Методы прогназирования банкротства

(1) За исключением фактических затрат по выкупу собственных акций у акционеров.

(2) Включая величину отложенных налоговых активов

(3) За исключением задолженности участников (учредителей) по взносам в уставный капитал

(4) Включая величину отложенных налоговых обязательств

(5) В данных о величине прочих долгосрочных и краткосрочных обязательств приводятся суммы созданных в установленном порядке резервов в связи с условными обязательствами и с прекращением деятельности.

Рассчитаем вероятность того, что капитал ОАО «Городснаб» снизится до ноля.

Для расчета  используем следующие формулы:

Индекс риска=прибыль+чистые активы/Ско (прибыли)

Р снижения капитала до ноля =1/2*(индекс риска^2)

Прогноз прибыли=∑весi*прибыльi

Чистые активы принимаются равными последнему периоду

 

Таблица 18

Расчет прогноза прибыли на 2014 год

Показатель	2011	2012	2013	Ско	Прогноз на 2014
Прибыль, тыс.руб.	4774	297	1072	2392,661	1579,9
Чистые активы, тыс.руб.	2000	8532	10878	4600,537	10878
Индекс риска	2,831	3,690	4,994	1,089	5,207
P снижения капитала до 0,%	24,95	14,69	8,02	8,53	7,38
Вес в модели	0,2	0,3	0,5	Х	Х

 

На основе полученных результатов проведем имитационное моделирование вероятности снижения капитала ОАО «Городснаб» до ноля.

С помощью генерации случайных чисел выведем 50 значений прибыли  со средним значением 1579,9,  Ско 2392,661 и нормальным распределением.

Величину чистых активов примем равную последнему году 10 878 тысяч рублей. Данные представлены в таблице 19.

Таблица 19

Имитационное моделирование

Период, год	Прибыль Тыс.руб.	Чистые акитивы на начало года Тыс.руб.	Вероятные чистые активы на конец года Тыс.руб.	Индекс риска	P снижения капитала до 0, %
1	861,546	10878,000	11739,546	4,906	8,308
2	-1477,163	10878,000	9400,837	3,929	12,956
3	2164,325	10878,000	13042,325	5,451	6,731
4	4634,068	10878,000	15512,068	6,483	4,758
5	4447,146	10878,000	15325,146	6,405	4,875
6	5726,700	10878,000	16604,700	6,940	4,153
7	-3644,685	10878,000	7233,315	3,023	21,884
8	1019,584	10878,000	11897,584	4,973	8,089
9	4199,918	10878,000	15077,918	6,302	5,036
10	-1020,206	10878,000	9857,794	4,120	11,782
11	-71,525	10878,000	10806,475	4,517	9,804
12	-2464,732	10878,000	8413,268	3,516	16,176
13	-2839,132	10878,000	8038,868	3,360	17,718
14	-759,236	10878,000	10118,764	4,229	11,182
15	-270,840	10878,000	10607,160	4,433	10,176
16	-3487,591	10878,000	7390,409	3,089	20,963
17	221,048	10878,000	11099,048	4,639	9,294
18	613,151	10878,000	11491,151	4,803	8,671
19	1902,558	10878,000	12780,558	5,342	7,010
20	705,399	10878,000	11583,399	4,841	8,533
21	797,522	10878,000	11675,522	4,880	8,399
22	694,040	10878,000	11572,040	4,836	8,550
23	4792,386	10878,000	15670,386	6,549	4,663
24	1375,843	10878,000	12253,843	5,121	7,625
25	1134,488	10878,000	12012,488	5,021	7,935
26	351,969	10878,000	11229,969	4,694	9,079
27	6298,735	10878,000	17176,735	7,179	3,881
28	3651,162	10878,000	14529,162	6,072	5,424
29	7264,036	10878,000	18142,036	7,582	3,479
30	12,930	10878,000	10890,930	4,552	9,653
31	5555,201	10878,000	16433,201	6,868	4,240
32	-2278,021	10878,000	8599,979	3,594	15,481
33	2869,421	10878,000	13747,421	5,746	6,058
34	3738,538	10878,000	14616,538	6,109	5,359
35	6171,214	10878,000	17049,214	7,126	3,939
36	1377,679	10878,000	12255,679	5,122	7,623
37	326,636	10878,000	11204,636	4,683	9,120
38	3195,277	10878,000	14073,277	5,882	5,781
39	667,521	10878,000	11545,521	4,825	8,589
40	3392,607	10878,000	14270,607	5,964	5,622
41	-1875,549	10878,000	9002,451	3,763	14,128
42	-447,252	10878,000	10430,748	4,359	10,524
43	-2060,704	10878,000	8817,296	3,685	14,727
44	711,658	10878,000	11589,658	4,844	8,524
45	1502,188	10878,000	12380,188	5,174	7,470
46	1647,175	10878,000	12525,175	5,235	7,298
47	807,750	10878,000	11685,750	4,884	8,385
48	6830,598	10878,000	17708,598	7,401	3,651
49	-2589,270	10878,000	8288,730	3,464	16,665
50	-182,240	10878,000	10695,760	4,470	10,008
Ср.знач	1323,877	10878,000	12201,877	5,100	9,000
Ско	2783,637	0,000	2783,637	1,163	4,370

Имитационное моделирование показало, что средне прогнозируемый риск снижения капитала до ноля 9%.

Построим график распределения риска.

Распределение предположительно нормальное.

 

Рисунок 3 - Распределение риска снижения капитала до ноля

 

В качестве предупредительных мер, стимулирующих выход из кризисного состояния и ликвидации последствий риска несостоятельности, следует отметить:

1. Снижение дебиторской  задолженности и исключение старения  дебиторских счетов;

- Необходимо постоянно контролировать состояние расчетов с покупателями, особенно по отсроченным задолженностям;

- Установить определенные условия кредитования дебиторов,  например: скидки, штрафы, пени;

- По возможности ориентироваться на максимально большее число покупателей, чтобы уменьшить риск неуплаты одним или несколькими покупателями;

- Факторинг, т.е. перепродажа дебиторской задолженности банку или факторинговой компании;

2. Балансирование кредиторской и дебиторской задолженностей;

3. Исключение резкого увеличения объема продаж, чтобы не попасть в зону технического разрыва ликвидности;

4. Исключение чрезмерного использования краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;

5. Повышение уровня техники, технологии, организации производства;

6. Повышение эффективности инвестиционной политики, которая может  привести к увеличению собственного оборотного капитала;

7. Повышение эффективности использования производственных ресурсов предприятия и, как следствие, низкий уровень себестоимости, отсутствие убытков, увеличение собственного капитала;

8. Увеличение оборачиваемости капитала, за счет снижения сверхнормативных остатков, запасов, готовой продукции. В связи с чем высвобождается капитал, который в дальнейшем можно использовать для инвестирования;

9. Исключения привлечения заемных средств в оборот предприятия на невыгодных условиях, которое ведет к снижению рентабельности деятельности и способности к самофинансированию;

10. Увеличение объёмов источников собственного финансирования

Для финансирования текущей деятельности предприятия главными источниками являются доходы и прибыль от основной деятельности компании. Расширение основной деятельности за счёт различных мероприятий позволит дополнительно решить этот вопрос:

- совершенствование сервиса компании

- расширение рынка сбыта

- ускорение сбыта и реализации

- совершенствование ассортимента

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Финансовая несостоятельность характеризует неспособность субъекта хозяйствования платить по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия средств.

Риск финансовой несостоятельности обобщенно характеризует проявление взаимосвязанных рисков потери платежеспособности, финансовой устойчивости и независимости предприятия. Используемые в ходе экспресс-анализа статичные модели дают возможность оценить указанные риски за отчетный (прошедший) период. Естественно, что субъекта хозяйствования и взаимодействующих контрагентов интересуют перспективы финансового состояния предприятия в более отдаленном будущем.

В настоящее время существуют как западные, так и отечественные модели прогнозирования банкротства компаний.

Выполнив анализ методик прогнозирования риска банкротства предприятий, можно сделать следующие выводы:

- Двух-трехфакторные модели не являются достаточно точными и являются скорее индикаторами прогноза риска банкротства.

- Зарубежные модели не полностью соответствуют специфики экономической ситуации и организации предпринимательства в России, в том числе отличающейся системами бухгалтерского учета и налогового законодательства, что находит отражение как в наборе факторов-признаков, так и в весовых коэффициентах при них.

- Отсутствие в российской статистике достаточного материала по организациям-банкротам не позволяет скорректировать зарубежные методики для различных отраслей и организационно-правовых форм, а определение весовых значений индикаторов экспертным путем не обеспечивает их достаточной точности.

- Период прогноза риска банкротства с учетом нестабильной и динамично реформируемой российской экономики не должен превышать одного года.

- Наличие показателей, отличающихся высокой положительной или отрицательной корреляцией или функциональной зависимостью между собой, усложняет методики без увеличения точности прогноза.

- Методики дают возможность определить вероятность приближения стадии кризиса (банкротства), не позволяя прогнозировать наступления фазы роста и других фаз жизненного цикла предприятия.

ОАО «Городснаб» имеет неликвидный баланс и неустойчивое финансовое положение, риск банкротства по большинству моделей очень высок, однако прослеживается тенденция к увеличению показателей, поэтому признание неудовлетворительности структуры баланса и неплатежеспособности предприятия откладывается на шесть месяцев.

По модели Бивера предприятие можно отнести ко второй группе- предприятие за 3 года до банкротства. По интегральной бальной оценке по состоянию на 2013 год предприятие относится к 3 классу - предприятие со средним финансовым состоянием. По данным анализа прослеживается тенденция к улучшению финансового состояния, поэтому можно говорить о стабилизации финансового положения ОАО «Городснаб».

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Постановление Правительства РФ: Об обеспечении интересов РФ как кредитора в делах о банкротстве и в процедурах банкротства от 29 мая 2004 г. № 257 .
2. Беликов А.Д. Диагностика риска банкротства предприятия // Дис. канд.экон.наук . - Иркутск, 1998.
3. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчетности. Практикум. - М.: Дело и сервис. 2009. – 143 с.
4. Зевайкина С.Н., Диагностика вероятности банкротства предприятия // Аудитор. - №9. – 2006. – 45 С.
5. Яковлева И.Н. // Справочник экономиста. № 4.- 2008. 13 С.
6. Иванов Г.П.  Антикризисное управление: от банкротства – к финансовому оздоровлению - М.: Закон и право, ЮНИТИ, 2011. – 320 c.
7. Коротков Э.М. Антикризисное управление - М.: ИНФРА-М, 2014. – 406 c.
8. Кошкин В.И., Карпов П.А., Модульная программа для менеджеров. Антикризисное управление. - М.:ИНФРА. 2009. – 33 С.
9. Лео Хау Суан Оценка и прогнозирование банкротства предприятия // Дис. канд.экон.наук. - М., 1999.
10. Маслова И.А., Пчеленок Н.В., Методы диагностики вероятности банкротства // Управленческий учет №2. 2006. – 25 С.
11. Примаков Д.В. Банкротство предприятий / Сборник нормативных документов с комментариями. - М.: Бизнес-информ. 2006. – 41 С.
12. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. - М.:ИНФРА-М, 2013. – 384 c.
13. Савицкая Г.В. Комплексный анализ хозяйственной деятельности предприятия. - М.:ИНФРА-М, 2014. – 608 c.
14. Ступаков В.С. Токаренко Г.С. Риск менеджмент. - М.: Финансы и статистика, 2011. - 288 c.
15. Федорова Г.В. Учет и анализ банкротств. - М.: Омега-Л, 2012. – 304 c.
16. Яковлева И.Н. Как оценить финансовые риски компании на основе финансовой отчетности //Справочник экономиста .-№5.- 2008. – 31 С.
17. Диагностика банкротства предприятия на примере ОАО "Югрател": контрольная работа. 2014. URL: http://www.knowledge.allbest.ru (дата обращения 11.07.2014)
18. Диагностика вероятности банкротства ОАО "Трубчевскхлеб": Курсовая работа. 2014. URL: http://www.bibliofond.ru (дата обращения: 07.07.2014)
19. Журнал поглощения и слияния: сетевой журнал. 2014. URL: http://www.ma-journal.ru  (дата обращения: 01.07.2014)
20. Корпоративный менеджмент: библиотека управления. 2014. URL: http://www.cfin.ru (дата обращения: 20.06.2014)
21. КонсультантПлюс: электронная библиотека. 2014. URL: http://www.consultant.ru (дата обращения:07.06.2014)
22. Концепции оценки рисков: электронная библиотека. 2014. URL: http://www.petrsu.ru (дата обращения: 07.07.2014)
23. Как спрогнозировать риск банкротства компании в системе риск-менеджмент: электронный журнал. 2014. URL: http://www.profiz.ru (дата обращения: 14.07.2014)
24. Российский антикризисный ресурс: сетевой журнал. 2014. URL: http://www.bankrot.ru (дата обращения: 19.06.2014)
25. Российский антикризисный ресурс: сетевой журнал. 2014. URL: http://www.crisis.ru (дата обращения: 12.06.2014)