Основные методы диагностики

Оценку вероятности банкротства можно провести с помощью финансового анализа, который позволяет выяснить, в чем заключается конкретная «болезнь» экономики предприятия и дает возможность продумать и реализовать меры по выходу из кризисной ситуации.

Для диагностики вероятности банкротства используется несколько подходов, основанных на применении:

1) анализа обширной системы критериев и признаков;

2) ограниченного круга показателей;

3) интегральных показателей, основанных на использовании:

а) скоринговых моделей;

б) многомерного рейтингового анализа;

в) мультипликативного дискриминантного анализа и др.

1) Анализ обширной системы критериев и признаков основан на использовании системы формализованных и неформализованных критериев.

К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный подходы, а к недостаткам – более высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, информативный характер, рассчитанных показателей, субъективность прогнозного решения.

2) Использование ограниченного круга показателей основано на оценке и прогнозировании удовлетворительности структуры баланса или других показателей в первую очередь, характеризующих финансовое состояние.

Основное достоинство такого алгоритма его простота и соответствие действующему законодательству о банкротстве предприятий, возможность осуществления расчетов на базе внешней отчетности, наглядность результатов. К основному недостатку относят то, что эти критерии не выделяют из всего множества предприятий, те, которым реально грозит банкротство.

В Российской экономике на основе этих критериев неплатежеспособности могут быть признаны несостоятельными практически 80% предприятий любой отрасли.

3) Использование интегральных показателей основано на построении различных моделей, позволяющих получать более точные результаты расчета влияния факторов на результативный показатель.

К достоинствам данного подхода следует отнести возможность получения однозначной оценки на основе исследования многообразных факторов, к недостаткам – более сложный расчет по сравнению с предыдущими подходами и необходимость дополнительной информации (больший ее объем необходимый для построения моделей).