Модель надзора над ссудами – Чессера, она прогнозирует в случае невыполнения клиентом условий договора о кредите

4. Модель надзора над ссудами – Чессера, она прогнозирует в случае невыполнения клиентом условий договора о кредите.

Р=1/(1+е), где е = 2,718,

Y=- 2,04 - 5,24*х1 +0,005*х2 - 6,65*х3 + 4,4*х4 + 0,079*х5 + 0,102*х6, (5)

р  0,5 - заемщик относится к группе которая не выполняет условия договора,

р < 0,5 - заемщик относится к группе надежных клиентов.

Однако кроме этого расчета при выдаче кредита учитывается множество других факторов.

где х1 – ДС+КФВ/сумма активов;

х2 – Вр/ДС+КФВ;

х3 – Пр бал/сумма активов;

х4 – КО+ДО/сумма актива;

х5 - СК/ сумма активов;

х6 - ОбА/ Вр.

5. Модель Лисса.

Z = 0,063*х1 + 0,092*х2 + 0,057*х3 + 0,001*х4, (6)

где х1 – ОбА/сумма активов;

х2 –Пр бал/сумма актива;

х3 – НПр /сумма активов;

х4 – СК/КО+ДО.

Z  0,037 - нет угрозы банкротства, Z< 0,037 - наоборот.

6. Модель Тафлера.

Z = 0,53*х1 + 0,13*х2 + 0,18*х3 + 0,16*х4, (7)

где х1 – Пр бал/КО;

х2 – ОбА/КО+ДО;

х3 – КО/сумма активов;

х4 – Вр/сумма актива.

Z  0,2 - высокая, 0,2 < Z < 0,3 - средняя, Z > 0,3 - низкая.

7. Модель Аргенти - эта модель учитывает не только экономические, но и социальные причины банкротства. Исследование в рамках подхода начинается с предложений:

- идет процесс, ведущий к банкротству,

- процесс этот для своего завершения требует нескольких лет,

- процесс может быть разделен на три стадии: недостатки, ошибки, симптомы.

При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенти, либо 0 - промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель-А-счет.

Отечественные модели.

Начали появляться в 90-х годах, но в них не было необходимости т.к. частная собственность отсутствовала. Модели Давыдова и Беликова, Сайфулина и Кадыкова рассмотрим в п. 2.3. настоящей работы.

1. Модель О.П. Зайцева.

К = 0,25*х1 + 0,1*х2 + 0,2*х3 + 0,25*х4 + 0,1*х5 + 0,1*х6 (8)

где х1 – Уб/СК;

х2 – КЗ/ДЗ;

х3 – КО/ОбА;

х4 – Уб/Вр;

х5 – КО+ДО/СК;

х6 – сумма актива/Вр.

Если Уб нет, то ставится 0.

Рассчитывается х1 - х6 и сравниваются с нормативными значениями. Нормативные значение: х1 =0; х2 =1; х3 =7; х4 =0; х5 =0,7; х6 = х6 в прошлом периоде. Расчетное значение К надо сравнить с К нормативным. Если Кф>Кн вероятность банкротства высокая и наоборот.

2. Модель Казанского государственного технического университета. Эта модель базируется на разработанной ранее официальной методике 498 (1998г.) – утратила свою официальную силу в 2003г. и носит рекомендательный характер.

Методика 498:

- коэффициент текущей ликвидности

КТЛ = ОбА/КО  2;

- обеспеченности собственными оборотными средствами

КСОС = СОС/Зап 0,1 СОС = 3 + 4 - 1 (СК+ДО-ВА);

- восстановление или утрата платежеспособности

К=[Кт.л. нач.г.+ ]/21 (9)

Если рассчитывается восстановление платежеспособности, то У = 6 мес., если рассчитывается утрата платежеспособности , то У = 3 мес. и Т - это продолжительность отчетного периода. По итогам расчета коэффициентов составляется вывод по платежеспособности или неплатежеспособности предприятия. КГТУ предложил свои значения КТЛ с учетом отраслей принадлежности предприятия и их кредитоспособности:

Таблица 2 – Отраслевая дифференциация КТЛ

Классы кредитоспособности:

- предприятия, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, риск не возврата минимален).

- предприятие имеющее удовлетворительное финансовое состояние (финансовые показатели на уровне средних, риск не возврата средний).

- неудовлетворительное финансовое состояние (финансовое показатели ниже среднеотраслевых, высокий риск не возврата кредита).

1.3 Характеристика моделей Давыдовой–Беликова и Сайфулина-Кадыкова

1. Модель диагностики банкротства Давыдовой – Беликова имеет вид:

Z = 8,38*х1 + 1,0*х2 + 0,054*х3 + 0,63*х4,

где х1 =  - показывает долю мобильных активов в общей величине имущества предприятия;

х2 =  - показывает удельный вес прибыли в общей сумме собственных источников финансирования;

х3 –  - отношение выручки, полученной предприятием к среднегодовой величине его имущества;

х4 –  - доля чистой прибыли в себестоимости реализованных товаров, работ, услуг предприятия.

Полученные значения Z-счета сравниваются со следующими критериями: Z0 – max степень банкротства 90-100%;

0<Z<0,18 – высокая степень банкротства 60-80%;

0,18<Z<0,32 – средняя степень банкротства 35-50%;

0,32<Z<0,42 – низкая степень банкротства 15-20%;

Z > 0,42 min степень банкротства 10%.

2. Модель диагностики банкротства Сайфулина-Кадыкова имеет вид:

R = 2*х1 + 0,1*х2 + 0,08*х3 + 0,45*х4 + 1,0*х5

где х1 – СОС/МПЗ >0,1;

х2 –ОА/КО;

х3 – Вр/ВБ;

х4 – Чпр/Вр;

х5 – Чпр/СК.

Если R<1, то предприятие имеет неудовлетворительное финансовое состояние; R  1 - финансовое состояние удовлетворительное.

2. РАСЧЕТ МЕТОДИК ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА

2.1 Расчет вероятности банкротства по модели Сайфулина–Кадыкова

Предварительно рассчитаем величину собственных оборотных средств предприятия заполним таблицу исходных данных № 3.

Таблица 3 – Исходные балансовые данные, руб.

Рассчитаем среднегодовые показатели, представленные в таблице 3 и заполним таблицу 4, добавив необходимые для расчетов показатели прибыли и выручки за 2004-2006 гг.

Таблица 4 – Расчетные данные, руб.

На основании таблиц 3 и 4 можно сформулировать следующие выводы:

- величина собственного капитала ПУ «Гулливер» в течение исследуемого периода уменьшилась на 9931,5 руб.;

- общая величина имущества (ВБ – валюта баланса) выросла на 630681 руб.;

- сумма запасов предприятия также увеличилась на 487289 руб.;

- в целом сумма оборотных активов предприятия уменьшилась на 636265 руб., увеличение общей суммы активов предприятия произошло за счет роста суммы внеоборотных активов на 3019276 руб.;

- сумма краткосрочных обязательств предприятия выросла к 2006 г. по сравнению с 2004 г. на 640612,5 руб.;

- в 2006 г. произошло резкое уменьшение суммы выручки, полученной предприятием, по сравнению с 2004 г. это уменьшение составило 7183542 руб.;

- только в 2005 г. предприятие получило прибыль, результатом деятельности предприятия в 2004 и 2006 гг. были убытки.

Рассчитаем значения х1 – х5 и R, представив данные в виде таблицы 5.

Таблица 5 – Расчет вероятности банкротства ПУ «Гулливер» по модели Сайфулина–Кодекова

Значение R-критерия вероятности банкротства меньше 1 на протяжении всего исследуемого периода:

R2004 = 0,1668 < 1

R2005 = 0,7188 < 1

R2006 = -1,3363 < 1

И если в 2005 г. наблюдалось увеличение показателя (скорее всего объясняется полученной чистой прибылью), то в 2006 г. значение R-критерия становится отрицательным. Таким образом, на основании расчетов согласно модели Сайфулина–Кодекова можно утверждать, что в течение всего исследуемого периода 2004-2006 гг. у предприятия ПУ «Гулливер» было неудовлетворительное финансовое состояние.

Ухудшения прогноза банкротства в случае ПУ «Гулливер» произошло в результате:

- снижения доли собственных источников в формировании имущества предприятия – уменьшения значения СОС;

- больший темп прироста краткосрочных обязательств предприятия по сравнению с приростом оборотных активов;

- уменьшение выручки;

- наличие убытков, как результатов финансово-хозяйственной деятельности ПУ «Гулливер» в 2004 и 2006 гг.

Улучшение ситуации произошло в результате:

- отсутствия у предприятия ПУ «Гулливер» долгосрочных обязательств;

- рост общей величины имущества предприятия;

- стабильное значение собственного капитала, незначительная доля заемных источников финансирования.

Предприятию ПУ «Гулливер» необходимо улучшить значение показателя СОС, отрицательная величина которого сложилась в результате превышения суммы внеоборотных активов над суммой собственного капитала. Для увеличения показателя СОС предприятию можно порекомендовать реализовать часть устаревшего или неиспользуемого оборудования, а полученные в результате средства несомненно повлияют на конечный финансовый результат деятельности предприятия.

Похожие работы

Методика и результаты диагностики банкротства предприятия на примере ООО трест "Татспецнефтехимремстрой"

Скачать

125860

16

3

... гг. финансовое состояние улучшилось и в среднем по показателям характеризуется как «неустойчивое». Результаты проведенного анализа служат основой для определения направлений совершенствования методики и результатов диагностики банкротства на предприятии на примере ООО трест «Татспецнефтехимремстрой». 3. Совершенствование методики и результатов диагностики банкротства на предприятии на примере ...

Диагностика банкротства по модели Зайцевой

Скачать

68679

15

0

... -А-счет. 2. Отечественные модели. Начали появляться в 90-х годах, но в них не было необходимости т.к. частная собственность отсутствовала. Модель О.П. Зайцевой будет рассмотрена в п. 2.3. 2.1. Модель диагностики банкротства Давыдовой – Беликова имеет вид: Z = 8,38*х1 + 1,0*х2 + 0,054*х3 + 0,63*х4 где х1 = ; х2 = ; х3 = ; х4 = . полученные значения Z-счета сравниваются со следующими ...

Диагностика банкротства по моделям Лисса и Таффлера

Скачать

68359

20

0

... то, что механизм ее разработки и все основные этапы расчетов достаточно подробно описаны в источнике. Модели диагностики банкротства Лисса и Таффлера, используемые в данной работе будут рассмотрены в следующем параграфе работ. 2.3 Диагностирование банкротства по моделям Лисса и Таффлера Дискриминантная модель, разработанная Лис для Великобритании, получила следующее выражение: Z =0, ...

Финансовое состояние ЗАО "Витебский Центральный Универмаг"

Скачать

64547

16

0

... ситуации предприятия как неустойчивое финансовое состояние. Таким образом, расчеты подтверждают правильность выводов (на основе анализа структуры пассивов баланса) и свидетельствуют о неустойчивом финансовом состоянии ЗАО «Витебский центральный универмаг». Поэтому необходимо провести диагностику банкротства предприятия. Дискриминантная модель Альтмана: Z=0,717 х1 +0,847 х2 +3,107 х3 +0,42 х4 ...