ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА В ЦЕЛЯХ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 6
1.1 Экономическая сущность и роль анализа финансовой несостоятельности
предприятия 6
1.2 Финансовая отчетность предприятия как информационный источник для
анализа его несостоятельности 14
ГЛАВА 2. РОССИЙСКИЕ И ЗАРУБЕЖНЫЕ МЕТОДИКИ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 20
2.1 Зарубежные методики прогнозирования финансовой несостоятельности
предприятия 20
2.2 Российские методики прогнозирования финансовой несостоятельности
предприятия 26
2.3 Отраслевые особенности применения моделей прогнозирования банкротства
предприятия 34
ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОЙ
НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 40
3.1 Система взаимосвязей внешних и внутренних факторов риска финансовой
несостоятельности предприятия 40
3.2 Алгоритм построения модели прогнозирования финансовой
несостоятельности предприятия, учитывающей отраслевую специфику компаний 43
3.3 Апробация модели прогнозирования финансовой несостоятельности предприятий 55
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 60
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 63
Актуальность темы исследования. За последние двадцать лет страны по всему миру пережили серьезные приступы финансовой нестабильности. Банковские кризисы стали настолько распространенными, что буквально каждая страна столкнулась с ними, полномасштабные финансовые кризисы нанесли разрушительный удар по экономике некоторых стран. Несмотря на то, что финансовая нестабильность является особенно серьезной проблемой для стран с развивающейся экономикой, часто бывают затронуты и промышленно развитые страны. Связано это прежде всего с ярко выраженным процессом глобализации, поскольку теперь национальные экономики работают не отдельно, а в тесном взаимодействии, что приводит к зависимости друг от друга.
В настоящее время прогнозирование финансовой несостоятельности фирм является актуальным вопросом с точки зрения наличия контрагентских отношений, поскольку фирма не может существовать без поставщиков, подрядчиков и контрагентов. Сегодня цепочка создания ценности представляет собой множество компаний, которые синергетическим путем производят продукт для конечного потребителя. В такой модели устойчивость одного предприятия зависит от устойчивости другого. Кроме того, необходимо распознать присутствует ли риск наступления финансовой несостоятельности, даже если в текущем периоде компания не имеет проблем.
Целью магистерской диссертации является исследование теоретико-методологической базы по прогнозированию финансовой несостоятельности фирм, а также разработка и апробация модели прогнозирования финансовой несостоятельности компаний сельскохозяйственной отрасли.
В соответствии с поставленной целью необходимо выполнить следующие задачи:
1. Обобщить существующие теоретические аспекты финансовой несостоятельности предприятия;
2. Проанализировать финансовую отчетность как главный источник информации о финансовой несостоятельности предприятия;
3. Систематизировать информацию о существующих моделях прогнозирования банкротства как отечественных, так и зарубежных авторов;
4. Провести анализ прогностических способностей существующих моделей для приоритетных отраслей экономики;
5. Проанализировать влияние отраслевых особенностей применения моделей прогнозирования банкротства;
6. Выявить систему взаимосвязей внешних и внутренних факторов риска финансовой несостоятельности;
7. Разработать модель прогнозирования финансовой несостоятельности и провести её апробацию на тестирующей выборке.
Объектом исследования является несостоятельность предприятия в современных экономических условиях. Предметом исследования являются существующие отечественные и зарубежные методы и модели прогнозирования финансовой несостоятельности.
Степень научной разработанности. Анализ научной литературы по теме исследования позволил сделать вывод о том, что вопросы финансовой несостоятельности предприятия имеют большую заинтересованность как отечественных, так и зарубежных специалистов. Среди отечественных исследователей, которые внесли большой вклад в разработку вопроса прогнозирования финансовой несостоятельности, необходимо отметить следующих авторов: Зайцева О.П., Шеремет А.Д., Беликов А.Ю., Давыдова Г.В., Хайдаршина Г.А., Львова Н.А., Колышкин А.В., Гиленко Е.В., Довженко С.Е., Родионова Н.В., Савицкая Г.В., Чиркова М.Б., Сайфулин Р.С., Аверина О.И., Жданов В.Ю., Федорова Е.А., Евстропов М.В., Кадыков Г.Г., Ковалев В.В., Колосов А.В. Среди зарубежных исследователей необходимо отметить: Э. Альтман, А. Аргенти, У. Бивер, Дж. Олсон, Т. Осака, Л. Спрингейт, Р. Таффлер, Х. Тишоу, Р. Лис, С. Уаттс, Д. Уорсинктон. Ежегодно на научном поприще рождаются десятки новых методов и моделей прогнозирования финансовой несостоятельности. Прогресс касается и этой части вопроса, поскольку корректируются параметры учета рисков и неопределенности. Несмотря на обширное количество существующих моделей прогнозирования финансовой несостоятельности предприятия, существует необходимость дальнейших разработок в данном направлении.
Методология и методы исследования. В данной работе используется метод построения стандартной модели логистической регрессии, которая определяет риск возникновения финансовой несостоятельности компаний сельскохозяйственной отрасли. Теоретико-методологической основой исследования являются труды известных российский и зарубежных специалистов по экономической теории, финансовому анализу, антикризисному управлению, финансовому менеджменту и статистике, концептуальные работы по вопросам банкротства и эконометрике. В процессе исследования использовались экономико-математический, сравнительный анализ накопленных результатов по данной проблематике, методы корреляционного и регрессионного анализа, синтез, классификация, группировка данных, обобщение теоретического материала и другие методы научных исследований.
Обоснование структуры: Информационно-эмпирической базой исследования являлись труды известных отечественных и зарубежных экономистов, статистические базы данных, в частности Федеральной службы государственной статистики, сведения из информационной системы СПАРК-Интерфакс, различные аналитические отчеты и др. Научная новизна заключается в исследовании и разработке модели логистической регрессии на основе данных компаний сельскохозяйственной отрасли, определяющей риск наступления их финансовой несостоятельности. Практическая значимость обусловлена прогностической способностью разработанной модели, которая равна 78,8%. Данная модель может являться дополнительным инструментом прогнозирования финансовой несостоятельности компаний сельскохозяйственной отрасли. Структура обусловлена заявленными задачами и целью. Данная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы. Содержание исследования изложено на 72 страницах, содержит 17 таблиц, 4 рисунка. Список использованной литературы составляет 127 наименований. В первой главе рассматриваются ключевые определения и термины, а также основные научные теории, связанные с рассматриваемой проблемой. Во второй главе уделяется внимание существующим моделям прогнозирования финансовой несостоятельности. Помимо этого, проводится анализ прогностических способностей методик в зависимости от отрасли, к которой относятся анализируемые компании. В заключительной главе представлена разработанная модель финансовой несостоятельности и проведена её апробация на тестирующей выборке.
В научной литературе часто поднимается вопрос об отождествлении понятий «банкротство» и «финансовая несостоятельность». Всё-таки банкротство относится к юридическому аспекту процедуры, проводимой в отношении компании, утратившую способность рассчитываться по своим долговым обязательствам. Говоря же о финансовой несостоятельности и риске ее наступления, речь о прогнозировании возможных затруднений с точки зрения финансовой устойчивости фирмы. Перед абсолютной финансовой несостоятельностью, которая подтверждается арбитражным судом, компания проходит стадию относительной неплатежеспособности. При анализе состояния предприятия необходимо поймать этот момент и принять меры, иначе не избежать дефолта.
Современные исследования в области прогнозирования финансовой несостоятельности используют сложные статистические методы, такие как логистический регрессионный анализ, масштабирование, деревья решений, анализ на основе нечетких правил, линейное программирование и многие другие. Здесь одной из важных проблем является корректное применение разработанных моделей. По целому ряду причин методики не могут работать одинаково информативно в разных странах, поскольку существуют различия в законодательстве, темпах роста, размерах стран, экономических тенденций.
Универсальным и информативным инструментом является финансовый анализ предприятия. Для получения качественных выводов необходимо, чтобы финансовая отчетность отвечала критериям достоверности, полноты, актуальности и своевременности. В работе был использован коэффициентный анализ, где предварительно переменные были объединены в четыре группы, всесторонне описывающее состояние предприятия: рентабельность, финансовая устойчивость, деловая активность, ликвидность. Большое преимущество данного типа анализа - простота расчетов и использование данных финансовой отчетности. Но не стоит забывать, что за цифрами скрывается экономический смысл и каждый коэффициент необходимо трактовать в зависимости от отрасли, размера фирмы, структуры капитала и других важных аспектов деятельности.
В работе были рассмотрены следующие отечественные и зарубежные модели финансовой несостоятельности: Э. Альтмана (двухфакторная и пятифакторная), Р. Лиса, Г. Спрингейта, Г. Тишоу, Д. Бриндеску-Олариу, Г. Беккера, Абу-Сеада, Соринса-Вороновой, Давыдовой-Беликова, А. Д. Шеремета, Зайцевой, Сайфулина-Кадыкова, Савицкой. Сложность построения моделей прогнозирования финансовой несостоятельности для российской экономики заключается в относительно недавнем появившемся интересе к этой проблеме. Поэтому зачастую исследователи прибегают к адаптации зарубежных моделей к специфике нашей экономики, но при этом методики далеко не всегда имеют сильную прогностическую способность.
Важным аспектом проведенного исследования является подтверждение гипотезы важности отраслевых особенностей при применении и разработке моделей прогнозирования финансовой несостоятельности. Анализ, проведенный на 1364 компаниях из разных отраслей экономики и с разным финансовым состоянием показал, что рассматриваемые модели демонстрируют разную прогностическую способность. При этом, всё же можно выделить ряд моделей, показывающих приемлемую точность прогнозирования для компаний любой отрасли. Пороговым значением для моделей является значение 75%-80%. Такими моделями являются Сайфулина-Кадыкова, Саринса- Вороновой, Лиса.
Заключительная глава исследования была посвящена разработки модели прогнозирования финансовой несостоятельности компаний сельскохозяйственной отрасли. Для реализации поставленной задачи были сформулированы пошаговые этапы разработки logit-модели, что является важным вкладом в данную проблематику. С помощью имеющегося универсального плана возможна разработка модели прогнозирования финансовой несостоятельности для других отраслей экономики. Так же, определены свойства, которыми должны обладать предикторы для возможности включения их в модель.
Основным достоинством данной исследовательской работы является разработанная модель прогнозирования финансовой несостоятельности сельскохозяйственной отрасли. Отрасль была выбрана неспроста. Анализ прогностических способностей существующих моделей показал наименьшую точность в отраслях торговли и сельского хозяйства. По этой причине было принято решение рассмотреть одну из них. В разработке модели использовались различные статистические инструменты: корреляционной анализ для отбора предикторов; шкала Чеддока; регрессионной анализ. С помощью программы IBM SPSS Statistics 23 отобраны переменные по уровню значимости и построена логистическая регрессионная функция, которая предназначена для оценки вероятности возникновения финансовой несостоятельности. Так же, модель была апробирована на тестирующей выборке, где общая процентная доля вероятности верно указанных предприятий была на уровне 78,8%, что является достаточным результатом. Поскольку logit-модели не подразумевают наличия диапазона для принятия решения, в отличии от линейных моделей, автором была предложена интерпретация полученных значений по степени риска: высокий риск, средний риск и низкий риск.
Таким образом, цель исследования можно считать выполненной. Необходимо отметить, что разработанная модель имеет ряд преимуществ, которые были озвучены в пункте 3.3 данной исследовательской работы. С точки зрения продолжения исследования в области разработки модели прогнозирования, необходимо обратить внимание на включение внешних факторов и уделить внимание чувствительности коэффициентов на изменения экономической среды. Данное исследование позволило бы оценить насколько то или иное предприятие зависимо как от внутренних, так и от внешних факторов.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
