всё о финансовом анализе
+7(902) 40-84-700
Оценка вероятности банкротства
Программа ФинЭкАнализ производит оценку вероятности банкротства предприятий, используя следующие методы:
- пятифакторную модель Альтмана;
- модифицированную пятифакторную модель Альтмана;
- модель Фулмера;
- модель Стрингейта;
- модель Лиса и Таффлера.
Дополнительно программа производит Расчет показателей фиктивного или преднамеренного банкротства (Распоряжение ФСДН №33-р) и определяет Наличие признаков фиктивного, преднамеренного банкротства (Постановление Правительства РФ №855).
Ниже представлен отчет, созданный в программе ФинЭкАнализ.
Модели оценки вероятности банкротства
ОАО "Арсенал" (ПРИМЕР)
на 01.01.2021 г.
Предсказание возможной неплатежеспособности потенциального заемщика - давняя мечта кредиторов. Именно поэтому с появлением компьютеров неплатежеспособность стала предметом серьезных статистических исследований.
Большинство успешных исследований в этой сфере выполнялись с помощью пошагового дискриминационного анализа. Наибольшее распространение получили модели Альтмана, Фулмера и Спрингейта.
Эти модели, как и любые другие, следует использовать лишь как вспомогательные средства анализа организаций. Полностью полагаться на их результаты неразумно и опасно. Вот некоторые варианты их использования:
1) «Фильтрование» данных большого числа потенциальных заемщиков для оценки сравнительного риска из неплатежеспособности;
2) Обоснование рекомендаций заемщикам или условий, на которых им может быть предоставлен кредит;
3) Построение «траектории» заемщика по данным отчетности за несколько предыдущих периодов;
4) «Сигнал тревоги» для менеджмента организации;
5) Проверка принятых решений в стимулировании экономических ситуаций;
6) Покупка и продажа организаций.
Модель Альтмана построена на выборе из 66 компаний – 33 успешных и 33 банкрота. Модель предсказывает точно в 95% случаев.
Опыт стран развитого рынка подтвердил высокую точность прогноза банкротства на основе двух и пятифакторной моделей.
Самой простой является двухфакторная модель. Для нее выбирают два ключевых показателя, от которых зависит вероятность банкротства организации. В американской практике для определения итогового показателя вероятности банкротства (Z2) используют показатель текущей ликвидности и показатель удельного веса заемных средств в пассивах. Они перемножаются на соответствующие константы - определенные практическими расчетами весовые коэффициенты (α, β, γ).
Z2 = α + β × (коэф.текущей ликвидности) + γ × (удельный вес заемных средств в активах)
Однако, двухфакторная модель не обеспечивает комплексную оценку финансового положения организации. Поэтому зарубежные аналитики используют пятифакторную модель (Z5) Эдварда Альтмана (индекс кредитоспособности Альтмана). Она представляет линейную дискриминантную функцию, коэффициенты которой рассчитаны по данным исследования совокупности компаний.
Пятифакторная модель Э.Альтмана
Z5 = 1.2×X1 + 1.4×X2 + 3.3×X3 + 0.6×X4 +0.999×X5
X1 – оборотный капитал / сумма активов;
X2 – нераспределенная прибыль / сумма активов;
X3 – прибыль до налогообложения / сумма активов;
X4 – рыночная стоимость собственного капитала / заемные средства;
X5 – выручка / сумма активов;
Если Z < 1,81 - вероятность банкротства очень высокая; 1,81 ≤ Z < 2,7 - вероятность банкротства высокая; 2,7 ≤ Z < 2,99 - вероятность банкротства невелика; Z < 0,2 - вероятность банкротства очень низкая.
Позже Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котируются на бирже:
Zмодифицированная = 0.717×X1 + 0.847×X2 + 3.107×X3 + 0.42×X4 + 0.995×X5
где Х4 - собственный капитал / заемные средства
Если Z < 1,23 - вероятность банкротства высокая; 1,23 ≤ Z < 2,9 - вероятность банкротства средняя; Z < 2,9 - вероятность банкротства низкая.
Оценка вероятности банкротства по модели Альтмана
| Наименование показателя | за 2019 | за 2020 |
| 1. Оборотные активы (с.1200 Ф1) | 2 124 149 | 1 898 286 |
| 2. Текущие обязательства (с.1510+1520+1550 Ф1) | 2 125 311 | 1 512 985 |
| 3. Сумма активов (с.1600 Ф1) | 2 801 052 | 2 487 749 |
| 4. Заемные средства (с.1400+1500 Ф1) | 2 180 558 | 1 600 905 |
| 5. Выручка (с.2110 Ф2) | 2 698 145 | 2 708 752 |
| 6. Нераспределенная прибыль (с.2400 Ф2) | 318 042 | 261 568 |
| 7. Прибыль до налогообложения (с.2300 Ф2) | 192 500 | 147 009 |
| 8. Проценты к уплате (с.2330 Ф2) | 12 563 | 18 532 |
| 9. Прибыль до процентов и налогов (п.7+п.8) | 205 063 | 165 541 |
| 10. Сумма дивидендов (с.4322 Ф4) | 3 | 2 |
| 11. Средний уровень ссудного процента | 7,8 | 5,1 |
| 12. Курсовая стоимость акций (п.10/п.11) | 0.38 | 0.39 |
| 13. Двухфакторная модель | -1,416 | -1,697 |
| 14. Пятифакторная модель Э.Альтмана | 1,362 | 1,64 |
| 15. Модифицированная модель Э.Альтмана | 1,401 | 1,723 |
Вывод: Как на начало, так и на конец периода итоговый показатель вероятности банкротства (Z2) меньше нуля, т.е. вероятность банкротства организации не велика.
При этом более детальный анализ использующий пятифакторную модель показал, что на 01.01.2020 г. вероятность банкротства очень высокая, а на 01.01.2021 г. - очень высокая.
Для ОАО "Арсенал" (ПРИМЕР) значение модифицированного показателя Альтмана составляет: 1.723. Согласно данному показателю вероятность банкротства средняя.
Модель Альтмана включает показатель рыночной капитализации акций и, таким образом, применима только к компаниям, на акции которых существует публичный рынок.
Модель Фулмера построена по выборке из гораздо меньших фирм и не содержит показателей рыночной капитализации. Модель предсказывает точно в 98% случаев на год вперед и в 81% случаев на два года вперед.
Общий вид модели:
H = 5.528×V1 + 0.212×V2 + 0.073×V3 + 1.27×V4 - 0.12×V5 + 2.335×V6 + 0.575×V7 + 1.083×V8 + 0.894×V9 - 6.075
V1 – нераспределенная прибыль прошлых лет / сумма активов;
V2 – выручка от реализации / сумма активов;
V3 – прибыль до уплаты налогов / собственный капитал;
V4 – денежный поток / долгосрочные и краткосрочные обязательства;
V5 – долгосрочные обязательства / сумма активов;
V6 – краткосрочные обязательства / сумма активов;
V7 – log (материальные активы);
V8 – оборотный капитал / долгосрочные и краткосрочные обязательства;
V9 – log ((прибыль до налогообложения + проценты к уплате) / выплаченные проценты)
Согласно модели Фулмера, вероятность банкротства высокая, если интегральная оценка (H) ниже нуля, и низкая если интегральная оценка выше нуля.
Оценка вероятности банкротства на основе модели Фулмера
| Наименование показателя | за 2019 | за 2020 |
| 1. Нераспределенная прибыль прошлых лет (с.1370 Ф1) | 122 | 256 365 |
| 2. Сумма активов (с.1600 Ф1) | 2 801 052 | 2 487 749 |
| 3. Выручка от реализации (с.2110 Ф2) | 2 698 145 | 2 708 752 |
| 4. Прибыль до налогообложения (с.2300 Ф2) | 192 500 | 147 009 |
| 5. Собственный капитал (с.1300 Ф1) | 620 494 | 886 844 |
| 6. Денежный поток (с.2400 Ф2) | 318 042 | 261 568 |
| 7. Обязательства (с.1400+1500 Ф1) | 2 180 558 | 1 600 905 |
| 8. Долгосрочные обязательства (с.1400 Ф1) | 20 933 | 20 933 |
| 9. Краткосрочные обязательства (с.1500 Ф1) | 2 159 625 | 1 579 972 |
| 10. Материальные активы (с.1600-1110-1130-1180-1220-1230 Ф1) | 2 021 980 | 1 805 672 |
| 11. Оборотный капитал (с.1200-1500 Ф1) | -35 476 | 318 314 |
| 12. Проценты к уплате (с.2330 Ф2) | 12 563 | 18 532 |
| 13. Модель Фулмера | 2,554 | 2,815 |
Анализ показателей финансово-экономической деятельности организации по модели Фулмера свидетельствует о малой вероятности банкротства.
В 1978 году Годоном Л.В. Спрингейтом была построена модель, достигающая 92.5% точности предсказания неплатежеспособности на год вперед. Общий вид модели:
Zспрингейта = 1.03×X1 + 3.07×X2 + 0.66×X3 + 0.4×X4
Х1 – оборотный капитал / сумма активов;
Х2 – прибыль до уплаты налогов и процентов / сумма активов;
Х3 – прибыль до налогообложения / краткосрочные обязательства;
Х4 – выручка от реализации / сумма активов
Если Z < 0,865 - вероятность банкротства высокая; Z > 0,865 - вероятность банкротства низкая.
Оценка вероятности банкротства на основе модели Спрингейта
| Наименование показателя | за 2019 | за 2020 |
| 1. Оборотный капитал (с.1200-1500 Ф1) | -35 476 | 318 314 |
| 2. Сумма активов (с.1600 Ф1) | 2 801 052 | 2 487 749 |
| 3. Прибыль до налогообложения (с.2300 Ф2) | 192 500 | 147 009 |
| 4. Проценты к уплате (с.2330 Ф2) | 12 563 | 18 532 |
| 5. Краткосрочные обязательства (с.1500 Ф1) | 2 159 625 | 1 579 972 |
| 6. Выручка от реализации (с.2110 Ф2) | 2 698 145 | 2 708 752 |
| 7. Модель Спрингейта | 0,656 | 0,833 |
Можно сделать заключение, что по модели Спрингейта на данной организации неизбежен 'крах'.
В зарубежных странах широко используется еще дискриминационные факторные модели Лиса и Тафлера.
Zлиса = 0.063×L1 + 0.092×L2 + 0.057×L3 + 0.0014×L4
L1 – оборотный капитал / сумма активов;
L2 – прибыль от продаж / сумма активов;
L3 – чистая прибыль / сумма активов;
L4 – собственный капитал / заемный капитал
В случае если Z < 0,037 - вероятность банкротства высокая; Z > 0,037 - вероятность банкротства невелика.
Zтафлера = 0.53×T1 + 0.13×T2 + 0.18×T3 + 0.16×T4
T1 – прибыль от продаж / краткосрочные обязательства;
T2 – оборотные активы / заемный капитал;
T3 – краткосрочные обязательства / сумма активов;
T4 – собственный капитал / заемный капитал
В случае если Z > 0,3 - вероятность банкротства низкая; 0,2 ≤ Z ≤ 0,3 - вероятность банкротства средняя; Z < 0,2 - вероятность банкротства высокая.
Оценка вероятности банкротства на основе модели Лиса и Таффлера
| Наименование показателя | за 2019 | за 2020 |
| 1. Оборотные активы (с.1200 Ф1) | 2 124 149 | 1 898 286 |
| 2. Сумма активов (с.1600 Ф1) | 2 801 052 | 2 487 749 |
| 3. Прибыль от продаж (с.2200 Ф2) | 24 937 | 38 636 |
| 4. Чистая прибыль (с.2400 Ф2) | 318 042 | 261 568 |
| 5. Собственный капитал (с.1300 Ф1) | 620 494 | 886 844 |
| 6. Заемные средства (с.1400+1500 Ф1) | 2 180 558 | 1 600 905 |
| 7. Краткосрочные обязательства (с.1500 Ф1) | 2 159 625 | 1 579 972 |
| 8. Модель Лиса | 0,007 | 0,016 |
| 9. Модель Таффлера | 0,426 | 0,456 |
Вывод: Анализ по модели Лиса говорит о высокой вероятности банкротства.
Результаты же оценки по модели Таффлера свидетельствуют о неплохих долгосрочных перспективах.
Российскими экономистами были разработанны отечественные модели. Модель О.П. Зайцевой для оценки риска банкротства организации имеет вид:
Kзайцевой = 0.25×Х1 + 0.1×Х2 + 0.2×Х3 + 0.25×Х4 + 0.1×Х5 + 0.1×Х6
Х1 – прибыль(убыток) до налогообложения / собственный капитал;
Х2 – кредиторская задолженность / дебиторская задолженность;
Х3 – краткосрочные обязательства / наиболее ликвидные активы;
Х4 – прибыль(убыток) до налогообложения / выручка;
Х5 – заемный капитал / собственный капитал;
Х6 – сумма активов / выручка
Для определения вероятности банкротства необходимо сравнить фактическое значение (Кфакт) с нормативным значением (Кнорм), которое рассчитывается по формуле:
Kn = 0.25× 0 + 0.1× 1 + 0.2×7 + 0.25×0 + 0.1×0.7 + 0.1× Х6 прошлого года
Если Кфакт > Кнорм, то вероятность наступления банкротства крайне высока, если меньше — то вероятность банкротства незначительна.
Оценка вероятности банкротства на основе модели Зайцевой
| Наименование показателя | за 2019 | за 2020 |
| 1. Прибыль(убыток) до налогообложения (с.2300 Ф2) | 192 500 | 147 009 |
| 2. Собственный капитал (с.1300 Ф1) | 620 494 | 886 844 |
| 3. Кредиторская задолженность (с.1520 Ф1) | 2 116 324 | 1 414 327 |
| 4. Дебиторская задолженность (с.1230 Ф1) | 756 856 | 652 541 |
| 5. Текущие обязательства (с.1510+1520+1550 Ф1) | 2 125 311 | 1 512 985 |
| 6. Наиболее ликвидные активы (с.1240 + с.1250 Ф1) | 106 284 | 101 720 |
| 7. Выручка (с.2110 Ф2) | 2 698 145 | 2 708 752 |
| 8. Земный капитал (с.1400+1500 Ф1) | 2 180 558 | 1 600 905 |
| 9. Сумма активов (с.1600 Ф1) | 2 801 052 | 2 487 749 |
| 10. Модель Зайцевой (факт.) | 4,83 | 3,519 |
| 11. Модель Зайцевой (норм.) | 1,6 | 1,674 |
Вероятность банкротства организации по модели Зайцевой высокая.
Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:
RИГЭА = 0.38×Х1 + Х2 + 0.054×Х3 + 0.63×Х4
Х1 – оборотный капитал / cумма активов;
Х2 – чистая прибыль / собственный капитал;
Х3 – выручка / cумма активов;
Х4 – чистая прибыль / себестоимость;
Если R: меньше 0 - вероятность банкротства: Максимальная (90%-100%);
0-0,18 - вероятность банкротства: Высокая (60%-80%);
0,18-0,32 - вероятность банкротства: Средняя (35%-50%);
0,32-0,42 - вероятность банкротства: Низкая (15%-20%);
больше 0,42 - вероятность банкротства: Минимальная (до 10%).
Оценка вероятности банкротства на основе модели Иркутской государственной экономической академии
| Наименование показателя | за 2019 | за 2020 |
| 1. Оборотный капитал (с.1200-1500 Ф1) | -35 476 | 318 314 |
| 2. Сумма активов (с.1600 Ф1) | 2 801 052 | 2 487 749 |
| 3. Чистая прибыль (с.2400 Ф2) | 318 042 | 261 568 |
| 4. Собственный капитал (с.1300 Ф1) | 620 494 | 886 844 |
| 5. Выручка (с.2110 Ф2) | 2 698 145 | 2 708 752 |
| 6. Cебестоимость (с.2120 Ф2) | 1 505 698 | 1 585 241 |
| 7. Модель ИГЭА | 0,592 | 1,53 |
Вероятность банкротства на основе модели Иркутской государственной экономической академии минимальная (до 10%).
Модель прогноза риска банкротства А.В.Коваленко имеет следующий вид:
ZКОВАЛЕНКО (криз) = 16.36×Х1 - 0.51×Х2 - 7.99×Х3 + 18.97×Х4 - 56.8162
Х1 – cумма активов / собственный капитал;
Х2 – собственный капитал / cумма активов;
Х3 – собственные оборотные средства / запасы;
Х4 – внеоборотные активы / собственный капитал;
ZКОВАЛЕНКО (норм) = -5.26×Х1 + 110×Х2 + 3.23×Х3 - 3.86×Х4 - 54.0672
Если Zкриз > Zнорм - организация неустойчива, Zкриз ≤ Zнорм - организация устойчива
Оценка вероятности банкротства на основе модели А. В. Коваленко
| Наименование показателя | за 2019 | за 2020 |
| 1. Собственный капитал (с.1300 Ф1) | 620 494 | 886 844 |
| 2. Сумма активов (с.1600 Ф1) | 2 801 052 | 2 487 749 |
| 3. Запасы (с.1210 Ф1) | 1 251 456 | 1 125 685 |
| 4. Собственные оборотные средства (с.1200-1500 Ф1) | -35 476 | 318 314 |
| 5. Внеоборотные активы (с.1100 Ф1) | 676 903 | 589 463 |
| 7. Модель Коваленко (криз.) | 37,845 | -0,756 |
| 8. Модель Коваленко (норм.) | -57,714 | -31,241 |
Анализ банкротства организации по модели Коваленко показал, что организация неустойчива.
| Модели | Вероятность банкротства | ||
| низкая | средняя | высокая | |
| 1. Модель Альтмана | |||
| - 2 - факторная | V | ||
| - 5 - факторная | V | ||
| - модифицированная | V | ||
| 2. Модель Фулмера | V | ||
| 3. Модель Спрингейта | V | ||
| 4. Модель Лиса | V | ||
| 5. Модель Таффлера | V | ||
| 6. Модель Зайцевой | V | ||
| 7. Модель ИГЭА | V | ||
| 8. Модель Коваленко | V | ||
| СУММА | 4 | 1 | 5 |
Таким образом, из десяти проанализированных моделей оценки вероятности банкротства 4 свидетельствуют о хорошей финансовой устойчивости организации, 1 – о наличии некоторых проблем, и 5 – о высочайшем риске, практически полной несостоятельности организации.
Исходя из этого, можно говорить о том, что на 01.01.2021 г. ОАО "Арсенал" (ПРИМЕР) – организация с неустойчивым финансовым состоянием. При взаимоотношениях с организацией имеется определенный финансовый риск.
Расчет показателей фиктивного или преднамеренного банкротства
ОАО "Арсенал" (ПРИМЕР)
на 01.01.2021 г.
Признаком фиктивного банкротства является наличие у должника возможности удовлетворить требования кредиторов в полном объеме на дату обращения должника в арбитражный суд с заявлением о признании его несостоятельным (банкротом). Для установления наличия (отсутствия) признаков фиктивного банкротства определяется обеспеченность краткосрочных обязательств должника его оборотными активами
Обеспеченность краткосрочных обязательств должника его оборотными активами (К1) определяется как отношение величины оборотных активов, за исключением налога на добавленную стоимость по приобретенным ценностям к величине краткосрочных пассивов, за исключением доходов будущих периодов, фондов потребления и резервов предстоящих расходов и платежей. Нормальное значение <1 - признаки фиктивного банкротства отсутствуют.
| (с.1200-с.1220)Ф1 (с.1500-с.1530-с.1540)Ф1 |
K1 на 01.01.2020 | 0,999 | |
| K1 на 01.01.2021 | 1,246 | признак фиктивного банкротства | |
| Изменение | 0,247 | положительная тенденция |
За 2020 г. увеличилась обеспеченность краткосрочных обязательств предприятия его оборотными активами. На 01.01.2021 г. у ОАО "Арсенал" (ПРИМЕР) наблюдаются признаки фиктивного банкротства
Признаками преднамеренного банкротства являются действия лиц, имеющих право давать обязательные для должника указания, которые вызвали неспособность должника удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей. С целью выявления признаков преднамеренного банкротства рассчитываются показатели, характеризующие изменения в обеспеченности обязательств должника перед его кредиторами, а также изучаются условия совершения сделок должника, повлекших существенные изменения данных показателей
1. Обеспеченность обязательств должника всеми его активами (К2) характеризуется величиной активов организации, приходящихся на единицу долга и определяется как отношение всей величины имущества, равной валюте баланса, за исключением организационных расходов, налога на добавленную стоимость по приобретенным ценностям и убытков к сумме кредиторской задолженности, включая задолженность по обязательным платежам
| (с.1600-с.1220)Ф1 (с.1400+с.1500-с.1530-с.1540)Ф1 |
K2 на 01.01.2020 | 1,305 | |
| K2 на 01.01.2021 | 1,614 | ||
| Изменение | 0,309 | положительная тенденция |
Обеспеченность краткосрочых обязательств увеличилась. Вероятность оплаты счетов поставок и возврата кредитных ресурсов увеличилась.
2. Обеспеченность обязательств должника его оборотными активами (К3) характеризуется величиной оборотных активов организации, приходящихся на единицу долга и определяется как отношение величины оборотных активов, налога на добавленную стоимость по приобретенным ценностям и убытков к сумме кредиторской задолженности, включая задолженность по обязательным платежам
| (с.1200-с.1220)Ф1 (с.1400+с.1500-с.1530-с.1540)Ф1 |
K3 на 01.01.2020 | 0,989 | |
| K3 на 01.01.2021 | 1,229 | ||
| Изменение | 0,24 | положительная тенденция |
Увеличилась обеспеченность обязательств предприятия оборотными активами и надежность предприятия как хозяйственного партнера.
3. Величина чистых активов (ЧА) организации характеризует наличие активов, не обремененных обязательствами
| ЧА на 01.01.2020 | 620 494 | ||
| ЧА на 01.01.2021 | 886 844 | ||
| Изменение | 266 350 | положительная тенденция |
Стоимость чистых активов за анализируемый период возросла на 266 350 тыс. руб. или на 30,03% и составила 886 844 тыс. руб.
ВЫВОД: На 01.01.2021 года у предприятия отсутствуют признаки преднамеренного банкротства.
С другими аналитическими блоками можно ознакомиться, скачав и установив программу на компьютер.
Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ для оценки вероятности банкротства.
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Скачать ФинЭкАнализ
Скачать ФинЭкАнализ
Провести Финансовый анализ Онлайн
Онлайн сервис для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Попробовать ФинЭкАнализ
Попробовать ФинЭкАнализ