Войти Регистрация
Как применять модель Завгрен и модель Бениша при принятии управленческих решений

Как применять модель Завгрен и модель Бениша при принятии управленческих решений |

Автор Мария Антонова, финансовый директор Мария Антонова, финансовый директор
Номер № 1/2021
Количество просмотров 1226
Автор управление предприятием, управление предприятием, отчетность, отчетность, анализ, анализ, учет учет

Оценка финансовой состоятельности компании должна быть дополнена оценкой достоверности финансовой отчетности, применяемой для расчетов. Рассмотрим две модели: предсказания банкротства Кристины Завгрен и оценки вероятности манипулирования доходами компании по Бенишу. Примеры и сделанные в статье расчеты для данных моделей основаны на отчетности пяти строительных организаций. Интересной и полезной для практики является связь между значениями М-счета и P(Z).

Оценка финансового состояния компании представляет интерес для широкого круга лиц. Это могут быть: контрагенты, оценивающие потенциального партнера; финансовые институты, изучающие надежность заемщика; инвесторы разного рода, собирающие информацию, позволяющую судить о целесообразности участия в капитале той или иной компании. Это могут быть и госорганы, осуществляющие управленческий надзор и контрольную деятельность по какому-либо направлению, а также собственники и топ-менеджмент компании.

Традиционно оценить перспективы и риски в работе предприятия можно на основе публичных данных, прежде всего финансовой отчетности. Существует несколько типов моделей, наиболее распространенные из которых — модели прогнозирования банкротства, основанные на расчете коэффициентов по данным финансовой отчетности. Однако использование таких моделей предполагает достоверность данной отчетности: в случае ошибок или умышленного искажения последняя перестает отражать реальное положение дел. Фальсификация финансовой отчетности приводит к появлению ложных сигналов для участников рынка, искажению рыночной стоимости ценных бумаг и принятию неверных инвестиционных решений. И даже аудиторское заключение не всегда является гарантом достоверности финансовых документов предприятия.

При проведении оценки организации на основании официальной отчетности необходимы инструменты, которые позволили бы оценить достоверность финансовой информации.

Основной задачей, с которой сталкиваются специалисты, проводящие оценку организации, является выбор критериев и показателей, на основании которых можно сделать вывод о финансовой состоятельности фирмы. С одной стороны, экспресс-анализ не предусматривает значительных временных и прочих затрат для получения результата, с другой — выводы должны быть экономически обоснованы.

Проанализируем несколько известных количественных моделей оценки финансового состояния предприятия (табл. 1).


ТАБЛИЦА 1

Модели предсказания несостоятельности

п/п

Название модели

Особенности применения

Число используемых переменных

1

Пятифакторная модель Альтмана

Оценка вероятности потери платежеспособности организации, размещенной на фондовой бирже. Точность результатов высока для двухлетнего периода

5

2

Модель Таффлера

Модель построена с использованием линейной регрессии

4

3

Модель Спрингейта

Модель разработана с использованием пошагового дискриминантного анализа и является развитием идей модели Альтмана

4

4

Модель СайфуллинаКадыкова

Адаптация «Z-счета» Альтмана для постсоветских предприятий. Авторы исходят из соответствия исследуемых переменных нормативным значениям

5

5

Модель несостоятельности Чессера

Оценка контрагента с точки зрения невозврата займа или просрочки платежа

6

6

Система показателей Бивера

Показатели оцениваются каждый в отдельности. Нет итогового показателя

5

7

Модель Завгрен

Оценка вероятности банкротства предприятия. Возможно сравнение двух организаций с позиции финансовой устойчивости. Статистическая модель, использующая логистическую регрессию

7

Все описанные в табл. 1 методы оценки финансовой состоятельности организации, вне зависимости от сферы их применения, напрямую используют показатели баланса организации. Большинство существующих моделей представляют собой модификации первых моделей Альтмана для размещенных на бирже предприятий. Данные модели должны давать достоверные результаты в тех областях, для которых они рассчитывались исходя из статистических данных.

В моделях используются следующие показатели бухгалтерской отчетности:

1)      коэффициент текущей ликвидности;

2)     отношение заемного капитала к пассивам (коэффициент концентрации заемного капитала);

3)     отношение оборотного капитала к валюте баланса;

4)     отношение нераспределенной прибыли/непокрытого убытка (EBIT) к валюте баланса;

5)     отношение валовой прибыли к валюте баланса;

6)     фондоотдача, отношение выручки к валюте баланса;

7)     отношение нераспределенной прибыли/непокрытого убытка (EBIT) к краткосрочным обязательствам;

8)     отношение суммы денежных средств и быстрореализуемых ценных бумаг в распоряжении организации к величине активов;

9)     отношение валовой прибыли к денежным средствам организации;

10) соотношение долгосрочных обязательств и величины собственного капитала;

11) отношение оборотных активов к объемам продаж.

Из общего числа существующих моделей можно выделить следующие.

Во-первых, это модель Чессера, которая в общем случае позволяет оценивать вероятность отклонения от графика платежей (а следовательно, и дивидендов), что может представлять гораздо больший интерес для контрагентов и инвесторов, чем оценка общей устойчивости бизнес-процессов.

Во-вторых, это модель Завгрен, разработанная на основе модели Альтмана, но при этом не использующая принципы нормального распределения в качестве исходного предположения.

Отметим, что в данном исследовании нас будет интересовать общая финансовая устойчивость организации, поэтому вычисления будут проводиться согласно модели Завгрен.

Модель представляет собой Z-счет, рассчитанный следующим образом:

Z = 0,11 · X1 + 1,58 · Х2 + 10,78 · Х3 – 3,07 · · Х4 – 0,49 · Х5 + 4,35 · Х6 – 0,11 · Х7 – 0,24;

P(Z) = 1 / (1 + e–z),

где P(Z) — вероятность банкротства; X1 — отношение средней величины запасов к выручке; Х2 — отношение средней величины дебиторской задолженности к средней величине запасов; Х3 — отношение суммы денежных средств и краткосрочных финансовых вложений к активам; Х4 — отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам; Х5 — отношение чистой прибыли к разности активов и краткосрочных обязательств; Х6 — отношение долгосрочных обязательств к разности активов и краткосрочных обязательств; Х7 — отношение выручки к сумме чистого оборотного капитала и внеоборотных активов.

Особенность данной модели — применение логистического распределения, что позволяет интерпретировать итоговое значение как вероятность потери организацией финансовой устойчивости.

Считается, что вероятность банкротства организаций со значением P(Z) (см. формулу (2)) больше 50 % является высокой.

Очевидно, что компании, а также их инвесторы подвергаются различным видам риска: экономическому, технологическому, наступления катастроф, риску цепочки поставок и т.д. Вместе с тем можно говорить о риске мошенничества, которому подвержены не только сами компании, но и госорганы. Любая организация, обладающая активами, может оказаться в ситуации, когда ее ресурсы могут быть использованы не совсем честными людьми.

Согласно оценке ACFE ( www.acfe.com) потери от корпоративных мошенничеств и злоупотреблений составляют около 5 % от оборота компаний, то есть в масштабах экономики страны эти потери могут быть сравнимы с расходами государств на науку, здравоохранение, культуру. Безусловно, собственники, инвесторы и прочие пользователи финансовой информации заинтересованы в обнаружении подобных нарушений.

Случаи профессионального (корпоративного) мошенничества можно выделить в следующие группы:

1.         незаконное присвоение активов — кража или неправомерное использование активов компании (кража денег фирмы, фальшивые счета, «раздутые» расходы);

2.         коррупция — взятки, заключение сделок «со своими»;

3.         мошенничество с финансовой отчетностью — намеренное искажение или сокрытие информации в финансовой отчетности (учет фиктивных доходов, занижение издержек, искусственное завышение активов).

Согласно статистике ACFE (исследовано 2 410 случаев мошенничества по роду деятельности), на случаи незаконного присвоения активов приходится более 83 % от числа всех корпоративных мошенничеств (табл. 2). Тем не менее незаконное присвоение активов оказывается наименее дорогостоящим с точки зрения убытка (медианное значение 125 тыс. долл. США). Между тем встречающееся менее чем в 10 % случаев мошенничество с финансовой отчетностью наносит в среднем 975 тыс. долл. США убытков.

ТАБЛИЦА 2

Стоимость ущерба в результате корпоративных мошенничеств*

...

ТАБЛИЦА 3

Методы и модели обнаружения фальсификаций в финансовой отчетности

...

ТАБЛИЦА 4

Показатели модели Бениша

...

 

ТАБЛИЦА 5

Расчет показателей модели Бениша

...

ТАБЛИЦА 6

Корреляция P(Z) и М-счета


...
Подробнее читайте в статье.


 



<...>


Полный текст документа находится в платном доступе только для зарегистрированных пользователей. Если у Вас уже есть доступ, пожалуйста, войдите в систему.

Войдите под своей учетной записью

Поделиться в соцсетях:

Возврат к списку



Свежие статьи
Сейчас читают

1. Как пополнить оборотку строительным организациям? Разрешено использовать 50% накопленного гарантийного фонда

Указом снижен размер резервирования средств, которые предназначены для исполнения подрядчиком своих обязательств по устранению недостатков строительных работ, выявленных в период гарантийного срока. Этот размер теперь будет 0,5% от стоимости работ вместо прежних 1,5%.

2. Крутой обсудил с бизнес-союзами предложения КГК по налогам для ИП

Заместитель главы Администрации Президента Дмитрий Крутой провел встречу с руководителями ведущих деловых ассоциаций, на которой обсуждались предложения КГК по изменению системы и порядка налогообложения ИП и сокращению наличного денежного оборота, а также вопросы формирования конкурентной среды и обеспечения равных условий деятельности для субъектов хозяйствования сферы ЖКХ. Были также подняты вопросы реализации положений Директивы №4.

3. С 9 июля в Беларуси вводится новый порядок регистрации резидентами валютных договоров

С 9 июля валютные договоры, заключенные c нерезидентами, резидентам Беларуси необходимо будет регистрировать на веб-портале, размещенном на официальном сайте Нацбанка. Регистрировать необходимо валютные договоры, сумма денежных обязательств на дату заключения которых не определена либо равна или превышает в эквиваленте 4 тыс. базовых величин для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей. Также постановлением от 12.02.2021 № 37 определен перечень валютных операций, при проведении которых валютный договор необходимо регистрировать.

4. Об эксперименте по непроставлению отметок таможенных органов

Решением Евразийского межправительственного совета от 17.07.2020 № 5 установлено, что с 1 марта 2021 г. при совершении в электронном виде таможенных операций, связанных с помещением товаров под таможенную процедуру таможенного транзита, дополнительно отметки таможенных органов в транспортных (перевозочных), коммерческих и (или) иных документах на бумажном носителе не проставляются.

5. Опубликованы Основы макропруденциальной политики Национального банка

Целью документа является разъяснение общественности применяемых подходов к проведению макропруденциальной политики в рамках формирования системы по обеспечению финансовой стабильности как одной из ключевых предпосылок для устойчивого экономического роста. В нашей стране создан Совет по финансовой стабильности, в состав которого входят представители Совета Министров, Национального банка и других госорганов.

6. Депутат: «Сбор за пересечение границы будут взимать не ранее следующего года. Если такое решение примут»

В начале года бурю обсуждений вызвало предложение ввести новый налог — за пересечение границы на авто хотят брать 87 рублей. Негодование вызвал сам факт взимания денег за передвижение автомобилиста за рубеж, факт возможности покинуть страну на машине только за плату. Во время круглого стола по вопросам законодательных нововведений подняли тему не самого существования налога, а в первую очередь сроков его реализации.