Статья:

Современные методы моделирования интегральной оценки вероятности банкротства банковских систем

Конференция: XLIV Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: общественные и экономические науки»

Секция: Экономика

Выходные данные
Туманов Е.Е. Современные методы моделирования интегральной оценки вероятности банкротства банковских систем // Молодежный научный форум: Общественные и экономические науки: электр. сб. ст. по мат. XLIV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 4(44). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_social/4(44).pdf (дата обращения: 20.08.2018)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

Современные методы моделирования интегральной оценки вероятности банкротства банковских систем

Туманов Евгений Евгеньевич
студент, АНО ВО «Российский новый университет», РФ, г. Москва
Епихина Галина Михайловна
научный руководитель, канд. экон. наук, доц., АНО ВО «Российский новый университет», РФ, г. Москва

 

Предложена интегральная модель диагностики банкротства отечественных предприятий – производителей керамической плитки и плит, разработанная на основе регрессионного анализа. Адаптирован метод нечетких множеств для оценки вероятности банкротства исследуемого предприятия.

В рыночной экономике любой страны банковские системы играют очень важную роль. В зависимости от уровня банковского учреждения, а это Национальный банк или коммерческий, последний выполняет соответствующие функции, общими из которых являются такие как:

·     аккумуляция и хранение резервов кредитных учреждений,

·     хранение и проведение операций с золотовалютными запасами и резервами,

·     денежно-кредитное регулирование экономики, хранение ценностей, предоставление кредитов и т. д.

В зарубежной и отечественной практике существуют различные подходы диагностики банкротства предприятия, формы, инструменты её проведения и нормативно-правовое обеспечение.

Вопросами оценки вероятности банкротства предприятия занимались такие ученые, как Э. Альтман, Р. Лес, Спрингейт, Г. Давыдова и А. Беликов, Р. Сайфулин и Г. Кадыков, А. Терещенко и др.

Однако, несмотря на существование многочисленных методов диагностики банкротства предприятий, остается нерешённым ряд проблем, которые затрудняют возможность использования существующих моделей для оценки вероятности банкротства отечественных предприятий.

Именно поэтому целью исследования является совершенствование методов интегральной оценки вероятности банкротства предприятия.

Расхождения в результатах оценки вероятности банкротства предприятия связаны с временным несоответствием, что требует применения моделей в том периоде времени, когда они были разработаны, или с незначительным сроком опоздания. Несоответствие объекта оценки, предусматривает применение этих моделей для оценки вероятности банкротства предприятий, соответствующих параметрам выборки, используемой для создания моделей. Это требует точного соответствия методических приёмов оценки показателей, которые были использованы учёными [3, с. 38–39]. Учитывая это, предложена модель диагностики банкротства предприятия, которая позволяет минимизировать указанные недостатки.

Начальным этапом построения модели оценки вероятности банкротства предприятия является формирование двух выборочных совокупностей предприятий:

· первую группу составляют предприятия, которые находятся в финансовом кризисе или в отношении которых возбуждено дело о банкротстве,

· вторую – финансово устойчивые предприятия.

В качестве объекта исследования выступает финансовая отчетность 37 отечественных предприятий – производителей керамической плитки и плит. На основе экспресс-анализа финансового состояния и данных о возбуждении дела о банкротстве предприятия было отнесено к двум указанным группам и присвоено значение интегрального показателя 0 для предприятий, находящихся в финансовом кризисе и 1 для финансово устойчивых предприятий.

Качество диагностики банкротства предприятия определяется, прежде всего, набором показателей, используемых при анализе, поэтому следующим этапом построения модели является определение набора коэффициентов-индикаторов финансового кризиса. Сложившаяся система показателей должна отвечать следующим условиям: адекватность системы показателей задачей диагностики; возможность четкого определения алгоритма расчета коэффициентов; охват всех аспектов деятельности предприятия [1; 4]. Учитывая это, формирование системы показателей было осуществлено на основе базового набора из 24 показателей, характеризующих ликвидность, финансовую устойчивость, деловую активность и рентабельность предприятия.

Выполнение вышеуказанных функций связано с соответствующими рисками. При этом на возникновение последних влияют, как внешние факторы, к которым относят политические, социально-экономические и регионально-отраслевые, так и внутренние, а именно финансовые, организационные и функциональные факторы. В современных условиях банки должны учитывать и рассчитывать влияние как внешних, так и внутренних факторов риска, эффективно использовать свои ресурсы, методы управления рисками и пути их минимизации [5, с. 40].

Оценка рисков – это, в общем случае, процесс определения вероятности возникновения факторов риска, определенных событий или ситуаций, способных негативно повлиять на развитие объекта и достижения запланированных результатов.

Использование современных методов моделирования позволяет получить соответствующие показатели, с помощью которых можно придать количественную оценку рискам. К основным методам оценки рисков относятся:

· Статистические, суть которых заключается в определении вероятности возникновения потерь на основе статистических данных предыдущего периода и установлении области (зоны) риска, коэффициента риска и т. д.;

· Аналитические, которые позволяют определить вероятность возникновения потерь на основе математических моделей;

· Метод экспертных оценок, который представляет собой комплекс логических и математико-статистических методов и процедур по обработке результатов опроса группы экспертов, причём результаты опроса являются единственным источником информации.

Количественные факторы для оценки вероятности банкротства предприятия были выбраны те, что и для дискриминантной модели, на основе их статистической значимости. Из качественных показателей избран уровень маркетинга и технико-технологического обновления, которые имеют самую высокую значимость среди исследуемой системы показателей. Благодаря постоянной модернизации и отслеживанию потребностей потребителей удается поддерживать лидирующие позиции на отечественном рынке, быть главным экспортером керамической плитки в Российской Федерации и увеличивать объемы экспорта в страны СНГ и Европы.

Весовые коэффициенты показателей, используемых при оценке вероятности банкротства предприятия, определенные по правилу Фишберн, приведены в табл. 1.

Таблица 1.

Весовые коэффициенты показателей, используемых при оценке вероятности банкротства предприятия, определенные по правилу Фишберн

Коэффициент автономии

0,1071

Коэффициент обеспеченности запасов и затрат собственным оборотным капиталом

0,1071

Коэффициент текущей ликвидности

0,1071

Коэффициент оборачиваемости активов

0,1071

Коэффициент рентабельности имущества

0,1071

Уровень маркетинга

0,2143

Уровень технико-технологического обновления

0,25

 

Наибольшую значимость имеет уровень технико-технологического обновления и уровень маркетинга. Финансовые показатели имеют одинаковую значимость, поскольку необходимыми условиями стабильного функционирования предприятия является одновременное поддержание ликвидности и платежеспособности, финансовой устойчивости и прибыльности деятельности.

Уровни показателей для оценки вероятности банкротства предприятия определены путем отнесения текущих значений показателей в нечетких подмножествах, границы которых определяются экспертным методом исходя из среднеотраслевых и нормативных значений показателей.

Опираясь на полученные результаты можно сделать вывод, что практически все модели, которые были использованы для оценки банкротства банковских учреждений объективно и детально описывают деятельность предприятия. При этом наиболее обьективнийшой является оценка, полученная с помощью многопараметрических моделей.

Таким образом, проведенное моделирование прибыльности и оценки риска банкротства банковского сектора позволяет спрогнозировать ожидаемую прибыль и оценить риск банкротства на соответствующую перспективу.

 

Список литературы:
1. Гребеников А. Дискриминантные модели диагностики неплатежеспособности предприятий машиностроительной отрасли / А.Гребеников, К. Соломянова-Кирильчук // Финансы. – 2012. – № 12. – С. 129–137.
2. Иванова М. Сравнение методов диагностирования банкротства – [Электронный ресурс] / В. Иванова, Д. Потемкин // Экономическое пространство. – 2009. – № 31. – Режим доступа: http://www.nbuv.gov.ua/Portal/Soc_Gum/Ekpr/2009_31/Zmist/17.pdf.
3. Ивченко И.Ю. Моделирование экономических рисков и рисковых ситуаций. Учебное пособие. – М.: Центр учебной литературы, 2013. – 344 с.
4. Недосекин А. Новый комплексный показатель оценки финансового состояния предприятия – [Электронный ресурс] / А. Недосекин, А. Максимов. – Режим доступа: http://www.vmgroup.ru/Win.htm.
5. Терещенко А. Дискриминантные модели интегральной оценки финансового состояния предприятия / А. Терещенко // Экономика. – 2013. – № 8. – С. 38–44.