Студопедия КАТЕГОРИИ: АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Множественный дискриминантный анализ по отечественным методикам ⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 3
Рассмотрим российские модели прогнозирования банкротства. 1. Пятифакторная модель Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова. Эта модель применима как для рейтинговой оценки текущего финансового состояния, так и для целей диагностики. Весовые коэффициенты модели определены расчетным путем на основе минимальных нормативных значений и экспертных оценок, рекомендуемых для показателей, включенных в модель. Модель имеет следующий вид: , К1 – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (К2>=2); К2 – коэффициент текущей ликвидности (К2>=2); К3 – коэффициент интенсивности оборота авансированного капитала (оборачиваемости активов, К3>=2.5); К4 – коэффициент менеджмента (рентабельности реализации продукции по прибыли от продаж), К4>=0.445); К5 – рентабельность(коэффициент) собственного капитала по прибыли до налогообложения (К5>=0.2). При полном соответствии коэффициентов их минимальным нормативным значениям R=1, т.е. организация имеет удовлетворительное (устойчивое) финансовое положение. Финансовое состояние предприятия при R>1 характеризуется как неудовлетворительно (неустойчивое). 2. Четырехфакторная математическая модель прогноза банкротства (разработана в Иркутской государственной экономической академии): К1 – отношение собственного оборотного капитала к активам; К2 – отношение чистой прибыли к собственному капитала; К3 – отношение выручки от продаж к активам; К4– отношение чистой прибыли к себестоимости произведенной (проданной) продукции. Критерии оценки: R>0 – вероятность банкротства максимальная (90-100%); 0<R<0.18 – вероятность банкротства высокая (60-80%); 0.18<R<.32 – вероятность банкротства средняя (35-50%); 0.32<R<0.42 – вероятность банкротства низкая (15-20%); R>0.42 - вероятность банкротства минимальная (до 10%). 3. Пятифакторная математическая модель Г.В.Савицкой (разработана для сельскохозяйственных предприятий Республики Беларусь): К1 – доля собственного оборотного капитала в общей сумме оборотных активов (коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами); К2 – соотношение текущих активов и иммобилизованных средств; К3 – коэффициент оборачиваемости совокупного капитала; К4 – рентабельность активов по чистой прибыли; К5 – коэффициент финансовой независимости (доля собственного капитала в валюте баланса). Критерии оценки: Z>1 – стопроцентная несостоятельность; 1<Z<3 – большой риск банкротства; 3<Z<5 – риск банкротства средний; 5<Z<8 – риск банкротства средний; Z>5–риск банкротства малый или отсутствует. Российские модели прогнозирования банкротства с момента их появления вызывают противоречивые мнения о степени их надежности и реальности получаемых прогнозов. Считается, что ни одна из построенных моделей не может претендовать на использование в качестве универсальной как в силу акцентов на совокупность отдельных показателей, статистически значимых в рамках больших информационных массивов, но мало приемлемых для анализа и прогноза финансового состояния отдельного предприятия, так и из-за неустановившихся еще пропорций в структуре капитала отечественных предприятий. Кроме того, построение качественных математических моделей затрудняется отсутствием необходимого массива статистических данных по организациям-банкротам, низкой степенью информативности и сопоставимости данных финансовой отчетности. Поэтому целесообразно отслеживать динамику изменения результирующих показателей по целому ряду моделей в комплексе с другими методами прогнозирования. |
||
Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 214. stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда... |