Курсовая работа: Исследование финансового состояния предприятия для выявления угрозы возможного банкротства

Таблица 2. Матрица исходных данных

Исходные данные могут быть представлены как в виде моментных показателей, отражающих состояние предприятия на определенную дату, так и темповых показателей, характеризующих динамику деятельности предприятия и представленных в виде коэффициентов роста. Возможно изучение одновременно и моментных и темповых показателей.

Этап 2. В таблице исходных данных определяется в каждой графе максимальный элемент, который принимается за единицу. Затем все элементы этой графы (аij) делятся на максимальный элемент предприятия-эталона (mах аij). В результате создается матрица стандартизированных коэффициентов (хij): Хij = аij : mах аij(22)

Если с экономической стороны лучшим является минимальное значение показателя (например, затраты на рубль товарной продукции), то надо изменить шкалу расчета так, чтобы наименьшему результату соответствовала наибольшая сумма показателя.

Этап 3. Все элементы матрицы координат возводятся в квадрат. Если задача решается с учетом разного веса показателей, тогда полученные квадраты умножаются на величину соответствующих весовых коэффициентов (К), установленных экспертным путем, после чего результаты складываются по строкам: Rnj =  (К1*Хnj*Хnj)(23)

Этап 4. Полученные рейтинговые оценки (Rnj) размещаются по ранжиру и определяется рейтинг каждого предприятия. Первое место занимает предприятие, которому соответствует наибольшая сумма, второе место - предприятие, имеющее следующий результат, и т.д. [6. С. 605 - 628].

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.

Наиболее широкую известность получила модель Альтмана:

Z=0,717 х1 +0,847 х2 +3,107 х3 +0,42 х4 +0,995 х5,(24)

где х1 -собственный оборотный капитал/сумма активов; х2 -нераспределенная прибыль/сумма активов; х3 - прибыль до уплаты процентов/сумма активов; х4 - балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал; х5 - 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.

Дискриминантная модель, разработанная Лис для Великобритании, получила следующее выражение:

Z =0,063х1, +0,092х2 +0,057х3 +0,001х4,(25)

Где х1 - оборотный капитал/сумма активов; х2 - прибыль от реализации/сумма активов; х3 - нераспределенная прибыль/сумма активов; х4 - собственный капитал/заемный капитал.

Здесь предельное значение равняется 0,037.

Таффлер разработал следующую модель:

Z = 0,53х1, +0,13х2 +0,18хз +0.16х4,(26)

где х1 - прибыль от реализации/краткосрочные обязательства; х2 - оборотные активы/сумма обязательств; хз - краткосрочные обязательства/сумма активов; х4 - 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 наших субъектов хозяйствования из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала, а также из-за различий в законодательной и информационной 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.

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 [6.].

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

х1 - доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов, коэффициент; х2 - приходится оборотного капитала на рубль основного, руб.; х3 - коэффициент оборачиваемости совокупного капитала; х4 - рентабельность активов предприятия, %; х5 -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(27)

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 [12. С. 628].

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ И ДИАГНОСТИКА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ОАО «КУРСКОЕ АТП-1»

2.1 Краткая экономическая характеристика ОАО «Курское АТП-1»

Курское автотранспортное предприятие №1 создано в соответствии с Указом Президента Р.Ф. от 14.10.1992г № 1230 «О регулировании арендных отношений и приватизации имущества государственных и муниципальных предприятий, сданного в аренду» и другими Законодательными актами Российской Федерации путем выделения структурного подразделения «Курское автотранспортное предприятие № 1» из акционерной автотранспортной компании «Курскавтотранс» в открытое акционерное общество и является правопреемником названного структурного подразделения. Зарегистрировано постановлением администрации Советского района г.Курска № 745 от 20.05.93 г. Изменения: № 295 от 30.05.1996г и № 533 от 11.06.1999г.

Общество действует в порядке, предусмотренном Гражданским кодексом РФ, Федеральным законом «Об акционерных обществах» от 26.12.95 г. (с изм. и доп. от 13.06.96 г., 24.05.99 г., 7.08.01 г., 31.10.02 г., 27.02.03 г.), Федерального закона РФ «О внесении изменений и дополнений в ФЗ «Об акционерных обществах», Уставом и другими законодательными актами РФ. Сокращенное наименование общества: ОАО «Курское АТП-1. Юридический адрес и фактическое местонахождение общества: 241000 г. Курск, ул. Советская 88. Срок деятельности общества не ограничен. Деятельность общества прекращается по решению общего собрания акционеров, либо по основаниям, предусмотренным ГК РФ с учетом требований Федерального закона «Об акционерных обществах».

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12