Четырехфакторная модель оценки вероятности банкротства Таффлера

Здравствуйте, в этой статье мы постараемся ответить на вопрос: «Четырехфакторная модель оценки вероятности банкротства Таффлера». Если у Вас нет времени на чтение или статья не полностью решает Вашу проблему, можете получить онлайн консультацию квалифицированного юриста в форме ниже.

Банкротство — это не тот зверь, который подкрадывается внезапно. К такому состоянию предприятия идут на протяжении нескольких месяцев, а то и лет. Грамотное руководство умеет заметить внешние, внутренние и косвенные признаки надвигающегося разорения, а финансовые эксперты предпочитают руководствоваться математическими расчетами, позволяющими оценить деятельность фирмы еще за год-два до потенциального краха.

Использование экономической модели для прогноза банкротства на практике

В 1977 году ученый из Британии Ричард Таффлер опубликовал четырехфакторную MDA-модель, основанную на методе дискриминантного анализа и позволяющую с высокой степенью вероятности определить финансовые риски компании в ближайшей перспективе.

Экономист, разработавший методику прогнозирования экономического краха предприятий на базе модели Альтмана, на протяжении нескольких лет изучал деятельность более 90 компаний, взяв за основу шестилетний временной промежуток — с 1969 по 1975 год. Изучив деятельность 46 разорившихся и такого же количества процветающих предприятий, Таффлер разработал действующую по сей день формулу оценивания вероятности банкротства.

Принципы оценки риска банкротства фирмы

Существуют разные модели оценки, насколько вероятно банкротство. Но в этих методиках обычно используются классические принципы оценки, с которыми нужно подробнее разобраться, прежде чем начинать рассчитывать вероятность банкротства. Итак, расчет предполагает использование следующих принципов:

1. Создать механизм, с помощью которого контролировать фин. ситуацию станет проще и эффективнее.
2. Разработать и ввести систему мер, обеспечивающих безопасность предприятия и снижающих вероятность банкротства.
3. Предоставить возможность продолжать эконом. работу в новом формате.
4. Создать систему мероприятий, которые помогут возобновить производство и получать прибыль.
5. Разработать правовое поле, чтобы защитить предприятие от вероятности несостоятельности.

Модель Аргенти — эта модель учитывает не только экономические, но и социальные причины банкротства. При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенти, либо 0 — промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель-А-счет. Исследование в рамках подхода начинается с предложений:

— идет процесс, ведущий к банкротству,

— процесс этот для своего завершения требует нескольких лет,

— процесс может быть разделен на три стадии: недостатки, ошибки, симптомы.

Недостатки. Компании, движущиеся к банкротству, годами показывают несколько недостатков, очевидных задолго до фактической несостоятельности.

Ошибки. Вследствие накопления этих недостатков предприятие может совершить фатальную ошибку, ведущую к банкротству.

Симптомы. Совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей, признаки дефицита наличности. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

Модели и способы расчета оценки вероятности банкротства предприятия

Методы прогнозирования банкротства условно делятся на три категории:

• Количественные – предполагают расчет показателей, анализ динамики их изменений и сравнение результатов с нормативными значениями.
• Качественные – основаны на косвенных нефинансовых признаках, свидетельствующих о возможных изменениях платежеспособности.
• Смешанные – предусматривают сочетание вышеуказанных аналитических подходов.

Различают также два вида методик, которыми производится оценка вероятности банкротства:

• Абсолютные – наиболее простые, основаны на стоимости основных и оборотных фондов (в т. ч. сумме всех активов организации и ее пассивов).
• Коэффициентные – в них применяются дроби (главным образом интерес представляет отношение кредиторской и дебиторской задолженности).

По методологии, способы прогнозирования платежеспособности классифицируются на два способа:

• Интегральный – множество показателей сводится к некоему обобщенному коэффициенту (баллу, классу и т. д.), имеющему конкретный экономический смысл и определяющему вероятность разорения.
• Простой – анализ ведется по разрозненным параметрам деятельности предприятия.

На интегральном подходе основаны наиболее действенные зарубежные и отечественные математические модели оценки вероятности банкротства хозяйствующих субъектов. Наиболее известные и эффективные из них рассматриваются ниже.

Бивер разработал модель, позволяющую предвидеть банкротство промышленных предприятий, на основе пяти факторов, но не связанных общей формулой, а дающих независимые характеристики финансового состояния компании.

Факторы Бивера:

• рентабельность активов, равная отношению чистой прибыли к стоимости активов;
• кредитный рычаг, равный отношению суммы обязательств к стоимости активов;
• коэффициент покрытия, равный отношению разности капитала и внеоборотных активов к стоимости основных активов;
• показатель текущей ликвидности, равный отношению оборотных активов к обязательствам фирмы;
• коэффициент Бивера, равный отношению суммы прибыли и амортизации фирмы к сумме обязательств.

Вероятность банкротства определяется путем анализа рассчитанных факторов Бивера во взаимосвязи между собой и с учетом особенностей конкретного предприятия.

Метод применяется профессиональными экономистами.

Отечественная модель оценки вероятности

Как уже не раз говорилось, практически все перечисленные зарубежные методики не так хорошо себя показывают в российских реалиях, ведь возможности банкротства для российских и заграничных компаний разные. Именно потому рассмотрим самые популярные отечественные модели оценки вероятности, и начнем со схемы Зайцевой, что учитывает сразу несколько факторов:

1. Как соотносятся чистые убытки с имуществом предприятия.
2. Разницу между кредиторской и дебиторской задолженностью.
3. Разницу между ликвидными активами и краткосрочными обязательствами.
4. Убытки от реализуемой продукции.
5. Соотношение активов компании и займа.
6. Оборачиваемость активов.

Другая популярная модель так же достаточно эффективна. Ее разработали иркутские ученые–экономисты, создав формулу:

Z = 8,38*R1 + R2 + 0,054*R3 + 0,63*R4

Где значения расшифровываются как:

• R1 – эффективность применения активов (делится оборот имущества на капитал);
• R2 – рентабельность (делится чистая прибыль на имущество);
• R3 – оборотность (делятся чистые доходы на валютный баланс);
• R4 – норма прибыли (делятся чистые доходы на расходы).

Если Z меньше 0 – присутствует огромный риск банкротства. Если же значения от 0 до 0,18 — риск просто большой. Средние показатели — если результат 0,18-0,32, а низкие при результате 0,32–0,42.

Оценки вероятности банкротства

Если проводить соответствующие проверки на регулярной основе, то можно вовремя определить риск надвигающегося банкротства. Это позволит сохранить платежеспособность компании.

К главным задачам проведения оценки вероятности банкротства относятся следующие:

• Осуществление диагностики текущего финансового состояния предприятия.
• Установление всех возможных путей для финансового оздоровления предприятия.
• Нахождение новых источников финансирования для восстановления платежеспособности компании.

Финансовому анализу будут подлежать как активные, так и пассивные ресурсы организации. Оценка финансового положения осуществляется поэтапно.

Какой порядок при проведении оценки риска банкротства должен быть соблюден:

1. Определение признаков банкротства.
2. Определение причин, согласно которым образовались признаки банкротства.
3. Определение вероятности банкротства предприятия.
4. Определение формы восстановления платежеспособности компании.

При осуществлении соответствующей проверки оценивается динамика и текущее состояние компании. Данная процедура позволит провести финансовое оздоровление и избежать оформления процедуры банкротства.

К принципам оценивания вероятности банкротства относятся следующие:

• Создание всех необходимых условий для осуществления урегулирования финансового положения фирмы.
• Осуществление мер безопасности для предотвращения финансовой несостоятельности рассматриваемой компании.
• Продолжение экономической деятельности соответствующей компании в новом формате.
• Проведение всех необходимых мер для получения прибыли.
• Остановка потери платежеспособности.

Причины банкротства организации можно разделить на внешние и внутренние:

Внешние причины	Внутренние причины
Внесение изменений в законодательстве государства	Некомпетентность руководителей компании
Нестабильная политическая ситуация в государстве	Большой аппарат управления
Изменение предпочтений потребителя	Высокая задолженность перед дебиторами
Снижение уровня покупательской способности	Высокая задолженность перед кредиторами
Снижение конкурентоспособности	Неграмотное вложение денежных средств
Наступление банкротства по причине финансовой несостоятельности партнеров компании	Необдуманное открытие новых филиалов организации
Спад экономики	Снижение производительности
Рост цен на сырье	Износ техники
Рост стоимости оборудования	Отсутствие хорошо развитого маркетинга
Инфляция	Недостаток сбытовой стратегии

Отечественная модель оценки вероятности

Как уже не раз говорилось, практически все перечисленные зарубежные методики не так хорошо себя показывают в российских реалиях, ведь возможности банкротства для российских и заграничных компаний разные. Именно потому рассмотрим самые популярные отечественные модели оценки вероятности, и начнем со схемы Зайцевой, что учитывает сразу несколько факторов:

1. Как соотносятся чистые убытки с имуществом предприятия.
2. Разницу между кредиторской и дебиторской задолженностью.
3. Разницу между ликвидными активами и краткосрочными обязательствами.
4. Убытки от реализуемой продукции.
5. Соотношение активов компании и займа.
6. Оборачиваемость активов.

Другая популярная модель так же достаточно эффективна. Ее разработали иркутские ученые–экономисты, создав формулу:

Z = 8,38*R1 + R2 + 0,054*R3 + 0,63*R4

Где значения расшифровываются как:

• R1 – эффективность применения активов (делится оборот имущества на капитал);
• R2 – рентабельность (делится чистая прибыль на имущество);
• R3 – оборотность (делятся чистые доходы на валютный баланс);
• R4 – норма прибыли (делятся чистые доходы на расходы).

Если Z меньше 0 – присутствует огромный риск банкротства. Если же значения от 0 до 0,18 — риск просто большой. Средние показатели — если результат 0,18-0,32, а низкие при результате 0,32–0,42.

Модель Беликова-Давыдовой

Данная модель прогнозирования банкротства предприятия предложена А. Ю. Беликовым в диссертации от 1998 года и стала одной из первых в России. Так как научным руководителем Беликова была Г. В. Давыдова, то данная модель финансовой устойчивости иногда называется модель Беликова-Давыдовой. Но также используются такие названия, как модель Беликова и модель ИГЭА. Во всех случаях речь идет об одной и той же модели оценки финансовой устойчивости бизнеса.

В процессе разработки модели анализировалась определенная выборка торговых компаний, часть из которых обанкротилась, а остальная осталась финансово устойчивой.

Формула для оценки финансовой стабильности компании имеет следующий вид:

8.38 * K1 + 1 * K2 + 0.054 * K3 + 0.63 * K4.

Расчет коэффициента К1 ведется по формуле: Оборотный капитал / Активы. В РСБУ данные показатели содержатся в стр. 1200-стр. 1500 / стр. 1600.

Коэффициент К2 определяется по формуле: Чистая прибыль / Собственный капитал (стр. 2400 / стр. 1300 по РСБУ).

Для расчета коэффициента К3 нужно поделить Выручку на Активы бизнеса (по РСБУ: стр. 2110 / стр. 1600).

Определение коэффициента К4 производится путем деления Чистой прибыли на Себестоимость (стр. 2400 / стр. 2120 по РСБУ).

Часть модели Беликова основана на западных финансовых моделях. Так, коэффициент К1 здесь рассчитывается по аналогии модели банкротства Альтмана, коэффициент К3 используется в модели банкротства Таффлера.

Другие финансовые коэффициенты не применялись ранее в зарубежной литературе.

Дополнительный удельный вес (8,38) в данной модели принадлежит значению коэффициента К1. Именно этот показатель считается наиболее важным при анализе финансовой устойчивости.

Интерпретировать результаты проведенного анализа банкротства нужно следующим образом:

1. При полученном значении менее 0 – риски стать банкротом у компании максимальны (90-100%).
2. Если значение составило от 0 до 0,18, то это говорит о высоком риске банкротства (60-80%).
3. Если значение находится в диапазоне от 0.18 до 0,32, то риски обанкротиться средние (35-50%).
4. При высоких значениях коэффициента более 0,42 риски минимальны (до 10%).

Основным недостатком указанной модели является возможность ее применения исключительно для анализа торговых предприятий. Эта методика анализа пригодна только после появления кризисной ситуации при возникновении очевидных признаков банкротства.

Методы и модели оценки вероятности банкротства

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

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

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

Отчет о прибылях и убытках ЗАО «Управление механизации №276» за период с 2008 по 2012 года (тыс. руб.)

Наименование показателя	2008 г.	2009 г.	2010 г.	2011 г.	2012 г.
Доходы и расходы по обычным видам деятельности
Выручка	57407	128835	30741	39606	878
Себестоимость продаж	(56053)	(118537)	(28947)	(39025)	(642)
Валовая прибыль (убыток)	1354	10298	1794	581	236
Коммерческие расходы	0	0	0	0	0
Управленческие расходы	0	0	0	0	0
Прибыль (убыток) от продаж	1354	10298	1794	581	236
Прочие доходы и расходы
Проценты к получению	0	0	0	0	0
Проценты к уплате	0	0	0	0	(33)
Доходы от участия в других организациях	0	0	0	0	0
Прочие доходы	3007	173	106	13	0
Прочие расходы	(1437)	(863)	(802)	(148)	(89)
Прибыль (убыток) до налогообложения	2924	9608	1098	446	114
Отложенные налоговые активы	2807	5705	744	2282	0
Отложенные налоговые обязательства	(3500)	(685)	(1135)	(1811)	0
Налог на прибыль и иные аналогичные обязательные платежи	(702)	(5173)	(1276)	(730)	(23)
Чистая прибыль (убыток) отчетного периода	1529	9455	(569)	187	91

Pagan-Godfrey-test на наличие гетероскедастичности в разработанной модели

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic	1.562589	Prob. F(4,11)	0.2520
Obs*R-squared	5.797313	Prob. Chi-Square(4)	0.2148
Scaled explained SS	2.293674	Prob. Chi-Square(4)	0.6819
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 04/29/13 Time: 01:17
Sample: 1 16
Included observations: 16
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.189040	0.055831	3.385957	0.0061
R1	-0.160722	0.091492	-1.756690	0.1067
R2	-0.206391	0.125910	-1.639197	0.1294
R4	-0.032010	0.029219	-1.095508	0.2967
ROA	0.005201	0.023111	0.225063	0.8261
R-squared	0.362332	Mean dependent var	0.070780
Adjusted R-squared	0.130453	S.D. dependent var	0.094585
S.E. of regression	0.088200	Akaike info criterion	-1.768115
Sum squared resid	0.085571	Schwarz criterion	-1.526681
Log likelihood	19.14492	Hannan-Quinn criter.	-1.755751
F-statistic	1.562589	Durbin-Watson stat	2.364522
Prob(F-statistic)	0.251972

Зарубежные методики оценки вероятности банкротства

Специалисты выделяют две эффективные модели оценивания рисков банкротства: У. Бивера и Э.Альтмана. В чистом виде они неприменимы к отечественной ситуации, так как существует факторы, которые необходимо учитывать при проведении расчетов, а они присутствуют в недостаточном количестве в финансовых показателях российский компаний.

Работа Бивера – первая попытка использовать различные коэффициенты для составления прогнозов. Он вывел коэффициент Бивера – отношение доходов к сумме долга и производил расчеты, взяв его за основу.

Э Альтман основывает расчеты на 5 главных коэффициентах:

• отношение активов к их стоимости;
• рентабельность;
• доходность;
• соотношение кредитного и собственного капитала;
• оборачиваемость активов.

Его метод получил широкую известность и распространение.

Модель Альтмана для непроизводственных компаний

В 1993 году Альтман продолжил свои исследования и пересмотрел модель для непроизводственных компаний. (Аль).

Альтман исключает показатель X5 (коэффициент оборачиваемости активов) из Z-счета, оставив три первые переменные неизменными, но весовые коэффициенты пересчитываются заново. Именно коэффициент оборачиваемости активов определял большой разброс значений на выходе из-за высокой зависимости от отраслевой специфики.

Формула Z-модели Альтмана для непроизводственных компаний:

Z = 6.56 × X1 + 3.26 × X2 + 6.72 × X3 + 1.05 × X4

Где:

• X1 — Оборотный капитал / Активы (Working Capital / Assets, Working Capital / Total Assets);
• X2 — Нераспределенная прибыль / Активы (Retained earnings / Assets);
• X3 — Прибыль до налогообложения / Активы или EBIT / Активы (Profit before tax / Assets или EBIT / Assets);
• X4 — Собственный капитал / Обязательства (Equity / Liabilities).

Заключение о Z-модели Альтмана для непроизводственных компаний:

• Z ≤ 1,1 — ситуация критическая, организация с высокой вероятностью обанкротится;
• Z ≥ 2,6 — нестабильная ситуация, вероятность банкротства организации невелика, но не исключена;
• Z от 1,10 до 2,6 — низкая вероятность банкротства организации;

Похожие записи:

• Можно ли ехать на желтый сигнал светофора
• Пособие по безработице в Республике Башкортостан в 2022 году
• Какой штраф грозит за езду при отсутствии страховки ОСАГО в 2022 году