2.5.ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА 

     Состояние платежеспособности предприятия и  ликвидность его средств являются определяющими показателями финансового  состояния организации. Постоянный контроль этих коэффициентов помогает оценить вероятность банкротства и предположить возможные меры по снижению этой вероятности.

     В теории финансового менеджмента  используются разные методы оценки вероятности  банкротства [15].

     Двухфакторная модель Альтмана (1) является самой простой из методик диагностики банкротства, при  построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах.  

     Z = -0,3877 – 1,0736 * Ктл + 0,579 * (ЗК/П)   (1) 

       Ктл - коэффициент текущей ликвидности,

       ЗК - заемный капитал,

       П - пассивы. 

     Если Z < 0, вероятно, что предприятие  остается платежеспособным, если Z > 0, вероятно банкротство.

     В российских условиях, применение Z модели Альтмана было исследовано М.А. Федотовой, которая считает, что для повышения точности прогноза необходимо 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 [16].  

     Пятифакторная модель Альтмана (2) для акционерных обществ, чьи акции котируются на рынке. Она была разработана в 1968 году Эдвардом Альтманом на основании проведенных им исследований.  

     Z = 1,2 * Х1 + 1,4 * Х2 + 3,3 * Х3 + 0,6 * Х4 + Х5   (2) 

     Х1 = (стр.290 - 690 ф. №1) / стр. 300 ф. №1,

     Х2 = стр. 190 ф. №1 / стр. 300 ф. №1,

     Х3 = стр. 140 ф. №2 / стр. 300 ф. №1,

     Х4 = стр. 490 ф. №1 / (стр. 590 + 690 ф. №1),

     Х5 = стр. 010 ф. №2 / стр. 300 ф. №1.

       Если Z < 1,81 ,то высока вероятность банкротства (от 80 до 100%).

       Если 2,77 <= Z < 1,81 ,то вероятность банкротства средняя (от 35 до 50%).

       Если 2,99 < Z < 2,77 , то вероятность банкротства не велика (от 15 до 20%).

       Если Z <= 2,99, вероятность банкротства малая (до 10%).

     Точность  прогноза в этой модели на горизонте одного года составляет 95%, на два года - 83%, что является ее достоинством. Недостатком же этой модели заключается в том, что ее по существу можно рассматривать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на фондовом рынке.

     Модифицированный вариант пятифакторной модели Альтмана (модель Альтмана для предприятий, чьи акции не котируются на рынке) (3).  

     Z = 0,717 * Х1 + 0,847 * Х2 + 3,107 * Х3 + 0,42 * Х4 + 0,995 * Х5 (3) 

     Если Z < 1,23 степень банкротства высокая, если 1,23 < Z < 2,89 - средняя, Z => 2,89 - низкая степень вероятности банкротства.  

     Модель  Альтмана может быть использована для  диагностики риска банкротства  и на более продолжительный срок более чем 1 год, но точность в этом случае будет снижаться.

     Сравнивая результаты расчетов по всем моделям  можно увидеть, что все модели риска банкротства практически одинаково воспроизводят изменение ситуации на предприятии. То есть практически все модели достаточно адекватно отражают ситуацию на предприятии.

     Однако  при этом, данные расчетов показывают что, в каждом случае решения будут различны, и иметь различные последствия. Более того, эти различные действия потребуют привлечения дополнительных материальных, интеллектуальных, денежных и трудовых ресурсов.

     То  есть, какая бы модель не была выбрана, есть громадный риск заблуждения в принятии решений, которые в свою очередь потребуют вложения материальных, денежных, интеллектуальных и трудовых ресурсов. Основной причиной заблуждений при выборе той или иной модели является собственно не сама модель (ситуацию на предприятии они воспроизводят аналогично), а те критерии, на основании которых и должно приниматься то или иное решение относительно фактического финансово-экономического состояния, определенные для каждой из моделей.

     На  основе вышеприведенных данных бухгалтерского баланса ООО «Газпроммежрегионгаз» произведем расчеты по двухфакторной модели Альтмана. (Приложение №3). 
 
 
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

     В ходе проведенного мною исследования на тему методов прогнозирования финансовых показателей, можно сделать следующие краткие выводы:

     Экономическое прогнозирование - это получение  информации о состоянии экономических показателей анализируемого объекта с помощью системы методов.

     Методы  прогнозирования - совокупность приемов  и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, внешних  и внутренних связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно будущего развития объекта.

     Финансовые показатели - это набор некоторых чисел, для которых важно знать динамику их изменений, ведь они используются для оценки эффективности разрабатываемого проекта.

     В настоящее время, на уровне фирмы  можно и нужно применять прогнозирование  и директивное планирование,  а также на уровне государства можно применять прогнозирование, индикативное планирование и программирование.

     Прогнозирование и планирование - разные организационные  процедуры. Прогнозирование гораздо шире планирования.

     Под  "прогнозированием" понимается то, что может быть, а  "планирование" - это то, что должно быть.

     Базовые методы прогнозирования: простой динамический анализ, авторегрессионые зависимости, многофакторный регрессионный анализ, прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей, метод пропорциональных зависимостей показателей, балансовая модель прогноза экономического потенциала предприятия.

     Комбинированный метод  относится к методам, прогнозирующим формы отчетности и сочетает в  себе приемы и алгоритмы нескольких из базовых и как правило именно он используется на практике.

     Для обеспечения полного и своевременного прогнозирования финансовых показателей необходимо использовать программы для автоматизации бухгалтерского учета.

     В прогнозировании учитывается не только индивидуальная динамика статей, но и взаимосвязь между отдельными статьями как внутри одной формы отчетности, так и между различными формами.

     Состояние платежеспособности предприятия и  ликвидность его средств являются определяющими показателями финансового  состояния организации. Постоянный контроль этих коэффициентов помогает оценить вероятность банкротства и предположить возможные меры по снижению этой вероятности.

     Вместе  с тем, обладание заранее обдуманной системой ходов, подобранных под разные варианты развития ситуации, всегда большой плюс. Возможность действовать обдуманно, строго и чётко в ситуации, где большинство участников событий подвержено хаосу, - большое преимущество, поэтому нужно всегда иметь под рукой обдуманную систему ходов (полученную при помощи прогнозирования) для разных вариантов развития.

     В заключение, современная методология планирования и прогнозирования позволяет значительно облегчить жизнь хозяйствующего субъекта, она дает возможность подготовиться к грядущим событиям и рационально распорядиться имеющимися ресурсами. 

СПИСОК  ЛИТЕРАТУРЫ

 
     

1. Нормативно-правовая база

1. Конституция РФ.

2. Федеральный закон от 26.04.2007 N 63-ФЗ («О внесении изменений в бюджетный кодекс РФ в связи с образованием Федерального Казначейства»).
3. Федеральный Закон от  23 июня 1995 года  N 159-ФЗ  (“О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации»).
4. Федеральный закон от 31 марта 1999 г. N 69-ФЗ «О газоснабжении в Российской Федерации».
5. Постановление Правительства РФ от 17 октября 2009 г. N 816 «О внесении изменений в акты Правительства Российской Федерации в части совершенствования порядка расчетов за электрическую энергию (мощность), тепловую энергию и природный газ».
6. Постановление Правительства РФ от 27 мая 2007 г. N 333 «О совершенствовании государственного регулирования цен на газ».
7. Гражданский кодекс РФ (статья 128, «Объекты гражданских прав»).

2. Экономическая литература

8. В.А. Гневашева, Прогнозирование экономики: понятия и история, 2008, Знание. Понимание. Умение, 207 с.
9. Большая Советская Энциклопедия
10. Учебник Экономическая теория: Учебник  / Под. Ред. Е.Ф. Борисова – МОСКВА, 2007 – 356с.
11. «Финансы и статистика. Введение в финансовый менеджмент», В.В. Ковалев, МОСКВА,  2005 -  232с.
12. Прогнозирование и планирование экономики: Учеб. пособие / под общ. ред. В.И. Боресевича, Г.А. Кандауровой. – Мн.: Экоперспектива, 2001. – 380 с.
13. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 768 с.
14. Финансовый менеджмент: Учебник для вузов / Под ред. А. М. Ковалевой. М.: ИНФРА-М, 2006.
15. Финансовый менеджмент: теория и практика. / Под ред. Стоянова Е.С. - М.: Перспектива, 2008
16. Финансовый менеджмент. / Под ред. Ф.Бригхэм, Майкл С.Эрхардт.  Питер, 2007  

3. Интернет ресурсы

17. http://www.mrg.ru/
18. http://www.ceoconsulting.ru/
19. http://forexrost.ru/
20. http://www.zakonrf.info/

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ПРИЛОЖЕНИЕ  №1

Классификация методов прогнозирования финансового  состояния предприятия

 
 
 
 
 
 
 

ПРИЛОЖЕНИЕ  № 2

РОССИЙСКИЕ  ПРОГРАМНЫЕ ПРОДУКТЫ ПО ОЦЕНКЕ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗАЦИЙ

     1. ИНЭК - АФСП (ООО НВП «Информация-Экономика»)

     2. Альт - финансы (Исследовательско - консультационная фирма «Альт»)

     3. Audit Expert (ООО «Про - Инвест Информационные  Технологии») 

     4. Интегрально - аналитический комплекс  «Апельсин Финанс»

     5. Excel Финансовый анализ (А.Н. Майер,  Н.О. Коротаев)

     6. Analyser-Финансы Предприятие (Консалтинговая  группа «Про-Экт»)

     7. АБФИ-Предприятие («Вестона») 

     8. АХД-Экспресс («БизнесЛина»)

     9. Система «Диагноз» (группа Polaris Software)

     10. Мастер Финансов: Анализ и планирование (КГ «Воронов и Максимов»)

     11. ОЛИМП ФинЭксперт (ТОО «Росэкспертиза») 

     12. FinExpert (VectorOne Corporation)

     13. АХДП (ОАО “Томский завод измерительной  аппаратуры”) 

     14. Финансовый анализ (Малахов В.И.)

     15. Finexpert (Репин В.В.)

     16. Анализ баланса (Региональный  центр ресурсов для открытого  и дистанционного образования) 

     17. Анализ финансовой отчетности (Черняев  М.) 
 
 
 

ПРИЛОЖЕНИЕ  №3