5 + 0,1 * Кб где К1 — коэффициент убыточности предприятия;
2. К2 — коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности; КЗ — коэффициент соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов;
3. К4 — коэффициент убыточности реализации продукции; К5 — коэффициент финансового риска; К6 — коэффициент загрузки активов.
4. В целях прогнозирования вероятности банкротства фактическое значение сопоставляется со значением нормативным, который рассчитывается по формуле:

Кнорм = 0,25 * 0 + 0,1 * 1 + 0,2 * 7 + 0,25 * 0 + 0,1 * 0,7 + 0,1 * Кбпрош. года = 1,57 + 0,1 * Кбпрош. года

• Если Кфакт больше Кнорм, то степень вероятности банкротства высокая, в противоположной ситуации вероятность банкротства исключается.
• Рассмотрим модель Беликова-Давыдовой. Данная модель имеет вид:
• Ъ = 8,38 * К1 + 1 * К2 + 0,054 * КЗ + 0,бЗ * К4, где К1 — коэффициент отношения оборотного капитала к сумме активов; К2 — коэффициент рентабельности собственного капитала; К3 — коэффициент отношения выручки от реализации к сумме активов; К4 — коэффициент отношения чистой прибыли к себестоимости.
• Вероятность банкротства оценивается в соответствии со следующими значениями модели:
• — значение меньше 0 — максимальная вероятность банкротства;
• — значение от 0 до 0,18 — высокая вероятность банкротства;
• — значение от 0,18 до 0,32 — средняя вероятность банкротства;
• — значение от 0,32 до 0,42 — низкая вероятность банкротства;
• — значение больше 0,42 — минимальная вероятность банкротства.
• Важной особенностью данной модели является то, что ее точность составляет 81%, что позволяет с такой вероятностью определить риск банкротства за три квартала [6].
• Достоинствами такой модели так же являются:
• — возможность использования для отечественных предприятия, поскольку ее разработка велась на основе российских предприятий;
• — высокая точность расчетов;
• — использование коэффициента рентабельности;
• — определение вероятности банкротства в процентах.
• Недостатками такой модели выступают сложность интерпретации полученного результата, зависимость точность расчетов от имеющихся данных, игнорирование отраслевых особенностей предприятий, использование устаревших данных.

Рассмотрим модель Г.В. Савицкой. Данная модель адаптирована для прогнозирования вероятности банкротства предприятий сельскохозяйственной отрасли. Она имеет вид:

2=1- 0,98 * К1 — 1,8 * К2 — 1,83 * КЗ — 0,28 * К4, где К1 — доля собственного оборотного капитала в стоимости оборотных активов; К2 — коэффициент отдачи собственного капитала; КЗ — коэффициент автономии;

К4 — коэффициент рентабельности собственного капитала.

Если Ъ меньше 0, то предприятие является финансово устойчивым. Значение показателя между 0 и 1 указывает на нестабильность финансового состояния предприятия, а превышение 1 говорит о высоком риске банкротства предприятия.

Поскольку модель Савицкой адаптирована к прогнозированию банкротства предприятий сельскохозяйственной отрасли, то полагаться на результаты прогнозирования данной модели в других отраслях невозможно.

При проведении расчетов по всем моделям прогнозирования для одного и того же предприятия каждая модель выдает разные результаты. К примеру, модель Зайцевой может указывать на высокую вероятность банкротства, в то время как модель Савицкой указывать на финансовую устойчивость предприятия.

Таким образом, можно сказать о том, что перманентный анализ платежеспособности позволяет выявить угрозы со стороны внутренних и внешних факторов, влияющих на снижение платежеспособности организации и на приводящих к банкротству.

Наступлению банкротства предшествует ухудшение финансового состояния, которое должно быть вовремя выявлено при помощи прогнозных моделей, адаптированных к российским экономическим условиям ведения хозяйствующей деятельности. Результаты такого анализа позволяют выявить проблемные зоны в деятельности предприятия, разработать мероприятия по восстановлению платежеспособности.

Применение российских моделей прогнозирования банкротства позволяет отечественным компания вовремя выявлять проблемные места в деятельности и устранять их в целях недопу-

щения возникновения банкротства.

Библиографический список

1. Мартынова Т.А., Галицкая Ю.Н. Экономический анализ (практикум) / Краснодар: ФГБОУ ВО «КубГТУ», 2018. — 163 с.

2. Львова, О.А. Факторы и причины банкротства компаний в условиях современной экономики / О.А. Львова, О.М. Пеганова // Государственное управление: Электронный вестник. — 2014. — №44. — С. 64-82.

3. Наниз К.Р., Мартынова Т.А. Комплексный подход к оценке риска банкротства промышленного предприятия / В сборнике: Российская экономическая модель-5: настоящее и будущее аграрного, индустриального и постиндустриального секторов. Сборник статей по

материалам Международной научно-практической конференции, посвященной 55-летию экономичевкого факультета КубГАУ. — Краснодар: КубГАУ, 2015. — С. 391-396.

4. Мочалина, А.А. Выявление признаков банкротства предприятия на ранних этапах и методы, используемые при диагностике вероятности банкротства // Инновационная наука. — 2016. — № 4-1. — С. 216-219.

5. ДонцоваЛ.В. Анализ финансовой отчетности. — М.: Дело и сервис, 2017. — 368 с.

6. Рыбянцева М.С., Галицкая Ю.Н. Информационное обеспечение прогнозирования финансовой несостоятельности вероятности банкротства малых предприятий // Естественно-гуманитарные исследования. — 2019. — №25 (3). — С. 232-238.

FORECASTING THE RISK OF BANKRUPTCY OF THE ENTERPRISE WITH THE HELP OF DOMESTIC MODELS IN ORDER TO MAINTAIN SOLVENCY

Yu.N. Galitskaya, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor O.O. Tereshchenko, Graduate Student Kuban State Technological University (Russia, Krasnodar)

Abstract. Solvency is a key characteristic of the analysis of the financial condition of the enterprise. Assessment of solvency allows to predict the probability of bankruptcy of an economic entity.

Models of forecasting probability of bankruptcy of the enterprise of domestic authors are adapted to features of the Russian economy, and also have an industry orientation that allows to receive an objective picture of forecasting of bankruptcy of the enterprise.

In this article we have considered models of Russian authors — Zaitseva O.P., Savitskaya G.V. and Belikov-Davydova model.

Keywords: bankruptcy risk, models of bankruptcy probability prediction, Zaitseva O.P. model, Savitskaya G. V. model, Belikov-Davydova model, insolvency, solvency.

Модели диагностики риска банкротства Г.В. Савицкой

Модели Г.В. Савицкой позволяют довольно быстро провести
экспресс-диагностику финансового состояния организации и достаточно
точно оценить степень вероятности их банкротства.

Логит-регрессионная модель диагностики риска банкротства Г.В. Савицкой

Для построения логит-регрессии автором были использованы
данные по 2160 сельскохозяйственным предприятиям Республики Беларусь за
2003 г., которые послужили базой для расчета 15-и коэффициентов,
которые оказывают наиболее существенное влияние на степень финансовой
устойчивости (неустойчивости) сельхозпредприятий.

В результате анализа, Г.В. Савицкой было определено что, в
изменении финансового положения сельскохозяйственных предприятий
основную роль играют следующие показатели:

• Х1 — доля собственного оборотного капитала в формировании
  оборотных активов (коэффициент);
• Х2 — коэффициент оборачиваемости оборотного капитала;
• Х3 — коэффициент финансовой независимости предприятия (доля
  собственного капитала в общей валюте баланса);
• Х4 — рентабельность собственного капитала, %

На основании вышеуказанных показателей была разработана логит-регрессионная
модель для диагностики риска банкротства сельскохозяйственных предприятий, имеющая вид:

Z = 1 — 0,98Х1 — 1,8Х2 — 1,83Х3 — 0,28Х4

где,
Х1 = (стр. 1200 — стр. 1500) / стр. 1600
Х2 = стр. 2110 / ((стр. 1300нп + стр. 1300кп)/2)
Х3 = стр. 1300 / стр. 1700

Х4 = стр. 2400 / ((стр. 1300нп + стр. 1300кп)/2)

В формуле расчета Х2 и Х4 присутствует усредненное значение
величины собственного капитала. Берутся значения на начало отчетного
периода и конец периода и делятся на 2.

Коэффициенты этой регрессии показывают вклад каждого фактора в
изменение уровня интегрального показателя (Z-счета) при изменении
соответствующего фактора на единицу.

Интерпретация результата расчета показателя Z:

1. Если показатель Z равен 0 и ниже, то анализируемая
   организация оценивается как финансово устойчивое;
2. Если показатель Z равен 1,0 и выше, то компания относится к
   группе высокого риска.
3. Промежуточное значение от 0 до 1,0 характеризует степень
   близости или дальности компании от той или другой группы.

Модели присуща нестандартная формулу расчета, т.к. обычно
переменные в модели суммируются между собой, а в этой модели перед
переменными стоит знак «минус».

Дискриминантная факторная модель Г.В. Савицкой диагностики
риска банкротства

Усовершенствованием модели Э. Альтмана занялась Г.В. Савицкая.
В своих работах ею была разработана дискриминантная
модель для оценки и прогнозирования вероятности банкротства
производственных предприятий, модель имеет следующий вид:

Z = 0,111X1 + 13,239Х2+ 1,676Х3+ 0,515X4 + 3,80Х5

где,
Х1 — доля собственного оборотного капитала в формировании
оборотных активов;
Х2 — отношение оборотного капитала к основному;
Х3 — коэффициент оборачиваемости совокупного капитала;
Х4 — рентабельность активов предприятия, %;

Х5 — коэффициент финансовой независимости (доля собственного
капитала в валюте баланса).

Расчет показателей модели по данным бухгалтерского баланса:

Х1 = стр. 1300 / стр. 1200

Х2 = (стр. 1200 — стр. 1500) / стр. 1300

Х3 = стр. 2110 / ((стр. 1600нп + стр. 1600кп)/2)

Х4 = стр. 2400/стр. 1600

Х5 = стр. 1300 / стр. 1600

В формуле расчета Х3 присутствует усредненное значение
величины активов. Берутся значения активов на начало отчетного периода
и конец периода и делятся на 2.

Оценка результата:

1. При величине показателя Z больше 8 риск банкротства малый.
2. При значении Z от 8 до 5 – небольшой риск
   наступления несостоятельности.
3. При значении Z от 5 до 3 – средний риск банкротства.
4. При значении Z ниже 3 – большой риск несостоятельности.
5. При значении Z ниже 1 – компания является банкротом.

Автором модель построена на основании анализа данных 200
производственных предприятий за 3-х летний период.

Современные модели определения банкротства предприятия

Библиографическая ссылка на статью:
Калашникова Е.А. Современные модели определения банкротства предприятия // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2019. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2019/01/16373 (дата обращения: 17.10.2020).

Проблема определения и прогнозирования банкротства предприятий является актуальной на сегодняшний день, что обусловлено рядом причин.

Во-первых, институт банкротства является стимулом эффективной работы предпринимательских структур, гарантируя, одновременно, экономические интересы кредиторов и государства как общего регулятора рынка.

[1] Кроме того, наблюдаемые негативные явления в российской экономике (кризис неплатежей, структурный кризис, нехватка инвестиций) определяют предрасположенность многих российских предприятий к кризису и предбанкротному состоянию. [2, с.

193] Во-вторых, в современной российской экономике функционируют предприятия, институт банкротства для которых в большей степени служит инструментом реализации противоправных интересов (в частности, для получения преступной прибыли, дальнейшего предела собственности и сфер преступного влияния на экономику страны). [3, с. 1]

Поэтому вопросы государственного и экономического регулирования отношений о несостоятельности предприятий в настоящее время относят к числу наиболее актуальных и сложных в политико-экономической жизни страны.

Федеральный Закон от 27 июня 2010 года «О несостоятельности (банкротстве) гласит: «банкротство (несостоятельность) – признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и (или) об оплате труда лиц, работающих или работавших по трудовому договору, и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей. Если в процессе ликвидации юридического лица будет установлено, что стоимость имущества предприятия недостаточна для удовлетворения требований кредиторов, оно может быть ликвидировано только путем банкротства. [1]

Необходимость в определении и прогнозировании банкротства обуславливает применение моделей зарубежных и отечественных специалистов.
В практике анализа экономического состояния предприятий на сегодняшний день существует множество количественных моделей, позволяющих определить вероятность банкротства. Перечень этих моделей представлен

в таблице 1. [4, с. 1]

Таблица 1 – Количественные модели определения банкротства

Модель	Формула расчета
Модель А.Ю. Беликова – Г.В. Давыдовой (1998г.). Коэффициент К1 в модели Беликова-Давыдовой взят из модели Альтмана, а финансовый коэффициент К3 использовался в модели банкротства Таффлера [5, с. 96]	Z=8,38*K1 + 1*K2 + 0,054*K3 + 0,63*K4, где: К1 = Оборотный капитал / Активы К2=Чистая прибыль / Собственный капитал К3 = Выручка / Активы К4 = Чистая прибыль / Себестоимость При Z>0,42 – вероятность банкротства до 10% При 0,32