Пути финансового оздоровления предприятия

Приведенное выше высказывание раскрывает сущность критерия неплатежеспособности. Неплатежеспособность — факт неоплаты должником требования кредитора. Соответственно критерий неплатежеспособности допускает признание должника банкротом на основании одного только факта неисполнения обязательств вне зависимости от наличия либо отсутствия имущества и его стоимости. Получается, что возможно признание банкротом должника, обладающего значительным количеством имущества, но по каким-то причинам не удовлетворяющего кредиторов, и невозможно банкротство должника, практически никакого имущества не имеющего, но изыскивающего средства для своевременного удовлетворения требований⁴.

2. Основные методы прогнозирования банкротства

1. Оценка динамики цены предприятия

 

В качестве механизма  предсказания банкротства можно  использовать цену предприятия. На скрытой стадии банкротства начинается незаметное, особенно если не наложен специальный учет, снижение данного показателя по причине неблагоприятных тенденций как внутри, так и вне предприятия.

Если предполагается, что доходы и расходы предприятия в среднем  одинаковы и действует принцип  непрерывности его деятельности, то цена предприятия (V) определяется по формуле бессрочного аннуитета:

,                                                             (1.6)

где OI (Operating Income) – ожидаемая прибыль до выплаты налогов, а также процентов по займам и дивидендов;

T (Tax) – налог на прибыль;

WACC (Weighted Average Cost of Capital) – средневзвешенная стоимость капитала. 

При прочих равных условиях, чем ниже значение средневзвешенной стоимости капитала (WACC), тем лучше финансовое положение компании. Таким образом, предприятие должно стремиться к снижению показателя WACC.

Целесообразно рассчитывать цену предприятия на ближайшую и  долгосрочную перспективу. Условия будущего падения цены предприятия обычно формируются в текущий момент и могут быть в определенной степени предугаданы (хотя в экономике всегда остается место для непрогнозируемых скачков).

 

3.  Особенности применения методов прогнозирования банкротства 

 

 

Одной из простейших моделей  прогнозирования вероятности банкротства  считается двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат (С₁) оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение С₁ указывает на высокую вероятность банкротства.

В американской практике выявлены и используются такие весовые значения коэффициентов⁵:

• для показателя текущей ликвидности (покрытия) (Кп) – (-1,0736)
• для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) – (+0,0579)
• постоянная величина – (-0,3877)

      Отсюда формула расчета С₁ принимает следующий вид:

С₁ = - 0,3877 + (-1,0736) К_п + 0,0579 К_з                              (1.1)

Следует иметь в виду, что в нашей стране иные темпы  инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. В силу этого невозможно механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях. Однако саму модель, с числовыми значениями, соответствующими реалиям российского рынка, можно было бы применить, если бы отечественные учет и отчетность обеспечивали достаточно представительную информацию о финансовом состоянии предприятия.

Рассмотренная двухфакторная  модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности. Для получения более точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень и тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства (С₁) и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная.

Коэффициент Альтмана (индекс кредитоспособности). При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946 г. и 1965 г., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых для прогноза и построил многофакторное регрессионное уравнение.

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, налогов / Всего активов

К2= Выручка от реализации / Всего активов

К3= Собственный капитал (рыночная оценка) / Привлеченный капитал

К4= Реинвестированная  прибыль / Всего активов

К5= Собственные оборотные  средства / Всего активов

В 1983 г. Альтман получил  модифицированный вариант своей  формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже⁶: 

R = 8,38 * Х1 + Х2 + 0,054*Х3 + 0,63*Х4                                   (1.3)

Где Х1 – оборотный  капитал/сумма активов;

Х2 – нераспределенная прибыль/сумма активов;

Х3 – операционная прибыль/сумма  активов;

Х4 – балансовая стоимость  акций;

Х5 – выручка/сумма активов.

Коэффициент Альтмана относится  к числу наиболее распространенных. Однако, при внимательном его изучении видно, что он составлен некорректно: член Х1 связан с кризисом управления, Х4 характеризует наступление финансового кризиса, в то время как остальные – экономического. С точки зрения системного подхода данный показатель не имеет права на существование.

Вообще, согласно этой формуле, предприятия с рентабельностью  выше некоторой границы становятся полностью "непотопляемыми". В  российских условиях рентабельность отдельного предприятия в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний. По-видимому, эта формула в наших условиях должна иметь менее высокие параметры при различных показателях рентабельности.

Известны другие подобные критерии. Так британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель⁷, 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: 

Z = c₀+c₁х₁ + с₂х₂ + с₃х₃ + с₄х₄,…                                             (1.4)

где:

х₁=прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%)

х₂=текущие активы/общая сумма обязательств (13%)

х₃=текущие обязательства/общая сумма активов (18%)

х₄=отсутствие интервала кредитования (16%)

с₀,…с₄ – коэффициенты, проценты в скобках указывают на пропорции модели; х₁ измеряет прибыльность, х₂ – состояние оборотного капитала, х₃ – финансовый риск и х₄ – ликвидность. 

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент (Perfomans Analysys Score) – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени⁸. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

PAS-коэффициент – это просто относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. АНАЛИЗ ВЕРОЯТНОСТИ  БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ ЗАО «РАССВЕТ»

 

2.1 Краткая экономическая характеристика предприятия ЗАО «Рассвет»

 

Объектом исследования является ЗАО "Рассвет". Его организационно-правовая форма – Закрытое Акционерное Общество. Дата регистрации предприятия – 25.09.1997 года. Основной вид деятельности – откорм молодняка КРС.

Таблица 1. Состав      и     структура     товарной     продукции

Отрасли и виды продукции	Годы						Средний объем продукции за три года, тыс. руб.
	2010		2011		2012
	Объем продукции
	тыс. руб.	% к  итогу	тыс.руб.	% к  итогу	тыс. руб.	% к  итогу
Продукция растениеводства:
Зерно	3452	22,2	3393	20,14	9252	37,77	5365,6
Прочая продукция  растениеводства	29	0,18	13	0,07	97	0,40	46,3
Продукция растениеводства  собственного производства, реализованная  в переработанном виде	882	5,66	758	4,50	723	2,95	787,6
Итого по растениеводству	4363	28,03	4164	24,72	10072	41,12	6199,6
Продукция животноводства:
Продано на мясо, всего	5643	36,25	6423	38,14	5456	22,27	5840,6
в т.ч. КРС	5643	36,25	6404	38,02	5427	22,15	5824,6
лошади	-		-		29	0,12	9,6
прочие	-		19	0,11	-		6,3
Молоко цельное	5510	35,40	6256	37,14	8756	35,75	6840,6
Прочая продукция  животноводства	-		1	0,005	3	0,01	1,3
Продукция животноводства собственного производства, реализованная  в переработанном виде	50	0,32	-		207	0,85	85,6
Итого по животноводству	11203	71,97	12680	75,28	14422	58,88	12768,3
Всего	15566	100,00	16844	100,00	24494	100,00	18968

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Из таблицы 1 следует, что на протяжении трёх исследуемых периодов профилирующей отраслью являлось животноводство (71,97% - 2010г., 75,28% - 2011г.,), а в 2012 году этот показатель упал на 20% и составил 58,88%. В частности преобладает разведение КРС, поскольку удельный вес скота в структуре товарной продукции составляет наибольший процент около 35%  и надой молока также занимает одно из первых мест в структуре – в среднем 36% за три исследуемых года.

Рассмотрим обеспеченность предприятия ресурсами, а также  основными и оборотными фондами.

Производство сельскохозяйственной продукции, его экономическая эффективность  в целом зависит от имеющегося производственно ресурсного потенциала в хозяйстве. Земельные фонды являются важной составной частью ресурсов.

 

Таблица 2. Состав, структура и динамика земельных угодий
Вид угодий	2010 г.			2012 г.			Динамика угодий,%
		в % к площади			в % к площади
	га	с.-х. угодий	всех угодий	га	с.-х. угодий	всех угодий
Пашня	7114	74,65	-	7094	74,65	-	99,72
Сенокосы	1662	17,44	-	1655	17,41	-	99,58
Пастбища	754	7,91	-	754	7,93	-	100
Площадь леса	1313	13,77	-	1313	13,82	-	100
Пруды и водоемы	310	3,25	-	310	3,26	-	100
Наличие орошаемых земель	-	-	-	1867	19,65	-	-
Итого с.-х. угодий	9530	100,00	79,33	9503	100,00	80,20	99,71
Итого нес.-х. угодий	2482		20,67	2347		19,80	94,56
Общая земельная площадь	12012		100,00	11850		100,00	98,65