Прогнозирование платежеспособности предприятия на основе расчета его рейтинга и регрессионного анализа величины чистых активов



страница9/10
Дата14.05.2018
Размер0.68 Mb.
ТипАвтореферат
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10
Табл. 2 Балльная шкала параметров рейтинговой оценки

Показатель

Оценка, баллы

2

1

0

1

2

Промежуточный коэффициент покрытия

>=1

<1>0,8

=0,8

<0,8>=0

<0

Отношение выручки от реализации к совокупным активам

>=2

<2>1

=1

<1>0

=0

Коэффициент текущей ликвидности (общий коэффициент покрытия)

>=3

<3>2

<=2>1

=1

<1

Отношение прибыли до налогообложения к собственному капиталу

>=1,3

<1,3>1

=1

<1>=0

<0

Отношение денежного потока к обязательствам

>=0,1

<0,1>0,05

=0,05

<0,05>=0

<0

Отношение оборотного капитала к совокупным активам

>=0,42

<0,42>0,3

=0,3

<0,3>=0,06

<0,06

Отношение совокупного долга к совокупным активам

<=0,37

<0,5>0,37

=0,5

<0,8>0,5

>0,8

Корректировались балльные значения с учетом динамики абсолютных показателей, включаемых в рейтинговую оценку, что отражает отличие модели от ее аналогов, таких как модели Альтмана, Фулмера или Спрингейта.

Табл. 3 Коэффициенты корректировки баллов с учетом динамики абсолютных значений показателей

Динамика абсолютных значений показателей

Коэффициенты поправки на динамику, %

высокая, если динамика роста показателя монотонная и превышено нормативное значение на 20% и более за последний отчетный период

  +20


удовлетворительная, если наблюдается монотонная динамика роста

+10


малоудовлетворительная, если не наблюдается монотонной динамики, но превышено нормативное значение

+5

приемлемая, если не наблюдается монотонная динамика, наблюдаются вариации в пределах плюс–минус 5% от нормативного значения за последний отчетный период

0

неудовлетворительная, если не наблюдается его монотонной динамики снижения, но отставание от нормативного значения

–5

Окончание табл. 3

Динамика абсолютных значений показателей

Коэффициенты поправки на динамику, %

Низкая, если наблюдается монотонная динамика его снижения

–10%


Безнадежная, если наблюдается монотонная динамика его снижения и отставание от нормативного значения на 20% и более за последний отчетный период

–20%

Были проанализированы результаты использования разработанной модели на основе данных статистической отчетности предприятий Пермского края. Анализ данных проверки модели на практике показал, что модель достаточно объективно отражает финансовое состояние предприятия на текущий момент.
3. С использованием метода регрессионного анализа и с учетом реальных статистических данных российских предприятий построена модель прогнозирования платежеспособности предприятия на основе анализа величины чистых активов, позволяющая оценивать вероятность банкротства в среднесрочном периоде. В отличие от существующих подходов выбор класса линейных моделей производится с учетом возможности их содержательной экономической интерпретации.

Одна из наиболее сложных проблем современной экономики – предсказание платежеспособности предприятий. Как показало исследование, среди различных способов решения этой задачи наиболее эффективным является математическое моделирование чистых активов предприятия. Чистые активы – это один из немногих финансовых показателей, фигурирующих в федеральном законе «Об акционерных обществах». Рассчитав этот показатель, можно узнать о финансовой устойчивости предприятия, от величины чистых активов зависит и само существование компании. Величина чистых активов имеет немаловажное значение, следить за ее динамикой и прогнозировать ее значение для любой компании жизненно необходимо.

В основу множественной линейной регрессионной модели были положены реальные статистические данные российских предприятий. В разработанной модели использованы сведения о балансах 61 предприятия Пермского края по состоянию на 01.10.2004г. и на 01.10.2005г.

В работе рассматривались линейные по параметрам и по переменным множественные регрессионные модели:



(1)

где — неизвестные параметры модели, а — случайные ошибки модели.

Класс линейных множественных регрессионных моделей выбран не случайно. Коэффициенты, полученные в результате использования моделей именно данного типа, легко поддаются экономической интерпретации, чего нельзя сказать о других классах моделей (например, Кп — коэффициент покрытия по рыночной стоимости соб­ственного капитала в пятифакторной модели Альтмана или X9 – log (сумма отношения прибыли до налогообложения к процентам к уплате и 1) в модели Фулмера).

По данным балансов были рассчитаны 29 показателей, характеризующих финансовое состояние предприятий. С учетом показателей деятельности предприятий за 2004 г. была построена модель для прогнозирования величины чистых активов на последующий год, в которой зависимой переменной Y выступает величина чистых активов на 01.10.2005г. как основной показатель платежеспособности предприятия.

Отбор переменных, вошедших в итоговую модель, производился на основе метода пошаговой регрессии. Критериями выбора наилучшей регрессионной модели были значение скорректированного коэффициента детерминации , значимость всех коэффициентов модели по критерию Стьюдента, значимость модели на основе критерия Фишера, а также значение коэффициента корреляции между фактическим значением зависимой переменной и расчетным, найденным по модели.

В итоговую же модель вошли следующие независимые переменные:

К2 – коэффициент, отражающий отношение нераспределенной прибыли к общим активам;

К8 – коэффициент, отражающий отношение денежного потока к обязательствам;

К13 – коэффициент соотношения собственных и заемных средств;

К14 – коэффициент рентабельности продаж;

К17 – коэффициент наличия собственных средств;

К24 – коэффициент, отражающий отношение оборотных активов к сумме обязательств;

К26 – коэффициент, отражающий отношение чистой прибыли к совокупным активам.

После определения переменных входящих в исходную базу данных были вычислены по каждой из них описательные статистики:



Каталог: psu -> files -> 4969
files -> Феномен харизмы в общественном сознании
files -> Эвристический потенциал современной научной философии
files -> Раздел Эвристические функции научной философии
files -> Эволюция понятия «жизнь»
files -> Формирование у школьников ценностных отношений к этническим традициям в поликультурной среде
files -> Теоретико-методологические основы анализа восприятия рисков здоровью
files -> Актуальность темы исследования
4969 -> Региональная идентичность в современной России: типологический анализ
4969 -> «Проблема взаимоотношения человека и мира в социальной онтологии»


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10


База данных защищена авторским правом ©znate.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница