Корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей
Вслед за многими российскими авторами можно отметить, что многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов в силу различий ситуации в экономике. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским условиям, но корректность этой адаптации также вызывает сомнения… Читать ещё >
Корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Данная методика разработана учеными Казанского государственного технологического университета. Они предлагают деление всех предприятий по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности.
Особенности формирования оборотных средств в нашей стране не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли).
Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:
ѕ к первому классу кредитоспособности относят фирмы, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита);
ѕ ко второму — предприятия с удовлетворительным финансовым состояние (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита);
ѕ к третьему классу — компании с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита.
Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а, с другой, специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:
- 1) промышленность (машиностроение);
- 2) торговля (оптовая и розничная);
- 3) строительство и проектные организации;
- 4) наука (научное обслуживание).
В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.
Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности (машиностроение) по классам кредитоспособности (таб. 2.4.).
Таблица 4 — Значения критериальных показателей для распределения предприятий по классам кредитоспособности.
Наименование показателя. | Значение показателей по классам. | ||
1 класс. | 2 класс. | 3 класс. | |
Соотношение заемных и собственных средств. | < 0,8. | 0,8−1,5. | > 1,5. |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана). | >3,0. | 1,5−3,0. | |
Наименование показателя. | Значение показателей по классам. | ||
1 класс. | 2 класс. | 3 класс. | |
Соотношение заемных и собственных средств. | < 1,5. | 1,5−2,5. | > 2,5. |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана). | >3,0. | 1,5−3,0. | < 1,5. |
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса). | >1,0. | 0,7−1,0. | < 0,7. |
Таблица 6 — Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (розничной) по классам кредитоспособности.
Наименование показателя. | Значение показателей по классам. | ||
1 класс. | 2 класс. | 3 класс. | |
Соотношение заемных и собственных средств. | < 1,8. | 1,8−2,9. | > 3,0. |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана). | >2,5. | 1,0−2,5. | < 1,0. |
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса). | >0,8. | 0,5−0,8. | < 0,5. |
Таблица 2.7 — Значения критериальных показателей для распределения строительных организаций по классам кредитоспособности.
Наименование показателя. | Значение показателей по классам. | ||
1 класс. | 2 класс. | 3 класс. | |
Соотношение заемных и собственных средств. | < 1,0. | 1,0−2,0. | > 2,0. |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана). | >2,7. | 1,5−2,7. | < 1,0. |
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса). | >0,7. | 0,5−0,8. | < 0,5. |
Таблица 8 — Значения критериальных показателей для распределения проектных организаций по классам кредитоспособности.
Наименование показателя. | Значение показателей по классам. | ||
1 класс. | 2 класс. | 3 класс. | |
Соотношение заемных и собственных средств. | < 0,8. | 0,8−1,6. | > 1,6. |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана). | >2,5. | 1,1−2,5. | < 1,1. |
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса). | >0,8. | 0,3−0,8. | < 0,3. |
Таблица 9 — Значения критериальных показателей для распределения научных (научное обслуживание) организаций по классам кредитоспособности.
Наименование показателя. | Значение показателей по классам. | ||
1 класс. | 2 класс. | 3 класс. | |
Соотношение заемных и собственных средств. | < 0,9. | 0,9−1,2. | > 1,2. |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана). | >2,6. | 1,2−2,6. | < 1,2. |
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса). | >0,9. | 0,6−0,9. | < 0,6. |
Далеко не все существующие ныне методики прогнозирования возможного банкротства предприятия заслуживают доверия исследователя. Не все из них составлены корректно, не все могут применяться в наших условиях, не все дают адекватные результаты. Одно и то же предприятие одновременно может быть признано безнадежным банкротом, устойчиво развивающимся хозяйствующим субъектом и предприятием, находящимся в предкризисном состоянии, — все определяет выбранная методика прогнозирования возможного банкротства.
Вслед за многими российскими авторами можно отметить, что многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов в силу различий ситуации в экономике. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским условиям, но корректность этой адаптации также вызывает сомнения у специалистов.