Зарубежный опыт оценки финансового состояния предприятия

3.2 Зарубежный опыт оценки финансового состояния предприятия

За рубежом проблемой оценки финансового состояния коммерческого предприятия занимаются многие ученые: Коробоу Л., Штур О., Мартин Д., Браун М. и многие другие. На основе создания ими систем комплексного анализа деятельности фирмы практически каждый желающий сможет без особых усилий получить интересующие его данные о функционировании предприятия.

На западе интерес к финансовым данным компаний очень высок . это связано с тем, что различные категории пользователей информации в той или иной степени заинтересованы в результатах финансовой деятельности компании.

Пользователи финансовых отчетов делятся на внутренних и внешних. К первым относят администрацию ко вторым – кредиторов и инвесторов. Кредиторы предоставляют займы, принимают векселя или покупают облигации, по которым получают проценты. Они рассчитывают на погашение займов в соответствии с заключенным соглашением. Инвесторы покупают акции в расчете на получение дивидендов и на увеличении их рыночной стоимости те и другие подвергают себя риску: кредитор тем, что должник может и не вернуть долга, инвестор, что высоких дивидендов или вообще или рыночная цена на акции упадет.

Чтобы свести риск к минимуму при осуществлении вложений анализируют финансовое положение каждого отдельного предприятия.

Результаты деятельности фирмы в прошлом часто являются хорошим индикатором перспектив развития. По этому инвестора или кредитора интересуют имевшие место в прошлом тенденции реализации товаров и услуг, издержек, движений денежных средств и прибыли от осуществленных инвестиций. Кроме того, анализ текущего состояния компании позволяет оценить положение на данный момент, например, состояние и структуру активов, денежных средств, соотношение между задолженностью компании и ее капиталом, разумность величины материально – производственных запасов и дебиторской задолжности. Знание финансового состояния фирмы в прошлом и настоящем является необходимым для выполнения другой задачи анализа финансового положения – оценки перспектив развития компании.

Многие аналитики используют приблизительные оценки определения важнейших финансовых коэффициентов. Например, долгое время считалось, что если текущий коэффициент (отношения оборотных средств к краткосрочным обязательствам) равен 2, то это хорошо. Хотя подобные показатели помогают при подготовке дальнейших исследований, нельзя утверждать, что они подходят любой компании. Фирма с текущим коэффициентом большим, чем 2:1, может иметь слабое финансовое положение: слишком большая дебиторская задолженность, значительные, несоответствующие требованиям времени материальные запасы, слабый контроль за денежными операциями. Другая компания имеет коэффициент покрытия меньше 2:1, но благодаря хорошему управлению находиться в прекрасном финансовом состоянии, таким образом, подобные оценки должны применяться с большой осторожностью.

Метод сравнения финансовых результатов одной и той же компании за определенный период времени имеет преимущество перед приемом, рассмотренным выше. Этот прием позволяет увидеть изменения в лучшую или худшую сторону, а также прогнозировать будущие тенденции развития. Однако в переломные периоды деятельности следует осторожно делать прогнозы на будущее. Другой недостаток заключается в том, что хорошие результаты в прошлом могут оказаться неприемлемыми в настоящем или будущем, например, даже если доходы с инвестиций выросли с 3 до 4 %, уровень доходов в 5 % может оказаться недостаточным в отраслевых показателей необходимо учитывать следующее отчетном периоде.

Использование отраслевых показателей, в какой-то степени позволяет устранить негативные стороны предшествующих способов оценки. Этот метод предполагает сопоставление итогов деятельности фирмы с другими компаниями той же отрасли. При использовании Во-первых, хотя две компании действуют в одной отрасли промышленности, они могут несопоставимы. Во-вторых, большинство крупных компаний действуют больше чем в одной отрасли. Некоторые из них диверсифицировали свою деятельность, превратились в конгломераты, функционирующие во многих не связанных отраслях. Различные подразделения такой компании имеют не одинаковые уровни рентабельности и риска. При применении сводных финансовых отчетов для финансового анализа часто становится невозможным использовать в качестве ориентира отраслевые показатели.

Но, несмотря на все эти недостатки, при отсутствии данных о деятельности компании в прошлом наилучшим является использование отраслевых показателей для оценки текущей деятельности.

Внешний анализ осуществляется на основе данных публикуемых отчетов компаний, информации комиссии по ценным бумагам и биржевым операциям, экономической периодики и консультаций фирм, оказывающих услуги по вопросам кредитования и осуществления инвестиций [39, c. 122].

Методика проведения зарубежного анализа во многом схожа с принципами оценки финансового состояния в отечественной практике.

Различия наблюдаются в информационном обеспечении лиц, проводящих анализ. За рубежом практически каждое заинтересованное лицо может получить информацию о деятельности любой фирмы.

В зарубежной экономической литературе предлагается большое количество всевозможных методик и математических моделей диагностики финансового состояния предприятий. Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. В связи с отсутствием статистики банкротства предприятий по причине молодости института банкротства в нашей стране затруднены собственные разработки, основанные на реалиях нашей экономики и направленные на достоверное прогнозирование возможного банкротства [38, с.65]. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные У. Бивером и Э. Альтманом. Финансовым аналитиком У. Бивером была предложена своя система показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства. Аналитик изучал проблемы фирм, связанные с неспособностью выполнять свои финансовые обязательства. У. Бивер создал базу данных, которую использовал потом в своей модели для статистического тестирования надежности 30 коэффициентов. Среднее значение данных показателей у фирм, не имевших финансовых проблем, сравнивалось с величиной показателей у компаний, которые позже обанкротились. Система показателей Бивера приведена в таблице 9.

В оценке вероятности банкротства (американская практика) используется двухфакторная модель. Для нее выбирают два ключевых показателя, по которым оценивается вероятность банкротства организации. В американской практике для определения итогового показателя вероятности банкротства (Z₂) используют показатель текущей ликвидности и показатель удельного веса заемных средств в активах. Они умножаются на соответствующие константы – определенные практическими расчетами весовые коэффициенты (α, β, γ). В результате получается следующая формула:

Z₂ = α + β * Коэффициент текущей ликвидности + γ * Удельный вес заемных средств в активах (в долях единицы) (34)

где α = - 0,3877;

β = - 1,0736;

γ = + 0,0579.

Если в результате расчета значение Z₂ < 0, то вероятность банкротства не

Таблица 9-Система показателей Бивера, применительно к российской отчетности

велика. Если же Z₂ > 0, то существует высокая вероятность банкротства анализируемого предприятия. Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель - рентабельность активов. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям - банкротам в России не были определены. Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов [13, с.19].

Исходя, из формулы № 34 рассчитаем двухфакторную модель Альтмана на примере ОАО «НМУ-3» за 2007 – 2009 год.

Z₂₀₀₇ = -0,3877 + (-1,0736 * 2,32) + (0,0579 * 0,12) = (-0,3877) + (-2,49) +0,007 = -2,9;

Z₂₀₀₈ = -0,3877 + (-1,0736 * 5,3) + (0,0579 * 0,16) = (-0,3877) + (-5,7) + 0,01 = -6,1;

Z₂₀₀₉ = -0,3877 + (-1,0736 * 2,7) + (0,0579 * 0,28) = (-0,3877) + (-2,8) + 0,01 = -3,2.

Таким образом, рассчитав двухфакторную модель на примере ОАО «НМУ-3» следует, что в 2007 году Z = -2,9, в 2008 году -6,1, в 2009 году – -3,2. Следовательно, для данного предприятия вероятность банкротства невелика.

Двухфакторная модель не обеспечивает комплексной оценки финансового положения организации. Поэтому зарубежные аналитики используют пятифакторную модель (Z₅) Альтмана. Она представляет собой линейную дискриминантную функцию.

Z₅ = 1,2((Текущие активы – Текущие обязательства) / Все обязательства) + 1,4(Нераспределенная прибыль / Все активы) + 3,3(Прибыль до уплаты процентов и налогов / Все активы) + 0,6(Рыночная стоимость обыкновенных и привилегированных акций / Все активы) + 1,0(Объем продаж / Все активы)

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах (-14, +22). В зависимости от значения «Z – счета» по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

если Z₅ < 1,8 – вероятность банкротства очень высока;

1,81 < Z₅ < 2,7 – вероятность банкротства средняя;

2,8 < Z₅ < 2,9 – банкротство возможно, но при определенных обстоятельствах;

Z₅ > 3,0 – очень малая вероятность банкротства.

Итоговый показатель – «показатель Z» Альтмана является результатом дискриминантной функции. Очевидно, что «более здоровыми» являются компании, у которых больше «число Z». Профессор Альтман установил, что предприятия, у которых «показатель Z» превышал 2,99, отличались финансовой стабильностью, и в дальнейшем в их деятельности каких – либо осложнений не наблюдалось. Фирмы у которых данный показатель был меньше 1,81 (разумеется, включая и отрицательные числа), рано или поздно приходили к банкротству. Лишь незначительная группа подобных фирм выжила. Для предприятий с показателем между 1,81 и 2,99 невозможно было составить четкий и убедительный прогноз.

При этом Z – коэффициент имеет общий серьезный недостаток - по существу, его можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Существует и другая модель Альтмана, которую можно использовать для расчетов не только в акционерных обществах открытого типа. В нее также включены пять показателей, но с другими константами.

Z^F= 0,717 х₁ + 0,847 х₂ + 3,107 х₃ + 0,42 х₄ + 0,995 х₅ (36)

где х₁ – отношение собственного оборотного капитала к величине активов предприятия;

х₂ – отношение чистой прибыли к величине активов предприятия, т.е. экономическая рентабельность (R₄), в долях единицы;

х₃ – отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к величине активов предприятия;

х₄ – отношение величины собственного капитала к величине заемного капитала предприятия;

х₅ – отношение выручки от продажи продукции к величине активов предприятия, т.е. ресурсоотдача (d₁).

Если значение показателя Z^F< 1,23, то вероятность банкротства очень высокая. А если Z^F> 1,23, то банкротство не грозит предприятию в ближайшее время. Следует отметить, что весовые коэффициенты – константы в этих моделях рассчитаны исходя из финансовых условий, сложившихся в США [13, с.22].

Согласно формуле № 36 рассчитаем пятифакторную модель (Z^F) Альтмана на примере ОАО «НМУ-3» за 2007- 2009 год.

Z^F₂₀₀₇= (0,717*0,86) + (0,847*0,32) + (3,107*0,43) + (0,42*7,72) + (0,995*3,21) = 0,62 + 0,28 + 1,34 + 3,25 + 3,20 = 8,69;

Z^F₂₀₀₈= (0,717*0,69) + (0,847*0,27) + (3,107*0,37) + (0,42*5,18) + (0,995*1,9) = 0,49 + 0,23 + 1,14 + 2,17 + 1,9 = 5,9;

Z^F₂₀₀₉= (0,717*0,49) + (0,847*0,22) + (3,107*0,29) + (0,42*2,54) + (0,995*3,1) = 0,35 + 0,18 + 0,9 + 1,06 = 2,49.

Таким образом, Z^Fза 2007 год равен 8,69, за 2008 год – 5,9, на конец 2009 года – 2,49. Это свидетельствует об очень малой вероятности банкротства.

Практика показывает, что в отдельных случаях можно использовать модель Коннана – Гольдера, которая описывает вероятность наступления кризисной ситуации для различных значений индекса КG:

КG = - 0,16 * х₁ – 0,22 * х₂ + 0,87 * х₃ – 0,10 * х₄ – 0,24 * х₅(37)

где х₁ – доля быстро реализуемых ликвидных средств (денежные средства + краткосрочные финансовые вложения + краткосрочная дебиторская задолженность) в активах;

х₂ – доля долгосрочных источников финансирования в пассивах;

х₃ – отношение финансовых расходов (уплаченные проценты по заемным средствам + налог на прибыль) к нетто-выручке от продаж;

х₄ – доля расходов на персонал в валовой прибыли;

х₅ – соотношение накопленной прибыли и заемного капитала.

Отсутствие в России статистических материалов по организациям банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путем, с нашей точки зрения, не обеспечивает их достаточной точности [38, с.70].

Российские ученые Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предприняли попытку адаптировать модель «Z - счет» Э. Альтмана к российским условиям. Они предложили использовать для оценки финансового состояния предприятия рейтинговое число:

R = 2 Ко + 0,1 Ктл + 0,08 Ки + 0,45 Км + Кпр (38)

где Ко – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Ктл – коэффициент текущей ликвидности;

Ки – коэффициент оборачиваемости активов;

Км – коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

Кпр – рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровнем рейтинговое число будет равно единице и организация будет иметь удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

Модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова является наиболее точной из всех представленных моделей, однако небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя («рейтингового числа») на:

R₁ = (0,2 – 0,1) * 2 = 0,2 пункта

К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной ликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия:

R₂ = (2 - 0) * 0,1 = 0,2 пункта

Используя формулу № 38, рассчитаем модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова на примере ОАО «НМУ-3».

R₂₀₀₇ = (2 * 0,89) + (0,1 * 2,32) + (0,08 * 2,8) + (0,45 * 14,7) + 33,3 = 1,78 + 0,24 + 0,23 + 6,62 + 33,3 = 42,17;

R₂₀₀₈ = (2 * 0,9) + (0,1 * 5,3) + (0,08 * 2,1) + (0,45 * 20) + 41,1 = 1,8 + 0,53 + 0,17 + 9 + 41,1 = 52,6;

R₂₀₀₉ = (2 * 0,64) + (0,1 * 2,74) + (0,08 * 3,6) + (0,45 * 9,3) + 33,6 = 1,28 + 0,27 + 0,28 + 4,2 + 33,6 = 39,63.

В Республике Беларусь также разработана дискриминантная факторная модель диагностики риска банкротства предприятий:

Z^Б = 0,111 х₁ + 13,239 х₂ + 1,676 х₃ + 0,515 х₄ + 3,80 х₅ (39)

где х₁ – отношение собственного оборотного капитала к величине активов предприятия;

х₂ – отношение оборотных активов к величине внеоборотных активов предприятия;

х₃ – отношение выручки от продажи продукции к величине активов предприятия, т.е. ресурсоотдача (d₁);

х₄ – отношение чистой прибыли к величине активов предприятия, т.е. экономическая рентабельность (R₄), %;

х₅ – отношение величины собственного капитала к величине совокупного капитала предприятия, т.е. коэффициент финансовой независимости (U₃).

Если величина Z^Б > 8, то предприятию банкротство не грозит;

Если 5 < Z^Б < 8, то риск есть, но небольшой;

Если 3 < Z^Б < 5, то финансовое состояние среднее, риск банкротства имеется при определенных обстоятельствах;

Если 3 < Z^Б < 1, то финансовое состояние неустойчивое, существует реальная угроза несостоятельности в ближайшее время;

Если Z^Б < 1, то такое предприятие – банкрот.

Преимуществом методов, подобных модели Альтмана, является высокая вероятность, с которой предсказывается банкротство приблизительно за два года до фактического объявления конкурса, недостатком – уменьшение статистической надежности результатов при составлении прогнозов относительно отдаленного будущего.

Таким образом, рассмотрев зарубежные модели диагностики финансового состояния предприятий и рассчитав вероятность банкротства по ним используя данные ОАО «НМУ-3» можно сделать вывод, что ОАО «НМУ-3» в ближайшее время имеет малую вероятность стать банкротом. Обобщив зарубежный опыт оценки финансового состояния, перейдем к разработке путей улучшения финансового состояния ОАО «НМУ-3».

Похожие работы

Основные направления совершенствования управления финансовыми рисками на предприятии на примере ООО "Трест "Татспецнефтехимремстрой"

Скачать

122144

21

2

... . У ООО «Трест «Татспецнефтехимремстрой» мы видим достаточность текущих активов для покрытия обязательств. У ООО «Трест «Татспецнефтехимремстрой» наблюдается состояние нормальной финансовой устойчивости предприятия. 3. Основные направления совершенствования управления финансовыми рисками на предприятии на примере ООО «Трест «Татспецнефтехимремстрой»   3.1 Совершенствование системы управления ...

Организация энергетического хозяйства на предприятии (на примере ОАО "ТАИФ–НК")

Скачать

98651

8

4

... структуры материально-технического снабжения энергохозяйства. - Организация структуры экономической работы в энергохозяйстве. - Организация структуры развития производства энергетики. Эффективность работы энергетического хозяйства предприятия во многом зависит от степени совершенства организационной структуры управления энергослужбой. Качество организационной структуры (оргструктуры) ...

Оценка факторов, влияющих на производство и реализацию продукции (на примере ОАО "ТАИФ-НК")

Скачать

148996

29

0

... и реализации продукции Изучив динамику и выполнение плана по выпуску и реализации продукции, необходимо установить факторы, влияющие на изменение их объема. Особое внимание следует уделить изучению влияния факторов, определяющих объем производства и реализации продукции. Их можно объединить в три группы: - обеспеченность предприятия трудовыми ресурсами и эффективность их использования: ВП ...

Управление материально-техническим обеспечением (на примере ООО "НПАТП")

Скачать

131886

11

2

... за анализируемый период произошло снижение общего уровня материалоемкости. 3. Основные направления улучшения материально-технического обеспечения предприятия на примере ООО "Нижнекамское ПАТП"   3.1 Механизм функционирования закупочной логистики   Закупочная логистика – это управление материальными потоками в процессе обеспечения предприятия материальными ресурсами [11, с.58]. В странах с ...