Совершенствование проведения оценки вероятности банкротства коммерческих организаций
Автор: Стародубцева М.В.
Журнал: Экономика и социум @ekonomika-socium
Рубрика: Основной раздел
Статья в выпуске: 4 (71), 2020 года.
Бесплатный доступ
В статье представлена характеристика основных моделей оценки вероятности банкротства организаций, а также предложена авторская методика оценки вероятности банкротства организаций на основе расчёта интегрального показателя.
Банкротство, модель альтмана, модель савицкой, модель лиса, модель таффлера, модель сайфуллина-кадыкова
Короткий адрес: https://sciup.org/140252027
IDR: 140252027
Текст научной статьи Совершенствование проведения оценки вероятности банкротства коммерческих организаций
В настоящее время существует множество моделей, которые позволяют своевременно спрогнозировать вероятность банкротства организации. Это модель Альтмана, модель Г.В. Савицкой, модель Р. Лиса, модель Р. Таффлера, модель Р.С. Сайфуллина - Г.Г. Кадыкова, модель Иркутской государственной экономической академии, модель Г.В. Давыдовой – А.Д. Беликова, модель О.П. Зайцевой, модель А.С. Кучеренко, модель Д. Фулмера, модель В.В. Ковалёва и пр.
Рассмотрим наиболее популярные модели:
-
- модифицированная пятифакторная модель Альтмана,
-
- модель Г.В. Савицкой,
-
- модель Р. Лиса,
-
- модель Р. Таффлера,
-
- модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова (таблица 1).
Таблица 1 – Модели оценки вероятности банкротства организации
|
Наименование модели |
Расчёт по модели |
Определение вероятности по модели |
|
Модифицированная пятифакторная модель Альтмана |
Z = 0,717 • X 1 + 0,847 • X2 + 3,107 • X 3 + 0,42 • X4 + 0,995 • X5 X1 – доля собственных оборотных средств в активах; X2 – рентабельность активов; X3 – рентабельность активов по прибыли до налогообложения; X4 – коэффициент финансирования; X5 – отношение выручки к активам. |
Z < 1,23 (высокая) |
|
1,23 < Z < 2,89 (средняя) |
||
|
Z > 2,89 (низкая) |
||
|
Модель Г.В. Савицкой |
Z = 0,111 • X 1 + 13,239 • X2 + 1,676 • X3 + 0,515 • X4 + 3,8 • X5 X1 – отношение собственного капитала к величине оборотных активов; X2 – отношение оборотного капитала к собственному капиталу; X3 – отношение выручки к среднегодовой величине активов; X4 – отношение чистой прибыли к величине активов; X5 – отношение собственного капитала к величине активов. |
Z < 1 (очень высокая) |
|
1 < Z < 3 (высокая) |
||
|
3 < Z < 5 (средняя) |
||
|
5 < Z < 8 (низкая) |
||
|
Z > 8 (очень низкая) |
||
|
Модель Р. Лиса |
Z = 0,063 • X 1 + 0,092 • X2 + 0,057 • X3 + 0,0014 • X4 Х1 – отношение оборотного капитала к активам; Х2 – отношение прибыли до налогообложения к активам; Х3 – отношение нераспределённой прибыли к активам; Х4 – отношение собственного капитала к обязательствам. |
Z < 0,037 (высокая) |
|
Z > 0,037 (низкая) |
||
|
Модель Р. Таффлера |
Z = 0,53 • X 1 + 0,13 • X2 + 0,18 • X3 + 0,16 • X4 X1 – соотношение прибыли от продажи и краткосрочных обязательств; X2 – соотношение оборотных активов к заемному капиталу; X3 – удельный вес краткосрочных обязательств в активах; X4 – оборачиваемость активов. |
Z < 0,2 (высокая) |
|
0,2 < Z < 0,3 (средняя) |
||
|
Z > 0,3 (низкая) |
||
|
Модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова |
Z = 2 • X 1 + 0,1 • X2 + 0,08 • X3 + 0,45 • X4 + X 5 Х1 – отношение разницы между собственным |
Z < 1 (высокая) |
|
Z > 1 (низкая) |
|
капиталом и внеоборотными активами к оборотным активам; Х2 – отношение оборотных активов к текущим обязательствам; Х3 – отношение выручки от продаж к средней стоимости активов; Х4 – отношение прибыли от продаж к выручке от продаж; Х5 – отношение чистой прибыли к собственному капиталу. |
Одной из проблем прогнозирования вероятности банкротства организации выступает то, что представленные выше модели могут давать разные результаты, что усложняет проведение оценки с целью разработки эффективных управленческих решений для предупреждения банкротства организации.
В связи с этим полагаем, что рассмотренные модели следует рассматривать комплексно, и в рамках настоящего исследования предлагаем использовать комплексную методику проведения анализа и оценки вероятности банкротства коммерческих организаций на основе расчёта интегрального показателя.
Для этого рассчитанные значения по представленным выше моделям необходимо перевести в баллы, присвоив от 0 до 10 баллов, где 0 баллов – низкая вероятность банкротства, 10 баллов – высокая вероятность банкротства. Так, вариант шкалы для перевода рассчитанных по пяти моделям показателей в баллы представлен в таблице 2.
Таблица 2 – Предлагаемая шкала для перевода рассчитанных по моделям показателей в баллы
|
Модель |
Значение показателя (вероятность банкротства) |
Балльная оценка (Bi) |
|
Модифицированная пятифакторная модель Альтмана |
Z < 1,23 (высокая) |
10 |
|
1,23 < Z < 2,89 (средняя) |
5 |
|
|
Z > 2,89 (низкая) |
0 |
|
|
Модель Г.В. Савицкой |
Z < 1 (очень высокая) |
10 |
|
1 < Z < 3 (высокая) |
8 |
|
|
3 < Z < 5 (средняя) |
5 |
|
|
5 < Z < 8 (низкая) |
2 |
|
|
Z > 8 (очень низкая) |
0 |
|
|
Модель Р. Лиса |
Z < 0,037 (высокая) |
10 |
|
Z > 0,037 (низкая) |
0 |
|
|
Модель Р. Таффлера |
Z < 0,2 (высокая) |
10 |
|
0,2 < Z < 0,3 (средняя) |
5 |
|
|
Z > 0,3 (низкая) |
0 |
|
|
Модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова |
Z < 1 (высокая) |
10 |
|
Z > 1 (низкая) |
0 |
Следующим этапом выступает расчёт интегрального показателя по формуле средней арифметической (формула 1), значение которого будет составлять так же от 0 до 10.
J = s^ n
где I – интегральный показатель,
Bi – полученная балльная оценка по i-й модели,
-
n – количество используемых в расчёте моделей.
Так, полученные баллы по каждой из представленных моделей необходимо сложить и разделить на количество использованных моделей. В данном случае – на 5.
Далее необходимо провести оценку, исходя из полученного значения интегрального показателя:
-
- 8 < I < 10 (очень высокая вероятность банкротства),
-
- 6 < I < 8 (высокая вероятность банкротства),
-
- 4 < I < 6 (средняя вероятность банкротства),
-
- 2 < I < 4 (низкая вероятность банкротства),
-
- 0 < I < 2 (очень низкая вероятность банкротства).
Следует отметить, что предлагаемая методика может применяться и в отношении других моделей оценки вероятности банкротства организаций.
На наш взгляд, применение данной методики существенно повысит объективность результатов проводимой оценки вероятности банкротства.
Список литературы Совершенствование проведения оценки вероятности банкротства коммерческих организаций
- Лаврова, Т.Е. Анализ методов оценки вероятности банкротства организации / Т.Е. Лаврова, Л.Н. Матвийчук // Научный аспект. 2018. Т. 4. № 4. С. 469-476.
- Мазурова, И.И. Методы оценки вероятности банкротства предприятия: учеб. пособие / И.И. Мазурова, Н.П. Белозерова, Т.М. Леонова, М.М. Подшивалова. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2016. - 53 с.
- Савицкая, Г. В. Комплексный анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник / Г.В. Савицкая. - 7-е изд., перераб. и доп. - Москва: ИНФРА-М, 2020. - 608 с. - (Высшее образование: Бакалавриат). - 10.12737/13326. - 978-5-16-103352-4. DOI: 10.12737/13326.-ISBN978-5-16-103352-4 ISBN: 978-5-16-103352-4
- Altman Е. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy // Journal of Finance. 1968. Vol. 23, № 4, (September 1968). Р. 589-609.
- Taffler R.J. Forecasting company failure in the UK using discriminant analysis and fi nancial ratio data // Journal of the Royal Statistical Society: Series A (General). № 145 (3). 1982. P. 342-358.
