Модели количественной вероятности угрозы банкротства

На основе величины показателя Z оценивается вероятность задержки платежей (таблица 6).

Пограничные значения показателя

Z

по модели Банка Франции

Таблица 6

Вероятность того, что предприятие задержит платежи, возрастает, если показатель Z менее - 0,25, низка, когда он превышает + 0,25. Между двумя этими значениями функция Z находится в зоне неведения.

8. Методы факторного анализа.

Среди этих моделей в первую очередь можно выделить формулу Дюпона для расчета рентабельности активов и собственного капитала (чистых активов), различные модификации формул для расчета внутренних темпов роста (ВТР) предприятия.

Формулы оценки ВТР моделируются в зависимости от интереса аналитика к тем или иным финансовым индикаторам, характеризующим различные стороны деятельности предприятия и разделы финансового менеджмента. Однако, по большому счету, они отражают способность предприятия к самофинансированию в условиях антикризисного управления, возможность выхода из кризиса.

9. Методики прогнозирования банкротства с учетом специфики отраслей.

Данная методика разработана учеными Казанского государственного технологического университета. Они предлагают деление всех предприятий по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с группировкой оборотных активов по степени их ликвидности.

Особенности состояния оборотных средств на отечественных предприятиях снижают доверие к критериальным значениям коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемым в мировой практике. Шкала критериальных (стандартных, или нормальных) значений может быть построена на основе средних величин соответствующих коэффициентов, рассчитанных для предприятий одной отрасли.

Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:

к первому классу кредитоспособности относятся предприятия, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, минимальный риск невозврата кредита);

ко второму классу - предприятия с удовлетворительным финансовым состоянием (показателями на уровне среднеотраслевых, нормально допустимый риск невозврата кредита);

к третьему классу - предприятия с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие финансовые показатели на уровне ниже среднеотраслевых, повышенный риск непогашения кредита.

Были рассчитаны критериальные значения показателей для следующих отраслей: промышленность (машиностроение), торговля (оптовая и розничная), строительство и проектные организации, наука (научное обслуживание).

В случае диверсификации предприятие может быть отнесено к той отрасли, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.

Кроме перечисленных выше ,существуют и другие методики прогнозирования банкротства. Так, например, учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости, различие уровня их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности предприятия и риска банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют использовать интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа.

Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 1940 - х гг. Сущность этой методики - классификация предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (условные данные приведены в табл. 7)

I класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возрасте заемных средств;