Комплекс економіко-математичних моделей системи попередження банкрутства підприємства

 

ВСТУП


Ринкові відносини в економіці Україні супроводжуються кризою платежів, виникненням взаємної заборгованості суб'єктів господарювання, накопиченням боргів, що вимагає державного регулювання і управління процесом повернення заборгованості, стабілізації розрахунково-платіжної дисципліни за умови збереження господарюючого суб'єкта як економічно функціонуючої одиниці в економічному механізмі країни.

Характерними ознаками фінансової кризи підприємства є скорочення попиту на його продукцію і, як наслідок, зниження обсягів виробництва; зростання заборгованості постачальникам, держбюджету та банкам; затримки з виплатою заробітної плати працівникам. Кількість таких підприємств в економіці України неухильно зростає. Банкрутство як елемент ринкових відносин стало реальністю української економіки.

Проблема банкрутства загрожує багатьом підприємствам України. В період з січня по вересень 2011 року в Україні налічувалось 45,3% збиткових підприємств. Харківська область входить до групи лідерів в Україні по чисельності збиткових підприємств.

Ціль роботи - побудова комплексу економіко-математичних моделей системи попередження банкрутства підприємства.

Об'єктом роботи є процеси фінансової діяльності підприємства. Предметом виступають економіко-математичні моделі попередження банкрутства.

Під час виконання даної роботи були поставлені та вирішені наступні задачі:

аналіз теоретичних основ банкрутства;

аналіз існуючих моделей і методів оцінки банкрутства підприємства;

побудова нейронечіткої моделі оцінки банкрутства підприємства;

побудова моделей прогнозування значень показників фінансового стану;

розробка системи санаційного управління підприємством.

Для цього використовувалися нечіткі нейромережеві моделі та моделі експоненціального згладжування.


РОЗДІЛ 1. МЕТОДОЛОГІЧНІ ОСНОВИ БАНКРУТСТВА ПІДПРИЄМСТВА


.1 Теоретичні основи банкрутства


Ринкові відносини в економіці Україні супроводжуються кризою платежів, виникненням взаємної заборгованості суб'єктів господарювання, накопиченням боргів, що вимагає державного регулювання і управління процесом повернення заборгованості, стабілізації розрахунково-платіжної дисципліни за умови збереження господарюючого суб'єкта як економічно функціонуючої одиниці в економічному механізмі країни.

Характерними ознаками фінансової кризи підприємства є скорочення попиту на його продукцію і, як наслідок, зниження обсягів виробництва; зростання заборгованості постачальникам, держбюджету та банкам; затримки з виплатою заробітної плати працівникам. Кількість таких підприємств в економіці України неухильно зростає. Банкрутство як елемент ринкових відносин стало реальністю української економіки. За останні роки в Україні помітна стійка тенденція до збільшення кількості фінансово неспроможних підприємств, динаміка якої наведена у табл. 1.1.


Таблиця 1.1

Динаміка показників банкрутства підприємств

№Показники2007 р.20080 р.2009 р.2010 р.1Загальна кількість справ, вирішених в господарських судах60955832371256501349372Із них про банкрутство36327082909595393Порушено справ провадження банкрутства6552964512281126184Винесено постанов про визнання банкрутом16914107452562445Кількість справ, закінчених із затвердженням ліквідаційного балансу8552320289643456Залишок незакінчених справ про банкрутство на кінець звітного періоду413867021090913989

Банкрутство обєкта підприємницької діяльності дуже повязане з погіршенням його фінансової активності та зумовлено отриманням численних збитків. Враховуючи данні Державного комітету статистики України, в період з 2002 до 2009 року кількість підприємств, які отримали збитки, значно зросла. Тобто якщо у 2002 році приблизно 39 відсотків усіх підприємств отримали збитки, то у 2009 році ця цифра зросла до 47 відсотків.

Проблема банкрутства загрожує багатьом підприємствам України. В період з січня по вересень 2010 року в Україні налічувалось 45,3% збиткових підприємств. На рис. 1.1 зображена діаграма, яка ілюструє підприємства за регіонами, які одержали збиток у відсотках до загальної кількості. Харківська область входить до групи лідерів в Україні по чисельності збиткових підприємств.


Рис. 1.1. Підприємства у регіональному розрізі, які одержали збитки в період з січень по вересень 2010р.


В Україні наслідками визнання боржника банкрутом є припинення підприємницької діяльності боржника. Банкрут вже не може отримувати прибуток, займатися комерційною діяльністю; всі грошові зобов'язання та зобов'язання щодо сплати податків і зборів (боргові зобов'язання) вважаються такими, що настали; за борговими зобов'язаннями, що виникли у процедурі банкрутства, припиняється нарахування неустойки (пені, штрафу) та інших економічних санкцій; відомості про фінансове становище боржника перестають бути конфіденційними або становити комерційну таємницю. Це пов'язано з тим, що сам факт визнання боржника банкрутом вже говорить про фінансове становище господарюючого суб'єкта. Всі операції з реалізації майна боржника або передачі в користування третім особам мають відбуватися виключно в порядку, встановленому третім розділом Закону України «Про відновлення платоспроможності боржника або визнання його банкрутом» [44]. Ліквідатор зобов'язаний відчужувати майно банкрута на конкурентних засадах з метою проведення розрахунків з кредиторами. При цьому арешт або обмеження щодо майна банкрута скасовується. Не залежно від того, хто накладав арешт: суд, державний виконавець, слідчий і т.д. Майно банкрута повинно бути вільним від будь-яких обмежень, тому що воно підлягає розпродажу; вимоги кредиторів за зобов'язаннями, що виникли в процедурі банкрутства повинні пред'являтися виключно в межах термінів ліквідаційної процедури; виконання зобов'язань боржника допускаються у випадках і порядку, встановлених третім розділом Закону України «Про відновлення платоспроможності боржника або визнання його банкрутом». Це можливо при оплаті комунальних платежів, орендної плати, послуг з охорони об'єктів і т.д.

На сьогодні не існує єдиного визначення поняття «банкрутство». Тому потрібно виділити юридичне та економічне визначення цього терміну.

Відповідно до Закону України «Про відновлення платоспроможності боржника або визнання його банкрутом»: банкрутство - це визнана господарським судом неспроможність боржника відновити свою платоспроможність і задовольнити визнані судом вимоги кредиторів через застосування ліквідаційної процедури [44].

Наведене визначення банкрутства має як переваги, так і недоліки. До переваг слід віднести, по-перше, визначення того, що факт банкрутства встановлюється виключно господарським судом. Тобто, сама неспроможність суб'єкта господарювання задовольнити вимоги кредиторів не може ототожнюватися з банкрутством. До того часу, поки цей факт не буде визнаний судом не може йти мова про банкрутство. По-друге, банкрутство визначається як нездатність відновити платоспроможність. Термін «платоспроможність» в Законі не визначається, але його можна розуміти, як антонім до терміну «неплатоспроможність», трактування якого в цьому ж законі: «неплатоспроможність - неспроможність суб'єкта підприємницької діяльності виконати після настання встановленого строку оплати грошові зобов'язання перед кредиторами, у тому числі із заробітної плати, а також зобов'язання по сплаті податків і зборів (обов'язкових платежів) не інакше як через відновлення платоспроможності [1].

Також у цьому Законі виділені чотири види злочинів: фіктивне банкрутство, доведення до банкрутства (навмисне банкрутство), приховування стійкої фінансової неспроможності, незаконні дії у разі банкрутства. Розглянемо їх тлумачення.

Фіктивне банкрутство - завідомо неправдива офіційна заява про фінансову неспроможність виконати вимоги кредиторів і зобов'язання перед бюджетом за умови, що такі дії заподіяли велику матеріальну шкоду державі чи кредиторам.

Доведення до банкрутства - умисне з корисливих мотивів чи іншої особистої заінтересованості або ж в інтересах третіх осіб вчинення дій призвели до стійкої фінансової неспроможності суб'єкта господарювання, якщо це завдало БМВ державі чи кредитору.

Приховування стійкої фінансової неспроможності - умисне приховування своєї стійкої фінансової неспроможності шляхом подання недостовірних відомостей, якщо це завдало великої матеріальної шкоди кредиторові.

Незаконні дії у разі банкрутства - вчинені навмисно і заподіяли БМВ: приховування майна або майнових зобов'язань, відомостей про майно; передача майна в інше володіння; відчуження або знищення майна; фальсифікація, приховування або знищення документів, які відображають фінансово-господарську діяльність.

Юридичне визначення не може повною мірою визначити сутність терміну «банкрутство». Для повного визначення його суті була вивчена література [5, 21, 52, 56, 57, 58].

У результаті досліджень можна зробити висновок про відсутність істотних відмінностей у визначенні терміну «банкрутство» різними авторами, а несуттєві відмінності пов'язані, головним чином, з різними періодами часу.

Проаналізувавши наведені визначення, слід зазначити, що більшість авторів при визначенні сутності терміну «банкрутство» використовують поняття: неплатоспроможність боржника та непогашення зобов'язань.

Так Голощапов Н.А. [31], Райзберг Б.А. і Лозівський Л.Ш. [14] трактують банкрутство підприємства як «нездатність боржника платити за своїми зобов'язаннями, повернути борги у зв'язку з відсутністю у нього коштів». Якщо дослідники мають на увазі відсутність грошових коштів, то це може бути тимчасовим явищем, яке не обов'язково призводить до банкрутства. Практика показує, що банкрутами можуть виявитися і рентабельні підприємства, у яких є грошові кошти. Відсутність у підприємства грошових коштів і матеріальних цінностей в загальному при наявності боргів - дуже рідкісна ситуація, яка має місце, якщо сума збитків дорівнює сумі власних і залучених коштів.

Трохи іншу позиції займають Шеремет А.Д. та Сайфулін Р.С., які під банкрутством розуміють «нездатність фінансувати поточну операційну діяльність і погасити строкові зобов'язання» [86]. Це визначення описує неплатоспроможність підприємства, а не банкрутство, тому що банкрутство може констатувати тільки рішення суду.

Бернар І. і Коллі Ж.-К. дають наступне трактування банкрутства: «стан неплатоспроможності з вини дебітора, встановлене в судовому порядку». Це твердження не може бути вірним тому, як банкрутство може наступити не тільки через дебіторської заборгованості.

Як вважає Малига В.А., необхідно враховувати, що неплатоспроможність може бути касовою (відносною) та балансовою (абсолютною) [57].

Касова неплатоспроможність обумовлена ??тимчасовою відсутністю грошових коштів на момент розрахунків з кредиторами внаслідок дебіторської заборгованості або інших причин, не пов'язаних з незадовільною структурою балансу боржника.

Балансова неплатоспроможність пов'язана з перевищенням зобов'язань над активами або з їх рівністю.

Необхідно відзначити, що різниця між цими термінами має велике значення для встановлення моменту визнання боржника банкрутом. Якщо господарським судом встановлено факт відносної неплатоспроможності суб'єкта, то це не означає, що останній повинен визнаватися банкрутом. Це пов'язано з тим, що неплатоспроможність через деякий час може бути усунена. У такому випадку суб'єкт може продовжувати свою діяльність.

Ключовим моментом у визначенні будь-якої неплатоспроможності є грошові зобов'язання. Згідно Цивільного Кодексу України зобов'язання - це правовідношення, у якому одна сторона (боржник) повинна вчинити на користь іншої сторони (кредитора) певну дію (передати власність, зробити роботу, надати послугу, сплатити грошові кошти і т.д.) або утриматися від певної дії, а кредитор має право вимагати від боржника виконання його зобов'язань.

Грошове зобов'язання - зобов'язання боржника заплатити кредитору певну грошову суму відповідно до цивільно-правового договору та на інших умовах, передбачених цивільним законодавством України [83].

Отже, при визначенні поняття «банкрутство» потрібно використовувати такі положення:

факт банкрутства визначається тільки господарським судом, до цього моменту можна говорити лише про ступінь ймовірності банкрутства;

банкрутом може бути тільки особа, що має тільки повної неплатоспроможністю;

підприємство визнається банкрутом тільки в разі нестачі коштів для подальшого його функціонування після задоволення вимог кредиторів.

Підсумувавши всі трактування терміну «банкрутство» можна визначити його наступним чином. Банкрутство - міра економічної та юридичної відповідальності господарюючого суб'єкта, виражена в припиненні його господарсько-фінансової діяльності за рішенням суду, у зв'язку з нездатністю задовольнити визнані правомірними вимоги кредиторів і виконати зобов'язання перед бюджетом через перевищення заборгованості над вартістю його майна. Сформульоване визначення дозволяє з'єднувати економічний та юридичний підхід до розуміння банкрутства і тим самим більш точно відобразити його сутність з метою ефективного управління інститутом банкрутства і економікою в цілому в умовах повної економічної самостійності господарюючих суб'єктів.

В економічній літературі [14, 31, 53, 59] найбільш часто акцентують увагу на таких ознаках, які вказують на кризовий стан підприємства:

призупинення поточних платежів;

зміни в структурі (активу і пасиву) балансу і звіту про фінансові результати;

зміни у співвідношенні дебіторської та кредиторської заборгованості;

затримки з наданням фінансової звітності;

зменшення грошових коштів на розрахункових (поточних) рахунках підприємства;

невиконання договірних зобов'язань, втрата основних постачальників і замовників;

зниження обсягів діяльності, низька заробітна плата.

Слід зауважити, що окремі перераховані ознаки носять спірний характер. Так, підлягає сумніву віднесення до ознак банкрутства без додаткових застережень зменшення грошових коштів на рахунках підприємства. Адже причин зменшення може бути безліч: проведення реконструкції, модернізації або нового будівництва та інші. Навіть відсутність грошей на поточному рахунку, але без порушень платіжної дисципліни по відношенню до кредиторів і держави, можна розцінювати як ознаку хорошої роботи фінансової служби підприємства, а не як ознаку банкрутства.

Твердження Артеменко В.Г. і Беллендер М.В., що в якості "перших сигналів банкрутства можна розглядати затримки з наданням фінансової звітності» [4] також недостатньо обґрунтовані. Банкрутство для таких підприємств, звичайно, теоретично може настати через постійну сплату підприємством штрафних санкцій, та й то якщо керівник підприємства не практикує відшкодування нанесеного підприємству збитку з винних осіб. Більшою мірою зазначена Артеменко В. Г. та Беллендер М. В. причина свідчить про недоліки роботи служби обліку на підприємстві та відсутності контролю з боку керівництва.

Аналіз показує, що до ознак кризового стану підприємств слід віднести відсутність прибутку і збитковість, на відміну від твердження Скворцова М.М., який відзначає, що «не можна ототожнювати банкрутство з нерентабельністю і збитковістю». Звичайно, необхідно враховувати можливість виникнення збитків у результаті цінової політики держави, високих податків і зборів, але в цьому випадку ідентичність спостерігалася б у всіх підприємствах або у підприємств певних галузей. У звичайних рівних умовах часта або постійна збитковість у підприємства як раз свідчить або про кризу управління, або про кримінальні методи ведення бізнесу, що може призвести як до банкрутства підприємства, так і до кримінальної відповідальності його керівників. Відсутність прибутку можна не вважати ознакою банкрутства тільки для планово збиткових суб'єктів.

Таким чином, слід виділити шість основних ознак, що характеризують кризовий фінансовий стан підприємства (рис. 1.2).


Рис. 1.2. Зовнішні ознаки банкрутства підприємства


Однак найважливішою зовнішньою ознакою для управління банкрутством слід вважати призупинення поточних платежів боржника за своїми зобов'язаннями, так як саме прострочення платежу визначає право кредиторів на відкриття арбітражного провадження у справі про банкрутство боржника.

Сутність банкрутства, встановлення відмінностей його від неспроможності, а також критеріїв і ознак свідчать про те, що банкрутством можна управляти через оцінку стану підприємств, встановлення контролю над появою ознак банкрутства у суб'єкта господарювання.


.2 Причини та види банкрутства підприємства


Виникнення загрози банкрутства суб'єкта господарювання може бути обумовлено низкою причин, врахування яких вельми важливе при здійсненні управління таким суб'єктом, особливо на стадії арбітражного провадження, коли вирішується подальша доля боржника - призначення ліквідаційної або санаційної процедур.

Причинно-наслідкова залежність виникнення банкрутства господарюючих суб'єктів має недостатню наукову розробленість, а значить, є проблемну область при здійсненні управління такими суб'єктами. Відсутність чіткої й науково обґрунтованої класифікації причин виникнення банкрутства перешкоджає їх відстеженню, накопиченню та усуненню, що не сприяє зниженню числа розглянутих справ про банкрутство в Україні, подолання кризи платежів та стабілізації економіки регіонів і країни в цілому.

Так, у значній частині літературних джерел [9, 34, 52, 76, 84] причини банкрутства як такі взагалі не розглядаються. Економістами вивчалися: фактори спроможності, негативна дія яких, на думку авторів (Федотов А.В., Слабіков Г.В., Соколіціна А.С. [34]), і призводить до банкрутства; фактори виникнення кризових ситуацій та банкрутства (Іванов Г.П., Бєляєв С.Г., Семаніхін А.І., Борисов Г.Г., Межиров Б.Л. [9]) або причини не розглядаються взагалі (Чеботар Ю.М., Шеремет А.Д., Сайфулін Р.С., Астахов У.П. [84, 86]).

Однак слід зазначити, що причин, за якими окреме підприємство може стати банкрутом, досить багато. Тому, як показують дослідження, немає необхідності намагатися перерахувати всі можливі причини, та це й навряд чи можливо. Досить вказати напрями їх виникнення, об'єднавши причини в окремі групи і підгрупи з метою подальшої каталогізації для побудови методик виявлення, усунення або впливу на них. Це дасть можливість визначити часткову значимість причин і сконцентруватися на усуненні чи ослабленні впливу тих з них, які мають велику значущість або частоту прояву у виникненні банкрутства суб'єктів.

Таким чином, в процесі управління банкрутством з'явиться можливість каталогізувати і накопичувати в часі і причини, і методи їх усунення. Цьому має сприяти наявність науково обґрунтованої класифікації.

За формою виникнення причини слід поділяти на зовнішні і внутрішні [52]. Зовнішні - не залежать від діяльності підприємства, тобто причини, що створюють умови господарювання, а внутрішні - причини, пов'язані безпосередньо з діяльністю суб'єкта господарювання. У класичній ринковій економіці, як відзначають зарубіжні дослідники, одна третя провини за банкрутство підприємства падає на зовнішні фактори і дві треті - на внутрішні. На думку Г.П. Іванова, в сучасних умовах характерна зворотна пропорційність причин виникнення банкрутства, на відміну від класичної ринкової, тобто дві треті - зовнішні і одна третя - внутрішні причини [52].

До зовнішніх причин виникнення кризового стану підприємства можна віднести:

зменшення обсягу національного доходу країни;

зростання інфляції;

нестабільність валютного ринку країни;

зменшення рівня реального доходу населення;

зростання безробіття;

зменшення попиту, підкріпленого коштами;

політична нестабільність;

складність процедури кредитування та залучення інвесторів.

До внутрішніх причин виникнення банкрутства відносяться:

велика частка постійних витрат на підприємстві

надмірна частка позикового капіталу

велика частка короткочасних джерел залучення капіталу

велика вартість позикового капіталу

збільшення дебіторської заборгованості

неякісний фінансовий менеджмент

відсутність системи санаційного і антикризового управління підприємством

високий рівень зносу основних засобів

недолік оборотних активів на підприємстві

За природою виникнення причини можна підрозділити на:

кібернетичні на макро- і мікрорівні;

культурно-етичні;

випадкові;

злочинні.

Кібернетичні причини досить широко висвітлені в економічній літературі в роботах проф. Кузіна Б.І., проф. Скворцова Н.І., Артеменко В.Г., Беллендер М.В., Іванова Г.П.. На макрорівні до них відносяться: недосконалість фінансової, грошової, кредитної, податкової систем, нормативної і законодавчої бази реформування економіки, високий рівень інфляції. Тобто причини, пов'язані з управлінням економікою країни. Відсутність чіткої законодавчої бази банкрутства, достатньої розробленості адміністративної та кримінальної відповідальності за банкрутство, дієвого органу управління банкрутством як на рівні держави, так і в регіонах, законодавчо закріпленої необхідності проведення аналізу та відсутність розроблених методик його проведення також є причинами виникнення банкрутства. Тобто причинами, пов'язаними з управлінням інститутом банкрутства.

До кібернетичним причин виникнення банкрутства на мікрорівні відносяться причини, зазначені Артеменко В.Г., Беллендер М.В. як суб'єктивних причин, які доцільно, з метою управління, розділити на підгрупи: стратегія і тактика роботи підприємства; кваліфікаційний склад керівників та співробітників; внутрішньо економічні.

Випадкові причини - причини, що викликали неплатоспроможність боржника не з власної вини, а внаслідок непередбачених обставин, наприклад, стихійного лиха, неспроможності його боржника.

Злочинні причини безпосередньо пов'язані з етичної стороною учасників економічних відносин і проявляються через ухилення від оподаткування, не повернення кредитів і їх привласнення, а також привласнення грошей вкладників, для чого з метою уникнення відповідальності використовується механізм банкрутства як інструмент для закриття підприємства, тобто в бажанні частини керівників підприємств отримання наживи. Щоб закрити підприємство необхідно провести аудит, сплатити держмито, пройти процедури закриття в податковій інспекції та виконкомі, що вимагає значних фінансових витрат і часу. У той же час, щоб закрити підприємство за процедурою банкрутства, необхідно сплатити 85 грн. держмита і подати оголошення в газету, що звільняє від турбот, значної частини фінансових витрат, а при наявності кредитора-заявника - і від необхідності проводити аудит.

Особами, які створили ситуацію банкрутства, можуть бути [76]:

сам боржник;

ділові партнери;

треті особи.

Так, причинами виникнення банкрутства можуть служити дії самого боржника, дії партнерів - невиконання ними договірних зобов'язань, затримки в розрахунках, банкрутство партнера, а також неузгодженість рішень.

За характером виникнення причин до джерела нанесення шкоди їх слід поділити на причини, що створюються:

власними діями боржника (умисні або ненавмисні);

діями третіх осіб;

непередбаченими ситуаціями - природними катаклізмами та стихійними лихами, виробничими аваріями.

За час дії причин їх можна підрозділити на:

короткочасні;

тривалої дії.

Прикладом причин короткочасної дії може слугувати відсутність дозволу на постачання товару, затримки в розрахунках. Причини тривалої дії - помилки та упущення в управлінні підприємством.

По можливості впливу підприємства на причини виникнення банкрутства їх слід поділити на причини, що:

усуваються самим підприємством (неплатоспроможність, погане керівництво і т.п.);

важко усуваються (корекція законодавства тощо);

не усувається (стихійні лиха, нещасні випадки).

По можливості діагностування та прогнозування причин банкрутства можна виділити причини, що:

діагностуються (на самому підприємстві);

прогнозуються (платоспроможність ділових партнерів при укладанні договорів);

не піддаються прогнозуванню (банкрутство ділових партнерів, природні катаклізми та стихійні лиха, виробничі аварії).

Вивчення причинної залежності виникнення банкрутства господарюючих суб'єктів за запропонованою класифікацією необхідне у будь-якому випадку. Тобто, якщо в процесі арбітражного провадження виявляються злочинні факти, то справи потрапляють до прокуратури і подальший розгляд справ вимагає вже управління відповідно до Кримінального кодексу України та впровадження відповідних заходів.

Проведений аналіз дозволив класифікувати причини банкрутства за сімю ознаками, які представлені на рис. 1.3.


Рис. 1.3. Класифікація причин банкрутства суб'єкта господарювання

На схемі можна побачити, що причини банкрутства класифікуються за сьома основними групами: за формою виникнення, за природою виникнення, за особам, які створили ситуацію банкрутства, за характером виникнення причин банкрутства, за часом дії, по можливості впливу підприємства на причини банкрутства, по можливості діагностування та прогнозування причин банкрутства.

Також потрібно відзначити ті причини, які обумовлені тенденціями розвитку сучасної економіки і суспільства, а саме:

посилення ролі транснаціональних компаній (ТНК), збільшення великих компаній через процеси злиття, обєднання, а отже зростання рівня конкуренції [70];

зростання вимог та потреб споживачів до продукції підприємств;

зростання частки наукомістких продуктів і послуг;

значне скорочення життєвого циклу товарів та послуг;

взаємозалежність економік різних країн і можливість виникнення ефекту доміно під час фінансово-економічних криз та банкрутств підприємств;

зростання кількості терористичних актів у світі, що може спричинити фінансові та економічні кризи;

зростання обмежень щодо захисту навколишнього природного середовища та активна діяльність природоохоронних організацій;

іnternet-злочини та віртуальні махінації;

зростання природних катаклізмів та кількості техногенних аварій;

динамічність та турбулентність розвитку світової економіки;

внутрішні корпоративні скандали.

Результати дослідження причин виникнення банкрутства дозволяє виділити види банкрутства:

просте;

випадкове;

фіктивне;

приховане;

умисне.

Банкрутство суб'єкта підприємницької діяльності може кваліфікуватися як випадкове, якщо боржник став неплатоспроможним не з власної вини, а внаслідок непередбачених обставин - стихійне лихо, затримки в розрахунках, неплатоспроможність, банкрутство його боржників тощо.

Просте банкрутство - банкрутство, що виникло з необережності, в результаті дії причин, які відносяться безпосередньо до господарювання суб'єкта.

У країнах з розвиненими ринковими відносинами банкрутство, що виникло з необережності, аналогічним чином визначається в сучасному законодавстві Італії, Швеції, Німеччини, Франції і тягне за собою кримінальну відповідальність, на відміну від законодавства України.

Фіктивне банкрутство - завідомо неправдива офіційна заява громадянина-засновника або власника субєкта господарської діяльності, а також службової особи субєкта господарської діяльності, а так само громадянина-субєкта підприємницької діяльності про фінансову неспроможність виконання вимог з боку кредиторів і зобовязань перед бюджетом.

Приховане банкрутство - навмисне приховання факту стійкої фінансової неспроможності через подання недостовірних даних, якщо це завдало матеріальних збитків кредиторам.

Умисне банкрутство - це доведення до банкрутства з корисливих мотивів, іншої особистої заінтересованості або в інтересах третіх осіб вчинення власником або службовою особою суб'єкта господарської діяльності дій, що призвели до стійкої фінансової неспроможності суб'єкта господарської діяльності, якщо це завдало великої матеріальної школи державі чи кредитору

Для економіки України на сучасному етапі характерні всі три виділені види банкрутства. Відповідно до чинного законодавства особами, ініціювали арбітражне провадження у справах про банкрутство, можуть бути як кредитори, так і сам боржник. Отже, можна виділити наступні форми банкрутства: примусову (за заявою кредиторів або прокурора) й ініціативну (за заявою самого боржника).

Таким чином, в результаті дослідження доведено, що з метою управління банкрутством відсутність причинно-видової класифікації є значним недоліком.

Отже, основи причинно-видової класифікації банкрутства:

визначають підхід до управління банкрутством;

дозволяють врахувати напрямки виникнення банкрутства та слідчу їх залежність;

забезпечують виявлення упущень у законодавчій базі, що регулює процес управління банкрутством;

створюють умови для проведення цілеспрямованих досліджень та розробки заходів і методів з організації управління процесами банкрутства суб'єктів.

Так як банкрутство боржника може виникнути випадково, закономірно діяти зважаючи на злочинні дії його посадових осіб, та необхідні і різні методи управління процесом банкрутства таких суб'єктів, які дозволять правильно функціонувати підприємству.


1.3 Аналіз сучасних методів і моделей оцінки ризику банкрутства


Зарубіжні дослідження в області моделювання банкрутства характеризуються розвиненою теоретичною базою різних методологічних підходів і істотним обсягом отриманих на практиці результатів. Дана область корпоративних фінансів привернула увагу дослідників різних країн, які прагнули реалізувати свої теоретичні задуми у вирішенні суто практичного завдання. За останні 40 років розроблено не один десяток моделей прогнозування банкрутства підприємства з використанням великої кількості методологічних підходів. Інтерес до даної галузі почасти пояснюється тим, що моделювання банкрутства компанії цікаво не тільки підприємствам різних форм власності, а й державним органам управління. Банкрутство компанії зачіпає інтереси широкого кола учасників ринкових відносин: власників і працівників підприємства, його контрагентів, бюджети певних рівнів. Наслідки банкрутства залежать, в основному, від величини фінансово-господарської діяльності компанії. Наприклад, банкрутство великого підприємства може завдати відчутної шкоди економіці не лише регіону, але і країни в цілому.

Серед усієї сукупності методів, на основі яких відбувається моделювання банкрутства компанії, використаних у зарубіжних дослідженнях, можна виділити дві множини: класичні статистичні методи та альтернативні до них. Класифікація та склад кожного безлічі представлений на рис. 1.4.

Моделювання банкрутства за допомогою класичних статистичних методів реалізовано в наступних одноперіодних моделях класифікацій або статистичних моделях: моделі одновимірного аналізу, моделі індексу ризику, моделі множинного дискримінантного аналізу, моделі логіт-аналізу, моделі пробіт-аналізу.

Сутність даних методологічних підходів полягає в процедурі класифікацій компанії на групу компанії - банкрутів або компанії - не банкрутів з певним ступенем точності. Коли об'єкт відноситься до групи компаній-банкрутів, це означає, що він збанкрутує в наступному році (вибірка оцінюється в періоді t+1). Значить, процес класифікації може розглядатися як прогнозування банкрутства компанії в періоді t+1 [58].

Інші методи оцінюють банкрутство в більш довгостроковій перспективі, тобто з якоїсь ймовірністю підприємства може стати банкрутом через 2-3 і більше років. Оцінка банкрутства на довгостроковий період більш трудомісткий і вимагає більш об'ємну інформаційну базу.

Діагностика банкрутства в залежності від мети і суб'єкта проведення може мати на увазі використання різних методів та інструментів. У зарубіжній практиці для її проведення використовують математичні моделі, за допомогою яких формують узагальнюючий показник фінансового стану - його інтегральну оцінку. Серед таких моделей найбільше поширення отримали модель Альтмана, модель Романа Лиса, метод рейтингових оцінок фінансового стану (Сайфуліна Р.С., Кадікова Г.Г.), R-модель ризику банкрутства, модель Таффлера, модель Фулмера, модель Спрінгейта. Серед вітчизняних моделей діагностики найпоширенішою є модель Терещенка, яка застосовується для діагностики банкрутства підприємства на багатьох обєктах господарювання.


Рис. 1.4. Класифікація методологічних підходів до моделювання банкрутства підприємств

Діагностика банкрутства в залежності від мети і суб'єкта проведення може мати на увазі використання різних методів та інструментів. У зарубіжній практиці для її проведення використовують математичні моделі, за допомогою яких формують узагальнюючий показник фінансового стану - його інтегральну оцінку. Серед таких моделей найбільше поширення отримали модель Альтмана, модель Романа Лиса, метод рейтингових оцінок фінансового стану (Сайфуліна Р.С., Кадікова Г.Г.), R-модель ризику банкрутства, модель Таффлера, модель Фулмера, модель Спрінгейта. Серед вітчизняних моделей діагностики найпоширенішою є модель Терещенка.

Модель Терещенка [79] існує у двох варіантах. Перший - універсальна модель, яка включає розрахунок шести показників і побудована на основі даних 850 підприємств, які функціонують у різних галузях промисловості. Друга - включає десять показників і враховує галузеву приналежність підприємства.

Розглянемо основні моделі прогнозування банкрутства підприємства. Модель Альтмана [89] - одна з перших моделей оцінки ймовірності банкрутства підприємства, яка ґрунтується на методах багатофакторного дискримінантного аналізу (MDA). Z-модель Альтмана являє собою статистичну модель, яка на основі оцінки показників фінансового стану і платоспроможності компанії дозволяє оцінити ризику банкрутства і розділити господарські суб'єкти на потенційних банкрутів і не банкрутів за чотирма класами кризи. Точність моделі досить висока на інтервалі 1-2 роки. Модель має такий вигляд:


(1.1)


де: K1 - відношення власного оборотного капіталу до суми активів;

K2 - відношення нерозподіленого прибутку до суми активів;

K3 - відношення прибутку до сплати відсотків до суми активів;

K4 - відношення ринкової вартості власного капіталу до притягнутого капіталу;

K5 - відношення обсягу продажів до суми активів.

У результаті підрахунку Z - показника для конкретного підприємства робиться висновок:

якщо Z < 1,81 - дуже висока ймовірність банкрутства;

якщо 1,81 ? Z ? 2,7 - висока ймовірність банкрутства;

якщо 2,7 ? Z ? 2,99 - середня ймовірність банкрутства;

якщо Z ? 3 - незначна ймовірність банкрутства.

Модель Фулмера [92] класифікації банкрутства була створена на підставі обробки даних шістдесяти підприємств - 30 потерпілих крах і 30 нормально працювали - з середнім річним балансом в 455 тисяч американських доларів. Початковий варіант моделі містив 40 коефіцієнтів, остаточний використовує всього дев'ять. Точність прогнозів, зроблених за допомогою цієї моделі на рік вперед, - 98%, на два роки - 81%.

Модель Фулмера враховує велику кількість чинників, тому і за обставин, відмінних від оригінальних, працює стабільніше, ніж інші методики. Крім того, модель враховує і розмір фірм, що, напевно, справедливо як в Америці, так і в будь-якій іншій країні з ринковою економікою. Модель з однаковою надійністю визначає як банкрутів, так і працюючі фірми.

Модель складається з дев'яти показників інтегрованих в єдиний коефіцієнт. У залежності від значення кінцевого коефіцієнта підприємство може бути віднесено до класу надійних або приречених на банкрутство. Вона застосовується:

комерційними підприємствами - для аналізу можливості загрози можливого банкрутства (втрати платоспроможності);

аудиторськими компаніями - для складання висновку про фінансовий стан (перспектив банкрутства) підприємства - замовника;

потенційними контрагентами та акціонерами підприємства - для оцінки його перспективної платоспроможності та прийняття стратегічних рішень.

Загальний вигляд моделі:


(1.2)


де: V1 - відношення нерозподіленого прибутку минулих років до сукупних активів підприємства;

V2 - відношення обсягу реалізації до сукупних активів;

V3 - відношення прибутку до сплати податків до сукупних активів;

V4 - відношення чистого прибутку до повної заборгованості підприємства;

V5 - відношення боргу підприємства до сукупних активів;

V6 - відношення поточних пасивів до сукупних активів;

V7 - натуральний логарифм матеріальних активів;

V8 - відношення оборотного капіталу до повної заборгованості;

V9 - натуральний логарифм відношення прибутку до сплати відсотків і податків до виплачених відсоткам.

Неплатоспроможність наступає при H < 0.

Ще одним представником класичної школи є Гордон Спрінгейт [99], який у 1978 році розробив свою модель оцінки ризику банкрутства, також основуючись на методах множинного дискримінантного аналізу. Загальний вигляд моделі:


(1.3)


де: X1 - відношення оборотного капіталу до балансу;- відношення суми прибутку до оподаткування та відсотків до сплати до балансу;- відношення прибутку до оподаткування до короткострокових зобов'язань;- відношення виручки від реалізації до балансу.

Якщо Z < 0,862 підприємство отримує оцінку "крах". При створенні моделі Спрінгейта використовував дані 40 підприємств і досяг 92,5 процентної точності передбачення неплатоспроможності на рік вперед.

Відомі й інші подібні комбінації, зокрема британські вчені Тафлер і Тішоу [100] запропонували в 1977р. чотирьох факторну модель вигляду:


(1.4)


де: X1 - відношення прибутку від реалізації до короткострокових зобов'язань;

X2 - відношення суми оборотних активів до суми зобов'язань;

X3 - відношення короткострокових зобов'язань до суми всіх активів;

X4 - відношення виручки від реалізації до суми всіх активів.


При Z > 0.3 - імовірність банкрутства низька, а при Z < 0.2 - висока.

Російські економісти спробували застосувати аналогічний підхід до прогнозування банкрутств вітчизняних підприємств. Р.С. Сайфулін і Г.Г. Кадиків [75] розрахували комплексний показник передбачення фінансового кризи компанії:


(1.5)


де: Ко - коефіцієнт забезпеченості власними оборотними засобами;

Ктл - відношення ліквідних активів до поточних зобов'язань (поточна ліквідність);

Ки - оборотність активів;

Км - відношення чистого прибутку до сукупних активів (рентабельність реалізації продукції);

Кпр - рентабельність активів.

Граничне значення R = 1. Якщо R < 1, то стан підприємства незадовільний.

Чотирьох факторна модель, так звана R-модель, була розроблена вченими Іркутської державної економічної академії. Ймовірність банкрутства підприємства у відповідності зі значенням моделі R визначається за допомогою розробленої шкали граничних значень, яка приведена нижче.


(1.6)


де: К1 - оборотний капітал (актив);

К2 - чистий прибуток (власний капітал);

К3 - виручка від реалізації (активи);

К4 - чистий прибуток (інтегральні витрати).

Загальна оцінки ймовірності банкрутства підприємства за R-моделлю визначається на основі значення R-коефіцієнта. Якщо R менше 0, то ймовірність банкрутства складає 90-100%; якщо R рівняється 0-0,18, то ймовірність банкрутства складає 60-80%; якщо R рівняється 0,18-0,32, то ймовірність банкрутства складає 35-50%; якщо R рівняється 0,32-0,42, то ймовірність банкрутства складає 15-20%; якщо R буде більше 0,42, то ймовірність банкрутства мінімальна та не перевищує 10%.

У 1972 р. економіст Ліс розробив формулу Z-рахунку Великобританії [96]:


(1.7)


де: X1 - відношення оборотного капіталу до суми активів;

X2 - відношення прибутку від реалізації до суми активів;

X3 - відношення нерозподіленого прибутку до суми активів;

X4 - відношення власного капіталу до позикового капіталу.

У цій формулі мінімально граничне значення ймовірного банкрутства дорівнює 0,0347.

Професор Сибірського університету споживчої кооперації О.П. Зайцева [42] для оцінки фінансової кризи компаній запропонувала використовувати наступний показник:


(1.8)


де: Куп - відношення чистого збитку до власного капіталу;

Кз - співвідношення кредиторської та дебіторської заборгованості;

Кс - поточна ліквідність;

Кур - відношення чистого збитку до обсягу реалізації продукції;

Кфр - відношення позикового капіталу до власного;

Кз - показник завантаження активів (зворотна величина оборотності активів).

Для визначення ймовірності банкрутства необхідно порівняти фактичне значення Кк з нормативним значенням (Кн), яке розраховується за формулою:


(1.9)


Якщо фактичний коефіцієнт більше нормативного Кфакт > Кн, то вкрай висока ймовірність настання банкрутства підприємства, а якщо менше - то ймовірність банкрутства незначна.

Універсальна дискримінантна модель О.О. Терещенка являє собою наступне:


(1.10)


де: X1 - cash-flow;

Х2 - валюта балансу (зобовязання);

Х3 - чистий прибуток (валюта балансу);

Х4 - чистий прибуток (виручка від реалізації);

Х5 - запаси;

Х6 - виручка від реалізації (валюта балансу).

Також після моделей, заснованих на мультиплікативному аналізі, стали набирати популярність logit та probit-моделі. Найбільшого поширення набули такі моделі, як модель Олсона [98], модель Беглі, Мінга і Ваттс, а також модель Мінуссі [97]. Логіт-моделі характеризуються тим, що вони не дають оцінку, на підставі якої робиться висновок про ступінь кризи, а надає ймовірність банкрутства підприємства. Модель Мінуссі має такий вигляд:


(1.11)


де: F/OWSKA - відношення фінансового робочого капіталу до виручки;- фінансовий леверидж;- коефіцієнт покриття;- відношення власного робочого капіталу до виручки;- відношення потреби в робочому капіталі до виручки.

Однією з найбільш відомих моделей прогнозування неспроможності, що використовує логіт-аналіз, є модель Олсона. Відповідно до цієї моделі розраховується показник Y за такою формулою:


(1.12)


де: Y1 - натуральний логарифм відношення сукупних активів до індексу-дефлятора валового національного продукту (ВНП);- відношення сукупних зобов'язань до сукупних активів;- відношення робочого капіталу до сукупних активів;- відношення поточних зобов'язань до поточних активів;- дорівнює 1, якщо сукупні зобов'язання перевищують сукупні активи, в іншому випадку дорівнює 0;- відношення чистого прибутку до сукупних активів;- відношення виручки від основної діяльності до сукупних зобовязань;- дорівнює 1, якщо підприємство несло збитки останні 2 роки, в іншому випадку дорівнює 0;- відношення різниці між чистим прибутком в останньому звітному періоді і чистим прибутком у попередньому звітному періоді до суми чистого прибутку в останньому звітному періоді, взятої по модулю, і чистого прибутку в попередньому звітному періоді, взятої по модулю.

У сучасних умовах більшість вітчизняних і зарубіжних вчених все більше використовують методики, засновані на системі оцінюваних показників - індикаторів кризового стану. Наприклад, методика, запропонована Марененковим і Касьяновим, передбачає розрахунок таких показників, як коефіцієнт абсолютної ліквідності, загального покриття і забезпеченості власними оборотними засобами. Професор А. Грязнова пропонує проводити діагностику на основі поглибленого аналізу фінансово-господарської діяльності підприємства.

Трохи інший підхід діагностики пропонує Л. Лігоненко. Рекомендована нею методика проводиться в два етапи і передбачає розрахунок показників платоспроможності, стану і структури капіталу, оборотності та прибутковості. Деякі вчені при оцінці ймовірності банкрутства віддають перевагу проведенню виключно експрес-діагностики, яка, на їхню думку, повинна включати розрахунок показників, що характеризують рівень забезпечення зобов'язань кредиторів (коефіцієнт загальної забезпеченості зобов'язань, коефіцієнт забезпечення обіговими коштами, величина чистих активів). Інші вважають, що потрібно враховувати ще й особливості функціонування підприємства на різних стадіях його життєвого циклу.

Крім розглянутих тут методик, на сьогоднішній день в Україні розроблено та затверджено офіційні методики. Серед них - методика поглибленого аналізу фінансово-господарського стану неплатоспроможних підприємств і організацій, затверджена Агентством з питань запобігання банкрутству підприємств та організацій, а також Методичні рекомендації щодо виявлення ознак неплатоспроможності підприємств та ознак дій з приховування банкрутства, фіктивного банкрутства або доведення до банкрутства, затверджені наказом Міністерства Економіки України [60].

Найвідоміші з них - це методика Бівера, заснована на системі однойменних показників, система показників Вайбеля, непарно-множинний метод прогнозування Недосекіна, а також показник Аргенті (А-рахунок).

В основі досліджень американського економіста Вільям Бівера [90] покладено 30 найбільш часто використовуваних у фінансовому аналізі показників. За ознакою однорідності ці показники були згруповані в п'ять подібних груп. З кожної групи Вільям Бівер вибрав по одному, найбільш типовому показнику, які й склали його систему прогнозування. Система показників Вільяма Бівера та їх значення для діагностики наведені в табл. 1.2.


Таблиця 1.2

Система показників Вільяма Бівера

ПоказникЗначення показниківДля благополучних компанійЗа 5 років до банкрутстваЗа 1 рік до банкрутстваКоефіцієнт Бівера0,4-0,450,17-0,15Рентабельність активів6-84-22Фінансовий леверидж< 37< 50< 80Коефіцієнт покриття активів чистим оборотним капіталом0,4< 0,30,06Коефіцієнт покриття< 3,2< 2< 1

На основі нормативних значень і розраховується ризик банкрутства підприємства.

Дж. Аргенті розробив форму діагностики платоспроможності компанії, основне припущення якої полягає в тому, що, якщо компанія рухається до банкрутства, то цей процес займе кілька років. Аргенті ділить цей період на три відрізки:

слабкості (труднощі): компанія переживає їх задовго до цього банкрутства;

помилки: загальний результат пережитих труднощів; компанії роблять помилки, що ведуть до банкрутства;

симптоми (ознаки): помилки стали очевидними: сильний дефіцит ліквідності, приписки в розрахунках.

Ці ознаки проявляються протягом останніх 2-3 років загального 5-10-річного періоду до теперішнього банкрутства.

Заповнюючи таблицю, аналітик вписує свої показники, ґрунтуючись на лише на своїй суб'єктивній думці. Він оцінює показники щодо шкали Агенті, а потім знаходить суму балів, яка буде характеризувати стан підприємства Методика Аргенті представлена в табл. 1.3.


Таблиця 1.3

Показники Аргенті

НедолікиВаш балБал Аргенті123Директор-автократ8Голова ради директорів є також директором4Пасивність ради директорів2Внутрішні протиріччя в раді директорів (через розбіжності у знаннях і навичках)2Слабкий фінансовий директор2Відсутність достатньої кількості професійних менеджерів середньої та нижньої ланки (поза ради директорів)1Недоліки системи обліку:Відсутність бюджетного контролю3Відсутність прогнозу грошових потоків3Відсутність системи управлінського обліку витрат3Повільна реакція на зміни (поява нових продуктів, технологій, ринків, методів організації праці тощо)15Максимально можлива сума балів43Прохідний бал10Якщо сума більше 10, недоліки в управлінні можуть призвести до серйозних помилокПомилкиЗанадто висока частка позикового капіталу15Недолік оборотних коштів зза швидкого зростання бізнесу15Наявність великого проекту15Максимально можлива сума балів45Прохідний бал15Якщо сума балів на цій стадії більше або дорівнює 25, компанія піддається певному ризикуСимптомиПогіршення фінансових показників4Використання "творчого бухобліку"4Нефінансові ознаки неблагополуччя (погіршення якості, падіння "бойового духу", зниження частки ринку)4Остаточні симптоми кризи (судові позови, скандали)3Максимально можлива сума балів12Максимально можливий А-рахунок100Прохідний бал25Більшість успішних компаній5-18Компанії, які відчувають серйозні труднощі35-70

Якщо сума балів більше 25, компанія може збанкрутувати протягом найближчих пяти років. Чим більше А-рахунок, тим скоріше це може статися.

Кожна модель та методика має свої переваги та недоліки, які можуть вплинути на результати прогнозування. Тому важливо зазначити всі недоліки та переваги, щоб правильно інтерпретувати результати. Переваги та недоліки поширених в Україну методик, які базуються на використанні системи показників - індикаторів кризового стану та ймовірності банкрутства, а також нормативних методик, представлені в табл. 1.4.


Таблиця 1.4

Переваги та недоліки методів та моделей прогнозування банкрутства

Назва методикиПеревагиНедоліки123Моделі інтегральної оцінки кризового стану та ймовірності банкрутстваМодель Альтмана Модель Таффлера Модель Лисиця Модель Спрінгейта Модель Фулмер Модель Тішоу Модель Олсона R-Модель прогнозу ризику банкрутстваНезначна кількість показників Простота і швидкість розрахунків Доступність необхідних для розрахунків даних Можливість оцінити фінансовий стан і спрогнозувати банкрутствоНе підходять для економіки України Неможливість застосування до малих підприємств Відсутність обліку законодавчих норм Невідповідність методичних прийомів розрахунку показників української фінансової звітності Суб'єктивність добору показників Відсутність поправок на час Використання лінійної залежностіМетод рейтингового числа (Сайфуліна, Кадикова)Недостатня обґрунтованість показників та їх нормативних значень Неможливість визначення причин потрапляння підприємств в зону «неплатоспроможності» Ігнорування галузевих особливостей об'єктівДискримінанта модель інтегральної оцінки фінансового стану О. ТерещенкоВрахування специфіки діяльності суб'єктів Незначна кількості показників Доступність інформації, необхідних для розрахунку параметрів моделіНедостатній рівень обґрунтованості показників Застосування тільки для окремих підприємств Широкий інтервал невизначеностіМетодики, що базуються на побудові системи показників - індикаторівКомплексна діагностика кризового стану ЛігоненкоВелика кількість показників фінансового стану Можливість застосування з боку як внутрішніх, так і зовнішніх зацікавлених сторін Виділення показників експрес-та фундаментальної діагностикиДублювання окремих показників Ототожнення показників ліквідності та платоспроможності Ігнорування показників виробничо-господарської діяльності та ринкової активності підприємстваПоглиблений аналіз фінансово-господарської діяльності ЧернянськогоОхоплення показників різних аспектів економічної діяльності Наявність критеріїв, щодо яких стан підприємства можна віднести до певного типуНедостатня кількість показників Недоступність інформації для розрахунку показників моделі Ігнорування показників, які розраховуються на базі чистого грошового потокуПоглиблений аналіз фінансово-господарської діяльності ГрязновойПоетапність і простота розрахунків Охоплення показників різних аспектів економічної діяльності Доступність інформації для аналізуІгнорування показників ділової активності Ототожнення показників ліквідності та платоспроможності Відсутність критеріальних меж, щодо яких підприємство можна віднести до того чи іншого стануМетодика оцінки загрози фінансової кризи та банкрутства підприємства СипягінаНезначна кількість показників Простота і швидкість розрахунків Доступність інформації для аналізу Детальний аналіз складу і структури дебіторської та кредиторської заборгованостіВідсутність показників, за допомогою яких можна спрогнозувати втрату чи відновлення платоспроможності Обмеженість списку показників фінансового стану, що не дає можливості зробити всебічну оцінку Відсутність урахування динаміки зміни фінансового стану підприємстваСистема показників фінансового стану підприємства для діагностики його банкрутства У. БівераМожливість виявлення незадовільної структури балансу Простота і швидкість застосування Прогнозування ризику банкрутства на кілька років впередПризначена тільки для успішних підприємств Невідповідність нормативних значень для підприємств деяких галузей Ігнорування показників стану та структури грошових потоків, дебіторської заборгованості Нормативні методики діагностики загрози банкрутстваНаказ Мінекономіки України від 19.01.06 р. № 14Однозначність підходу при оцінці кризового стану та банкрутства Всебічний аналіз фінансово-господарської діяльності Можливість визначення типу банкрутства Можливість визначення причин кризового стануЗанадто велика кількість оцінюваних показників, що робити методику складною до застосування Дублювання окремих коефіцієнтів Ігнорування показників ринкової активності, а також стану і структури грошових потоків підприємства

Популярність застосування даних методів у галузі прогнозування банкрутства компанії пов'язана з тим переліком проблем, з якими стикаються дослідники в процесі моделювання банкрутства компанії, а саме - бінарність залежних змінних, методи визначення вибірки, нестійкість даних, адекватність інформації бухгалтерської звітності, вибір незалежних змінних, вибір фінансових показників.

Перша основна проблема пов'язана з використанням бінарних залежних змінних у моделі. У дослідженнях вибір сукупності компаній-банкрутів і компаній-небанкрутів залежить від прийняття дослідником визначення поняття «банкрутство компанії». Більшість робіт побудовано на використанні юридичного визначення «банкрутство компанії», яке дозволяє досить легко провести поділ сукупності компанії на групи. Хоча існують такі недоліки застосування даного визначення: по-перше, момент юридичного визнання компанії банкрутом не відображає «справжній» момент настання банкрутства [95], по-друге, компанія може реорганізуватися чи об'єднається з іншими компаніями у випадку появи в неї характеристик банкрутства замість офіційного визнання банкрутом.

Друга основна проблема пов'язана з методом проведення вибіркового дослідження. Розробка класичних статистичних моделей прогнозування банкрутства відбувається на основі невипадкової вибірки. Коли використовується оцінка невипадковою вибірки, недоцільно застосування класичних статистичних методів, з огляду на те, що отримана модель не може бути розповсюджена на всю генеральну сукупність компаній.

Третя основна проблема пов'язана з тим, що критика класичних статистичних моделей багато в чому пов'язана з нестаціонарністю і нестабільністю даних. Використання даних моделей з метою прогнозування передбачає сталість взаємозв'язків між залежними змінними. У той же час взаємозв'язок між фінансовими коефіцієнтами завжди нестабільний і це пов'язано з інфляцією, процентними ставками, стадіями ділового циклу компанії.

Четверта основна проблема пов'язана з адекватністю статистичної інформацією, яка може бути одержана бухгалтерської звітності та фінансової звітності компанії. Більшість класичних статистичних моделей використовують лише інформацію з річних звітів у формі фінансових коефіцієнтів для прогнозування банкрутства [91]. При цьому необхідно брати до уваги наступне. По-перше, у багатьох країнах тільки великі компанії змушені публікувати свою звітність і відповідно, більшість моделей прогнозування банкрутства компанії розроблені на основі даних великих компанії. В свою чергу малі компанії, які складають більшу частину всій кількості компаній, не публікують звітність. Безумовно, буде мати вагу відповідність критеріїв кількості активів, кількість співробітників компанії і об'єм продажів компанії у виборі компанії для перевірки точності прогнозування моделі. По-друге, дослідники, покладаючись на опубліковані фінансові коефіцієнти, припускають спочатку, що вони дають правдиву оцінку фінансового стану компанії. Очевидно, що є вірогідність виникнення зворотних ситуацій. Використання неадекватних значень фінансових коефіцієнтів із заздалегідь відрегульованих річних фінансових звітів призводить до виникнення проблеми не відповідності.

П'ята основна проблема пов'язана з вибором залежних змінних моделі. У більшості робіт області банкрутства відправною точкою дослідження є вибір залежних змінних майбутньої моделі, найчастіше переваги віддаються в бік найбільш поширених по минулим дослідженням. Остаточний вибір змінних може бути засновано: на емпіричному аналізі, на теоретичній моделі, комбінацій двох попередніх методів, без спеціального аналізу. У багатьох дослідженнях остаточний вибір залежних змінних зроблено на основі статистичного аналізу. Часто можна спостерігати превалювання статистичної над економічною значимістю змінних. Бували випадки коли у моделях використовуються показники, які характеризують один і той же аспект діяльності підприємства.

Остання проблема пов'язана з часовою розмірністю моделей. Класичні статистичні моделі припускають, що компанії не динамічні у своєму розвитку та банкрутство є дискретною подією. Однак у дійсності банкрутство - динамічний процес, який має довготривалий час розвитку, а також процес банкрутства характеризується різними стадіями. Відносна значущість коефіцієнтів моделей, точність прогнозування залежать від характеристик процесів банкрутства, представлених у оціненій вибірці компаній-банкрутів.

Крім того, одним з головних недоліків зарубіжних моделей є трудомісткість їх адаптації для вітчизняних підприємств. При цьому не кожну модель можна застосовувати в Україні для діагностики банкрутства на увазі ряду причин, а саме:

моделі розроблені на основі зарубіжних підприємств і не адаптовані для умов сучасної економіки України;

моделі не враховують специфіку діяльності підприємств і використовують розгалужену систему показників;

виникають проблеми, пов'язані з невідповідністю в розрахунку важливості окремих показників у моделях.

Як вже було зазначено, існує ряд вітчизняних моделей, які були розроблені спеціально для підприємств України, але й вони мають ряд недоліків нарівні з їх достоїнствами, які наведені у табл. 1.5.


Таблиця 1.5

Переваги та недоліки вітчизняних моделей

ПеревагиНедоліки12універсальна модель Терещенка розроблена з врахування специфіки галузі діяльності підприємства;вибірковий підхід до формування системи показників, що носить субєктивний характер;нормативні значення, що пропонуються методичними рекомендаціями постійно переглядаються та змінюються;відсутність у запропонованих системах показників, що характеризують ефективність використання ресурсів, ефективність функціонування;інформація для розрахунку всіх показників доступна і міститься в основних формах звітності;обмеженість інформаційного забезпечення, для розрахунку окремих критеріїв вагових коефіцієнтів, що повязані з прогнозуванням ймовірності банкрутства;зростає кількість досліджень вітчизняних науковців щодо питання формування найбільш оптимальної та універсальної моделі, що відповідатиме сучасним умовам.неточна, необґрунтована визначеність порогових значень окремих критеріїв, що є похідними з показників фінансової звітності;відсутня орієнтація більшості існуючих моделей на особливості галузей та специфіку діяльності відповідних підприємств;проблеми повязані з доступом до інформації, її правдивістю та обєктивністю

Доцільно відзначити, що переваги та недоліки методик вітчизняних аналітиків, що характерні для української практики, можуть бути використані в дослідженнях на перспективу. Так, окремі переваги потребують подальшого розвитку та вдосконалення, а недоліки - розвязання та ліквідації.

В результаті виключивши максимум недоліків і розвинувши максимум достоїнств, стане можливим сформувати базис моделей, які будуть дуже добре працювати з вітчизняними підприємствами, визначати загрози банкрутства для них, що дозволить запобігати банкрутству на ранніх стадіях, тим самим збільшуючи кількість фінансово здорових підприємств і економічне зростання країни .


РОЗДІЛ 2. ПОБУДОВА СИСТЕМИ ПОПЕРЕДЖЕННЯ БАНКРУТСТВА


.1 Концептуальна схема оцінки і аналізу попередження банкрутства підприємства


Недоліки та основні проблеми сучасних методів і моделей оцінки загрози банкрутства підприємства, які були розглянуті в пункті 1.3, говорять про те, що необхідно розробити комплекс моделей, які дозволять точно визначити ризик банкрутства підприємства і представити заходи, спрямовані на стабілізацію його фінансового стану або ж підтримання поточного стану. Тому було прийнято рішення про побудову комплексу моделей, алгоритм якого представлений на рис. 2.1.

Розглянемо більш детально даний алгоритм. У першому блоці представлений процес підготовки до побудови моделі. Він є базисом, який забезпечить побудову моделі та її функціонування, тому вкрай важливо правильно і якісно його сформувати. Формується початковий простір даних, на основі яких буде здійснюватися побудова моделі. В якості вихідних даних розглядаються показники фінансового стану підприємства, які всебічно характеризують його діяльності (від показників майнового стану до ліквідності).

Показники розділені на п'ять основних груп: показники майнового стану, показники ділової активності, показники рентабельності, показники фінансової стійкості та показники ліквідності. В якості вибірки підприємств розглядалися підприємства легкої промисловості для яких і будуть розраховані дані показники.

На наступному етапі першого блоку використовуються моделі репрезентативною згортки інформаційного простору ознак, щоб виділити в кожній групі лише ті ознаки, які максимально точно описують групу. В якості методу редукції буде використаний метод центру тяжіння. Суть роботи цього методу полягає в тому, що він дозволяє виключити показники, які не корелюються між собою або слабо корелюються, а також сильно корелюються з іншими показниками.





























Рис. 2.1. Алгоритм побудови комплексу моделей запобігання банкрутству підприємства


Таким чином, метод центру тяжіння дозволить виключити з первинного набору показників ті, що дублюють інформацію, а також він забезпечить вибір того ознаки, яка максимально точно відображає стан описуваних процесів.

В результаті, в кожній групі буде виділено по одному показнику, які й будуть вихідними даними для побудови моделі попередження банкрутства підприємства. Після чого потрібно здійснити перехід до третього пункту першого етапу - оцінки на робастної.

Даний етап потрібен для того, щоб оцінити якість вихідний вибірки і виявити ті дані, які різко відрізняються від основного масиву, тобто є помилками або «викидами». Щоб знайти ці викиди і виключити їх з дослідження і застосовуються робасні методами. При вирішенні завдань робастного оцінювання в статистичній сукупності виділяються 2 типу даних:

дані, які несуттєво відрізняються від значень, які найбільш часто зустрічаються в сукупності. Ці дані не дають особливих помилок і можуть бути використані в дослідженні;

дані, які різко відрізняються від досліджуваної сукупності, їх називають «викидами» або «грубими помилками». Такі дані слід виключити з дослідження або вивчити більш глибоко.

Робастні оцінювання буде зроблено за допомогою тесту для виявлення помилок, заснованому на розрахунку Т-критерію Грабса. Даний критерій хоч і є простим, але дозволяє досить точно визначити наявність помилок в сукупності даних.

Нарешті, на останньому кроці першого етапу буде вироблено виділення класів кризи, на яке буде розділена вихідна сукупність підприємств. Для цього буде проведений аналіз літературних джерел, з метою визначення найбільш зручного для дослідження поділу на класи. Після цього виробляється перехід на другий етап, де буде безпосередньо будується модель оцінки загрози банкрутства підприємства.

У другому блоці представлений процес побудови моделі оцінки загрози банкрутства підприємства. В якості моделі було прийнято рішення використовувати нечітку нейронну мережу, яка поряд з іншими методами і моделями має ряд переваг перед ними. У порівнянні з традиційними технологіями нейронні мережі володіють наступними перевагами [10, 25, 27, 32, 41, 54, 61, 74]:

універсальність - нейронні мережі не залежать від вихідного набору даних, вони не вимогливі до їх певного розподілу або типом цільової функції;

простота - щоб застосовувати нейронні мережі, не потрібно вникати в подробиці внутрішніх механізмів їх роботи у відмінності від класичних статистичних методів;

відсутність проблеми розмірності, так як мережі здатні моделювати залежності навіть при дуже великих обсягах вихідних даних;

швидкість роботи нейронної мережі набагато вище, ніж традиційних моделей [64, 94].

Крім того, у своїх роботах Недосекін та Зайченко [43] зазначають, що нейронні мережі можуть описувати умови й методи рішення задач у термінах близьких до природної мови, а також можуть використовувати нечітку інформацію (наприклад, інтервальні оцінки або думки експертів).

Таким чином, можна зробити висновок, що нечіткі нейронні мережі є відмінними моделями для застосування в умовах оцінки банкрутства підприємства, оскільки можуть враховувати різні фактори і нечіткі дані, з якими іншим моделям буде проблематично працювати.

Після побудови моделі нечіткої нейронної мережі буде зроблена оцінка загрози банкрутства для досліджуваного підприємства. Потім здійснюється перехід до завершального етапу дослідження.

У блоці 3 здійснюється прогнозування вихідних показників для визначення загрози банкрутства підприємства в майбутніх періодах. Для цього будуть використані різні моделі прогнозування часового ряду, серед яких будуть обрані найкращі за критерієм мінімальної абсолютної помилки.

Потім після прогнозування отримані дані будуть передані у вже побудовану модель нечіткої нейронної мережі для визначення ризику банкрутства підприємства. Після цього, виходячи зі стану підприємства, отриманому в прогнозному періоді, буде запропоновано комплекс заходів антикризового управління для підтримки поточного стану або виходу з кризового. Рекомендації будуть розроблені для кожної ступені кризи, виділеної на першому етапі.


.2 Аналіз фінансового стану підприємства


Прогнозування загрози банкрутства підприємства відіграє важливу роль в запобіганні кризових ситуацій. Для більш повної оцінки ситуації на підприємстві потрібно не тільки оцінити ймовірність банкрутства за допомогою відомих методів і моделей, а й проаналізувати фінансову звітність. Це дозволяє сформувати думку щодо фінансового стану компанії, змін основних показників його діяльності.

Для того, щоб визначити фінансовий стан підприємства, потрібно порахувати і провести аналіз його основних фінансових показників стану підприємства, які характеризують його роботу. Крім того, буде здійснено аналіз загрози банкрутства підприємства за допомогою найпоширеніших і використовуваних моделей діагностики банкрутства (зарубіжних і вітчизняних). Це робиться для того, щоб точно визначити фінансовий стан об'єкта, загрозу банкрутства, а також виділити недоліки існуючих моделей діагностики банкрутства.

На першому етапі слід провести аналіз основних фінансових показників діяльності підприємства. Вони поділяються на 5 груп: показники майнового стану, показники ділової активності, показники рентабельності, показники фінансової стійкості та показники ліквідності. Правильне визначення цих показників дуже важливо для характеристики фінансового стану підприємства. Результати аналізу показників майнового стану підприємства представлені в табл. 2.1.


Таблиця 2.1

Показники майнового стану

ПоказникиРоки20072008200920102011Частка оборотних виробничих фондів в обігових коштах0,0120,0120,0100,0100,010Частка основних засобів в активах0,0430,0360,0440,0450,055К-т зносу основних засобів0,7160,7300,6780,6650,601К-т оновлення основних засобів0,1360,1070,0480,130Частка довгострокових фінансових інвестицій в активах0,0000,0000,0000,0000,000Частка оборотних виробничих активів0,0110,0110,0090,0090,009Частка оборотних виробничих фондів в обігових коштах0,0120,0120,0100,0100,010К-т мобільності активів12,6812,9012,5612,1510,56

В цілому на підприємстві спостерігаються позитивні тенденції в показниках майнового стану. Мобільність активів вкрай висока, так як критичне мінімальне значення коефіцієнта мобільності активів становить 0,5, а фактичне значення більше 10 за кожні 5 років. Навіть не дивлячись на те, що мобільність активів трохи зменшується з року в рік. Рівень зносу основних засобів має тенденції до зменшення, що також є позитивним фактором. Варто відзначити, що коефіцієнт оновлення основних засобів зменшувався в період з 2007 по 2010 рік, але потім знову спостерігається збільшення даного показника, що вказує на розвиток підприємства і збільшення кількості основних засобів.

Спостерігаються деякі негативні тенденції в частині показників, а саме: частини оборотних виробничих фондів в обігових коштах, частці оборотних виробничих активів, частці оборотних виробничих фондів. Тут спостерігається тенденція до зменшення, хоча при позитивному розвитку підприємства вони повинні збільшуватися. Однак ці зміни не так критичні, так як зменшення проходить на вкрай маленькі величини, а показники залишаються приблизно однаковими з року в рік.

В цілому можна зробити висновок, що майновий стан підприємства хороше, але для більш глибоко аналізу і розуміння всіх змін потрібно провезти аналіз інших груп показників. У табл. 2.2 представлені результати розрахунку показників ділової активності підприємства.


Таблиця 2.2

Показники ділової активності

ПоказникиРоки20072008200920102011Оборотність активів, к-т трансформації6,403,863,893,733,84Фондовіддача149,99108,8188,5083,4669,51К-т оборотності оборотних коштів6,914,164,204,044,21Період 1 обороту оборотних коштів52,1486,4985,6389,1685,61К-т оборотності запасів20,4613,2513,4612,4012,85Період 1 обороту запасів17,6027,1626,7429,0428,01К-т оборотності дебіторської заборгованості314,90287,70300,35329,94355,57Період погашення дебіторської заборгованості1,141,251,201,091,01Період погашення кредиторської заборгованості0,000,010,000,000,01Період операційного циклу332,50314,86327,09358,98383,59Період фінансового циклу332,49314,86327,09358,98383,58К-т оборотності власного капіталу9,974,184,194,024,17банкрутство ризик оцінка фінансовий

Стабільність фінансового положення підприємства в значній мірі обумовлена його діловою активністю, яка безпосередньо залежить від широти ринків збуту продукції, його репутації, ефективності використання ресурсів та стійкості економічного зростання. Ділова активність підприємства у фінансовому аспекті в першу чергу проявляється в швидкості оборотності його коштів. Чим вище оборотність, тим ефективніше використовуються активи підприємства. Провівши аналіз ділової активності досліджуваного підприємства, можна зробити наступні висновки:

к-т трансформації зменшувався в період з 2007 по 2010 рік, але потім знову почав зростати, що говорить про збільшення чистої виручки на одиницю коштів, інвестованих в активи підприємства, що є позитивним моментом;

фондовіддача з року в рік зменшується, тобто скорочується виторг на одиницю основних виробничих фондів. Однак, враховуючи те, що підприємство торгівельне та нічого не виробляє, це не можна назвати негативною тенденцією;

зменшується період обороту оборотних коштів, що говорить про позитивної динаміки у розвитку підприємства;

коефіцієнт оборотності дебіторської заборгованості збільшує кожен рік, що говорить, що виручка значно перевищує середню дебіторську заборгованість;

кредиторська заборгованість у підприємства майже відсутня, тому період її погашення майже дорівнює нулю. Це говорить про фінансову незалежність підприємства;

порівняно з 2007 роком оборотність капіталу значно впала, але незважаючи на це, тримається на постійному хорошому рівні, що говорить про стабільність роботи.

В цілому, можна сказати про хороший стан показників фінансової активності та відзначити позитивні тенденції у їх розвитку, незважаючи на деякі негативні аспекти.

Показники рентабельності відображають ліквідність та платоспроможність підприємства, та вказують на якість його функціонування. Тому вкрай важливо проводити аналіз показників рентабельності, результати розрахунків яких представлені в табл. 2.3.


Таблиця 2.3

Показники рентабельності

ПоказникиРоки20072008200920102011123456Рентабельність активів за прибутком від звичайної діяльності0,540,360,340,340,35Рентабельність капіталу (активів) за чистим прибутком0,540,360,340,340,35Рентабельність власного капіталу0,900,420,390,400,40Рентабельність виробничих фондів10,628,356,776,765,66Рентабельність реалізованої продукції за прибутком від реалізації0,120,130,120,130,12Рентабельність реалізованої продукції за прибутком від операційної діяльності0,110,130,120,130,12Рентабельність реалізованої продукції за чистим прибутком0,080,090,090,090,09К-т реінвестування1,120,190,180,22К-т стійкості економічного зростання0,470,070,070,09Період окупності капіталу1,862,752,952,912,89Період окупності власного капіталу1,112,372,542,512,47

Рентабельність активів досліджуваного підприємства в 2007 році була вищою, ніж у наступних, потім відбувся невеликий спад, однак спостерігається легка тенденція до збільшення цього показника. Це говорить про те, що попит на продукцію збільшується, хоч і не в значній мірі. Аналогічна ситуація з рентабельністю власного капіталу, але варто зазначити, що сам показник дуже високий (40%), що говорить про інвестиційної привабливості підприємства. Всі показники рентабельності показують однакову тенденцію і останні кілька років триматися на одному рівні, а в 2011 році спостерігається зростання в позитивну сторону, що говорить про поліпшення ситуації на підприємстві. Але в цілому, рентабельність активів і власного капіталу знаходяться на високому рівні, що свідчить про його хорошому фінансовому стані.

Показники фінансовому стійкості відображають розвиток і стабільність функціонування підприємства. Був проведений розрахунок основних показників фінансової стійкості та порівняння з нормативними нормами, щоб виявити позитивні або негативні тенденції в розвитку підприємства. У табл. 2.4 представлені результати розрахунків даних показників.


Таблиця 2.4

Показники фінансової стійкості

ПоказникиРоки20072008200920102011123456Власні оборотні кошти (робочий капітал)129615257074277863297539322511К-т забезпеченості оборотних активів власними коштами0,610,920,920,920,91Маневреність робочого капіталу0,420,270,270,260,26Маневреність власних оборотних коштів0,470,390,390,380,41К-т забезпеченості запасів власними оборотними коштами2,353,813,843,683,63К-т покриття запасів2,373,613,643,833,86К-т фінансової незалежності (автономії)0,640,920,930,930,95К-т фінансової залежності1,561,081,081,071,06К-т маневреності власного капіталу0,890,920,920,920,91К-т концентрації позикового капіталу0,360,080,070,070,05К-т фінансування (фінансової стабільності)1,8012,2413,0014,2717,36Фінансовий леверидж0,000,000,000,000,00К-т фінансової стійкості0,640,920,930,930,95

Провівши розрахунок показників фінансової стійкості, можна зробити ряд висновків:

власні оборотні кошти постійно збільшуються, що свідчить про те, що підприємство може не лише погасити поточні зобов'язання, а й розширити виробництво;

коефіцієнт забезпечення оборотних активів власними коштами сигналізує про здатність підприємства перетворити активи в ліквідні кошти, так як критичне мінімальне значення цього показника 0,1, а фактичне більше 0,9 в останні роки;

маневреність робочого капіталу зменшується, що є позитивною тенденцією, так як підприємство не накопичує запаси і активно функціонує;

коефіцієнт покриття запасів збільшується, що також є позитивною тенденцією;

коефіцієнт фінансової незалежності (автономії) знаходиться на позначки 0.95, коли критичне мінімальне значення дорівнює 0,5. Це говорить про те, що у підприємства майже немає кредиторських заборгованостей і воно фінансово незалежно.

Аналіз фінансової стійкості підприємства показав, що воно знаходиться в доброму фінансовому стані, практично не залежить від кредиторів і активно функціонує.

Фінальним етапом аналізу є перевірка показників ліквідності. У короткостроковій перспективі критерієм оцінки фінансового стану підприємства виступає його ліквідність і платоспроможність. Ліквідність підприємства - це його здатність перетворити свої активи в грошові кошти платежу для погашення короткострокових зобов'язань. Тому вкрай важливо вчасно простежити всі зміни в ліквідності підприємства. Результати розрахунку яких представлені в табл. 2.5.


Таблиця 2.5

Показники ліквідності

ПоказникиРоки20072008200920102011К-т поточної ліквідності2,5812,2412,9314,1717,17К-т швидкої ліквідності1,919,289,8110,6112,83К-т абсолютної ліквідності0,744,384,695,036,40Ставлення короткострокової дебіторської до кредиторської заборгованості7,0520,7618,7811,419,57

Аналіз показників ліквідності показав, що підприємство знаходиться у відмінному фінансовому стані і може своєчасно погашати свої зобов'язання. Критичне значення показника поточної ліквідності дорівнює 1, у той час як фактичне щороку зростає і в 2011 році склало 17,17.

Коефіцієнт швидкої и абсолютної ліквідності також у багато разів більше нормативного значення, Що свідчіть про Дуже скроню ліквідність підприємства. Це обумовлено в дерло Черга величини оборотних активів у підприємства та відсутність довгострокових зобов'язань. Крім того, величина потокової зобов'язань невелика в порівнянні з активами підприємства.

Ставлення дебіторської заборгованості до кредиторської досить високе, і хоча рекомендоване значення дорівнює 1, це не є негативним моментом, так як у підприємства мала частка позикового капіталу, що говорить про його фінансової незалежності.

Проведена оцінка фінансового стану підприємства показала, що йому не загрожує банкрутство та вовно знаходиться в дуже хорошому фінансовому стані. Крім того воно має високі показники ліквідності та платоспроможності. Для більш детального розрахунку загрози банкрутства треба провести аналіз за допомогою найбільш розповсюджених методів та моделей банкрутства підприємств.

Проведемо оцінку загрози банкрутства підприємства на основі методики В. Бівера. Для цього були взяті 5 найбільш типових показників діяльності підприємства та проведено порівняння їх з нормативними значеннями, обґрунтованими Бівером. Результати наведені в табл. 2.6.

Дані по досліджуваного підприємству не збігаються з нормативними значеннями методики Бівера, що говорить про те, що дана методика застаріла, і нормативні значення вимагають перегляду, а також врахування специфіки підприємства та умов його функціонування в рамках країни і галузі.


Таблиця 2.6

Методика Бівера

ПоказникДля благополучних компанійЗа 5 років до банкрутстваЗа 1 рік до банкрутстваКоефіцієнт Бівера5,10,4-0,450,17-0,15Рентабельність активів, %35,26-84-22Фінансовий леверидж0,16< 37< 50< 80Коефіцієнт покриття активів0,470,4< 0,30,06Коефіцієнт покриття12,9< 3,2< 2< 1

Наступною методикою для оцінки фінансового стану досліджуваного підприємства є скорингова модель з трьома балансовими показниками - рентабельність сукупного капіталу, коефіцієнт поточної ліквідності і коефіцієнт фінансової незалежності. На основі значень цих показників виставляються бали, підраховується сума і підприємство належить до певного класу, на основі суми набраних балів. Фінансові показники були розраховані за станом на кінець 2011 року. Результати скорингового аналізу наведені в табл. 2.7.


Таблиця 2.7

Скорингова методика оцінки банкрутства

ПоказникКількість балівРентабельність сукупного капіталу,%35,550Коефіцієнт поточної ліквідності12,930Коефіцієнт фінансової незалежності0,8620Сума балів100

Скоринговий аналіз показав, що підприємство належить до першого класу. Це означає, що воно має хороший запас фінансової стійкості, що дозволяє бути впевненим у поверненні позикових коштів.

Цих методів недостатньо для якісної діагностики загрози банкрутства, тому оцінимо ймовірності банкрутства досліджуваного підприємства на основі найпоширеніших моделей - Альтмана, Фулмера, Спрінгейта, Таффлера і Тішоу, Сайфулін, Лиса, Зайцевої, Мігуссі і Олсона. В ході аналізу були розраховані незалежні фактори по кожній моделі і кінцевий показник. В табл. 2.8 представлені результаті розрахунку для моделі Альтмана.


Таблиця 2.8

Модель Альтмана

ФакторРоки200920102011X10,8491750,8519120,855985X20,8566240,8582520,867295X30,4984370,4713110,474941X419,140418,7834719,19804X54,7531274,7621624,563383Z20,1004919,8114219,89091

Виходячи з результуючого показника Z, можна сказати, що ймовірність банкрутства підприємства вкрай мала, так як він більше 3. Модель Альтмана дає досить точний прогноз з часовим інтервалом 1-2 роки, тобто як мінімум у 2012-2013 році банкрутство йому не загрожує.

У табл. 2.9 представлені результати розрахунків за моделлю Фулмера.


Таблиця 2.9

Модель Фулмера

ФакторРоки200920102011X10,8566240,8582520,867295X24,7531274,7621624,563383X30,4984370,4713110,474941X44,8071444,751385,282696X50,075540,0714090,065001X60,075540,0714090,065001X711,2716111,3762911,48478X812,241412,9300414,16888X93,5978513,454653,559518H28,9310529,5380331,70458

Девятифакторна модель Фулмера сигналізує про банкрутство підприємства при H < 0. У даному випадку результуюча змінна вказує на те, що ознаки банкрутства відсутні, а таке велике перевищення мінімальної величини говорить про дуже високу фінансову стійкість.

Табл. 2.10 презентую результати розрахунків за моделлю загрози банкрутства Спрінгейта.


Таблиця 2.10

Модель Спрінгейта

ФакторРоки200920102011X10,9247150,9233210,920986X20,4984370,4713110,474941X36,5983166,6001667,306718X44,7531274,7621614,563383Z8,7387978,658929,054472

Якщо Z < 0,862 підприємство отримує оцінку "крах". Досліджуване підприємство дуже далеко від цього показника, тому можна зробити висновок про його фінансової стійкості.

У табл. 2.11 можна побачити результати розрахунків за моделлю Таффлера та Тішоу, яка дозволяє оцінити загрозу банкрутства підприємтсва.


Таблиця 2.11

Модель Таффлера та Тішоу

ФакторРоки200920102011X162,92266,6885370,20523X212,241412,9300414,16888X30,075540,0714090,065001X44,7531274,7621624,563383Z35,7141437,8006239,79256При Z > 0,3 ймовірність банкрутства низька, а при Z < 0,2 висока. В даному випадку ймовірність знову низька.

Результати по моделі Сайфуліна наведені у табл. 2.12.


Таблиця 2.12

Модель Сайфуліна

ФакторРоки200920102011X10,9219330,9258250,940131X212,241412,9300414,05596X35,1400985,1576434,994693X40,3014480,30,3X50,4137820,3520190,355768R4,0286484,0442854,176203

Якщо R < 1, то стан підприємства незадовільний. Значення розрахованого показника говорить про зворотне.

Результати аналізу за моделлю Ліса наведені у табл. 2.13.


Таблиця 2.13

Модель Ліса

ФакторРоки2009201020111234X10,9247150,9233210,920986X24,7531274,7621624,563383X30,8566240,8582520,867295X411,3721312,0503513,3751Z0,5557440,5572590,540664

Мінімально граничне значення ймовірного банкрутства в моделі Лиса дорівнює 0,0347. Досліджуване підприємство не піддається загрозі банкрутства.

Результати розрахунків за моделлю російського вченого Зайцевої представлені у табл. 2.14.


Таблиця 2.14

Модель Зайцевої

ФакторРоки200920102011X1000X20,0018270,0019160,00278X312,241412,9300414,05596X4000X50,0879340,0829850,074766X60,1945490,1938870,200213K2,4767112,6138872,838969

У даній модель розрахункове значення К порівнюється з нормативним значенням. Нормативне значення дорівнює 1,58. Так як розрахункове значення більше нормативного, то можна говорити про високу ймовірність настання банкрутства.

У табл. 2.15 наведені результати розрахунків за логіт-моделлю Мінуссі.


Таблиця 2.15

Модель Мінуссі

ФакторРоки200920102011X10,1945490,1938870,201821X20,1640760,1621110,150232X312,241412,9300414,05596X40,1786560,1788920,187577X50,1212350,1205740,12705Y-8,30034-8,41734-8,6393P (ймовірність)0,0002480,0002210,000177

Побудована логіт-модель показує, що ймовірність банкрутства підприємства вкрай мала і прагне до нуля.

Результати розрахунків за ще одною логіт-моделлю, яка дозволяє визначити ризик банкрутства с точністю до відсотків, представлені у табл. 2.16.


Таблиця 2.16

Модель Олсона

ФакторРоки200920102011X112,4944512,5695112,64171X20,075540,0714090,065001X30,8491750,8519120,855985X40,075540,0714090,065001X5000X60,3631320,3392910,343379X74,8071444,751385,282696X8000X9-0,056970,0035780,04206Y-6,20884-6,27199-6,21286P (ймовірність)0,0020080,0018850,001999

Дана логіт-модель також говорить про те, що ймовірність настання банкрутства мала - менше 1 відсотка.

Результати розрахунків за моделлю Конана та Голдера представлені у табл. 2.17.


Таблиця 2.17

Модель Конана та Голдера

ФакторРоки200920102011X10,6918077520,693070,682129X20,8590505650,8605030,86939X33,43402E-063,24E-063,07E-06X40,0252062840,0249710,025456X562,9220013566,6885370,20523Z-15,398437-16,3029-17,1471

Значення результуючої змінної в даній моделі знаходиться в діапазоні від 0,21 і нижче. Отримані значення Z свідчать про те, що модель неприйнятна у вітчизняних умовах функціонування підприємства.

У табл. 2.18 представлені розрахунки за моделлю іркутських вчених.


Таблиця 2.18

Модель іркутських вчених

ФакторРоки200920102011X10,9247153650,9233210,920986X20,422712680,3942940,394965X34,7531272434,7621624,563383X40,1073772270,0985750,104892R8,496143968,4509868,42533

При R > 0,42 ймовірність банкрутства мінімальна і становить менше 10%. Так як отримане значення R у багато разів перевищує нормативне значення, можна робити висновок про те, що підприємству не загрожує банкрутство.

Більшість моделей прогнозування банкрутства мають деякі недоліки. По-перше, практично жодна з них не передбачає розрахунок показників, які враховували вплив зовнішніх факторів (наприклад, конкурентів) на діяльність господарюючого суб'єкта. Необхідність їх аналізу пов'язана з тим, що в порівнянні з конкурентами підприємство може мати відносно стійке фінансове становище і вести досить успішну діяльність.

По-друге, окремі методики включають в себе надто велику кількість показників, які дублюють один одного і характеризують одні й ті ж аспекти. Як відомо, якість і ефективність діагностики залежить в першу чергу від набору показників. З одного боку, включення великої кількість показників дає можливість максимально і різнобічно проаналізувати діяльність підприємства і його фінансовий стан. З іншого, надто велика їх кількість робить роботу аналітиків складною і тривалою, у зв'язку з неоднозначними значеннями окремих показників. Тому при розробці методики діагностики кризового стану систему показників необхідно формувати таким чином, щоб вони не дублювалися, характеризувався невеликою кількістю і при цьому відбивали всі найважливіші аспекти діяльності підприємства.

По-третє, в окремих зарубіжних і вітчизняних методиках велике значення при оцінці ймовірності банкрутства мають показники прибутковості та рентабельності. Такий підхід є застосовним тільки для зарубіжних підприємств, які намагаються відобразити у звітності якомога більший прибуток з метою підвищення курсу своїх акцій. Для вітчизняних підприємств його застосування не є зовсім коректним. Це пов'язано в першу чергу з тим, що окремі показники фінансової звітності можуть бути змінені, в силу різних причин. Тому при розробці моделей діагностики банкрутства необхідно враховувати ті показники, значеннями яких в найменшій мірі можна маніпулювати.

По-четверте, більшість методик не передбачають аналізу показників ділової активності підприємства. Їх розрахунок має велике значення, тому що дозволяє оцінити наявність та ефективність економічного потенціалу підприємства, а також ризик невдач в умовах конкуренції і нестабільності ринкового середовища.

По-п'яте, великим недоліком більшості методик, які базуються на формуванні системи показників-індикаторів кризового стану, є ігнорування показників, які характеризують стан та структуру грошових потоків підприємства. Аналіз руху грошових коштів має велике значення, оскільки дозволяє відповісти на питання: чи є у підприємства кошти на розвиток? Чи є кошти на погашення боргів, на фінансування власної діяльності. Крім того, з грошовим потоком тісно пов'язані ліквідність і платоспроможність.

Отже, розглянуті основні моделі банкрутства показали всю неоднозначність застосування моделей оцінки ймовірності банкрутства у вітчизняних умовах. Деякі моделі виявилися непридатними для досліджуваного підприємства, показуючи неадекватні результати. Більшість моделей вказує на те, що підприємство фінансово стійке і йому не загрожує банкрутство. У свою чергу деякі моделі, наприклад модель Зайцевої, вказують але те, що підприємство знаходиться під загрозою банкрутства. Це зайвий раз доводить недосконалість інструментарію прогнозування банкрутства в Україну, незастосовність деяких моделей у вітчизняних реаліях. На основі всього вищесказаного, можна зробити висновок про те, що потрібна розробка інструментарію, що дозволяє якісно і швидко оцінити ймовірність банкрутства підприємства.


2.3 Модель формування інформаційного базису системи попередження банкрутства


Відповідно до концептуальної схеми дослідження, розглянутої в пункті 2.1, буде проведений вибір набору основних показників фінансового стану підприємства, а також основних класів кризи, які будуть використовуватися для побудови моделі оцінки загрози банкрутства підприємств. В якості вибірки підприємств розглядалися підприємства легкої промисловості.

Формування вихідних показників відбувалося на основі вибору одного показника в кожній з п'яти груп, з різних сторін характеризують фінансовий стан підприємства: показники майнового стану, показники ділової активності, показники рентабельності, показники фінансової стійкості та показники ліквідності.

Показники майнового стану та їх економічне значення представлені у табл. 2.19.


Таблиця 2.19

Показники майнового стану підприємства

№ПоказникЕкономічне значення1Частка оборотних виробничих фондів в обігових коштахСкільки оборотних коштів знаходиться у виробничій сфері2Частка основних засобів в активахПоказує частку коштів, інвестованих в основні засоби3К-т зносу основних засобівВідображає рівень фізичного та морального зносу основних фондів4Частка довгострокових фінансових інвестицій в активахПоказує частку фінансових інвестицій у валюті балансу5Частка оборотних виробничих активівВідображає частину мобільних виробничих фондів у валюті балансу6К-т мобільності активівВідображає, скільки оборотних коштів припадає на одну одиницю необоротних (потенційна можливість перетворення активів у ліквідні кошти)

До групи ділової активності відноситься 6 показників, які наведені у табл. 2.20.


Таблиця 2.20

Показники ділової активності підприємства

№ПоказникЕкономічне значення1К-т трансформаціїПоказує, скільки отримано чистої виручки від реалізації продукції на одиницю коштів, інвестованих в активи2ФондовіддачаВідображає, скільки виручки припадає на одиницю основних виробничих фондів3К-т оборотності оборотних коштівПоказує кількість оборотів оборотних коштів за період4К-т оборотності запасівВідображає кількість оборотів коштів, інвестованих у запаси5К-т оборотності дебіторської заборгованостіПоказує, у скільки разів виручка перевищує середню дебіторську заборгованість6К-т оборотності власного капіталуПоказує, скільки чистої виручки від реалізації продукції припадає на одиницю власного капіталу

Показники рентабельності представлені у табл. 2.21.


Таблиця 2.21

Показники рентабельності підприємства

№ПоказникЕкономічне значення1Рентабельності активів по прибутку від звичайної діяльностіПоказує, скільки прибутку від звичайної діяльності припадає на одиницю коштів, інвестованих в активи2Рентабельність капіталу за чистим прибуткомПоказує, скільки припадає чистого прибутку на одиницю інвестованих в активи коштів3Рентабельність власного капіталуСкільки доводиться чистого прибутку на одиницю власного капіталу4Рентабельність виробничих фондівПоказує, скільки припадає чистого прибутку на одиницю вартості виробничих фондів5Рентабельність реалізованої продукції за прибутком від реалізаціїПоказує, скільки припадає прибутку від реалізації на одиницю виручки6Рентабельності реалізованої продукції за прибутком від операційної діяльностіВказує, скільки припадає прибутку від операційної діяльності на одиницю виручки7Рентабельність реалізованої продукції за чистим прибуткомВказує, скільки доводиться чистого прибутку на одиницю виручки8К-т стійкості економічного зростанняПоказує темп росту власного капіталу за рахунок чистого прибутку

У групу фінансової стійкості входить 12 показників, які представлені у табл. 2.22.


Таблиця 2.22

Показники фінансової стійкості підприємства

№ПоказникЕкономічне значення1Власні оборотні коштиОборотні активи, які фінансуються за рахунок власного капіталу і довгострокових інвестицій2К-т забезпеченості оборотних активів власним коштамиАбсолютна можливість перетворення активів у ліквідні кошти3К-т фінансової стійкостіЧастка стабільних джерел фінансування у їх загальному обсязі4Маневреність власних оборотних коштівЧастка абсолютно ліквідних активів у власних обігових коштах, забезпечує свободу фінансового маневру5К-т забезпеченості запасів власними оборотними коштамиПоказує, наскільки запаси, які мають найменшу ліквідність, забезпечені довгостроковими джерелами фінансування6К-т покриття запасівВідображає скільки на одну одиницю коштів, вкладених в запаси, припадає у сукупності власних коштів, довгострокових і короткострокових зобов'язань7К-т автономіїХарактеризує можливість підприємства розплатитися за всіма зовнішніми зобов'язаннями за рахунок власних активів8К-т фінансової залежностіХарактеризує, наскільки підприємство залежить від кредиторів9К-т маневреності власного капіталуЧастка власних оборотних коштів у власному капіталі10К-т концентрації позикового капіталуПоказує скільки припадає позикового капіталу на одну одиницю сукупних джерел фінансування11К-т фінансуванняЗабезпеченість заборгованості власними коштами12Фінансовий левериджХарактеризує залежність підприємства від довгострокових зобов'язань

Нарешті, в групу ліквідності входять наступні показники, які представлено в табл. 2.23.


Таблиця 2.23

Показники ліквідності підприємства

№ПоказникЕкономічне значення1К-т поточної ліквідностіХарактеризує достатність оборотних коштів для погашення боргів протягом року2К-т швидкої ліквідностіПоказує, скільки одиниць найбільш ліквідних активів припадає на одну одиницю термінових боргів3К-т абсолютної ліквідностіПоказує готовність підприємства негайно ліквідувати короткострокові зобов'язання4Відношення короткострокової дебіторської заборгованості до кредиторськоїПоказує готовність підприємства негайно ліквідувати короткострокові зобов'язання

Для того, щоб зменшити простір ознак і вибрати в кожній групі один показник для побудови моделі оцінки загрози банкрутства підприємства був обраний метод центру тяжіння.

Методи центру ваги має ряд переваг і дуже зручний у випадку, коли потрібно виділити ознака. Характеризує сукупність найкращим способів. Він дозволяє виключити з первинної системи ознак ті, які дублюють інформацію, а також забезпечує вибір ознак, які найбільш повно відображають стан досліджуваних процесів.

Для вибору показника в кожній групі були сформовані вибірки по групі підприємств і розраховані всі вище перелічені показники. Потім, слідуючи алгоритму методу центру ваги, була проведена стандартизація даних, так як вони виражені в абсолютних і відносних величинах, а також мають різні одиниці обчислення.

На наступному кроці були обчислені матриці відстаней, елементи яких відображають ступінь близькості кожного показники до центру групи. В якості міри відстані використовувалося евклідова відстань, що обчислюється за допомогою наступної формули:


, (2.1)


де: - відстань між i-им і j-им показником групи;, zjt - стандартизовані значення i-го і j-го показника групи в періоді t.

На завершальному етапі визначається показник-репрезентант всієї групи, який несе найбільш значущу інформацію, властиву групі. Для цього проводиться підсумовування всіх відстаней по кожному і ознакою. Показник з мінімальним значенням суми відстаней вважається репрезентантом даної групи. В результаті буде сформовано початковий простір ознак, що складається з репрезентантів кожної з п'яти груп. На основі цього буде відбуватися побудова моделі нечіткої нейронної мережі для визначення загрози банкрутства. У табл. 2.24 представлена ??матриця відстаней для групи показників майнового стану підприємства.


Таблиця 2.24

Матриця відстаней для групи показників майнового стану

Показник123456710,006,709,178,674,190,0010,0026,700,008,477,708,616,7010,7439,179,170,008,648,619,177,3048,677,708,640,008,668,668,7754,198,618,618,660,004,199,0160,006,709,178,664,190,0010,00710,0010,747,308,779,0110,000,00Сума38,7249,6151,3551,1043,2538,7155,83

Мінімальну суму відстаней має показник номер 5 - 38,71, тому в даній групі частка оборотних виробничих фондів в обігових коштах є репрезентантом всієї групи і буде використовуватися для подальших розрахунків.

Матриця відстаней для групи показників ділової активності представлена в табл. 2.25.


Таблиця 2.25

Матриця відстаней групи показників ділової активності

Показник12345610,004,552,338,505,914,8524,550,006,097,266,776,1332,336,090,008,546,675,9148,507,268,540,008,488,3955,916,776,678,480,001,6464,856,135,918,391,640,00Сума26,1430,8029,5541,1729,4726,92

Як видно з даної таблиці, найменшу суму відстаней має показник номер 1, а саме - коефіцієнт трансформації, який стає репрезентантом даної групи та буде приймати участь у побудові нечіткої нейронної мережі.

У табл. 2.26 показана матриця відстаней в групі показників рентабельності підприємства.


Таблиця 2.26

Матриця відстаней по групі показників рентабельності

Показник1234567810,005,416,336,297,297,017,648,0025,410,004,984,656,365,226,297,7736,334,980,006,667,546,937,857,8846,294,656,660,007,577,117,637,7057,296,367,547,570,007,853,108,1367,015,226,937,117,850,007,687,7477,646,297,857,633,107,680,008,1788,007,777,887,708,137,748,170,00Сумма47,9740,6948,1747,6147,8549,5448,3655,40

Як можна помітити, мінімальна сума відстаней дорівнює 40,69 і відноситься до показника під номером 2, а саме - рентабельність капіталу за чистим прибутком, який стає репрезентантом даної групи.

У табл. 2.27 представлена частина матриці відстаней групи фінансової стійкості для 1-6 показника.


Таблиця 2.27

Матриця відстаней групи фінансової стійкості

Показник1234561035225206318976267726003235225054105257563612282335271664403336843450149394189762575632107443734526772636110187440756466003122824043734756407703315029061747524943516681063336929441765225166523391357751843376516230016281018367104238376777443689273450821118639979513122502309318044122708186221167522126517161320635410510838333684345014939Сума127580356009136898232869307880125329

У табл. 2.28 наведена друга частина матриці відстаней для показників фінансової стійкості.


Таблиця 2.28

Матриця відстаней групи фінансової стійкості

Показник789101112170,287105,521357718367185,872707,9233150333695184,2104238399791862232559,22569,6260698269,81102,89338,841747517652516,2874436225027521,6524943251662300,289273309311265165166,25233,21628,4450828043,6715,617071,3081232919946349,212158,8871,308012499197173812146,491232912499063270165824341,1101994619717632700152093482911349,21381165821520904118,5122158,82146,44341,1348294118,50132559,22569,6260698269,81102,89338,8Сума120777121480184364500906140486108489

Мінімальне значення суми відстаней припадає на сьомий показник і дорівнює 120777. Таким чином, коефіцієнт фінансової незалежності стає репрезентантом даної групи.

Нарешті, для останньої групи показників ліквідності була також сформована матриця відстаней, яка представлена ??в табл. 2.29.


Таблиця 2.29

Матриця відстаней групи показників ліквідності

Показники123410,000,400,664,8320,400,000,624,6930,660,620,005,0544,834,695,050,00Сума5,895,716,3414,58

Як можна помітити, найменша сума відстаней припадає на другий показник, дорівнює 5.71, і таким чином, коефіцієнт швидкої ліквідності стає репрезентантом даної групи.

За допомогою методу центру ваги була сформована вибірка показників, які будуть виступати в якості вихідних даних для побудови моделі оцінки загрози банкрутства. До цих показників відносяться: частка оборотних виробничих фондів в обігових коштах, коефіцієнт трансформації, рентабельність капіталу за чистим прибутком, коефіцієнт фінансової незалежності і коефіцієнт швидкої ліквідності.

Згідно побудованому раніше алгоритмом, потрібно визначити, скільки класів кризи буде використано при побудові моделі оцінки банкрутства підприємства. Однак на поточний момент учені не прийшли до одноголосної думки, яка кількість класів кризи притаманне підприємству або яка кількість оптимально. Згідно з проведеним аналізом літературних джерел, різні вчені пропонують різну кількість класів кризи: від двох і до шести.

Так, ряд зарубіжних вчених пропонують використовувати дискримінантні функції, які дозволяють віднести підприємство до однієї з двох груп: платоспроможні і неплатоспроможні (банкрути). Зокрема, двофакторна модель Альтмана, модель Лиса, модель Тафлера, модель Спрінгейта, модель Фулмера, модель Сайфуліна і Кадикова. Таку точку зору мають і деякі вітчизняні вчені, а саме М. О. Кизим, І. С. Благун, Ю. С. Копчак [48]. Вони також пропонують розбивати сукупність підприємств на дві групи: платоспроможні і неплатоспроможні. Однак виділення лише двох класів кризи для оцінки реального стану підприємства і прийняття відповідних управлінських рішень недостатньо. Адже до групи платоспроможних підприємств можуть потрапити як підприємства з гарним фінансовим станом, так і платоспроможні підприємства на порозі кризи. Також до групи неплатоспроможних підприємств можуть входити підприємства з легкою фінансовою кризою і підприємства - повні банкрути. Це робить неможливою оцінку реального фінансового стану підприємства за допомогою лише двох класів кризи і відповідно не дає змоги прийняти адекватні управлінські рішення.

Уільям Бівер пропонує використовувати систему показників, за допомогою якої можна визначити один з трьох станів підприємства: благополучна компанія за пять років до банкрутства, за рік до банкрутства. Пилецька С. Т., Коритько Т. Ю. [66] також визначають три класи кризи: підприємства з гарним запасом фінансової стійкості; підприємства, які демонструють деякий ступінь ризику банкрутства; підприємства з високим ризиком банкрутства навіть після вживання заходів щодо фінансового оздоровлення. Три класи кризи виділяє і І. О. Бланк [11, 12]: легка фінансова криза, глибока фінансова криза, фінансова катастрофа.

У своїй пятифакторній моделі Е. Альтман пропонує чотири класи кризи в залежності від імовірності настання банкрутства: дуже висока, висока, імовірна, дуже низька. Також чотири класи кризи виділяє А. М. Поддєрьогін, як зазначено в роботі Ю. М. Лелюк [56]: фінансово стійкі підприємства; підприємства з порушеною фінансовою рівновагою, але без загрози банкрутства за умови переходу на активне управління; підприємства, яким загрожує банкрутство, якщо вони не здійснять санаційні заходи; підприємства-напівбанкрути. Його точку зору поділяє О. В. Посилкіна [71], також розглядаючи чотири класи кризи: підприємство з гарним фінансовим станом; підприємство з середнім фінансовим станом; підприємство з поганим фінансовим станом; підприємство-банкрут. Виділення чотирьох класів кризи вже дозволяє оцінити ступінь кризи більш детально на відміну від двох і трьох класів кризи. Однак і в цьому випадку також досить складно оцінити реальний фінансовий стан підприємства, оскільки за такою шкалою класів кризи відсутній середній фінансовий стан підприємства.

Нікіфорова Н. О. [62] пропонує за допомогою бальної оцінки розбивати підприємства на пять класів:

1-й клас - підприємства з абсолютною фінансовою стійкістю і абсолютною платоспроможністю;

2-й клас - підприємства з нормальним фінансовим станом, але з окремих коефіцієнтів допущено деяке відставання;

3-й клас - підприємства, фінансовий стан яких можна оцінити як середній: платоспроможність знаходиться на межі мінімально допустимого рівня, а фінансова стійкість нормальна; або спостерігається нестійкий фінансовий стан, обумовлений переважанням позикових джерел, але при цьому поточна платоспроможність збережена;

4-й клас - підприємства з нестійким фінансовим станом - структура капіталу незадовільна, платоспроможність знаходиться на нижній межі допустимих значень;

5-й клас - підприємства з кризовим фінансовим станом, оскільки вони є неплатоспроможними і абсолютно нестійкими.

Також ідентифікувати фінансовий стан підприємства за допомогою пяти класів пропонує О. А. Островська [65]:

абсолютно фінансово стійкий;

з нормальним рівнем стійкості;

стійкий з позицій поточного періоду;

незадовільний з позицій поточного періоду;

незадовільний з позицій поточного періоду та на перспективу (абсолютно незадовільний).

Забродський В. А., Кизим М. О. теж розглядають пять зон якісної оцінки фінансового стану виробничих економічних систем:

1 зона - стабільний фінансовий стан;

2 зона - задовільний;

3 зона - незадовільний;

4 зона - кризовий;

5 зона - катастрофічний.

Донцова А. В. та Нікіфорова Н. О. [40, 62] пропонують шість класів підприємств:

1-й клас - підприємства з добрим запасом фінансової стійкості, що дозволяє бути впевненим у поверненні позикових засобів;

2-й клас - підприємства, що демонструють деякий ступінь ризику за заборгованістю, але ще не розглядаються як ризикові;

3-й клас - проблемні підприємства;

4-й клас - підприємства з високим ризиком банкрутства навіть після проведення заходів з фінансового оздоровлення;

5-й клас - підприємства дуже високого ризику, практично неплатоспроможні;

6-й клас - підприємства найвищого ризику.

Проаналізувавши дані джерела, було прийнято рішення про класифікацію криз за трьома групами. Класифікація за трьома класами кризи в цьому випадку найбільш зручна, оскільки вона дозволяє точно розподілити вибірку підприємств по цим класам. Також вибору сприяв невеликий обсяг вихідних даних, які було б важко розподілити між більшою кількістю класів. На нашу думку, доцільно буде використовувати поділ на класи, запропоноване Пілецькою С. Т., Корітько Т. Ю. [66]:

1-й клас - підприємства з гарним запасом фінансової стійкості;

2-й клас - підприємства, які демонструють деяку ступінь ризику банкрутства;

3-й клас - підприємства з високим ризиком банкрутства.

Важливим етапом побудови моделі є визначення незалежних і залежних показників, які будуть використовуватися при її побудові. В якості залежної змінної будуть використані класи кризи, визначені на підставі фінансового стану підприємства. У процесі будуть використані категоріальні змінні, що вказують на ступінь кризи:

змінна 1 - показує, що підприємство має гарний запасом фінансової стійкості;

змінна 2 - підприємство демонструє певний рівень ризику банкрутства;

змінна 3 - підприємства з високим рівнем ризику банкрутства.


РОЗДІЛ 3. РОЗРОБКА КОМПЛЕКСУ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗУВАННЯ ЗАГРОЗИ БАНКРУТСТВА


3.1 Побудова моделі нечіткої нейронної мережі оцінки ризику банкрутства підприємства


Після вибору показників, які будуть служити в якості вихідних даних, і класів кризи, на які поділяється вся сукупність даних, потрібно побудувати нечітку нейронну мережу, визначальну приналежність підприємства до певного класу кризи, виходячи з початкових даних.

Для побудови нечіткої нейронної мережі була обрана програма MatLab, а саме її пакет Fuzzy Logic Toolbox, який призначений для проектування і дослідження систем на нечіткій логіці.

Навчальна вибірка складається з 36 підприємств легкої промисловості, які мають різне фінансове становище з метою віднесення їх до різних класами кризи. Вихідні класи кризи були визначені на основі Методики Міністерства Фінансів України. Були розраховані основні фінансові показники, проведений вертикальний і горизонтальний аналіз та інші процедури, описані в методиці. В результаті цього аналізу були виділені групи підприємств, які відносяться до трьох класів кризи. У першу групу входять підприємства з високим запасом фінансової стійкості, здатні виконувати свої зобов'язання і без загрози банкрутства. У другу групу входять підприємства, які відчувають деякі фінансові проблеми і мають невеликий ризик банкрутства. До третього класу кризи відносяться підприємства, фінансове становище яких перебуває у кризовому стані, їм загрожує банкрутство, вони не здатні розплачується за своїми короткостроковими і довгостроковими зобов'язаннями. Вихідні дані представлені в додатку А.

У групу з хорошим фінансовим становищем входить 14 підприємств, в групу з невеликою загрозою банкрутства - 10 підприємств, і в групу з високим ризиком банкрутства - 12 підприємств.

Початкові вибірка даних була перевірена на робастної, щоб виявити помилки в даних, так звані «викиди». В якості методу робастного оцінювання був обраний Т-критерій Грабса, як уже говорилося в пункті 2.1.

Тест для виявлення помилок, заснований на розрахунку Т-критерію Грабса, розраховується за допомогою наступної формули:


, (3.1)


де: j = 1, 2, …, m;

- середнє арифметичне j-го ознаки;- стандартне відхилення j-го ознаки.

Розрахункове значення Т-критерію порівнюють з табличним значення за критерієм Смирнова-Грабса. Досліджуваний об'єкт є помилкою, якщо Тр>Ткр (Ткр = Т?, n). Розрахункове значення Т-критерію для вибірки в 36 показників при рівні значущості 0,05 дорівнює 2,99.

Всі отримані розрахункові значення за допомогою критерію Грабса не перевищують граничне значення в 2,99, тому можна зробити висновок, що у вихідних даних не було виявлено помилок або «викидів». Таким чином, вихідні дані можна використовувати для побудови моделі нечіткої нейронної мережі для оцінки ризику і запобігання банкрутству підприємства. Таблиця в якій представлені всі отримані значення для знаходиться в додатку Б.

Крім того, додатково було сформовано перевірочна вибірка з чотирьох підприємств, створена для поліпшення показників нейронної мережі та перевірки якості моделі. Додаткова вибірка представлена ??в табл. 3.1.

Після формування вибірок відбувається безпосередня побудова нечіткої нейронної мережі. Розглянемо більш детально, що із себе представляє нечітка нейронна мережа. Модель нечіткої нейронної мережі - нейронна мережа прямого поширення сигналу особливого типу. Архітектура нейро-нечіткої мережі ізоморфна нечіткої базі знань.


Таблиця 3.1

Додаткова перевірочна вибірка

К-т швидкої ліквідностіЧастка оборотних виробничих фондів в обігових коштахК-т трансформаціїРентабельність капіталу за чистим прибуткомК-т фінансової незалежностіКлас кризи0,60180,229229,59420,00240,025810,52370,118480,92720,00380,373620,61380,008220,27500,070630,07040,148460,0498-0,168-0,3013

У нейро-нечітких мережах використовуються диференційованих реалізації трикутних форм (множення і розподіл усіх АБО), а також гладкі функції приналежності. Це дозволяє застосовувати швидкі алгоритми навчання мережі для їх налаштування, засновані на методі зворотного поширення помилки [30, 88, 93].

Нечіткі нейронні мережі в пакеті MatLab (ANFIS) реалізовані за допомогою системи нечіткого виводу Сугено у вигляді пятишарової нейронної мережі прямого розповсюдження сигналу. При це призначення кожного шару є наступним:

перший шар - терми вхідних змінних;

другий шар - антецеденти (посилки) нечітких правил;

третій шар - нормалізації ступенів виконання правил;

четвертий шар - укладення правил;

п'ятий шар - агрегування результату, отриманого за різними правилами.

Дані завантажуються в MatLab і на їх основі будується первісна мережу. Нечітка нейронна мережа будується на основі методу Sub. Clustering, який попередньо розбиває вхідні змінні на кластери близьких значень. На основі субтрактивного алгоритму обчислюються центри кластерів даних. Об'єкти розглядаються як потенційні центри кластерів. Для кожного об'єкта розраховується значення так званого потенціалу, що характеризує щільність розташування інших об'єктів в його околиці. Чим густіше сусідні об'єкти розташовані до даного об'єкта, тим більше значення його потенціалу. Центром першого кластера призначають об'єкт з найбільшим потенціалом. Потім центр кластера а також близько розташовані до нього об'єкти виключають із подальшого розгляду. Значення потенціалів залишилися об'єктів перераховують, і знову в якості центру кластера вибирають об'єкт з максимальним значенням потенціалу. Ітераційна процедура вибору центрів кластерів продовжується до тих пір, поки не будуть виключені всі об'єкти.

Вихідні параметри побудови мережі представлені на рис. 3.1.


Рис. 3.1. Початкові параметри мережі


Розглянемо початкові параметри. Range of influence - рівні впливу вхідних змінних при кластеризації. Squash factor - коефіцієнт подавлення. Значення опції використовується для визначення сусідніх до центру кластера об'єктів. Ці об'єкти вважаються належними даним кластеру і виключаються з подальшого розгляду в кластерному аналізі. Чим більше значення коефіцієнта придушення, тим більше сусідніх об'єктів будуть належати кластеру. Значення коефіцієнта подавлення дорівнює 1,25.ratio - коефіцієнт прийняття. Використовується як критерій призначення об'єкта центром кластера. Якщо відношення значень максимального потенціалу поточного центру кластера до потенціалу центру першого кластера більше коефіцієнта прийняття, тоді поточний об'єкт розглядається як центр нового кластера та кластерний аналіз продовжується. Значення коефіцієнта прийняття дорівнює 0,5.ratio - коефіцієнт відторгнення. Використовується як критерій виключення об'єкта зі списку потенційних центрів кластерів. Якщо відношення значень максимального потенціалу поточного центру кластера до потенціалу центру першого кластера менше коефіцієнта прийняття, тоді поточний об'єкт перевіряється за коефіцієнтом відторгнення. У разі, коли це відношення більше коефіцієнта відторгнення і розглянутий об'єкт розташований далеко від уже знайдених центрів кластерів, тоді він розглядається як центр нового кластера. В іншому випадку, зазначений об'єкт виключається з подальшого розгляду як потенційний центр кластера. Значення коефіцієнта відторгнення повинно бути менше значення коефіцієнта прийняття. Значення коефіцієнта відторгнення дорівнює 0,15.

Побудована нечітка нейронна мережа має структуру, представлену на рис. 3.2.


Рис. 3.2. Структура нечіткої нейронної мережі


Після цього проводилося навчання мережі з метою підвищення якості побудованої моделі. На рис. 3.3 зображені параметри навчання мережі. В якості методу навчання був обраний гібридний метод, який являє собою комбінації методу найменших квадратів і методу убування зворотного градієнта. Рівень помилки навчання дорівнює 0. Також було визначено кількість циклів навчання рівне 40.


Рис. 3.3. Параметри навчання мережі


У ході навчання мережі програма ілюструє хід процесу навчання у вікні візуалізації за допомогою графіка, який зображений на рис. 3.4.


Рис. 3.4. Графік помилки навчання мережі


На графіку відбивається залежність помилки навчання від кількості циклів. Як можна помітити, помилка дуже мала і прямує до нуля.

Щоб оцінити якість побудованої нечіткої мережі, потрібно також порівняти розрахункові значення з вихідними даними. Дане порівняння проілюстровано на рис. 3.5.

Рис. 3.5. Результат роботи нечіткої нейронної мережі


На графіку кола - це вихідні значення змінних, а зірки - це розрахункові значення, пораховані на основі побудованої мережі. Вони збігаються, що ще раз ілюструє якість побудованої мережі. Тобто побудована мережа правильно класифікує підприємства за трьома класами кризи, помилка класифікації мінімальна.

Щоб перевірити якість роботи побудованої нечіткої нейронної мережі, потрібно використовувати тестову вибірку, представлену в табл. 3.2. Завантаживши її в програму MatLab, можна побачити, як мережа обробляє нові дані і чи велика помилка. Тестова вибірка дозволяє оцінити роботу побудованої нечіткої нейронної мережі, надати їй додатковий набір даних, який дозволяє провести додаткове навчання, що підвищує її точність. На рис. 3.6 представлені результати обробки тестової вибірки.

Побудована нечітка нейронна мережа досить точно опрацювала тестову вибірку, помилка становить приблизно 7%, що є допустимою похибкою. На графіку точки - це вихідні дані, а зірки - це розрахункові значення.


Рис. 3.6. Результати обробки тестової вибірки


На додаток до цього можна зробити візуальний аналіз правил побудованої мережі. Всього мережею було створено 13 правил для визначення приналежності, геометрична інтерпретація яких відображена на рис. 3.7.


Рис. 3.7. Геометрична інтерпретація правил мережі


На рис. 3.7 представлено графічне зображення функцій належності для кожного показника фінансового стану, де вертикальною лінією відзначено фактичне значення фінансового показника. В останньому стовпці можна побачити значення вихідної функції, яке в даному випадку дорівнює 1. Тобто підприємство знаходиться в доброму фінансовому стані.

Таким чином, можна сказати, що побудована нечітка нейронна мережа показала досить високу точність і хороші результати, і тепер може бути використана для діагностики загрози банкрутства підприємств легкої промисловості.


3.2 Моделі прогнозування фінансового стану підприємства


Оцінка ймовірності банкрутства підприємства показала, що йому не загрожує банкрутство, і воно має запас фінансової стійкості. Однак для повної картини потрібно зробити оцінку ризику неплатоспроможності в наступних періодах. Для цього слід спрогнозувати показники підприємства, які будуть використовуватися у нейронної мережі при оцінці банкрутства.

До цих показників відносяться коефіцієнт швидкої ліквідності, частка виробничих фондів в обігових коштах, коефіцієнт трансформації, рентабельність капіталу та коефіцієнт фінансової незалежності. Вихідні дані представлені в табл. 3.2.


Таблиця 3.2

Вихідні дані для прогнозування

Рік/кварталК-т швидкої ліквідностіЧастка виробн фондів в обігових коштахК-т трансформаціїРентабельність капіталуК-т фінансової незалежності1234562009 1 кв8,65210,64213,69840,32840,87652009 2 кв9,03250,63983,75910,33140,89172009 3 кв9,52140,65733,85470,33760,91922009 4 кв9,81390,67763,89400,33930,92862010 1 кв9,74520,60823,68820,33910,92992010 2 кв9,95410,64323,69570,34080,93152010 3 кв10,01250,65193,71580,34180,93372010 4 кв10,60710,66473,73070,34340,93452011 1 кв12,56210,63413,73140,34340,93312011 2 кв12,74210,60343,79640,34560,94462011 3 кв12,78540,61573,82780,34560,94522011 4 кв12,83350,60113,84130,34580,9455

Прогнозування здійснювалося на основі експоненціального згладжування часових рядів за допомогою моделей Брауна, Хольта, експоненціального і демпфірованного тренда.

Для показника швидкої ліквідності найкращою моделлю прогнозування виявилася модель Хольта (лінійний тренд) за критерієм мінімальної середньої відсоткової помилки серед усіх побудованих моделей. На рис. 3.8 представлений звіт про помилки моделі.


Рис. 3.8. Помилки моделі


Як видно, середня абсолютна відносна помилка складає 4,23%, що менше 10% і є показником високої якості прогнозування. Графік вихідних і розрахункових значень, а також значінь помилок побудованої моделі з лінійнім трендом представлений на рис. 3.9.


Рис. 3.9. Графік вихідних даних, згладжених оцінок і залишків


Виходячи з графіку, можна сказати, що прогнозні значення добре відображають динаміку показників, а помилки не мають ніякої залежності.

На рис. 3.10 представлені вихідні дані, згладжений прогнозний ряд, а також залишки моделі.


Рис. 3.10. Розрахункові значення моделі та залишки


На даному малюнку можна побачити прогнозні значення коефіцієнта швидкої ліквідності на два періоди вперед. Використовуючи їх, буде оцінена загроза банкрутства досліджуваного підприємства в прогнозному періоді.

Для показника частки виробничих фондів в обігових коштах було побудовано також чотири моделі експоненціального згладжування - без тренда, з лінійним трендом, експоненціальним трендом та демпфірованим трендом. Найкращою з усіх моделей також виявилася модель з експоненціальним трендом. Серед усіх побудованих моделей вона має найнижче значення m.a.p.e. (середня абсолютна відсоткова помилка). Цей критерій слугує ознакою якості моделі та її переваг над іншими побудованими моделями, які мали більш високий показник m.a.p.e.

На рис. 3.11 представлені помилки моделі. Як можна побачити на ньому, середня абсолютна відсоткова помилка моделі складає 2,92%, що говорить про високу точність побудованої моделі. Це говорить про те, що її можна використовувати для прогнозування показнику на два періоди вперед, адже максимум можна прогнозувати не більше одної пятої частини від вихідної вибірки.


Рис. 3.11. Помилки моделі


На рис. 3.12 представлений графік вихідних значень, згладжених розрахункових значень і залишків.


Рис. 3.12. Графік вихідних даних, згладжених оцінок і залишків


У даному випадку також, прогнозні значення добре повторюють динаміку початкових даних, а помилки не розподіляються за якоюсь залежністю. Це також є ознакою якісної моделі, що може бути використана для прогнозування.

Рис. 3.13 ілюструє вихідні дані моделі, згладжені прогнозні значення та залишки моделі.


Рис. 3.13. Розрахункові значення моделі та залишки


Для побудови моделі експоненціального згладжування коефіцієнта трансформації підприємства використовувалися 4 моделі - без тренда, з лінійним трендом, з експоненціальним трендом і демпфірованим трендом. Найкращою виявилася модель Брауна (без тренда) за критерієм середньої абсолютної процентної помилки (рис. 3.14).


Рис. 3.14. Помилки моделі


Середня абсолютна відсоткова помилка моделі склала 1,66%. Дана величина вказує на високу точність моделі. На рис. 3.15 представлений графік вихідних даних, згладжених значень і залишків моделі.


Рис. 3.15. Графік вихідних даних, згладжених оцінок і залишків


Даний графік підтверджує якість побудованої моделі, адже прогнозний ряд схожий на начальний, а помилки не мають ніякої залежності в своєму розподілі.

Рис. 3.16 ілюструє вихідні дані, згладжені розрахункові значення показника, залишки моделі, а також прогнозні значення на два періоди вперед.


Рис. 3.16. Розрахункові значення моделі та залишки


При побудові моделі експоненціального згладжування для показника рентабельності капіталу було застосовано чотири моделі - без тренда, з лінійним трендом, з експоненціальним трендом та демпфірованим трендом. Найкращою з них виявилася модель з лінійним трендом (модель Хольта) за критерієм найменшої середньої абсолютної процентної помилки (рис. 3.17).


Рис. 3.17. Помилки моделі


Виходячи з даного малюнка, випливає, що помилка склала 0,61%, і це говорить про високу точність моделі. На рис. 3.18 представлений графік вихідних даних, згладжених значень і залишків моделі.


Рис. 3.18. Графік вихідних даних, згладжених оцінок і залишків


Як видно з графіку, модель добре відображає динаміку процесу. На рис. 3.19 представлені вихідні дані, згладжені розрахункові значення показника, залишки моделі, а також прогнозні значення на два періоди вперед.


Рис. 3.19. Розрахункові значення моделі та залишки


Для побудови моделі експоненціального згладжування для останнього показника використовувалися також 4 моделі - без тренда, з лінійним трендом, з експоненціальним трендом і демпфірованим трендом. Найкращою виявилася модель Хольта (з лінійним трендом) за критерієм середньої абсолютної процентної помилки (рис. 3.20).


Рис. 3.20. Помилки моделі


Середня абсолютна відсоткова помилка моделі склала 1,26%. Дана величина вказує на високу точність моделі. На рис. 3.21 представлений графік вихідних даних, згладжених значень і залишків моделі.


Рис. 3.21. Графік вихідних даних, згладжених оцінок і залишків


Даний графік підтверджує якість побудованої моделі, адже прогнозний ряд схожий на начальний, а помилки не мають ніякої залежності в своєму розподілі.

Рис. 3.22 ілюструє вихідні дані, згладжені розрахункові значення показника, залишки моделі, а також прогнозні значення на два періоди вперед.


Рис. 3.22. Розрахункові значення моделі та залишки


Отже, були побудовані моделі експоненціального згладжування для прогнозування показників, які будуть використані при оцінці загрози банкрутства досліджуваного підприємства в прогнозному періоді. Результати представлені в табл. 3.3.


Таблиця 3.3

Результати прогнозування показників

К-т швидкої ліквідностіЧастка виробн фондів в обігових коштахК-т трансформаціїРентабельність капіталуК-т фінансової незалежності2012 1 кв13,168890,6213653,7738560,3504950,9667952012 2 кв13,540680,6193613,7738560,3521800,973556

В результаті прогнозування, нами були отримані прогнозні показники, які можна використовувати для оцінки загрози банкрутства в прогнозному періоді.

Використовуючи вже побудовану нечітку нейронну мережу, оцінимо загрозу банкрутства підприємства. Результати прогнозу на перший квартал 2012 року представлені на рис. 3.23.


Рис. 3.23. Результати оцінки загрози банкрутства


Виходячи з даного малюнка, можна побачити, що клас банкрутства був визначений як 1,01, тобто можна зробити висновок про те, що підприємство відноситься до 1 класу кризи та йому не загрожує банкрутство в прогнозному періоді, і воно має достатній рівень запасу фінансової стійкості.

Результати прогнозу на другий квартал 2012 року представлені на рис. 3.24.


Рис. 3.24. Результати оцінки загрози банкрутства


Виходячи з даного малюнка, можна зробити висновок про те, що підприємству у другому кварталі 2012 року не загрожує банкрутство в прогнозному періоді, і воно має достатній рівень запасу фінансової стійкості. Це підтверджується фактичним станом підприємства за 2012 рік.

Однак стійкий фінансовий стан підприємство не говорить про те, що йому не потрібно антикризове управління. Адже воно спрямоване на запобігання кризових ситуацій, навіть якщо вони не спостерігаються на підприємстві.



.3 Розробка системи заходів санаційного управління підприємством


Незалежно від належності підприємства до певного класу кризи, потрібно розробити санаційні заходи, спрямовані на усунення поточних недоліків в функціонуванні об'єкта господарювання і збереження стійкого фінансового положення на протязі майбутніх операційних періодів.

Антикризове управління і санація спрямовані не тільки на усунення кризових ситуацій, але й на запобігання їх. Тому вкрай важливо розробити таку схему управління, яка враховує клас кризи і допомагає ефективно управляти його процесом. На рис. 3.25 представлена ??схема санаційних заходів, що враховує всі ці побажання.


Рис. 3.25. Схема санаційного управління підприємством


Передумовою для її використання є визначення класу кризи на основі побудованої моделі нечіткої нейронної мережі і моделей прогнозування фінансових коефіцієнтів, за допомогою яких визначається фінансовий стан підприємства в майбутньому періоді.

Розглянемо більш детально кожен блок цієї схеми. Почнемо з класу кризи номер 3, який характеризує фінансовий стан підприємство як дуже нестабільне з високим ризиком банкрутства. На першому етапі проводиться усунення неплатоспроможності (або часткової неплатоспроможності). Цей етап є самою невідкладним завданням фінансової стабілізації, так як вона проводиться з метою попередження виникнення банкрутства підприємства.

Даний етап підрозділяється на 2 пункти: зменшення розміру короткострокових фінансових зобов'язань і збільшення обсягу грошових коштів на підприємстві. Основні заходи по скороченню розміру зобов'язань забезпечують зниження обсягу негативного грошового потоку і включають наступне:

пролонгація короткострокових фінансових кредитів;

реструктуризація портфеля короткострокових фінансових кредитів з переведенням окремих з них в довгострокові;

збільшення періоду наданого постачальниками товарного кредиту;

скорочення витрат на придбання матеріалів, інвентарю та обладнання;

скорочення витрат на відрядження, рекламу;

реструктуризація кредиторської заборгованості;

скорочення готової продукції на складі.

У такому разі дуже важливо реалізувати такі умови виробничого процесу, щоб підвищити якість продукції, при цьому хоча б трохи зменшивши його собівартість. На другому етапі проводиться відновлення фінансової стійкості підприємства. Метою цього етапу є фінансова стабілізація, яка вважається досягнутою, якщо підприємство вийшло на рубіж фінансової рівноваги, тобто коли потреба і наявність грошових коштів збалансовані. При цьому виробляються заходи по скороченню споживання фінансів і збільшення потоку власних фінансових ресурсів. Скорочення споживання фінансових ресурсів включає в себе:

скорочення обсягу виробничої діяльності за рахунок припинення випуску нерентабельної продукції;

зниження обсягу інвестицій в діяльність організації;

скорочення підрозділів апарату управління;

скорочення частини допоміжних і підсобних підрозділів;

забезпечення відновлення операційних необоротних активів переважно за рахунок їх оренди (лізингу);

здійснення дивідендної політики, адекватної кризового фінансового розвитку підприємства, з метою збільшення чистого прибутку, що спрямовується на виробничий розвиток;

скорочення обсягу програми участі найманих працівників, що фінансуються з прибутку;

відмова від зовнішніх соціальних та інших програм підприємства, що фінансуються за рахунок його прибутку, та ін.

Заходи по збільшенню припливу власних фінансових ресурсів включають в себе наступне:

збільшення обсягу випуску рентабельної продукції;

зниження собівартості продукції шляхом зниження (скорочення) різного роду втрат і браку;

оптимізація цінової політики організації;

збільшення частки передоплати за продукцію, що відвантажується;

здійснення раціональної податкової політики, що забезпечує мінімізацію податкових платежів у межах законодавства;

проведення прискореної амортизації обладнання з метою швидкого списання амортизаційних відрахувань;

здійснення емісійної політики з випуску додаткових пакетів цінних паперів (акцій, облігацій) та ін.

Наступний етап є загальним для всіх трьох класів кризи, тому спочатку розглянемо реалізацію санаційних заходів для класу кризи номер 2. На першому етапі відбувається виявлення слабких місць, які сприяють погіршенню фінансового стану і в перспективі можуть призвести до банкрутства. Це можуть бути помилки менеджменту, кадрової політики, виробничого процесу, фінансової стратегії і т.д. Для виявлення слабких місць можуть бути використані експертні оцінки роботи підприємства, аналіз фінансового стану з усіх можливих позицій з метою визначення проблемних областей і причин їх появи. Наступним етапом йде усунення слабких місць і нормалізація роботи підприємства з метою поліпшення фінансового стану.

Після того, як фінансовий стан стабілізовано, потрібно забезпечити фінансову рівновагу в майбутніх періодах. Даний пункт є загальним для всіх трьох класів кризи. Так як у першого класу фінансове становище в хорошому стані, то потрібно забезпечити пролонгацію даного стану. Для двох інших класів кризи даний пункт здійснюється вже після стабілізації фінансового стану підприємств.

Забезпечення фінансової рівноваги - це створення умов для свого самофінансування, розвитку виробництва, усунення старих і виникаючих нових загроз поліпшення фінансових результатів діяльності організації.

Забезпечення фінансової стійкості організації в тривалому періоді за рахунок збільшення прибутку створює гарні умови для самофінансування економічного зростання організації та скорочення залучення кредитних ресурсів. Воно включає в себе ефективне використання всіх ресурсів підприємство і розділяється на 4 пункти: маркетингова стратегія, виробнича стратегія, кадрова стратегія та фінансова стратегія.

Стратегія маркетингу служить основою для інших складових стратегічного плану управління підприємством. Ця стратегія повинна бути націлена на підтримку і розвиток продажів, вдосконалення виробництва відповідно до запитів покупців, розвиток інтелектуального потенціалу співробітників фірми, що проявляється в розширенні асортименту та якості вироблених товарів. Освоєння нових ринків, збільшення збуту повинні носити довгостроковий характер, узгоджується з життєвим циклом товарів і самого підприємства. Стратегією досліджуваного підприємства має бути розвиток ринку. При цій стратегії підприємство розширює збут своїх товарів і послуг в результаті пошуку і створення нових ринків збуту. Для реалізації цієї стратегії необхідно встановлення нових контактів із споживачами продукції, активізація створення на нових ринках дилерської мережі, впровадження інструментів аналізу конкуренції (оцінка показників, збір інформації, оцінка продукції і т.д.), планування та проведення рекламних кампаній. Дана стратегія виправдана тоді, коли підприємство прагне розширити свій ринок проникненням на нові географічні ринки за рахунок скорочення витрат і підвищення якості, тобто зростання конкурентоспроможності продукції. Виробнича стратегію підприємства повинна включати наступні області: припинення операцій, які не вносять вклад в покриття постійних витрат підприємства, припинення випуску нерентабельної продукції або перетворення її в рентабельну зниженням витрат, аналіз орендних договорів. При цьому підприємству потрібно слідувати виробничої стратегії поліпшення якості продукції. Для підвищення конкурентоспроможності підприємства потрібно підтримання високих стандартів якості продукції. Антикризова кадрова політика підприємства повинна ґрунтуватися на посиленні кадрового потенціалу його працівників, а також впровадження нових методів управління. Підвищення кваліфікації персоналу, усунення дублювання, налагодження взаємодії між підрозділами - головні ланки кадрової політики будь-якого підприємства. Перегляд ставлення до ролі стратегічного планування, контролінгу та моніторингу відіграє важливу роль. Можливо вдосконалення інформаційної бази управління за рахунок придбання готових баз даних і програмних продуктів, що використовуються в різних аспектах діяльності (маркетинг, фінанси, виробництво, управління). Якщо програмні продукти будуть сумісні один з одним, то з'явиться можливість трансформації даних з різних форматів документів і підрозділів. Фінансова стратегія підприємства націлена на ефективну роботу системи управління фінансами, з допомогою якої можна забезпечити вирішення таких стратегічних завдань, як оптимізація прибутку, зростання вартості чистих активів, оптимізація структури капіталу. Слід приділити увагу таким стратегіям, як стратегія підвищення ліквідності активів, стратегія оптимізації структури капіталу і стратегія обліку та контролю витрат.


ВИСНОВКИ


В ході виконання дипломної роботи були проаналізовані основні поняття банкрутства підприємств, визначено юридичне та економічне значення цього поняття, причини та види банкрутства, а також розглянуті основні зарубіжні та вітчизняні методи и моделі оцінки загрози банкрутства, їх недоліки та переваги.

Був проведений всебічний аналіз його фінансового стану, а також були протестовані методи та моделі діагностики банкрутства. Аналіз виявив недосконалість існуючих методів, тому було прийнято рішення побудувати комплекс моделей, які будуть ефективно оцінювати загрозу банкрутства.

Побудований комплекс моделей прогнозування загрози банкрутства підприємства включає в себе:

нечітку нейромережеву модель, яка дозволяє класифікувати підприємство по трьом класам кризи за допомогою показників його фінансової діяльності.

прогнозні експоненціальні моделі дозволили спрогнозувати показники фінансового стану підприємства та оцінити загрозу банкрутства у прогнозному періоді.

На основі побудованих моделей були зроблені висновки щодо стану підприємства в прогнозному періоді. Крім того була запропонована система санаційного управління, яка на відміну від існуючих систем бере до уваги поточний стан кризи підприємства та дає рекомендації щодо його функціонування.

Результати роботи можуть бути впровадженні на досліджуваному підприємстві з метою попередження банкрутства та діагностики фінансового стану.


СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ


1.Абдул Г.А. Формування стратегії запобігання банкрутства промисловості (на прикладі машинобудування): Авторофер. дис канд. екон. наук / НАН України; Інститут проблем ринку та економіко-екологічних досліджень. - О., 2002. - 19с.

2.Авдошина З.А. Антикризисное управление: сущность, диагностика, методики / З.А. Авдошина. - 2004. - с. 56-78

.Андрущак Є.М. Удосконалення інституту банкрутства / Андрущак Є.М. //Фінанси України. - 2001. - №9. - с. 29-36

.Артеменко В.Г., Беллендир М.В. Финансовый анализ. М.: «ДИС», 1997. 197с.

.Афанасьев Р.Г. Проблемі правового регулювання банкрутства за законодавством України: Автореферат. дис канд. юрид. наук / НАН України; Інститут економіко-правових досліджень. - Донецьк, 2001. - 20с.

.Балдин К. В. Банкротство предприятия. Анализ, учет, прогнозирование / К.В. Балдин, В.В. Белугина. - М.: Дашков и Ко, 2007. - 376 с.

.Балдин К.В. Антикризисное управление: макро- и микроуровень. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2005. - 316 с.

.Баринов В.А. Антикризисное управление. - М., ФБК-ПРЕСС. - 2005. - 488 с.

.Белых Л.П., Беляев С.Г., Борисова Г.Г., Весенева Н.А. Антикризисное управление: от банкротства - к финансовому оздоровлению. - М.: Закон и право, ЮНИТИ, 2001. - 320 c.

10.Беркинблит М. Б. Нейронные сети. - М.: МИРОС и ВЗМШ РАО, 1993. - 96 с.

11.Бланк И.А. Финансовый менеджмент: Учебный курс. - К.: Ника-Центр, 1999. - 528 с.

12.Бланк И.А. Финансовый менеджмент: Учебный курс. - 2-е изд., перераб. и доп. / И.А. Бланк. - К.: Эльга, Ника-Центр, 2004. - 656 с.

13.Болотин В.В. Антикризисное управление предприятиями: Учебное пособие / В.В. Болотин, В.И. Соломатов. - М., Изд. МИИГАиК, 2006. - 140 с.

14.Бухгалтерско-аудиторскоий портфель / Отв. ред. Ю.Б. Рубин, В.И. Солдаткин - М.: «Соминтэк», 1994. 752с.

.Буренок О. В. Диагностика состояния предприятия при принятии решения о банкротстве: дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 / Буренок Ольга Владимировна. - СПб., 2002. - 182 c.

.Бреславцева Н. А. Банкротство организаций. Основные положения, бухгалтерский учет / Н. А. Бреславцева, О. Ф. Сверчкова - Ростов-на-Дону: Феникс, 2007. - 160 с.

17.Буров С. В. Проблема управляемых банкротств: тенденции и механизмы регулирования [Электронный ресурс] / С. В. Буров. - 2002.

18.Быков А.В. Антикризисный менеджмент: Учебное пособие / А.В. Быков, Т.А. Беляцкая. - М.: Изд. центр БГУ, 2003. - 253 с.

19.Варгіч С. Механізм банкрутства: підсумки його дії в Україні / Варгіч С. // Цінні папери України. - 2000. - №8. - с. 4-5.

20.Василенко В. О. Антикризове управління підприємством. - К.: ЦУЛ, 2003. - 503с.

.Васильева Н. Э. Несостоятельность (банкротство) предприятия и пути его финансового оздоровления / Н. Э. Васильева, Л. И. Козлова - М.: АО Бизнес-школа "Интел-Синтез", 1996. - 220 с.

22.Возіянова Н.Ю. Удосконалення оргазінаційно-економічного механізму управління банкрутством: Авторофер. дис канд. екон. наук / Донецький держ. ун-т економіки і торгівлі гм. М. Туган-Барановського. - Донецьк, 2001. - 18с.

.Воронина В. М. Прогнозирование банкротства промышленных предприятий с помощью количественных и качественных методов анализа: проблемы теории и практики / В.М. Воронина // Экономический анализ: теория и практика. - 2007. - № 18. - c. 98-109

.Воронина В. М. Прогнозирование банкротства промышленных предприятий // Экономический анализ: теория и практика. - 2007. - № 18.

25.Вороновский Г. К., К. В. Махотило, С. Н. Петрашев, С. А. Сергеев Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. - заказное. - Х.: ОСНОВА, 1997. - С. 112.

26.Гаген А. Антикризисное управление предприятием. Основные моменты [Электронный ресурс] / А. Гаген. - 2007.

27.Галушкин А.И. Нейронные сети: история развития теории. Под общей ред. А.И. Галушкина, Я.З.Цыпкина. М., ИПРЖР, 2001. - 187 с.

28.Гиляровская Л.Т. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческого предприятия / Л. Т. Гиляровская, А. А. Вехорева - СПб.: Питер, 2003. - 256 с.

29.Глущенко О.О. Вдосконалення методичних підходів до виявлення ознак технічного, фіктивного і умисного банкрутства // Науковий вісник Волинського Державного університету. - 2001. - №3. - с. 253 - 259.

30.Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. М., ИПРЖР, 2001. - 256 с.

.Голощапов Н.А. Словарь-справочник аудитора. / Под ред. В.И. Осипова - М.: «Экзамен», 1999. - 384с.

.Горелик А.Л. Методі распознавания. - М.: Высшая школа, 2989, - 232 с.

.Горячева К. Фінансова безпека підприємства. Сутність та місце в системі економічної безпеки // Економіст. - 2003. - № 8. - с. 65-67.

34.Градов, А.П.; Кузин, Б.И. Стратегия и тактика антикризисного управления фирмой. - М., Изд. МИИГАиК, 2005. - 248 с.

35.Грачов В. І., Косарева І. П., Прохорова В. В., Кузенко Т. Б. Управління фінансовою санацією. - Х.: ВД "ІНЖЕК", 2004. - 208с.

36.Гришко Н.Є. Методичні аспекти оцінки фінансової складової економічної безпеки підприємства // Регіональні перспективи. - 2002. - № 1. - с 112-115.

37.Грязнова А.Г. Антикризисный менеджмент: Учебник / А.Г. Грязнова. - М.: ЭКМОС, 1999. - 368 с.

.Давыдова Г. В., Беликов А. Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий / Г. В. Давыдова, А. Ю. Беликов // Управление риском - 1999. - № 3.

39.Демчук Т.А. Антикризисное управление: учеб. пособие. - М.: Флинта, 2009. - 256 с.

40.Донцова Л.В, Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчётности. 2-е изд.- М.: Дело и сервис, 2004. - 336 с.

.Еремин Д.М., Гарцеев И.Б. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления. - М.: МИРЭА, 2004. - 75 с.

.Зайцева О. П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Аваль. (Сибирская финансовая школа). - 1998. - N 11-12. - c.18-21.

43.Зайченко Ю. А. Сравнительный анализ методов оценки риска банкротства предприятий Украины / Ю. А. Зайченко, С. М. Рогоза, В. И. Столбунов. - 2008. - с. 14-27

.Закон Украины «О восстановлении платежеспособности должника или признании его банкротом» від 14 травня 1992 року №2343-XII // Відомості Верховної Ради України (ВВР) - 1992 - № 31 - с. 440

.Захаров В.Я. Антикризисное управление. Теория и практика. - М.: Юнити-Дана, 2006. - 287 с.

.Иванов Г.П. Антикризисное управление: от банкротства - к финансовому оздоровлению / Г. П. Иванов - М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1995. - 283 с.

.Качалов И. Три ключевых параметра развития кризисов компаний / И. Качалов. - 2007. - с. 31-42

.Кизим Н.А. Оценка и прогнозирование неплатежеспособности предприятий: (Монография) / Н.А. Кизим, И.С. Благун, Ю.С. Копчак. - Х.: Издательский дом „ИНЖЭК, 2004. - 144 с. - Библиогр.: с. 131-140.

.Кукукина И. Г. Учет и анализ банкротств / И. Г. Кукукина, И. А. Астраханцева - М.: Финансы и статистика, 2004. - 368 с.

.Кован С.Е. Теория антикризисного управления предприятием. - М.: КНОРУС, 2009. - 160 с.

.Коротков Э.М. Антикризисное управление: Учебник - М.: ИНФРА-М, 2003. - 432 с.

.Костецкий Б., Янковский Н. Антикризисное управление - основа оздоровления предприятия // Экономист. - 2002. - №10. - с. 10-15

.Кравцова Т.М. Науково-практичні основи діагностики банкрутства у підприємницькій діяльності: Авторофер. дис канд. екон. наук / Сумський держ. Аграрний ун-т. - Суми, 1998. - 15с.

.Круглов Владимир Васильевич, Борисов Вадим Владимирович Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - 1-е. - М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - С. 382.

.Кузин Б.И. Стратегия и тактика антикризисного управления фирмой. - СПб.: Специальная литература, 1996. - 510с.

.Лелюк Ю.М. Проблеми використання загальновідомих моделей при прогнозуванні банкрутства вітчизняних підприємств / Ю.М. Лелюк, Т.О. Загорулько // Економіка: проблеми теорії та практики: Зб. наук. пр. - Дніпропетровськ, 2001. - Вип. 116. - c. 9-13.

.Малига В.А. Правове забезпечення санації та мінімізація негативних наслідків банкрутства: Автореферат. дис канд. юрид. наук / НАН України; Інститут економіко-правових досліджень. - Донецьк, 1999. - 21с.

.Малишенко В.А. Удосконалення бухгалтерського обліку, контролю та економічного аналізу при здійсненні процедури банкрутства і санації: Авторофер. дис канд. екон. наук / Східноукраїнський національний ун-т. - Луганськ, 2001. - 19с.

.Мартиненко В.П. Запобігання банкрутства підприємств громадського харчування: Авторофер. дис канд. екон. наук / Харківська держ. академія технології та організації харчування. - Х., 1999. - 19с.

.Методичні рекомендації щодо виявлення ознак неплатоспроможності підприємства та ознак дій з приховування банкрутства, фіктивного банкрутства чи доведення до банкрутства - Наказ Міністерстваекономіки України від 19.01.2006 № 14.

.Миркес Е. М., Нейрокомпьютер. Проект стандарта. - Новосибирск: Наука, 1999. - 337 с.

.Никифорова Н.А. Анализ в антикризисном управлении // Финансовый менеджмент. - 2004. - № 6. - c. 5-12.

63.Наконечний С.І., Терещенко Т.О., Романюк Т.П. Економетрія: Підручник. - Вид. 3-тє, доп. та перероб. - К.: КНЕУ, 2005. - 520 с.

64.Орлов А.И. Менеджмент. М.: Изумруд, 2003. - 298 с.

.Островська О.А. Модель ідентифікації стійкості фінансового стану підприємства // Экономика Крыма. - 2003. - № 8. - c. 55-59.

.Пилецька С.Т., Коритько Т.Ю. Про проблему банкрутства підприємств // Економіка України. - 2002. - №2. - C.46.

.Полозенко Д. Банкрутство і шляхи його подолання / Полозенко Д. // Вісник НБУ. - 1999. - №10. - с. 59-63.

.Поляков Б.М. Принципы института банкротства / Б. М. Поляков // Хозяйственное право. - 2002. - № 1. - с. 5-13

.Помазанов М. В. Оценка вероятности банкротства предприятия по финансовым показателям / М. В. Помазанов, О. В. Колоколова - 2004. - с. 76-89

70.Попов Р.А. Антикризисное управление: Учебник / Р.А. Попов. - М.: Высш. шк., 2005. - 429 с.

71.Посылкина О. Проблемы банкротства предприятий // Бизнес информ. - 1998. - № 6. - c. 28-30.

.Проблемы формирования антикризисной политики и механизм банкротства предприятий: Сб. науч. тр. - Донецк: Институт экономики промышленности, 1998. - 388 с.

.Рубин Ю.Б. Бухгалтерско-аудиторскоий портфель / Отв. ред. Ю.Б. Рубин, В.И. Солдаткин - М.: «Соминтэк», 1994. 752с.

.Саймон Хайкин Нейронные сети: полный курс = Neural Networks: A Comprehensive Foundation. - 2-е. - М.: «Вильямс», 2006. - С. 1104.

.Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. - М.: ИНФРА-М, 2000. - 208 с.

.Смольский А.П. Общие и особенные причины банкротства белорусских предприятий // Стратегия и тактика развития производственно-хозяйственных систем: Материалы Международной научно-практической конференции. Гомель, 27-28.11.2003г. - Гомель: ГГТУ им.П.О.Сухого, 2003. - с. 3-8

77.Соколенко В. А. Санационный аудит и финансовая несостоятельность субъектов предпринимательской деятельности - Х.: Основа, 2001. - 249с.

78.Суслова Т. М. Несостоятельность и банкротство: экономические и юридические аспекты / Т М. Суслова // Журнал российского права. - 2004. - №2. - с. 10-17

.Терещенко О.О. Фінансова санація та банкрутство підприємств / Терещенко О.О. - К.: 2000. - 340 с.

.Терехов В.А., Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин Нейросетевые системы управления. - 1-е. - Высшая школа, 2002. - С. 184.

81.Федорова Г. В. Финансовый анализ предприятий при угрозе банкротства / Г. В. Федорова - М.: Омега-Л, 2003. - 272 с.

82.Фомин Я.А. Диагностика кризисного состояния предприятия / Я.А.Фомин. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2003. - 349 с.

83.Цивільний Кодекс України / Відомості Верховної Ради України, 2003, № 40-44, ст.356

.Чеботарь Ю.М. Антикризисная программа предприятия / Ю.М.Чеботарь. - М.: ФиС, 2000. - 340 с.

85.Чернявский А.Д. Антикризисное управление: Учеб. пособие / А.Д. Чернявский. - К.: МАУП, 2000. - 208 с.

86.Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятий. - М., ИНФРА-М, 1998. - 343с.

87.Юн Г.Б. Методология антикризисного управления: Учеб.-практ. пособие / Г.Б. Юн. - М.: Дело, 2004. - 432 с.

.Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. - 1-е. - Издательский центр "Академия", 2005. - С. 176.

.Altman E. I. Corporate Financial Distress / E. I. Altman // New York, John Wiley - 1983. - p. 225-250

90.Beaver W.H. Financial Rations and Predictions of Failure // Empirical Research in Accounting Selected Studies, Supplement to Journal of Accounting Research, 1966 - p. 13-35

91.Dimitras, AI, Slowinski, R, Susmaga, R & Zopounidis, C. "Business Failure Prediction Using Rough Sets", European Journal of Operational Research, 1999, vol.114, no. 2. - p. 44-57

.Fulmer, J. G. et al. (1984): A Bankruptcy Classification Model For Small Firms. Journal of Commercial Bank Lending, July 1984, 25-37 pp.

.Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. MacMillan College Publishing Co., New York, 1994. - p. 11-45

94.Hertz A., Krogh R.G., Palmer L. Introduction to the Theory of Neural Computation. Addison-Wesley Reading, Mass., 1991. - p. 39-54

95.Keasey K., Watson R., Financial distress models: a review of their usefulness. British journal of Management, 1991, Vol. 2, nr. 2. - p. 109-131

.Lisa R., Krishnagopal Menon, Kenneth B. Schwartz (1990) Predicting Bankruptcy for Firms in Financial Distress, Journal of Business Finance & Accounting, spring, pp 161 - 171.

97.Minussi J, Soopramanien DGR and Worthington DJ, 2007, 'Statistical modelling to predict corporate default for Brazilian companies in the context of Basel II using a new set of financial ratios', Lancaster University Management School Working Paper, 2003., 232 p.

.Ohlson, JA. "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy", Journal of Accounting Research, 1980, vol. 18, no. 1. - p. 55-68

99.Springate, Gordon L.V., Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm. Unpublished M.B.A. Research Project, Simon Fraser University, January 1978. - p. 136-149

100.Taffler R.J., Empirical models for the monitoring of UK corporations. Journal of Banking and Finance, 1984, Vol. 8. - p. 34-47


ДОДАТКИ


Додаток А


Вихідні дані

Таблиця А.1

№К-т швидкої ліквідностіЧастка виробничих фондів в обігових коштахК-т трансфор-маціїРентабель-ність капіталуК-т фінансової незалежностіКлас кризи19,280,733,860,360,92129,810,683,890,340,931310,610,663,730,340,931412,830,603,840,350,95150,970,350,860,120,67161,430,391,110,140,77170,530,2410,700,000,03180,540,2711,600,070,10190,740,342,150,440,471100,830,402,270,480,521110,460,731,030,040,511120,380,740,990,090,511130,870,502,610,050,821140,790,542,660,040,601150,790,641,390,000,062161,320,630,700,000,212170,460,120,900,000,372180,610,1610,870,010,362190,120,520,000,000,772200,120,530,000,000,752210,080,710,20-0,04-0,212220,050,720,25-0,10-0,332231,150,590,010,000,962240,210,600,170,000,902250,620,780,000,00-0,273260,180,760,000,00-2,093270,540,010,290,000,073280,800,070,920,000,073290,060,150,05-0,17-0,303300,020,180,03-0,31-0,993310,240,310,01-0,130,673320,040,320,01-0,060,643330,520,680,72-0,170,283340,410,700,54-0,110,173350,110,390,720,010,093360,120,440,710,00-0,423

Додаток Б


Результати розрахунків за критерієм Грабса

Таблиця Б.1

№К-т швидкої ліквідностіЧастка виробничих фондів в обігових коштахК-т трансфор-маціїРентабель-ність капіталуК-т фінансової незалежності12,331,120,631,791,0222,490,890,641,661,0232,740,830,591,681,0342,980,550,621,691,055-0,20-0,56-0,350,420,616-0,06-0,39-0,270,490,787-0,34-1,072,88-0,27-0,438-0,33-0,902,980,12-0,319-0,27-0,600,072,230,2910-0,24-0,340,112,480,3711-0,361,11-0,30-0,070,3512-0,381,15-0,310,230,3513-0,230,110,220,020,8414-0,250,280,23-0,040,4915-0,260,74-0,18-0,29-0,3716-0,090,67-0,41-0,29-0,1317-0,36-1,58-0,34-0,270,1318-0,31-1,422,93-0,260,1219-0,460,17-0,64-0,290,7620-0,460,23-0,64-0,290,7421-0,471,04-0,57-0,50-0,8122-0,481,08-0,56-0,86-0,9923-0,150,48-0,63-0,291,0724-0,430,56-0,58-0,290,9825-0,311,35-0,64-0,29-0,9126-0,441,27-0,64-0,29-3,8327-0,33-2,09-0,54-0,29-0,3628-0,25-1,83-0,33-0,28-0,3529-0,48-1,44-0,62-1,25-0,9530-0,49-1,32-0,63-2,04-2,0531-0,42-0,73-0,63-1,040,6032-0,48-0,71-0,63-0,650,5733-0,340,91-0,40-1,25-0,0134-0,371,00-0,46-0,92-0,2035-0,46-0,40-0,40-0,21-0,3236-0,46-0,15-0,40-0,29-1,14


ВСТУП Ринкові відносини в економіці Україні супроводжуються кризою платежів, виникненням взаємної заборгованості суб'єктів господарювання, накопиченням б

Больше работ по теме:

КОНТАКТНЫЙ EMAIL: [email protected]

Скачать реферат © 2017 | Пользовательское соглашение

Скачать      Реферат

ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОМОЩЬ СТУДЕНТАМ