Производными от коэффициента автономии являются такие показатели, как коэффициент соотношения собственных и заемных средств и коэффициент финансовой зависимости.

Коэффициент соотношения собственных и заемных средств - это отношение привлеченного капитала к собственному капиталу:

(3.8)

где ПК - привлеченный капитал предприятия, который определяется как разность между строками баланса 590, 690 и 640,650,660.

Естественно, что при допустимом значении коэффициента автономии 0,5 коэффициент соотношения собственных и заемных средств не должен превышать 1.

Коэффициент финансовой зависимости рассчитывается как разность между единицей и коэффициентом автономии (то есть как доля заемных средств в активах):

(3.9)

Финансовая устойчивость предприятия-должника оценивается так же с помощью коэффициента обеспеченности собственными средствами, который рассчитывается по формуле 3.2.

В аналитической практике учета применяются и другие показатели финансовой устойчивости, но приведенных выше показателей вполне достаточно для того, чтобы выявить признаки финансовой неустойчивости предприятия с точки зрения опасности возникновения банкротства.

Не следует забывать, что при углубленном финансовом анализе необходимо проанализировать не только показатели ликвидности и финансовой устойчивости, но и показатели рентабельности, деловой и рыночной активности, отдачи активов. Только комплексное обследование деятельности предприятия может дать полную картину его экономического состояния, выявить скрытые неблагоприятные процессы, которые могут повлечь за собой серьезные неприятности в ближайшей и отдаленной перспективе.

Глава 4.

Полученная в результате финансового анализа система показателей позволяет выявить слабые места в экономике предприятия, охарактеризовать состояние дел этого предприятия (его ликвидность, финансовую устойчивость, эффективность используемых ресурсов, отдачу активов и рыночную активность). Причем одни показатели могут находиться у критической зоне, а другие быть вполне удовлетворительными. Однако на основе такого анализа сделать однозначный вывод о том, что данное предприятие обязательно обанкротится в ближайшее время или, наоборот, выживет, обычно очень трудно. Выводы о вероятности банкротства можно делать только на основе сопоставления показателей данного предприятия и аналогичных предприятий, обанкротившихся или избежавших банкротства. Однако в России подыскать в каждом случае подходящий аналог для сравнения весьма затруднительно, или такого аналога может и не быть вообще. Надежность выводов о банкротстве может быть существенно повышена, если дополнить финансовый анализ прогнозированием вероятности банкротства предприятия с использованием методов многофакторного статистического анализа.

Одним из таких методов является метод дискриминантного анализа, с помощью которого решаются задачи классификации, то есть разбиения некоторой совокупности анализируемых объектов на классы путем построения так называемой классифицирующей функции в виде корреляционной модели.

Процесс построения модели прогнозирования вероятности банкротства предприятия с использованием метода дискриминантного анализа включает в себя следующие этапы:

1. Формирование выборки предприятий аналогичного типа, содержащей как обанкротившиеся предприятия, так и избежавшие банкротства.
2. Определение состава показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия.
3. Разбиение сформированной совокупности предприятий на две группы: предприятия-банкроты и предприятия, преодолевшие кризис и выжившие, и их описание с помощью выбранной системы финансовых показателей.
4. Формализованное представление исходных данных в виде некоторых формальных конструкций.
5. Построение дискриминантной (разделяющей, классифицирующей) функции и ее идентификация.
6. Определение статистических оценок параметров распределения дискриминантной функции.

Постановка и решение задачи прогнозирования банкротства предприятия были предложены американским экономистом Э. Альтманом в 1968 году.

Исходную выборку для построения модели прогнозирования вероятности банкротства составили данные о финансовом состоянии 19 предприятий, одна часть из которых обанкротилась, а другая смогла выжить.

Факт банкротства определялся двумя показателями:

1. Коэффициентом покрытия - Кп, равным отношению текущих активов к краткосрочным обязательствам, то есть это коэффициент текущей ликвидности, определяемый по формуле 3.1.
2. Коэффициентом финансовой зависимости - Кфз, равным отношению заемных средств к общей стоимости активов, или рассчитанному по формуле 3.9.

Первый показатель характеризует ликвидность, второй - финансовую устойчивость. Очевидно, что при прочих равных условиях вероятность банкротства тем меньше, чем больше коэффициент покрытие и меньше коэффициент финансовой зависимости. И наоборот, предприятие с большей вероятностью станет банкротом при низком коэффициенте покрытия и высоком коэффициенте финансовой зависимости.

Задача состоит в том, чтобы найти эмпирическое уравнение некой дискриминантной границы, которая разделит все возможные сочетания указанных показателей на два класса:

• сочетания показателей, при которых предприятие обанкротится;
• сочетания показателей, при которых банкротство предприятию не грозит.

Приемами дискриминантного анализа Альтман определил параметры корреляционной линейной функции, описывающей положение дискриминантной границы между двумя классами предприятий в пространстве коэффициентов покрытия и финансовой зависимости:

Z=a0+a1Кп+a2Кфз, (4.1)

где Z - показатель классифицирующей функции,

a0 - постоянный фактор,

Кп - коэффициент покрытия (текущей ликвидности),

Кфз - коэффициент финансовой зависимости, %,

a1 и a2 - параметры, показывающие степень и направленность влияния коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости на вероятность банкротства соответственно.

В результате обработки статистических данных была получена следующая корреляционная зависимость:

Z = -0,3877 - 1,0736Кп + 0,0579Кфз. (4.2)

При Z=0 имеем уравнение дискриминантной границы. Для предприятий, у которых Z=0, вероятность обанкротиться равна 50%. Если Z<0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z. Если Z>0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с увеличением Z.

Знаки параметров a1 и a2 классифицирующей функции связаны с характером влияния соответствующих показателей. Параметр a1 имеет знак "минус", поэтому чем больше коэффициент покрытия, тем меньше показатель Z и тем меньше вероятность банкротства предприятия. В то же время параметр a2 имеет знак "плюс", поэтому чем выше коэффициент финансовой зависимости, тем больше Z и, следовательно, выше вероятность банкротства предприятия.