Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Множественный дискриминантный анализ по отечественным методикам




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...