Коэффициенты  показывают, что состояние предприятия  находится на стабильном уровне. Коэффициент  независимости соответствует норме, что означает, что предприятие  независимо от внешних займов.

     Коэффициент финансовой зависимости так же соответствует  норме, то есть активы предприятия финансируются  за счет заемных средств (краткосрочных) в небольшой степени.

     Коэффициент финансового риска в рамках нормы, предприятие обладает финансовой устойчивостью и независимостью.

     Коэффициент финансовой устойчивости соответствует  норме, доля собственного капитала в  общем капитале предприятия составляет 92% и 83% с понижением к концу года.

     Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами в рамках нормы, то есть на предприятии достаточно собственных оборотных средств для обеспечения финансовой устойчивости.

     Коэффициент маневренности находится в норме, его значение на конец года близко оптимальному значению, что говорит о мобильности собственных источников предприятия, то есть оно может свободно маневрировать этими средствами.

     Проведенный анализ показал, что предприятие  работает стабильно и, в принципе, пока нет внутренних предпосылок  для наступления банкротства. Однако ситуация, складывающаяся на мировом рынке глинозема и алюминия непредсказуема. В 2008-2009 году цены на алюминий падали, в связи с чем ОК РУСАЛ вынуждена была значительно сократить объемы производства глинозема, а на некоторых предприятиях и вовсе остановить производство. Но эта политика касалась, главным образом, зарубежных заводов-производителей глинозема, а предприятие ОАО «РУСАЛ Ачинск» незначительно уменьшило свои объемы производства и себестоимость производимой продукции, проведя мероприятия по снижению удельных расходов энергоресурсов, топлива и сырья, что позволило увеличить выручку за отчетный год. Предприятие является абсолютно ликвидным и финансово устойчивым, поэтому для того, чтобы не допустить вероятности банкротства руководство предприятия должно следить за общим финансовым состоянием деятельности предприятия, качеством и количеством производимой продукции, а также показателями ликвидности и финансовой устойчивости. Но так как политика ОАО «РУСАЛ Ачинск» направлена на улучшение всех показателей работы, поэтому главными причинами наступления вероятности банкротства являются внешние – инфляция и повышение банковских процентных ставок, изменение условий кредитования.

     В следующей главе будут рассмотрены  методики прогнозирования вероятности банкротства предприятия и возможные способы учета влияния внешних факторов на вероятность банкротства предприятия. 

 

2 Методы прогнозирования  вероятности банкротства  предприятия

2.1 Методика У. Бивера

     Первая  модель прогнозирования банкротства  была предложена в 1966 году Бивером. Данная модель основывалась на расчете финансовых коэффициентов и давала относительно точный прогноз будущего статуса фирмы, модель Бивера вызвала множество критических замечаний, но в тоже время дала огромный толчок для развития исследований в этой области.

     Известный финансовый аналитик 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 2.1.1.

Таблица 2.1.1 – Система показателей У. Бивера для диагностики банкротства

2.2 Методика Э.Альтмана

     Среди качественных методик уделяется  наибольшее внимание рассмотрению трех моделей Э. Альтмана.

     Первая  модель – двухфакторная – отличается простотой и возможностью ее применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, что как раз и имеет место в нашей стране. Но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента покрытия (характеризует ликвидность) и коэффициента финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчивость) и не учитывает влияния других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности предприятия). В связи с этим велика ошибка прогноза. Кроме того, про весовые значения коэффициентов и постоянную величину, фигурирующую в данной модели, известно лишь то, что они найдены эмпирическим путем. Так, двухфакторная модель была разработана Э.Альтманом на основе анализа финансового состояния 19 предприятий США, пятифакторная модель банкротства была построена им на основе изучения данных 66 фирм, половина из которых обанкротилась в 1946-1965 гг., что также несет в себе ошибки экстраполяции процессов, актуальных для 40-60-х гг., на современную действительность. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства и т. д.

     На  основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты для  каждого из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом:

     Z=- 0, 3877-1, 0736*K₁+0, 0579*K₂, где

     K₁ – коэффициент покрытия;

     K₂ – коэффициент финансовой зависимости.

     K₁=текущие активы/текущие обязательства;

     K₂=заемные средства/общая величина пассивов.

     По  рассчитанным показателям определяется вероятность банкротства для  исследуемого предприятия (таблица 2.1.1).

Таблица 2.1.1 – Определение степени вероятности  банкротства по двухфакторной модели Альтмана

     Ошибка  прогноза с помощью двухфакторной  модели оценивается интервалом ΔZ=±0,65. Российские предприятия функционируют в других условиях, что не позволяет перенести механическое использование коэффициентов. Если бы имелась достаточно представительная информация о финансовом состоянии российских предприятий-банкротов, то можно было бы применить эту модель, но с другими числовыми значениями.

     Применение  данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель - рентабельность активов.

     Однако, новые весовые коэффициенты для  отечественных предприятий ввиду  отсутствия статистических данных по организациям - банкротам в России не были определены.

     Следующая модель Альтмана - пятифакторная - также не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее, на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства. Здесь по-прежнему ничего не известно о базе расчета весовых значений коэффициентов.

     Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z) имеет вид:

     Z = 3,3 • К₁, + 1,0 • К₂ + 0,6 • К₃ + 1,4 • К₄ + 1,2 • К₅ ,

     где показатели К1, К2, К3, К4, К5 рассчитываются по следующим алгоритмам:

     К₁ = Прибыль до выплаты процентов и налогов / Всего активов

     К₂ = Выручка от реализации / Всего активов

     К₃ = Собственный капитал (рыночная оценка) / Привлеченный капитал (балансовая оценка)

     К₄ = Нераспределенная прибыль / Всего активов

     К₅ = Чистый оборотный капитал (собственные оборотные средства) / Всего активов

     Критическое значение индекса Z рассчитывалось Альтманом  по данным статистической выборки изучаемой им совокупности предприятий и составило 2,675. Расчетное значение индекса кредитоспособности каждого предприятия сопоставляется с критической величиной, и определяется степень возможного банкротства.

     Если  расчетный индекс анализируемого предприятия  больше критического (Z > 2,675), то оно имеет достаточно устойчивое финансовое положение, если ниже критического (Z < 2,675), вероятность банкротства существенна.

     Степень вероятности банкротства на основании  индекса Альтмана может быть детализирована в зависимости от его уровня (таблица 2.1.2).

Таблица 2.1.2 – Значения Z-показателя Э.Альтмана

     Значимость  методики Альтмана определяется не столько приведенным в ней критериальным значением показателя Z, сколько собственно техникой оценивания. Применение критерия Z для российских компаний если и возможно, то с очень большими оговорками. Причин тому несколько. Во-первых, модель построена по данным американских компаний, вместе с тем очевидно, что любая страна имеет свою специфику организации бизнеса (об этом, кстати, свидетельствует и исследование британских ученых). Во-вторых, критерий Z построен в основном по данным 50-х годов; за истекшие годы экономическая ситуация изменилась во всем мире, поэтому совершенно не очевидно, что повторение анализа по методике Альтмана на более поздних данных оставило бы структурный состав модели без изменения. В-третьих, по сути, модель Альтмана может быть реализована лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

     Отсутствие  в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет  скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, в настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий, да и в условиях неразвитости вторичного рынка российских, ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл.

     Экономист Ю.В. Адамов предлагает заменить рыночную стоимость акций на сумму уставного  и добавочного капитала, так как  увеличение стоимости активов предприятия приводит либо к увеличению его уставного капитала (увеличение номинала или дополнительный выпуск акций), либо к росту добавочного капитала (повышение курсовой стоимости акций в силу роста их надежности). Однако, и такая коррекция не лишена недостатка, т. к. в этом случае не учитывается возможное колебание курса акций под влиянием внешних факторов и поведение инвесторов, которые могут расценить дополнительный выпуск акций как приближение их эмитента к банкротству и отказаться от их приобретении, снижая тем самым их рыночную стоимость.

     Но  многие экономисты также считают, что  применение прочих коэффициентов в  данной модели представляет большую  проблему для российских предприятий. Таким образом, различия в специфике  экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов.

2.3 Методика Таффлера

     Британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход.

     При использовании 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 две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации. Типичная модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает форму: