Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Ликвидность баланса и прогноз банкротства



2.6. АНАЛИЗ ЛИКВИДНОСТИ АКТИВОВ

Ликвидность - это возможность превращения статей актива в денежные средства для своевременной оплаты обязательств по пассиву.

Анализ ликвидности — это сравнение средств по активу, сгруппированных в порядке убывания ликвидности, с обязательствами по пассиву, сгруппированными в порядке возрастания сроков их погашения. Пример. Анализ ликвидности баланса предприятия (табл. 2.9).

Таблица 2.9

Группировка средств и обязательств в анализе ликвидности (млн руб.)
Актив (А) На начало периода Наконец периода Пассив (П) На начало периода Наконец периода Платежный излишек или недостаток
на начало период а на конец периода
Наиболее ликвидные активы (ДС) Наиболее срочные обязательства (КЗ) -73 -56
Быстрореализуемые активы (ДЗ) Краткосрочные обязательства (ККЗ) +41 +13
Медленно­ реализуемые активы(3) Долгосрочные обязательства (ДКЗ) +78 +97
труднореализуемыу активы (ВА) Постоянные пассивы (КР) -29 -34
X Баланс (Б) Баланс (Б) X X

Условия, выполнение которых соответствует абсолютно ликвидному балансу:

Выполнение первых трех неравенств автоматически обусловливает выполнение и четвертого неравенства. Поэтому практически существенным является сравнение первых трех групп по активу и пассиву. Четвертое балансирующее неравенство имеет глубокий экономический смысл: его соблюдение свидетельствует о соблюдении минимального условия финансовой устойчивости - наличии у предприятия собственных оборотных средств.

Невыполнение хотя бы одного из условий ликвидности означает отсутствие абсолютной ликвидности. При этом недостаток средств по одной группе активов компенсируется их избытком по другой. Следует помнить, что компенсация имеет место лишь по стоимостной величине, гак как в реальной платежной ситуации менее ликвидные активы не могут заменить более ликвидные.

Классификация предприятия (см. п.2.1):

Рис. 2.5. Классификация основных методов оценки вероятности банкротства.

Анализ параметров, распространенный преимущественно в российской практике и заключающийся в экономическом чтении баланса, не предусматривает однозначной оценки в целом финансовой состоятельности и вероятности банкротства.

Из группы количественных кризис - прогнозов в США наиболее широко распространены специальные статистические методы «скоринг» (англ. to score - отмечать), оценивающие финансовую ситуацию предприятия путем сравнения с нормативами. Здесь следует отметить, прежде всего, прогноз вероятности банкротства по «Z — индексу» (формула Е.Альтмана), использующий дискриминантные показатели платежеспособности:

Вывод: фактические значения «Z - индекс» соответствуют предприятию с очень высокой вероятностью банкротства.

Эта формула справедлива для фирм с высокой рыночной стоимостью акций. Для фирм с неравнозначной котировкой акций на бирже Е.Альтман предлагает формулу:

«Z-индекс»=8,38х12+0,054х3+0,63х4

 

 

Где х4= ; А= суммарная балансовая стоимость акций фирмы; КО - краткосрочные обязательства.

 

акже скоринг используют и банки для анализа финансовой состоятельности предприятий, претендующих на кредит. В частности, из этой группы можно отметить метод «credit - теп», разработанный Ж. Денаяян (Франция). По этому методу финансовая состоятельность потенциального предприятия - заемщика оценивается по ряду коэффициентов:

1) быстрой ликвидности [(ДЗ + ДС)/КЗ];

2) иммобилизации собственного капитала (КР/ВА);

3) кредитоспособности (общей задолженности)

[КР/(ДКЗ + ККЗ + КЗ)];

4) оборачиваемости запасов (В/3);

5) оборачиваемости дебиторской задолженности (В/ДЗ).

Далее нормативы каждого показателя сравнивают с показателями анализируемого предприятия.

Финансовую ситуацию предприятия оценивают по уравнению:

N = 25 R1 + 25 R2 +10 R 3 + 20 R 4 + 20 R 5,

где R1- отношение показателя изучаемого предприятия к нормативу; коэффициенты 25;25;10;20;20 - удельный вес относительного влияния каждого показателя.

Использование количественных методов, принятых в большинстве зарубежных фирм, обусловлено следующими особенностями, которые в значительной степени ограничивают условия их применения:

1) Неблагополучные фирмы или скрывают, или искажают свою отчетность. Поэтому сложно выявить фальсифицированные данные и степень их сглаживания.

2) Некоторые соотношения могут быть противоречивы: по одним - неплатежеспособность, по другим - рост эффективности.

Из группы качественных кризис-прогнозных методов широко распространены рекомендации Комитета по обобщению практики аудита (Великобритания). Они содержат перечень критических показателей для оценки возможного банкротства. Эти рекомендации для российских условий были адаптированы в двухуровневой системе показателей (Ковалев А.П., 1995).

Так, неблагоприятные текущие значения или складывающаяся динамика показателей первого уровня свидетельствуют о возможных в обозримом будущем финансовых затруднениях и банкротстве. В том числе:

повторяющиеся существенные потери в основной деятельности; превышение критического уровня кредиторской задолженности; чрезмерное использование краткосрочных заемных средств для финансирования долгосрочных проектов;

устойчиво низкие значения ликвидности, хроническая нехватка оборотных средств;

устойчивая тенденция роста до опасных пределов доли заемных средств;

неправильная реинвестиционная политика;

хроническое невыполнение обязательств перед кредиторами. Показатели второго уровня не характеризуют текущее состояние как критическое, но при определенных условиях могут быть восприняты как сигналы возможного ухудшения финансового состояния:

потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

вынужденные остановки или нарушения ритма производства; недостаточная диверсификация предприятия, то есть чрезмерная зависимость от одного изделия, проекта;

потеря ключевых контрактов;

недооценка технического и технологического обновления;

неэффективные долгосрочные соглашения;

высокий удельный вес просроченный дебиторской задолженности;

наличие сверхнормативных запасов материалов.

Обобщая рассмотренные основные методы прогноза и оценки вероятности банкротства как критерии эффективности антикризисного менеджмента, можно сделать следующие выводы.

1) Четвертый фактор в основном показателе Альтмана («Z - индексе») - отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций акционерного общества к заемным средствам - должен характеризовать уровень покрытия обязательств компании рыночной стоимостью ее собственного капитала. Однако в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства предприятий данный показатель теряет свой смысл.

2) Различия в специфике экономической ситуации и организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние на выбор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Так, основная формула Альтмана предполагает наличие биржевого, активно действующего вторичного рынка акций, на котором определяется их цена.

3) Модели Альтмана (и аналогичные им) не соответствуют современной специфике и организации бизнеса в России, особенностям бухгалтерского и налогового учета.

4) Отсутствие достоверных статистических материалов хозяйственной деятельности промышленных предприятий в России ведет к использованию коэффициентов в статистических моделях, определенных экспертным путем, что не обеспечивает их достаточной точности.

5) Неопределенность внешней и внутренней среды промышленных предприятий, неоднородность выборок в этих моделях, наличие статистических ошибок снижают достоверность известных «точных» математических моделей прогноза банкротства. Отсюда возникает необходимость применения в качестве инструментальных средств методов и моделей нечетко-множественного анализа, позволяющих несколько сгладить субъективный характер экспертной информации, используемой при ее интерпретации и обработке в оценках вероятности банкротства, а также определить границы возникающей при таких оценках неопределенности.

 

 




Поиск по сайту:

©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.