Оценка вероятности банкротства

Закон О несостоятельности (банкротстве) определяет признаки несостоятельности для предприятий всех форм собственности. Следует сказать, что Закон Об акционерных обществах устанавливает другие признаки неплатежеспособности акционерных обществ. Во-первых, в соответствии с Законом Об акционерных обществах строго оговаривается размер уставного капитала — 1000 МРОТ для открытых акционерных обществ и 100 МРОТ для закрытых акционерных обществ. Во-вторых, размер чистых активов не должен быть меньше уставного капитала. Если чистые активы меньше уставного капитала, то последний должен быть снижен до размера чистых активов (возможно путем снижения номинальной стоимости акций только с согласия акционеров). Если чистые активы по окончании второго и каждого последующего года остаются на уровне ниже уставного капитала, то общество подлежит ликвидации. Таким образом, ликвидация Акционерного общества вследствие неплатежеспособности может произойти и без оценки вероятности банкротства в соответствии с Законом О несостоятельности- (банкротстве) .  [c.262]


Однако применять коэффициент Альтмана для оценки вероятности банкротства российских предприятий можно с большой долей условности, так как веса данной функции необходимо рассчитывать по отечественной статистике, а достаточно длительных динамических рядов пока нет. Попытки модифицировать функцию с учетом российских условий делались, но сколько-нибудь достоверных и универсальных результатов пока не получено.  [c.411]

В связи с развитием рыночных отношений, изменением законодательной базы и практической потребностью в третье издание был внесен ряд существенных изменений и дополнений значительно переработан параграф по анализу рентабельности написаны новые параграфы по анализу денежных потоков, инвестиционной привлекательности предприятий, лизингу, регулированию финансовых результатов и левериджа, а также аналитической оценке вероятности банкротства и инвестиционных проектов, способам обеспечения сопоставимости показателей с учетом инфляционного фактора. Внесены некоторые изменения в структурно-логические модели факторных систем и методику расчета факторов.  [c.3]


АНАЛИТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА  [c.70]

В теории и практике известно несколько подходов к оценке вероятности банкротства, основанных на использовании  [c.71]

Перечисленные основные и вспомогательные критерии используются при внутреннем и внешнем анализе при внутреннем - для своевременного принятия соответствующих мер, устранения выявленных симптомов, при внешнем - для адекватного реагирования по заключенным или предполагаемым сделкам. Преобладающим в практике подходом оценки вероятности банкротства является использование ограниченного количества показателей, на основании которых ее можно прогнозировать. Как правило, перечень этих показателей и их нормативные значения устанавливаются соответствующим постановлением правительства. Используются в основном коэффициенты текущей ликвидности, обеспеченности собственными средствами, восстановления (утраты) платежеспособности.  [c.71]

Глава 2 посвящена разработке методических основ определения показателей стабильности предприятия. Исходной позицией здесь является построение модели для оценки вероятности банкротства предприятия, которая полагается зависимой от качества бизнес-проекта и качества менеджмента предприятия. Затем формируется методический подход к экспертной оценке вероятности стабильности предприятия, основанный на агрегировании исходной информации о бизнес-проекте и менеджмента предприятия с использованием логики правдоподобных рассуждений. Наряду с этим излагаются результаты авторов по идентификации опасностей и рисков субъектов партнерских групп предприятия.  [c.7]

Качественная характеристика функционально-экономического условия стабильности предприятия определена нами как сохранение предприятия на очень низком уровне вероятности банкротства в течение определенного прогнозного периода его деятельности. Говорить о стабильности предприятия в течение определенного прогнозного периода его деятельности имеет смысл только при условии, что вероятность его банкротства в текущий момент времени оценивается как очень низкая . Практика рыночной экономики выработала финансовые критерии банкротства, закрепленные в России на законодательном уровне. Финансовые показатели, значения которых используются в качестве критериев банкротства, логично применять и при оценке вероятности банкротства, а следовательно, и для оценки принадлежности предприятия к классу стабильных с функционально-экономической точки зрения.  [c.68]


С учетом введенных обозначений, прогнозирование оценщиком в момент t состояния предприятия на момент (t+1), необходимое в свою очередь для оценки вероятности банкротства предприятия, выражается формулой  [c.70]

Предположим, что оценщику известно состояние предприятия на момент оценки, стратегический план деятельности предприятия и политика руководства предприятия в сфере управления персоналом, определяющая уровень профессиональной подготовки персонала предприятия в плановом периоде. Тогда, на качественном уровне оценка вероятности банкротства предприятия в зависимости от качества плана и персонала может быть представлена функцией  [c.71]

Однако в известных методиках оценки эффективности инвестиционных проектов не учитывается уровень профессионализма команды менеджеров, которая должна реализовать оцениваемый проект. То есть известные инструменты оценки инвестиционных проектов позволяют решать только часть задач, необходимых для получения оценки вероятности банкротства предприятия в случае реализации разработанного бизнес-проекта, которая выбрана в качестве интегрального скалярного показателя стабильности предприятия. Оценка именно этого показателя представляет наибольший интерес для инвесторов предприятия.  [c.80]

Для собственников капитала предприятия объемом К у.е. потенциальный ущерб при вероятности банкротства предприятия Рб оценивается произведением К х Рб у.е. Поэтому, дополнительная экспертиза бизнес-проекта предприятия, которая потенциально может понизить значение оценки вероятности банкротства в случае привлечения экспертов высокой квалификации, является, безусловно, выгодной для владельцев и потенциальных инвесторов предприятия. Такие потенциальные инвесторы как банки и лизинговые компании считают проведение бизнес-диагностики клиентов неотъемлемым атрибутом технологий проведения своих кредитных и лизинговых операций. Однако, как и в случае оценки качества бизнес-проекта предприятия разработчиками, оценка его аналитиками кредитных подразделений банка и соответствующими службами лизинговых компаний носит специфический по своим целям характер. Такая оценка призвана выявить лучших из потенциальных клиентов банка или лизинговой компании. Оценка такого рода не преследует цели удовлетворения потребности владельцев и потенциальных инвесторов в получении независимой оценки качества бизнес-проекта предприятия путем вычисления вероятности его банкротства. Такую потребность в инфраструктуре рыночной экономике  [c.80]

Таким образом, именно консалтинговые фирмы должны быть заинтересованы в развитии методического аппарата оценки вероятности банкротства предприятия, поскольку этот показатель позволяет дать интегральную оценку качества бизнес-проекта и менеджмента предприятия.  [c.81]

Оценка вероятности банкротства предприятия  [c.101]

Подставляя найденные значения в формулу (2.7) получаем следующее выражение для оценки вероятности банкротства предприятия в течение период равный длительности интервала стратегического планирования  [c.101]

В условиях нестабильности проблема возможного банкротства каждого предприятия волнует многих людей. Оценку вероятности банкротства можно дать с помощью финансового анализа, так как именно он позволяет выяснить ее подлинную причину. Универсальный рецепт от любого банкротства — проведение систематического финансового анализа предприятия для оценки потенциального банкротства. В числе основных причин возникновения состояния банкротства фирмы можно отметить следующие  [c.60]

Анализом данной модели оценки вероятности банкротства  [c.158]

В зависимости от значения Z-счета дается оценка вероятности банкротства предприятия по  [c.135]

Анализ подхода к оценке вероятности банкротства, основанного на счету PAS-коэффициента, показал, что сама методика в условиях Украины может использоваться, тогда как в качестве расчетной базы Z-счет Альтмана использовать невозможно.  [c.260]

Здесь следует сделать два замечания. К потере ценности приводит вовсе не сама по себе неспособность фирмы к выживанию, а тот факт, что ценность в случае вынужденной продажи меньше истинной ценности на величину определенной скидки. Во-вторых, данный подход вращается вокруг оценки вероятности банкротства. Эту вероятность трудно оценить, поскольку она будет зависеть как от резервов денежной наличности (по отношению к ее потребностям в денежной наличности), так и от состояния рынка. На  [c.422]

Для оценки вероятности выживания фирмы мы можем использовать два способа. Во-первых, можно основываться на прошлом — рассмотреть фирмы, потерпевшие банкротство, и сравнить их с фирмами, которые этого избежали, а затем выявить переменные, различающие их. Например, фирмы с отрицательными долговыми коэффициентами и отрицательными денежными потоками от операций с большей вероятностью потерпят банкротство, чем фирмы, не обладающие этими свойствами. Кроме того, для оценки вероятности банкротства фирмы можно использовать статистические методы (например, пробиты, или кривые регрессии). Для выведения пробитое следует начать со всех зарегистрированных в 1990 г. фирм и их финансовых характеристик, а затем определить те фирмы, которые потерпели банкротство в период 1991-1999 гг., и оценить вероятность банкротства как функцию переменных, наблюдавшихся в 1990 г. Результат, напоминающий результат регрессии, позволит оценить вероятность дефолта для любой фирмы в настоящий момент времени.  [c.423]

Использовать рейтинг для оценки вероятности банкротства. Вспомним, что в таблице 15.2 содержатся значения вероятностей для каждого рейтинга  [c.556]

ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА  [c.78]

Для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется показатель, называемый Z-счет Альтмана, который рассчитывается на основе баланса предприятия и отчета о прибылях и убытках  [c.78]

Какие методы оценки вероятности банкротства вы знаете  [c.82]

Кроме государственных методик оценки вероятности банкротства существуют многочисленные авторские методики, которые оперируют гораздо более широким спектром показателей и в целом должны быть более адекватными для достижения поставленной цели. Однако недостатком упомянутых методик является то, что часть из них, а именно зарубежные методики, в частности известная модель Э. Альтмана, не отвечают в полной мере российской специфике в части количественных значений параметров. Российские же методики не могут быть признаны вполне адекватными, поскольку алгоритмы построения этих моделей, предполагающие использование большого объема статистических данных, не вполне отработаны в связи с резкими изменениями условий функционирования российских предприятий, да и краткосрочностью существования самой рыночной экономики в России.  [c.242]

Анализируя рассчитанные показатели, можно сделать общий вывод о повышении вероятности банкротства организации. Такой вывод следует из расчетов, проведенных по официальным и авторским методикам. Причина такого положения — резкое увеличение обязательств организации без адекватного роста выручки, прибыли и ликвидных активов. Вследствие этих обстоятельств существенно снизились такие показатели, используемые при оценке вероятности банкротства, как коэффициенты ликвидности и обеспеченности собственными оборотными средствами, показатели обеспеченности обязательств активами и показатель степени платежеспособности, показатели рентабельности и оборачиваемости активов.  [c.245]

Какие существуют авторские методики для определения вероятности банкротства Какими показателями оперируют авторские методики для оценки вероятности банкротства  [c.302]

Каковы недостатки авторских методик оценки вероятности банкротства  [c.302]

В последние десятилетия в западных банках разрабатываются методы оценки качества потенциальных заемщиков с помощью разного рода статистических моделей. Цель состоит в том, чтобы создать стандартные подходы для объективной характеристики заемщика, найти числовые критерии для разделения будущих клиентов на надежных и ненадежных, подверженных риску банкротства. Примером такой модели может служить "модель Зета", разработанная группой американских экономистов в конце 1970-х гг. и применяемая банками в кредитном анализе. Модель предназначена для оценки вероятности банкротства фирмы. Значение ключевого параметра "Z" определяется с помощью уравнения, переменные которого отражают некоторые характеристики анализируемой компании ее ликвидность, скорость оборота капитала и т.д. Если значение коэффициента  [c.31]

Таким образом, по системе. оценки вероятности банкротства У. Бивера анализируемая организация по большинству показателей относится ко второй группе — за 5 лет до банкротства .  [c.80]

Описываемый ниже методический подход к экспертизе бизнес-проекта и менеджмента предприятия и экспертной оценке вероятности банкротства предприятия, как основного показателя функциональной стабильности предприятия, является развитием методики оценки лизингового проекта2.  [c.81]

Поскольку в практике финансового менеджмента1 используются такие качественные оценки вероятности банкротства, как очень низкая , возможная , высокая и очень высокая , то описание данной функции должно включать соответствие между этими значениями функции F и областями значений аргументов Юк6п, OKUJ. Пример возможного решения данной задачи представлен в табл. 17 и 18.  [c.101]

Способность к моделированию нелинейных процессов, работе с зашумленными данными и адаптивность дают возможность применять нейронные сети для решения широкого класса финансовых задач. В последние несколько лет на основе нейронных сетей было разработано много программных систем для применения в таких вопросах, как операции на товарном рынке, оценка вероятности банкротства банка, оценка кредитоспособности, контроль за инвестициями, размещение займов.  [c.19]

Оценка вероятности банкротства Осуществляется официальной методикой и на основе Z-qmstor Альтмана  [c.197]

Существуют два основных способа косвенной оценки вероятности банкротства. Один из них — это оценка рейтинга облигаций и использование эмпирических оценок вероятности дефолта для данного рейтинга. Например, в таблице 15.2, взятой из исследования Олтмана и Кишоре (Altaian and Kishore, 1998), представлены вероятности дефолта за десятилетний период, классифицированные по рейтинговыми группам облигаций в 1998 г.  [c.536]

Для оценки вероятности банкротства в зарубежной практике широко используются количественные методы, такие, KaKZ-модели, разработанные Альтманом в 1968 г. Модель Альтмана представляет дискриминантную линейную функцию с различным числом переменных. В зависимости от этого различают двух-, пяти- и семифак-торные модели. Параметры дискриминантной функции рассчитываются путем статистической выборки по обанкротившимся или избежавшим банкротства предприятиям.  [c.64]

Модель EDF, основанная на рыночной стоимости акций, не может бьп применена для оценки вероятности банкротства компаний, которые не Bt пускают в обращение свои акции. Применительно к таким частным предпр] ятиям компания KMV использует данные финансовой отчетности открыть акционерных обществ для оценки стоимости активов и их волатильности. Да] ный метод предполагает, что реальная рыночная стоимость активов коле лется в диапазоне между операционной стоимостью и ликвидационной ст< имостью компании.  [c.369]

В заключение необходимо отметить, что модель EDF, имеющая серьезное теоретическое обоснование, и чисто эмпирическая модель ZETA, построенная с помощью статистического анализа, показывают достаточно близкие результаты прогноза вероятности банкротства. Так, по результатам тестирования приблизительно половина дисперсии относительных оценок вероятности банкротства, полученных с помощью модели EDF, может быть объяснена моделью ZETA [17]. Такая тесная корреляция объясняется тем, что обе эти модели учитывают в том или ином виде уровень финансовой зависимости и волатильность стоимости активов компании.  [c.371]