Диагностика банкротства сельскохозяйственного предприятия с учетом международного опыта

Ермакова Г.А.,
к.э.н., ст. науч. сотр.,
ФГБНУ «Поволжский НИИ
экономики и организации АПК»,
Павленко И.В.,
к.э.н., доцент
ФГБоУ ВО Саратовский ГАУ
Никоновские чтения
2016

Предприятие, в условиях рыночной экономики, является центральным звеном экономической деятельности. Конкурентоспособность его производства во многом зависит от эффективного менеджмента, а именно от решений аппарата управления, способного качественно и грамотно организовывать процессы производства и продажи готовой продукции. Проведение полной диагностики финансового состояния является актуальной задачей, поскольку она раскрывает надежность предприятия в целом, и способность погашать свои обязательства перед партнерами и государственными институтами власти [1].

Для того чтобы оценить вероятность возникновения банкротства СПК СХА «Дружба» Базарно-Карабулакского района Саратовской области проведем оценку возникновения риска банкротства по методикам зарубежной и отечественной практики. Оценка вероятности банкротства по пятифакторной модели Альтмана, впервые была опубликована 1983 году, модифицированный вариант модели имеет следующий вид:

Z = 0,717Х1 + 0,847Х2 + 3,107Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5.

где Х1 - это отношение оборотного капитала к сумме активов предприятия. Этот показатель оценивает сумму чистых ликвидных активов компании по отношению к совокупным активам;
Х2 - это отношение нераспределенной прибыли к сумме активов, отражает уровень финансового рычага компании;
Х3 - это прибыль до налогообложения к общей стоимости активов. Данный показатель отражает эффективность операционной деятельности предприятия;
Х4 - это отношение балансовой стоимости собственного капитала к балансовой стоимости заемного капитала предприятия;
Х5 - это отношение выручки к общей величине активов предприятия.

Рассчитав данные коэффициенты для СПК СХА «Дружба» (табл. 1), получим значения Z, которые в дальнейшем помогут нам определить риск возникновения банкротства.

Таблица 1. Оценка вероятности банкротства СПК СХА «Дружба» Базарно-Карабулакского района Саратовской области по пятифакторной модели Альтмана за 2013-2015 гг.

Коэффициенты 2013 г. 2014 г. 2015 г. Отношение 2015 г. к 2013 г., %
Х1 0,55 0,61 0,57 103,64
Х2 0,55 0,60 0,58 105,45
Хз 0,15 0,20 0,08 53,33
Х3 462,85 564,93 423,3 0 91,46
Х5 0,50 0,56 0,57 114,00
Z 196,23 239,41 179,5 1 91,50

Если Z < 1,23, то предприятие признается банкротом; если 1,23 < Z < 2,89, то ситуация не определена; если Z > 2,9, то предприятие признается стабильным и финансово-устойчивым [2].

Данные табл. 1 свидетельствуют, что в СПК СХА «Дружба» значение Z за период 2013-2015 гг. гораздо выше установленного норматива.

Однако, значение показателя уменьшилось со 196,23 до 179,51 или на 8,5%. Таким образом, по результатам расчетов СПК СХА «Дружба» попало в третью зону по модели Альтмана и на данный момент считается предприятием стабильным и финансово-устойчивым.

Далее проведем оценку риска банкротства СПК СХА «Дружба» по модели профессора Г. В. Савицкой, разработанной специально для предприятий агропромышленного комплекса [3]. Чтобы окончательно и со стопроцентной уверенностью сказать, возможен ли риск банкротства на предприятии необходимо рассчитать риск банкротства еще по одной модели.

Таблица 2. Оценка вероятности банкротства СПК СХА «Дружба» Базарно-Карабулакского района Саратовской области по методике Г. В. Савицкой для предприятий АПК за 2013-2015 гг.

Коэффициенты 2013 г. 2014 г. 2015 г. Отношение 2015 г. к 2013 г., %
Х1 0,55 0,61 0,57 103,64
Х2 0,50 0,56 0,58 116,00
Х3 1,00 1,00 1,00 100,00
Х4 0,15 0,19 0,05 33,33
Z -2,35 -2,49 -2,46 104,68

Таблица 3. Оценка вероятности банкротства СПК СХА «Дружба» Базарно-Карабулакского района Саратовской области по методике Белорусского Национального Технического Университета за 2013-2015 гг.

Коэффициенты 2013 г. 2014 г. 2015 г. Отношение 2015 г. к 2013 г., %
Х1 254,43 342,68 240,44 94,50
Х2 43,60 62,46 78,50 180,05
Х3 1,00 1,00 1,00 100,00
Х4 0,53 0,60 0,57 107,55
Х5 6,49 21,54 10,18 156,86
Z 8,18 11,60 11,96 146,21

Модель оценки банкротства Г. В. Савицкой считается не типичной, поскольку обычно составляющие модели складываются между собой, а в модели профессора Г. В. Савицкой составляющие вычитаются.

Модель Г. В. Савицкой выглядит следующим образом:

Z = 1 - 0.98*Х1 - 1.8*Х2 - 1.83*Х3 - 0.28*Х4 ,

где Х1 = оборотный капитал/активы;
Х2 = выручка/собственный капитал;
Х3 = собственный капитал/активы;
Х4 = чистая прибыль/ собственный капитал.

Коэффициент Х1 (коэффициент оборачиваемости собственного капитала) также используется в классической модели Э. Альтмана, а также в модели Донцовой-Никифоровой и Пареной-Долголаева.

Если Z < 0, то предприятие будет относиться к классу финансово устойчивых предприятий; если 0 < Z < 1, то это говорит о нестабильном состоянии предприятия; если Z > 1, высокий риск банкротства предприятия в будущем.

Как мы видим, из данных табл. 2, СПК СХА «Дружба» по модели оценки банкротства Г. В. Савицкой не имеет риска банкротства в ближайшем будущем, так как значения Z за все три анализируемых года меньше 1. Кроме того по данной методике ситуация на предприятии становится с каждым годом все благоприятнее, поскольку интегральный показатель за 2013-2015 гг. изменился с минус 2,35 до минус 2,46.

Рассчитав риск возникновения банкротства СПК СХА «Дружба» мы получили два совершенно одинаковых результата и чтобы окончательно и со стопроцентной уверенностью сказать, возможен ли риск банкротства на предприятии необходимо рассчитать риск банкротства еще по одной модели.

Следующая модель оценки банкротства будет Белорусского Национального Технического Университета (БНТУ) [4]. Выбор связан с тем, что экономика Белоруссии схожа с российской, поскольку их можно отнести к классу развивающихся. Формула, которую предлагают для расчета ученые Белорусского Национального Технического Университета выглядит следующим образом:

Z = 0,01*X1 + 0,108*X2 + 0,191*X3 + 1,056*X4 + 0,028*X5 ,

где Х1 = оборотные активы/краткосрочные обязательства;
Х2 = (денежные средства + краткосрочные финансовые вложения)/текущие обязательства;
Х3 = (собственный капитал - внеоборотные активы)/оборотные активы;
Х4 = (собственный капитал - внеоборотные активы)/ собственный капитал;
Х5 = дебиторская задолженность/кредиторская задолженность.

Коэффициенты, используемые в данной модели, могут трактоваться следующим образом:

  • Х1 - коэффициент текущей ликвидности,
  • Х2 - коэффициент абсолютной ликвидности,
  • Х3 - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами,
  • Х4 - коэффициент маневренности собственного капитала,
  • Х5 - отношение дебиторской и кредиторской задолженности.

Если Z > 0,3 - предприятие финансово устойчивое («зеленая зона»); если 0,2 < Z < 0,3 - зона неопределенности («серая зона»); Если Z < 0,2 - предприятие несостоятельно («красная зона»).

Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ 2019 для расчета коэффициента абсолютной ликвидности и других финансово-экономических коэффициентов.

Таким образом, СПК СХА «Дружба» относится к финансово устойчивым предприятиям и входит в «зеленую зону» по методике БНТУ, поскольку значения Z > 0,3.

Следовательно, диагностика финансового состояния по предложенным методикам - эффективная, оперативная и доступная процедура, которая позволяет руководству предприятия вовремя сориентироваться в потоке деловой информации, увидеть «узкие» места в своей деятельности и вовремя отреагировать на рыночную конъюнктуру.

Источники

1. Павленко И.В., Ермакова Г.А Методические подходы к анализу финансового состояния предприятий АПК. Островские чтения. 2015. № 1. С. 261-264.

2. Altman, E. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy / E. Altman // The Journal of Finance. - 1968 - September. - P. 589-609.

3. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК. - Минск: Издательство ООО "Новое издание", 2002.- 325с.

4. Бенчмаркинг [Электронный ресурс]. - 2016. -Режим доступа: http://www.grandars.ru/student/marketing/benchmarking.html. - Дата доступа: 16.02.2016

Метки
Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ для анализа финансового состояния предприятия, позволяющая рассчитывать большое количество финансово-экономических коэффициентов.
Журнал Арбитражный управляющий
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Скачать ФинЭкАнализ
Провести Финансовый анализ Онлайн
Онлайн сервис для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Попробовать ФинЭкАнализ