Автор: Пользователь скрыл имя, 16 Апреля 2012 в 21:45, контрольная работа
Проблема прогнозирования возможного банкротства предприятий сегодня чрезвычайно актуальна в Российской Федерации. За последние десять лет очень многие коммерческие организации всевозможных форм собственности оказались на грани банкротства. В первую очередь это было связано с реформированием российской экономики и постепенном вхождении России в зону кризисного развития. В настоящее время актуален вопрос выбора методов и методик, позволяющих прогнозировать наступление банкротства предприятия в близком будущем.
Введение…………………………………………………………………………..2
Глава 1. Анализ жизнеспособности бизнеса……………………………………3
1.1 Причины несостоятельности предприятий………………………………....3
1.2 Показатель Аргенти………………………………………………………..…5
Глава 2. Оценка финансового здоровья предприятия………………………...11
2.1 План финансового оздоровления и его реализация……………………….21
Заключение……………………………………………………………………….27
Список используемой литературы…………………………………………..…28
Введение
Рассмотрим динамику каждого показателя отдельно:
Наиболее широкую известность получила модель Альтмана:
Z = 0,717x1 + 0,847x2 + 3,107x3 + 0,42x4 +0,995x5, где:
х1 - собственный оборотный капитал / сумма активов;
х2 - нераспределенная прибыль / сумма активов;
х3 - прибыль до уплаты процентов / сумма активов;
х4 - балансовая стоимость собственного капитала / заемный капитал;
х5 - выручка / сумма активов.
Нормативное значение данного показателя - 1,23. если значение Z < 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z > 1.23 и более свидетельствует о малой его вероятности.
В нашем случае значение коэффициента Альтмана колеблется от 4,421 до 7,213. Рассчитанный показатель больше критического значения, а значит, рассматриваемая нами организация не являлась банкротом в течении исследуемых пяти лет. Используя метод линейного аналитического выравнивания, получим динамику показателя, отраженную на рисунке 2.
Рисунок 2 - Выравненное значение коэффициента Альтмана
Выравненное значение показателя Альтмана из рисунка 9 показывает снижение коэффициента в динамике. Это говорит о том, что хотя предприятие в данный момент не является несостоятельным, однако, в скором времени оно может войти в "зону риска".
В 1997 году Таффлер предложил следующую формулу:
Z = 0,53х1 + 0,13х2 + 0,18х3 + 0,16х4, где:
х1 - прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;
х2 - оборотные активы / сумма обязательств;
х3 - краткосрочные обязательства /сумма активов;
х4 - выручка / сумма активов.
Если величина Z больше 0,3, это говорит о том, что у организации неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.
Анализ таблицы 10 показал нам, что, основываясь на методике Таффлера, за рассматриваемый период предприятие не являлось несостоятельным. Прогнозирование на основе данной методики отражено на рисунке 3.
Рисунок 3 - Выравненное значение коэффициента Тэффлера
Из анализа рисунка 3 мы видим, что данная методика также пророчит рассматриваемому нами хозяйству банкротство, хотя на данный момент значения показателей достаточно высоки. Рассмотрим теорию Лиса.
В 1972 г. Лис разработал
следующую формулу для
Z = 0,063х1 + 0,092х2 + 0,057х3 + 0,001х4, где:
х1 - оборотный капитал / сумма активов;
х2 - прибыль от реализации / сумма активов;
х3 - нераспределенная прибыль / сумма активов;
х4 - собственный капитал / заемный капитал.
Здесь предельное значение равняется 0,037. Динамика показателя отражена на рисунке 4.
Рисунок 4 - Выравненное значение коэффициента Лиса
Из таблицы 10 мы видим, что значение показателя Лиса значительно выше критического, что говорит об устойчивом финансовом состоянии рассматриваемого нами АО за анализируемый период. Прогнозирование банкротства, отраженное графиком 4 говорит о невозможности несостоятельности предприятия в ближайшем будущем.
При разработке коэффициента банкротства Г. Савицкой для обоснования индикаторов риска банкротства и создания дискриминантной модели для его оценки была собрана информация по 200 сельскохозяйственным предприятиям за 1995 - 1998 гг. и на основании ее рассчитаны 26 финансовых коэффициентов по каждому субъекту хозяйствования за каждый год.
С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения сельскохозяйственных предприятий играют следующие показатели:
х1 - доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов, коэффициент;
х2 - сколько приходится оборотного капитала на рубль основного, руб.;
х3 - коэффициент
оборачиваемости совокупного
х4 - рентабельность активов предприятия, %;
х5 - коэффициент финансовой независимости (доля собственного капитала в общей валюте баланса).
Данные показатели положены в основу разработки дискриминантной модели диагностики риска банкротства сельскохозяйственных предприятий:
Z = 0,111х1 + 13,239х2 + 1,676х3 + 0,515х4 + 3,80х5.
Константа сравнения равна 8. Если величина Z больше 8, то риск банкротства малый или отсутствует. При значении Z<8 - риск банкротства присутствует: от 8 до 5 - небольшой, от 5 до 3 - средний, ниже 3 - большой, ниже 1 - полная несостоятельность.
Тестирование данной модели по исследуемой выборке субъектов показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-анализ финансового состояния сельскохозяйственных предприятий и довольно точно оценить степень вероятности их банкротства. Поэтому предпочтение в выводах о несостоятельности АО будет отдаваться анализу, проведенному по модел-и Савицкой. Динамика данного показателя, а также прогнозирование состояния банкротства нашего предприятия отражена на рисунке 5.
Рисунок 5 - Выравненное значение коэффициента Савицкой
Из таблицы 10 мы видим увеличение показателя Савицкой за рассматриваемый период практически в два раза, а также то, что исследуемое нами предприятие не являлось за данный период банкротом. Более того выровненное значение показателя коэффициента, отраженное на рисунке 5 позволяет сделать вывод о платежеспособности предприятия на перспективу.
Анализ рассмотренных моделей показал, что каждая модель исходя из своих критериев дает различную оценку перспективе развития организации. Следует отметить, что использование таких моделей требует больших предосторожностей. Они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных субъектов хозяйствования из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала, а также из-за различий в законодательной и информационно базе.
По модели Альтмана
несостоятельные предприятия, имеющие
высокий уровень четвертого показателя
(собственный капитал / заемный капитал),
получают очень высокую оценку, что
не соответствует
Выход из создавшегося положения видится в разработке подобных моделей для каждой отрасли по методике дискриминантного анализа, которые бы учитывали специфику отечественной деятельности.
В 2007 г.С. Кучеренко
на базе отечественных организаций
были разработаны два коэффициента:
коэффициент оценки финансового
состояния и коэффициент
ZОФС = 1,732х1 + 12,488х2 + 55,515х3 + 32,148х4 + 50,121х5, где:
х1 - коэффициент текущей ликвидности;
х2 - промежуточный коэффициент покрытия;
х3 - коэффициент финансовой независимости;
х4 - рентабельность продаж;
х5 - удельный вес кредиторской задолженности в сумме пассивов организации (коэффициент).
ZПРБ = - 0,748х1 + 15,288х2 + 15,435х3 - 17,667х4 + 9,378х5- 0,375х6 где:
х1 - коэффициент абсолютной ликвидности;
х2 - коэффициент рентабельности оборотных активов;
х3 - коэффициент рентабельности продаж;
х4 - коэффициент рентабельности производства;
х5 - коэффициент
оборачиваемости оборотных
х6 - коэффициент фондоотдачи.
Первая модель характеризует финансовое состояние организации, определяя принадлежность предприятия к одной из пяти групп финансового состояния:
первая группа - организации, имеющие значительный запас финансовой устойчивости и платежеспособности;
вторая группа - организации, имеющие хорошее финансовое состояние, без запаса финансовой устойчивости;
третья группа - организации со средними значениями расчетных показателей, либо имеющие отдельные признаки ухудшения финансового состояния;
четвертая группа - организации, имеющие предкризисное финансовое состояние;
пятая группа - организации
в состоянии экономического кризиса,
как правило, характеризующиеся
отсутствием собственного капитала
и тенденций его
Критерием экономической несостоятельности явилось значение показателя Z < 21,2. Интервал Z между 21,2 и 38,7 определяет предкризисное финансовое состояние организации. Z более 38,7, но менее 57,5 указывает на наличие удовлетворительного (достаточного) финансового состояния сельскохозяйственной организации. При Z более 57,5 - организация имеет хорошее финансовое состояние. Если Z > 116,6, организация обладает значительным запасом финансовой устойчивости.
Вторая дискриминантная модель позволяет прогнозировать непосредственно процедуру банкротства, характеризуя предрасположенность организации к процедуре на перспективу до двух лет.
Во второй модели
при Z < 10,3 - организация подвержена
банкротству в течение
Прогнозирование
финансового состояния
Рисунок 5 - Выравненное значение коэффициента Кучеренко (ZОФС)
Согласно данным таблицы 10 и рисунка 5 организация на протяжении всего периода имеет хорошее финансовое состояние. Однако, при этом заметна незначительная тенденция его ухудшения, обусловленная показателями 2008 г. Несомненно, на это повлияли экономические условия, сложившиеся в стране в этот период. Рассмотрим перспективу непосредственно банкротства предприятия по коэффициенту ZПРБ на рисунке 6.
Рисунок 6 - Выравненное значение коэффициента Кучеренко (ZПРБ)
Основываясь на анализе таблицы 10 и рисунка 6, можно сказать об отсутствии угрозы банкротства организации на рассматриваемый период, т.к значения коэффициента банкротства значительно выше 11,6. Тем не менее, при выравнивании значений коэффициента отмечается такая перспектива, при которой угроза банкротства может быть возможна. Учитывая относительную стабильность коэффициента и макроэкономические условия развития организации, можно сказать, что данная методика наиболее достоверно оценивает состояние организации и перспективу ее банкротства.
Делая вывод
по данному подразделу хотелось бы
акцентировать внимание на методиках
расчета показателей
Информация о работе Оценка вероятности банкротства предприятия