Фінанси підприємств - Славюк P.А. - Модель Фулмера

Учені Іркутської державної економічної академії запропонували чотирифакторну модель прогнозу ризику банкрутства (модель ):

, (17.7)

де - оборотний капітал / активи;

- чистий прибуток / власний капітал;

- виручка від реалізації / активи;

- чистий прибуток / інтегральні витрати.

Імовірність банкрутства підприємства відповідно до значення моделі R визначається так, як показано в табл. 17.2.

Таблиця 17.2

Визначення ймовірності банкрутства за чотирифакторною моделлю

Значення r (коефіцієнта ймовірності банкрутства)

Імовірність банкрутства, %

Менше ніж 0

Максимальна (90-100)

0-0,18

Висока (60-80)

0,18-0,32

Середня (35-50)

0,32-0,42

Низька (15-20)

Більше ніж 0,42

Мінімальна (до 10)

Прогнозна модель Таффлера

Британський учений Р. Таффлер (Taffler) запропонував 1977 року чотирифакторну прогнозну модель, використавши такий підхід:

, (17.8)

де - операційний прибуток / короткострокові зобов'язання;

- оборотні активи / сума зобов'язань;

- короткострокові зобов'язання / сума активів;

- виторг / сума активів.

Якщо величина Z-рахунку більша ніж 0,3, це свідчить, що фірма має непогані довгострокові перспективи, а якщо менше ніж 0,2, то банкрутство більш ніж імовірне.

Модель Фулмера

, (17.9)

де

За результатами моделі можна отримати такий прогноз:

- за - втрата платоспроможності неминуча;

- за - компанія функціонує нормально.

Модель Спрингейта

, (17.10)

де - робочий капітал / загальна вартість активів;

- оподатковуваний прибуток і проценти / загальна вартість активів;

- оподатковуваний прибуток / короткострокова заборгованість;

- обсяг продажу / загальна вартість активів.

Вважається, що точність прогнозування банкрутства за цією моделлю становить 92%, однак згодом цей показник меншає. Якщо Z < 0,862, то підприємство вважається потенційним банкрутом.

Узагальнена модель, побудована на основі дискримінантної функції

Згідно з деякими методиками прогнозування банкрутства побудована універсальна дискримінантна функція:

, (17.11)

де - cash-flow / зобов'язання;

- валюта балансу;

- прибуток / валюта балансу;

- прибуток / виручка від реалізації;

- виробничі запаси / виручка від реалізації;

- оборотність основного капіталу (виручка від реалізації / валюта балансу).

Отримані значення Z-показника можна інтерпретувати так:

Z > 2 - підприємство вважається фінансово стійким, і йому не загрожує банкрутство;

1 < Z < 2 - фінансова рівновага (фінансова стійкість) підприємства порушена, але за умови переходу до антикризового управління банкрутство йому не загрожує;

0 < Z < 1 - підприємству загрожує банкрутство, якщо воно не здійснить санаційних дій;

Z < 0 - підприємство є напівбанкрутом.

Модель PAS-коефіцієнта

Для посилення прогнозуючої ролі моделей можна трансформувати Z-коефіцієнт у PAS-коефіцієнт (Perfomans Analysys Score), що дозволяє відстежувати діяльність компанії в часі. Вивчаючи PAS-коефіцієнт як вище, так і нижче від критичного рівня, легко визначити моменти занепаду і відродження компанії.

PAS-коефіцієнт - це відносний рівень діяльності компанії, виведений на основі її Z-коефіцієнта за певний рік і виражений у процентах від І до 100. Наприклад, PAS-коефіцієнт, рівний 50, вказує на те, що діяльність компанії оцінюється задовільно, тоді як PAS-коефіцієнт, рівний 10, свідчить про те, що лише 10% компаній перебувають у гіршому стані (незадовільна ситуація). Отже, розрахувавши Z-коефіцієнт для компанії, можна потім трансформувати абсолютну міру фінансового стану у відносну міру фінансової діяльності. Іншими словами, якщо Z-коефіцієнт може свідчити про те, що компанія перебуває в ризикованому стані, то PAS-коефіцієнт відображає історичну тенденцію та поточну діяльність на перспективу.

Сильною стороною такого підходу є його здатність поєднувати ключові характеристики звіту про прибутки і збитки балансу в єдине співвідношення. Так, компанія, що одержує великі прибутки, але слабка з погляду балансу, може бути зіставлена з менш прибутковою, баланс якої врівноважений. Таким чином, розрахувавши PAS-коефіцієнт, можна швидко оцінити фінансовий ризик, пов'язаний з даною компанією. Тобто підхід ґрунтується на принципі, що ціле цінніше, ніж сума його складових.

Додатковою особливістю цього підходу є використання "рейтингу ризику" для подальшого виявлення прихованого ризику. Цей рейтинг статистично визначається тільки, якщо компанія має від'ємний Z-коефіцієнт, і обчислюється на основі тренда Z-коефіцієнта, величини від'ємного Z-коефіцієнта і числа років, протягом яких компанія перебувала в ризикованому фінансовому стані. Використовуючи п'ятибальну шкалу, в якій 1 вказує на "ризик, але незначну ймовірність негайної кризи", а 5 означає "абсолютну неможливість збереження колишнього стану", менеджер оперує готовими засобами для оцінки загального балансу ризиків.

Безумовно, більшість наведених моделей розроблена для відмінних від тих, що в Україні, економічних умов. Відмінності в темпах інфляції і фазах циклу, особливо в фондо-, енерго-, трудомісткості виробництв, інший податковий клімат вимагають відповідного коригування моделей.

Разом з тим саме використання інтегрального підходу в оцінюванні і прогнозуванні фінансового стану підприємств значно підвищить якість аналізу і об'єктивність його висновків, а вживання відповідних моделей дозволить досить оперативно виявляти потенційних банкрутів, завчасно доводити інформацію про них до зацікавлених осіб. Це значною мірою пом'якшить наслідки неспроможності для господарських партнерів підприємств, їхніх кредиторів, населення.

Модель Спрингейта
Узагальнена модель, побудована на основі дискримінантної функції
Модель PAS-коефіцієнта
Методи прогнозування банкрутства, засновані на використанні порівняльного аналізу
Методика якісного аналізу В. В. Ковальова
Метод Аргенті (А-рахунок)
Методика компанії ERNST & WHINNEY
Метод Скоуна
17.5. ПОРЯДОК ОГОЛОШЕННЯ ПІДПРИЄМСТВА БАНКРУТОМ І МЕХАНІЗМ РОЗПОДІЛУ КОНКУРСНОЇ МАСИ
Питання для самоконтролю
© Westudents.com.ua Всі права захищені.
Бібліотека українських підручників 2010 - 2020
Всі матеріалі представлені лише для ознайомлення і не несуть ніякої комерційної цінностію
Электронна пошта: site7smile@yandex.ru