Поздравляем с Новым Годом!
   
Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: CXXXII Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 04 декабря 2023 г.)

Наука: Экономика

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Арман А. СИСТЕМА У. БИВЕРА ДЛЯ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ И ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА // Научное сообщество студентов XXI столетия. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. CXXXII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 12(132). URL: https://sibac.info/archive/economy/12(132).pdf (дата обращения: 26.12.2024)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

СИСТЕМА У. БИВЕРА ДЛЯ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ И ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА

Арман Амангелды

магистрант, ОП «Учет и аудит», Школа Экономики и Менеджмента, НАО Унивеоситет Нархоз,

РК, г. Алматы

Каипова Гульнара Салимовна

научный руководитель,

канд. экон. наук, асс. профессор, НАО Унивеоситет Нархоз,

РК, г. Алматы

W. BEAVER'S SYSTEM FOR ASSESSING FINANCIAL CONDITION AND PROBABILITY OF BANKRUPTCY

 

Arman Amangeldi

Master's student, EP "Accounting and Audit", School of Economics and Management NAO University Narxoz

Kazakhstan, Almaty

Gulnara Kaipova

Scientific supervisor, candidate of Sciences in Economics, NAO University Narxoz,

Kazakhstan, Almaty

 

АННОТАЦИЯ

В статье представлен обзор основных моделей, доступных для аудиторов в процессе оценки вероятности финансовой несостоятельности компаний. Авторы используют систему показателей Уильяма Бивера для оценки финансового состояния организации с целью определения вероятности банкротства.

ABSTRACT

The article provides an overview of the main models available to auditors in the process of assessing the likelihood of financial insolvency of companies. The authors use William Beaver's scorecard to assess the financial condition of an organization in order to determine the likelihood of bankruptcy.

 

Ключевые слова: прогнозирование банкротства, методика, модель, анализ, коэффициенты.

Keywords: bankruptcy forecasting, methodology, model, analysis, coefficients.

 

В настоящее время не существует универсальной методики для определения вероятности финансовой несостоятельности организации, которая бы включала четкую последовательность шагов для ее практической реализации. Стандарты МСА в настоящее время не предоставляют руководств по применению каких-либо конкретных методов и моделей для прогнозирования банкротства, и аудитор имеет свободу выбора аналитических процедур при оценке устойчивости бизнеса.

В области экономических исследований существует множество методов для определения кризисной ситуации организации и оценки вероятности ее банкротства, а также различные подходы к их классификации. Одним из классических методов является разделение подходов на основе степени формализации критериев на количественные и качественные. Некоторые методики представляют собой комбинацию как количественной оценки, так и качественных характеристик [6].

Для анализа финансовой устойчивости и вероятности банкротства мы сосредоточились на мировых стандартах и признанных моделях, которые широко используются в мировой практике. Мы выбрали зарубежные модели, представленные в таблице 1[4].

Таблица 1

Модели мультипликативного дискриминантного анализа для прогнозирования банкротства

Модель

Год публикации

Кол–во факторов

Страна

Отрасль анализируемого

предприятия

1

У. Бивера

1966

5

США

Универсальный

3

Р. Лиса

1972

4

Великобритания

Универсальный

4

Р. Таффлера

1977

4

Великобритания

АО

5

Г. Спрингейта

1978

4

США

Универсальный

6

Э. Альтмана

1983

2, 5

США

Универсальный

 

Как видно из таблицы, модели обладают универсальной природой и в большинстве ситуаций они включают в себя четыре или более фактора.

В контексте проводимого исследования анализа финансовой устойчивости и вероятности банкротства компаний, мы начнем с рассмотрения модели Уильяма Бивера. Эта модель, разработанная в 1966 году, остается одной из самых известных и широко используемых в области финансового анализа. Её популярность и эффективность на практике делают её отличным стартовым пунктом для оценки финансовой устойчивости компаний.

Система показателей У. Бивера для оценки финансового состояния организации с целью определения вероятности банкротства – это пятифакторная модель, содержащая следующие индикаторы:

  • рентабельность активов;
  • финансовый леверидж;
  • коэффициент текущей ликвидности;
  • доля чистого оборотного капитала в активах;
  • коэффициент Бивера (отношение суммы чистой прибыли и амортизации к заёмным средствам) [1].

Таблица 2

Набор финансовых показателей и их нормативов для оценки финансовой устойчивости и риска банкротства компании по Биверу

Нормативы

Благоприятно

5 лет до банкротства

1 год до банкротства

Коэффициент Бивера

0,4 - 0,45

0,17

-0,15

Рентабельность активов, %

6 - 8

4

-22

Финансовый леверидж, %

< 37

< 50

< 80

Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами

0,4

< 0,3

< 0,06

Коэффициент текущей ликвидности

< 3,2

< 2

< 1

 

Модель У. Бивера не включает в себя весовые коэффициенты для индикаторов и не предусматривает вычисление итогового коэффициента вероятности банкротства. Вместо этого полученные значения этих показателей сравниваются с нормативными значениями для трех состояний фирмы, которые были рассчитаны У. Бивером: для успешных компаний, компаний, обанкротившихся в течение года, и фирм, ставших банкротами в течение пяти лет (таблица 2) [5].

В таблице 3 представлены результаты анализа вероятности банкротства АО «АлЭС», основанные на финансовых отчетах компании.

Таблица 3

Результаты анализа вероятности банкротства АО «АлЭС» по Биверу, тыс. тенге

Исходные данные

Код

2020

2021

2022

Изм., абс.

Изм., отн.

Амортизация

 

 

 

 

0

0,00

Чистая прибыль (убыток)

 

5 684 939

-11 655 647

4 305 786

-1 379 153

-24,26

Общая сумма обязательств

 

41 204 109

36 349 924

48 992 260

7 788 151

18,90

Активы

 

104 505 195

87 143 863

103 956 975

-548 220

-0,52

Балансовая стоимость собственного капитала

 

63 301 086

50 793 939

54 964 715

-8 336 371

-13,17

Внеоборотные активы

 

80 793 340

61 244 441

74 528 699

-6 264 641

-7,75

Показатель

Код

2020

2021

2022

Изм., абс.

Изм., отн.

Коэффициент Бивера

 

0,14

-0,32

0,09

-0,05

-36,30

Рентабельность активов, %

 

5,44%

-13,38%

4,14%

-1,30%

-23,86

Финансовый леверидж, %

 

39,43%

41,71%

47,13%

7,70%

19,53

Коэффициент покрытия активов собственными оборотными средствами

 

-0,17

-0,12

-0,19

-0,02

12,43

Коэффициент текущей ликвидности

 

1,19

1,19

1,05

-0,14

-11,91

 

Анализ, представленный в таблице 3, показывает значение коэффициента Бивера ниже нормативного на протяжении 3-х лет.

За 2020 год коэффициент Бивера составляет 0,14, что указывает на низкую стабильность в анализируемом периоде. Полученный коэффициент рентабельности свидетельствует о том, что компания получила доход, который равен 5,44% от активов. Финансовый леверидж составил 39,43%, и это говорит о том, что около 39,43% общего капитала компании представлено заемными средствами. Компания в 2020 году имела умеренный уровень заемных обязательств. Значение коэффициента покрытия активов собственными оборотными средствами показывает, что они покрывают только 17% от общих активов, что является недостаточным для обеспечения финансовой стабильности.

За 2021 год коэффициент Бивера также значительно ниже нормативного значения, рентабельность активов снизилась до -13,38%. Отрицательное значение указывает на то, что компания понесла убытки, превышающие стоимость ее активов. Это - серьезный признак финансовых проблем. Финансовый леверидж увеличился до 41,71%, что указывает на увеличение доли заемных средств в финансировании компании. Значение коэффициента покрытия активов собственными оборотными средствами говорит о недостаточном покрытии активов собственными оборотными средствами (12%), и оно еще ниже, чем в предыдущем году.

Значение коэффициента текущей ликвидности за два года (2020 и 2021) показывает, что компания имеет избыточную ликвидность, она имеет больше текущих активов, чем необходимо для погашения текущих обязательств, что свидетельствует о нерациональном использовании текущих активов.

За 2022 год коэффициент Бивера все еще ниже нормативного значения, но выше, чем за 2021 год. В 2022 году рентабельность активов восстановилась до 4,14%, компания снова начала получать положительный доход от своих активов, однако уровень доходности ниже, чем в 2020 году. В 2022 году финансовый леверидж увеличился до 47,13%, компания стала еще более зависимой от заемных средств в своей финансовой структуре. Такое увеличение может влечь за собой дополнительные финансовые обязательства и повышенный риск.

Значение коэффициента покрытия активов собственными оборотными средствами в 2022 году также свидетельствует о недостаточной ликвидности и неспособности оборотных средств полностью покрыть активы.

Значение коэффициента текущей ликвидности в 1,05 за 2022 год также находится над нормативным значением 1, что указывает на то, что компания все еще обладает достаточной ликвидностью для погашения текущих обязательств, но она немного снизилась по сравнению с предыдущими годами.

Результаты указывают на то, что данные за 2020 и 2021 годы имеют серьезные отклонения от нормативных значений, что может требовать дополнительного исследования и корректирующих мер. В то время как результаты за 2022 год показывают некоторое улучшение, однако, остаются ниже нормативного уровня.

В итоге, мы пришли к выводу, что модель У. Бивера представляет собой полезный инструмент для анализа финансовой устойчивости и оценки вероятности банкротства компаний. Ее преимущества - использование рентабельности активов и возможность делать выводы относительно временных рамок банкротства. Тем не менее, модель имеет свои недостатки, такие как отсутствие обобщенного показателя, представляющего вероятность банкротства, и сложности в интерпретации окончательных результатов.

Согласно современным исследованиям, существуют ограничения в использовании коэффициента Бивера, особенно в различных странах из-за особенностей отчетности. Другой недостаток заключается в том, что модель не предоставляет однозначной оценки финансового состояния организации, так как необходимо анализировать каждый показатель индивидуально [2].

Исследования также подчеркивают недостатки модели У. Бивера, такие как недостаточное внимание к отраслевым атрибутам и размеру компании, проблемы с репрезентативностью выборки, состоящей из компаний банкротов, а также ретроспективный характер метода, что может привести к недостоверным результатам при изменении выборки компаний или анализе других временных интервалов [3]. Учитывая эти ограничения, важно применять модель Бивера в сочетании с другими методами и учитывать контекст и особенности каждой компании при оценке финансового риска.

 

Список литературы:

  1. Блажевич О. Г., Карачун А. И., Сулейманова А. Л. Сравнительный анализ и применение методов прогнозирования банкротства // Бюллетень науки и практики. — №5 (18). – 2017. – [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL:https://sciup.org/sravnitelnyj-analiz-i-primenenie-metodov-prognozirovanija-bankrotstva-14111580 (дата обращения 8.11.2023)
  2. Бойко И. П. Методы прогнозирования несостоятельности: проблемы и перспективы // Российское предпринимательство. – 2017. – Т. 18, № 8. – С. 1313-1326
  3. Демешев Б.Б., Тихонова А.С. Динамика прогнозной силы моделей банкротства для средних и малых российских // Управление риском– 2019. – № 12–1. – С. 125–134
  4. Жутаева Е.Н., Левкина М.Ю., Павлова А.А. Диагностика риска банкротства субъектов хозяйствования: зарубежная и российская практика // Проблемы современных экономических, правовых и естественных наук в России – синтез наук в конкурентной экономике: сб. ст. по материалам VIII МНПК. - 2019. С. 225–230.
  5. Илясов В.А. Обзор модели прогнозирования банкротства, разработанной У. Бивером // Аллея Науки.- 2020.- №10(49). [электронный ресурс] - Режим доступа. – URL:https://alley-science.ru/sovremennaya_nauka_i_ee_razvitie (дата обращения 07.11.2023)
  6. Рыгин В.Е. Разработка методического инструментария оценки и управления риском банкротства промышленных предприятий (на примере предприятий металлургической отрасли) // автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук – М.: ООО «Петроруш».- 2014.- 28 с.
Удалить статью(вывести сообщение вместо статьи): 
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий