Дипломная работа: Методика и результаты диагностики банкротства предприятия на примере ООО трест "Татспецнефтехимремстрой"
Все виды диагностики, несмотря на
их множественность, в процессе диагностирования вероятности банкротства в
качестве общей точки соприкосновения имеют предмет исследования - это
результаты деятельности организации, которые находят свое отражение в системе
взаимосвязанных формализованных и неформализованных показателей.
Вместе с тем по целевой ориентации
процесса диагностирования диагностику вероятности банкротства организаций
целесообразно классифицировать на антикризисную и кризисную диагностику. Причем
в целях своевременности предвидения кризисных ситуаций особо значимо первое направление
- антикризисная диагностика, которая представляет собой исследовательский
процесс регулярного и досудебного мониторинга состояния организации с целью
своевременного выявления вероятности формирования кризиса на ранних его
стадиях, т.е. в целях его предвидения, а значит, и своевременного
предотвращения. Задачами, которые решает антикризисная диагностика и которые
ориентированы на приоритетность достижения целей управления превентивного
характера в рамках досудебных процедур банкротства, являются:
- своевременное распознавание
симптомов кризисной ситуации и их количественное измерение;
- оценка деятельности предприятия
как целостной системы для определения ориентиров;
- выявление причин образования
сложившегося положения и выработка наиболее целесообразных мер по нивелированию
их негативного воздействия на результаты деятельности организации.
Основной результат процесса
диагностирования в этом случае - это формирование вывода о наличии угрозы
вероятности банкротства и целесообразности или необходимости проведения более
углубленного и детального анализа по определенным направлениям.
Другой вид диагностики,
осуществление которого возможно при оценке вероятности банкротства
хозяйствующих субъектов в ходе арбитражного процесса, т.е. на стадии судебного
разбирательства дела о банкротстве, - это кризисная диагностика. Она
представляет собой исследование сформировавшегося кризисного состояния
организации в целях выявления возможностей его преодоления. Кризисная
диагностика решает следующие задачи, содержание которых отражает ее
принадлежность к реактивному управлению:
- оценка масштабности кризиса;
- изучение причин его образования
по бизнес-процессам для выделения точек разрыва жизненного цикла организации;
- выбор варианта применения
наиболее эффективных процедур банкротства с точки зрения законодательства
(внешнее управление, финансовое оздоровление, конкурсное производство, мировое
соглашение).
Разная целевая ориентация кризисной
и антикризисной диагностики в системе управления предприятием предопределила необходимость
дифференцированного подхода к формированию их методического обеспечения. В
настоящее время в теории и практике экономических исследований сформировалось
множество методов диагностики кризисного состояния организаций и вероятности их
банкротства. Эти методы различаются областью применения, составом показателей,
точностью диагностирования и т.п. В целях ограничения данной совокупности
применительно к задачам антикризисной диагностики считаем необходимым
классифицировать их по определенным признакам, представленным в таблице.
Причем в основе всех типологий
существующих методов диагностики кризисного состояния организаций, по нашему
убеждению, лежит их подразделение по признаку формализуемости на:
- количественные, которые
предполагают построение факторной модели, позволяющей обнаружить и
количественно оценить опасные для финансовой состоятельности предприятия
тенденции;
-качественные, основанные на
построении системы неформализованных признаков, интуитивно-логический анализ
которых позволяет формировать суждение о наличии вероятности банкротства;
- комбинированные, сочетающие в
себе первые два.
Цель антикризисного
диагностирования состоит в том, чтобы своевременно распознать и тем самым
обеспечить принятие таких управленческих решений, которые будут способствовать
снижению влияния негативных процессов на состояние объекта пусть не для полного
предотвращения кризиса, а частичной локализации наиболее существенных его
проявлений. Успешность достижения данной задачи определяется содержанием
методического инструментария их решения.
Модели, построенные на основе
стохастического факторного анализа, к которым принадлежат общеизвестные
Z-модели зарубежных и отечественных авторов (Э. Альтмана, Р. Тафлера, Р. Лиса,
Фулмера, Г. Тишоу, Спрингейта, Ж. Лего, Чессера, Л. Философова, М.А. Федотовой
и В.М. Радионовой, Г.В. Давыдовой и А.Ю. Беликова, Г.В. Савицкой, В.А. Пареной
и И.А. Долгалева), основаны на разделении всей совокупности исследуемых
организаций путем моделирования классифицирующей функции в виде корреляционной
модели на два класса, подлежащие банкротству и способные его избежать. Задача
здесь состоит в том, чтобы найти эффективное (с точки зрения точности
результатов прогноза) эмпирическое уравнение определенной дискриминантной
границы, разделяющей используемую систему показателей на то их сочетание, при
котором предприятие обанкротится, и то, при котором банкротство предприятию не
грозит. Вероятным решением проблемы антикризисной диагностики является другая
группа методов, основанных на детерминированном анализе. В эту группу входят:
1) однокритериальные модели;
2) многокритериальные модели,
основанные на методах обратного детерминированного факторного анализа (методах
комплексного анализа);
3) методы скоррингового
(сравнительного) анализа.
Однокритериальные модели позволяют
осуществить диагностику вероятности наступления банкротства организации на
основе локального параметрического анализа, т.е. построения детерминированной
модели в виде одного относительного частного показателя, позволяющего
количественно оценить вероятность банкротства организации. Причем, как показало
исследование данной системы показателей, все они имеют единый подход к оценке
вероятности банкротства, который строится на основе одной характеристики -
ликвидности.
В основе детерминированных методов
антикризисной диагностики с применением многокритериальных моделей (комплексных
показателей) лежит тот факт, что деятельность предприятия представляет собой
комплекс взаимосвязанных хозяйственных процессов, зависящих от многочисленных и
разнообразных факторов. В связи с этим в целях реализации задач диагностики
вероятности банкротства их деятельность рекомендуется оценивать с помощью
интегрального показателя, расчет которого осуществляется с помощью методов
обратного детерминированного факторного анализа и предполагает наличие весов
значимости каждого из агрегируемых частных показателей. При этом выбор
совокупности частных оценочных показателей осуществляется исходя из целей
конкретного аналитического исследования, а также строится на основе применения
к изучаемым показателям двух ограничений: частные показатели должны иметь
одинаковую направленность и быть максимально информативными с точки зрения
решаемой аналитической задачи.
В экономической литературе,
посвященной вопросам оценки вероятности банкротства, существует еще один метод,
основанный на детерминированном анализе. В частности, Д.А. Ендовицким и М.В.
Щербаковым рекомендуется проводить анализ чувствительности организации к
воздействию факторов риска финансовой несостоятельности. Данная методика
основана на расчете финансовой чувствительности по ряду факторов, в качестве
которых выступают 10 финансовых коэффициентов. Расчет финансовой
чувствительности осуществляется в виде отношения разницы фактического и
нормативного значения соответствующего показателя к значению последнего. После
этого с учетом установленных нормативных значений коэффициентов осуществляется
расчет интегрального коэффициента финансовой чувствительности.
Сущность методики скоррингового
анализа заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из
фактического значения показателей, которые отражают финансовое состояние
организации и могут сравниваться с нормативными, со среднеотраслевыми или с
экспертно установленными.
Применение неформализованных
критериев диагностики вероятности банкротства основано на системе качественных
характеристик, составляющих основу экспертных оценок, широко рассмотренных в
специальной литературе. Формирование экспертом требуемой от него информации
осуществляется в результате интуитивно-логического анализа задачи, в ходе
которого каждый из экспертов не только моделирует, но и (что особенно важно)
производит сравнительный анализ альтернатив решения. Таким образом, задача
эксперта состоит в том, чтобы разместить сопоставляемые альтернативы в определенной
последовательности с учетом их экономической значимости. Не вдаваясь в обзор
методов экспертных оценок, отметим, что на сегодняшний день хорошо известны
система качественных характеристик, предложенная В.В. Ковалевым и В.П.
Приваловым, рекомендации комитета по обобщению практики аудирования
Великобритании, методика Аргенти, а также практика обработки экспертных оценок
на базе теории нечетких множеств.
Применение стохастического
факторного анализа в целях диагностики вероятности банкротства является в
условиях однородности и представительности статистических данных наиболее
приемлемым в современных условиях. При этом необходимо учитывать:
1) достаточно высокую точность
прогноза;
2) многокритериальность данных
моделей, обеспечивающую охват широкого круга симптомов возможного кризисного
состояния;
3) возможность оценки их
одновременного влияния;
4) возможность исключения тех
факторов, которые оказывают взаимное влияние друг на друга;
5) простоту применения: практически
все модели можно рассчитать, обладая информацией, содержащейся в бухгалтерской
отчетности.
Однако его использование в
отечественной аналитической практике связано с рядом трудностей. Отечественные
методики построения Z-индексов основаны на использовании подходов, предложенных
Альтманом и другими западными учеными, и представляют собой адаптированные к
российским условиям их модификации. Все эти методики объединяет одна черта: они
основаны на анализе большого массива статистических данных. Кроме того, как
отмечают многие исследователи данной проблемы, практика применения этих методик
в развитых странах показывает, что веса в Z-индексах и пороговые значения
сильно различаются не только от страны к стране, но и год от года, а также по
отраслям экономики в рамках одной страны. Это свидетельствует о том, что
методики, основанные на построении Z-моделей, не обладают устойчивостью к
вариациям в исходных данных.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21 |