В статье разберем методику построения модели оценки вероятности банкротства предприятия в программе статистического анализа PolyAnalyst (С).

Оценка вероятности банкротства предприятия

Оценка вероятности банкротства – количественная оценка вероятности наступления банкротства предприятия, то есть не способности своевременно и в полном объеме рассчитаться по обязательствам перед кредиторами и инвесторами. Банкротство возникает в случае финансового кризиса на предприятии в следствие влияния следующих факторов:

• неэффективное управление заемным капиталом;
• потеря финансовой независимости из-за превышения заемного капитала над собственным;
• большой размер просроченной дебиторской задолженности;
• низкая рентабельность производства;
• снижение объема продаж из-за не конкурентной, бракованной продукции.

Модель оценки вероятности банкротства

Для того чтобы избежать наступления банкротства разрабатываются модели оценки вероятности банкротства. Это позволяет заблаговременно диагностировать ухудшение ключевых финансовых показателей предприятия, которые могут спровоцировать возникновение риска банкротства.

Существуют общие модели оценки, которые позволяют оценить риск банкротства для всех промышленных предприятий: модели , и т.д. Главная проблема использования таких моделей заключается в поверхностной оценке, так как модели строились на основе предприятий без четкой привязки к виду деятельности.

Финансовый аналитик каждого предприятия может разработать модель оценки для предприятия определенной отрасли. Собственная модель позволит выявить отраслевые особенности функционирования предприятий, что позволит более адекватно оценивать ее финансовое состояние.

Схема построения модели оценки вероятности банкротства

Общая схема построения модели оценки вероятности банкротства представляет собой следующий алгоритм:

• Создание выборки, состоящей из двух классов предприятий: банкротов/небанкротов. Рекомендуется брать более 30 предприятий по каждому из класса, для обеспечения адекватности результатов.
• Расчет финансовых коэффициентов для каждого из класса по бухгалтерской отчетности.
• Создание математической модели оценки вероятности банкротства на основе дискриминантоного или логистического анализа.

Существующие модели оценки вероятности банкротства

Большинство моделей оценки вероятности банкротства можно разделить на два класса: MDA – модели и Logit – модели в зависимости от метода деления двух выборок предприятий по классам.

Первая Logit-модель была создана Дж. Ольсоном и позволяет определить вероятность принадлежности предприятия к классу банкрот/ небанкрот.

В данной статье мы будем рассматривать как с помощью программы PolyAnalyst можно построить логистическую модель оценки вероятности банкротства.

Построение модели оценки вероятности банкротства в программе PolyAnalyst

В нашем примере мы будем рассматривать построение модели оценки вероятности банкротства для предприятий авиационной отрасли. Для этого была сформирована база данных из 20 предприятий банкротов и 20 предприятий не банкротов. По каждому из предприятий были рассчитаны основные финансовые коэффициенты:

• коэффициент текущей ликвидности;
• коэффициент абсолютной ликвидности;
• коэффициент срочной ликвидности;
• коэффициент соотношения собственных и заемных средств;
• коэффициент рентабельности собственного капитала.

Все расчеты объединяются в единую информационную базу для проведения моделирования.

Формирование базы данных предприятия в Excel

В таблице Excel представлены названия авиационных предприятий, их финансовые коэффициенты и принадлежность к одному из классов (1 – банкрот, 0 – не банкрот).

Для корректной работы с PolyAnalyst необходимо сохранять базы данных в Excel 2003 года.

Подключение базы данных в PolyAnalyst

На следующем этапе необходимо подключить в статистической программе PolyAnalyst базу данных по предприятиям двух классов. Для этого в разделе «Панель узлов» выбираем вкладку «Источник данных» → «Microsoft Excel». Перетаскиваем данный узел на лист и открываем его. В появившемся окне выбираем адрес базы данных по предприятиям. Следует заметить, что необходимо установить класс «Да/Нет» для колонки с 1/0. Для этого необходимо перейти во вкладку «Настройка колонок» → «Тип колонок». Итак все основные приготовления с базой данных сделаны.

Подключение базы данных в Excel в PolyAnalyst

Создание модели оценки вероятности банкротства в PolyAnalyst

На следующем этапе необходимо осуществить моделирование для построения статистической модели оценки. Для этого выбираем раздел «Анализ данных»→ «Логистическая регрессия». Перетаскиваем данный узел на белый лист и соединяем с базой данных стрелкой. Далее в поле «Независимые колонки» выбираем финансовые коэффициенты, а в поле «Зависимая колонка» – класс предприятия. Нажимаем выполнить и на выходе получаем модель оценки вероятности банкротства.

Логистическая модель оценки вероятности банкротства в PolyAnalyst

Важным этапом является анализ статистической значимости показателей в оценке риска банкротства. Критерии Вальда (Wald) показывают уровень значимости коэффициентов в прогнозировании вероятности банкротства.

Оценка параметров полученной модели банкротства авиационных предприятий

На рисунке ниже показана значимость коэффициентов в определении класса предприятия. Можно заметить, что основной вес имеют показатели ликвидности. Поэтому можно перестроить модель, исключив из рассмотрения рентабельность и коэффициент соотношения заемных и собственных средств.

Аналитическая формула модели оценки вероятности банкротства предприятия по выбранной отрасли имеет следующий вид:

Данную формулу можно использовать в финансовом анализе для оперативной диагностики финансового состояния предприятия по отрасли. Анализ динамики изменения вероятности банкротства служит индикатором изменения финансового состояния предприятия.

Пример оценки вероятности банкротства предприятия с использованием отечественных и зарубежных методик

В целях получения наиболее объективных выводов об угрозе наступления банкротства исследуемого предприятия кредитным работникам целесообразно применить комплекс различных методов и методик, что позволяет получить более объективный результат.

В таблице 4 приведен расчет вероятности банкротства с использованием наиболее простой методики (двухфакторной математической модели).

Таблица 4. Расчет вероятности угрозы банкротства предприятия А на основе двухфакторной математической модели

Наименование показателя	Значения по годам			Отклонения, +/-
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Пассивы, тыс. руб.	104898	133194	194334	+28296	+61140	+89436
	99714	111216	177154	+11502	+65938	+77440
Текущие активы, тыс. руб.	96202	124986	185857	+28784	+60871	+89655
Заемные средства, тыс. руб.	81229	80079	164429	-1150	+84350	+83200
	0,965	1,124	1,049	+0,159	-0,075	+0,084
Доля заемных средств в пассивах (К2)	0,774	0,601	0,846	-0,173	+0,245	+0,072

Анализируя данные, приведенные в таблице 4, отметим существенный прирост валюты баланса предприятия в исследуемой динамике 2009-2011 годов. Пассивы предприятия возросли на 89 436 тыс. рублей за период, увеличиваясь в абсолютном выражении с 104 898 до 194 334 тыс. рублей. При этом основой прироста валюты баланса послужило привлечение большей величины краткосрочных заимствований, а также увеличение краткосрочных обязательств перед кредиторами. В абсолютной величине текущие обязательства возросли на 77 440 тыс. рублей. В то время как текущие активы увеличились на 89 655 тыс. рублей. Следовательно, привлечение значительной величины дополнительного капитала было направлено на пополнение оборотных активов предприятия. При этом практически вся величина оборотного капитала финансируется из привлеченных источников, а не из собственных средств.

Превышение темпов роста оборотного капитала над темпами увеличения краткосрочных текущих обязательств привело к увеличению коэффициента текущей ликвидности на 8,7% в целом за период. Так, если в 2009 году за счет собственного оборотного капитала предприятия А могло финансировать свою деятельность на 0,965 наиболее срочных обязательств, то в 2010 году данное значение составляет 1,124, в 2011 - несколько снижается, составляя на конец исследуемого периода 1,049. В целом же за период величина коэффициента текущей ликвидности находится на предельно низком уровне (нормативно рекомендуемое значение равно 2, приемлемый диапазон от 1-2).

Высокий уровень зависимости предприятия от заемных источников подтверждает высокая доля заемных средств в структуре пассива баланса исследуемого предприятия. При этом в исследуемой динамике 2009-2011 годов наметилась негативная тенденция роста уровня заемных средств в структуре источников формирования имущества предприятия, то есть предприятие А все больше стремится финансировать свою деятельность за счет заемного капитала, тем самым теряя финансовую устойчивость и независимость от внешних привлечений. По данным на конец 2011 года доля заемных средств составляет 84,6% от совокупной величины пассивов.

Расчет результативного показателя оценки вероятности банкротства производят, используя следующую формулу:

Х = - 0,3877 - 1,0736 Кт.л. + 0,0579 Дз.с.

Подставив полученные значения в двухфакторную математическую модель, произведем оценку вероятности банкротства предприятия А:

Х (2009 год) = - 0,3877 - 1,0736 * 0,965 + 0,0579 * 0,774 = - 1,379;

Х (2010 год) = - 0,3877 - 1,0736 * 1,124 + 0,0579 * 0,601 = - 1,559;

Х (2011 год) = - 0,3877 - 1,0736 * 1,049 + 0,0579 * 0,846 = - 1,465.

Из приведенных расчетов видно, что результативный показатель имеет отрицательные значения, что характеризует высокую вероятность наступления банкротства предприятия . Ситуацию ухудшает тенденция снижения результативного показателя, что характеризует усиление кризисной ситуации. Таким образом, оценка вероятности наступления банкротства предприятия А с использованием двухфакторной модели подтверждает вывод о серьезных проблемах в способности предприятия устойчиво развиваться и функционировать в будущем периоде.

Однако весьма проблематично констатировать проблему, основываясь на результатах анализа вероятности банкротства одной из методик оценки. Произведем оценку вероятности угрозы банкротства предприятия А, используя пятифакторную модель Э. Альтмана (табл. 5).

Таблица 5. Расчет показателей угрозы банкротства предприятия А на основе пятифакторной модели Э. Альтмана

Наименование показателя	Значения по годам			Темп прироста, %
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Активы предприятия, тыс. руб.	104898	133194	194334	27,0	45,9	85,3
Чистый оборотный капитал, тыс. руб.	-3512	13770	8703	-492,1	-36,8	-347,8
	5173	7001	7282	35,3	4,0	40,8
	5183	7011	7292	35,3	4,0	40,7
Заемный капитал, тыс. руб.	104897	118227	184446	12,7	56,0	75,8
	56943	25255	28480	-55,6	12,8	-50,0
Прибыль предприятия	566	2285	411	303,7	-82,0	-27,4
Наименование показателя	Значения по годам			Отклонения, +/-
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Доля чистого оборотного капитала в активах (К1)	-0,03	0,10	0,04	+0,13	-0,06	+0,07
Отношение накопленной прибыли к активам (К2)	0,05	0,05	0,04	0,00	-0,01	-0,01
Рентабельность активов (К3)	0,01	0,02	0,002	+0,01	-0,02	0,00
Отношение стоимости собственного капитала к заемному капиталу (К4)	0,05	0,06	0,04	+0,01	-0,02	-0,01
Оборачиваемость активов (К5)	0,54	0,19	0,15	-0,35	-0,04	-0,39

Приведенные в таблице 5 показатели являются основой для расчета пятифакторной модели оценки вероятности банкротства (Z-счета) Э. Альтмана, адаптированной автором данной модели для предприятий, акции которых не котируются на рынке. Применение данной адаптированной модели в большей степени подходит для предприятия А.

Произведем расчет результативного показателя (Z-счета), используя формулу:

Z = 0,717 К1 + 0,847 К2 + 3,107 К3 + 0,42 К4 + 0,995 К5

Z (2009 год) = 0,717 * (-0,03) + 0,847 * 0,05 + 3,107 * 0,01 + 0,42 * 0,05 + 0,995 * 0,54 = 0,595;

Z (2010 год) = 0,717 * 0,10 + 0,847 * 0,05 + 3,107 * 0,02 + 0,42 * 0,06 + 0,995 * 0,19 = 0,386;

Z (2011 год) = 0,717 * 0,04 + 0,847 * 0,04 + 3,107 * 0,002 + 0,42 * 0,04 + 0,995 * 0,15 = 0,233.

Для наглядности представим динамику рассчитанного показателя графически в виде рис. 10.

Рисунок 2. Динамика Z-счета Э. Альтмана, рассчитанного по данным бухгалтерской отчетности предприятия А

Анализ данных, полученных в расчете Z-счета на основе показателей пятифакторной модели Альтмана, также подтверждает вывод о том, что угроза банкротства исследуемого предприятия очень велика (на протяжении всего периода значение рассчитанного показателя - Z-счета - не превысило значения 1,81). Причем в динамике 2010-2011 годов наблюдается явная тенденция ухудшения финансового положения исследуемого предприятия.

Рассматривая составные части Z-счета отметим, что наиболее значимыми проблемами, негативно отражающимися на финансовом состоянии и благополучии предприятия, являются:

Низкий уровень чистого оборотного капитала в структуре активов предприятия (по данным за 2009 год его значение отрицательно, а в 2010-2011 годы доля чистого оборотного капитала снижается с 10% до 4%);

Снижение уровня рентабельности активов, то есть исследуемое предприятие не способно в том же объеме генерировать прибыль, используя имеющееся у предприятия имущество;

Высокий уровень зависимости от кредиторов предприятия, что определяет превалирующую долю в структуре источников формирования имущества предприятия (по данным за 2011 год доля собственного капитала составляет чуть менее 4% от общей величины пассивов предприятия);

Снижение оборачиваемости активов, что характеризует снижение деловой активности предприятия, вызванное потерей рыночной доли, снижением уровня спроса или ухудшением ситуации на занимаемом рыночном сегменте.

Наличие данных проблемных явлений привело к кризисному состоянию предприятия А , что подтверждается значением и динамикой показателей Z-счета Э. Альтмана.

Таблица 6. Расчет показателей угрозы банкротства предприятия А на основе модели Таффлера

Наименование показателя	Значения по годам			Отклонение, +/-
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
1	2	3	4	5	6	7
Активы, тыс. руб.	104898	133194	194334	28296	61140	89436
Текущие обязательства, тыс. руб.	99714	111216	177154	11502	65938	77440
Текущие активы, тыс. руб.	96202	124986	185857	28784	60871	89655
	99714	126183	187042	26469	60859	87328
Выручка, тыс. руб.	56943	25255	28480	-31688	3225	-28463
	566	2285	411	1719	-1874	-155
Рентабельность текущих обязательств (К1)	0,006	0,021	0,002	0,015	-0,019	-0,003
Уровень покрытия текущими активами обязательств предприятия (К2)	0,965	0,991	0,994	0,026	0,003	0,029
Отношение текущих обязательств к активам предприятия (К3)	0,951	0,835	0,912	-0,116	0,077	-0,039
Оборачиваемость активов (К4)	0,543	0,190	0,147	-0,353	-0,043	-0,396

Произведем расчет Z-счета, используя модель Таффлера:

Z = 0,53X1 + 0,13X2 + 0,18 X3 + 0,16 X4

Z (2009 год) = 0,53*0,006 + 0,13*0,965 + 0,18 *0,951 + 0,16 *0,543 = 0,386;

Z (2010 год) = 0,53*0,021 + 0,13*0,991 + 0,18 *0,835 + 0,16 *0,190 = 0,320;

Z (2011 год) = 0,53*0,002 + 0,13*0,994 + 0,18 *0,912 + 0,16 *0,147 = 0,318.

На протяжении 2009-2011 годов величина результативного показателя оценки угрозы банкротства по модели Таффлера выше 0,3, что говорит о том, что исследуемое предприятие хотя и находится в кризисном положении в текущем периоде времени, но имеет определенно неплохие перспективы развития в будущем . Рассмотрим, какие факторы позволили сделать такой вывод.

Положительными сторонами, характеризующими благоприятные перспективы развития предприятия А, являются высокая степень покрытия текущими оборотными активами наиболее срочных обязательств предприятия, высокий уровень мобильности имущества предприятия (в структуре активов преобладают оборотные активы, которые являются более мобильными по своей природе).

Однако использование данной модели не позволяет с уверенностью констатировать хорошие перспективы развития исследуемого предприятия, поскольку в исследуемой динамике снижается оборачиваемость активов (с 0,543 до 0,147, то есть полный оборот имущества происходит более чем за 1 год). Кроме того, уровень рентабельности текущих обязательств очень низок, то есть, привлекая все большую величину обязательств (как источников финансирования текущей финансово-хозяйственной деятельности), предприятие не только не наращивает объемы прибыли, но и наоборот снижает результативность текущей деятельности, то есть дополнительное привлечение капитала не приносит желаемой выгоды.

Из всего вышесказанного следует, что столь высокое (согласно оценочным показателям) значение Z-счета не свидетельствует о благоприятной ситуации в деятельности предприятия. Применение данной методики не показывает объективных выводов.

В продолжение проводимого исследования произведем расчет вероятности угрозы банкротства на основе методики У. Бивера (табл. 7).

Таблица 7. Расчет вероятности угрозы банкротства предприятия А на основе методики У. Бивера

Наименование показателя	Значения по годам			Темп прироста, %
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
	104898	133194	194334	27,0	45,9	85,3
Текущие обязательства, тыс. руб.	99714	111216	177154	11,5	59,3	77,7
Текущие активы, тыс. руб.	96202	124986	185857	29,9	48,7	93,2
	0	14967	9888	-	-33,9	-
Собственный капитал, тыс. руб.	5183	7011	7292	35,3	4,0	40,7
Чистая прибыль, тыс. руб.	453	1828	281	303,5	-84,6	-37,9
Наименование показателя	Значения по годам			Отклонения, +/-
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Коэффициент Бивера	0,005	0,014	0,002	+0,009	-0,012	-0,003
Рентабельность активов, %	0,432	1,372	0,145	+0,940	-1,227	-0,287
Финансовый леверидж, %	95,06	94,74	96,25	-0,320	+1,510	+1,190
Коэффициент покрытия оборотных активов собственными средствами, %	0,045	0,039	0,036	-0,006	-0,003	-0,009
Коэффициент текущей ликвидности	0,965	1,124	1,049	+0,159	-0,075	+0,084

Анализ данных таблицы 7 также указывают на глубокое кризисное состояние предприятия А , что выражается в динамике практически всех приведенных показателей.

Коэффициент Бивера, рассчитываемый как отношение полученной прибыли к сумме привлеченных средств (долгосрочных и краткосрочных обязательств), имеет очень низкие значения и на протяжении всего периода времени находится в диапазоне 0,002-0,014. Столь низкий уровень коэффициента Бивера позволяет констатировать, что предприятию А до банкротства осталось не более 5 лет.

Рентабельность активов в 2009-2010 годы также отличалась очень низким значением, составляя по данным на конец 2010 года 1,372%. В 2011 году ситуация несколько ухудшилась, уровень рентабельности составил 0,145%. Однако данный уровень рентабельности также имеет недостаточно высокие значения для успешно развивающегося и стабильно функционирующего предприятия.

Высокий уровень привлеченных финансовых ресурсов привел к высоким значениям финансового левериджа на протяжении всего исследуемого периода. По данным за 2011 год уровень финансового левериджа составил 96,25%, что характеризует крайне низкую способность предприятия финансировать текущие расходы за счет собственных средств. Значение данного показателя критично, что делает возможным наступление банкротств предприятия А в течение ближайшего года.

Соответственно, предприятие имеет очень низкую способность покрытия оборотных активов за счет собственных средств, что также подтверждает вывод о возможности наступления банкротства в ближайшее время.

Коэффициент текущей ликвидности предприятия в 2009 году находится в диапазоне меньше единицы, что характеризует неспособность предприятия расплатиться по своим текущим обязательствам, не привлекая дополнительных источников финансовых средств. В 2010-2011 годы значение данного показателя выше единицы, однако граничит с уровнем неплатежеспособности предприятия. Следовательно, динамика приведенных показателей позволяет констатировать, что в настоящее время предприятие находится на грани банкротства, основной причиной являются огромные долги предприятия перед кредиторами.

Попробуем подтвердить полученные выводы, используя методику диагностики банкротства предприятия на основе модели платежеспособности Спрингейта (табл. 8).

Таблица 8. Расчет вероятности угрозы банкротства предприятия А на основе модели платежеспособности Спрингейта

Наименование показателя	Значения по годам			Темп прироста, %
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Валюта баланса (активы), тыс. руб.	104898	133194	194334	27,0	45,9	85,3
Оборотные средства, тыс. руб.	96202	124986	185857	29,9	48,7	93,2
	99714	111216	177154	11,5	59,3	77,7
Выручка от реализации, тыс. руб.	56943	25255	28480	-55,6	12,8	-50,0
Прибыль до налогообложения, тыс. руб.	566	2285	411	303,7	-82,0	-27,4
Наименование показателя	Значения по годам			Отклонения, +/-
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Доля оборотного капитала в валюте баланса (К1)	0,917	0,938	0,956	+0,021	+0,018	+0,039
Экономическая рентабельность (К2)	0,005	0,017	0,002	+0,012	-0,019	-0,003
Рентабельность привлеченного краткосрочного капитала (К3)	0,006	0,021	0,002	+0,015	-0,019	-0,004
Оборачиваемость активов (К4)	0,543	0,190	0,147	-0,353	-0,043	-0,396

Используя приведенные данные, произведем расчет комплексного показателя угрозы банкротства предприятия А, используя формулу:

Z = 1,03 К1 + 3,07 К2 + 0,66 К3 + 0,4 К4

Z (2009 год) = 1,03*0,917 + 3,07*0,005 + 0,66*0,006 + 0,4*0,543 = 1,182;

Z (2010 год) = 1,03*0,938 + 3,07*0,017 + 0,66*0,021 + 0,4*0,19 = 1,108;

Z (2011 год) = 1,03*0,956 + 3,07*0,002 + 0,66*0,002 + 0,4*0,147 = 1,052.

Из приведенных расчетов видно, что значение Z выше 0,862, что характеризует отсутствие угрозы банкротства предприятия А в ближайшей перспективе. Однако, ситуация весьма серьезная: несмотря на то, что исследуемое предприятие осуществляет активную производственно-хозяйственную деятельность, увеличивает уровень генерируемой прибыли в 2009-2011 годы, финансовое состояние данной организации можно охарактеризовать как неустойчивое и даже кризисное. Динамика ключевых показателей модели платежеспособности Спрингейта подтверждает данный вывод.

Экономическая рентабельность на протяжении всего исследуемого периода имеет очень низкие значения, составляя на конец периода 0,002 (или 0,2%). Аналогичное значение имеет и показатель рентабельности привлеченного капитала. Следовательно, можно говорить о низкой эффективности использования имеющегося имущества. Резко снижается оборачиваемость активов, что еще раз подтверждает вывод о снижении уровня интенсификации деятельности.

Следовательно, приведенная модель, хотя и характеризует уровень платежеспособности предприятия А как достаточный для осуществления финансово-хозяйственной деятельности, дальнейшее ухудшение ситуации может привести к банкротству предприятия.

Произведем диагностику банкротства объекта исследования, используя многофакторную модель Фулмера (табл. 9).

Таблица 9. Расчет вероятности угрозы банкротства предприятия А на основе модели Фулмера

Наименование показателя	Значения по годам			Отклонения, +/-
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Валюта баланса (активы), тыс. руб.	104898	133194	194334	+28296	+61140	+89436
Нераспределенная прибыль, тыс. руб.	5173	7001	7282	+1828	+281	+2109
Выручка от реализации, тыс. руб.	56943	25255	28480	-31688	+3225	-28463
Прибыль до налогообложения, тыс. руб.	566	2285	411	+1719	-1874	-155
Чистая прибыль, тыс. руб.	453	1828	281	+1375	-1547	-172
Совокупные обязательства, тыс. руб.	99714	126183	187042	+26469	+60859	+87328
Долгосрочные обязательства, тыс. руб.	0	14967	9888	+14967	-5079	+9888
Краткосрочные обязательства, тыс. руб.	99714	111216	177154	+11502	+65938	+77440
Собственный капитал, тыс. руб.	5183	7011	7292	+1828	+281	+2109
Оборотный капитал, тыс. руб.	96202	124986	185857	+28784	+60871	+89655
Проценты к уплате, тыс. руб.	12769	7543	11037	-5226	+3494	-1732
Материальные активы, тыс. руб.	39562	100276	117425	+60714	+17149	+77863
Экономическая рентабельность (А)	0,049	0,053	0,037	+0,003	-0,015	-0,012
Оборачиваемость активов (В)	0,543	0,190	0,147	-0,353	-0,043	-0,396
Рентабельность привлеченного капитала (D)	0,005	0,014	0,002	+0,009	-0,012	-0,003
Доля долгосрочных обязательств в пассивах (Е)	0,000	0,112	0,051	+0,112	-0,061	+0,051
Доля краткосрочных обязательств в пассивах (F)	0,951	0,835	0,912	-0,116	+0,077	-0,039
log материальные активы (G)	4,597	5,001	5,070	+0,404	+0,069	+0,473
Общая ликвидность баланса (H)	0,965	0,991	0,994	+0,026	+0,003	+0,029
log прибыль до налогообложения/проценты к уплате (I)	-1,357	-0,128	-1,432	+1,229	-1,304	-0,075

Расчет комплексного показателя, характеризующего угрозу банкротства предприятия, произведем согласно формуле:

Z = 5,528А + 0,212В + 0,073С + 1,270D - 0,120Е + 2,335F + 0,575G +

1,083Н + 0,894I - 6,075

Z (2009 год) = 5,528*0,049 + 0,212*0,543 + 0,073*0,109 + 1,270*0,005 - 0,120*0 + 2,335*0,951 + 0,575*4,597 + 1,083*0,965 + 0,894*(-1,357) - 6,075 = -0,979;

Z (2010 год) = 5,528*0,053 + 0,212*0,190 + 0,073*0,326 + 1,270*0,014 - 0,120*0,112 + 2,335*0,835 + 0,575*5,001 + 1,083*0,991 + 0,894*(-0,128) - 6,075 = 0,095;

Z (2011 год) = 5,528*0,037 + 0,212*0,147 + 0,073*0,056 + 1,270*0,002 - 0,120*0,051 + 2,335*0,912 + 0,575*5,070 + 1,083*0,994 + 0,894*(-1,432) - 6,075 = - 0,985.

Из расчетов видно, что в 2009 и 2011 годы рассчитанная величина комплексного показателя меньше единицы, что характеризует высокую вероятность дальнейшего ухудшения финансового положения предприятия и возможность наступления банкротства в ближайшие 2-3 года . Причинами этого, согласно данной модели, являются:

Низкий уровень оборачиваемости активов (резкое снижение интенсивности производственно-хозяйственной деятельности предприятия);

Неэффективное использование привлеченного капитала;

Критично высокий уровень краткосрочных обязательств в структуре источников формирования имущества предприятия;

Недостаточная ликвидность баланса.

Таким образом, причины возникновения столь серьезной угрозы потери финансовой устойчивости согласно данной модели аналогичны ранее сделанным выводам. Следовательно, применение данной модели позволяет провести объективную оценку угрозы потери финансовой устойчивости.

В продолжение проводимого исследования произведем расчет вероятности угрозы банкротства предприятия А на основании моделей, разработанных российскими авторами.

Таблица 10. Расчет вероятности угрозы банкротства предприятия А на основе четырехфакторной R-модели Иркутской государственной экономической академии

Наименование показателя	Значения по годам			Темп прироста, %
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Валюта баланса (активы), тыс. руб.	104898	133194	194334	27,0	45,9	85,3
Средняя величина активов, тыс. руб.	132608	119046	163764	-10,2	37,6	23,5
Собственный оборотный капитал, тыс. руб.	-3513	-1197	-1186	-65,9	-0,9	-66,2
Собственный капитал, тыс. руб.	5183	7011	7292	35,3	4,0	40,7
Выручка от реализации, тыс. руб.	56943	25255	28480	-55,6	12,8	-50,0
Совокупные затраты, тыс. руб.	44665	13524	17674	-69,7	30,7	-60,4
Чистая прибыль, тыс. руб.	453	1828	281	303,5	-84,6	-38,0
Наименование показателя	Значения по годам			Отклонения, +/-
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Коэффициент эффективности использования активов предприятия (К1)	-0,033	-0,009	-0,006	+0,024	+0,003	+0,027
Коэффициент рентабельности (К2)	0,087	0,261	0,039	+0,174	+0,222	-0,048
Коэффициент оборачиваемости активов (К3)	0,429	0,212	0,174	-0,217	-0,038	-0,255
Норма прибыли (К4)	0,010	0,135	0,016	+0,125	-0,119	+0,006

Используя следующую формулу, произведем расчет интегрального показателя вероятности банкротства исследуемого предприятия:

R = 8,38 К1 + К2 + 0,054 К3 + 0,63 К4

R (2009 год) = 8,38*(-0,033) + 0,087 + 0,054*0,429 + 0,63*0,01 = -0,164;

R (2010 год) = 8,38*(-0,009) + 0,261 + 0,054*0,212 + 0,63*0,135 = 0,282;

R (2011 год) = 8,38*(-0,006) + 0,039 + 0,054*0,174 + 0,63*0,016 = 0,007.

Согласно данной модели, вероятность угрозы банкротства предприятия А оценивается как высокая в 2009 и 2011 годы. В 2010 же году по данным расчета вероятность угрозы банкротства исследуемого предприятия оценивается как очень низкая. Основной причиной, повлиявшей на формирование данного вывода, служит привязка данной модели к уровню получаемой прибыли. Следуя логике приведенной модели, если предприятие прибыльно, оно платежеспособно и финансово устойчиво; при этом константой является наличие благоприятных возможностей для его перспективного роста и развития. На практике дело обстоит совсем иначе. Следовательно, представленную модель нельзя назвать объективной. Ее использование в процессе диагностики банкротства предприятия не дает актуальной информации об уровне финансовой устойчивости и финансовом положении предприятия для принятия обоснованных управленческих решений.

В таблице 11 приведен расчет вероятности угрозы банкротства исследуемого предприятия, основанный на пятифакторной модели Сайфулина-Кадыкова.

Таблица 11. Расчет вероятности угрозы банкротства предприятия А на основе пятифакторной модели Сайфулина-Кадыкова

Наименование показателя	Значения по годам			Темп прироста, %
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Валюта баланса (активы), тыс. руб.	104898	133194	194334	27,0	45,9	85,3
Собственные оборотные средства, тыс. руб.	-3513	-1197	-1186	-65,9	-0,9	-66,2
Запасы, тыс. руб.	39562	100276	118790	153,5	18,5	200,3
Текущие обязательства, тыс. руб.	99714	111216	177154	11,5	59,3	77,7
Текущие активы, тыс. руб.	96202	124986	185857	29,9	48,7	93,2
Собственный капитал, тыс. руб.	5183	7011	7292	35,3	4,0	40,7
Выручка от реализации, тыс. руб.	56943	25255	28480	-55,6	12,8	-50,0
1	2	3	4	5	6	7
Прибыль от реализации, тыс. руб.	11398	9879	10806	-13,3	9,4	-5,2
Прибыль до налогообложения, тыс. руб.	566	2285	411	303,7	-82,0	-27,4
Наименование показателя	Значения по годам			Отклонения, +/-
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Коэффициент обеспеченности собственными средствами (К0)	-0,037	-0,010	-0,006	+0,027	+0,004	+0,030
Коэффициент текущей ликвидности (К1)	0,965	1,124	1,049	+0,159	-0,075	+0,084
Интенсивность оборота авансируемого капитала (К2)	0,543	0,190	0,147	-0,353	-0,043	-0,396
Коэффициент менеджмента (К3)	0,200	0,391	0,379	+0,191	-0,012	+0,179
Рентабельность собственного капитала (К4)	0,109	0,326	0,056	+0,217	-0,270	-0,053

Расчет интегрального коэффициента произведем по формуле:

R = 2 К0 + 0,1 К1 + 0,08 К2 + 0,45 К3 + К4

R (2009 год) = 2*(-0,037) + 0,1*0,965 + 0,08*0,543+ 0,45*0,20 + 0,109 = 0,266;

R (2010 год) = 2*(-0,01) + 0,1*1,124 + 0,08*0,19 + 0,45*0,391 + 0,326 = 0,610;

R (2011 год) = 2*(-0,006) + 0,1*1,049 + 0,08*0,147 + 0,45*0,379 + 0,056= 0,331.

Анализ приведенных расчетов показывает, что на протяжении всего исследуемого периода предприятие А нельзя назвать финансово устойчивым. Наибольшее значение интегрального коэффициента наблюдается в 2010 году, когда его значение составило 0,610. Однако уже в 2011 году значение данного коэффициента снизилось до уровня 0,331.

Следовательно, в динамике 2009-2011 годов финансовое состояние предприятия А «Продес» оценивается как неудовлетворительное .

В заключение проводимого исследования обратимся к методике диагностики банкротства, предложенной О.П. Зайцевой (табл.12).

Таблица 12. Расчет вероятности угрозы банкротства предприятия А на основе методики О.П. Зайцевой

Наименование показателя	Значения по годам			Отклонения, +/-
	2009	2010	2011	2010 к 2009	2011 к 2010	2011 к 2009
Валюта баланса (активы), тыс. руб.	104898	133194	194334	+28296	+61140	+89436
Собственный капитал, тыс. руб.	5183	7011	7292	+1828	+281	+2109
Чистый убыток, тыс. руб.	0	0	0	0	0	0
Кредиторская задолженность, тыс. руб.	18485	46104	22613	+27619	-23491	+4128
Дебиторская задолженность, тыс. руб.	53165	20642	52913	-32523	+32271	-252
Краткосрочные обязательства, тыс. руб.	99714	111216	177154	+11502	+65938	+77440
Наиболее ликвидные активы (денежные средства), тыс. руб.	50	53	607	+3	+554	+557
Выручка от реализации, тыс. руб.	56943	25255	28480	-31688	+3225	-28463
Заемный и привлеченный капитал, тыс. руб.	99714	126183	187042	+26469	+60859	+87328
Коэффициент убыточности предприятия (Куп)	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000
Соотношение кредиторской и дебиторской задолженности (Кз)	0,348	2,234	0,427	+1,886	-1,807	+0,079
Показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов (Кс)	0,001	0,000	0,003	-0,001	+0,003	+0,002
Убыточность реализации продукции (Кур)	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000
Соотношение заемного и собственного капитала (Кфр)	19,239	17,998	25,650	-1,241	+7,652	+6,410
Коэффициент загрузки активов (Кзаг)	1,842	5,274	6,824	+3,432	+1,550	+4,982

Произведем расчет интегрального коэффициента по следующей формуле:

Ккомпл = 0,25 Куп + 0,1 Кз + 0,2 Кс + 0,25 Кур + 0,1 Кфр + 0,1 Кзаг

Ккомпл (2009 год) = 0,25*0 + 0,1*0,348 + 0,2*0,001+ 0,25*0 + 0,1*19,239 + 0,1*1,842 = 2,143;

Ккомпл (2010 год) = 0,25*0 + 0,1*2,234 + 0,2*0,0+ 0,25*0 + 0,1*17,998 + 0,1*5,274 = 2,551;

Ккомпл (2011 год) = 0,25*0 + 0,1*0,427 + 0,2*0,003+ 0,25*0 + 0,1*25,65 + 0,1*6,824 = 3,291.

Согласно приведенной методике угроза банкротства предприятия А оценивается как крайне высокая , поскольку на протяжении всего периода комплексный показатель, характеризующий финансовое состояние и угрозу банкротства, имеет явную тенденцию к росту.

Сведем результаты проведенной оценки вероятности (угрозы) наступления банкротства предприятия А в сводную аналитическую таблицу 13.

Таблица 13. Сравнительная оценка результатов диагностики угрозы вероятности наступления банкротства предприятия А

Наименование методики, ее автор	Значение результативного показателя (Оценка степени вероятности наступления банкротства)
	2009 год	2010 год	2011 год
Двухфакторная математическая модель Э. Альтмана	-1,379 (очень высокая)	-1,559 (очень высокая)	-1,465 (очень высокая)
Пятифакторная модель Э. Альтмана	0,595 (очень высокая)	0,386 (очень высокая)	0,233 (очень высокая)
Модель Таффлера	0,386 (низкая)	0,320 (низкая)	0,318 (низкая)
Методика У. Бивера	0,005 (кризисное состояние)	0,003 (кризисное состояние)	0,050 (кризисное состояние)
Модель платежеспособности Спрингейта	1,182 (низкая)	1,108 (низкая)	1,052 (низкая)
Модель Фулмера	-0,979 (очень высокая)	0,095 (высокая)	-0,985 (очень высокая)
Четырехфакторная модель ИГЭИ	-0,164 (очень высокая)	0,282 (высокая)	0,007 (низкая)
Пятифакторная модель Сайфулина-Кадыкова	0,266 (очень высокая)	0,610 (низкая)	0,331 (очень высокая)
Методика О.П. Зайцевой	2,143 (очень высокая)	2,551 (очень высокая)	3,291 (очень высокая)

Анализ приведенных в таблице 13 данных указывает на наличие разрозненных выводов. Оценки угрозы банкротства предприятия А, проведенные по большинству зарубежных методик, позволяют констатировать, что данное предприятие находится в глубоком кризисном состоянии, имеет низкий уровень платежеспособности и финансово неустойчиво. Данный вывод находит подтверждение в проведенной выше оценке финансового состояния предприятия А. Однако, согласно оценкам, полученным по методикам других авторов, а именно Таффлера, Спрингейта, Сайфулина-Кадыкова, коллектива ИГЭА, вероятность наступления угрозы банкротства оценивается как достаточно низкая. Ключевой причиной, влияющей на разрозненность выводов о финансовой устойчивости и диагностики угрозы банкротства исследуемого предприятия, служит привязка моделей к определенному показателю. Так, например, согласно модели Спрингейта угроза банкротства предприятия А оценивается как низкая из-за основополагающего влияния доли оборотных активов в структуре баланса предприятия на результативный показатель (Z-счет). Российские авторы, как правило, привязывают угрозу наступления банкротства к показателям прибыли, то есть предприятия, генерирующие прибыль (чистые денежные потоки), априори не могут стать банкротами. Данное утверждение, как показывает практика, ошибочно.

Таким образом, резюмируя результаты проведенного исследования, можно констатировать, что угроза банкротства предприятия А в ближайшие три года оценивается как достаточно высокая, что было подтверждено различными методиками. Основными причинами, снижающими финансовую устойчивость исследуемого предприятия и, соответственно, повышающими риск наступления банкротства, служат:

Высокий уровень зависимости от внешних кредиторов (низкая способность предприятия финансировать текущую деятельность за счет собственных средств). Заемный и привлеченный капитал по данным на конец 2011 года составляют свыше 96%, при этом на собственные средства предприятия приходится менее 4%, что говорит о неспособности предприятия финансировать текущую хозяйственную деятельность за счет собственных ресурсов;

Недостаточная платежеспособность баланса, которая выражается в наличии внушительного недостатка наиболее ликвидных активов (недостаток последних по данным на конец 2011 года составил 16 726 тыс. рублей) и быстрореализуемых активов (недостаток которых оценивается в 105 649 тыс. рублей в 2011 году);

Преобладание краткосрочных обязательств в структуре привлечений. Краткосрочные обязательства составляют 88,4% от общего объема финансовых ресурсов, используемых предприятием, и 93,3% от объема привлечений. Столь высокая доля краткосрочных обязательств в структуре пассива указывает на низкий уровень маневренности структуры капитала и крайне высокий уровень долговой нагрузки;

Снижение интенсификации деятельности, что выражается в резком сокращении объема продаж в динамике 2009-2011 годов на 50% (с 56 943 тыс. рублей в 2009 году до 28 480 тыс. рублей в 2011);

Неэффективное использование имущества предприятия (фондоотдача снизилась в 2009-2011 годы с 6,12 до 3,43 оборотов в год, а рентабельность использования собственного капитала сократилась с 0,109 до 0,056 в том же периоде).

Дальнейшее развитие ситуации в сторону ухудшения финансового состояния предприятия неминуемо приведет предприятие А к банкротству. Наличие данных проблем указывает на острую необходимость принятия экономически обоснованных и действенных мероприятий по снижению банковского риска.

Таким образом, используя предложенные модели на практике, банк может получить достаточно объективную оценку вероятности банкротства своего заемщика уже на ранних этапах, что позволит ему обезопасить себя хотя бы в минимальных размерах от возможных убытков, случившихся из-за невозврата кредита предприятием.

Любой вид осуществления предпринимательской деятельности несет за собой определенные , которые в дальнейшем могут привести к банкротству. В первую очередь под ними понимается нехватка ресурсов для покрытия долгов.

Законодательство РФ включает в себя определенные признаки и понятия банкротства, проявление которых требует действий со стороны предпринимателей перед кредиторами.

Признаки банкротства согласно законодательству

Согласно законодательству, под понятием банкротство понимается невозможность выполнять все предписанные обязательства перед кредиторами согласно договору. Несмотря на четкую позицию закона о банкротстве, многие эксперты трактуют его понятие немного иначе. Зачастую под понятием банкротство подразумевают неэффективное ведение предпринимательской деятельности.

Если быть точнее, у юридического лица нет в наличии прямых задолженностей, однако для покрытия текущих обязательств задействуются резервы .

Понятие банкротства на законодательном уровне чаще всего применяется в процессе судебного признания.

К невыполненным обязательствам со стороны юридического лица относят:

• наличие невыполненных обязательств согласно договору с кредиторами;
• наличие финансовых задолженностей перед налоговой службой.

Таким образом, в процессе признания банкротства, суд в первую очередь берет во внимание невозможность выплатить имеющуюся задолженность должником. Кроме этого, закон включает в себя основные критерии, которые указывают о финансовом состоянии предприятия в целом.

К основным признакам банкротства предприятия относят:

• невозможность оплатить всю имеющуюся задолженность .
• юридическое лицо не в состоянии оплатить все финансовые обязательства : налог, отчисление в бюджет и так далее.
• финансовые обязательства юридическое лицо не в состоянии осуществить на протяжении трех и более месяцев .
• общая сумма задолженности превышает 100 тыс. рублей .

Исходя из этого, можно с уверенностью говорить о том, что все признаки несостоятельности в первую очередь нужны для того, чтобы суд мог признать юридическое лицо банкротом.

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.

Результаты диагностики

Существует множество факторов, которые указывают на плачевное состояние той или иной компании. В случаи, если к этим факторам отнестись пренебрежительно, можно быть уверенным в скором банкротстве. Однако этого можно избежать, если принять меры.

К факторам, которые влекут за собой неплатежеспособность, относят:

• Нестабильный доход предприятия;
• Показатель ликвидности слишком низкий;
• Рентабельность реализуемого товара либо услуги очень низкая;
• Ценные бумаги, в том числе и активы быстро падают в цене;
• Слишком частое обращение к кредиторам;
• Существенное уменьшение инвестиционной прибыли.

В том случае, если какой-либо из вышеперечисленных факторов присутствует, можно смело говорить о том, что предприятие вскоре будет находиться на грани банкротства.

В процессе проведения диагностики на возможную несостоятельность используются методы, в которых за основу берутся общие показатели признаков и критериев.

Проведенная диагностика любым из способов способна выявить нарушения в эффективности работы предприятия и принять необходимые меры для стабилизации положения дел.

Прежде всего, если диагностика показала высокую вероятность несостоятельности не нужно паниковать. Главное, что это выявлено вовремя и теперь есть возможность все исправить.

Что делать в случаях, когда вероятность банкротства высока

В том случае, если предприятие находиться на грани банкротства, следует немедленно приступать к выполнению ряда определенных функций, способных предупредить дальнейшую несостоятельность.

Прежде всего, следует приступить к выполнению финансовой диагностики, которая способна выявить определенные “проколы” в расчетах и устранить их.

Финансовая диагностика включает в себя:

• состояние производственного процесса, в том числе и реализация;
• методы, направленные на снижение себестоимости сырья для изготавливаемой продукции;
• снижение себестоимости продукции, как способ быть конкурентоспособной компанией.

Кроме этого, многие руководители прибегают к кадровому оздоровлению, тем самым привлекая новые кадры, способны эффективно бороться с возможной несостоятельностью.

Руководство компании, в обязательном порядке должно продумать грамотную стратегию выхода из зоны риска. Как показывает практика, многие компании меняют сферу своей работы и выбирают отрасль, в которой они способны быть на начальных этапах конкурентоспособными и при этом не требуется больших финансовых затрат.

Однако к смене рабочей области прибегают лишь в крайних мерах, когда остальные способы уже не способны исправить положение дел.

Многие эксперты советуют в корне изменить отношение к производственному оборудованию, поскольку именно оно способно тянуть на себя много финансов.

Как правило, замена производственного оборудования на современное несет за собой снижение затрат на закупку сырья и тем самым снижается себестоимость товара. Впоследствии это приносит увеличение прибыли компании и выход из кризисной ситуации.

Применение на практике

Моделей оценки вероятности банкротства, на самом деле, намного больше, чем описано выше. Методы Альтмана и Таффлера-Тишоу — это классика. На видео разъясняется, как применять модель прогнозирования, разработанную в Иркутской Экономической Академии.

Программа ФинЭкАнализ производит оценку вероятности банкротства предприятий, используя следующие методы:

• пятифакторную модель Альтмана;
• модифицированную пятифакторную модель Альтмана;
• модель Фулмера;
• модель Стрингейта;
• модель Лиса и Таффлера.

Дополнительно программа производит Расчет показателей фиктивного или преднамеренного банкротства (Распоряжение ФСДН №33-р) и определяет Наличие признаков фиктивного, преднамеренного банкротства (Постановление Правительства РФ №855).

Ниже представлен отчет, созданный в программе ФинЭкАнализ .

Модели оценки вероятности банкротства

ОАО "Арсенал" (ПРИМЕР)

на 01.01.2015 г.

Предсказание возможной неплатежеспособности потенциального заемщика - давняя мечта кредиторов. Именно поэтому с появлением компьютеров неплатежеспособность стала предметом серьезных статистических исследований.

Большинство успешных исследований в этой сфере выполнялись с помощью пошагового дискриминационного анализа. Наибольшее распространение получили модели Альтмана, Фулмера и Стрингейта.

Эти модели, как и любые другие, следует использовать лишь как вспомогательные средства анализа предприятий. Полностью полагаться на их результаты неразумно и опасно. Вот некоторые варианты их использования:

1) «Фильтрование» данных большого числа потенциальных заемщиков для оценки сравнительного риска из неплатежеспособности;

3) Построение «траектории» заемщика по данным отчетности за несколько предыдущих периодов;

4) «Сигнал тревоги» для менеджмента предприятия;

5) Проверка принятых решений в стимулировании экономических ситуаций;

6) Покупка и продажа предприятий

Модель Альтмана построена на выборе из 66 компаний – 33 успешных и 33 банкрота. Модель предсказывает точно в 95% случаев.

Опыт стран развитого рынка подтвердил высокую точность прогноза банкротства на основе двух и пятифакторной моделей.

Самой простой является двухфакторная модель. Для нее выбирают два ключевых показателя, от которых зависит вероятность банкротства предприятия. В американской практике для определения итогового показателя вероятности банкротства (Z 2) используют показатель текущей ликвидности и показатель удельного веса заемных средств в активах. Они перемножаются на соответствующие константы - определенные практическими расчетами весовые коэффициенты (?, ?, ?).

Z 2 = a + b х (коэф.текущей ликвидности) + y х (удельный вес заемных средств в активах)

Однако, двухфакторная модель не обеспечивает комплексную оценку финансового положения предприятия. Поэтому зарубежные аналитики используют пятифакторную модель (Z5) Эдварда Альтмана. Она представляет линейную дискриминантную функцию, коэффициенты которой рассчитаны по данным исследования совокупности компаний.

Пятифакторная модель Э.Альтмана

Z 5 = 1,2X 1 + 1,4X 2 + 3,3X 3 + 0,6X 4 +0,999X 5

Оценка вероятности банкротства по модели Альтмана

Наименование показателя	за 2013	за 2014
1. Текущие активы (с.1200 Ф1)	1529260	1834975
2. Текущие пассивы (с.1510+1520+1550 Ф1)	1104354	913268
3. Объем актива (с.1600 Ф1)	2026631	2491400
4. Заемные средства (с.1400+1500 Ф1)	1154898	993040
5. Чистая выручка от продаж (с.2110 Ф2)	6263775	8207745
6. Нераспределенная прибыль (с.2400 Ф2)	-100915	597604
7. Прибыль до налогообложения (с.2300 Ф2)	-121250	759692
8. Проценты к уплате (с.2330 Ф2)	19022	28206
9. Прибыль до процентов и налогов	-102228	787898
10. Сумма дивидендов (с.4322 Ф4)	0	0
11. Средний уровень ссудного процента	9.9	20.4
12. Курсовая стоимость акций (п.10/п.11)	873425	1500649
13. Двухфакторная модель	-1.841	-2.522
14. Пятифакторная модель Э.Альтмана	3.557	6.021

Вывод: Как на начало, так и на конец периода итоговый показатель вероятности банкротства (Z2) меньше нуля, т.е. вероятность банкротства предприятия не велика.

При этом более детальный анализ показал, что на 01.01.2014 г. очень малая вероятность банкротства, а на 01.01.2015 г. - ничтожна.

Позже Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котируются на бирже:

Z модифицированная = 0,717X 1 + 0,847X 2 + 3,107X 3 + 0,42X 4 +0,995X 5

где Х 4 - коэффициент финансирования

Для ОАО "Арсенал" (ПРИМЕР) значение данного показателя составляет: 5.328. Согласно данному показателю вероятность банкротства малая.

Модель Альтмана включает показатель рыночной капитализации акций и, таким образом, применима только к компаниям, на акции которых существует публичный рынок. Модель Фулмера построена по выборке из гораздо меньших фирм и не содержит показателей рыночной капитализации. Модель предсказывает точно в 98% случаев на год вперед и в 81% случаев на два года вперед.

Общий вид модели:

H = 5,528V 1 + 0,212V 2 + 0,073V 3 + 1,270V 4 - 0,120V 5 + 2,335V 6 + 0,575V 7 + 1,083V 8 + 0,894V 9 - 3,075

Оценка вероятности банкротства на основе модели Фулмера

Наименование показателя	за 2013	за 2014
1. Нераспределенная прибыль прошлых лет (с.1370 Ф1)	242903	839853
2. Объем актива (с.1600 Ф1)	2026631	2491400
3. Чистая выручка от продаж (с.2110 Ф2)	6263775	8207745
4. Прибыль до налогообложения (с.2300 Ф2)	-121250	759692
	871733	1498360
6. Денежный поток	99654	482925
7. Обязательства (с.1400+1500 Ф1)	1154898	993040
8. Долгосрочные обязательства (с.1400 Ф1)	20170	20933
9. Краткосрочные обязательства (с.1500 Ф1)	1134728	972107
10. Материальные активы (с.1200+1210-1110 Ф1)	1415818	1665995
1	1529260	1834975
12. Проценты к уплате (с.2330 Ф2)	19022	28206
13. Модель Фулмера	4.619	7.923

Оценка значений коэффициентов, показывающих долю долгосрочной и краткосрочной задолженности в источниках средств предприятия, позволила сделать следующие выводы:

Анализ показателей финансово-экономической деятельности предприятия по модели Фулмера свидетельствует о малой вероятности банкротства.

В 1978 году Годоном Л.В. Стрингейтом была построена модель, достигающая 92,5% точности предсказания неплатежеспособности на год вперед. Общий вид модели:

Z стрингейта = 1,03X 1 + 3,07X 2 + 0,66X 3 + 0,4X 4

Оценка вероятности банкротства на основе модели Стрингейта

Наименование показателя	за 2013	за 2014
1. Оборотный капитал (с.1200 Ф1)	1529260	1834975
	2026631	2491400
3. Прибыль до налогообложения (с.2300 Ф2)	-121250	759692
4. Проценты к уплате (с.2330 Ф2)	19022	28206
5. Краткосрочные обязательства (с.1500 Ф1)	1134728	972107
6. Чистая выручка от продаж (с.2110 Ф2)	6263775	8207745
7. Модель Стрингейта	1.788	3.563

Можно сделать заключение, что по модели Стрингейта на данном предприятии риск банкротства не велик.

В зарубежных странах широко используется еще дискриминационные факторные модели Лиса и Тафлера.

Оценка вероятности банкротства на основе модели Лиса и Таффлера

Наименование показателя	за 2013	за 2014
1. Оборотный капитал (с.1200 Ф1)	1529260	1834975
2. Сумма активов (с.1600 Ф1)	2026631	2491400
3. Прибыль от продаж (с.2200 Ф2)	-54214	787526
4. Чистая прибыль (с.2400 Ф2)	-100915	597604
5. Собственный капитал (с.1300 Ф1)	871733	1498360
6. Заемные средства (с.1400+1500 Ф1)	1154898	993040
7. Краткосрочные обязательства (с.1500 Ф1)	1134728	972107
8. Чистая выручка от продаж (с.2110 Ф2)	6263775	8207745
9. Модель Лиса	0.043	0.091
10. Модель Таффлера	0.742	1.267

Вывод: Анализ по модели Лиса говорит о низкой вероятности банкротства.

Результаты же оценки по модели Таффлера свидетельствуют о неплохих долгосрочных перспективах.

Модели	Вероятность банкротства
	низкая	средняя	высокая
1. Модель Альтмана
- 2 - факторная	V
- 5 - факторная	V
- модифицированная	V
2. Модель Фулмера	V
3. Модель Стрингейта	V
4. Модель Лиса	V
5. Модель Таффлера	V
СУММА	7	0	0

Таким образом, из семи проанализированных моделей оценки вероятности банкротства 7 свидетельствуют о хорошей финансовой устойчивости предприятия, 0 – о наличии некоторых проблем, и 0 – о высочайшем риске, практически полной несостоятельности предприятия.

Исходя из этого, можно говорить об абсолютной финансовой устойчивости и абсолютной платежеспособности предприятия. Финансовое положение ОАО "Арсенал" (ПРИМЕР) на 01.01.2015 г. позволяет быть уверенными в своевременном выполнении обязательств в соответствии с договорами. Риск наступления банкротства минимален.

Z = -0,3877 - 1,0736 * Ктл + 0,579 * (ЗК/П),

где Ктл - коэффициент текущей ликвидности;

ЗК - заемный капитал;

П - пассивы.

При значении Z > 0 ситуация в анализируемой компании критична, вероятность наступления банкротства высока.

Другим примером является двухфакторная модель прогнозирования банкротства.

Исходную выборку для построения модели составили данные о финансовом состоянии 19 предприятий, одна часть из которых обанкротилась, а другая смогла выжить. Вероятность банкротства определяется двумя показателями:

· коэффициентом текущей ликвидности, равным отношению текущих активов к краткосрочным обязательствам;

· коэффициентом финансовой зависимости, равным отношению заемных средств к общей стоимости активов.

Очевидно, предприятие с большей вероятностью станет банкротом при низком коэффициенте покрытия и высоком коэффициенте финансовой зависимости. Задача состоит в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминантной границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса. А именно показатели, при которых предприятие обанкротится, а также показатели, при которых банкротство предприятию не грозит.

В результате должна быть получена следующая функция:

По двухфакторной модели:

Z2= б + в х К1+ г х К2 ,

К 1 - коэффициент текущей ликвидности

К 2 - коэффициент привлечения заемного капитала в активах

Если Z 2 < 0 , то вероятность банкротства невелика.

Если Z 2 > 0 , то вероятность банкротства высокая.

Построим двухфакторную модель Альтмана на основе бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результата ОАО «АГРО»

Таблица 4 Анализ вероятности банкротства предприятия методом Альтмана в 2010 г., 2011 г., 2012 г.

	За 31.12.2010 г.	За 31.12.2011 г.	За 31.12.2012 г.
Вероятность банкротства

На 31.12.2010г.:

Ктл=4 972 407/(361 202+3 511 548+99+8 108)=4 972 407/3880957=1,28

Кзс=5 198 166/651 886=7,97

Z=-0,3877-1,0736*1,28+0,579*7,97=2,8523

2,8523>

На 31.12.2011 г.:

Ктл=5 865 653/(1 013 052+3 626 021+49+8 108=5 865 653/4 647230=1,26

Кзс=6 044 200/909 184=6,64

Z=-0,3877-1,0736*1,26+0,579*6,64=2,104

2,104>0 - вероятность банкротства велика

На 31.12.2012 г.:

Ктл=6 339 730/(1 225 896+3 655 617+0+270)=6 339 730/4 881 783=1,30

Кзс=(1400+1500)/1300=6 730 857/ 836 216=8,05

Z=-0,3877-1,0736*1,30+0,579*8,05=2,8773

2,8773>0 - вероятность банкротства велика

Эта модель является наименее точной. Согласно ей вероятность банкротства была высокая на протяжении 3 лет. Рассмотренная двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности. Для получения более точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень и тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия.

ГЛАВА 5. РАСЧЕТ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ОАО «АГРО» НА ОСНОВЕ ЧЕТЫРЕХФАКТОРНОЙ Z-МОДЕЛИ ЛИСА

Зависимость экономической организации. Конструкция модели имеет вид:

Z = 0,063Х1 + 0,092Х2 + 0,057Х3 + 0,001Х4

где Z - вероятность банкротства;

Х1 - доля оборотных средств в активах;

Х2 - рентабельность активов по прибыли от реализации;

Х3 - рентабельность активов по нераспределённой прибыли;

Х4 - коэффициент покрытия по собственному капиталу.

Для данной модели вероятность банкротства в зависимости от значения рейтингового числа определяется следующим образом:

1) если Z>0.037 - вероятность банкротства высокая;

2) если Z<0,037 - вероятность банкротства малая.

Следует учитывать что, модель Лиса определения вероятности банкротства при анализе российских предприятий показывает завышенные оценки, так как значительное влияние на итоговый показатель оказывает прибыль от продаж, без учета финансовой деятельности и налогового режима.

Построим двухфакторную модель Лиса на основе бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результата ОАО «АГРО».

Таблица 5. Анализ вероятности банкротства предприятия методом Лиса в 2010 г., 2011 г., 2012 г.

На 31.12.2010г.:

Х1=4 972 407/5 850 052=0,84

Х2=668 382/5 850 052=0,11

Х3=877 645/5 850 052=0,15

Х4=653 161/5 198 166=0,12

Z=0,063*0,84+0,092*0,11+0,057*0,15+0,001*0,12=0,07012

0,07012>

На 31.12.2011 г.:

Х1=5 865 653/6 953 384=0,84

Х2=338 827/6 953 384=0,5

Х3=1 087 730/6 953 384=0,15

Х4=910 535/6 044 200=0,15

Z=0,063*0,84+0,092*0,5+0,057*0,15+0,001*0,15=0,107

0,0107>0,037 - вероятность банкротства невелика

На 31.12.2012 г.:

Х1=6 339 730/7 567 074=0,84

Х2=288 118/7 567 074=0,038

Х3=1 227 344/7 567 074=0,16

Х4=832 468/6 730 857=0,12

Z=0,063*0,84+0,092*0,038+0,057*0,16+0,001*0,12=0,065

Z>0,037 - вероятность банкротства невелика

Таким образом, метод Лиса также является не совсем точным, поскольку в отличие от других методик не выявил вероятность банкротства в 2010-2012 гг. Следует учитывать что, модель Лиса определения вероятности банкротства при анализе российских предприятий показывает несколько завышенные оценки, так как значительное влияние на итоговый показатель оказывает прибыль от продаж, без учета финансовой деятельности и налогового режима.

ГЛАВА 6. РАСЧЕТ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ОАО «АГРО» НА ОСНОВЕ ЧЕТЫРЕХФАКТОРНОЙ Z-МОДЕЛИ ИРКУТСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ АКАДЕМИИ

Российские ученые также занимались разработкой моделей прогнозирования несостоятельности предприятия: рейтинговая модель Сейфулина и Кадыкова, методика Иркутского государственного университета. К сожалению, все эти модели дают лишь приблизительную градацию степени угрозы наступления банкротства, однако ни количественного значения вероятности банкротства, ни ошибки неправильной диагностики они не обеспечивают. Несмотря на несовершенство этих методов, их результаты довольно полно характеризуют финансовое состояние предприятия с помощью ограниченного числа наиболее важных и распространенных показателей. Важно отметить то, что выбор конкретных методов прогнозирования банкротства должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, сами методы могут и должны подвергаться необходимой корректировке с учетом специфики конкретной отрасли, в которой функционирует фирма.

Кроме того, чрезвычайно важно учитывать страну, в которой применяются данные методы и соответственно модели. Так, например большинство популярных моделей разработаны на Западе. Применять их в Российской Федерации чрезвычайно тяжело и не всегда целесообразно, поскольку следует иметь в виду, что в нашей стране другие темпы и уровни инфляции, иные циклы развития микро- и макроэкономики, а также другие уровни фондоемкости, энергоемкости и трудоемкости производимой продукции, производительности труда, иное налоговое законодательство и многие другие аспекты. Именно поэтому отечественные ученые модифицируют модели, полученные их иностранными коллегами к современным российским реалиям.

Рассмотрим еще одну модель прогнозирования банкротства предприятия - модель R-прогнозирования вероятности банкротства Иркутской государственной экономической академии. Модель R-прогнозирования вероятности банкротства, разработанными учеными Иркутской государственной экономической академии. В ее основе - четырехфакторная модель прогноза риска банкротства, учитывающая такие показатели, как:

Оборотный капитал/актив;

Чистая прибыль/собственный капитал;

Выручка от реализации/актив;

Чистая прибыль/интегральные затраты.

Модель выглядит следующим образом:

R = 8,38 X1 + X2 + 0,054 X3 + 0,63 X4

Таблица 6 Четырехфакторная модель прогноза риска банкротства

Х1 -обеспеченность капиталом;

Х2 - чистая прибыль;

ХЗ - выручка от реализации;

Х4 - чистая прибыль/затраты.

К очевидным достоинствам данной методики можно отнести то, что механизм ее построения и все основные этапы расчетов достаточно подробно разработаны. Недостатком является то, что результаты, полученные с помощью других методов и моделей, не коррелируют с результатами R-модели. Возможно, R-модель можно использовать для прогнозирования кризисной ситуации, когда уже заметны очевидные ее признаки, а не заранее, еще до появления таковых.

Построим четырехфакторную модель на основе бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результата ОАО «АГРО».

Таблица 7. Анализ вероятности банкротства предприятия методом ученых Государственной Экономической Иркутской академии в 2010 г., 2011 г., 2012 г.

На 31.12.2010 г.:

Х1=653 161/5 850 052=0,11

Х2=-43 501/651 886=-0,06

Х3=9 448 662/5 850 052=1,61

Х4=-43 501/-9 650 316=0,004

R=8,38*0,11+(-0,06)+0,054*1,61+0,63*0,004=1,7235

R=0,42 - вероятность банкротства минимальная (10%)

На 31.12.2011 г.:

Х1=910 535/6 953 384=0,13

Х2=-11 899/909 184=-0,01

Х3=9 943 445/6 953 384=1,43

Х4=-11 899/-9 378 960=0,001

R=8,38*0,13+(-0,01)+0,054*1,43+0,63*0,001=1,1576

R=1,1576 - вероятность банкротства минимальная (10%)

На 31.12.2012 г.:

Х1= 832 468/7 567 074=0,11

Х2=-117 507/836 216=-0,14

Х3=9 140 593/7 567 074=1,21

Х4=-117 507/-9 474 437=0,01

R=8,38*0,11+(-0,14)+0,054*1,21+0,63*0,01=0,8463

R=0,8463 - - вероятность банкротства минимальная (10%)

Данная модель показывает вероятность банкротства в процентном соотношении, что позволяет нам наблюдать за риском банкротства и снижением устойчивости предприятия. К очевидным достоинствам данной модели можно отнести то, что механизм ее разработки и все основные этапы расчетов достаточно подробно описаны в источнике. Авторами была разработана шкала для количественной оценки степени риска банкротства торгового предприятия, с помощью которой сопоставляются расчетные значения предложенной модели "R" с вероятностью банкротства данного экономического субъекта. Преимуществом использования в практической деятельности, разработанной ими методики является то, что она позволяет осуществить диагностику риска банкротства предприятия любой формы собственности и любой отрасли, при соответствующем изменении шкалы для оценки риска банкротства предприятия, на срок до трех кварталов, что дает время для принятия соответствующих управленческих решений по предупреждению возможности наступления несостоятельности предприятия.

ГЛАВА 7. ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО ФИНАНСОВОМУ ОЗДОРОВЛЕНИЮ ОРГАНИЗАЦИИ

Осуществление мероприятий финансового оздоровления направлено на обеспечение устойчивого финансового положения ОАО «АГРО», которое проявляется в стабильности поступления выручки от реализации, повышении рентабельности продукции. Такой комплекс мероприятий отражает суть антикризисного менеджмента на предприятии.

Рассмотрим мероприятия по улучшению активов предприятия:

1. Дебиторская задолженность у предприятия находится на высоком уровне, рассмотрим пути ее сокращения.

Взыскание дебиторской задолженности предполагает следующие управленческие действия:

Увеличение доли предоплаты за реализуемую продукцию

Активизировать работу юридической службы по взысканию просроченной части задолженности

Проведение подобных мероприятий позволит предприятию повысить долю денежных средств, ускорить оборачиваемость оборотных средств предприятия, что непременно скажется на его финансовом состоянии.

2. Как показал анализ на предприятии слишком высокий уровень запасов. Мы предлагаем следующее:

1) Разделение запасов на группы по степени их важности и степени прогнозируемости их расхода, то есть выявление тех групп запасов, для которых можно применить принцип «точно-во-время»;

2) Внедрение принципа «точно-во-время» для некоторых групп запасов, то есть сокращение затрат на хранение вследствие поставок необходимых материалов лишь в том объеме, который обеспечивает их наличие во всех отделах.

3. Плохо развитая сбытовая система компании приводит к тому, что на складах постоянно находится избыток готовой продукции.

Необходим выбор правильной сбытовой политики:

Использование в процессе реализации продукции информации о наиболее благоприятных для реализации регионах, полученной в отделе маркетинга в результате проводимых исследований.

Налаживание прямых связей с потребителями продукции и максимальное сокращение посреднических услуг

Открытие собственных магазинов

Проведение подобных мероприятий позволит значительно снизить цены на выпускаемую продукцию, так как будут отсутствовать многократные наценки, производимые посредническими организациями, такое снижение цен не может не сказаться на конкурентоспособности выпускаемой продукции. Реализация же продукции в регионах, которые отмечены как имеющие повышенный спрос, также позволит увеличить реализацию.

4. Анализ бухгалтерского баланса предприятия показал низкий уровень основных средств. Скорее всего происходит распродажа имущества компании, об этом также свидетельствует увеличение прочих доходов.

Увеличение первоначальной стоимости основных средств может быть выполнено за счет проведения их переоценки. Данная процедура не только способствует увеличению размера чистых активов, но и улучшает показатели рентабельности, деловой активности и оборота предприятия. Увеличение основных средств в свою очередь позволяет существенно сократить размер налогооблагаемой базы за счет роста амортизационных отчислений.

Также большую часть нераспределенной прибыли можно пустить на покупку основных средств: необходимого оборудования для расширения производства, увеличения ассортимента производимых товаров

Рассмотрим мероприятия по оптимизации пассивов.

1. Нераспределенная прибыль в конце отчетного года может быть направлена:

на создание (пополнение) резервного фонда общества -- в корреспонденции со счетом 82 «Резервный капитал»;

выплату дивидендов учредителям -- в корреспонденции со счетом 75 «Расчеты с учредителями» (70 «Расчеты с персоналом по оплате труда»);

покрытие убытков прошлых лет -- внутренняя запись по счету 84.

В результате этих операций реально уменьшается нераспределенная прибыль отчетного года. После отражения названных операций сальдо по счету 84 показывает сумму нераспределенной прибыли, которая остается неизменной до соответствующего решения учредителей.

Уменьшение сальдо по счету 84 в дальнейшем может произойти:

при направлении средств нераспределенной прибыли прошлых лет на выплату дивидендов учредителям организации (письма Минфина России от 18.05.2007 № 03-08-05, УФНС России по г. Москве от 21.02.2007 № 21-18/157, постановления ФАС Поволжского округа от 10.05.2005 № А55-9560/2004-43, Восточно-Сибирского округа от 11.08.2005 № А33-26614/04-С3-Ф02-3800/05-С1 и Московского округа от 06.06.2001 № КА-А40/2603-01);

переоценке основных средств и нематериальных активов (п. 15 ПБУ 6/01 «Учет основных средств», п. 21 ПБУ 14/2007 «Учет нематериальных активов»);

осуществлении бухгалтерских корректировок (в частности, в случае исправления существенных ошибок (п. 9 ПБУ 22/2010 «Исправление ошибок в бухгалтерском учете и отчетности»));

направлении нераспределенной прибыли на увеличение уставного капитала организации.

Преимущество реинвестирования заключается в сохранении контроля и снижении соотношения между собственными и заемными средствами (gearing), если компания брала займы в истекшем периоде. Недостаток состоит в том, что полная зависимость от внутренних средств ограничивает возможное ее развитие.

2. На предприятии наблюдается очень высокий уровень кредиторской задолженности. Мы предлагаем провести ее реструктуризацию.

Реструктуризация различного рода долгов представляет собой сложный процесс, в каждом конкретном случае её проведение зависит от тех обстоятельств, которые сложились в результате хозяйственной деятельности организации. Положительные или негативные моменты проведения реструктуризации долгов во многом зависят от характера условий ранее заключенных договоров, предусмотренных штрафных санкций, объема и вида долгов или обязательств, сроков их исполнения или выплат, финансового состояния кредиторов, установленных ставок рефинансирования, общей экономической ситуации в стране и регионе.

Переговоры о реструктуризации долгов (дебиторской и кредиторской задолженности) являются процессом дипломатическим и личностным, во многом зависит от умения руководителя организации - должника и его аппарата управления объяснить причины сложившихся негативных обязательств.

Каждая сторона в проблеме погашения долгов представляет другой стороне право принимать определенные условия для достижения соглашения.

Характер переговоров сторон о погашении долгов определяется в зависимости от конкретных обстоятельств и даже личностных качеств участников переговоров. Тактика ведения переговоров о погашении долгов в целях учета обоюдных интересов может быть следующей:

Признание законности требований по долгам и обязательствам.

Подтверждение возможности погашения.

Уточнение просроченных сроков по долгам.

Определение допустимых схем погашения долгов с учетом возможных реальных условий погашения на основе:

Ценных бумаг;

Предоставления товаров или услуг;

Перехода задолженности в целевые займы;

Взаимозачета при наличии встречных обязательств;

Возможности уступки прав требования;

Возможности поручительства перед кредиторами (со стороны банков, органов власти и других структур).

Эффективность реструктуризации кредиторской задолженности во многом зависит от реализации применяемой расчетной политики в отношениях с поставщиками, банками, заказчиками, налоговыми органами и другими организациями.

Методология реструктуризации задолженности организации должника, которая проводится на стадиях предупреждения банкротства, финансового оздоровления и внешнего управления, может состоять из следующих этапов:

Определение и анализ состава кредиторской задолженности.

Выбор наиболее рациональных способов (методов, направлений) реструктуризации кредиторской задолженности организации.

Разработка плана погашения имеющихся и оплаты новых возникающих обязательств.

Подготовка соответствующей документации по соглашениям с кредиторами и их реализация.

Рассмотрим мероприятия по увеличению финансовых результатов компании.

1. Анализ показал сокращение выручки. В связи с этим на предприятии должны предусматриваться плановые мероприятия по увеличению прибыли.

В общем плане эти мероприятия могут быть следующего характера:

увеличение выпуска продукции;

улучшение качества продукции;

продажа излишнего оборудования и другого имущества или сдача его в аренду;

снижение себестоимости продукции за счет более рационального использования материальных ресурсов, производственных мощностей и площадей, рабочей силы и рабочего времени;

диверсификация производства;

расширение рынка продаж и др;

рациональное расходование экономических ресурсов;

снижение затрат на производство;

повышение производительности труда;

ликвидация непроизводственных расходов и потерь;

повышение технического уровня производства.

2. Снижение себестоимости, которое включается в себя:

Уменьшение накладных расходов за счет упрощения структуры управления и приведения численности управленческого персонала в соответствии с объективной производственной необходимостью

Улучшение работы снабженческой службы предприятия, максимально возможное сокращение посреднических структур, что позволит удешевить потребляемое сырье и материалы и поставлять на предприятие более технологически и экономически эффективные его виды.

Усиление контроля за качеством оказываемых услуг, устранения их повторного оказания

Сокращение расходов на обслуживание оборудования и уменьшение налога на имущество

В качестве источника сокращения затрат, а также получения дополнительного дохода может использоваться сдача в аренду неиспользуемых площадей и основных средств.

Введение персональной ответственности за использование материальных ресурсов, а также заданий по снижению затрат для всех отделений и служб предприятия.

Оптимизация налогообложения

Выбор учетной политики предприятия

Минимизация затрат по коммунальным платежам

3. Сокращение коммерческих расходов.

Самые действенные методы сокращений (минимально задевающие интересы ключевых работников):

* отказ от услуг внештатных сотрудников;

* прицельное -- «хирургическое» увольнение низкорезультативных работников;

* широкое использование методов и инструментов, увеличивающих продуктивность;

* внедрение новых технологий;

* выведение на аутсорсинг тех направлений деятельности (на долгое время), где сильно изменяется уровень рабочей нагрузки.

4. Сокращение управленческих расходов.

Способы снижения управленческих расходов:

Для персонала может подбираться корпоративный тарифный план для минимизации стоимости звонков между самими сотрудниками;

В источники света устанавливаются энергосберегающие лампы;

Для проезд в общественном транспорте покупаются безлимитные проездные;

Для приобретения расходного материала и канцтоваров производятся разовые закупки максимальных партий по оптовым ценам.

Также следует усилить инвестиционную деятельность, которая осуществляется в соответствии с положением об инвестиционной деятельности и утвержденным бюджетом. Инвестиции непосредственно производственную зону позволять увеличить производительность труда, повысят качество продукции, что, в конечном счете, увеличит конкурентные преимущества предприятия. Финансирование и учет затрат производится в разрезе инвестиционных проектов.