Methoden zur Vorhersage der Konkurs

Methoden zur Prognose Konkurs in diesem Stadium der russischen Wirtschaft zu negativen Trends in den Unternehmen, die Vorhersage des Konkurses von größter Wichtigkeit zu identifizieren. Doch die Methoden, die es gestattet, zuverlässig schlechte Prognose, gibt es wenig. Darüber hinaus gibt es keine einzige Quelle, dass die meisten der bekannten Methoden beschreiben würde. Der Zweck dieses Papiers - ein kurzer Überblick über die wichtigsten Methoden zur Vorhersage Konkurs, in der Literatur gefunden zu geben. Das Problem der Vorhersage Konkurs Vorhersage des Konkurses als separates Thema entstand in den fortgeschrittenen kapitalistischen Ländern (und vor allem in den USA) unmittelbar nach dem Zweiten Weltkrieg. Zu diesem Anstieg trugen in der Zahl der Insolvenzen durch eine drastische Verringerung der militärischen Orden, die ungleiche Entwicklung der Unternehmen, die den Wohlstand der einen und die Ruine der anderen. Natürlich gibt es ein Problem der Möglichkeit einer priori Festlegung der Bedingungen, die ein Unternehmen führen in den Bankrott. Ursprünglich war dieses Problem auf die empirische, rein qualitative Ebene gelöst, und natürlich führt zu erheblichen Fehlern. Die ersten ernsthaften Versuche, um eine effektive Methode zur Vorhersage der Insolvenz zu entwickeln gehören zu den 60-th Jahren. und mit der Entwicklung der Computertechnologie verbunden. Es gibt im Wesentlichen zwei Ansätze, um die Vorhersage des Bankrotts. Die erste ist auf finanzielle Daten und beinhaltet die Manipulation von mehreren Faktoren ab: der zunehmend Beliebtheit von Altman Z-Faktor (USA), der Koeffizient Tafflera (UK), und andere, sowie die Fähigkeit, "eine Balance zu lesen. " Die zweite basiert auf Daten von insolventen Unternehmen und vergleicht sie mit denen in den analysierten Unternehmen. Der erste Ansatz ist sicherlich effektiver bei der Vorhersage Insolvenz hat drei wesentliche Nachteile. Erstens haben Unternehmen Schwierigkeiten, in jeder Hinsicht Verzögerung der Veröffentlichung ihrer Berichte, und damit Daten nicht verfügbar sein seit Jahren. Zweitens: Selbst wenn die Daten gemeldet werden, und sie können "behandelt kreativ" sein. Für die Unternehmen in diesen Fällen durch eine Tendenz zu beschönigen ihre Aktivitäten, manchmal dovodyaschee Betrug aus. Es dauert eine besondere Fähigkeit, inhärent nicht alles selbst erfahrene Forscher Arrays manipuliert Daten zuzuweisen und inwieweit zavualirovannosti. Die dritte Schwierigkeit liegt in der Tatsache, dass einige Beziehungen nach Angaben des Unternehmens abgeleitet werden kann, um die Insolvenz bezeugen, während andere - eine Grundlage für Schlussfolgerungen über die Stabilität oder sogar leichte Verbesserung sorgen zu. Unter solchen Umständen ist es schwierig, die tatsächliche Situation zu beurteilen. Der zweite Ansatz basiert auf einem Vergleich der Features bereits bankrotten Firmen mit denen die Zeichen der "verdächtigen" des Unternehmens. In den vergangenen 50 Jahren viele Listen von bankrotten Unternehmen veröffentlicht. Einige von ihnen enthalten eine Beschreibung von ihnen Dutzende von Zielen. Leider haben die meisten Listen nicht ordnen Sie die Daten in der Reihenfolge ihrer Wichtigkeit, und keiner zeigte keine Sorge um die Konsistenz. Versuchen Sie, für diese Mängel zu kompensieren ist die Methode der Scoring (A bis Argenta). Im Gegensatz zu den beschriebenen "quantitative" Ansätze zur Vorhersage von Insolvenz als eigenständiges können "qualitative" Herangehensweise an das Studium einzelner Merkmale die mit der Tätigkeit, die Entwicklung in den Bankrott zu unterscheiden. Wenn der Test Unternehmens durch solche Merkmale gekennzeichnet ist, kann kompetent beraten über negative Entwicklungen. Bevor direkt auf die Beschreibung der Methoden, die diese Ansätze umzusetzen, ist es notwendig, klar zu verstehen was wir zu prognostizieren. Konventionelle Weisheit ist, dass die Insolvenz und die Krise im Unternehmen - das Konzept von Synonymen, Konkurs, in der Tat, wie ein extremer Ausdruck der Krise betrachtet. In Wirklichkeit liegen die Dinge anders - das Unternehmen steht unter verschiedenen Arten von Krisen (Wirtschafts-, Finanz-, Management) und Konkurs - nur einer von ihnen. Weltweit unter den Konkurs, ist allgemein als die Finanzkrise zu verstehen, ist das Unternehmen nicht in der Lage, ihre laufenden Verpflichtungen zu erfüllen. Darüber hinaus kann das Unternehmen haben eine Wirtschaftskrise (eine Situation, wo materielle Ressourcen ineffizient Unternehmen verwendet werden) und Krisenmanagement (ineffiziente Nutzung der menschlichen Ressourcen, was oft bedeutet, geringe Kompetenz und Führung und damit Forderungen unzureichend Entscheidungen des Managements der Umwelt) . Dementsprechend verschiedene Techniken zur Vorhersage von Insolvenz, wie sie sie nennen in heimischen Praxis, in der Tat, vorherzusagen, verschiedene Arten von Krisen. Das ist, warum die Schätzungen durch sie erhalten, sind oft so ganz anders aus. Offenbar sind alle diese Techniken eher als eine Krise Projektionen (K-Projektionen) werden. Eine andere Sache, dass eine der Arten von Krisen können zu Kollaps und Tod des Unternehmens führen. In diesem Zusammenhang Verständnis des Mechanismus der Insolvenz als eine rechtliche Anerkennung eines solchen Zusammenbruchs, können diese Techniken als Methoden zur Vorhersage Konkurs beschrieben werden. Es scheint, kann jedoch, dass keiner von ihnen nicht für den Einsatz als universelles genau zu qualifizieren, weil der "Spezialisierung" in irgendeiner Form der Krise. Es scheint daher angebracht, die Dynamik des Wandels resultierenden Indikatoren für einige von ihnen zu überwachen. Die Auswahl der spezifischen Methoden müssen natürlich durch die Besonderheiten der Branche, die das Unternehmen beschäftigt diktiert werden. Darüber hinaus kann auch die Technik und auf bestimmte Branchen angepasst werden. "Quantitative" Krisen-Prognoseverfahren Eines der einfachsten Modelle, um die Wahrscheinlichkeit eines Konkurses vorauszusagen, ist die Zwei-Faktor-Modell. Es ist auf zwei zentrale Begriffe (z. B. die aktuelle Liquidität und Leverage-Rate), die die Wahrscheinlichkeit eines Konkurses zu Grunde gelegt wird. Diese Zahlen durch einen Gewichtungskoeffizienten gefundenen Werte empirisch multipliziert und die Ergebnisse werden dann mit einer gewissen Konstante (const) aufgenommen, erhielt auch die gleichen (experimental Statistiken)-Methode. Wenn das Ergebnis von (C1) negativ ist, ist die Wahrscheinlichkeit eines Konkurses gering. Ein positiver Wert von C1 weisen auf eine hohe Wahrscheinlichkeit des Bankrotts. In der amerikanischen Praxis werden identifiziert und genutzt, wie Gewichtungskoeffizienten: Für die aktuelle Liquiditäts-Ratio (Coverage) (R) - (-1,0736), um den Anteil der Verschuldung in den Verbindlichkeiten der Gesellschaft (Ks) zu messen - (0,0579) konstant - (- 0,3877) Aus der Formel für die Berechnung der C1 hat die folgende Form: Es wird darauf hingewiesen, dass die Quelle, die sich in dieser Technik liefert keine Informationen auf der Grundlage der Berechnung der Gewichtungskoeffizienten werden. Allerdings sollte in jedem Fall daran, dass in unserem Land ein wenig Inflation und andere Zyklen von Makro-und Mikroökonomie sowie anderen Ebenen der Börse, Energie und Arbeitsintensität der Produktion, Produktivität und andere Steuerschulden zu tragen. Da es unmöglich ist, mechanisch, die oben genannten Werte der Koeffizienten in der russischen Kontext. Allerdings wäre das Modell selbst, mit numerischen Werte, die den Realitäten des russischen Marktes, anwendbar sein, wenn die inländischen Rechnungslegung und Berichterstattung gewährleistet eine ausreichend repräsentative Informationen über die finanzielle Situation des Unternehmens. Der als Zwei-Faktor-Modell bietet keine umfassende Beurteilung der finanziellen Lage des Unternehmens und kann somit auch große Abweichungen von der Vorhersage der Realität. Um eine genauere Vorhersage der amerikanischen Praxis empfiehlt unter Berücksichtigung der Höhe und Entwicklung der Profitabilität der verkauften Produkte, da diese Zahl erheblich auf die finanzielle Stabilität des Unternehmens. Hier können Sie die Rate der Insolvenzrisiko (C1) und die Rentabilität des Umsatzes zu vergleichen. Wenn die erste Zahl in sicheren Grenzen und der Rentabilität der Erzeugung hoch ist, dann ist die Wahrscheinlichkeit eines Konkurses ist sehr klein. Altman-Koeffizient (Index of Credit). Diese Methode wurde 1968 von renommierten westlichen Ökonomen Altman (Edward I. Altman) vorgeschlagen. Der Index wird anhand der Kredit Multipliziereinheit Diskriminanzanalyse (Multiple-Diskriminanzanalyse - MDA) und erlaubt eine erste Annäherung an Stellen, an potenzielle Bankrotteure und nebankrotov teilen. Wenn ein Index Altman 66 Unternehmen, von denen die Hälfte in Konkurs in der Zeit zwischen 1946 und 1965 ging untersucht. Und die andere Hälfte arbeitete erfolgreich, und untersuchten 22 Faktorenanalyse, was nützlich sein könnte für die Vorhersage eines möglichen Konkurses. Aus diesen Zahlen hat die fünf wichtigsten ausgewählt, und baute eine Multifaktor Regressionsgleichung. So ist der Index Altman eine Funktion mehrerer Parameter zur Beschreibung des wirtschaftlichen Potenzials des Unternehmens und die Ergebnisse seiner Arbeit in der Zeit. In der Regel wird der Kredit-Index (Z-Score): Wo X1 - Working Capital / Bilanzsumme X2 - Bilanzgewinn / Bilanzsumme X3 - Betriebsergebnis / Bilanzsumme X4 - der Marktwert Eigenkapital / Fremdkapital; X5 - Umsatz / Menge von Vermögenswerten. Die Ergebnisse zahlreicher Berechnungen nach dem Vorbild der Altmann zeigten, dass ein allgemeiner Indikator für Z können Werte im Bereich [-14, 22] zu nehmen, mit dem Unternehmen, für die Z> 2,99 Rückgang der Zahl der finanziell stabil, Unternehmen, für die Z 1,5 Die Wahrscheinlichkeit eines Konkurses (Z-by Altman)> 3,0 1,5-3,0 < 1,5 Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >2.0 1,0-2,0 < 1,0 Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (оптовой) по классам кредитоспособности Наименование показателя Значение показателей по классам 1 класс 2 класс 3 класс Соотношение заемных и собственных средств < 1,5 1,5-2,5 > 2,5 Wahrscheinlichkeit eines Konkurses (Z-by Altman)> 3, 0 1,5-3,0 < 1,5 Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >1,0 0,7-1,0 < 0,7 Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (розничной) по классам кредитоспособности Наименование показателя Значение показателей по классам 1 класс 2 класс 3 класс Соотношение заемных и собственных средств < 1,8 1,8-2,9 > 3,0 Wahrscheinlichkeit eines Konkurses (Z-by Altman)> 2,5 1,0-2,5 < 1,0 Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >0,8 0,5-0,8 < 0,5 Значения критериальных показателей для распределения строительных организаций по классам кредитоспособности Наименование показателя Значение показателей по классам 1 класс 2 класс 3 класс Соотношение заемных и собственных средств < 1,0 1,0-2,0 > 2,0 Wahrscheinlichkeit eines Konkurses (Z -by Altman)> 2,7 1,5-2,7 < 1,0 Общий коэф. Cover (Liquidität Balance)> 0 7 0,5 bis 0,8 < 0,5 Значения критериальных показателей для распределения проектных организаций по классам кредитоспособности Наименование показателя Значение показателей по классам 1 класс 2 класс 3 класс Соотношение заемных и собственных средств < 0,8 0,8-1,6 > 1,6 Wahrscheinlichkeit eines Konkurses (Z-by Altman)> 2,5 1,1 -2,5 < 1,1 Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >0,8 0,3-0,8 < 0,3 Значения критериальных показателей для распределения научных (научное обслуживание) организаций по классам кредитоспособности Наименование показателя Значение показателей по классам 1 класс 2 класс 3 класс Соотношение заемных и собственных средств < 0,9 0,9-1,2 > 1,2 Wahrscheinlichkeit eines Konkurses (Z-by Altman)> 2,6 1,2-2,6 < 1,2 Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) >0,9 0,6-0 , 9 < 0,6 Здесь представлен обзор, имеющий целью сориентировать читателя в методиках предсказания банкротства (апробированных или не вполне). Очевидно, предстоит еще накопление некоторого опыта для рационального их использования. Эйтингон В.Н., профессор, зав. кафедрой экономики труда и основ управления экономического факультета ВГУ; Анохин С.А., экономический факультет ВГУ