Комплекс економіко-математичних моделей системи попередження банкрутства підприємства

Теоретичні основи банкрутства. Причини та види банкрутства підприємства. Аналіз сучасних методів і моделей оцінки ризику банкрутства. Система показників Вільяма Бівера. Аналіз фінансового стану підприємства. Показники ділової активності, майнового стану.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид дипломная работа
Язык украинский
Дата добавления 11.10.2014
Размер файла 1,4 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Детальний аналіз складу і структури дебіторської та кредиторської заборгованості

Відсутність показників, за допомогою яких можна спрогнозувати втрату чи відновлення платоспроможності

Обмеженість списку показників фінансового стану, що не дає можливості зробити всебічну оцінку

Відсутність урахування динаміки зміни фінансового стану підприємства

Система показників фінансового стану підприємства для діагностики його банкрутства У. Бівера

Можливість виявлення незадовільної структури балансу

Простота і швидкість застосування

Прогнозування ризику банкрутства на кілька років вперед

Призначена тільки для успішних підприємств

Невідповідність нормативних значень для підприємств деяких галузей

Ігнорування показників стану та структури грошових потоків, дебіторської заборгованості

Нормативні методики діагностики загрози банкрутства

Наказ Мінекономіки України від 19.01.06 р. № 14

Однозначність підходу при оцінці кризового стану та банкрутства

Всебічний аналіз фінансово-господарської діяльності

Можливість визначення типу банкрутства

Можливість визначення причин кризового стану

Занадто велика кількість оцінюваних показників, що робити методику складною до застосування

Дублювання окремих коефіцієнтів

Ігнорування показників ринкової активності, а також стану і структури грошових потоків підприємства

Популярність застосування даних методів у галузі прогнозування банкрутства компанії пов'язана з тим переліком проблем, з якими стикаються дослідники в процесі моделювання банкрутства компанії, а саме - бінарність залежних змінних, методи визначення вибірки, нестійкість даних, адекватність інформації бухгалтерської звітності, вибір незалежних змінних, вибір фінансових показників.

Перша основна проблема пов'язана з використанням бінарних залежних змінних у моделі. У дослідженнях вибір сукупності компаній-банкрутів і компаній-небанкрутів залежить від прийняття дослідником визначення поняття «банкрутство компанії». Більшість робіт побудовано на використанні юридичного визначення «банкрутство компанії», яке дозволяє досить легко провести поділ сукупності компанії на групи. Хоча існують такі недоліки застосування даного визначення: по-перше, момент юридичного визнання компанії банкрутом не відображає «справжній» момент настання банкрутства [95], по-друге, компанія може реорганізуватися чи об'єднається з іншими компаніями у випадку появи в неї характеристик банкрутства замість офіційного визнання банкрутом.

Друга основна проблема пов'язана з методом проведення вибіркового дослідження. Розробка класичних статистичних моделей прогнозування банкрутства відбувається на основі невипадкової вибірки. Коли використовується оцінка невипадковою вибірки, недоцільно застосування класичних статистичних методів, з огляду на те, що отримана модель не може бути розповсюджена на всю генеральну сукупність компаній.

Третя основна проблема пов'язана з тим, що критика класичних статистичних моделей багато в чому пов'язана з нестаціонарністю і нестабільністю даних. Використання даних моделей з метою прогнозування передбачає сталість взаємозв'язків між залежними змінними. У той же час взаємозв'язок між фінансовими коефіцієнтами завжди нестабільний і це пов'язано з інфляцією, процентними ставками, стадіями ділового циклу компанії.

Четверта основна проблема пов'язана з адекватністю статистичної інформацією, яка може бути одержана бухгалтерської звітності та фінансової звітності компанії. Більшість класичних статистичних моделей використовують лише інформацію з річних звітів у формі фінансових коефіцієнтів для прогнозування банкрутства [91]. При цьому необхідно брати до уваги наступне. По-перше, у багатьох країнах тільки великі компанії змушені публікувати свою звітність і відповідно, більшість моделей прогнозування банкрутства компанії розроблені на основі даних великих компанії. В свою чергу малі компанії, які складають більшу частину всій кількості компаній, не публікують звітність. Безумовно, буде мати вагу відповідність критеріїв кількості активів, кількість співробітників компанії і об'єм продажів компанії у виборі компанії для перевірки точності прогнозування моделі. По-друге, дослідники, покладаючись на опубліковані фінансові коефіцієнти, припускають спочатку, що вони дають правдиву оцінку фінансового стану компанії. Очевидно, що є вірогідність виникнення зворотних ситуацій. Використання неадекватних значень фінансових коефіцієнтів із заздалегідь відрегульованих річних фінансових звітів призводить до виникнення проблеми не відповідності.

П'ята основна проблема пов'язана з вибором залежних змінних моделі. У більшості робіт області банкрутства відправною точкою дослідження є вибір залежних змінних майбутньої моделі, найчастіше переваги віддаються в бік найбільш поширених по минулим дослідженням. Остаточний вибір змінних може бути засновано: на емпіричному аналізі, на теоретичній моделі, комбінацій двох попередніх методів, без спеціального аналізу. У багатьох дослідженнях остаточний вибір залежних змінних зроблено на основі статистичного аналізу. Часто можна спостерігати превалювання статистичної над економічною значимістю змінних. Бували випадки коли у моделях використовуються показники, які характеризують один і той же аспект діяльності підприємства.

Остання проблема пов'язана з часовою розмірністю моделей. Класичні статистичні моделі припускають, що компанії не динамічні у своєму розвитку та банкрутство є дискретною подією. Однак у дійсності банкрутство - динамічний процес, який має довготривалий час розвитку, а також процес банкрутства характеризується різними стадіями. Відносна значущість коефіцієнтів моделей, точність прогнозування залежать від характеристик процесів банкрутства, представлених у оціненій вибірці компаній-банкрутів.

Крім того, одним з головних недоліків зарубіжних моделей є трудомісткість їх адаптації для вітчизняних підприємств. При цьому не кожну модель можна застосовувати в Україні для діагностики банкрутства на увазі ряду причин, а саме:

-- моделі розроблені на основі зарубіжних підприємств і не адаптовані для умов сучасної економіки України;

-- моделі не враховують специфіку діяльності підприємств і використовують розгалужену систему показників;

-- виникають проблеми, пов'язані з невідповідністю в розрахунку важливості окремих показників у моделях.

Як вже було зазначено, існує ряд вітчизняних моделей, які були розроблені спеціально для підприємств України, але й вони мають ряд недоліків нарівні з їх достоїнствами, які наведені у табл. 1.5.

Таблиця 1.5

Переваги та недоліки вітчизняних моделей

Переваги

Недоліки

1

2

універсальна модель Терещенка розроблена з врахування специфіки галузі діяльності підприємства;

вибірковий підхід до формування системи показників, що носить суб'єктивний характер;

нормативні значення, що пропонуються

методичними рекомендаціями постійно переглядаються та змінюються;

відсутність у запропонованих системах показників, що характеризують ефективність використання ресурсів, ефективність функціонування;

інформація для розрахунку всіх показників доступна і міститься в основних формах звітності;

обмеженість інформаційного забезпечення, для розрахунку окремих критеріїв вагових коефіцієнтів, що пов'язані з прогнозуванням ймовірності банкрутства;

зростає кількість досліджень вітчизняних

науковців щодо питання формування найбільш оптимальної та універсальної моделі, що відповідатиме сучасним умовам.

неточна, необґрунтована визначеність порогових значень окремих критеріїв, що є похідними з показників фінансової звітності;

відсутня орієнтація більшості існуючих моделей на особливості галузей та специфіку діяльності відповідних підприємств;

проблеми пов'язані з доступом до інформації, її правдивістю та об'єктивністю

Доцільно відзначити, що переваги та недоліки методик вітчизняних аналітиків, що характерні для української практики, можуть бути використані в дослідженнях на перспективу. Так, окремі переваги потребують подальшого розвитку та вдосконалення, а недоліки - розв'язання та ліквідації.

В результаті виключивши максимум недоліків і розвинувши максимум достоїнств, стане можливим сформувати базис моделей, які будуть дуже добре працювати з вітчизняними підприємствами, визначати загрози банкрутства для них, що дозволить запобігати банкрутству на ранніх стадіях, тим самим збільшуючи кількість фінансово здорових підприємств і економічне зростання країни .

РОЗДІЛ 2. ПОБУДОВА СИСТЕМИ ПОПЕРЕДЖЕННЯ БАНКРУТСТВА

2.1 Концептуальна схема оцінки і аналізу попередження банкрутства підприємства

Недоліки та основні проблеми сучасних методів і моделей оцінки загрози банкрутства підприємства, які були розглянуті в пункті 1.3, говорять про те, що необхідно розробити комплекс моделей, які дозволять точно визначити ризик банкрутства підприємства і представити заходи, спрямовані на стабілізацію його фінансового стану або ж підтримання поточного стану. Тому було прийнято рішення про побудову комплексу моделей, алгоритм якого представлений на рис. 2.1.

Розглянемо більш детально даний алгоритм. У першому блоці представлений процес підготовки до побудови моделі. Він є базисом, який забезпечить побудову моделі та її функціонування, тому вкрай важливо правильно і якісно його сформувати. Формується початковий простір даних, на основі яких буде здійснюватися побудова моделі. В якості вихідних даних розглядаються показники фінансового стану підприємства, які всебічно характеризують його діяльності (від показників майнового стану до ліквідності).

Показники розділені на п'ять основних груп: показники майнового стану, показники ділової активності, показники рентабельності, показники фінансової стійкості та показники ліквідності. В якості вибірки підприємств розглядалися підприємства легкої промисловості для яких і будуть розраховані дані показники.

На наступному етапі першого блоку використовуються моделі репрезентативною згортки інформаційного простору ознак, щоб виділити в кожній групі лише ті ознаки, які максимально точно описують групу. В якості методу редукції буде використаний метод центру тяжіння. Суть роботи цього методу полягає в тому, що він дозволяє виключити показники, які не корелюються між собою або слабо корелюються, а також сильно корелюються з іншими показниками.

Рис. 2.1. Алгоритм побудови комплексу моделей запобігання банкрутству підприємства

Таким чином, метод центру тяжіння дозволить виключити з первинного набору показників ті, що дублюють інформацію, а також він забезпечить вибір того ознаки, яка максимально точно відображає стан описуваних процесів.

В результаті, в кожній групі буде виділено по одному показнику, які й будуть вихідними даними для побудови моделі попередження банкрутства підприємства. Після чого потрібно здійснити перехід до третього пункту першого етапу - оцінки на робастної.

Даний етап потрібен для того, щоб оцінити якість вихідний вибірки і виявити ті дані, які різко відрізняються від основного масиву, тобто є помилками або «викидами». Щоб знайти ці викиди і виключити їх з дослідження і застосовуються робасні методами. При вирішенні завдань робастного оцінювання в статистичній сукупності виділяються 2 типу даних:

-- дані, які несуттєво відрізняються від значень, які найбільш часто зустрічаються в сукупності. Ці дані не дають особливих помилок і можуть бути використані в дослідженні;

-- дані, які різко відрізняються від досліджуваної сукупності, їх називають «викидами» або «грубими помилками». Такі дані слід виключити з дослідження або вивчити більш глибоко.

Робастні оцінювання буде зроблено за допомогою тесту для виявлення помилок, заснованому на розрахунку Т-критерію Грабса. Даний критерій хоч і є простим, але дозволяє досить точно визначити наявність помилок в сукупності даних.

Нарешті, на останньому кроці першого етапу буде вироблено виділення класів кризи, на яке буде розділена вихідна сукупність підприємств. Для цього буде проведений аналіз літературних джерел, з метою визначення найбільш зручного для дослідження поділу на класи. Після цього виробляється перехід на другий етап, де буде безпосередньо будується модель оцінки загрози банкрутства підприємства.

У другому блоці представлений процес побудови моделі оцінки загрози банкрутства підприємства. В якості моделі було прийнято рішення використовувати нечітку нейронну мережу, яка поряд з іншими методами і моделями має ряд переваг перед ними. У порівнянні з традиційними технологіями нейронні мережі володіють наступними перевагами [10, 25, 27, 32, 41, 54, 61, 74]:

-- універсальність - нейронні мережі не залежать від вихідного набору даних, вони не вимогливі до їх певного розподілу або типом цільової функції;

-- простота - щоб застосовувати нейронні мережі, не потрібно вникати в подробиці внутрішніх механізмів їх роботи у відмінності від класичних статистичних методів;

-- відсутність проблеми розмірності, так як мережі здатні моделювати залежності навіть при дуже великих обсягах вихідних даних;

-- швидкість роботи нейронної мережі набагато вище, ніж традиційних моделей [64, 94].

Крім того, у своїх роботах Недосекін та Зайченко [43] зазначають, що нейронні мережі можуть описувати умови й методи рішення задач у термінах близьких до природної мови, а також можуть використовувати нечітку інформацію (наприклад, інтервальні оцінки або думки експертів).

Таким чином, можна зробити висновок, що нечіткі нейронні мережі є відмінними моделями для застосування в умовах оцінки банкрутства підприємства, оскільки можуть враховувати різні фактори і нечіткі дані, з якими іншим моделям буде проблематично працювати.

Після побудови моделі нечіткої нейронної мережі буде зроблена оцінка загрози банкрутства для досліджуваного підприємства. Потім здійснюється перехід до завершального етапу дослідження.

У блоці 3 здійснюється прогнозування вихідних показників для визначення загрози банкрутства підприємства в майбутніх періодах. Для цього будуть використані різні моделі прогнозування часового ряду, серед яких будуть обрані найкращі за критерієм мінімальної абсолютної помилки.

Потім після прогнозування отримані дані будуть передані у вже побудовану модель нечіткої нейронної мережі для визначення ризику банкрутства підприємства. Після цього, виходячи зі стану підприємства, отриманому в прогнозному періоді, буде запропоновано комплекс заходів антикризового управління для підтримки поточного стану або виходу з кризового. Рекомендації будуть розроблені для кожної ступені кризи, виділеної на першому етапі.

2.2 Аналіз фінансового стану підприємства

Прогнозування загрози банкрутства підприємства відіграє важливу роль в запобіганні кризових ситуацій. Для більш повної оцінки ситуації на підприємстві потрібно не тільки оцінити ймовірність банкрутства за допомогою відомих методів і моделей, а й проаналізувати фінансову звітність. Це дозволяє сформувати думку щодо фінансового стану компанії, змін основних показників його діяльності.

Для того, щоб визначити фінансовий стан підприємства, потрібно порахувати і провести аналіз його основних фінансових показників стану підприємства, які характеризують його роботу. Крім того, буде здійснено аналіз загрози банкрутства підприємства за допомогою найпоширеніших і використовуваних моделей діагностики банкрутства (зарубіжних і вітчизняних). Це робиться для того, щоб точно визначити фінансовий стан об'єкта, загрозу банкрутства, а також виділити недоліки існуючих моделей діагностики банкрутства.

На першому етапі слід провести аналіз основних фінансових показників діяльності підприємства. Вони поділяються на 5 груп: показники майнового стану, показники ділової активності, показники рентабельності, показники фінансової стійкості та показники ліквідності. Правильне визначення цих показників дуже важливо для характеристики фінансового стану підприємства. Результати аналізу показників майнового стану підприємства представлені в табл. 2.1.

Таблиця 2.1

Показники майнового стану

Показники

Роки

2007

2008

2009

2010

2011

Частка оборотних виробничих фондів в обігових коштах

0,012

0,012

0,010

0,010

0,010

Частка основних засобів в активах

0,043

0,036

0,044

0,045

0,055

К-т зносу основних засобів

0,716

0,730

0,678

0,665

0,601

К-т оновлення основних засобів

0,136

0,107

0,048

0,130

Частка довгострокових фінансових інвестицій в активах

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

Частка оборотних виробничих активів

0,011

0,011

0,009

0,009

0,009

Частка оборотних виробничих фондів в обігових коштах

0,012

0,012

0,010

0,010

0,010

К-т мобільності активів

12,68

12,90

12,56

12,15

10,56

В цілому на підприємстві спостерігаються позитивні тенденції в показниках майнового стану. Мобільність активів вкрай висока, так як критичне мінімальне значення коефіцієнта мобільності активів становить 0,5, а фактичне значення більше 10 за кожні 5 років. Навіть не дивлячись на те, що мобільність активів трохи зменшується з року в рік. Рівень зносу основних засобів має тенденції до зменшення, що також є позитивним фактором. Варто відзначити, що коефіцієнт оновлення основних засобів зменшувався в період з 2007 по 2010 рік, але потім знову спостерігається збільшення даного показника, що вказує на розвиток підприємства і збільшення кількості основних засобів.

Спостерігаються деякі негативні тенденції в частині показників, а саме: частини оборотних виробничих фондів в обігових коштах, частці оборотних виробничих активів, частці оборотних виробничих фондів. Тут спостерігається тенденція до зменшення, хоча при позитивному розвитку підприємства вони повинні збільшуватися. Однак ці зміни не так критичні, так як зменшення проходить на вкрай маленькі величини, а показники залишаються приблизно однаковими з року в рік.

В цілому можна зробити висновок, що майновий стан підприємства хороше, але для більш глибоко аналізу і розуміння всіх змін потрібно провезти аналіз інших груп показників. У табл. 2.2 представлені результати розрахунку показників ділової активності підприємства.

Таблиця 2.2

Показники ділової активності

Показники

Роки

2007

2008

2009

2010

2011

Оборотність активів, к-т трансформації

6,40

3,86

3,89

3,73

3,84

Фондовіддача

149,99

108,81

88,50

83,46

69,51

К-т оборотності оборотних коштів

6,91

4,16

4,20

4,04

4,21

Період 1 обороту оборотних коштів

52,14

86,49

85,63

89,16

85,61

К-т оборотності запасів

20,46

13,25

13,46

12,40

12,85

Період 1 обороту запасів

17,60

27,16

26,74

29,04

28,01

К-т оборотності дебіторської заборгованості

314,90

287,70

300,35

329,94

355,57

Період погашення дебіторської заборгованості

1,14

1,25

1,20

1,09

1,01

Період погашення кредиторської заборгованості

0,00

0,01

0,00

0,00

0,01

Період операційного циклу

332,50

314,86

327,09

358,98

383,59

Період фінансового циклу

332,49

314,86

327,09

358,98

383,58

К-т оборотності власного капіталу

9,97

4,18

4,19

4,02

4,17

банкрутство ризик оцінка фінансовий

Стабільність фінансового положення підприємства в значній мірі обумовлена його діловою активністю, яка безпосередньо залежить від широти ринків збуту продукції, його репутації, ефективності використання ресурсів та стійкості економічного зростання. Ділова активність підприємства у фінансовому аспекті в першу чергу проявляється в швидкості оборотності його коштів. Чим вище оборотність, тим ефективніше використовуються активи підприємства. Провівши аналіз ділової активності досліджуваного підприємства, можна зробити наступні висновки:

-- к-т трансформації зменшувався в період з 2007 по 2010 рік, але потім знову почав зростати, що говорить про збільшення чистої виручки на одиницю коштів, інвестованих в активи підприємства, що є позитивним моментом;

-- фондовіддача з року в рік зменшується, тобто скорочується виторг на одиницю основних виробничих фондів. Однак, враховуючи те, що підприємство торгівельне та нічого не виробляє, це не можна назвати негативною тенденцією;

-- зменшується період обороту оборотних коштів, що говорить про позитивної динаміки у розвитку підприємства;

-- коефіцієнт оборотності дебіторської заборгованості збільшує кожен рік, що говорить, що виручка значно перевищує середню дебіторську заборгованість;

-- кредиторська заборгованість у підприємства майже відсутня, тому період її погашення майже дорівнює нулю. Це говорить про фінансову незалежність підприємства;

-- порівняно з 2007 роком оборотність капіталу значно впала, але незважаючи на це, тримається на постійному хорошому рівні, що говорить про стабільність роботи.

В цілому, можна сказати про хороший стан показників фінансової активності та відзначити позитивні тенденції у їх розвитку, незважаючи на деякі негативні аспекти.

Показники рентабельності відображають ліквідність та платоспроможність підприємства, та вказують на якість його функціонування. Тому вкрай важливо проводити аналіз показників рентабельності, результати розрахунків яких представлені в табл. 2.3.

Таблиця 2.3

Показники рентабельності

Показники

Роки

2007

2008

2009

2010

2011

1

2

3

4

5

6

Рентабельність активів за прибутком від звичайної діяльності

0,54

0,36

0,34

0,34

0,35

Рентабельність капіталу (активів) за чистим прибутком

0,54

0,36

0,34

0,34

0,35

Рентабельність власного капіталу

0,90

0,42

0,39

0,40

0,40

Рентабельність виробничих фондів

10,62

8,35

6,77

6,76

5,66

Рентабельність реалізованої продукції за прибутком від реалізації

0,12

0,13

0,12

0,13

0,12

Рентабельність реалізованої продукції за прибутком від операційної діяльності

0,11

0,13

0,12

0,13

0,12

Рентабельність реалізованої продукції за чистим прибутком

0,08

0,09

0,09

0,09

0,09

К-т реінвестування

1,12

0,19

0,18

0,22

К-т стійкості економічного зростання

0,47

0,07

0,07

0,09

Період окупності капіталу

1,86

2,75

2,95

2,91

2,89

Період окупності власного капіталу

1,11

2,37

2,54

2,51

2,47

Рентабельність активів досліджуваного підприємства в 2007 році була вищою, ніж у наступних, потім відбувся невеликий спад, однак спостерігається легка тенденція до збільшення цього показника. Це говорить про те, що попит на продукцію збільшується, хоч і не в значній мірі. Аналогічна ситуація з рентабельністю власного капіталу, але варто зазначити, що сам показник дуже високий (40%), що говорить про інвестиційної привабливості підприємства. Всі показники рентабельності показують однакову тенденцію і останні кілька років триматися на одному рівні, а в 2011 році спостерігається зростання в позитивну сторону, що говорить про поліпшення ситуації на підприємстві. Але в цілому, рентабельність активів і власного капіталу знаходяться на високому рівні, що свідчить про його хорошому фінансовому стані.

Показники фінансовому стійкості відображають розвиток і стабільність функціонування підприємства. Був проведений розрахунок основних показників фінансової стійкості та порівняння з нормативними нормами, щоб виявити позитивні або негативні тенденції в розвитку підприємства. У табл. 2.4 представлені результати розрахунків даних показників.

Таблиця 2.4

Показники фінансової стійкості

Показники

Роки

2007

2008

2009

2010

2011

1

2

3

4

5

6

Власні оборотні кошти (робочий капітал)

129615

257074

277863

297539

322511

К-т забезпеченості оборотних активів власними коштами

0,61

0,92

0,92

0,92

0,91

Маневреність робочого капіталу

0,42

0,27

0,27

0,26

0,26

Маневреність власних оборотних коштів

0,47

0,39

0,39

0,38

0,41

К-т забезпеченості запасів власними оборотними коштами

2,35

3,81

3,84

3,68

3,63

К-т покриття запасів

2,37

3,61

3,64

3,83

3,86

К-т фінансової незалежності (автономії)

0,64

0,92

0,93

0,93

0,95

К-т фінансової залежності

1,56

1,08

1,08

1,07

1,06

К-т маневреності власного капіталу

0,89

0,92

0,92

0,92

0,91

К-т концентрації позикового капіталу

0,36

0,08

0,07

0,07

0,05

К-т фінансування (фінансової стабільності)

1,80

12,24

13,00

14,27

17,36

Фінансовий леверидж

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

К-т фінансової стійкості

0,64

0,92

0,93

0,93

0,95

Провівши розрахунок показників фінансової стійкості, можна зробити ряд висновків:

-- власні оборотні кошти постійно збільшуються, що свідчить про те, що підприємство може не лише погасити поточні зобов'язання, а й розширити виробництво;

-- коефіцієнт забезпечення оборотних активів власними коштами сигналізує про здатність підприємства перетворити активи в ліквідні кошти, так як критичне мінімальне значення цього показника 0,1, а фактичне більше 0,9 в останні роки;

-- маневреність робочого капіталу зменшується, що є позитивною тенденцією, так як підприємство не накопичує запаси і активно функціонує;

-- коефіцієнт покриття запасів збільшується, що також є позитивною тенденцією;

-- коефіцієнт фінансової незалежності (автономії) знаходиться на позначки 0.95, коли критичне мінімальне значення дорівнює 0,5. Це говорить про те, що у підприємства майже немає кредиторських заборгованостей і воно фінансово незалежно.

Аналіз фінансової стійкості підприємства показав, що воно знаходиться в доброму фінансовому стані, практично не залежить від кредиторів і активно функціонує.

Фінальним етапом аналізу є перевірка показників ліквідності. У короткостроковій перспективі критерієм оцінки фінансового стану підприємства виступає його ліквідність і платоспроможність. Ліквідність підприємства - це його здатність перетворити свої активи в грошові кошти платежу для погашення короткострокових зобов'язань. Тому вкрай важливо вчасно простежити всі зміни в ліквідності підприємства. Результати розрахунку яких представлені в табл. 2.5.

Таблиця 2.5

Показники ліквідності

Показники

Роки

2007

2008

2009

2010

2011

К-т поточної ліквідності

2,58

12,24

12,93

14,17

17,17

К-т швидкої ліквідності

1,91

9,28

9,81

10,61

12,83

К-т абсолютної ліквідності

0,74

4,38

4,69

5,03

6,40

Ставлення короткострокової дебіторської до кредиторської заборгованості

7,05

20,76

18,78

11,41

9,57

Аналіз показників ліквідності показав, що підприємство знаходиться у відмінному фінансовому стані і може своєчасно погашати свої зобов'язання. Критичне значення показника поточної ліквідності дорівнює 1, у той час як фактичне щороку зростає і в 2011 році склало 17,17.

Коефіцієнт швидкої и абсолютної ліквідності також у багато разів більше нормативного значення, Що свідчіть про Дуже скроню ліквідність підприємства. Це обумовлено в дерло Черга величини оборотних активів у підприємства та відсутність довгострокових зобов'язань. Крім того, величина потокової зобов'язань невелика в порівнянні з активами підприємства.

Ставлення дебіторської заборгованості до кредиторської досить високе, і хоча рекомендоване значення дорівнює 1, це не є негативним моментом, так як у підприємства мала частка позикового капіталу, що говорить про його фінансової незалежності.

Проведена оцінка фінансового стану підприємства показала, що йому не загрожує банкрутство та вовно знаходиться в дуже хорошому фінансовому стані. Крім того воно має високі показники ліквідності та платоспроможності. Для більш детального розрахунку загрози банкрутства треба провести аналіз за допомогою найбільш розповсюджених методів та моделей банкрутства підприємств.

Проведемо оцінку загрози банкрутства підприємства на основі методики В. Бівера. Для цього були взяті 5 найбільш типових показників діяльності підприємства та проведено порівняння їх з нормативними значеннями, обґрунтованими Бівером. Результати наведені в табл. 2.6.

Дані по досліджуваного підприємству не збігаються з нормативними значеннями методики Бівера, що говорить про те, що дана методика застаріла, і нормативні значення вимагають перегляду, а також врахування специфіки підприємства та умов його функціонування в рамках країни і галузі.

Таблиця 2.6

Методика Бівера

Показник

Для благополучних компаній

За 5 років до банкрутства

За 1 рік до банкрутства

Коефіцієнт Бівера

5,1

0,4-0,45

0,17

-0,15

Рентабельність активів, %

35,2

6-8

4

-22

Фінансовий леверидж

0,16

< 37

< 50

< 80

Коефіцієнт покриття активів

0,47

0,4

< 0,3

0,06

Коефіцієнт покриття

12,9

< 3,2

< 2

< 1

Наступною методикою для оцінки фінансового стану досліджуваного підприємства є скорингова модель з трьома балансовими показниками - рентабельність сукупного капіталу, коефіцієнт поточної ліквідності і коефіцієнт фінансової незалежності. На основі значень цих показників виставляються бали, підраховується сума і підприємство належить до певного класу, на основі суми набраних балів. Фінансові показники були розраховані за станом на кінець 2011 року. Результати скорингового аналізу наведені в табл. 2.7.

Таблиця 2.7

Скорингова методика оцінки банкрутства

Показник

Кількість балів

Рентабельність сукупного капіталу,%

35,5

50

Коефіцієнт поточної ліквідності

12,9

30

Коефіцієнт фінансової незалежності

0,86

20

Сума балів

100

Скоринговий аналіз показав, що підприємство належить до першого класу. Це означає, що воно має хороший запас фінансової стійкості, що дозволяє бути впевненим у поверненні позикових коштів.

Цих методів недостатньо для якісної діагностики загрози банкрутства, тому оцінимо ймовірності банкрутства досліджуваного підприємства на основі найпоширеніших моделей - Альтмана, Фулмера, Спрінгейта, Таффлера і Тішоу, Сайфулін, Лиса, Зайцевої, Мігуссі і Олсона. В ході аналізу були розраховані незалежні фактори по кожній моделі і кінцевий показник. В табл. 2.8 представлені результаті розрахунку для моделі Альтмана.

Таблиця 2.8

Модель Альтмана

Фактор

Роки

2009

2010

2011

X1

0,849175

0,851912

0,855985

X2

0,856624

0,858252

0,867295

X3

0,498437

0,471311

0,474941

X4

19,1404

18,78347

19,19804

X5

4,753127

4,762162

4,563383

Z

20,10049

19,81142

19,89091

Виходячи з результуючого показника Z, можна сказати, що ймовірність банкрутства підприємства вкрай мала, так як він більше 3. Модель Альтмана дає досить точний прогноз з часовим інтервалом 1-2 роки, тобто як мінімум у 2012-2013 році банкрутство йому не загрожує.

У табл. 2.9 представлені результати розрахунків за моделлю Фулмера.

Таблиця 2.9

Модель Фулмера

Фактор

Роки

2009

2010

2011

X1

0,856624

0,858252

0,867295

X2

4,753127

4,762162

4,563383

X3

0,498437

0,471311

0,474941

X4

4,807144

4,75138

5,282696

X5

0,07554

0,071409

0,065001

X6

0,07554

0,071409

0,065001

X7

11,27161

11,37629

11,48478

X8

12,2414

12,93004

14,16888

X9

3,597851

3,45465

3,559518

H

28,93105

29,53803

31,70458

Дев'ятифакторна модель Фулмера сигналізує про банкрутство підприємства при H < 0. У даному випадку результуюча змінна вказує на те, що ознаки банкрутства відсутні, а таке велике перевищення мінімальної величини говорить про дуже високу фінансову стійкість.

Табл. 2.10 презентую результати розрахунків за моделлю загрози банкрутства Спрінгейта.

Таблиця 2.10

Модель Спрінгейта

Фактор

Роки

2009

2010

2011

X1

0,924715

0,923321

0,920986

X2

0,498437

0,471311

0,474941

X3

6,598316

6,600166

7,306718

X4

4,753127

4,762161

4,563383

Z

8,738797

8,65892

9,054472

Якщо Z < 0,862 підприємство отримує оцінку "крах". Досліджуване підприємство дуже далеко від цього показника, тому можна зробити висновок про його фінансової стійкості.

У табл. 2.11 можна побачити результати розрахунків за моделлю Таффлера та Тішоу, яка дозволяє оцінити загрозу банкрутства підприємтсва.

Таблиця 2.11

Модель Таффлера та Тішоу

Фактор

Роки

2009

2010

2011

X1

62,922

66,68853

70,20523

X2

12,2414

12,93004

14,16888

X3

0,07554

0,071409

0,065001

X4

4,753127

4,762162

4,563383

Z

35,71414

37,80062

39,79256

При Z > 0,3 ймовірність банкрутства низька, а при Z < 0,2 висока. В даному випадку ймовірність знову низька.

Результати по моделі Сайфуліна наведені у табл. 2.12.

Таблиця 2.12

Модель Сайфуліна

Фактор

Роки

2009

2010

2011

X1

0,921933

0,925825

0,940131

X2

12,2414

12,93004

14,05596

X3

5,140098

5,157643

4,994693

X4

0,301448

0,3

0,3

X5

0,413782

0,352019

0,355768

R

4,028648

4,044285

4,176203

Якщо R < 1, то стан підприємства незадовільний. Значення розрахованого показника говорить про зворотне.

Результати аналізу за моделлю Ліса наведені у табл. 2.13.

Таблиця 2.13

Модель Ліса

Фактор

Роки

2009

2010

2011

1

2

3

4

X1

0,924715

0,923321

0,920986

X2

4,753127

4,762162

4,563383

X3

0,856624

0,858252

0,867295

X4

11,37213

12,05035

13,3751

Z

0,555744

0,557259

0,540664

Мінімально граничне значення ймовірного банкрутства в моделі Лиса дорівнює 0,0347. Досліджуване підприємство не піддається загрозі банкрутства.

Результати розрахунків за моделлю російського вченого Зайцевої представлені у табл. 2.14.

Таблиця 2.14

Модель Зайцевої

Фактор

Роки

2009

2010

2011

X1

0

0

0

X2

0,001827

0,001916

0,00278

X3

12,2414

12,93004

14,05596

X4

0

0

0

X5

0,087934

0,082985

0,074766

X6

0,194549

0,193887

0,200213

K

2,476711

2,613887

2,838969

У даній модель розрахункове значення К порівнюється з нормативним значенням. Нормативне значення дорівнює 1,58. Так як розрахункове значення більше нормативного, то можна говорити про високу ймовірність настання банкрутства.

У табл. 2.15 наведені результати розрахунків за логіт-моделлю Мінуссі.

Таблиця 2.15

Модель Мінуссі

Фактор

Роки

2009

2010

2011

X1

0,194549

0,193887

0,201821

X2

0,164076

0,162111

0,150232

X3

12,2414

12,93004

14,05596

X4

0,178656

0,178892

0,187577

X5

0,121235

0,120574

0,12705

Y

-8,30034

-8,41734

-8,6393

P (ймовірність)

0,000248

0,000221

0,000177

Побудована логіт-модель показує, що ймовірність банкрутства підприємства вкрай мала і прагне до нуля.

Результати розрахунків за ще одною логіт-моделлю, яка дозволяє визначити ризик банкрутства с точністю до відсотків, представлені у табл. 2.16.

Таблиця 2.16

Модель Олсона

Фактор

Роки

2009

2010

2011

X1

12,49445

12,56951

12,64171

X2

0,07554

0,071409

0,065001

X3

0,849175

0,851912

0,855985

X4

0,07554

0,071409

0,065001

X5

0

0

0

X6

0,363132

0,339291

0,343379

X7

4,807144

4,75138

5,282696

X8

0

0

0

X9

-0,05697

0,003578

0,04206

Y

-6,20884

-6,27199

-6,21286

P (ймовірність)

0,002008

0,001885

0,001999

Дана логіт-модель також говорить про те, що ймовірність настання банкрутства мала - менше 1 відсотка.

Результати розрахунків за моделлю Конана та Голдера представлені у табл. 2.17.

Таблиця 2.17

Модель Конана та Голдера

Фактор

Роки

2009

2010

2011

X1

0,691807752

0,69307

0,682129

X2

0,859050565

0,860503

0,86939

X3

3,43402E-06

3,24E-06

3,07E-06

X4

0,025206284

0,024971

0,025456

X5

62,92200135

66,68853

70,20523

Z

-15,398437

-16,3029

-17,1471

Значення результуючої змінної в даній моделі знаходиться в діапазоні від 0,21 і нижче. Отримані значення Z свідчать про те, що модель неприйнятна у вітчизняних умовах функціонування підприємства.

У табл. 2.18 представлені розрахунки за моделлю іркутських вчених.

Таблиця 2.18

Модель іркутських вчених

Фактор

Роки

2009

2010

2011

X1

0,924715365

0,923321

0,920986

X2

0,42271268

0,394294

0,394965

X3

4,753127243

4,762162

4,563383

X4

0,107377227

0,098575

0,104892

R

8,49614396

8,450986

8,42533

При R > 0,42 ймовірність банкрутства мінімальна і становить менше 10%. Так як отримане значення R у багато разів перевищує нормативне значення, можна робити висновок про те, що підприємству не загрожує банкрутство.

Більшість моделей прогнозування банкрутства мають деякі недоліки. По-перше, практично жодна з них не передбачає розрахунок показників, які враховували вплив зовнішніх факторів (наприклад, конкурентів) на діяльність господарюючого суб'єкта. Необхідність їх аналізу пов'язана з тим, що в порівнянні з конкурентами підприємство може мати відносно стійке фінансове становище і вести досить успішну діяльність.

По-друге, окремі методики включають в себе надто велику кількість показників, які дублюють один одного і характеризують одні й ті ж аспекти. Як відомо, якість і ефективність діагностики залежить в першу чергу від набору показників. З одного боку, включення великої кількість показників дає можливість максимально і різнобічно проаналізувати діяльність підприємства і його фінансовий стан. З іншого, надто велика їх кількість робить роботу аналітиків складною і тривалою, у зв'язку з неоднозначними значеннями окремих показників. Тому при розробці методики діагностики кризового стану систему показників необхідно формувати таким чином, щоб вони не дублювалися, характеризувався невеликою кількістю і при цьому відбивали всі найважливіші аспекти діяльності підприємства.

По-третє, в окремих зарубіжних і вітчизняних методиках велике значення при оцінці ймовірності банкрутства мають показники прибутковості та рентабельності. Такий підхід є застосовним тільки для зарубіжних підприємств, які намагаються відобразити у звітності якомога більший прибуток з метою підвищення курсу своїх акцій. Для вітчизняних підприємств його застосування не є зовсім коректним. Це пов'язано в першу чергу з тим, що окремі показники фінансової звітності можуть бути змінені, в силу різних причин. Тому при розробці моделей діагностики банкрутства необхідно враховувати ті показники, значеннями яких в найменшій мірі можна маніпулювати.

По-четверте, більшість методик не передбачають аналізу показників ділової активності підприємства. Їх розрахунок має велике значення, тому що дозволяє оцінити наявність та ефективність економічного потенціалу підприємства, а також ризик невдач в умовах конкуренції і нестабільності ринкового середовища.

По-п'яте, великим недоліком більшості методик, які базуються на формуванні системи показників-індикаторів кризового стану, є ігнорування показників, які характеризують стан та структуру грошових потоків підприємства. Аналіз руху грошових коштів має велике значення, оскільки дозволяє відповісти на питання: чи є у підприємства кошти на розвиток? Чи є кошти на погашення боргів, на фінансування власної діяльності. Крім того, з грошовим потоком тісно пов'язані ліквідність і платоспроможність.

Отже, розглянуті основні моделі банкрутства показали всю неоднозначність застосування моделей оцінки ймовірності банкрутства у вітчизняних умовах. Деякі моделі виявилися непридатними для досліджуваного підприємства, показуючи неадекватні результати. Більшість моделей вказує на те, що підприємство фінансово стійке і йому не загрожує банкрутство. У свою чергу деякі моделі, наприклад модель Зайцевої, вказують але те, що підприємство знаходиться під загрозою банкрутства. Це зайвий раз доводить недосконалість інструментарію прогнозування банкрутства в Україну, незастосовність деяких моделей у вітчизняних реаліях. На основі всього вищесказаного, можна зробити висновок про те, що потрібна розробка інструментарію, що дозволяє якісно і швидко оцінити ймовірність банкрутства підприємства.

2.3 Модель формування інформаційного базису системи попередження банкрутства

Відповідно до концептуальної схеми дослідження, розглянутої в пункті 2.1, буде проведений вибір набору основних показників фінансового стану підприємства, а також основних класів кризи, які будуть використовуватися для побудови моделі оцінки загрози банкрутства підприємств. В якості вибірки підприємств розглядалися підприємства легкої промисловості.

Формування вихідних показників відбувалося на основі вибору одного показника в кожній з п'яти груп, з різних сторін характеризують фінансовий стан підприємства: показники майнового стану, показники ділової активності, показники рентабельності, показники фінансової стійкості та показники ліквідності.

Показники майнового стану та їх економічне значення представлені у табл. 2.19.

Таблиця 2.19

Показники майнового стану підприємства

Показник

Економічне значення

1

Частка оборотних виробничих фондів в обігових коштах

Скільки оборотних коштів знаходиться у виробничій сфері

2

Частка основних засобів в активах

Показує частку коштів, інвестованих в основні засоби

3

К-т зносу основних засобів

Відображає рівень фізичного та морального зносу основних фондів

4

Частка довгострокових фінансових інвестицій в активах

Показує частку фінансових інвестицій у валюті балансу

5

Частка оборотних виробничих активів

Відображає частину мобільних виробничих фондів у валюті балансу

6

К-т мобільності активів

Відображає, скільки оборотних коштів припадає на одну одиницю необоротних (потенційна можливість перетворення активів у ліквідні кошти)

До групи ділової активності відноситься 6 показників, які наведені у табл. 2.20.

Таблиця 2.20

Показники ділової активності підприємства

Показник

Економічне значення

1

К-т трансформації

Показує, скільки отримано чистої виручки від реалізації продукції на одиницю коштів, інвестованих в активи

2

Фондовіддача

Відображає, скільки виручки припадає на одиницю основних виробничих фондів

3

К-т оборотності оборотних коштів

Показує кількість оборотів оборотних коштів за період

4

К-т оборотності запасів

Відображає кількість оборотів коштів, інвестованих у запаси

5

К-т оборотності дебіторської заборгованості

Показує, у скільки разів виручка перевищує середню дебіторську заборгованість

6

К-т оборотності власного капіталу

Показує, скільки чистої виручки від реалізації продукції припадає на одиницю власного капіталу

Показники рентабельності представлені у табл. 2.21.

Таблиця 2.21

Показники рентабельності підприємства

Показник

Економічне значення

1

Рентабельності активів по прибутку від звичайної діяльності

Показує, скільки прибутку від звичайної діяльності припадає на одиницю коштів, інвестованих в активи

2

Рентабельність капіталу за чистим прибутком

Показує, скільки припадає чистого прибутку на одиницю інвестованих в активи коштів

3

Рентабельність власного капіталу

Скільки доводиться чистого прибутку на одиницю власного капіталу

4

Рентабельність виробничих фондів

Показує, скільки припадає чистого прибутку на одиницю вартості виробничих фондів

5

Рентабельність реалізованої продукції за прибутком від реалізації

Показує, скільки припадає прибутку від реалізації на одиницю виручки

6

Рентабельності реалізованої продукції за прибутком від операційної діяльності

Вказує, скільки припадає прибутку від операційної діяльності на одиницю виручки

7

Рентабельність реалізованої продукції за чистим прибутком

Вказує, скільки доводиться чистого прибутку на одиницю виручки

8

К-т стійкості економічного зростання

Показує темп росту власного капіталу за рахунок чистого прибутку

У групу фінансової стійкості входить 12 показників, які представлені у табл. 2.22.

Таблиця 2.22

Показники фінансової стійкості підприємства

Показник

Економічне значення

1

Власні оборотні кошти

Оборотні активи, які фінансуються за рахунок власного капіталу і довгострокових інвестицій

2

К-т забезпеченості оборотних активів власним коштами

Абсолютна можливість перетворення активів у ліквідні кошти

3

К-т фінансової стійкості

Частка стабільних джерел фінансування у їх загальному обсязі

4

Маневреність власних оборотних коштів

Частка абсолютно ліквідних активів у власних обігових коштах, забезпечує свободу фінансового маневру

5

К-т забезпеченості запасів власними оборотними коштами

Показує, наскільки запаси, які мають найменшу ліквідність, забезпечені довгостроковими джерелами фінансування

6

К-т покриття запасів

Відображає скільки на одну одиницю коштів, вкладених в запаси, припадає у сукупності власних коштів, довгострокових і короткострокових зобов'язань

7

К-т автономії

Характеризує можливість підприємства розплатитися за всіма зовнішніми зобов'язаннями за рахунок власних активів

8

К-т фінансової залежності

Характеризує, наскільки підприємство залежить від кредиторів

9

К-т маневреності власного капіталу

Частка власних оборотних коштів у власному капіталі

10

К-т концентрації позикового капіталу

Показує скільки припадає позикового капіталу на одну одиницю сукупних джерел фінансування

11

К-т фінансування

Забезпеченість заборгованості власними коштами

12

Фінансовий леверидж

Характеризує залежність підприємства від довгострокових зобов'язань

Нарешті, в групу ліквідності входять наступні показники, які представлено в табл. 2.23.

Таблиця 2.23

Показники ліквідності підприємства

Показник

Економічне значення

1

К-т поточної ліквідності

Характеризує достатність оборотних коштів для погашення боргів протягом року

2

К-т швидкої ліквідності

Показує, скільки одиниць найбільш ліквідних активів припадає на одну одиницю термінових боргів

3

К-т абсолютної ліквідності

Показує готовність підприємства негайно ліквідувати короткострокові зобов'язання

4

Відношення короткострокової дебіторської заборгованості до кредиторської

Показує готовність підприємства негайно ліквідувати короткострокові зобов'язання

Для того, щоб зменшити простір ознак і вибрати в кожній групі один показник для побудови моделі оцінки загрози банкрутства підприємства був обраний метод центру тяжіння.

Методи центру ваги має ряд переваг і дуже зручний у випадку, коли потрібно виділити ознака. Характеризує сукупність найкращим способів. Він дозволяє виключити з первинної системи ознак ті, які дублюють інформацію, а також забезпечує вибір ознак, які найбільш повно відображають стан досліджуваних процесів.

Для вибору показника в кожній групі були сформовані вибірки по групі підприємств і розраховані всі вище перелічені показники. Потім, слідуючи алгоритму методу центру ваги, була проведена стандартизація даних, так як вони виражені в абсолютних і відносних величинах, а також мають різні одиниці обчислення.

На наступному кроці були обчислені матриці відстаней, елементи яких відображають ступінь близькості кожного показники до центру групи. В якості міри відстані використовувалося евклідова відстань, що обчислюється за допомогою наступної формули:

, (2.1)

де: - відстань між i-им і j-им показником групи;

zit, zjt - стандартизовані значення i-го і j-го показника групи в періоді t.

На завершальному етапі визначається показник-репрезентант всієї групи, який несе найбільш значущу інформацію, властиву групі. Для цього проводиться підсумовування всіх відстаней по кожному і ознакою. Показник з мінімальним значенням суми відстаней вважається репрезентантом даної групи. В результаті буде сформовано початковий простір ознак, що складається з репрезентантів кожної з п'яти груп. На основі цього буде відбуватися побудова моделі нечіткої нейронної мережі для визначення загрози банкрутства. У табл. 2.24 представлена ??матриця відстаней для групи показників майнового стану підприємства.

Таблиця 2.24

Матриця відстаней для групи показників майнового стану

Показник

1

2

3

4

5

6

7

1

0,00

6,70

9,17

8,67

4,19

0,00

10,00

2

6,70

0,00

8,47

7,70

8,61

6,70

10,74

3

9,17

9,17

0,00

8,64

8,61

9,17

7,30

4

8,67

7,70

8,64

0,00

8,66

8,66

8,77

5

4,19

8,61

8,61

8,66

0,00

4,19

9,01

6

0,00

6,70

9,17

8,66

4,19

0,00

10,00

7

10,00

10,74

7,30

8,77

9,01

10,00

0,00

Сума

38,72

49,61

51,35

51,10

43,25

38,71

55,83

Мінімальну суму відстаней має показник номер 5 - 38,71, тому в даній групі частка оборотних виробничих фондів в обігових коштах є репрезентантом всієї групи і буде використовуватися для подальших розрахунків.

Матриця відстаней для групи показників ділової активності представлена в табл. 2.25.

Таблиця 2.25

Матриця відстаней групи показників ділової активності

Показник

1

2

3

4

5

6

1

0,00

4,55

2,33

8,50

5,91

4,85

2

4,55

0,00

6,09

7,26

6,77

6,13

3

2,33

6,09

0,00

8,54

6,67

5,91

4

8,50

7,26

8,54

0,00

8,48

8,39

5

5,91

6,77

6,67

8,48

0,00

1,64

6

4,85

6,13

5,91

8,39

1,64

0,00

Сума

26,14

30,80

29,55

41,17

29,47

26,92

Як видно з даної таблиці, найменшу суму відстаней має показник номер 1, а саме - коефіцієнт трансформації, який стає репрезентантом даної групи та буде приймати участь у побудові нечіткої нейронної мережі.

У табл. 2.26 показана матриця відстаней в групі показників рентабельності підприємства.

Таблиця 2.26

Матриця відстаней по групі показників рентабельності

Показник

1

2

3

4

5

6

7

8

1

0,00

5,41

6,33

6,29

7,29

7,01

7,64

8,00

2

5,41

0,00

4,98

4,65

6,36

5,22

6,29

7,77

3

6,33

4,98

0,00

6,66

7,54

6,93

7,85

7,88

4

6,29

4,65

6,66

0,00

7,57

7,11

7,63

7,70

5

7,29

6,36

7,54

7,57

0,00

7,85

3,10

8,13

6

7,01

5,22

6,93

7,11

7,85

0,00

7,68

7,74

7

7,64

6,29

7,85

7,63

3,10

7,68

0,00

8,17

8

8,00

7,77

7,88

7,70

8,13

7,74

8,17

0,00

Сумма

47,97

40,69

48,17

47,61

47,85

49,54

48,36

55,40

Як можна помітити, мінімальна сума відстаней дорівнює 40,69 і відноситься до показника під номером 2, а саме - рентабельність капіталу за чистим прибутком, який стає репрезентантом даної групи.

У табл. 2.27 представлена частина матриці відстаней групи фінансової стійкості для 1-6 показника.

Таблиця 2.27

Матриця відстаней групи фінансової стійкості

Показник

1

2

3

4

5

6

1

0

35225

2063

18976

26772

6003

2

35225

0

54105

2575

636

12282

3

3527

16644

0

33368

43450

14939

4

18976

2575

6321

0

744

3734

5

26772

636

11018

744

0

7564

6

6003

12282

404

3734

7564

0

7

70

33150

2906

17475

24943

5166

8

106

33369

2944

17652

25166

5233

9

13577

5184

3376

516

2300

1628

10

18367

104238

37677

74436

89273

45082

11

186

39979

5131

22502

30931

8044

12

2708

18622

116

7522

12651

716

13

2063

54105

10838

33368

43450

14939

Сума

127580

356009

136898

232869

307880

125329

У табл. 2.28 наведена друга частина матриці відстаней для показників фінансової стійкості.

Таблиця 2.28

Матриця відстаней групи фінансової стійкості

Показник

7

8

9

10

11

12

1

70,287

105,52

13577

18367

185,87

2707,9

2

33150

33369

5184,2

104238

39979

18622

3

2559,2

2569,6

26069

8269,8

1102,8

9338,8

4

17475

17652

516,28

74436

22502

7521,6

5

24943

25166

2300,2

89273

30931

12651

6

5166,2

5233,2

1628,4

45082

8043,6

715,61

7

0

71,308

12329

19946

349,21

2158,8

8

71,308

0

12499

19717

381

2146,4

9

12329

12499

0

63270

16582

4341,1

10

19946

19717

63270

0

15209

34829

11

349,21

381

16582

15209

0

4118,5

12

2158,8

2146,4

4341,1

34829

4118,5

0

13

2559,2

2569,6

26069

8269,8

1102,8

9338,8

Сума

120777

121480

184364

500906

140486

108489

Мінімальне значення суми відстаней припадає на сьомий показник і дорівнює 120777. Таким чином, коефіцієнт фінансової незалежності стає репрезентантом даної групи.

Нарешті, для останньої групи показників ліквідності була також сформована матриця відстаней, яка представлена ??в табл. 2.29.

Таблиця 2.29

Матриця відстаней групи показників ліквідності

Показники

1

2

3

4

1

0,00

0,40

0,66

4,83

2

0,40

0,00

0,62

4,69

3

0,66

0,62

0,00

5,05

4

4,83

4,69

5,05

0,00

Сума

5,89

5,71

6,34

14,58

Як можна помітити, найменша сума відстаней припадає на другий показник, дорівнює 5.71, і таким чином, коефіцієнт швидкої ліквідності стає репрезентантом даної групи.

За допомогою методу центру ваги була сформована вибірка показників, які будуть виступати в якості вихідних даних для побудови моделі оцінки загрози банкрутства. До цих показників відносяться: частка оборотних виробничих фондів в обігових коштах, коефіцієнт трансформації, рентабельність капіталу за чистим прибутком, коефіцієнт фінансової незалежності і коефіцієнт швидкої ліквідності.

Згідно побудованому раніше алгоритмом, потрібно визначити, скільки класів кризи буде використано при побудові моделі оцінки банкрутства підприємства. Однак на поточний момент учені не прийшли до одноголосної думки, яка кількість класів кризи притаманне підприємству або яка кількість оптимально. Згідно з проведеним аналізом літературних джерел, різні вчені пропонують різну кількість класів кризи: від двох і до шести.

Так, ряд зарубіжних вчених пропонують використовувати дискримінантні функції, які дозволяють віднести підприємство до однієї з двох груп: платоспроможні і неплатоспроможні (банкрути). Зокрема, двофакторна модель Альтмана, модель Лиса, модель Тафлера, модель Спрінгейта, модель Фулмера, модель Сайфуліна і Кадикова. Таку точку зору мають і деякі вітчизняні вчені, а саме М. О. Кизим, І. С. Благун, Ю. С. Копчак [48]. Вони також пропонують розбивати сукупність підприємств на дві групи: платоспроможні і неплатоспроможні. Однак виділення лише двох класів кризи для оцінки реального стану підприємства і прийняття відповідних управлінських рішень недостатньо. Адже до групи платоспроможних підприємств можуть потрапити як підприємства з гарним фінансовим станом, так і платоспроможні підприємства на порозі кризи. Також до групи неплатоспроможних підприємств можуть входити підприємства з легкою фінансовою кризою і підприємства - повні банкрути. Це робить неможливою оцінку реального фінансового стану підприємства за допомогою лише двох класів кризи і відповідно не дає змоги прийняти адекватні управлінські рішення.

Уільям Бівер пропонує використовувати систему показників, за допомогою якої можна визначити один з трьох станів підприємства: благополучна компанія за п'ять років до банкрутства, за рік до банкрутства. Пилецька С. Т., Коритько Т. Ю. [66] також визначають три класи кризи: підприємства з гарним запасом фінансової стійкості; підприємства, які демонструють деякий ступінь ризику банкрутства; підприємства з високим ризиком банкрутства навіть після вживання заходів щодо фінансового оздоровлення. Три класи кризи виділяє і І. О. Бланк [11, 12]: легка фінансова криза, глибока фінансова криза, фінансова катастрофа.


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.