Фактор, влияющий на склонность к банкротству | % | %% | %%% | Кр.зн. |
Уровень налогообложения (налоговая нагрузка) | 87,125 | |||
Недостаток оборотных средств | 67,85 | |||
Низкий спрос (плохая маркетинговая политика) | 60,5 | |||
Высокие % ставки по кредитам | 37,875 | |||
Отсталые технологии производства | 18,0 | |||
Неблагоприятное воздействие законодательства | 14,275 | |||
Брак в сырье и материалах | 16,675 | |||
Низкий уровень квалификации персонала | 2,8 | 0,5 | ||
Износ производственных мощностей | 3,375 | 0,5 | ||
Пороговое (шаговое) значение |
В данной таблице столбец % отражает удельный вес влияния исследуемого фактора и склонность предприятия к банкротству, а столбцы %% и %%% представляют упрошенный вид удельных весов коэффициента, который наиболее применим для построения несложных моделей прогнозирования кризиса на предприятии.
На базе полученных данных можно построить качественную, количественную и смешанную модели оценки склонности отечественных предприятий к банкротству, что является на данный момент чрезвычайно актуальным для нашей страны, так как эта область диагностики в нашей стране развита крайне слабо.
|
|
Критическое значение показателя используется для построения количественной многофакторной дискриминантной модели, оно определяет границу безопасности данного критерия для нормального функционирования предприятия. Качественная модель наиболее простая и, соответственно, неточная.
Исходя из предложенных критических значений используемых показателей, можно рассчитать критическое число предлагаемой модели, взвешивая критическое значение показателя на степень его воздействия на финансовую устойчивость предприятия.
К = 87,125 К1 + + + + + 14,275 К6 + 16,675 К7 + + 3,375 К9; (14)
Суть смешанной модели заключается в сравнении показателей деятельности предприятия с предлагаемыми критическими значениями показателей, и в случае превышения первых над вторыми, если фактор прямо воздействует на “диагноз”, и в противоположном случае, если фактор влияет обратно, баллы суммируются и оцениваются как в качественной модели.
Рассмотрим некоторые качественные прогнозные методики:
1. Методика В. В. Ковалева
2. Метод Аргенти (А-счета)
3. Методика компании ERNST & WHINNEY
4. Метод Скоуна.