микро. 2020г дип. магистр. ТЕМА «АНАЛИЗ КАК ИНСТРУМЕНТ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ. Анализ как инструмент прогнозирования финансового состояния компании

• Название: Анализ как инструмент прогнозирования финансового состояния компании
• Анкор: микро
• Дата: 25.02.2021
• Размер: 1.39 Mb.
• Имя файла: 2020г дип. магистр. ТЕМА «АНАЛИЗ КАК ИНСТРУМЕНТ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ.docx
• Тип: Реферат; #179390
• страница: 4 из 10

1.3 Инструменты анализа в моделях прогнозирования финансового

состояния

Важнейшим инструментом оценки эффективности финансовой, экономической и сбытовой политики компании является прогнозирование ее финансового состояния, которое представляет собой оперативный расчет, носящий вероятностный характер вариантов возможной динамики, структуры средств и источников в увязке с текущими и перспективными финансовыми и экономическими параметрами развития компании.

Сроки приведения при прогнозировании финансового состояния компании подразделяются на [26, с. 167]:

• 
  краткосрочные (в пределах 1 года);
  
• 
  среднесрочные (на 1-2 года);
  
• 
  долгосрочные (более 2 лет).
  

В качестве инструментария прогнозирования финансового состояния компании применяются формализованные количественные методы (факторные, статистического анализа, математического моделирования), методы экспертных оценок, которые базируются на опыте и интуиции специалистов по данному товару и рынку. Зачастую компании применяют комбинированные метода, т. е. используют несколько методов одновременно при составлении прогноза, что позволяет более точно сделать прогноз [36,
с. 147].

Инструментами прогнозирования финансового состояния компании являются прогнозные балансы доходов и расходов и прогнозные сальдовые бухгалтерские балансы, где учитываются все поступления финансовых ресурсов в распоряжение компании.

На практике наиболее часто используют модели прогнозирования финансового состояния компании, которые рассматривают вероятность банкротства компании, т. е. анализ и предупреждение несостоятельности компании. Призвание эконометрического подхода в оценке вероятности банкротства компании заключается в создании систем раннего предупреждения, которые необходимы для предупреждения о потенциальных проблемах, возникающих в будущем, на основе анализа текущего финансового положения компании. Следует отметить, что каждая модель прогнозирования финансового состояния компании имеет свои особенности, которые могут повлиять на результаты прогнозирования. Поэтому важно отметить все недостатки и преимущества, чтобы правильно интерпретировать результаты.

Рассмотрим и коротко проанализируем основные модели, применяемые при прогнозировании финансового состояния компании. К основным моделям прогнозирования финансового состояния (банкротсва) компании можно отнести следующие [5, с. 3]:

• 
  двухфакторная Z – модель Альтмана;
  
• 
  модель Бивера;
  
• 
  модель Спрингейта;
  
• 
  четырехфакторная модель Таффлера;
  
• 
  модель Зайцевой.
  

Двухфакторная Z – модель Альтмана является одной из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства компании, при использовании которой необходимо рассчитать влияние только лишь двух показателей: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах компании. В основу данной модели положена допускаемая возможность, что финансирование компании из заемных средств будет прекращено или сокращено [10, с. 369].

Формула Z – модели Альтмана принимает вид:
где (15)
К_ТЛ – коэффициент текущей ликвидности;

ЗК – заемный капитал компании;

П – пассивы компании.

Уровень угрозы банкротства по двухфакторной Z – модели Альтмана определяется следующим образом:

• 
  если Z > 0, то уровень банкротства компании велик;
  
• 
  если Z = 0, то уровень банкротства компании маловероятен;
  
• 
  если Z < 0, то уровень банкротства компании невозможен.
  

Достоинством такой модели является то, что она позволяет с достаточно высокой точностью описать финансовое развитие компании на период около 2 лет. При этом недостатком такой модели можно считать слабую эффективность для расчетов на долгосрочный период.

Модель Бивера применяется для выявления показателей банкротства компании. Данная модель представляет собой соотношение между чистой прибылью компании и суммой всех ее долговых и платежных обязательств.

Для своей модели Бивер из 30 аналитических коэффициентов отобрал 5, которые наиболее эффективно прогнозируют банкротство компании. По содержанию модель Бивера представляет комплекс финансовых показателей, которые характеризуют платёжеспособность, финансовую независимость и рентабельность компании. Адаптированная модель Бивера для российских компаний включает следующие показатели [22, с. 30]:

• 
  коэффициент Бивера;
  
• 
  коэффициент текущей ликвидности;
  
• 
  финансовый леверидж;
  
• 
  коэффициент покрытия активов компании собственными оборотными средствами;
  
• 
  коэффициент характеристики оборотных активов и текущих обязательств компании.
  

В таблице 2 представлены группы значений показателей для пятифакторной модели Бивера.
Таблица 2 – Группы значений показателей для пятифакторной модели Бивера [17, с. 371]

Показатель	Алгоритм расчета	Вероятность банкротства
		Группа 1: вероятность банкротства отсутствует	Группа 2: за пять лет до возможного банкротства	Группа 3: за один год до банкротства
1. Коэффициент Бивера	Чистая прибыль (ЧП) + Амортизация (А) / Заемный капитал (ЗК)	0,4-0,45	0,17	-0,15
2. Коэффициент текущей ликвидности	Оборотные активы (ОА) / Текущие обязательства (ТО)	2<КТЛ≤3,2	1<КТЛ≤2	КТЛ≤1
3. Финансовая рентабельность активов	Чистая прибыль (ЧП) / Активы (А) × 100%	6-8 и более	4-6	-22
4. Финансовый леверидж	Заемный капитал (ЗК) / Пассивы (П) × 100%	≤37	40-50	≥80
5. Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами	Собственный капитал (СК) – Внеоборотные активы (ВА) / Оборотные активы (ОА)	≥0,4	0,1-0,3	<0,06 (или отрицательное значение)

Следует отметить, что сильной стороной модели Бивера считается использование показателя окупаемости компании и прогнозирование сроков наступления ее банкротства. В случае если коэффициент компании по модели Бивера в течение 1,5-2 лет не превышает 0,2, то это оценивается как высокий риск наступления несостоятельности (банкротства) компании.

Спрингейт использовал метод Альтмана как основу для создания своей формулы расчета вероятности банкротства компании. В отличие от Альтмана, Спрингейт использовал в своих расчетах данные только четырех коэффициентов вместо девятнадцати.

Модель Спрингейта создана для определения прогноза (вероятности) состоятельности компаний. В своей модели он использует 4 компонента [12, с. 98]: коэффициент оборачиваемости (активы компании); коэффициент прибыли компании до налогообложения и проценты по долговым обязательствам; краткосрочные обязательства компании; чистая прибыль компании.

Модель Спрингейта имеет следующий вид:
Z = 1,03X₁ + 3,07X₂ + 0,66Х₃ + 0,4Х₄, где (16)
X₁ – чистый капитал (ЧК) компании (собственные оборотные средства (СОС)) / сумма активов (∑А) компании;

X₂ – прибыль компании до уплаты налога и процентов / сумма активов (∑А) компании;

Х₃ – прибыль компании до налогообложения (П_НО) / текущие обязательства (ТО) компании;

Х₄ – выручка (В) компании / сумма активов (∑А) компании.

Уровень вероятности банкротства по модели Спрингейта определяется следующим образом:

• 
  если Z > 0,862, то уровень банкротства компании велик;
  
• 
  если Z = 0,862, то уровень банкротства компании маловероятен;
  
• 
  если Z < 0,862, то уровень банкротства компании невозможен.
  

Четырехфакторная модель Таффлера включает в себя расчет 4 коэффициентов, каждый из которых представляет собой соотношение двух финансовых показателей компании. Метод Таффлера основывается на интегральных оценках угрозы банкротства компании [8, с. 374].

Четырехфакторная модель Таффлера имеет следующий вид:
Z = С₀ + 0,53X₁ + 0,13Х₂ + 0,18Х₃ + 0,16Х₄, где (17)
С₀ – константа, которая характеризует специфику отрасли;

X₁ – прибыль компании до уплаты налога / текущие обязательства (ТО) компании;

X2 – текущие активы (ТА) компании / общая сумма обязательств (∑О) компании;

Х₃ – текущие обязательства (ТО) компании / общая сумма активов (∑А) компании;

Х₄ – отсутствие интервала кредитования.

Уровень вероятности банкротства по модели Таффлера определяется следующим образом: если Z (0-0,18), то уровень банкротства компании велик; если Z (0,18-0,32), то уровень банкротства компании маловероятен; если Z (0,32-0,42), то уровень банкротства компании невозможен.

Таким образом, следует отметить, что, если результат больше 0,3, значит финансовое положение компании стабильно, а если показатель ниже 0,2 значит компании грозит несостоятельность.

Модель Зайцевой так же основана на методике Альтмана. Однако, в отличие от Альтмана, Зайцева использует в своей формуле только частные коэффициенты, которые индивидуальны для каждой компании [3, с. 261]:
Z= 0,25Х₁ + 0,1Х₂ + 0,2Х₃ + 0,25Х₄+ 0,1Х₅ + 0,1Х₆, где (18)
Х₁ = К_УП – коэффициент убыточности компании, который характеризуется отношением чистого убытка к собственному капиталу компании, (Х₁=0);

Х₂ = К_З – коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности компании, (Х₂=1);

Х₃ = К_С – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов компании, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности, (Х₃=7)

Х₄ = К_УР – коэффициент убыточности реализации продукции (работ, услуг), который характеризуется отношением чистого убытка к объему реализации этой продукции (работ, услуг), (Х₄=0)

Х₅ = К_ФЛ – коэффициент финансового левериджа (финансового риска), который характеризуется отношением заемного капитала компании (долгосрочные и краткосрочные обязательства) к собственным источникам финансирования, (Х₅=0,7)

Х₆ = К_ЗАГ – коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов, который характеризуется отношением общей величины активов компании (валюты баланса) к выручке. (Х₆=Х₆ предыдущего года).

Следует отметить, что, применяя любую указанную выше модель прогнозирования финансового состояния (банкротства) для российских компаний, следует скорректировать данные применительно к региональным условиям. Использование показателей рентабельности активов в модели увеличит вероятность точности прогнозирования до 90%.

Из всего изложенного можно сделать вывод, что все рассмотренные модели прогнозирования финансового состояния компании, которые представлены ведущими экономистами, можно применить для мониторинга банкротства отдельно взятой компании.

В заключении первой главы можно сделать вывод о том, что в современных условиях анализ и прогнозирование финансового состояния компании приобретает первостепенное значение, поскольку именно компании с эффективной системой оценки и прогнозирования смогут максимизировать свои рыночные усилия и предложить рынку свои услуги и получить за их осуществление максимально возможную цену, которая позволяет сполна окупить все затраты компании, а также существенно повысят эффективность внутренних и внешних инвестиционных проектов. Проведение анализа финансового состояния компании позволяет определить текущее состояние компании, а также выявить дальнейший прогноз при условии проведения необходимых мероприятий.