Что такое коэффициент прогноза банкротства и как его рассчитать

Здравствуйте, в этой статье мы постараемся ответить на вопрос: «Что такое коэффициент прогноза банкротства и как его рассчитать». Если у Вас нет времени на чтение или статья не полностью решает Вашу проблему, можете получить онлайн консультацию квалифицированного юриста в форме ниже.

Банкротство – невозможность субъекта хозяйственного права должным образом выполнять взятые на себя обязательства. Сюда входит не только взаимоотношение с контрагентами, но и расчёты с бюджетом, оплата рабочего фонда. Основной закон, регламентирующий порядок, процедуру банкротства – ФЗ № 127 от 26. 10. 2002 года «О настоятельности (банкротстве). Документ был существенно переработан в 2019 году, теперь процедура стала вполне доступной и реальной. Для признания компании банкротом, сумма задолженности должна превышать 300 тыс. рублей, а срок просрочки по платежам не менее 3 месяцев.

Для чего нужна оценка перспективы банкротства

Во избежание начала процедуры руководство может заказать услугу анализа вероятности банкротства. Её цель помощь в выработке эффективной стратегии по выводу хозяйственного субъекта из кризиса, восстановление платёжеспособности. Анализ нужен не только компании, испытывающей трудности. Иногда услугу заказывают контрагенты, кредиторы предприятия, чтобы оценить перспективы дальнейшего сотрудничества. Результаты финансовой экспертизы также могут учитываться судом, как доказательство, что заявитель не в состоянии исполнять свои долговые обязательства.

Дискриминантная факторная модель Г.В. Савицкой диагностики риска банкротства

Усовершенствованием модели Э. Альтмана занялась Г.В. Савицкая. В своих работах ею была разработана дискриминантная модель для оценки и прогнозирования вероятности банкротства производственных предприятий, модель имеет следующий вид:

Z = 0,111X1 + 13,239Х2+ 1,676Х3+ 0,515X4 + 3,80Х5

где,
Х1 — доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов;
Х2 — отношение оборотного капитала к основному;
Х3 — коэффициент оборачиваемости совокупного капитала;
Х4 — рентабельность активов предприятия, %;
Х5 — коэффициент финансовой независимости (доля собственного капитала в валюте баланса).

Расчет показателей модели по данным бухгалтерского баланса:

Х1 = стр. 1300 / стр. 1200

Х2 = (стр. 1200 — стр. 1500) / стр. 1300

Х3 = стр. 2110 / ((стр. 1600нп + стр. 1600кп)/2)

Х4 = стр. 2400/стр. 1600

Х5 = стр. 1300 / стр. 1600

В формуле расчета Х3 присутствует усредненное значение величины активов. Берутся значения активов на начало отчетного периода и конец периода и делятся на 2.

Оценка банкротства: общее представление

Под оценкой вероятности банкротства понимают прогнозирование возможности наступления ситуации ухудшения платежеспособности и ликвидности компании, что будет означать невозможность погашения ею своих обязательств перед кредиторами.

Провести оценку риска банкротства для компании достаточно сложно. Ведь надо учесть много различных факторов внешнего и внутреннего происхождения. Для этой цели существует множество методик и моделей, которые иной раз противоречат друг другу по результатам. Кроме того, все модели можно разделить на две группы: отечественные и зарубежные. Они имеют определенные отличия друг от друга в связи с тем, что каждая группа учитывает особенности стран. Наши российские модели адаптированы к условиям РФ.

Другая классификация методов отражена в таблице ниже.

Метод	Характеристика
Количественный	Проводят расчет показателей и оценивают их в сравнении с нормативами и динамикой во времени
Качественный	Формируется мнение на базе косвенных признаков изменения платежеспособности
Смешанный вариант	Предусматривает сочетание количественных и качественных показателей

Виды диагностики, проводимой в рамках антикризисного управления организацией

 ---------------------------¬
 ¦ ------------------¬¦ -----------------¬
 ¦ ¦По характеру ++->¦Предсказательная+ - - - - - - - - ->¬
 ¦ ¦полученных ¦¦ L-----------------
 ¦ ¦результатов ++->-----------------¬ ¦
 ¦ L------------------¦ ¦ Описательная ¦
------+------¬ ¦ L----------------- ¦
¦ ¦------------------¬¦ --------------------------------¬
¦ ¦¦По принадлежности++->¦ Антиципативная (опережающая) ¦- ->¦
¦ ¦¦к типу ¦¦ L--------------------------------
¦ ¦¦антикризисного ¦¦ --------------------------------¬ ¦
¦ ¦¦менеджмента ++->¦ Реактивная (восстанавливающая)¦
¦ ¦L------------------¦ L-------------------------------- ¦
¦ ¦ ¦ --------------------------------¬
¦ ¦------------------T+->¦ Системная (диагностика объекта¦- ->¦
¦ ¦¦По области ¦¦ ¦ как системы) ¦
¦ ¦¦исследования ¦¦ L------------------------------------+---------¬
¦ ¦L-----------------++->--------------------------------¬¦ ¦
¦ ¦ ¦ ¦Аспектная (узкоориентированная)¦¦ ¦
¦ ¦ ¦ L--------------------------------¦ ¦
¦ ¦------------------¬¦ ---------------¬ ¦ ¦
¦ ¦¦По значимости ++->¦ Оперативная + - - - - - - - ->¦ ¦
¦ ¦¦полученных ¦¦ L--------------- ¦ ¦
¦ ¦¦результатов ¦¦ ---------------¬ ¦ ¦
¦ ¦¦в процессе ++->¦Стратегическая¦ ¦ ¦
¦ Признаки, ¦¦управления ¦¦ L--------------- ¦ ¦
¦ отражающие ¦L-----------------++->---------------¬ ¦ ¦
¦ характер ¦ ¦ ¦ Тактическая ¦ ¦Антикризисная¦
¦ процесса ¦ ¦ L--------------- ¦ диагностика ¦
¦исследования¦------------------¬¦ ---------------¬ ¦ ¦
¦ ¦¦По месту ++->¦ Судебная ¦ ¦ ¦
¦ ¦¦в арбитражном ¦¦ L--------------- ¦ ¦
¦ ¦¦процессе ++->---------------¬ ¦ ¦
¦ ¦L------------------¦ ¦ Досудебная + - - - - - - - ->¦ ¦
¦ ¦ ¦ L--------------- ¦ ¦
¦ ¦ ¦ ---------------¬ ¦ ¦
¦ ¦------------------T+->¦Управленческая+ - -¬ ¦ ¦
¦ ¦¦По предмету ¦¦ L--------------- ¦ ¦
¦ ¦¦исследования ¦¦ ---------------¬ ¦ ¦ ¦
¦ ¦¦(или этапам ++->¦ Экономическая+ - - - - - - - ->¦ ¦
¦ ¦¦развития кризиса)¦¦ L--------------- ¦ L---T----------
¦ ¦L-----------------++->---------------¬
¦ ¦ ¦ ¦ Финансовая + - -- ¦
¦ ¦ ¦ L---------------
¦ ¦ ¦ ---------------¬ ¦
¦ ¦------------------T+->¦ Регулярная + - - - - - - - - - ->
¦ ¦¦По периодичности ¦¦ L--------------- ¦
¦ ¦¦исследования ++->---------------¬
¦ ¦L------------------¦ ¦Единовременная¦ ¦
L-----T------- ¦ L---------------
 ¦ ------------------¬¦ ---------------¬ ¦
 ¦ ¦По ориентации ++->¦ Внешняя ¦
 ¦ ¦решаемых задач ¦¦ L--------------- ¦
 ¦ ¦исследования ++->---------------¬
 ¦ L------------------¦ ¦ Внутренняя + - - - - - - - - - ->-
 L--------------------------- L---------------

Рис. 1

Все выделенные виды диагностики, несмотря на их множественность, в процессе диагностирования вероятности банкротства в качестве общей точки соприкосновения имеют предмет исследования — это результаты деятельности организации, которые находят свое отражение в системе взаимосвязанных формализованных и неформализованных показателей.

Критериальный подход к диагностике банкротства организации

В современных условиях экономическое благополучие организаций и их финансовая устойчивость во многом зависят от своевременной диагностики финансового состояния организации, направленной на выявление вероятных признаков банкротства.

Диагностика — это важнейшее средство получения достоверной и качественной информации о реальном финансовом состоянии организации и основа для принятия решений о применении соответствующих методов и механизмов менеджмента. Кроме того, диагностика является инструментом оценки достоверности текущего финансового учета и отчетности, базой для выдвижения гипотез о степени устойчивости финансового состояния организации и тенденций его изменения. Основываясь на результатах диагностических и превентивных исследований, менеджеры и собственники могут реализовать модель антикризисного управления организацией с учетом постановки стратегических целей деятельности, адекватных изменяющимся рыночным условиям, и поиска путей их достижения.

Выявление основных сценариев изменения финансовых коэффициентов предприятий-банкротов

Методологические подходы к моделированию банкротства предприятия можно разделить на две группы: классические статистические методы (регрессионный анализ, дискриминантный анализ, кластерный анализ) и альтернативные методы (нейросетевой анализ, теория нечетких множеств, деревья решений и др.)- Сущность данных методологических подходов состоит в процедуре классификации с определенной степенью точности предприятий на группу предприятий-банкротов и предприятий, имеющих удовлетворительное финансовое состояние.

Далее будут рассмотрены методы, наиболее часто используемые при построении моделей прогнозирования банкротства предприятия. Регрессионный анализ

Общее назначение множественной регрессии состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными (называемыми также регрессорами или предикторами) и зависимой переменной.

Регрессионные модели являются достаточно гибким инструментом, позволяющим в частности, оценивать влияние качественных признаков на изучаемую переменную. Это достигается введением в число регрессоров, так называемых фиктивных переменных.

Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель. В качестве факторов в модели могут выступать показатели текущей ликвидности и доли заемных средств, от которых зависит вероятность банкротства предприятия.

После вычисления коэффициентов регрессии и подстановки факторов вычисляется результирующее значение Т, если оно меньше нуля, то делается вывод, что для предприятия с заданными факторами вероятность дефолта невелика. В случае если Ъ принимает положительное значение, это означает, что предприятие имеет высокую вероятность банкротства.

Рассмотренная двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности. Для получения более точного прогноза исследователи включают в модель показатели рентабельности, кредитоспособности и т.п.

При построении уравнений множественной регрессии основным этапом является отбор наиболее существенных факторов, воздействующих на результирующий признак. Этот этап построения модели множественной регрессии производится на основе качественного, теоретического анализа в сочетании с использованием статистических приемов. Обычно отбор факторов проходит две стадии. На первой стадии на основе содержательного анализа намечают круг факторов, теоретически существенно влияющих на результирующий признак. На второй стадии качественный анализ дополняется количественными оценками, которые позволяют отобрать статистически существенные факторы для рассматриваемых конкретных условий реализации связи. Таких оценок существует довольно много. Они основаны на использовании парных или частных коэффициентов корреляции факторных признаков с результирующим признаком Ъ, критерия вкладов факторов в объясненную дисперсию и т.д.

Логистическая регрессия — это разновидность множественной регрессии, общее назначение которой состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными (называемыми также регрессорами или предикторами) и зависимой переменной. Бинарная логистическая регрессия, как следует из названия, применяется в случае, когда зависимая переменная является бинарной. Иными словами, с помощью логистической регрессии можно оценивать вероятность того, что событие наступит для конкретного испытуемого (больной/здоровый, возврат кредита/дефолт и т.д.).

Так во множественной линейной регрессии предполагается, что зависимая переменная является линейной функцией независимых переменных, т.е.: Данная функция может быть использована для задачи оценки вероятности исхода события, если вычислить стандартные коэффициенты регрессии. Например, если рассматривается исход по займу, задается переменная «у» со значениями «1» и «О», где «1» означает, что соответствующий заемщик расплатился по кредиту, а «О», что имел место дефолт. Однако здесь возникает проблема: множественная регрессия не «знает», что переменная отклика бинарна по своей природе. Это неизбежно приведет к модели с предсказываемыми значениями большими «1» и меньшими «О». Но такие значения вообще не допустимы для первоначальной задачи. Таким образом, множественная регрессия просто игнорирует ограничения на диапазон значений для «у».

Для решения проблемы задача регрессии может быть сформулирована иначе: вместо предсказания бинарной переменной, мы предсказываем непрерывную переменную со значениями на отрезке [0,1] при любых значениях независимых переменных. Это достигается применением следующего регрессионного уравнения (логит-преобразование): регрессии — определить вероятность того, что тот или иной респондент попадет в ту или иную целевую группу. На практике описываемые методы, согласно значениям одной или нескольких независимых переменных (факторов), позволяют классифицировать респондентов по двум (бинарная) или более (мультиномиальная) группам, которые выражаются уровнями какой-либо одной переменной.

Различие между рассматриваемыми двумя методами логистической регрессии заключаются в количестве категорий и типе зависимой переменной, а также типе независимых переменных. Так, в случае бинарной логистической регрессии исследуется зависимость дихотомической переменной от одной или нескольких независимых переменных, имеющих любой тип шкалы. Мультиномиальная логистическая регрессия является разновидностью бинарной, в которой зависимая переменная имеет более двух категорий. Независимые переменные должны относиться либо к номинальной, либо к порядковой шкале.

Коэффициент прогноза банкротства — формула

Общая формула расчета коэффициента:

Кпб=	Запасы и НДС + Наиболее ликвидные активы — Краткосрочные обязательства
Валюта баланса

Формула расчета по данным бухгалтерского баланса:

Kпб =	(стр.1200 Форма 1 — стр.1500 Форма 1)
стр.1700 Форма 1

Для чего нужна оценка вероятности банкротства?

Банкротство можно определить как неспособность должника выполнить свои обязанности по погашению взятых на себя денежных обязательств в полном объеме, включая расчеты с бюджетом, оплату труда работников и прочее. Для юридических лиц банкротство регулируется главным образом Федеральным законом от 26 октября 2002 года № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» (ред. от 02.12.2021). Минимальный размер непогашенной задолженности предприятия для инициации банкротства должен составлять 300 000 рублей при сроке неисполнения обязательств от трех месяцев.

Анализ вероятности банкротства предприятия — одно из признанных направлений финансового анализа, а общая цель финанализа — оказание помощи в выработке обоснованных и эффективных управленческих решений. Оценка вероятности банкротства может проводиться менеджментом самого предприятия для выявления слабых мест и предотвращения банкротства. А также анализ нередко нужен банкам, инвесторам, прочим действительным и потенциальным контрагентам и кредиторам предприятия. Кроме того, результаты анализа финансового состояния компании изучаются судом в ряде других доказательств в деле о ее банкротстве.

Памятка

При анализе вероятности банкротства проверяются:

• стабильность состояния компании (это необходимо для планирования ее деятельности);
• вероятность привлечения инвестиций;
• вероятность получения кредита;
• риски субсидиарной ответственности бенефициара.

Финансовый анализ в целом не регулируется на законодательном уровне, однако в сфере пересечения интересов бизнеса и государства действует ряд нормативных актов, в которых описываются методики расчета финансовых показателей деятельности предприятия. Это:

• Методологические рекомендации по проведению анализа финансово-хозяйственной деятельности организаций (утв. Госкомстатом России 28.11.2002);
• Правила предоставления государственных гарантий РФ по кредитам либо облигационным займам, привлекаемым юридическими лицами (утв. Постановлением Правительства РФ от 14.12.2010 № 1017);
• Порядок определения финансовой устойчивости юридического лица, претендующего на включение в реестр уполномоченных экономических операторов (утв. Решением Совета Евразийской экономической комиссии от 15.09.2017 № 65).

В частности, в них приводятся методики, по которым рассчитываются показатели финансовой устойчивости и платежеспособности предприятия, интегральная оценка финансового состояния компании и так далее.

Модели оценки вероятности банкротства

Банкротство – это последствие конкуренции в эпоху рыночных отношений. При грамотном руководстве, умении прогнозировать опасность наступления неплатежеспособности помогут руководству компании миновать несостоятельность. Существуют научно обоснованные модели оценки вероятности банкротства фирмы.

Наибольшую известность получила методика Э.Альтмана, который вывел формулу расчета кредитоспособности. Она позволяет разделить компании на тех , кто близок к категории банкротов и тех, кто далек от этого. Модель Альтмана имеет 4 разновидности. Модель Таффлера – учитывает современные тенденции бизнеса и состояние финансовых показателей.

Отечественные методики, ориентированные на российскую действительность:

• модель Ковалева В.В. – базируется на оценке бухгалтерской отчетности предприятия;
• модель Пареной и Долгалева – при расчете кризисная ситуация прогнозируется, если уже имеются ее явные признаки.

Не существует универсальной модели оценки вероятности банкротства компании, который можно применить в любой отрасли экономики, но специалисты подбирают подходящую модель мониторинга для конкретного предприятия.

Особенности применения моделей в российских условиях

В России основными задачами прогнозирования банкротства являются следующие:

• Определение конкретных методов.
• Определение процессов управления.
• Применение разнообразных систем анализа.
• Своевременное распознавание первых признаков потери платежеспособности.

Основной целью соответствующего анализа является тщательное исследование оснований возникновения финансовой несостоятельности, а также проведение поиска наиболее подходящих методов для восстановления платежеспособности. Должник может предотвратить надвигающейся финансовый кризис самостоятельно, не допуская вмешательства кредиторов и арбитражного суда.

Диагностика должна показать не только реальное финансовое положение компании, но также и перспективы выхода из соответствующего кризиса. В том случае, если предприятие не будет в состоянии самостоятельно справиться с финансовой несостоятельностью, она обязана сообщить об этом в уполномоченные органы.

Процедуру банкротства предусматривает и регулирует Федеральный закон “О несостоятельности” Российской Федерации. Так, должник, при обнаружении признаков неплатежеспособности, должен оформить и предоставить соответствующее заявление в порядке арбитражного суда.

Далее судом будет назначен арбитражный управляющий, который будет вести соответствующее дело о банкротстве. Данное лицо будет уполномочено осуществлять определенный ряд действий.

Так, арбитражный управляющий проведет следующий анализ предприятия:

• Состояние финансов.
• Рыночное положение.
• Положение инвестиций.
• Производственной деятельности.
• Экономической деятельности.

Другую модель прогнозирования вероятности банкротства предложила профессор Зайцева О. П. из Сибирского университета потребительской коммерции. Модель также разработана в 1998 г.

Формула для расчета выглядит так:

• К (факт) = 0.2 5* К1 + 0.1 * К2 + 0.2 * К3 + 0.25 * К4 + 0.1 * К5 + 0.1 * К6.

Коэффициент	Формула для его расчета	Расчет по РСБУ	Нормативное значение
К1 (коэффициент убыточности)	Прибыль (убыток) до налогообложения / Собственный капитал	стр. 2300 / стр. 1300	К1 = 0
К2	Кредиторская / Дебиторская задолженность	стр. 1520 / стр. 1230	К2 = 1
К3	Краткосрочные обязательства / наиболее ликвидные активы	(стр. 1520 + стр. 1510) / стр. 1250	К3 = 7
К4 (коэффициент финансового рычага)	Прибыль до налогообложения / Валовая	стр. 2300 / стр. 2110	К4 = 0
К5	Заимствования (привлеченный капитал) / Собственный капитал	(стр.1400 + стр. 1500) / стр. 1300	К5 = 0,7
К6	Активы компании / Выручка	стр. 1600 / стр. 2110	К6 = К6 предыдущего года

Для оценки финансовой устойчивости ком­паний наряду со стоимостными показателями и финансовыми коэффициентами широко ис­пользуются различные модели прогнозирования банкротства. Исследовательская задача данной статьи заключается в предметном анализе моде­лей прогнозирования банкротства на примере банкротств зарубежных и отечественных тор­говых компаний. Особую научную и практиче­скую значимость этой теме придает возросшее количество банкротств торговых компаний с многовековой историей. Так, 18 сентября 2017 г. американская компания, специализирующаяся на розничной торговле игрушками, одеждой и другими товарами для детей — Toys «R» Us — за­явила о банкротстве. Компания присутствовала на рынке игрушек более 65 лет и владела 1691 магазином в мире с годовой выручкой 11,5 млрд. долларов [1]. Другим ярким примером недавнего банкротства стала крупнейшая американская торговая компания Sears, управляющая несколь­кими международными сетями розничной тор­говли с выручкой более 16,7 млрд. долларов в 2017 г., которая заявила о банкротстве в октябре 2018 г. [2]. В целом с 2017 г. торговые компании в США закрыли более 15 000 магазинов.

Прогнозирование банкротства: особенности моделей

Банкротство – это неспособность должника исполнять долговые обязательства перед кредиторами. Данная процедура предусматривается Федеральным законом “О несостоятельности (банкротстве)” Российской Федерации.

К наиболее популярным методам прогнозирования банкротства предприятия можно отнести такие модели, как Альтмана, Бивера, Лиса и пр. Однако на территории Российской Федерации они не применяются в чистом виде, так как они не учитывают отечественные особенности.

Отечественные модели расчета прогнозирования банкротства отличаются от иностранных, так как прогноз в них строится на основе российских реалий. Отечественные модели для проведения оценки вероятности банкротства позволяют предприятию своевременно внести коррективы в стратегию развития компании. Это позволит избежать финансовой несостоятельности.

Наиболее распространенные модели расчета вероятности банкротства, которые применяют на территории России:

• Модель Зайцевой.
• Модель Ковалева.
• Модель Савицкой.
• Модель Сайфуллина и Шеремета.
• Модель Давыдовой-Беликова.

Модели, использующиеся в России, берут основу на множественном дискриминантном анализе. Они позволяют определить уровень риска банкротства.

К главным задачам определения вероятности банкротства относятся следующие:

1. Определение возможности финансового оздоровления.
2. Проведение диагностики финансового состояния.
3. Диагностика путей восстановления платежеспособности.

Первые признаки потери платежеспособности проявляются задолго до того, как банкрот объявит о своей финансовой несостоятельности. По этой причине необходимо проводить регулярную диагностику прогнозирования банкротства.

Расчет прогнозирования по модели вероятности банкротства осуществляется по следующим принципам:

• Регулирование финансового состояния.
• Применение мер безопасности, которые будут предотвращать риск возникновения финансовой несостоятельности.
• Остановка потери платежеспособности.
• Продолжение деятельности в новом формате.
• Возобновление производства предприятия с повышением соответствующей прибыли до налогообложения.

Похожие записи:

• Как платить выходное пособие при сокращении в 2021 году
• Безопасный вычет по НДС в 2023 году
• Когда можно продавать квартиру после дарения