- Отечественная практика по оценке банкротства организации
- Особенности анализа вероятности банкротства сельскохозяйственной организации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»
- Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Матвеев Д.М., Гнилицкая К.И.
- Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Матвеев Д.М., Гнилицкая К.И.
- FEATURES ANALYSIS OF PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF AGRICULTURAL
- Текст научной работы на тему «Особенности анализа вероятности банкротства сельскохозяйственной организации»
- Отечественная практика по оценке банкротства организации
- Оценка вероятности банкротства предприятия на примере ООО «Омская энергосбытовая компания»
- Диагностика вероятности банкротства публичного акционерного общества «Магнит» с использованием различных методик
Отечественная практика по оценке банкротства организации
Особенности анализа вероятности банкротства сельскохозяйственной организации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»
Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Матвеев Д.М., Гнилицкая К.И.
В работе описаны основные модели оценки риска финансовой несостоятельности ( банкротства ) организаций, предлагаемые зарубежными и отечественными учёными. Рассмотрены их основные преимущества и недостатки. Авторами обоснована необходимость использования нескольких методик при оценке риска банкротства организации, что позволяет существенно повысить объективность полученных результатов. Для сравнения эффективности применения описываемых моделей, авторами проведена диагностика вероятности банкротства крупной сельскохозяйственной организации .
Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Матвеев Д.М., Гнилицкая К.И.
Прогнозирование банкротства сельскохозяйственных предприятий Курганской области с использованием западных моделей
FEATURES ANALYSIS OF PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF AGRICULTURAL
The paper describes the basic model of risk assessment of financial insolvency ( bankruptcy ) of the organizations that offered by foreign and domestic scientists. We consider their advantages and disadvantages. The authors of the necessity of using several methods in assessing the risk of bankruptcy the Organization, which can significantly increase the objectivity of the results. To compare the effectiveness of the described model, the authors conducted a large probability of bankruptcy diagnostics Agriculture Organization.
Текст научной работы на тему «Особенности анализа вероятности банкротства сельскохозяйственной организации»
ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ОРГАНИЗАЦИИ
Д.М. Матвеев, канд. экон. наук, доцент К.И. Г нилицкая, магистрант
Новосибирский государственный аграрный университет (Россия, г. Новосибирск)
Аннотация. В работе описаны основные модели оценки риска финансовой несостоятельности (банкротства) организаций, предлагаемые зарубежными и отечественными учёными. Рассмотрены их основные преимущества и недостатки. Авторами обоснована необходимость использования нескольких методик при оценке риска банкротства организации, что позволяет существенно повысить объективность полученных результатов. Для сравнения эффективности применения описываемых моделей, авторами проведена диагностика вероятности банкротства крупной сельскохозяйственной организации.
Ключевые слова: сельскохозяйственные организации, финансовое состояние, методика оценки, банкротство.
В настоящее время существует множество моделей оценки риска несостоятельности (банкротства) организаций. Наиболее распространены факторные модели известных западных экономистов, таких как Альтман, Бивер, Лис, Таффлер и др. Отечественные экономисты разрабатывали собственные модели прогнозирования риска банкротства или адаптировали западные модели к российским условиям. Отдельно среди них можно выделить модели, разработанные О.П. Зайцевой, В.В. Ковалевым, учеными Иркутской государственной экономической академии, Р.С. Сайфулиным и Г.Г. Кадыковым и
Все модели прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами и индикаторами.
Пятифакторная модель Альтмана получила большее распространение. Она обладает рядом неоспоримых достоинств: простота и возможность применения при ограниченной информации; сравнимость показателей; возможность разделения анализируемых компаний на потенциальных
банкротов и не банкротов; высокая точность расчетов.
К недостаткам модели относится то, что она не учитывает российские особенности экономики, не учитывает значение показателей рентабельности и основана на устаревших данных.
Британские ученые Р. Таффлер и Г. Тишоу в 1977 г. предложили четырехфакторную модель. При ее разработке использовался следующий подход: на первой стадии была собрана статистика по восьмидесяти компаниям, как обанкротившимся, так и платежеспособным. С помощью статистического метода, известного как «анализ многомерного дискриминанта», была построена модель платежеспособности.
Достоинством модели Таффлера является высокая точность прогноза вероятности банкротства компании, что связано с большим числом проанализированных компаний.
Недостатками модели являются: ограничение области применения (только для акционерных обществ, акции которых активно торгуются на фондовом рынке); сложность интерпретации итогового значения; использование устаревших данных.
Модель О.П. Зайцевой использует в качестве переменных 6 финансовых показателей, для которых определены нормативные значения. Методика недостаточно хо-
рошо описана, не дана техника расчета коэффициентов. Существует необходимость привлечения данных о коэффициенте загрузки за предыдущие периоды, что ограничивает возможности использования модели при проведении внешнего анализа.
Достоинством модели Иркутской государственной экономической академии является подробное описание механизма разработки и основных этапов расчета. Но значение R-счета практически не коррелирует с результатами, получаемыми при помощи других методов и моделей, поэтому получаемые прогнозы не соответствуют реальному финансовому состоянию предприятий [3].
Несмотря на наличие большого количества методик, позволяющих выполнить
анализ финансовой состоятельности организации с той или иной степенью вероятности, ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной. Поэтому при диагностике банкротства организации целесообразно использовать несколько методик одновременно, учитывая специфику ситуации, и сравнивать полученные результаты на предмет возможной угрозы потери платёжеспособности оцениваемого предприятия в перспективе.
Для сравнения эффективности применения описанных выше моделей оценки риска банкротства, авторами выполнен анализ финансовой отчётности
Таблица 1. Расчет вероятности банкротства по модифицированной пятифакторной модели Альтмана
Показатель 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г.
X1 = оборотный капитал к сумме активов предприятия 0,68 0,74 0,77 0,31 0,38
X2 = нераспределенная прибыль к сумме активов предприятия 0,56 0,62 0,65 0,64 0,68
X3 = прибыль до налогообложения к общей стоимости активов 0,11 0,14 0,05 0,02 0,04
Х4 = собственный капитал/заемный капитал 2,26 2,81 3,34 3,15 3,74
Х5 = объем продаж к общей величине активов предприятия 0,28 0,32 0,28 0,20 0,30
Индекс Альтмана Z=0,717*X1+0,847*X2+3,107*X3+0,42*X4+0,995*X5 2,53 2,99 2,94 2,35 2,84
Результаты анализа по модифицирован- чение анализируемого периода был крайне ной пятифакторной модели Альтмана по- мал, так как значение индекса Z больше казали, что ситуация на предприятии ста- 1,23 (табл. 1). бильна, риск неплатежеспособности в те-
Таблица 2. Расчет комплексного показателя предсказания финансового кризиса по модели Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова___________________________________________
Показатель 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г.
К1 — коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами 0,4 0,5 0,7 1,0 0,8
К2 — коэффициент текущей ликвидности 8,0 27,4 42,3 40,6 33,8
КЗ — коэффициент оборачиваемости активов 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3
К4 — коэффициент менеджмента, рассчитываемый как отношение прибыли от реализации к выручке 0,3 0,4 0,1 0,0 (0,005) 0,1
К5 — рентабельность собственного капитала по прибыли от продаж 16,4 20,7 6,5 2,9 5,5
R = 2*К1+ 0,1*К2 + 0,08*К3 + 0,45*К4 + К5 18,2 24,6 12,2 9,0 10,5
Расчёты, выполненные по методике Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова, дали схожие результаты. Комплексный показатель Р.С. Сайфулина показал, что финансовое состояние ЗАО «Коневское» является достаточно удовлетворительным. Фактическое значение показателя R на протя-
жении исследуемого периода находится выше норматива, равного единице. При этом следует отметить негативную динамику по нему, сложившуюся за последние 5 лет. Наиболее сильное сокращение его значения было отмечено в 2012 году — на 12,4 пункта, по сравнению с 2011 годом.
Таблица 3. Рейтинговая оценка финансового состояния предприятия
Наименование коэффициента (нормативное значение) Значение на конец 2010 г. Значение на конец 2014 г. Изменение за период Оценка (в баллах) на конец 2010 г. Оценка (в баллах) на конец 2014 г.
Коэффициент независимости (>0,4) 0,7 0,8 0,1 20 20
Соотношение заемных и собственных средств (0,3 — 1) 0,4 0,3 — 0,1 15 15
Коэффициент покрытия (общий) (>1) 4,0 4,2 0,2 20 20
Промежуточный коэффициент покрытия (>0,6) 0,2 0,3 0,1 0 0
Коэффициент абсолютной ликвидности (>0,1) 0,3 0,5 0,2 10 10
Рентабельность продаж (>0,1) 38,6 12,7 — 25,9 10 10
Рентабельность основной деятельности (>0,1) 52,4 16,1 — 36,3 10 10
Выполнение «золотого правила» (да/нет) нет нет — 0 0
Выполнив рейтинговую оценку финансового состояния исследуемого предприятия, и в ходе определения его класса платежеспособности, было выявлено, что оно относится к первому классу, так как совокупное значение показателей составляет 85 баллов (табл. 3). Это означает, что данное хозяйство финансово устойчиво и об-
ладает высоким уровнем кредитоспособности.
Из представленных выше методик оценки вероятности банкротства зарубежных экономистов, предпочтение было отдано предлагаемой Р. Таффлером и Г. Тишоу.
Таблица 4. Расчет вероятности банкротства по модели Р. Таффлера и Г. Тишоу
Показатель 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г.
Xi = отношение прибыли от продаж к краткосрочным обязательствам 0,6 1,1 0,3 0,0 0,9
Х2 = отношение оборотного капитала к сумме обязательств 1,1 1,2 1,4 1,4 1,2
Х3 = отношение краткосрочных обязательств к сумме активов 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1
Х4 = отношение выручки от реализации к сумме активов 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3
Z = 0,053 X1 + 0,13 X2 + 0,18 X3 + 0,16 Х4 0,2 0,3 0,3 0,2 0,3
Значение Z на протяжении рассматриваемого периода находится в диапазоне 0,2-0,3, что указывает на некоторую неопределенность в финансовом состоянии изучаемой организации.
Ещё одной методикой используемой для оценки вероятности наступления бан-
кротства, была выбрана шестифакторная модель Зайцевой О.П. Она показала, что фактическое значение комплексного коэффициента банкротства (R) ниже нормативного и говорит о низкой вероятности банкротства (табл. 5).
Таблица 5. Расчет вероятности банкротства по модели О.П. Зайцевой
Показатель 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г.
К1 — коэффициент убыточности предприятия 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
К2 — коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженностей 3,7 0,7 1,9 2,7 0,9
К3 — коэффициент соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов 0,4 0,3 0,4 0,4 0,3
К4 — убыточность продаж продукции 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
К5 — коэффициент соотношения заемного и собственного капитала 0,4 0,4 0,3 0,3 0,4
Кб — коэффициент загрузки активов 3,6 3,1 3,5 4,9 3,2
R = 0,25К1 + 0,1К2 + 0,2К3 + 0,25К4 + 0,1К5+ 0,1Кб 0,81 0,44 0,62 0,84 0,50
Последней моделью используемой в исследовании была четырехфакторная R-модель Иркутской государственной экономической академии. Данная модель на
основе регрессионного уравнения позволяет рассчитать интегральный показатель R, характеризующий уровень возможного риска банкротства предприятия [1].
Таблица 6. Расчет вероятности банкротства по модели Иркутской государственной экономической академии (ИГЭА)_____________________________________________________
Показатель 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г.
X1= отношение чистого оборотного (работающего) капитала к активам 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3
X2= отношение чистой прибыли к собственному капиталу 0,2 0,2 0,1 0,0 (0,03) 0,2
X3= отношение чистого дохода к валюте баланса 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3
X4= отношение чистой прибыли к суммарным затратам 0,5 0,7 0,2 0,1 0,6
R = 8,38 X1 + X2 + 0,054 X3 + 0,63 X4 3,0 3,2 2,8 2,6 3,1
Согласно полученным результатам выполненного анализа по данной модели, вероятность угрозы банкротства
ЗАО «Коневское» за период с 2010 по 2014 гг. оценивается как минимальная (до 10%).
Таблица 7. Сравнительная оценка результатов диагностики угрозы вероятности наступления банкротства ЗАО «Коневское» за 2010-2014 гг._____________________________
Наименование методики, ее автор Значение результативного показателя (оценка степени вероятности наступления банкротства)
Пятифакторная модель Альтмана 2,53 (низкая) 2,99 (низкая) 2,94 (низкая) 2,35 (низкая) 2,86 (низкая)
Модель Р.С. Сайфулина 18,2 (низкая) 24,6 (низкая) 12,2 (низкая) 9,0 (низкая) 22,1 (низкая)
Модель Р. Таффлера и Г. Тишоу 0,2 (неопредлен-ное состояние) 0,3 (неопредлен-ное состояние) 0,3 (неопредлен-ное состояние) 0,2 (неопред-ленное состояние) 0,3 (неопределенное состояние)
Модель О.П. Зайцевой 0,81 (низкая) 0,44 (низкая) 0,62 (низкая) 0,84 (низкая) 0,56 (низкая)
Модель Иркутской государственной экономической академии (ИГЭА) 3,0 (низкая) 3,2 (низкая) 2,8 (низкая) 2,6 (низкая) 3,0 (низкая)
Анализ полученных данных указывает на наличие однородных выводов. Оценки угрозы банкротства ЗАО «Коневское», проведенные по методике О.П. Зайцевой, модели Сайфулина-Кадыкова, пятифакторной модели прогнозирования и модели Иркутской государственной экономической академии позволяют констатировать, что предприятие находится в устойчивом финансовом состоянии, имеет высокий уровень платежеспособности и финансово устойчиво.
Однако, согласно оценкам, полученным по методике Р. Таффлера и Г. Тишоу, значение показателя Z варьирует от 0,2-0,3, что говорит о состоянии финансовой неопределенности в организации.
Ключевой причиной, влияющей на разрозненность выводов о финансовой устойчивости и диагностики угрозы банкротства, служит привязка моделей к определенному показателю. Так, например, согласно
лина-Кадыкова угроза банкротства ЗАО «Коневское» оценивается как низкая из-за основополагающего влияния коэффициента обеспеченности собственными средствами на результативный показатель (Z-счет) [4]. Для модели Иркутской государственной экономической академии ключевым фактором являются коэффициенты оборачиваемости запасов и эффективности использования активов предприятия.
Стоит отметить, что в уравнении Р. Таффлера и Г. Тишоу переменная Xi играет доминирующую роль, а прогностическая способность модели ниже по сравнению с Z-счетом Альтмана, в результате чего незначительные колебания экономической обстановки и возможные ошибки в исходных данных, при расчете финансовых коэффициентов и индекса в целом, могут приводить к ошибочным выводам [5].
1. Методы оценки вероятности банкротства предприятия: учеб. пособие / И.И. Мазурова, Н.П. Белозерова, Т.М. Леонова. — СПб.: Изд-во СПбГУ-ЭФ, 2012. — 53 с.
2. О несостоятельности (банкротстве): Федеральный Закон от 26 октября 2002 № 127-
ФЗ (ред. от 29.12.2014). [Электронный ресурс]. URL:
http://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 173430/
3. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник / Г.В. Савицкая. — М.: ИНФРА-М, 2011. — 104 с.
4. Силион С.С. Зарубежный и отечественный подходы прогнозирования банкротства организации // Фундаментальные и прикладные исследования: проблемы и результаты. -2014. — № 12. — С. 184-188.
5. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа: учебное пособие. — М.: ИНФРА-М, 2005. — 35 с.
FEATURES ANALYSIS OF PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF AGRICULTURAL
DM Matveev, candidate of economic sciences, associate professor KI Gnilitskaya, graduate student Novosibirsk state agrarian university (Russia, Novosibirsk)
Abstract. The paper describes the basic model of risk assessment of financial insolvency (bankruptcy) of the organizations that offered by foreign and domestic scientists. We consider their advantages and disadvantages. The authors of the necessity of using several methods in assessing the risk of bankruptcy the Organization, which can significantly increase the objectivity of the results. To compare the effectiveness of the described model, the authors conducted a large probability of bankruptcy diagnostics Agriculture Organization.
Keywords: agricultural organizations, financial condition, estimation procedure, bankruptcy.
Отечественная практика по оценке банкротства организации
Водопьянова Д. В., Уродовских В. Н. Отечественная практика по оценке банкротства организации // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2016. – № 1 (январь). – С. 46–50. – URL: http://e-koncept.ru/2016/16010.htm.
Аннотация. На современном этапе развития российской экономики первостепенное значение приобретает объективность предсказания банкротства, а также выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия. За последние десять лет очень многие коммерческие организации всевозможных форм собственности оказались на грани банкротства, поэтому сегодня проблема его прогнозирования чрезвычайно актуальна в Российской Федерации. Работа посвящена рассмотрению отечественных практик по оценке банкротства организации.
Прогнозирование банкротства или кризисов в развитии предприятия, приводящих к банкротству, призвано заблаговременно предупреждать о том, что предприятию грозит несостоятельность (банкротство), и определить адекватную финансовую стратегию предприятия. Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии – понятия синонимичные; банкротство рассматривается как крайнее проявление кризиса.
В действительности же дело обстоит иначе: предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим), и банкротство лишь один из них.
Целью данной статьи является рассмотрение отечественных моделей прогнозирования банкротства, построенных с помощью инструментария множественного дискриминантного анализа (MDA).
Ниже приведены наиболее известные модели прогнозирования банкротства на примере предприятия ПАО «ЛХМП» Липецкий хлебозавод № 3 и комментарии к ним.
В табл. 1–2 приведем исходные данные для расчета примера оценки несостоятельности предприятия.
Одна из первых отечественных моделей прогнозирования банкротства предприятия была предложена А. Ю. Беликовым в своей диссертации в 1998 г. Научным руководителем у него была Г. В. Давыдова. Поэтому более правильно называть эту модель оценки финансовой устойчивости предприятия моделью Беликова – Давыдовой. Зачастую эту модель называют моделью ИГЭА. Регрессионная формула модели выглядит следующим образом:
Состав имущества и его источников ПАО «ЛХМП» Липецкий хлебозавод № 3 за 2012–2014 гг.
Оценка вероятности банкротства предприятия на примере ООО «Омская энергосбытовая компания»
Халиуллин И. С., Мозжерина Т. Г. Оценка вероятности банкротства предприятия на примере ООО «Омская энергосбытовая компания» // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2017. – Т. 39. – С. 676–680. – URL: http://e-koncept.ru/2017/970462.htm.
Аннотация. В статье приведен анализ финансового положения и оценка вероятности банкротства ООО «Омская энергосбытовая компания» с использованием наиболее известных зарубежных и отечественных многофакторных моделей прогнозирования финансовой несостоятельности организаций.
Халиуллин Илья Сергеевич,магистрант 2 курса, ФГБОУ ВО «Омский государственный аграрный университет им. П.А. Столыпина», г. ОмскTatarin00793@gmail.com
Мозжерина Татьяна Геннадьевнакандидат экономических наук, доцент кафедры экономики, бухгалтерского учёта и финансового контроля ФГБОУ ВО «Омский государственный аграрный университет им. П.А. Столыпина», г. Омскmtg310879@mail.ru
Оценка вероятности банкротствапредприятия на примереООО «Омская энергосбытовая компания»
Аннотация.В статье приведен анализ финансового положения и оценка вероятности банкротства ООО «Омская энергосбытовая компания» с использованием наиболее известных зарубежных и отечественных многофакторных моделей прогнозирования финансовой несостоятельности организаций.Ключевые слова:финансовое положение, ООО «ОЭК», банкротство, анализ.
2016гг. по четырем зарубежным и одной отечественной математическим моделям, а именно: значения Zкритериев, вероятность банкротства, а также относительные отклонения значения Zкритерия по состоянию 9 месяцев 2016 годапо каждой модели от его значений в 2014 и 2015гг. В качестве исходных данных для оценки послужили финансовая отчетность ООО «ОЭК»за 2014, 2015и 9 месяцев 2016гг. (Форма N 1″Бухгалтерский баланс», Форма N 2″Отчет о финансовых результатах»).Таблица 1Сравнительная характеристика моделей, отражающихфинансовое состояние ООО «ОЭК»
Результаты оценки вероятности банкротства компании в 20142016гг. по двухфакторной модели Альтмана представлены в строке 1 табл. 1. Данная модель является одной из самых простых и доступных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние таких показателей, как коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах. Анализ изменения значений Zпоказателя при использовании данной модели говорит о том, что ООО «ОЭК»финансово устойчиво, вероятность его банкротства в период 2014
Наименование коэффициента2014 г.2015 г.9 месяцев 2016 г.Коэффициент абсолютной ликвидности (К1)0,5820,4800,964Промежуточный коэффициент ликвидности (К2)0,6500,5550,992Коэффициент текущей ликвидности (К3)0,6980,6051,035Коэффициент соотношения собственных и заемных средств (К4)0,0680,2410,529Коэффициент автономии0,0630,1940,346Рентабельность продаж (К5)0,0310,0560,143Сумма баллов (S)0,410,400,73Коэффициент финансовой зависимости (КЗ)0,940,810,65Собственные оборотные средства (СОС), тыс. руб.60 91482 2389 017Собственные и долгосрочные источники формирования запасов (СДИ), тыс. руб.60 18482 2389 074Общая величина основных источников формирования запасов (ОИ), тыс. руб.138 779125 713269 851
В первую очередь в табл. 2представлен коэффициент абсолютной ликвидности, который характеризует компанию с точки зрения способности осуществлять обязательства в краткосрочной перспективе за счет текущих активов. Нормативное значение данного коэффициента 0,2. Таким образом, в 2014
Диагностика вероятности банкротства публичного акционерного общества «Магнит» с использованием различных методик
Чернядьева, В. Н. Диагностика вероятности банкротства публичного акционерного общества «Магнит» с использованием различных методик / В. Н. Чернядьева. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 2 (292). — С. 311-315. — URL: https://moluch.ru/archive/292/66170/ (дата обращения: 22.11.2022).
Статья посвящена вопросу, касающегося процесса банкротства (несостоятельности) публичного акционерного общества «Магнит» (далее ПАО «Магнит).
Ключевые слова: банкротство, несостоятельность, модели.
В настоящее время в экономике РФ наблюдается кризис неплатежей, в связи с чем особое значение уделяется мероприятиям и мерам по предотвращению кризисных ситуаций и стабилизации финансового состояния корпораций.
С целью прогнозирования банкротства разработано множество методик, как отечественных, так и зарубежных.
ПАО «Магнит» является холдинговой компанией группы обществ, занимающихся розничной торговлей. «Магнит» является одной из ведущих розничных сетей по торговле продуктами питания в России.
С помощью нескольких моделей оценим вероятность банкротства ПАО «Магнит». Для оценки потенциального банкротства корпорации. Коэффициент возможной утраты платежеспособности равен 2,865 и соответствует нормативному значению 1. Это означает, что в ближайшие три месяца корпорация не утратит свою платежеспособность.
В таблице 1 выполним расчет вероятности банкротства предприятия по пятифакторной модели Э. Альтмана, предложенной в 1983 году.
Оценка вероятности банкротства по модели Альтмана
Доля чистого оборотного капитала в общей величине активов (Х1)
Доля накопленной прибыли в общей величине активов (Х2)
Коэффициент рентабельности активов, рассчитанный по прибыли до уплаты налогов и процентов (Х3)
Коэффициент соотношения акционерного капитала и обязательств (Х4)
Коэффициент оборачиваемости активов (Х5)
Источник: рассчитано на основе бухгалтерской отчетности
По полученным данным, Z удовлетворяет диапазону (1,23;2,89), это означает, что ПАО «Магнит» по данной модели находится в зоне неопределенности. Однако, данная модель не совсем применима для России, поэтому далее в таблице 2 осуществим прогноз вероятности банкротства корпорации по четырехфакторной модели Э. Альтмана.
Оценка вероятности банкротства по модели Альтмана
Доля оборотного капитала в общей величине активов (Х1)
Доля нераспределенной прибыли в общей величине активов (Х2)
Доля собственного капитала в заемном капитале (Х4)
Источник: рассчитано на основе бухгалтерской отчетности
Таким образом, согласно полученным расчетам, ПАО «Магнит» в 2018 году имеет низкую вероятность банкротства.
Далее рассчитаем прогноз несостоятельности предприятия, на основе пятифакторной модели российских ученых Ковалева В. В. и Волковой О. Н. (см. табл. 3).
Оценка вероятности банкротства ПАО «Магнит» по модели Ковалева-Волковой
Значение N
Нормативное значение H
Итоговое значение показателя (R=N/H)