Моделі прогнозування банкрутства аптек

З метою своєчасного виявлення тенденцій формування незадовільної структури балансу у прибутково працюючого суб'єкта підприємницької діяльності і вжиття попе­реджувальних заходів, спрямованих на запобігання банкрутству, доцільно проводити систематичний експрес-аналіз фінансового стану аптек (фінансовий моніторинг) за допомогою коефіцієнта Бівера.

Коефіцієнт Бівера(Кб) розраховується, як відношення різниці між чистим при­бутком і нарахованою амортизацією до суми довгострокових і поточних зобов'язань, за формулою:

 

де Ф220 і Ф260 - чистий прибуток і амортизація, наведені у рядках 220 і 260 форми № 2 “Звіт про фінансові результати” відповідно;

П480 і П(;20 - довгострокові і поточні зобов'язання (підсумки розділів III і IV), наведені у рядках 480 і 620 форми № 1 “Баланс”.

Ознакою формування незадовільної структури балансу є фінансове становище аптеки, у якої протягом тривалого часу (1,5-2 роки) коефіцієнт Бівера не перевищує 0,2, що відображає небажане скорочення частки прибутку, яка скеровується на розвиток виробництва. Така тенденція у кінцевому випадку призводить до незадовільної струк­тури балансу, коли аптека починає працювати в борг.

Оцінка кризових симптомів у діяльності аптек і діагностування можливості фінансо­вої кризи здійснюються задовго до прояву її явних ознак. Ключовим моментом антикризового індикативного планування діяльності є визначення схильності аптеки в цілому та її структурних підрозділів до банкрутства. Прогнозування банкрутства - важлива ділянка фінансової роботи будь-якого підприємства. Відомі моделі прогнозування бан­крутства суб’єкта підприємницької діяльності запропоновані Альтманом, Спрінгейтом та іншими. Ці моделі передбачають розрахунок відповідних коефіцієнтів, на основі яких можна визначити фінансовий стан, виявити імовірність його погіршення та передбачити можливість виникнення банкрутства з певною імовірністю.

Однією з найпростіших моделей прогнозування можливості банкрутства є 2-фак торна модель Альтмана,яка базується на двох ключових показниках - коефіцієнті поточної ліквідності Кп і показникові частки позикових коштів Кз:

 

де Z - коефіцієнт Альтмана;

Кп - коефіцієнт покриття;

Кз - питома вага позикових коштів у пасивах аптеки.

Перший з наведених вище показників характеризує ліквідність, а другий - фінан­сову стійкість аптеки. Якщо результат виявляється негативним, то вірогідність банкрут­ства невелика. Позитивне значення 1. вказує на високу імовірність банкрутства.

Слід мати на увазі, що дана модель розроблена для США, а в Україні інші темпи інфляції, інші цикли макро- та мікроекономіки, інший податковий тиск. В силу цього 2- факторна модель не може забезпечити всебічну оцінку фінансового стану аптеки, а тому можливі значні відхилення прогнозу від реальності.

Більш інформативною є 5-факторна модель Альтмана,запропонована у 1968 році. Це модель, де факторами є окремі показники фінансового стану аптеки:

 

де Z- інтегральний показник рівня загрози банкрутства;

X, - відношення власного оборотного капіталу до суми всіх активів аптеки;

Х2- відношення нерозподіленого прибутку до суми всіх активів;

Х3 - рівень доходності активів;

Х4 - коефіцієнт фінансового ризику;

X. - коефіцієнт оборотності активів (формули для розрахунку наведених показ­ників наведені у додатку).

Значення одержаного інтегрального показника трактується наступним чином: до 1,8 - вірогідність банкрутства дуже висока; від 1,81 до 2,7 - вірогідність банкрутства висока; від 2,71 до 2,99 - можливе банкрутство; 3 і більше - вірогідність банкрутства дуже низька.

Модель Спрінгейтапобудована на підставі дослідження впливу певних фінансових показників:

 

де Z- інтегральний показник рівня загрози банкрутства;

X1 - обіговий капітал / загальна вартість активів (валюта балансу);

Х2 - прибуток до сплати податків / загальна вартість активів;

Х3- прибуток до сплати податків / короткотермінова заборгованість;

Х4 - обсяг продажу / загальна вартість активів (валюта балансу).

Якщо Z< 0,862, то підприємство є потенційним банкрутом

Ця модель теж не може вважатись ідеальною для застосування, оскільки на час ЇЇ створення вона давала лише 92 % вірогідність правильного прогнозу стосовно банкрут­ства підприємства. З кожним роком ця вірогідність все більше зменшується і зараз є досить низькою. Тому користування цією моделлю в наш час є справою досить ризико­ваною.

Подібні труднощі прискорили розробку універсальної дискримінантної функції, на основі вже існуючих досягнень, яку пропонує Поддєрьогін:

 

де Z - інтегральний показник рівня загрози банкрутства;

X, - обігові кошти/зобов’язання;

Х2 - валюта балансу / зобов’язання;

Х3 - прибуток / валюта балансу;

Х4 - прибуток / дохід від реалізації;

Х5 - обіговий капітал / дохід від реалізації;

Х6 - дохід від реалізації / валюта балансу.

Якщо 1 > 2 - підприємство є фінансовостійким; при 1 < 1 < 2 у підприємствах порушено фінансову рівновагу (фінансову стійкість), але йому не загрожує банкрут­ство за умови переходу на активне управління; коли 0 < 2 < 1 - підприємству загрожує банкрутство, якщо воно не здійснить санаційних заходів; якщо 1 < 0 - підприємство є напівбанкрутом.

Отже, якими б привабливими не видавались західні пропозиції з питань прогнозу­вання банкрутства, не слід їх сприймати як ідеал для застосування, оскільки економічні умови розвитку західних і вітчизняних підприємств незрівнянні. Тому впровадження відомих моделей для прогнозування банкрутства українських підприємств потребує доскональних змін застосовуваних показників, використання нових факторів впливу на фінансовий стан, інших показників, які б відображали реальний стан сучасної еконо­міки. Сьогоденні умови розвитку вітчизняних підприємств вимагають розробки дієвих власних моделей прогнозування банкрутства, які б враховували особливості економіч­них зрушень на вітчизняному ринку.

Рух до кризового стану починається в момент виникнення кумулятивного зростання величини відхилення тих чи інших показників, які характеризують стан зовнішнього та внутрішнього середовища функціонування фірми від довготермінових тенденцій динаміки цих показників. Наприклад, якщо обсяг продажу товару коливається в межах ± 3 % середньомісячної величини, а наступного місяця впав на 10 % і негативна тенден­ція наростає, то маємо вже певні симптоми кризового стану.