Прогнозирование банкротства
В современном мире признаки банкротства не являются полной неожиданностью для предприятия, внимательно относящегося к показателям своей деятельности, определяемым в ходе анализа.
Попытки предугадать будущее предприятий ученые предприняли более 50 лет назад. Эксперименты и расчеты дали положительные результаты, которые можно было объяснить с точки зрения закономерностей развития и экономических циклов. Первые значимые результаты были получены Э.Альтманом и опубликованы в Journal of Finance (September 1968): pp. 589-609: Altman, Edward I., "Financial Ratios, Discriminates Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy".
Модель Альтмана была построена на выборке из 66 компаний – 33 успешных и 33 банкротов. Начальная версия модели включала 22 коэффициента. Модель предсказывает точно в 95% случаев.
Э.Альтман использовал в качестве метода прогнозирования банкротства мультипликативный дискриминантный анализ (multiple discriminate analysis). Согласно этому методу на основе статистической информации определяется функция, показывающая зависимость между показателями деятельности фирмы и ее финансовым положением:
, (2.3.1)
где отношения 
- собственных оборотных средств к сумме активов; 
- нераспределенной прибыли всех периодов к сумме активов; 
- прибыли до вычета процентов и налогов к сумме активов; 
= (число размещенных обыкновенных акций · цена привилегированной акции) / балансовая стоимость всех заемных средств; 
- отношение выручки к сумме активов; - - выражаются в процентах.
|
|
|
При z = 2,675 вероятность банкротства 50 %; при z от 1,81 до 2,99 зона неведения; чем больше z, тем меньше вероятность банкротства в течение ближайших двух лет.
В ходе использования модели на практике ее вид сократился до двух значимых показателей:
, (2.3.2)
где 
- коэффициент текущей ликвидности; 
- удельный вес заемных средств в пассивах. Если w > 0, вероятность банкротства велика.
Кроме модели Альтмана активно используются и другие авторские модели – Фулмера, Г.Спрингейта, О.П.Зайцевой, Р.Сайфулина, др., которые в значительной степени обогащают опыт аналитиков.
ЗАДАНИЯ:
Дата добавления: 2015-12-19; просмотров: 23; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!