Система показателей диагностики банкротства предприятий по У. Биверу

Показатель	Формула	Значения показателей
благополучное предпр.	За 5 лет до банкротства	за 1 год до банкротства
1. Коэффициент Бивера		0,4 – 0,45	0,17	-0,15
2. Рентабельность активов		6 – 8		-22
3. Финансовый левередж		≥ 0,37	≥ 50	≥ 80
4. Коэффициент покрытия активов чистым оборот-ным капиталом		0,4	≥ 0,3	0,06
5. Коэффициент покрытия		≥ 3,2	≥ 2	≥ 1

Изучив коэффициент оценки вероятности банкротства Альтмана и систему показателей для ди­агно­стики банкротства предприятий Бивера, следует от­метить, что оба предложенных метода оценки вероятности банкротства не яв­ляются идеальными.

Дело в том, что модель Э. Альтмана, во-первых, построена по данным американских компаний, т.е. при построении этой модели не учтена российская специфика организации бизнеса; во-вторых, Z-счет построен, в основном, по данным 50-х годов, а за истекшие годы экономическая ситуация изменилась во всем мире и поэтому структурный состав модели давно должен быть изменен. Помимо этого присутствие в коэффициенте оценки вероятности банкротства Альтмана, коэффициента доли оборотных средств в активах и коэффициента покрытия по рыноч­ной стоимости собст­венного ка­питала не позволяет получить достоверную информацию о реальном уровне банкротства предприятия. Это связано с тем, что коэффициент доли оборотных средств в активах напрямую зависит от вида экономической деятельности, в котором работает предприятие и его специфики деятельности, поэтому его применение не позволяет с одинаковой точностью оценить близость банкротства у предприятий относящихся к различным видам экономической деятельности. Присутствие же в коэффициенте оценки вероятности банкротства Альтмана – коэффициента покрытия по рыноч­ной стоимости собст­венного ка­питала не позволяет всем пользователям бухгалтерской отчетности с одинаковой эффективностью использовать коэффициент Альтмана, поскольку рыноч­ная стоимость собст­венного капитала, не являясь общедоступной информацией, как правило, отличается от бухгалтерской стоимости собственного капитала, которая отражается в бухгалтерском балансе.

Кроме того, следует отметить не применимость нормативных значений по­казателей предложенных У. Бивером, особенно в российских условиях, и определенную субъективность его метода оценки вероятности банкротства. Не применимость нормативных значений по­казателей предложенных У. Бивером в российских условиях обуславливается тем, что если ориентироваться на эти нормативные условия, то получается, что большинство российских предприятий неизбежно обанкро­тится, поскольку значения их финансовых коэффициентов находятся в промежутке между значениями, которые у У. Бивера отражают состояние предприятия за 5 лет до банкротства и 1 год до банкротства. Субъективность системы оценки вероятности банкротства У. Бивера, заключается в том, что отсутствует итоговый коэффициент, который позволил бы каждому пользователю системы показателей У. Бивера, одинаково точно оценить степень вероятности банкротства исследуемого предприятия. К недостаткам системы оценки вероятности банкротства У. Бивера следует также отнести такие факты как: невозможность с точностью до года оценить близость предприятия к банкротству; отсутствие точных значений у большинства коэффициентов; отсутствие или труднодоступность информации об амортизации и рыночной стоимости активов; отсутствие учета особенностей вида экономической деятельности, в котором работает предприятие.

Учитывая все вышеизложенное, становится очевидным, что для достоверной и точной оценки вероятности банкротства необходимо использовать другой коэффициент оценки вероятности банкротства, который учтет недостатки коэффициентов Э. Альтмана и У. Бивера, и будет соответствовать российским условиям. В качестве такого коэффициента авторы предлагают усовершенствованную регрессионную модель прогнозирования вероятности банкротства.

Для оценки параметров регрессионной модели в первую очередь необходимо выбрать объекты оценки из генеральной совокупности: в данном случае это все предприятия, ра­ботающие на территории РТ. Учитывая, что изучение всей генеральной совокупности невозможно и нецелесообразно: для получения репрезентативной выборки был проведен отбор ряда предприятий, который носил случайный характер. Случайный характер отбора заключался в том, что в Госкомстате РТ была заказана бухгалтерская отчетность предприятий, которую нужно было выбрать в режиме работы генератора случайных чисел.

Вторым шагом оценки параметров является выбор ряда параметров из множества возможных параметров. Процесс отбора параметров был осуществлен на основе изучения профессиональной литературы в области прогнозирования банкротства, в результате, которого были выбраны показатели, каждый из которых потенциально мог бы объяснить изменения зависимой переменной. В качестве основных параметров (финансовых коэффициентов) были выбраны следующие коэффициенты: текущей ликвидности, быстрой ликвидности, абсолютной ликвидности, обеспеченности собственными оборотными средствами, долгосрочной финансовой независимости, автономии, оборачиваемости активов, оборачиваемости оборотных активов, оборачиваемости дебиторской задолженности, рентабельности активов, рентабельности реализации на основе прибыли от реализации, рентабельности реализации на основе нераспределенной прибыли.

Для построения регрессионной модели необходимо, чтобы количество наблюдений (предприятий (n)) превышало число факторов (коэффициентов (m)) используемых в модели как минимум на единицу, т.е. число степеней свободы (v = n – m – 1) должно быть положительным значением. Считается, что при оценивании множественной линейной регрессии для обеспечения статистической надежности необходимо, чтобы число наблюдений как минимум в три раза превосходило число оцениваемых параметров. В том случае если бы все 12 первоначальных показателей исследуемой модели были признаны важными для построения модели оценки вероятности банкротства – минимальное количество исследуемых предприятий должно было составить 36. После всех подсчетов в Госкомстате была заказана отчетность 62 предприятий за четыре периода: 2000, 2001, 2002 и 2003.

Для проверки качества найденных параметров модели, была исследована модель, включающая все рассматриваемые показатели с целью оценки влияния каждого показателя на данную модель и последовательного исключения показателей в наименьшей степени влияющих на эту модель. Построение и верификация модели проводилась с помощью эконометрического пакета Eviews.

В результате построена регрессионная модель прогнозирования вероятности бан­кротства предприятия, которая включает коэффициент долгосрочной финансовой независимости (S12); коэффициент оборачиваемости активов (T13); коэффициент рентабельности реализации на основе прибыли от реа­лизации (R12). В модели оценивается вероятность банкротства пред­приятия через два года с текущего момента (зависимая переменная PROB в мо­дели) при использовании текущих значений основных финансовых показате­лей (2001г.) (см. табл. 2).

Следует отметить, что подобный анализ проводился не только по данным 2001г. с проверкой этих данных по 2003г. (году, в котором количество обанкротившихся предприятий в период с 2000 по 2003 год было максимальным), но и в 2000 году, также с проверкой данных по 2003 году. В результате этой оценки наибольшая статистическая значимость всех выбранных коэффициентов для рассматриваемой модели сохранилась. Таким образом, были подтверждены значения всех выбранных коэффициентов необходимых для построения модели оценки вероятности банкротства.

Таблица 2

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: