§3. Постановка задачи прогнозирования банкротства предприятия

В практике финансового анализа хорошо известен ряд показателей, характеризующих отдельные стороны текущего финансового положения предприятия. Сюда относятся показатели ликвидности, рентабельности, устойчивости, оборачиваемости капитала, прибыльности и т.д.

По ряду показателей

известны некие нормативы, характеризующие их значение положительно или

отрицательно. Например, когда собственные средства предприятия превышают половину всех пассивов, соответствующий этой пропорции коэффициент автономии больше 0.5, и это его значение считается "хорошим" (соответственно, когда оно

меньше 0.5 - "плохим"). Но в большинстве случаев показатели, оцениваемые при

анализе, однозначно нормировать невозможно. Это связано со спецификой отраслей экономики, с текущими особенностями действующих предприятий, с состоянием экономической среды, в которой они работают.

Тем не менее, любое заинтересованное положением предприятия лицо (лицо, принимающее решение - ЛПР), не довольствуется простой количественной оценкой

показателей. Для ЛПР важно знать, приемлемы ли полученные значения, хороши ли

они, и в какой степени. Кроме того, ЛПР стремится установить логическую связь количественных значений показателей выделенной группы с риском банкротства. То есть ЛПР не может быть удовлетворено бинарной оценкой "хорошо - плохо", его

интересуют оттенки ситуации и экономическая интерпретация этих оттеночных

значений. Задача осложняется тем, что показателей много, изменяются они зачастую

разнонаправлено, и поэтому ЛПР стремится «свернуть» набор всех исследуемых частных финансовых показателей в один комплексный, по значению которого и можно будет судить о степени благополучия («живучести») фирмы и о том, насколько далеко или близко предприятие отстоит от банкротства [7].

Успешный анализ риска банкротства предприятия возможен лишь на основе

следующих основных предпосылок:

1. В основу анализа ложатся результаты наблюдения предприятия за возможно более долгий период времени.

2. Учетные формы, используемые при анализе, должны достоверно отображать подлинное финансовое состояние предприятия.

3. Для анализа используются лишь те показатели, которые в наибольшей степени критичны с точки зрения их относимости к банкротству данного предприятия. А это возможно, когда ЛПР оценивает не только финансовое состояние

предприятие, но и его отраслевое положение.

⅜∙

4. Лицо, производящее анализ, должно располагать представительной статистикой банкротств, которая также должна быть верифицирована на относимость к банкротству данного предприятия - с точки зрения отрасли,

страны и периода времени, за который проводится анализ.

Все перечисленное говорит о том, что при разработке моделей необходимо в

каждом конкретном случае составить представление о том, что является допустимым

уровнем показателя или недопустимым в масштабе отрасли, к которой относится

данное предприятие.

Главную роль в антикризисном управлении фирмой играет своевременное рас- • познавание ее кризисного состояния с требуемым уровнем достоверности для

ф своевременного принятия мер по предупреждению и предотвращению кризиса.

В общем, виде можно полагать, что исследуемая фирма может принимать одно из двух взаимоисключающих состояний: Si — нормальное (бескризисное) и S2 — кризисное. Распознавание представляет собой отнесение наблюдаемого неизвестного состояния, заданного совокупностью Xn наблюдений над его признаками Xi, X2,..., Хр

х„ X,2 • • • Х,„
χ2, X22 Х2
• • * • • •
.Хр, Xp2 Хр„_

к одному из двух взаимоисключающих состояний S1 и S2

Каждый столбец матрицы Xn представляет собой р-мерный вектор

наблюдаемых значений р признаков Xb X2,..., Хр отражающих наиболее важные для ф распознавания свойства.

Набор признаков р, как правило, является одинаковым для

всех распознаваемых классов Sl, S2. Если каждый класс Si и S2 описывается своим набором признаков, то задача распознавания становится тривиальной, поскольку однозначное отнесение имеющейся совокупности наблюдений к определенному классу легко осуществляется по набору составляющих ее признаков. Графически

этот процесс можно представить в виде схемы принятия решения о потенциальном

• банкротстве фирмы (см. Приложение 2).

Таким образом, рассматривается задача принадлежности наблюдаемого состояния к одному из двух классов Si, S2, описываемых одинаковым для всех классов набором признаков Xb Х2> ..., Хр. При этом различие между классами будет проявляться только в том, что у разных объектов одни и те же признаки будут иметь различные характеристики (количественные, качественные и др.), и для любого набора признаков Xb X2, ..., Хр можно задать правила, согласно которым двум классам Si и S2 ставится в соответствие вектор d12,

б/,

состоящий из р скаляров (dj12 ..., dp12), называемых межклассовыми расстояниями и выражающих степень отличия у этих классов характеристик данных

признаков.

Общим необходимым условием при создании методик прогнозирования, распознавания банкротства является наличие набора показателей, наиболее емко и всесторонне описывающих финансовое положение предприятия. Необходимо заметить, что это является причиной возникновения конфликта. Для обеспечения более точного представления о финансовом состоянии исследуемого объекта требуется как можно большее количество разносторонних показателей, характеризующих различные аспекты функционирования финансов предприятия. С другой стороны, построение модели, основывающейся на многих показателях,

представляется довольно сложным и, кроме того, существенно повышает затраты на

сбор информации, проведение предварительных вычислений и к тому же предъявляет повышенные требования к наличию сопоставимой статистической информации. В рамках разрабатываемой в данной работе методики предусмотрены процедуры, позволяющие из множества показателей отобрать наиболее существенные для целей прогноза, и таким образом снимающие данное противоречие.

Также необходимо заметить, что при разработке методик банкротства должны непосредственным образом учитываться рекомендации государственных органов по проведению подобных процедур и законодательно закрепленные нормативные значения отдельных показателей финансового состояния предприятий. Ведь юридический факт банкротства предприятия в каждой отдельной стране определяется

именно на основании таких нормативных значений, и прогноз потенциального

банкротства предприятия имеет практический смысл лишь с учетом этого

обстоятельства.

При постановке задач по моделированию кризисных ситуаций на предприятиях

необходимо учитывать некоторые потенциальные препятствия, связанные с тем, что информация о функционировании предприятия в финансовой сфере обычно представлена в формализованном виде и имеет ряд существенных недостатков.

Таким образом, в первой главе было рассмотрено банкротство как экономическое явление и объект моделирования, проведен анализ существующих на данный момент и нашедших наибольшее практическое применение моделей прогнозирования банкротства разработанных как зарубежными учеными, так и

отечественными специалистами. Были представлены основные характеристики

моделей, выявлены их недостатки, рассмотрены предпосылки практического

использования в условиях современной российской экономики. В принципиальной • форме определена задача прогнозирования банкротства. В качестве дальнейшего

ф объекта исследования была за основу взята модель прогнозирования банкротства на

основании Z-счета Эдварда Альтмана.

<< | >>
Источник: Челышев Александр Николаевич. Разработка инструментальных методов прогнозирования банкротства предприятий. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Москва - 2006. 2006

Скачать оригинал источника

Еще по теме §3. Постановка задачи прогнозирования банкротства предприятия:

  1. 4. Прогнозирование финансовой устойчивости предприятия. Модели прогнозирования банкротства
  2. 12.6. Методы прогнозирования банкротства предприятия
  3. Методы прогнозирования банкротства предприятия
  4. Методы прогнозирования возможного банкротства предприятия
  5. Постановка задач и целей предприятия.
  6. 1.9. Управление финансами в условиях финансовых затруднений. Понятие банкротства. Методы прогнозирования банкротства компании
  7. Челышев Александр Николаевич. Разработка инструментальных методов прогнозирования банкротства предприятий. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Москва - 2006, 2006
  8. Прогнозирование вероятности банкротства
  9. 20.2. Процедуры банкротства предприятия в соответствии с ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)»
  10. Прогнозирование вероятности банкротства
  11. Прогнозирование вероятности банкротства
  12. Прогнозирование банкротства. “ Z -счет” Альтмана
- Бюджетна система України - Бюджетная система РФ - ВЕД України - ВЭД РФ - Государственное регулирование экономики России - Державне регулювання економіки в Україні - Инвестиции - Инновации - Инфляция - Информатика для экономистов - История экономики - История экономических учений - Коммерческая деятельность предприятия - Контроль и ревизия в России - Контроль і ревізія в Україні - Логистика - Макроэкономика - Математические методы в экономике - Международная экономика - Микроэкономика - Мировая экономика - Муніципальне та державне управління в Україні - Налоги и налогообложение - Организация производства - Основы экономики - Отраслевая экономика - Политическая экономия - Региональная экономика России - Стандартизация и управление качеством продукции - Теория управления экономическими системами - Товароведение - Философия экономики - Ценообразование - Эконометрика - Экономика и управление народным хозяйством - Экономика отрасли - Экономика предприятий - Экономика природопользования - Экономика регионов - Экономика труда - Экономическая география - Экономическая история - Экономическая статистика - Экономическая теория - Экономический анализ -