Анализ несостоятельности (банкротства) СПК «Рассвет» Ясненского района Оренбургской области

    Оценка  платежеспособности с помощью абсолютных показателей имеет существенный недостаток, связанный с тем, что  наличие платежного излишка,

в действительности не означает возможности покрытия соответствующих  обязательств. Совершенно необязательно, что в случае необходимости активы будут реализованы по стоимости, указанной в балансе. Как правило, такая реализация производится со значительным дисконтом. Значит, проведенная оценка платежеспособности может не соответствовать  действительности. Необходим некий  «запас». Такой «запас» предусмотрен методикой оценки платежеспособности, использующей относительные показатели.

    Наиболее  распространенным условием платежеспособности, оцениваемой относительными показателями, является система из трех неравенств (коэффициент абсолютной ликвидности, коэффициент быстрой ликвидности  и коэффициент текущей ликвидности), числовые критерии которых приведены  в пределах, объединяющих данные различных  источников. [10]

    Коэффициент абсолютной ликвидности (норма денежных резервов) определяется отношением денежных средств и краткосрочных финансовых вложений ко всей сумме краткосрочных долгов предприятия. Он показывает, какая часть краткосрочных обязательств может быть погашена за счет имеющейся денежной наличности. Чем выше его величина, тем больше гарантия погашения долгов. Однако и при небольшом его значении предприятие может быть платежеспособным, если сумеет сбалансировать приток и отток денежных средств по объему и срокам. k_л.а.>0,1…0,4.

    Коэффициент быстрой ликвидности – отношение совокупности денежных средств, краткосрочных финансовых вложений и краткосрочной дебиторской задолженности, платежи по которой ожидаются в течение 12 месяцев после отчетной даты, к сумме краткосрочных финансовых обязательств. Удовлетворяет обычно соотношение от 0,7 до 1,4.

    Коэффициент текущей ликвидности – отношение всей суммы оборотных активов (за вычетом расходов будущих периодов), включая запасы, к общей сумме краткосрочных обязательств. Превышение оборотных активов над краткосрочными финансовыми обязательствами обеспечивает резервный запас для компенсации убытков, которые может понести предприятие при размещении и ликвидации всех оборотных активов кроме наличности. Чем больше этот запас, тем больше уверенность кредиторов в том, что долги будут погашены. Удовлетворяет обычно коэффициент k_л.т > 2, однако он может быть и меньше без ущерба для финансового состояния предприятия.[9] 

1.3 Методы диагностики вероятности банкротства

    Наиболее  распространенными для диагностики  вероятности банкротства являются методы, требующие:

• проведения анализа по большому кругу показателей;
• проведения анализа по ограниченному кругу показателей;
• использование при проведении анализа интегральных показателей,

рассчитанных  с помощью: скоринговых моделей; многомерного

рейтингового  анализа; мультипликативного дискриминантного анализа.

    Примером  проведения диагностического анализа  с использованием широкого круга  показателей являются рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания). В соответствии с ними показатели банкротства делятся на две группы. (см.Приложение А)

    Примером  проведения анализа, задействующего ограниченный круг показателей, является использование Методических указаний Федеральной службы по финансовому оздоровлению и банкротству РФ, определенных Постановлением Правительства РФ от 20.05.1994 г. №498 "О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий". Данная методика содержит систему критериев, позволяющих установить структуру баланса неудовлетворительной, а само предприятие признать неплатежеспособным. Анализ и оценка структуры баланса проводятся на основе двух показателей: коэффициента текущей ликвидности, значение которого на конец отчетного года должно составлять не меньше 2, и коэффициента обеспеченности собственными средствами, значение которого -не менее 0,1. Если данные критерии не соблюдаются, то определяется коэффициент восстановления платежеспособности. Этот показатель отражает прогноз достижения коэффициентом текущей ликвидности своего нормативного значения в течение полугода при условии принятия фактического значения, превышающего 1. [18]

    Скоринговый анализ предполагает использование интегральной оценки финансовой устойчивости предприятия. Сущность этой методики – классификация предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок. Примером может служить "Методика расчета финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей", утвержденная в целях реализации Федерального закона от 09.07.2002 г. №83-Ф3 "О финансовом оздоровлении сельскохозяйственных товаропроизводителей"(Таблица1.1).

    Таблица 1.1 - Методика расчета финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей

    Указанная методика, имеет отраслевую ориентацию и разработана с целью обеспечения  комплексной оценки финансового  состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей, имеющих долги, для дальнейшего  определения условий их реструктуризации. Особенностью данной методики является расширенная градация сельскохозяйственных организаций - предусмотрено пять групп финансовой устойчивости. Рекомендуемая система показателей, не полностью соответствует эффективному механизму финансовой диагностики несостоятельности, поскольку отражает только структурные соотношения имущества сельскохозяйственной организации и источников его формирования. Отказ от включения в модель показателей деловой активности и результативности сужает диагностические возможности метода до статичной оценки финансового состояния без учета степени позитивного или негативного влияния текущей деятельности сельскохозяйственной организации.  Действительно, можно привести пример, когда сельскохозяйственная организация имеет неудовлетворительную структуру баланса, но при этом высокая деловая активность, несущая положительный финансовый результат, обеспечивает удовлетворение текущих требований кредиторов, улучшение структуры имущества и источников его формирования и увеличение конкурентоспособности сельскохозяйственной организации. Ясно, что для такой организации вопрос возможного банкротства не стоит так остро, как для сельскохозяйственной организации с приемлемой структурой имущества и источников его формирования, но систематически получающей убытки и сокращающей масштабы финансово-хозяйственной деятельности. [15]

    Методика  многомерного дискриминантного анализа является разновидностью факторной модели, зародившейся  в зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий. На данном анализе основаны методика Бивера, методика Альтмана, Лиса, Таффлера и др. Следует отметить, что использование зарубежных моделей не совсем подходят для оценки риска банкротства отечественных субъектов хозяйствования из-за различий в методах отражения инфляционных факторов, различий в оценке структуры капитала, а также из-за различий в законодательной и информационной базе. Поэтому и в отечественной практике разрабатываются методики, основанные на многомерной дискриминантном анализе.

    Наибольшую  известность в этой области получила работа западного экономиста Э. Альтмана, разработавшего методику расчета индекса  кредитоспособности с помощью аппарата множественного дискриминантного анализа. Этот индекс позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и не банкротов. Модель Э.Альтмана (1.3) выглядит следующим образом:

Z=0,717x₁+0,847x₂+3,107x₃+0,42x₄+0,995x₅  (1.3)

где: ; 
;

 
;

.

    Оценка  состояния предприятия по значению коэффициента Альтмана для формулы (1.3):  пограничное значение Z равному 1,23. Если значение Z меньше 1,23,то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z больше 1,23  свидетельствует о малой его вероятности.[23]

      По  мере развития данного анализа стало  понятно, что  использование любых  моделей прогнозирования системного финансово-платежного кризиса должно учитывать не только особенности  экономики страны и бизнес-процессов  в целом, но и отраслевую специфику. Поэтому они должны разрабатываться  для каждой отрасли и подоотрасли, и при этом периодически уточняться по новым статистическим данным с учетом новых тенденций и закономерностей в экономике. Вместе с тем следует отметить, что недостатком дискриминантных моделей является отсутствие четких границ для отнесения предприятий к классу банкротов и не банкротов. Если предприятие по модели набирает значение Z- счета, близкое константе дискриминации, то трудно его

квалифицировать на предмет финансовой устойчивости или неустойчивости.

    Изучение  новейшего инструментария эконометрики показало, что более совершенными методами построения кризис-прогнозных моделей являются нелинейные модели бинарного выбора (логит-регрессия, пробит-регрессия др.), которые учитывают качественное различие явлений. На основании информации по 2100 сельскохозяйственным предприятиям Республики Беларусь за 2003 год специалистами разработана логит-регрессионная модель для диагностики риска банкротства сельскохозяйственных предприятий (1.4), имеющая следующий вид:

Z=1 - 0,98x₁ - 1,8x₂ - 1,83x₃ - 0,28x₄ (1.4)_,

где:  x₁-доля собственного оборотного капитала в составе оборотных активов;

        x₂- коэффициент оборачиваемости оборотного капитала;

        x₃-коэффициент финансовой независимости предприятия;

        x₄-рентабельность собственного капитала, %.

    Если  предприятие по данной модели набирает значение 0 и ниже, то оно оценивается  как финансово устойчивое. Напротив, предприятие, имеющее значение интегрального  показателя 1 и выше, относится к  группе высокого риска. Промежуточное  значение от 0 до 1 характеризует степень близости или дальности предприятия до той или другой группы. Тестирование данной модели показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-диагностику финансового состояния сельскохозяйственных предприятий республики и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства.[3]