Методы диагностики вероятности банкротства. Диагностика риска банкротства

Землякова Светлана Николаевна,

кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры бухгалтерского учёта и финансовДонскогогосударственногоаграрногоуниверситета, п.Персиановский[email protected]

Вихрова Анна Сергеевна,студентка 4 курса, экономического факультетаДонского государственного аграрного университета, п. Персиановский[email protected]

Методы диагностики вероятности банкротства

Аннотация.В данной статье рассматривается сущность процедуры банкротства, методы диагностики банкротства предприятия.Ключевые слова: банкротство, банкрот, модель Альтмана, Модель Фулмера.

Для нормального функционирования деятельности любого предприятия необходимо получение максимально возможной прибыли. Именно поэтому предприятию необходимо учитывать все возможные риски для предотвращения развития банкротства.В данный период времени разрабатывается большое количество различных стратегий и моделей, объединяющих одновременно разные коэффициенты в один, благодаря этому можно вывести один общий показатель оценкифинансового состояния и вероятность появления банкротства на предприятии. Одной из главных проблем экономической теории в современной хозяйственной практике является проблема применения диагностик банкротства и выявление его н ранней стадии.В зарубежнойи отечественной экономической литературе для диагностики вероятности наступления банкротства предприятия предлагается несколько отличающихся методик, предполагающих расчет ряда коэффициентов, характеризующих ликвидность бухгалтерского баланса, платежеспособность, финансовую устойчивость и прочие аспекты деятельности предприятия. В зарубежных странах для оценки риска банкротства широко используются факторные модели, разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа, авторами которых являются Э. Альтман, Дж. Фулмер, Ж. Конан и М. Голдер, Р. Лис, Р. Тафлер и Г. Тишоу, Ж. Лего и Г. Спрингейт.Российская экономическая наука также исследует проблемы, связанные с диагностикой вероятности банкротства. В частности, авторами наиболее известных методик являются: Г.В. Давыдова и А.Ю. Беликов, О.П. Зайцева, А.Д. Шеремет и Р.С. Сайфуллин, В.В. Ковалев и О.Н. Волкова, Г.В. Савицкая.Так наиболее распространенной считается Модель Альтмана (Zscore)это одна из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние только двух показателей это: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах.Модель Фулмера подразумевает расчет девяти финансовых коэффициентов, характеризующих риск утраты платежеспособности, и в получении на их основе, с использованием скоринговой модели, итогового критерия Фулмера.Модель Конана и Гольдера основана на оценке платежеспособности фирм, на основе многомерного дискриминантного анализаМодель Р. Таффлера и Г. Тишоу заключается в классификации предприятий по степени риска.Модель Ж.Легооснована на стахостическоманализе, Модель Спрингейтана дискриминантноманализе, Модель Ковалева –Волковой на интегральном методе.А Модель Зайцевойоснована на методах мультипликативного дискриминантного анализа.Модель Давыдовой –Беликова на количественнойоценкериска банкротства предприятий.Модель Сайфулина –Кадыкова–это среднесрочная рейтинговая модель прогнозирования риска банкротства, которая может применяться для любой отрасли и предприятий различного масштаба.Модель Савицкой–предполагает формирование, размещение и использование капитала, финансовые ресурсы, финансовые результаты, рентабельность, прибыль, инвестиционная деятельность, финансовое состояние, диагностика банкротства.Методики, происхождение которых было за рубежом, нельзя использовать в российской практике, потому что они не учитывают специфику развития российской экономики.Так например модель Фульмера при применении на российских предприятиях будет показывать немного завышенные оценки, так как большее их влияние на финансовый показатель оказывает прибыль от продаж, но при этом не учитывается налоговый режим и финансовая деятельность.Методика Альтмана предполагает ее использование в уже сформировавшейся рыночной экономике.Методика Альтмана затруднительна в российской экономике еще по нескольким причинам:1.Различие в учете отдельных показателей;2.В данной модели не учитывается влияние инфляций на показатели;3.Различие балансовой и рыночной стоимости активов.Все эти недостатки являются причиной не применения данных методик прогнозирования вероятности банкротства в российской экономике для всех моделей, рассмотренных выше.В российской практике допустимо применение методики Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова «Рейтинговое число», так как этот метод диагностики банкротства при антикризисном управлении построен с учетом формирования российского бизнеса.Данная методика хороша тем, что с помощью нее можно провести рейтинговую оценку разных предприятий, при учете величины и отраслей их принадлежности. Так же эта методика дает возможность прослеживать динамику коэффициентов во времени.Методика Федотовой М.А. была создана дляроссийской экономики, на основе модели Альтмана. Но эта методика не была востребована, так как практической ценности формула не имела, потому что в России нет какойлибо значимой статистики по организациям –банкротам.Таким образом можно сделать о необходимости разработки новой модели, которая с точностью и надёжностью давала оценку вероятности банкротства на основе предоставленных данных и которая была бы легко интерпретируема.Так, рассчитаем степень вероятности наступления банкротства на примере предприятия АО "Агрокомплекс".Пятифакторная модель Э. Альтмана. Данная модель разработана экономистом для оценки вероятности банкротства компаний, чьи акции торгуются на рынке. Является наиболее известной моделью автора.Модель используется для компаний, акции которых не котируются на бирже.Z = 0,717Х1 + 0,874Х2 + 3,10Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5,где Х1 -разность текущих активов и текущих пассивов / общая сумма всех активов;Х2 -нераспределенная прибыль / общая сумма всех активов;Х3 -прибыль до уплаты процентов и налогов / общая сумма всех активов;Х4 -балансовая стоимость капитала / заемный капитал;Х5 -выручка от реализации / общая сумма активов.Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в таблице 12. Показателирассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» и «Отчета о финансовых результатах».Интерпретация результатов:Z 1,23 -вероятность банкротства высокая; Z 1,23 -вероятность банкротства малая.

Таблица 1Расчет исходных показателей пятифакторной модели Э. Альтмана

ПоказательЕдиницы измерения2014 г.2015г.Исходные данные:1. Собственный капиталтыс. руб.13518919165297752. Заемные средстватыс. руб.12970090164301433. Оборотные активытыс. руб.12760931217780914. Выручка от продажи продукциитыс. руб.15922947232089655. Сумма активовтыс. руб.30760795417745366. Прибыль до налогообложениятыс. руб.248726539872367. Чистая прибыльтыс. руб.248726539872368. Внеоборотные активытыс. руб.29260342451059Расчетные показатели8. Доля чистого оборотного капитала в активах((стр. 1 –стр. 8) / стр. 5)отн.един.0,340,339. Уровень рентабельности капитала (стр. 7 / стр. 5)отн.един.0,080,0910. Уровень доходности активов (стр. 6 / стр. 5)отн.един.0,080,0911. Отношение собственного капитала (рыночной стоимости акций) к заемным средствам(стр. 1 / стр. 2)отн.един.1,04112. Оборачиваемость активов (стр.4 / стр. 5)отн.един.0,510,55

Расчет значения показателя Zпо пятифакторной модели Э.Альтмана:2014г: Z=0,34+ 0,08+0,08+1,04+0,51=2,05. Z 1,23 вероятность банкротства малая.2015г: Z=0,35+ 0,09+0,09+1+0,55=2,06. Z > 1,23 вероятность банкротства малая.Модель идентификации финансовых состояний предприятия по системе показателей У. Бивера.Модель позволяет оценить финансовое состояние компании с точки зрения ее возможного будущего банкротства.Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в таблица 13. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса», «Отчета о финансовых результатах» и «Пояснениях к отчету о финансовых результатах». Шкала оценки риска банкротства построена на основе сравнения фактических значений показателей с рекомендуемыми. Вероятность банкротства компании оценивается по одной из групп возможных состояний, где находится большинство расчетных значений показателей.Специфика российских условий требует, чтобы модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности учитывали как особенности отрасли, так и структуру капитала предприятия.Таблица 2 Расчет исходных показателей модели идентификации финансовогосостоянияпредприятия по системе показателей У. Бивера

Коэффициент Бивера –в 2014г. был равен 0,242 и находился в пределах0,17 _б. 0,3 –что характеризует неустойчивое финансовое положение, однако, уже в 2015 году ситуация изменилась и значение показателя стало равно 0,787 и вошло впределы 0,35 нормальное финансовое положение.Коэффициент текущей ликвидностина протяжении двух исследуемых лет находится в пределах 2 нормальное финансовое положение.Экономическая рентабельностьв пределах 68% и более –нормальное финансовое положение.Финансовый леверидж и Коэффициент покрытия оборотных активовсобственными оборотными активамиих значения также характеризуют финансовое состояние как нормальное.Нами изучены теоретические аспекты и специфические особенности формирования информационной базы вероятности наступления банкротства на основе моделей разработанных в отечественной и зарубежной практике, нами на практическом примере рассмотрено применение двух методик, результаты которых дали одинаковое представление и финансовом положении предприятия, характеризуя его как финансовостабильное.

Ссылки на источники1.Кузьмина И.Г. Статистический анализ структуры и динамики показателей состояния розничной торговли в России [Текст] / И.Г Кузьмина, А.П. Цыпин // Экономика и предпринимательство. 2014. №52. С. 234239.4.2. Прокофьев В.А. Предпосылки и условия развития детерминированного факторного анализа [Текст] / В.А Прокофьев, В.ВНосов // ЭТАП; Экономическая теория, Анализ, Практика. –2014. № 4. –С. 134 –145.ПоказательЕдиницы измерения2014 г.2015 г.1234Исходные данные:1. Текущие обязательстватыс. руб.426945888146172. Заемный капиталтыс. руб.12970090164301433. Оборотные активытыс. руб.12760931217780914. Выручка от продажи продукциитыс. руб.15922947232089655. Сумма активовтыс. руб.30760795417745366. Чистая прибыльтыс. руб.248726539872367. Собственный капиталтыс. руб.13518919165297758.Внеоборотные активытыс. руб.292603424510569. Амортизациятыс. руб.646273,28946909,6Расчетные показатели10. Коэффициент Бивера ((стр. 6 + стр. 9) / стр.2)отн.един.0,2420,78711. Коэффициент текущей ликвидности(стр. 3 / стр. 1)отн.един.2,982,4712. Экономическая рентабельностьактивов (стр. 6 / стр. 5) · 100%%8,089,5413. Финансовый леверидж (стр. 2 / стр. 5) · 100%%42,139,314. Коэффициент покрытия оборотных активовсобственными оборотными активами((стр. 7 –стр. 8) / стр. 3) · 100%%83,0164,642.Юндина Е.А., Землякова С.Н. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ПРАКТИКЕ // Материалы VIII Международной студенческой электронной научной конференции «Студенческий научный форум» URL.

Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства считается работа У. Бивера, который проанализировал 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Все коэффициенты были сгруппированы им в 6 групп, при этом наибольшую значимость имел показатель, характеризовавший соотношение притока денежных средств и заемного капитала. В настоящее время для диагностики вероятности банкротства используется несколько подходов, основанных на применении:

а) анализа обширной системы критериев и признаков;

б) ограниченного круга показателей;

в) интегральных показателей.

Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х годов ХХ в. Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок. Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (табл. 1), позволяющую распределить предприятия по классам.

Таблица 1 - Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Показатели	Границы классов согласно критериям
Рентабельность совокупного капитала, %	30% и выше (50 баллов)	от 29,9 до 20% (от 49,9 до 35)	от 19,9 до 10% (от 34,9 до 20 баллов)	от 9,9 до 1% (от 19,9 до 5)	менее 1% (0 баллов)
Коэффициент текущей ликвидности	2,0 и выше (30 баллов)	от 1,99 до 1,7 (от 29,9 до 20)	от 1,69 до 1,4 (от 19,9 до 10 баллов)	от 1,39 до 1,1 (9,9 - 1)	1 и ниже (0 баллов)
Коэффициент финансовой независимости	0,7 и выше (20 баллов)	от 0,69 до 0,45 (от 19,9 до 10)	от 0,44 до 0,3 (от 9,9 до 5 баллов)	от 0,29 до 0,20 (5 - 1)	менее 0,2 (0 баллов)
Границы классов	100 баллов и выше	от 99 до 65 баллов	от 64 до 35 баллов	от 34 до 6 баллов

I класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

II класс - предприятия, которые демонстрируют некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;

III класс - проблемные предприятия;

IV класс - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;

V класс - предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Наибольшую известность в этой области получила работа западного экономиста Э. Альтмана, разработавшего с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа методику расчета индекса кредитоспособности. Этот индекс позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов. При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946-1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых для прогноза и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z) имеет вид:

Z=0,717 х 1 +0,847 х 2 +3,107 х 3 +0,42 х 4 +0,995 х 5 , (1)

где х 1 - собственный оборотный капитал / сумма активов;

х 2 - нераспределенная прибыль / сумма активов;

х 3 - прибыль до уплаты процентов / сумма активов;

х 4 - балансовая стоимость собственного капитала / заемный капитал;

х 5 - объем продаж (выручка)/сумма активов.

Константа сравнения - 1,23. Если значение Z < 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z > 1,23 и более свидетельствует о малой его вероятности.

Критическое значение индекса Z рассчитывалось Альтманом по данным статистической выборки и составило 1,23. С этой величиной сопоставляется расчетное значение индекса кредитоспособности для конкретного предприятия. Это позволяет провести границу между предприятиями и высказать суждение о возможном в обозримом будущем (2 - 3 года) банкротстве одних (Z < 1,23) и достаточно устойчивом финансовом положении других (Z > 1,23). Безусловно, возможны отклонения от приведенного критериального значения, поэтому Альтман выделил интервал (1,01 - 1,99), названный «зоной неопределенности», попадание за границы которого с очень высокой вероятностью позволяет делать суждения в отношении оцениваемой компании: если Z < 1,01, то компания с очевидностью может быть отнесена к потенциальным банкротам, если Z > 1,99, то суждение прямо противоположно.

Известны и другие подобные критерии, в частности, в 1977 г. британские ученые Р. Тафлер и Г. Тишоу апробировали подход Альтмана на данных восьмидесяти британских компаний и построили четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов. Дискриминантная модель, разработанная Лис для Великобритании, получила следующее выражение:

Z =0,063х 1 , +0,092х 2 +0,057х 3 +0,001х 4 , (2)

где х 1 - оборотный капитал / сумма активов;

х 2 - прибыль от реализации / сумма активов;

х 3 - нераспределенная прибыль / сумма активов;

х 4 - собственный капитал / заемный капитал.

Здесь предельное значение равняется 0,037.

Таффлер разработал следующую модель:

Z = 0,53х 1 , +0,13х 2 +0,18 хз +0,16х 4 , (3)

где х 1 - прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

х 2 - оборотные активы / сумма обязательств;

хз - краткосрочные обязательства / сумма активов;

х 4 - выручка / сумма активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно. Однако следует отметить, что использование таких моделей требует больших предосторожностей. Тестирование других предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных предприятий из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала и различий в законодательной базе.

По модели Альтмана несостоятельные предприятия, имеющие высокий уровень четвертого показателя (собственный капитал / заемный капитал), получают очень высокую оценку, что не соответствует действительности. В связи с несовершенством действующей методики переоценки основных фондов, когда старым изношенным фондам придается такое же значение, как и новым, необоснованно увеличивается доля собственного капитала за счет фонда переоценки. В итоге сложилась нереальное соотношение собственного и заемного капитала. Поэтому модели, в которых присутствует данный показатель, могут исказить реальную картину.

Модель Бивера подразумевает выделение пяти коэффициентов где группа 1 - движение наличности, 2 - коэффициент чистого дохода, группа 3 - коэффициент обязательств к суммарным активам, 4 - коэффициент ликвидных активов к суммарным активам, 5 - коэффициент ликвидных активов к текущей задолженности. Составляется расчетная таблица по результатам сравнения фактических данных с нормативными.

Таблица 2 - Модель Бивера

Один из наиболее интересных качественных методов диагностики платежеспособности - метод Аргенти. Этот метод называется также A-score и характеризует главным образом управленческий кризис. Изучение данной методики начинается с гипотезы о том, что управленческие недочеты приводят к банкротству и развитию управленческого кризиса. Это многолетний процесс, для которого характерно:

а) идет процесс, ведущий к банкротству,

б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет,

в) процесс может быть разделен на три стадии:

Недостатки - компании «идущие» к банкротству, демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства;

Ошибки - вследствие накопления этих недостатков компания может совершить ошибку, ведущую к банкротству (компании, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству);

Симптомы - совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей («творческие» расчеты), признаки недостатка денег.

Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет. При A-score тестировании показателям в указанной таблице необходимо присваивать одно из двух значений-либо 0, либо Аргенти балл. Промежуточные значения недопустимы. В таблице 3 приведены все значения Аргенти относительно каждой характеристики - балльная оценка кризиса управления. Пользователю данной модели необходимо оценить каждую позицию с точки зрения того, согласен ли он с приведенным утверждением.

Таблица 3 - Качественная модель Аргенти

Недостатки	Баллы пользователя	Баллы Аргенти
Недостатки управления
Директор-автократ	0 либо Аргенти балл
Директор является также заместителем совета директоров
Пассивность совета директоров
Внутренние разногласия в совете директоров
Слабый финансовый директор либо его отсутствие
Недостаток профессиональных менеджеров в среднем и низшем звеньях
Отсутствие контроля бюджета	0 либо Аргенти балл
Отсутствие прогнозирования денежного потока
Отсутствие управления системой учета расходов
Слабая реакция на новшества (прогресс и т.д.)
Если сумма больше 10, то недочеты могут привести к серьезным ошибкам
Слишком большой удельный вес заемного капитала	0 либо Аргенти балл
Недостаток оборотных средств в связи со слишком скорым ростом бизнеса
Присутствие большого проекта
Сумма баллов, до которой все в порядке
Сумма, превышающая 15, свидетельствует о приближении управленческого кризиса
Симптомы
Ухудшение финансовых показателей	0 либо Аргенти балл
Самопроизвольное ведение бухгалтерии
Неблагоприятные не финансовые показатели (снижение уровня качества, уменьшение доли рынка и т.п.)
Последние симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отказы от должностей)
Максимально возможный А-счет
Успешные предприятия
Компании, у которых серьезные сложности
Если сумма баллов превышает 25, то предприятие может обанкротиться в течение 5 лет Чем больше сумма баллов, тем скорее предприятие обанкротится

Модель Аргенти учитывает не только экономические, но и социальные причины банкротства. Ориентация на какой-то один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдана. Поэтому многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, используют для аналитических оценок системы критериев. Безусловно, в этом есть и свои минусы: гораздо легче принять решение в условиях однокритериальной, чем многокритериальной задачи.

Вместе с тем, любое прогнозное решение подобного рода, независимо от числа критериев, является субъективным, а рассчитанные значения критериев носят скорее характер информации к размышлению, нежели побудительных стимулов для принятия немедленных решений.

Отечественные модели начали появляться в 90-х годах, но в них не было необходимости т. к. частная собственность отсутствовала. Учитывая вышеизложенное, можно сделать вывод о необходимости разработки собственных дискриминантных функций для каждой отрасли, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Более того, эти функции должны тестироваться каждый год на новых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы. Для обоснования основных индикаторов риска банкротства и создания дискриминантной модели его оценки, Г.В. Савицкой была собрана информация по 200 производственным предприятиям России за 3 года и на основании ее рассчитаны 26 финансовых коэффициентов по каждому субъекту хозяйствования за каждый год.

С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения производственных предприятий играют такие показатели:

х 1 - доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов, коэффициент;

х 2 - приходится оборотного капитала на рубль основного, руб.;

х 3 - коэффициент оборачиваемости совокупного капитала;

х 4 - рентабельность активов предприятия, %;

х 5 - коэффициент финансовой независимости (доля собственного капитала в общей валюте баланса).

Данные показатели были положены в основу разработки дискриминантной факторной модели диагностики риска банкротства производственных предприятий, которая получила следующее выражение:

Z = 0,111х1 +13,239х2+1,676х3+0,515х4 +3,80х5 (4)

Константа сравнения - 8. Если величина Z-счета больше 8, то риск банкротства малый или отсутствует. При значении Z-счета меньше 8 риск банкротства присутствует: от 8 до 5 - небольшой, от 5 до 3 - средний, ниже 3 - большой, ниже 1 - стопроцентная несостоятельность. Тестирование данной модели по исследуемой выборке субъектов хозяйствования показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-анализ финансового состояния производственных предприятий и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства.

Модель диагностики банкротства Давыдовой - Беликова имеет вид:

Z = 8,38 х 1 + 1,0 х 2 + 0,054 х 3 + 0,63 х 4, (5)

Полученные значения Z-счета сравниваются со следующими критериями: Z0 - max степень банкротства 90-100%; 0 0,42 min степень банкротства 10%.

Модель диагностики банкротства Сайфулина-Кодекова имеет вид:

R = 2 х 1 + 0,1 х 2 + 0,08 х 3 + 0,45 х 4 + 1,0 х 5, (6)

где х 1 = >0,1;

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

Модель, разработанная в Казанском государственном техническом университете базируется на разработанной ранее официальной методике 498 (1998 г.), которая утратила свою официальную силу в 2004 г. и носит рекомендательный характер. Модель КГТУ имеет вид:

Коэффициент текущей ликвидности: КТЛ = 2;

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами запасов: КСОС = 0,1

Восстановление / утрата платежеспособности: К=(Ктлнг+)/21

где Т - продолжительность отчетного периода;

У - период восстановления / утраты платежеспососбности;

Ктлнг - коэффициент текущей ликвидности на начало года;

Ктлкг - коэффициент текущей ликвидности на конец года.

В случае расчета восстановления 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. Классы кредитоспособности:

Предприятия, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, риск невозврата 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).

Модель прогнозирования вероятности наступления банкротства О.П. Зайцевой. С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения производственных предприятий играют показатели, которые использованы в шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой, где предлагается рассчитывать следующие частные коэффициенты:

1. КУП - коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу (III раздел баланса)

нормативное значение х 1 = 0;

2. КЗ - коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности:

нормативное значение х 2 = 1;

3. КС - показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности:

нормативное значение х 3 = 7;

4. КУР - убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции

нормативное значение х 4 = 0;

5. КФНКИ - коэффициент финансового левериджа (финансового риска) - отношение заемного капитала (долгосрочные и краткосрочные обязательства) к собственным источникам финансирования

нормативное значение х 5 = 0,7;

6. КЗАГ - коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов - отношение общей величины активов предприятия (валюты баланса) к выручке:

нормативное значение х 6 = х 6 прошлого периода.

В случае отсутствия у предприятия убытков - ставится 0. Данные показатели были положены в основу разработки дискриминантной факторной модели диагностики банкротства производственных предприятий. Комплексный коэффициент рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями: К = 0,25 х 1 + 0,1 х 2 + 0,2 х 3 + 0,25 х 4 + 0,1 х 5 + 0,1 х 6 (7)

Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей - расчетное значение К надо сравнить с К нормативным. Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного Кфакт>КN, то вероятность банкротства велика, а если меньше-то вероятность мала. Тестирование данной модели по исследуемой выборке субъектов хозяйствования показало, что она позволяет быстро провести экспресс-анализ финансового состояния производственных предприятий и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства.

Модель оценки вероятности банкротств М.А. Федотовой опирается на коэффициент текущей ликвидности (х 1) и долю заемных средств в валюте баланса (х 2). При отрицательном значении Z вероятно, что предприятие останется платежеспособным:

Z = -0,3877 - 1,0736 Х 1 + 0,0579 Х 2 (8)

Проведем диагностику банкротства конкретного предприятия - ОАО «БМК», с использованием вышеприведенных методик.

Банкротство - это признание судом или объявленная должником неспособность хозяйствующего субъекта в полном объеме удовлетворить требованиям кредиторов по денежным обязательствам, исполнять обязанность по уплате обязательных платежей, а также финансировать текущую основную деятельность изза отсутствия средств.
Основной признак банкротства - неспособность предприятия обеспечить выполнение требований кредиторов в течение 3 месяцев со дня наступления сроков платежей. По истечении этого срока кредиторы получают право на обращение в арбитражный суд о признании предприятиядолжника банкротом.
Для диагностики вероятности банкротства используются несколько методов, основанных на применении:
1) анализа обширной системы критериев и признаков;
2) ограниченного круга показателей;
3) интегральных показателей, рассчитанных с помощью:
- скоринговых моделей;
- многомерного рейтингового анализа;
- мультипликативного дискриминантного анализа.
При использовании первого метода признаки банкротства в соответствии с рекомендациями Комитета по обобщению практики аудирования делят на 2 группы.
1. Показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в ближайшем будущем:
- повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объемов продаж и хронической убыточности;
- наличие хронически просроченных кредиторской и дебиторской задолженностей;
- низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденции к их снижению;
- увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме;
- дефицит собственного оборотного капитала;
- систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;
- наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;
- использование новых источников финансовых ресурсов на невыгодных условиях;
- неблагоприятные изменения в портфеле заказов;
- снижение производственного потенциала и т.д.
2. Показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер:
- чрезмерная зависимость предприятия от какоголибо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;?
- потеря ключевых контрагентов;
- недооценка обновления техники и технологии;
- потеря опытных сотрудников аппарата управления;
- вынужденные простои, неритмичная работа;
- неэффективные долгосрочные соглашения;
- недостаточность капитальных вложений и т.д.
К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный подходы, а к недостаткам - высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, информативный характер рассчитанных показателей, субъективность прогнозного решения.
Второй метод диагностики несостоятельности предприятий - использование ограниченного круга показателей, образующих систему критериев для оценки степени удовлетворительности структуры баланса. Конкретный порядок расчета показателей платежеспособности установлен в Методических положениях по оценке финансового состояния предприятия и установлению неудовлетворительной структуры баланса, утвержденных распоряжением Федерального управления по делам несостоятельности (банкротства) от 12 августа 1994 №31р.
В соответствии с этим документом:
1) для характеристики текущей ликвидности применяется коэффициент текущей ликвидности;
2) для характеристики обеспеченности собственными оборотными средствами применяется коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами;
3) структура баланса признается неудовлетворительной, если на конец отчетного периода хотя бы один из двух указанных коэффициентов составит величину менее установленных нормативов (Ктл 4) для установления реальной возможности восстановить свою платежеспособность за период, равный шести месяцем, следует рассчитать коэффициент восстановления платежеспособности (Квос) по следующей форме:
К =
вос _
где Ки КТл - коэффициенты текущей ликвидности соответственно на конец и начало отчетного периода; Т - отчетный
период в месяцах; Пвос - период возможного восстановления платежеспособности в месяцах.
Норматив для Квос установлен в размере, равном 1. Если сложится положение, что Квос > 1, то организация в краткосрочной перспективе сможет восстановить платежеспособность. Если же Квос 5) структура баланса и платежеспособность организации признается удовлетворительной, если Ктл и Ксос соответствуют нормативным значениям или превышают их, т.е. Ктл > 2 и Ксос > 0,1, но в данном случае необходимо проверить, не утратит ли организация свою платежеспособность в ближайшей перспективе, равной трем месяцам. С этой целью рассчитывается коэффициент возможной утраты платежеспособности (Кутр) по следующей формуле:
где Путр - период возможной утраты платежеспособности, равный трем месяцам.
Норматив для Кутр установлен в размере 1. Если Кутр > 1, то у организации есть реальная возможность сохранить свою платежеспособность; если же Кутр Нетрудно заметить, что рассмотренные выше показатели, характеризующие финансовую устойчивость организации и ее платежеспособность, многообразны и различаются по уровню критической оценки. Для многих показателей отсутствуют нормативные значения или имеются различия в уровне рекомендуемых нормативов. Кроме того, в процессе анализа могут выявляться разнонаправленные динамика отдельных показателей и отклонения их фактических значений от установленных нормативов. В этой связи очень сложно оценить риск банкротства организации. Поэтому рекомендуется использовать интегральные показатели, характеризующие уровень риска банкротства одним числом. Можно использовать скоринговый анализ - организации группируются по степени риска (по фактическому уровню показателей финансовой устойчивости) и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах.
12. Группировка организаций при скоринговом анализе
В I класс включаются абсолютно кредитоспособные организации с достаточным запасом финансовой устойчивости.
Во II класс объединяются организации, которые показывают незначительный уровень риска по задолженности, недостаточный для того, чтобы рассматривать эти организации как рискованные.
В III класс группируются организации, имеющие проблемы (в основном связанные со снижением уровня доходности).
В IV класс включены организации с высоким риском банкротства (имеется риск потерь кредиторами своих средств и процентов).
В V класс сгруппированы организации с максимальным уровнем риска (банкроты).
При оценке и вероятности банкротства организаций можно пользоваться интегрированным показателем, известным в международной практике анализа финансово-хозяйственной деятельности как гсчет Альтмана, рассчитываемый по формуле:
гсчет = 1,2 К + 1,4 К2 + 3,3 К3 + 0,6 К4 + К5,
где К - доля оборотного капитала в активах организации; К2 - доля нераспределенной прибыли в активах организации (рентабельность активов); К3 - отношение прибыли от реализации к активам организации; К4 - отношение рыночной стоимости обычных и привилегированных акций к пассивам организации; К5 - отношение объема продаж к активам.
В зависимости от значения «гсчета» дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в табл. 13.
Эта модель применима в условиях России только для акционерных обществ, акции которых свободно продаются на рынке ценных бумаг, т. е. имеют рыночную стоимость.
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:
гсчет = 0,717 К + 0,847 К2 + 3,107 К3 + 0,42 К4 + 0,995 К5,
где К1 - отношение собственного оборотного капитала к величине активов организации; К2 - отношение чистой прибыли к величине активов организации, т. е. экономическая рентабельность; К3 - отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к величине активов организации; К4 - отношение величины собственного капитала к величине заемного капитала организации; К5 - отношение выручки от продажи продукции к величине активов организации, т. е. ресурсоотдачи.
Если значение показателя 2 1,23, то банкротство не грозит организации в ближайшее время.
13. Определение вероятности наступления банкротства организации по Тсчету Альтмана (за один год)
Значение 7счета Вероятность наступления банкротства
г 1,8 2,7 г > 2,9 Очень низкая
Стабильность финансового положения организации в условиях рыночной экономики в немалой степени обуславливается уровнем его деловой активности.
Главными качественными и количественными критериями деловой активности организации являются:
- широта рынков сбыта продукции;
- репутация организации;
- степень плана основных показателей хозяйственной деятельности и обеспечение заданных темпов их роста;
- уровень использования ресурсов (капитала);
- устойчивость экономического роста.
Деятельность организации может быть охарактеризована различными показателями, основными из которых являются объем реализации (работ, услуг), прибыль, величина активов предприятия (авансированного капитала).
Оценивая динамику указанных показателей, необходимо сопоставить темпы их изменения. Оптимальным является следующее соотношение, базирующееся на их взаимосвязи:
Т™5 > ТВР > ТрА > 100 %,
где Т ПРб, ТВР, ТрА - соответственно темпы изменения балансовой прибыли, объема реализации, суммы активов (капитала).
Данное соотношение свидетельствует, что:
во-первых, прибыль увеличивается более высокими темпами, чем объем продаж продукции, что свидетельствует об относительном снижении издержек производства и обращения;
во-вторых, объем продаж возрастает более высокими темпами, чем активы (капитал) организации, т.е. ресурсы организации используются более эффективно;
втретьих, экономический потенциал организации возрос по сравнению с предыдущим периодом.
Рассмотренное соотношение в мировой практике получило название «золотое правило экономики организации». Однако, если деятельность организации требует значительного вложения средств (капитала), которые могут окупиться и принести выгоду лишь в более или менее длительной перспективе, то вероятны отклонения от этого правила. Тогда эти отклонения не следует рассматривать как негативные. К причинам возникновения таких отклонений относятся: приложение капитала в сферу освоения новых технологий производства, переработки, хранения продукции, модернизации и реконструкции действующих организаций.

Банкротство - сложный процесс, который можно рассматривать с разных сторон: юридической, управленческой, организационной, финансовой, учетной и др. Собственно процедуры, применяемые в деле о банкротстве, являются завершающей стадией неудачного функционирования предприятия. Банкротство редко бывает неожиданным, в большинстве случаев в ходе регулярного анализа финансового состояния выявляются признаки наступающих проблем. Кроме того, существуют методы прогнозирования финансовых показателей, в том числе методы диагностики вероятности банкротства.

Диагностика вероятности банкротства может проводиться:

• 1) на основе анализа системы индикаторов, позволяющих оценить угрозу возникновения банкротства;
• 2) на основе использования интегральных показателей для оценки вероятности банкротства.

Система индикаторов угрозы возникновения банкротства может включать достаточно большое количество показателей, которые необходимо отслеживать и анализировать в динамике. Например, в соответствии с рекомендациями Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) признаки банкротства могут быть подразделены на две группы .

Первая группа - это показатели, свидетельствующие о возможности финансовых затруднений и вероятности банкротства в недалеком будущем:

• повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объемов продаж и хронической убыточности;
• наличие систематически просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;
• низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденции к их снижению;
• увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме;
• дефицит собственного оборотного капитала;
• систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;
• наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;
• вынужденное использование новых источников финансовых ресурсов на невыгодных условиях;
• падение рыночной стоимости акций предприятия;
• снижение производственного потенциала и т. д.

Вторая группа - это показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер:

• чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;
• потеря ключевых контрагентов;
• недооценка обновления техники и технологии;
• потеря опытных сотрудников аппарата управления;
• вынужденные простои, неритмичная работа;
• неэффективные долгосрочные соглашения;
• недостаточность капитальных вложений и т. п.

Для проведения экспресс-диагностики кризисных симптомов в деятельности предприятия могут быть выделены основные объекты наблюдения :

• чистый денежный поток;
• рыночная стоимость предприятия;
• структура капитала предприятия;
• состав финансовых обязательств предприятия по срочности погашения;
• состав активов предприятия;
• состав текущих затрат предприятия;
• уровень концентрации финансовых операций в зоне повышенного риска.

Угроза банкротства возникает в следующих ситуациях:

• отрицательное значение чистого денежного потока; резкое снижение рыночной стоимости предприятия;
• высокий коэффициент и низкое значение или отсутствие эффекта финансового рычага;
• высокий коэффициент неотложных финансовых обязательств;
• существенное снижение коэффициентов ликвидности или полная неплатежеспособность;
• высокий коэффициент операционного рычага при тенденции к росту общего уровня текущих расходов (себестоимости продукции);
• значительная доля вложений капитала в зоне критического риска.

В Российской Федерации при анализе и прогнозировании финансового состояния организаций с целью выявления признаков угрозы банкротства в большинстве случаев используют обширную систему показателей, которые подразделяют на следующие группы:

• платежеспособность и финансовая устойчивость;
• деловая активность;
• рентабельность;
• эффективность использования ресурсного потенциала;
• инвестиционная активность;
• исполнение обязательств по налогам, взносам и т. п.

Для диагностики угрозы несостоятельности хозяйствующих

субъектов возможно применение ограниченного круга наиболее существенных показателей, например коэффициента финансовой устойчивости, коэффициента обеспеченности собственным оборотным капиталом; коэффициента текущей ликвидности; доли просроченных финансовых обязательств в общей сумме баланса предприятия. Критические значения этих показателей не могут быть универсальными и должны определяться с учетом отраслевой принадлежности, особенностей деятельности конкретных предприятий.

Анализ системы индикаторов угрозы банкротства позволяет реализовать комплексный подход к оценке состояния конкретного предприятия. Однако множество показателей, которые необходимо принять во внимание для оценки состояния предприятия, порождает сложность принятия решения. В связи с этим многие зарубежные и отечественные экономисты рекомендуют использовать для диагностики угрозы банкротства интегральные показатели.

Интегральные показатели вероятности банкротства могут быть определены разными способами. Наибольшую известность в области интегральной оценки угрозы банкротства получила модель американского экономиста Э. Альтмана, основанная на комплексном учете важнейших показателей финансового состояния предприятия с введением коэффициентов значимости каждого из них. Модель Э. Альтмана имеет следующий вид :

где Z - интегральный показатель уровня угрозы банкротства (Z-счет Альтмана);

Х г - отношение оборотных активов к сумме всех активов предприятия;

Х 2 - отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

Х 3 - отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к сумме активов;

Х 4 - коэффициент соотношения собственного и заемного капитала;

Х 5 - оборачиваемость активов (отношение выручки от реализации продукции к сумме активов).

Если значение Z 1,23 свидетельствует о малой вероятности банкротства.

Для российских предприятий подобные интегральные прогнозные модели разрабатывались многими учеными. В качестве примера приведем модель Иркутской государственной экономической академии:

где - отношение собственного оборотного капитала к активам;

К 2 - отношение чистой прибыли к собственному капиталу (рентабельность собственного капитала);

К 3 - отношение выручки от реализации продукции к активам (оборачиваемость активов);

К 4 - отношение чистой прибыли к себестоимости продукции.

Оценка вероятности банкротства проводится по следующей шкале:

Следует иметь в виду, что универсальных моделей, которые подходили бы для оценки вероятности банкротства любых предприятий, не может быть. Прежде всего необходимо учитывать отраслевую принадлежность предприятия. В различных отраслях значения отдельных финансовых показателей сильно различается, например оборачиваемость капитала, соотношение собственного и заемного капитала, рентабельность продаж. Подобные модели должны разрабатываться для каждой отрасли и при этом периодически уточняться на основе новых статистических данных с учетом новых тенденций в экономике.

Прогноз финансовых затруднений очень важен для руководителей предприятия. Если финансовые индикаторы свидетельствуют о грядущих проблемах, необходимо принимать неотложные меры, для того чтобы избежать банкротства, восстановить платежеспособность предприятия. Одним из основных и наиболее эффективных направлений финансового оздоровления предприятия является поиск внутренних резервов достижения безубыточности и рентабельности производства, среди которых:

• более полное использование производственной мощности предприятия;
• повышение качества и конкурентоспособности продукции;
• снижение себестоимости продукции;
• рациональное использование материальных, трудовых, финансовых ресурсов.

Основное внимание необходимо уделять вопросам ресурсосбережения - внедрению прогрессивных норм, нормативов и ресурсосберегающих технологий, управлению затратами, стимулированию работников за экономию ресурсов, сокращению непроизводительных расходов и потерь.

В отдельных случаях для улучшения финансового состояния предприятия необходимо коренным образом пересмотреть производственную программу, управление качеством продукции, маркетинговую, ценовую, инвестиционную политику, управление персоналом и другие аспекты деятельности предприятия.

Контрольные вопросы

• 1. Дайте определение предпринимательского риска.
• 2. Каковы причины возникновения предпринимательских рисков?
• 3. Как классифицируют предпринимательские риски?
• 4. Назовите основные виды производственных рисков.
• 5. Назовите основные виды коммерческих рисков.
• 6. Назовите основные виды финансовых рисков.
• 7. В чем состоят задачи управления рисками?
• 8. Назовите принципы управления рисками.
• 9. Что понимается под несистематическими рисками, чем они обусловлены?
• 10. Как определяется уровень риска?
• 11. Как используется механизм операционного рычага в управлении производственными рисками предприятия?
• 12. Как используется механизм финансового рычага в управлении финансовыми рисками предприятия?
• 13. Какие существуют способы снижения предпринимательских рисков?
• 14. Что понимается под лимитированием риска?
• 15. Какие существуют виды страхования рисков?
• 16. Что понимается под несостоятельностью (банкротством) предприятия?
• 17. Назовите процедуры банкротства.
• 18. В чем сущность конкурсного производства?
• 19. Назовите основные меры по восстановлению платежеспособности предприятия.
• 20. Какие существуют способы диагностики угрозы банкротства?

• Савицкая Г. В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности: Учеб, пособие. - 4-е изд. - М.: ИНФРА-М, 2007. - С. 362-363.
• Бланк И. А. Управление финансовой стабилизацией предприятия. - Киев: Ника-Центр, Эльга, 2003. - С. 236-237.
• Приведена модель Э. Альтмана, созданная в 1983 г. для компаний,акции которых не котируются на бирже.

Риск банкротства всегда являлся неотъемлемой составляющей любой предпринимательской деятельности в условиях рынка, распространяясь не только на лицо или фирму, понесшую убытки в результате ведения своей хозяйственной деятельности, а также на лиц, которые сотрудничали с данной фирмой или предпринимателем, предоставляя им средства в какой-либо форме.

Законодательством Российской Федерации банкротство рассматривается в качестве неспособности хозяйствующего субъекта осуществлять выплату обязательных платежей, долговых обязательств перед кредиторами, а также заниматься финансированием текущей детальности, так как для этого нет достаточных средств. Чем раньше проводится диагностика банкротства, тем больше у компании шансов избежать его. Диагностика банкротства может быть проведена одним из множества методов, а можно провести ее, используя несколько разных методов, что даст более точный результат. Каждый метод позволяет определить тенденции к банкротству и реализовать оценку вероятности каждого из них.

Диагностика банкротства: общие факторы оценки

Имеется ряд факторов, которые свидетельствуют о тяжелом положении предприятия, если их своевременно выявить и принять к сведению, то это позволит не только предупредить возможный риск, но и осуществить прогнозирование банкротства. В числе этих факторов можно выделить:

Нестабильную прибыль;

Низкие продукции или услуг;

Резкое падение стоимости активов и ценных бумаг компании;

Значительный процент использования который провоцирует большое значение эффекта финансового рычага, что превышает значение уровня экономической рентабельности активов;

Низкие показатели коэффициентов ликвидности;

Высокие показатели общих факторов коммерческого риска;

Пониженная доходность инвестиций.

Если выявлены все эти показатели или часть из них, то это уже говорит о существенной вероятности банкротства, точная оценка которой может быть осуществлена при помощи сравнения коммерческой деятельности организации с аналогичной деятельностью иных фирм, или организаций.

Диагностика банкротства: основные подходы

В процессе диагностики и оценки вероятности банкротства применяются подходы, базирующиеся на проведении анализа достаточно обширной системы признаков и критериев или на использовании ограниченного круга показателей, в числе которых могут быть и интегральные. Существует условное разделение общей совокупности признаков, которые способны свидетельствовать о вероятности банкротства.

К первой группе принято относить признаки, которые сигнализируют о наличии вероятности ухудшения положения предприятия или компании в будущем:

Низкий уровень капитальных вложений;

Малоэффективное использование технического оснащения и ресурсов предприятия;

Неритмичная работа и вынужденные простои;

Абсолютная зависимость от определенного рынка сбыта, типа оборудования или актива и прочего.

Ко второй группе относятся показатели, которые позволяют определить вероятность банкротства в ближайшем будущем:

Наличие запасов сырья или продукции, заметно превышающих норму;

Дефицит оборотных средств фирмы и рост продолжительности периода его оборота;

Наличие непогашенных денежных обязательств перед учредителями компании;

Хроническая просроченная задолженность перед кредиторами или дебиторами и прочие показатели.

Если субъект не способен погасить образовавшиеся долговые обязательства в течение трех месяцев, то это выступает в качестве определяющего показателя существенной вероятности банкротства.

Заявление о банкротстве в судебные органы может подать либо руководство самого предприятия, либо уполномоченные органы, либо кредиторы предприятия.