Методы прогнозирования банкротства и рейтинговой оценки финансово-экономического состояния предприятия

Сеть успешно работает до тех пор, пока существенно не изменится реальная модель отображаемого явления (например, в случае форс-мажорного обстоятельства, информация о котором или аналогичном ему никогда не предъявлялась сети при обучении). Тогда сеть может быть дообучена с учетом новой информации, при этом предыдущая информация не теряется, а обобщается с вновь поступившей. Нейронная сеть имеет такую адаптивную систему, что при «повреждении» части весовых коэффициентов после дообучения она восстанавливает все свои свойства.

Анализ применимости методов прогнозирования банкротства к российским предприятиям.

Оценка финансового состояния предприятий и установления неудовлетворительной структуры баланса довольно просты в применении и используют информацию, доступную для внешнего пользователя. Но значения коэффициентов текущей ликвидности и обеспеченности собственными оборотными средствами взяты из мировой учетно-аналитической практики. Эти значения очень жесткие и вряд ли подходят для большинства отечественных предприятий.

Методические рекомендации по проведению экспертизы о наличии (отсутствии) признаков фиктивного или преднамеренного банкротства также просты в применении и используют информацию, доступную для внешнего пользователя. Но при этом они не решают основной задачи: определения - банкрот предприятие или нет.

Применение нейрокомпьютеров для прогнозирования банкротства показывает неплохие результаты, но страдает теми же проблемами, что и метод дискриминантного анализа. При значительном изменении внешней среды или типа предприятия для получения точных данных систему придется переучивать, что потребует использование экспертов. Также потребуются квалифицированные специалисты, способные отличать значительные изменения внешней среды предприятия от незначительных.

Методы рейтинговой оценки финансово-экономического состояния предприятия.

Существует несколько подходов и методов получения рейтинговой оценки кризисного состояния предприятия. Их авторы пытаются найти ограниченное количество показателей, по которым можно было бы сулить о состоянии предприятия, приближенного к кризисному состоянию,

Первая методика. Наиболее простой представляется методика рейтинговой оценки, основанная на использовании только коэффициентов ликвидности и коэффициента финансовой независимости (Кфн), который можно рассматривать как аналог коэффициента соотношения заемных и собственных средств

Нормативное значение ЛГН, обеспечивающее достаточно стабильное положение предприятия в глазах инвесторов и кредиторов, определяется величиной 0,5-0,6.

Эта методика наиболее часто употребляется банками для определения кредитоспособности предприятий-заемщиков.

В зависимости от величины коэффициентов ликвидности и коэффициента независимости все заемщики распределяются на три класса кредитоспособности.

Оценка кредитоспособности заемщика может быть сведена к единому показателю - рейтингу заемщика. Рейтинг определяется в баллах. Сумма баллов рассчитывается путем умножения классности (1, 2, 3) любого показателя на долю предприятия - 30, 20, 30 и 20%, что в совокупности составляет 100%.

В соответствии с этой методикой к 1-му классу относятся заемщики с суммой баллов от 100 до 150, ко 2-му классу - от 151 до 250 баллов, к 3-му классу - от 251 до 300 баллов.

С предприятиями каждого класса кредитоспособности банки по-разному строят свои кредитные отношения. Предприятиям 1-го класса кредитоспособности коммерческие банки могут открывать кредитную линию, выдавать в разовом порядке банковские (без обеспечения) ссуды с установлением во всех случаях более низкой процентной ставки, чем для всех остальных заемщиков. Кредитование предприятий 2-го класса осуществляется банками в обычном порядке, т.е. при наличии соответствующих форм обеспечительских обязательств (гарантий, залога, поручительств, страхового полиса). Процентная ставка зависит от вида обеспечения.