Как оценить вероятность банкротства компании? модели альтмана: формулы и примеры расчета

Признаки несостоятельности

Несостоятельность может быть установлена, опираясь:

1. На принцип неплатежеспособности, дающий возможность определить несостоятельность, опираясь на анализ встречных денежных потоков.
2. Принцип неоплатности. Определяется соотношением активов баланса к пассивам.
3. Синдром несостоятельности. Этими симптомами могут быть: долгосрочная кредиторская задолженность и товарно-материальные претензии инвесторов к организации-должнику.

Если на протяжении трех месяцев со времени наступления периода выполнения своих обязательств, компания или гражданин страны, неспособны возместить затраты кредитодателей, то они признаются неплатежеспособными.

Дело о банкротстве принимается на рассмотрение, если объем долга перед инвесторами компании больше 100 тысяч рублей, а задолженность гражданина — 10 тысяч рублей. Для гражданина имеется еще один фактор — когда объем общих долгов больше суммы его совокупного имущества.

Принцип неоплатности дает возможность узнать наружные неблагоприятные бухгалтерские признаки. Методы для их распознания описаны в методологических пожеланиях, к решению «Система образцов для определения неблагоприятной структуры баланса, организаций близких к банкротству» к указу Правительства РФ «О мерах по реализации закона о малосостоятельности юридических лиц» № 498.

Экономическая интерпретация активов

Финансовое состояние предприятия и его устойчивость в
значительной степени зависят от того, каким имуществом располагает предприятие,
в какие активы вложен капитал, и какой доход они ему приносят.

Сведения о размещении капитала, имеющегося в распоряжении
предприятия, содержатся в активе баланса. Каждому виду размещенного капитала
соответствует определенная статья баланса. По этим данным можно установить,
какие изменения произошли в активах предприятия, какую часть составляет
недвижимость предприятия, а какую — оборотные средства, в том числе в сфере
производства и сфере обращения.

Главным признаком группировки статей актива баланса считается
степень их ликвидности (скорость превращения в денежную наличность). По этому
признаку все активы баланса подразделяются на долгосрочные, или основной капитал
(разд. I),
и оборотные активы (разд. II).

Средства предприятия могут использоваться как в его
внутреннем обороте, так и за его пределами (дебиторская задолженность,
долгосрочные и краткосрочные финансовые вложения, денежные средства на счетах в
банках).

Капитал может функционировать в денежной и материальной
формах. В период инфляции нахождение средств в денежной форме приводит к
понижению их покупательной способности, так как эти статьи не переоцениваются в
связи с инфляцией.

Размещение средств предприятия имеет очень большое значение в
финансовой деятельности и повышении ее эффективности. От того, какие инвестиции
вложены в основные и оборотные средства, сколько их находится в сфере
производства и обращения, в денежной и материальной форме, насколько оптимально
их соотношение, во многом зависят результаты производственной и финансовой
деятельности, следовательно, и финансовая устойчивость предприятия. Если
созданные производственные мощности предприятия используются недостаточно полно
из-за отсутствия материальных ресурсов, то это отрицательно сказывается на
финансовых результатах предприятия и его финансовом положении. То же
происходит, если созданы излишние производственные запасы, которые не могут
быть быстро переработаны на имеющихся производственных мощностях. В итоге
замораживается капитал, замедляется его оборачиваемость и как следствие
ухудшается финансовое состояние. Даже при хороших финансовых результатах,
высоком уровне рентабельности предприятие может испытывать финансовые
трудности, если оно нерационально использовало свои финансовые ресурсы, вложив
их в сверхнормативные производственные запасы или допустив большую дебиторскую
задолженность.

В процессе анализа в первую очередь следует изучить динамику
активов предприятия ОАО «Спектр», изменения в их составе и структуре (таблица
1) и дать им оценку.

Показатели предприятия, свидетельствующие о приближающемся банкротстве

При применении методик диагностики банкротства необходимо обращать внимание на следующие факторы, которые могут свидетельствовать о надвигающейся финансовой несостоятельности:

• Снижение степени производственного потенциала.
• Отрицательные изменения в статистике совершенных заказов.
• Применение новых источников экономического развития на невыгодных для предприятия условиях.
• Наличие готовой продукции сверх установленной нормы.
• Наличие запасов сырья сверх установленной нормы.
• Увеличение длительности оборота капитала.
• Нехватка собственного капитала.
• Общая сумма задолженностей может достигать до опасного уровня.
• Низкий показатель ликвидности.
• Просроченная дебиторская и/или кредиторская задолженность (срок неисполнения обязательств не должен быть менее трех календарных месяцев).
• Существенные потери компании (сокращение продаж, спад в развитии производства и пр.).
• Вынужденные простои предприятия.
• Зависимость компании только от одного проекта.
• Недостаток капитальных вложенных средств.
• Применение старых технологий в производстве.
• Потеря управленческого механизма.
• Потеря сотрудников.

При учете широкого разнообразия коэффициентов экономической устойчивости многие экономисты рекомендуют применять интегральную оценку платежеспособности на основании скорингового исследования. Основная задача данной методики — это классификация организаций по степени вероятности банкротства исходя из фактических коэффициентов финансовой состоятельности.

Как группировать компании на классы финансовой состоятельности:

Методика многомерного рейтингового исследования используется для проведения оценки соответствующих рейтингов компании по выявлению рисков банкротства. Исходные сведения могут быть представлены в качестве моментальных коэффициентов, которые показывают состояние определенного предприятия за конкретный промежуток времени, а также темповых показателей, которые показывают динамику деятельности фирмы.

Признаки банкротства предприятия

Специалисты выделяют два основных типа проявлений неплатежеспособности фирм. К внешним предпосылкам относят:

• повышенные цены ресурсов, использующихся в производстве;
• активная конкуренция в сегменте;
• снижение уровня жизни;
• уменьшение спроса на определенную группу товаров или услуг.

Понятие и цели диагностики

Внутренние признаки представлены:

• неэффективной инвестиционной деятельностью, приводящей к нехватке капитала на оборотные средства;
• пониженной продуктивностью использующихся мощностей и последствиями в форме увеличения себестоимости продукта;
• неправильно выстроенной маркетинговой политикой;
• ускоренным ростом трат, дебиторской задолженности и запасов, провоцирующих быстрое расширение производства.

Но под них можно подстроиться, и фирма выйдет из кризиса без затруднений — в случае выбора верной тактики управления.

Признаки несостоятельности

Риск банкротства это

Вероятность того, что компания не сможет расплачиваться по своим счетам. Этот фактор является в числе наиболее опасных для предприятия, поскольку генерирует непосредственную угрозу его исчезновения. Это риск существует  из-за недостаточного количества финансовых средств на счетах компании или его эквивалентов. Оценку риска банкротства предпочтительнее всего проводить в независимой организации.

Коэффициент вероятности банкротства

Коэффициент риска банкротства — это условный показатель финансовой устойчивости, который позволяет получить информацию о наличии у того или иного предприятия возможности удовлетворять кредиторские требования с привлечением тех денежных средств, которые были получены с продаж.

является численным методом проведения оценки риска наступления финансовой несостоятельности организации. Соответствующий расчет осуществляется по определенным формулам, которые были разработаны на основе анализа тех предприятий, которые стали банкротами, и тех, что остались финансово устойчивыми в конкретный период времени.

Финансовый эксперт может определить:

• В состоянии ли фирма оплатить определенные краткосрочные задолженности за счет имеющихся запасов. Срок возврата должен составлять не более одного календарного года с отчетной даты.
• Может ли компания быстро реализовать текущие запасы, чтобы вырученные денежные средства направить на исполнение кредитных обязательств перед соответствующими кредиторами.

Показатели внутреннего анализа того или иного предприятия необходимы для того, чтобы вовремя выявить экономическую проблему. Это позволяет своевременно изменить управление соответствующим субъектом, вывести активы и пересмотреть политику развития.

Причины изменения коэффициента прогноза банкротства:

Коэффициент становится выше	Коэффициент становится ниже
Оборачиваемость активов становится больше.	Сумма ликвидных активов стремительно снижается. Сюда можно отнести отложенный НДС, дебиторский долг и товарно-материальные запасы компании.
Увеличиваются отложенные платежи по налоговым выплатам и база запасов.	Возрастают краткосрочные обязательства. К ним относятся доходы будущих периодов, долги по кредитам и т.д.
Текущие краткосрочные обязательства исполняются, а новые долги открываются.	За счет новых займов погашаются старые кредитные обязательства.

На данный момент существуют такие критерии для исследования коэффициента банкротства:

• Когда соответствующий показатель больше 100 %. В данном случае фирма использует возможность привлечения заемного капитала неэффективно.
• Коэффициент увеличивается. Это говорит об улучшении финансовой состоятельности предприятия.
• Коэффициент уменьшается. Это говорит об ухудшении платежеспособности в рассматриваемой компании.
• Коэффициент финансовой несостоятельности фирмы меньше нуля. Это значит, что для исполнения краткосрочных обязательств компании не хватает средств.

Методы и модели оценки вероятности банкротства

Для диагностики вероятности банкротства максимально применяются классические методы оценки. Они помогут эффективно оценить компанию, классифицировать ее, узнать, имеет ли фирма возможности выйти из кризиса, или это потенциальный банкрот. Особой популярностью пользуются зарубежные методики оценки вероятности банкротства, среди которых выделяются:

1. Методика Альтмана. Одна из самых качественных методик, позволяющая давать оптимальные варианты прогнозов о близости к несостоятельности. Например, она часто используется на крупных предприятиях с дорогостоящим пакетом акций и выходом на рынок ценных бумаг.
2. Методика Бивера. Для использования на предприятиях РФ эта методика не слишком подходит, так как не учитывает специфику предприятий в РФ.
3. Методика Таффлера. Достаточно эффективно используется на российских предприятиях, но только крупных.

Рассматриваемые методики имеют свои сильные и слабые стороны, потому эксперты советуют использовать несколько одновременно, чтобы получить максимально точные результаты. Но у каждого этого метода есть свои особенности, потому рассмотрим их более подробно.

Модель Альтмана

Одной из самых часто используемых иностранных методик для анализа вероятности банкротства предприятия является метод Альтмана. Работает со z-счетом. Это количественный метод, основанный на конкретных фин. параметрах.

Альтманом была разработана пятифакторная модель, составленная в формулу:

Z = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,42X4 + 0,995X5

Если разобраться, то каждое значение в этой формуле важно:

• X1 – разделить оборотный капитал на общие активы фирмы;
• X2 – финансовый рычаг;
• X3 – разделить общую прибыль до налогообложения на одолженные деньги;
• X4 – разделить общую ценность своего капитала и одолженного;
• Х5 – разделить общие продажи на сумму активов предприятия.

Банкротствл определяется по значению «Z». Результаты рассматриваются следующим образом:

• Z < 1,81 – вероятность высокая;
• 1,81 ≤ Z < 2,77 – средняя;
• 2,77 < Z < 2,99 – незначительная;
• 2,99 ≤ Z – минимальная.

Но у метода есть и минусы. Например, функциональная ограниченность. В частности, метод подходит для компаний, имеющих акции на фондовом рынке. Потому мера считается более эффективной для зарубежных компаний и плохо работает на российском рынке. Кроме того, данную методику разработали достаточно давно, что также играет не в ее пользу. Хотя, это не значит, что метод абсолютно бесполезный.

Модель Таффлера

Еще одна эффективная методика, по которой уже годами проходит оценка банкротства – это модель Таффлера, или Таффлера-Тишоу, разработанная в 1977 году. Это четырехфакторная модель для анализа возможности банкротства. Ее создавали после проверки восьми десятков фирм, среди которых наблюдались как предприятия-банкроты, так и фирмы, которые на момент анализа были платежеспособными. Как и в предыдущем случае, данную процедуру можно использовать для анализа предприятий с акциями на бирже.

Формула имеет следующий вид:

Z = 0,53Х1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16Х4

Расшифровывая значение:

• Х1 – показывает степень выполнимости обязательств (рассчитывается как раздел дохода до выплаты обязательных платежей на заемные деньги);
• Х2 – оборотный капитал (весь набор текущих активов делится на их общий объем);
• Х3 – финансовые риски (раздел общего количества текущих обязательств на общее количество активов);
• Х4 – возможность компании погасить долги (деление всего объема выручки на общие активы).

Z определяется следующим образом:

• больше 0,3 – ничтожная вероятность;
• менее 0,2 – высокая вероятность.

Эта модель достаточно точная благодаря большому количеству компаний, на которых она тестировалась. Хотя и у нее есть недостатки:

• работает только на акционерных организациях;
• использование для рос. компаний из-за специфической экономики РФ находится под вопросом;
• устаревшие данные.

Методика хоть и старая, но не зря ее используют десятилетиями.

Модель Бивера

Модель Бивера – это еще одна методика определения возможности банкротства, которая считается классической. Чтобы сделать расчет по ней, нужно учитывать следующие показатели:

• какой чистый оборот используется (рассчитывается в качестве актива);
• доход, получаемый компанией от активов;
• удельный вес пассивного займа;
• коэффициент реальной ликвидности;
• коэффициент соотношения прибыли и обязательств по займам.

Если коэффициент будет больше 0,2 и будет удерживаться дольше полутора/двух лет — вероятность высокая.

Список литературы

1. Илышева Н. Н., Ким Н. В. (2007) Математическая модель определения нормативов финансовых показателей //Финансы и кредит. N 31 (271). C. 80–87.

2. Федорова Е. А., Довженко С. Е., Федоров Ф. Ю. (2016) Модели прогнозирования банкротства российских предприятий: отраслевые особенности // Проблемы прогнозирования. № 3. С. 32–40.

3. Шеремет А. Д. Методика финансового анализа: учеб. пособие / А. Д. Шеремет, Р. С. Сайфулин. М.: Инфра-М, 2004. 208 с.

4. Altman E. I. (1968) Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy // The Journal of Finance.Vol. 4. P. 589–609.

5. Bandyopadhyay A. (2006) Predicting probability of default of Indian corporate bonds: logistic and Z-score model approaches //The Journal of Risk Finance. Vol. 7, N3. P. 255–272.

6. Bauer J., Agarwal V. (2014) Are hazard models superior to traditional bankruptcy prediction approaches?

7. A comprehensive test //Journal of Banking & Finance. Vol. 40. P. 432–442.

8. Brîndescu-Olariu D. (2017) Bankruptcy prediction logit model developed on Romanian paired sample //Theoretical & Applied Economics.Vol. 24, N 1. P. 5–22.

9. Chesser D. L. (1974) Predicting loan noncompliance // The Journal of Commercial Bank Lending. August. P. 28–38.

10. Chiaramonte L., Casu B. (2017) Capital and liquidity ratios and financial distress. Evidence from the European banking industry //The British Accounting Review.Vol. 49, N 2. P. 138–161.

11. Galvão R. K. H., Becerra V. M., Abou-Seada M. (2004) Ratio selection for classification models //Data Mining and Knowledge Discovery. Vol. 8, N 2. P. 151–170.

12. Hung C., Chen J. H. (2009) A selective ensemble based on expected probabilities for bankruptcy prediction // Expert systems with applications. Vol. 36, N 3. P. 5297–5303.

13. Korol T. (2013) Early warning models against bankruptcy risk for Central European and Latin American enterprises //Economic Modelling. Vol. 31. P. 22–30.

14. Li M. Y. L., Miu P. (2010) A hybrid bankruptcy prediction model with dynamic loadings on accounting-ratio-based and market-based information: A binary quantile regression approach //Journal of Empirical Finance. Vol. 17, N 4. P. 818–833.

15. Lieu P. T., Lin C. W., Yu H. F. (2008) Financial early-warning models on cross-holding groups //Industrial Management & Data Systems. Vol. 108, N 8. P. 1060–1080.

16. Lin F., Liang D., Yeh C. C. et al. (2014) Novel feature selection methods to financial distress prediction //Expert Systems with Applications. Vol. 41, N 5. P. 2472–2483.

17. Nam J. H., Jinn T. (2000) Bankruptcy prediction: Evidence from Korean listed companies during the IMF crisis //Journal of International Financial Management & Accounting.Vol. 11, N 3. P. 178–197.

18. Sayari N., Mugan C. S. (2017) Industry specific financial distress modeling //BRQ Business Research Quarterly. Vol. 20, N 1. P. 45–62.

19. Šorins R., Voronova I. (1998) Uzņēmuma maksātnespējas novērtējums //Ekonomiskās problēmas uzņēmējdarbībā. N 3. P. 125–131.

20. Taffler R. J. Empirical models for the monitoring of UK corporations //Journal of Banking & Finance. 1984. Vol. 8, N 2. P. 199–227.

21. Taffler R. J., Tisshaw H. (1977) Going, Going, Gone – Four Factors which Predict // Accountancy.Vol. 3. P. 50–54.

22. Tian S., Yu Y., Guo H. (2015) Variable selection and corporate bankruptcy forecasts //Journal of Banking & Finance. Vol. 52. P. 89–100.

23. Zmijewski M. E. (1984) Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models //Journal of Accounting research. Vol. 22. P. 59–82.

Методики оценивания несостоятельности компании

Для того чтобы прогнозировать возможность банкротства предприятия, широко используются классические методы оценки. С их помощью проводится классификация, которая относит компанию к категории потенциальных банкротов или определяет, что их финансовое положение благоприятно. Методика Альтмана считается самой совершенной, дающей оптимальный вариант прогноза о близости к несостоятельности. Она применима для предприятий, имеющих акции на рынке ценных бумаг.

Другие методики:

1. Методика Бивера – специалисты считают ее неприменимой в РФ, так как при расчетах не учитывается специфика отечественных предприятий.
2. Методика оценивания несостоятелбности Давыдовой-Беликова – учитывает российскую специфику, применима для оценки предприятий.
3. Методика оценки банкротства предприятия Федотовой – отличается простотой проведения расчетов, применима для контроля наличия признаков неплатежеспособности, но часто выдает погрешности.

К сведению

Специалисты советуют при проведении оценки вероятности несостоятельности использовать несколько методик, чтобы получить оптимальный результат.

Методики и модели оценки вероятности банкротства

Оценка вероятности банкротства является ключевым мероприятием, которое способно оперативно выявить возможность в скором будущем несостоятельности и провести все необходимые меры для того, чтобы избежать этого.

Существует нескольких методов анализа вероятного банкротства. Несмотря на то, что каждый из них берет за основу различные факторы, все они эффективны.

Метод Альтмана

Данный метод прогнозирования является одним из востребованных во всем мире. Он заключается в работе z счета Альтмана.

Из-за того, что за его основу берутся конкретные финансовые параметры, этот способ по праву считается количественным.

В основе метода, Альтман взял 5-факторную модель, которая собственно и определяет индекс платежеспособности:

Z = 0,716X1 + 0,846X2 + 3,106X3 + 0,42X4 + 0,995X5

Согласно формуле:

• X1 – число, которое рассчитывается делением оборота средств капитала на общее число активов предприятия;
• X2 — финансовый рычаг;
• X3— показатель, который определяется путем делением суммы дохода до момента налоговых отчислений на кредитные средства;
• X4 – показатель, который рассчитывается делением общего капитала на стоимость кредитных средств;
• X5 — показатель, который рассчитывается делением общей суммы продаж товара на суммарный размер активов.

В том случае, если по результатам расчетов Z<1,81 – вероятность банкротства очень высока. При значении Z более 1,81, но менее 2,77 – вероятность незначительная.
Если же, величина Z более чем 2,77 – поводов для беспокойства на данном этапе нет.

Метод Таффлера-Тишоу

Данный метод используется еще с 1977 года, когда несколько ученых Таффлер и Тишоу создали четырехфакторную модель возможной несостоятельности.

Этот метод подразумевает под собой использование формулы:

Z = 0,53Х1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16Х4

Согласно формуле:

• X1 – показатель, который отображает уровень выполнения всех обязательств. Он рассчитывается путем деления прибыл до момента выплат обязательств на общую сумму кредитных средств;
• X2 — состояние оборотного капитала компании. Рассчитывается без особого труда путем деления общей суммы активов на их объем;
• X3 — показатель финансового риска. Определяется путем деления общего количества обязательств на общую сумму активов;
• X4 – показатель возможности оплаты задолженности. Рассчитывается путем деления общей выручки на общее число активов.

Если после расчетов, Z будет равна более 0,3%, вероятность того, что в скором будущем возможно банкротство равна 0, при показателе меньше чем 0,3%, вероятность более чем высока.

Метод прогнозирования Таффлера-Тишоу на сегодня признан один из самых точных, поскольку ним уже воспользовалось огромное количество компаний по всему миру, и результаты расчетов точно определили судьбу компании.

Отечественный способ прогнозирования несостоятельности

Из многочисленных способов прогнозирования банкротства, выделяют одну, которая была создана еще в 1997 году. Ее разработали Иркутские ученые, которые изначально провели ряд опросов среди отечественных предпринимателей.

Согласно проведенным исследованиям, они создали формулу, которая очень точно прогнозирует вероятность банкротства предпринимателей. Она выглядит следующим образом:

R = 8,37*К1 + К2 + 0,053*К3 + 0,62*К4

По формуле:

• К1 – показатель эффективности использования активов предприятия. Показатель рассчитывается методом деления капитала полученного с оборота на собственный;
• К2 – число, которое показывает рентабельность работы. Рассчитывается делением прибыли от реализации на капитал компании;
• К3 – показатель оборота активов. Определяется путем деления дохода компании на валюту баланса;
• К4 – показатель нормы прибыли. Рассчитывается путем деления чистой прибыли компании на ее расходы.

Проведя анализ, можно с большой вероятностью спрогнозировать анализ несостоятельности компании в ближайшее время. Конечный результат определяется следующим образом:

• при показателе R 0 либо меньше – возможное банкротство является максимальным;
• при показателе R 0 – 0,18 – большой процент проявления банкротства;
• при показателе R 0,18 – 0,32 – средний процент проявления банкротства;
• при показателе R 0,32 – 0,42 – процент несостоятельности небольшой;
• при показателе R более чем 0,42 процент несостоятельности приравнивается к нулю.

Данный способ пользуется спросом у отечественных компаний, поскольку он полностью разрабатывался под российский рынок бизнеса.

Модели Альтмана

Z-оценка Альтмана является результатом теста на кредитоспособность, который измеряет вероятность банкротства   компании . Z-оценка Альтмана основана на основных финансовых коэффициентах, которые можно рассчитать на базе  данных, найденных в годовом отчете компании. Он использует прибыльность, левередж, ликвидность, платежеспособность и активность, чтобы предсказать, есть ли у компании высокая вероятность неплатежеспособности.

Данный способ относится к зарубежным методикам. Метод основан  на базе оценки информации по 66 американским предприятиям.

Методика  претерпевала различные изменения и вариации несколько раз. Альтман выбрал для анализа 22 различных коэффициента и моделировал формулу с их использованием. В итоговом варианте он выбрал основные параметры, с учетом которых и сформировал модели:

• двухфакторная модель;
• пятифакторная модель 1968 года;
• пятифакторная модель 1983 года.

Z-оценка представляет собой линейную комбинацию  четырех или пяти общих бизнес-индикаторов, взвешенных по коэффициентам. Коэффициенты были оценены путем определения совокупности  фирм, которые объявили о банкротстве, а затем сбора соответствующей выборки  выживших фирм с сопоставлением по отраслям и приблизительным размерам (активам).

Альтман применил статистический метод дискриминантного анализа  к набору данных публичных компаний.

Пример № 1. В таблице представлен анализ банкротства по двухфакторной модели Альтмана на материалах условной компании ООО «Феникс».

         Важно! В рамках данной модели:

• если Z<0, то компания скоро обанкротится;
• если Z>0, то компания скоро обанкротится, то компания устойчива в финансовом плане

Анализ банкротства ООО «Феникс» по двухфакторной модели Альтмана в 2016-2018 гг можно скачать тут.

Применение данной методики к ООО «Феникс»   показало, что у компании существует высокая вероятность банкротства.         Кроме того, итоговый показатель имеет тенденцию к росту вероятности.

Более точные результаты прогнозирования дает более известная модель Альтмана, разработанная им в 1968 году, которая предусматривает применение пяти факторов.

Модель калькулятора Z – счета использует  пять ключевых бухгалтерских коэффициентов для бизнеса, взвешивает их в соответствии с типом отрасли и объединяет их в единый балл (Z балл), чтобы дать представление о финансовом состоянии бизнеса.

Важно! В рамках данной модели:

• Z балл> 2,99 — безопасная зона;
• 1,80 <Z балл <2,99 — серая зона;
• Z балл <1,80 — зона бедствия.

         Пример № 2.  Анализ банкротства по пятифакторной модели Альтмана 1968 года  можно скачать тут.

Вероятность банкротства ООО «Феникс» по результатам анализа можно оценить как низкую, за исключением 2018 года.

Цель Z –счета модели является мера финансового здоровья компании и возможность предсказать вероятность того, что компания  будет бедствовать  в течение 2  лет. Доказано, что модель  очень точна для прогнозирования банкротства  в самых разных условиях и на разных рынках. Исследования показывают, что модель прогнозирует несостоятельность на  72-80% . Тем не менее, Z-оценка не относится к каждой ситуации. Она может использоваться только для прогнозирования, если анализируемую компанию можно сравнить с базой данных.

Важно! В рамках данной модели:

• Z <1,23 – высокая вероятность;
• Z > 1,23 – низкая вероятность.

Пример № 3. Анализ банкротства по пятифакторной модели Альтмана 1983 года  можно скачать тут.

Результаты применения данной модели позволяют оценить вероятность банкротства ООО «Феникс» как низкую за исключением показателей в 2018 году.

Метод Альтмана

Расчет вероятности банкротства предприятия с помощью Z-счета Альтмана является одной из наиболее популярных зарубежных методик. Его вносят в перечень количественных способов в связи с основанием на определенных финансовых характеристиках. Ученый создал свою пятифакторную модель анализа индекса кредитоспособности:

Z = 0,717X1+0,847X2+3,107X3+0,42X4+0,995X5,

При которой X1 предполагает деление оборотного капитала на общий объем активов корпорации, Х2 становится финансовым рычагом, Х3 обозначает деление общего объема выручки до оплаты налога на кредитные задолженности, Х4 – это деление общей ценности личного капитала на цену долга, Х5 – деление общего объема продаж на размер активов компании.

На основе показателя Z осуществляется диагностика вероятности банкротства компании:

• Z<1,81 – вероятность довольно велика;
• 1,81≤Z<2,77 – средняя вероятность;
• 2,77 – низкая вероятность банкротства.

Такая модель прогнозирования банкротства имеет один «недостаток» — ограниченность возможности применения. Ее можно использовать только для предприятий, обладающих собственными акциями на фондовом рынке. Также следует понимать, что система Альтмана больше рассчитана на иностранные организации, а в нашей стране ее использование не всегда оправдано.

К тому же ее создали довольно давно, а экономическая ситуация в мире давно претерпела многочисленные изменения. Система далеко не универсальна и не позволяет увидеть ситуацию в различных экономических сферах.

Основные подходы

Как правило, экономисты при прогнозировании и планировании применяют три главных подхода, определяющих перспективы снижения в будущем реальной платежеспособности предприятия:

• анализ коэффициентов кредитоспособности;
• прогноз коэффициентов платежеспособности;
• применение системы неформальных критериев.

Метод оценки кредитоспособности

Суть этого метода заключается в оценке деятельности предприятия в зависимости от направления его бизнеса, качества отчетных документов, влияния на его работу различных факторов.

В основе анализа лежит сравнение показателей деятельности за несколько периодов, а еще прогноз показателей в динамике на будущие периоды.

Если аналитические расчеты будут показывать отрицательные коэффициенты, это сигнализирует о возможности ухудшения деятельности предприятия.

Преимуществом применения этих показателей является вероятность определения негативных факторов на первичных стадиях их возникновения и своевременное применение мер по минимизации их влияния или же полной их нейтрализации. Этот метод имеет предупредительный характер.

Коэффициенты платежеспособности

Определены параметры баланса, которые характеризуют неплатежеспособное предприятие:

• коэффициент текущей ликвидности на конец отчетного периода меньше 2, то есть стоимость активов предприятия в два раза ниже суммы его обязательств;
• коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами меньше 0,1. Такое соотношение собственных оборотных средств к запасам значит, что предприятию нечего реализовать, чтобы продолжать осуществлять свою деятельность, нечем регенерировать оборотные средства.