-НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ УКРАЇНИ

«КИЇВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ

імені Ігоря Сікорського»

Факультет менеджменту та маркетингу

Кафедра математичного моделювання економічних систем

ДО ЗАХИСТУ ДОПУЩЕНО: Завідувач кафедри ММЕС

__________ _____________

(підпис) (ініціали, прізвище)

«___»_____________20__ р.

Дипломна робота на здобуття ступеня бакалавра

з напряму підготовки 6.030502 «Економічна кібернетика»

на тему: «Економіко-математичне моделювання стану підприємства на межі

банкрутства»

Виконала:

студентка 4 курсу, групи УК-42

Самойленко Анна Дмитрівна ____________ (підпис)

Керівник:

доц., к.ф.-м.н., доц.Рисцов І.К. ____________ (підпис)

Рецензент:

проф., к.е.н., проф. Довгань Л.Є. ____________ (підпис)

Засвідчую, що у цій дипломній

роботі немає запозичень з

праць інших авторів без

відповідних посилань

Студент _____________

(підпис)

Київ – 2018 року

Національний технічний університет України

«Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Факультет менеджменту та маркетингу

Кафедра математичного моделювання економічних систем

Рівень вищої освіти – перший (бакалаврський)

Напрям підготовки 6.030502 «Економічна кібернетика»

ЗАТВЕРДЖУЮ:

Завідувач кафедри ММЕС __________ _____________

(підпис) (ініціали, прізвище)

«___»_____________20__ р.

ЗАВДАННЯ

на дипломну роботу студенту Самойленко Анни Дмитрівни

1.Тема роботи: Економіко-математичне моделювання стану підприємства на

межі банкрутства

керівник роботи Рисцов Ігор Костянтинович доц., к.ф.-м.н., доц.

затверджені наказом по університету від « 11» січня 2018р. № 25-с.

2. Термін подання студентом роботи « 12» червня 2018р

3. Вихідні дані до роботи: статистичні щорічники, публікації, статті із

журналів, закони України, постанови уряду, монографії, нормативні матеріали.

4. Зміст роботи: огляд моделей визначення ризику банкрутства, дослідження

фінансової стійкості підприємства чорної металургії "АЗОВСТАЛЬ" та такого

економічного явища як банкрутство. Побудова та аналіз динаміки показників

фінансової стійкості компанії та зміни у структури активів і пасивів. Аналіз

ймовірність настання банкрутства організації в періоді з 2010 по 2017 роки за

допомогою моделі Хайдаршиної.

5. Перелік ілюстративного матеріалу (із зазначенням плакатів, презентацій

тощо): презентація.

6. Дата видачі завданнянаказ № 25-с від « 11» січня 2018 року.

Календарний план

№

з/п

Назва етапів виконання

дипломної роботи

Термін виконання

етапів роботи Примітка

1 Огляд існуючого матеріалу, публікацій,

статей за тематикою

01.02.18-17.02.18

2 Дослідження динаміки кількості збиткових

підприємств в Україні

17.02.18-23.02.18

3 Збір та оформлення в графіки та таблиці

статистичної інформації

23.02.18-13.02.18

4 Визначення та класифікація видів моделей

оцінки ризику банкрутства

13.02.18-28.03.18

5 Порівняння результатів визначення ризику

банкрутства реальних підприємств із

застосуванням моделей різних видів

28.03.18-15.04.18

6 Аналіз ймовірності настання банкрутства

підприємства ―АзовСталь‖ за допомогою

моделі Хайдаршиної

15.04.18-23.04.18

7 Дослідження коефіцієнтів фінансової

стійкості для підприємства ―АзовСталь‖

23.04.18-05.05.18

8 Структурно-динамічний аналіз активів та

пасивів підприємства

05.05.18-10.05.18

9 Написання програми на мові С++ для

реалізації аналізу фінансового стану

підприємства за допомогою моделі

Хайдаршиної та коефіцієнтів

10.05.18-24.05.18

10 Оформлення висновків та надання

рекомендацій щодо антикризового

управління підприємством

24.05.18-31.05.18

Студентка ____________ Самойленко А.Д.

(підпис)

Керівник роботи ____________ Рисцов І.К.

(підпис)

РЕФЕРАТ

В даній дипломній роботі об’єктом дослідження є підприємство

металургійного сектору економіки ПАТ ―АзовСталь‖, а предметом є фінансовий

стан організації та таке економічне явище як банкрутство.

Метою роботи є апробація моделей визначення ризику банкрутства на

українських підприємствах, дослідження стану підприємства за допомогою

різних економічних показників та визначення антикризового управління для

покращення стану компанії.

Теоретико-методологічну основу роботи становлять моделі вітчизняних

тазарубіжних для аналізу стану підприємства та ймовірності настання

банкрутства. Для досягнення поставленої мети було використано наступні

методи дослідження : табличний – для представлення результатів

характеристики ризику банкрутства аналізованих підприємств; метод аналізу –

для визначення особливостей застосування та властивостей моделей в умовах

перехідної економіки; теоретичне узагальнення – для обґрунтування переліку

фінансових показників та факторів, що відображають дійсний стан

підприємства.

Обсяг дипломної роботи складає 86 сторінок. У складі дипломної роботи:

26 ілюстрацій, 14 таблиць, 4 додатки, 42 бібліографічних найменувань.

Проведено порівняльний аналіз трьох моделей банкрутства підприємств,

які адаптовані під підприємства пострадянського простору та враховують

характер основних положень вітчизняного бухгалтерського обліку та аудиту.

Порівняння проведено на прикладі реальних підприємств з трьох різних

галузей економіки України, зважаючи на особливості кожної з них.

Отримані результати вірогідності настання банкрутства за період з 2010

по 2017 роки показали досягнення критичного стану на підприємстві в 2013 та

2015 роках. Також стан підприємства був досліджений за допомогою

коефіцієнтів фінансової стійкості, періоди, коли показники виходили за межі

допустимих значень, співпадають з періодами порушення фінансової стійкості

організації та високої ймовірності банкрутства. Аналіз стану підприємства за

допомогою моделі Хайдаршиної та економічних показників дозволив визначити

шляхи застосування антикризового управління компанією.

Ключові слова: банкрутство підприємств, logit-модель, структурно-

динамічний аналіз, фінансові стійкість, модель Хайдаршиної, антикризове

управління, показники стійкості підприємства.

ABSTRACT

In this thesis, the research object is the enterprise of the metallurgical sector of

the economy of "Azovtal", and the subject is the financial condition of the

organization and such an economic phenomenon as bankruptcy.

The purpose of the work is to test the models for determining the risk of

bankruptcy at Ukrainian enterprises, to study the state of the enterprise through

various economic indicators and to identify crisis management to improve the state of

the company.

Theoretical and methodological basis of work are domestic and foreign models

for the analysis of the state of the enterprise and the probability of bankruptcy. To

achieve this goal, the following research methods were used: tabular - to present the

results of the characteristics of the risk of bankruptcy of the analyzed enterprises;

method of analysis - to determine the features of application and properties of models

in a transition economy; theoretical generalization - to substantiate the list of financial

indicators and factors reflecting the actual state of the enterprise.

The volume of the thesis is 86 pages. As part of the thesis: 26 illustrations, 14

tables, 4 annexes, 42 bibliographic titles.

A comparative analysis of the three models of bankruptcy of enterprises,

adapted for enterprises of the post-Soviet area and taking into account the nature of

the main provisions of domestic accounting and auditing. The comparison is made on

the basis of real enterprises from three different branches of the economy of Ukraine,

taking into account the specifics of each of them.

The obtained results of the probability of bankruptcy for the period from 2010

to 2017 showed the achievement of the critical state of the enterprise in 2013 and

2015. Also, the state of the enterprise was investigated using the coefficients of

financial sustainability, periods when the indicators exceeded the permissible values,

coincide with periods of violation of the financial stability of the organization and

high probability of bankruptcy. Analysis of the state of the company with the help of

the model of Khaidarshina and economic indicators allowed to determine the ways of

using anti-crisis management by the company.

Keywords: bankruptcy of enterprises, logit-model, structural-dynamic analysis,

financial stability, model of Khaidarshina, anti-crisis management, indicators of

enterprise stability.

ЗМІСТ

ВСТУП .......................................................................................................................... 9

1 ТЕОРЕТИЧНІ ОСНОВИ ..................................................................................... 11

1.1 Банкрутство та методи його оцінки ............................................................. 11

1.1.1 Економічна сутність банкрутства, фактори та причини ..................... 11

1.1.2 Класифікація методів оцінки ризику банкрутства ............................... 14

1.2 Антикризове управління ............................................................................... 22

1.3 Дослідження статистичних даних................................................................ 27

2 АНАЛІТИЧНО-ДОСЛІДНИЦЬКА РОБОТА ................................................... 37

2.1 Постановка задачі економічної проблеми та математична модель її

розв’язання ............................................................................................................... 37

2.2 Порівняння моделей оцінки ризику банкрутства на практиці ..................... 43

2.3 Аналіз фінансового стану підприємтсва ―Азовсталь‖ .................................. 53

2.3.1 Аналіз фінансового стану за допомогою logit-моделі ............................ 53

2.3.2 Аналіз фінансового стану за допомогою коефіцієнтів ........................... 60

2.3.3 Структурно-динамічний аналіз активів та пасивів підприємства ......... 68

ВИСНОВКИ ................................................................................................................ 71

ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ ПОСИЛАННЯ ......................................................................... 73

ДОДАТОК А. Структура обсягу реалізованої продукції суб’єктів

господарювання за видами економічної діяльності у 2016 році ........................... 78

ДОДАТОК Б. Обсяг реалізованої продукції суб’єктів господарювання за видами

економічної діляьності по роках............................................................................... 79

ДОДАТОК В. Чистий прибуток (збиток) великих та середніх підприємтсва за

видами економічної діяльності ................................................................................. 80

ДОДАТОК Г. Лістинг програмного коду ................................................................ 81

9

ВСТУП

Із настанням світової фінансової та економічної кризи проблема

банкрутства стала однією з найбільш актуальних для України та інших країн

світу. Проблема кризового стану підприємств загострилася на теренах

тривалого процесу адаптації до ринкових умов господарювання, нестабільної

економіки та дефіциту інвестиційних ресурсів.

Основним засобом пристосування вітчизняних товаровиробників до таких

умов є розроблення та впровадження ефективного механізму антикризового

управління, важливе місце у якому займає діагностика поточного стану справ. В

умовах нестабільного зовнішнього середовища перед підприємством постає

завдання проведення постійного моніторингу діяльності, виявлення та оцінки

можливих напрямків розвитку.

Вітчизняна методологія оцінки кризового стану не відповідає сучасним

вимогам господарювання підприємств, а зарубіжний досвід не повною мірою

адаптований до українських законів й основних положень бухгалтерського

обліку та аудиту. Це зумовлює потребу в розробленні вітчизняної моделі

аналізу схильності підприємства до банкрутства, яка б враховувала галузеву

специфіку, стадії розвитку кризи, поточні результати діяльності, давала точну та

об’єктивну оцінку кризового стану, на основі розрахунку ключових індикаторів

і показників.

В Україні досить велика кількість підприємств щороку проходить процедуру

банкрутства, наслідком якої може бути їх ліквідація. Крім того, значна кількість

підприємств знаходиться на межі платоспроможності і працює зі збитками, що

може призвести до банкрутства в майбутньому. Підприємства-банкрути є в

кожному регіоні України, банкрутами стають як малі, так і великі підприємства.

Дана проблема досліджується зарубіжними та вітчизняними

економістами. Науковці розглядають різноманітні методи та способи організації

10

самої діагностики стану підприємства, зокрема у працях Дж.Ольсона, О.

Терещенко,А. Матвійчук, Г. Хайдаршиної, А. Альтмана, Р. Ліса. Більшість з цих

економістів пропонували свої власні моделі визначення ризику настання

банкрутства для підприємств, які знаходились в конкретних економічних

умовах та підпорядковувались певним нормативним актам й системі контролю

функціонування компаній [24].

В даній дипломній роботі об’єктом дослідження є підприємство

металургійного сектору економіки ПАТ ―Азовталь‖, а предметом є фінансовий

стан організації та таке економічне явище як банкрутство.

Метою роботи є апробація моделей визначення ризику банкрутства на

українських підприємствах, дослідження стану підприємства за допомогою

різних економічних показників та визначення антикризового управління для

покращення стану компанії.

Теоретико-методологічну основу роботи становлять моделі вітчизняних

тазарубіжних для аналізу стану підприємства та ймовірності настання

банкрутства. Для досягнення поставленої мети було використано наступні

методи дослідження : табличний – для представлення результатів

характеристики ризику банкрутства аналізованих підприємств; метод аналізу –

для визначення особливостей застосування та властивостей моделей в умовах

перехідної економіки; теоретичне узагальнення – для обґрунтування переліку

фінансових показників та факторів, що відображають дійсний стан

підприємства.

Інформаційну базу дослідження складають офіційні статистичні дані,

закони та нормативні акти органів державної влади України, річна

інформаціяемітентів цінних паперів України, дослідження та публікації

вітчизняних та зарубіжних вчених, що опубліковані в періодичних виданнях та

в мережі Інтернет [19].

11

1 ТЕОРЕТИЧНІ ОСНОВИ

1.1 Банкрутство та методи його оцінки

1.1.1 Економічна сутність банкрутства, фактори та причини

Природно, що, банкрутство підприємств не трапляється раптово – йому

передують певні зміни стану компанії. Можна виділити фактори, які в

загальному випадку впливають на фінансову стійкість підприємств.

Варто звернути увагу на дві надзвичайно важливі передумови

банкрутства підприємств: циклічність розвитку економіки і асиметрія

інформації. Відомо, що економічна система не розвивається по прямій, вона

схильна до циклічних спадів і підйомів. Залежно від цього змінюються і

економічні умови для компаній.

Однак не тільки негативні тенденції можуть призвести до банкрутства, а

й, навпаки, підйом економіки. В такому випадку відбувається посилення

конкуренції, і підприємство не витримує її. При неефективному менеджменті

дані явища можуть погано позначитися на фінансовому стані компанії. Якщо

говорити про інформацію, то справедливо відзначити, що ринок, в якому

знаходиться будь-яка компанія, недосконалий, і кожен учасник має різний за

обсягом, змістом і достовірністю інформацію. Тому, якщо керівництво компанії

не володіє достатньою або достовірною інформацією, то більшість прийнятих

рішень будуть невірними, що в сукупності може загрожувати

неплатоспроможністю[20].

Варто розглянути фактори банкрутства. Внутрішні фактори мають пряму

залежність від діяльності підприємства, а зовнішні – не мають. До зовнішніх

факторів банкрутства підприємств можна віднести такі:

12

Економічні. До них відносяться: економічний стан країни в

загальному (знаходиться вона в кризі чи ні), рівень інфляції, рівень стабільності

фінансової системи, зміна цін на ресурси і кон'юнктура ринку, фінансовий стан

партнерів. Також сюди доцільно віднести ступінь втручання держави в

економіку.

Інституційні. На стійкість компанії можуть впливати стабільність

суспільства, зовнішня політика держави і її зміна, зміна законодавства щодо

банкрутства та підприємництва, зміна політичного режиму, в цілому правове та

інституційне регулювання економіки державою. Також в цю групу можна

віднести посилення конкуренції, розширення частки ринку, розвиток технологій

і їх впровадження, зміна бар'єрів при вході на ринок і виходу з нього. Так,

наприклад, освоєння нових технологій може нести величезні збитки компанії в

тому випадку, якщо без них неможливо надалі продовжувати свою діяльність на

тому ж рівні і зберігати конкурентоспроможність. Або ж, навпаки, може

відбуватися зниження інноваційного потенціалу, який виражається в нестачі

відповідного обладнання.

Соціальні. Це чисельність і склад населення, рівень добробуту,

культура, обсяг споживання і попит, традиції. Все це скоріше опосередковано

впливає на фінансове стан підприємств. Наприклад, зміна демографічної

ситуації може збільшити або зменшити попит на продукцію, що позначиться на

результатах роботи компанії. А якщо спостерігається негативна тенденція, то

стан компанії може погіршитися в динаміці. Також скорочення населення може

призводити до дефіциту трудових ресурсів, що теж не покращить становища

компанії [21].

Внутрішні чинники банкрутства підприємств можна розділити на

операційні і фінансові. Основними факторами операційного характеру, які

знижують стійкість компанії, є:

неефективна виробничо-комерційна діяльність;

13

низький технологічний рівень виробництва і

нераціональне використання ресурсів і, як наслідок, висока

собівартість продукції;

наднормативні залишки незавершеного виробництва і готової

продукції,

зниження оборотності капіталу і виникнення дефіциту грошовий

коштів.

Також до групи операційних факторів можна віднести ті, що пов'язані з

відсутністю ефективної системи управління фінансовим циклом підприємства:

зокрема, ненадійні дебітори. У таких випадках може виникати «ланцюгове

банкрутство», коли через неспроможність дебіторів їх постачальники також

стають банкрутами. Головним фінансовим фактором є відсутність чіткої

фінансової стратегії розвитку підприємства або її неефективність. У цю ж групу

можна віднести залучення фінансових коштів на невигідних умовах і зниження

рентабельності; різке зростання запасів у порівнянні з продажами, що веде до

потреби в залученні додаткових короткострокових позикових коштів і

виникненню загрози банкрутства.

Достовірно невідомо, які саме чинники призводять до банкрутства - тут,

варто враховувати особливості кожної компанії. Однак виділяють таку

залежність - всі фактори, беззаперечно, взаємопов'язані, причому внутрішні

підсилюють дію зовнішніх [30].

Арбітражні керуючі, в свою чергу, виділяють кілька причин, найбільш

поширених, за якими відбувається банкрутство підприємств. До них відносять

такі:

1. Неефективна кредитна політика підприємства. Тут варто розглянути

дві ситуації. Перша пов'язана з довгостроковими запозиченнями. Наприклад,

компанія може брати кредит на покупку устаткування або будівництво будівлі

14

під завищені відсотки, але наявних коштів не вистачає на погашення відсотків і

самого тіла кредиту.

Іншим прикладом може служити ситуація, коли підприємство вкладає

позикові кошти в ризикові інвестиційні проекти. В результаті невдачі проекту,

компанія потрапляє в скрутний фінансовий стан.

2. Неефективна комерційна політика. В цьому випадку утворюються

на складі запаси матеріалів, що не використовуються, без збільшення обсягу

виробництва. Іншим варіантом є закупівля матеріалів за завищеними цінами. У

підсумку ціна готової продукції збільшується, попит падає, з'являються

надлишки на складі, від яких вчасно не позбавляються.

3. Неефективна політика надання комерційного кредиту. Тут перш за

все, варто відзначити збільшення термінів надходження оплати від покупця, в

результаті чого утворюється величезна дебіторська заборгованість, зменшується

обсяг оборотних коштів, і підприємство змушене брати додаткові кредити, щоб

розплатитися по короткострокових зобов'язань[31].

1.1.2 Класифікація методів оцінки ризику банкрутства

Побудова моделі, що є багатофакторною, досі залишається проблемною

для української економіки через нестабільність і недосконалість нормативно-

законодавчої бази, низьку якість та ступінь інформативності фінансово-звітної

документації, необ’єктивні статистичні дані та їх обмеженість стосовно

потенційних банкрутів. Як наслідок, більшість чинників, що впливають на

економічну стійкість підприємства, залишаються недосяжними та не беруться

до уваги під час оцінки стану підприємства.. Крім того, ті моделі, що були

створені за допомогою дискримінантного методу й в використанням

статистичних даних підприємств конкретної країни, можуть бути використані

лише в межах конкретного регіону. Ці моделі можна використовувати як підхід

15

до побудови вітчизняної системи оцінювання ймовірності банкрутства, але

необхідно враховувати особливості макро-, мезо- та мікросередовища.

Варто припустити, що для підприємства і його власників знання

ймовірності настання випадку, коли компанія стане неплатоспроможною, є

вкрай необхідним для планування роботи. Крім цього необхідно ідентифікувати

фактори, які призводять до банкрутства і своєчасно вжити необхідних заходів

щодо виправлення кризової ситуації, що склалася в компанії. Для цього, а також

в інтересах інших осіб, перш за все кредиторів підприємства, розроблені різні

моделі прогнозування банкротства.

Зараз існує величезна кількість моделей, як іноземних, так і вітчизняних.

Основа прогнозування банкрутства була закладена в 30-х рр. ХХ ст .: П.

Фіцпатрік, Р. Сміт і А. Вінакора встановили, що значення деяких коефіцієнтів

діючих і неспроможних фірм є відмінними. Перші найбільш значущі роботи по

цій темі були написані в 1960-х рр. такими економістами, як Е. Альтман і У.

Бівер. Однак на початку дослідження даної проблеми та шляхів її вирішення

вченим не вистачало даних. До того ж, для аналізу даних необхідна була висока

кваліфікація аналітика. Пізніше було розроблено безліч моделей, які переважно

ґрунтувалися на одному інтегральному показнику, розрахованому за сукупністю

кількох. з відомих можна виділити моделі Р. Тафлера, Г. Тішоу, Д. Фулмера, Г.

Спрінгейта і інші [25].

Можна по-різному підходити до класифікації методів прогнозування

банкрутства, розділяючи їх на групи, в залежності від критерію. Зрозуміло, що

одні й ті ж методи часто будуть ставитися більш ніж до однієї групи. Можна

виділити такі критерії класифікації:

За характером застосування;

За методом обробки даних;

За аналізованого об'єкта;

За характером базових показників;

16

За цілями;

За кількістю змінних в моделях.

Отже, за характером застосування можна виділити традиційні та

нетрадиційні методи. До найбільш популярних традиційним методів можна

віднести систему фінансових показників, що не об'єднані в регресійному

рівнянні, і моделі, побудовані на основі МДА (мультиплікативний

дискримінантний аналіз). До нетрадиційних методів відносять, наприклад,

метод стохастичного аналізу, нейромережевий аналіз і т. д.

За методом обробки даних виділяють: статистичні та альтернативні

методи. До статистичних методів відносяться дискримінанті моделі, прикладом

яких є моделі Альтмана, Таффлера, Сайфуллина і Кадикова, Зайцевої, і логіт- і

пробіт-моделі (Моделі Ольсона, Леннокса). У даних моделях будується

регресійна залежність на основі вибраних з множини коефіцієнтів ті, які мають

найбільше значення для прогнозування банкрутства. Видаляються ті показники,

що корелюють з іншими, і на основі математичних і економетричних методів

формується інтегральний показник ймовірності банкрутства. До альтернативних

методів можна віднести декомпозиційний аналіз, теорію наближених множин,

багатовимірне шкалування та інші. Серед них окремо виділяють моделі, що

використовують штучний інтелект, до яких відносяться: нейромережеві моделі,

дерева рішень та експертні моделі. Варто відзначити, що в більшості випадків

використовуються класичні статистичні моделі.

За аналізованого об'єкта можна виділити комплексні і фінансові методи.

Комплексні методи не обмежуються оцінкою фінансових показників діяльності

фірми, а також розглядають і інші економічні або неекономічні аспекти

(наприклад, вік компанії). У свою чергу фінансові методи допомагають оцінити

ймовірність настання банкрутства або виникнення труднощів у діяльності

компаній, використовуючи фінансові показники діяльності підприємства. Вони

17

популярні в розвинених країнах, проте можуть не бути точними для країн, що

розвиваються - там більше популярні комплексні методи.

За характером базових показників виділяють ринкові і облікові методи.

Ринкові методи засновані на ринкових характеристиках підприємств, таких як,

наприклад, поточна ринкова вартість боргових зобов'язань, поточна ринкова

ціна акцій, ринкова капіталізація і т.д. Автори даних методів виходять з того,

що «ринок перестає вірити» в ефективність компанії - це і є основна причина

банкрутства, а не втратаплатоспроможності. Облікові методи в основі своїй

спираються на балансові показники, виходячи з того, що саме вони, як правило,

є головною характеристикою, на яку орієнтуються при визнанні боржника

банкрутом. Типовим прикладом подібного методу може служити модель Е.

Альтмана для закритих компаній.

Ще одна класифікація методів прогнозування банкрутства підприємств

запропонована А.В. Бойковою. За цілями вона виділяє: власне, прогнозні

методи, які прокоментовані вище, порівняльні методи та інші. Порівняльні

методи припускають, що необхідно зіставити результати, отримані при

застосуванні різних методичних підходів до прогнозування банкрутства. До

іншим можна віднести ті, які забезпечують теоретичний базис для емпіричних

досліджень, всебічний аналіз існуючих підходів до прогнозування банкрутства,

а також тестування платоспроможності великого спектра підприємств.

Також моделі класифікують за кількістю змінних, що використовують в

моделях, розрізняють однофакторні і багатофакторні моделі. Варто врахувати,

що існують і інші класифікації. Так, можна розрізняти моделі для розвинених

країн і країн, що розвиваються. Перші характеризуються наявністю доступної

інформації для проведення дослідження, існуванням розвиненої теоретичної

бази для проведення аналізу; незначне втручання держави в економіку країн,

існування механізму захисту інвесторів. В країнах, що розвиваються, як

правило, відсутні деякі перераховані вище особливості [22].

18

Мультиплікативний дискримінантний аналіз використовується для

побудови моделей прогнозування банкрутства підприємств, коли є однорідна

вибірка, яку можна розділити і де необхідно визначити якісний параметр, а

саме, Чи є компанія банкрутом чи ні. Відмінною особливістю даного типу

моделей у порівнянні з попереднім є те, що МДА дозволяє розглянути вплив

багатьох факторів на групи спостережень. Також, позитивним моментом є

зниження розмірності простору - поділ на групи перетворює аналіз в

однорозмірний. Е. Альтман стверджує, що найголовнішою перевагою МДА є

комплексність аналізу всіх факторів, а не послідовне їх вивчення [39]. Також

відзначають високу точність прогнозу, простоту застосування, однозначність

інтерпретування і можливість для більшості подібних моделей знайти дані для

прогнозування банкрутства аналізованих компаній.

З недоліків моделей цього типу можна назвати присутність кореляції і

колінеарності між деякими чинниками, що погіршує достовірність отриманих

результатів. Разом з тим це дозволяє відібрати найкращі чинники і спростити

модель без втрати її властивостей. У той же час треба відзначити існування

«сірих зон», тобто інтервалів між граничними значеннями, коли неможливо

зробити однозначний висновок про фінансовий стан компанії. До того ж, як і в

попередньому випадку, при зміні зовнішніх умов: країни, галузі або

економічного середовища в цілому, логіка моделі порушується, що впливає на її

точність. Застосування методу МДА можливо і доцільно при наявності

відносний стабільності зовнішнього середовища і відсутності значних коливань.

Найпростішим прикладом багатофакторної МДА-моделі прогнозування

банкрутства підприємств є двохфакторна, створена Ю. Брігхема і Л. Гапенскі.

Вона враховує вплив двох коефіцієнтів: коефіцієнта поточної ліквідності і

частку позикових коштів у пасивах. Очевидні мінуси даної моделі складаються

в тому, що вона розглядає недостатня кількість факторів. Перевагою її є досить

легке застосування: для розрахунків потрібно лише бухгалтерська звітність. В

19

свою чергу, щоб отримати точний прогноз, дані в звітності повинні бути

достовірними [32].

Іншим типовим, а також історично першим, прикладом МДА-моделі є

п’ятифакторна модель Е. Альтмана. Вона містить п'ять базових показників, які

були обрані з двадцяти двох, запропонованих спочатку експертним способом.

Модель Альтмана була дуже точною, так як точність віднесення компанії до

банкрутів або не банкрутів становила 94%.

Крім цього, досить легко використовувати її для розрахунків, тобто є

рівняння, в яке варто лише підставити дані і порівняти з пороговими

значеннями. Також необхідні дані можна знайти з звітності або інших

доступних для зовнішнього користувача ресурсів. Однак така модель ефективна

для прогнозування банкрутства за 2-3 роки, але якщо прогнозувати на більший

термін, то вона не дасть таких вражаючих результатів. Варто врахувати, що

модель створювалася на основі даних 1946-1965-х рр., а, значить, вона швидше

за все не буде відображати специфіку сучасної економіки. І, природно, це

американська модель, всі дані взяті з звітності американських компаній, і

достовірність прогнозу для компаній з інших країн, в тому числі для

українських, буде свідомо нижче.

Існує й інші версії традиційної Z-моделі Альтмана. Остання модифікація

включала чотири фактори. Спочатку передбачалося, що вона, на відміну від

п’ятифакторної версії, може бути використана для прогнозування банкрутства

не тільки в промислових, але і інших галузях [40].

Інший широко відомої іноземної дискримінантної моделлю є модель

Таффлера, опублікована в 1983 р. Вона була розроблена на основі звітності

британських компаній. В її основі лежить той же принцип, що і в МДА-моделях

Альтмана - відбір значущих чинників і моделювання функції Z.

В цілому, можна сказати, що будь-які з подібних моделей повинні

періодично переглядатися і тестуватися на точність через мінливості

20

економічної кон'юнктури. Незважаючи на це, вони зберігають свою

достовірність протягом довгого часу.

Першу спробу розробки дискримінантної функції, придатної для оцінки

ймовірності банкрутства на українських підприємствах, зробив відомий

український дослідник в області фінансового антикризового менеджменту О.О.

Терещенко.Сутність розробленої моделі полягає у визначенні інтегрального

показника фінансового стану для різних класифікаційних груп підприємств в

залежності від виду їх економічної діяльності.

Модель О.О. Терещенкоіснує у двох варіаціях. Перша — універсальна

модель, яка містить шість показників і побудована на базі даних 850

підприємств з різних галузей економіки. Друга модель складається з десяти

показників і враховує диференціацію підприємств за сферами діяльності [18].

Відмінною рисою методики О.О. Терещенко є незначна зміщеність

оцінок. А саме на скороченні кількості хибного маркування фінансово

неспроможного підприємства як стійкого. Дана асиметричність застосовується

задля захисту інвестора від ризикового вкладення коштів, але, на жаль, знижує

точність самого прогнозу. Іншим суттєвим недоліком цієї моделі є широкий

інтервал невизначеності нормативних оцінок. Однак, незважаючи на зазначені

недоліки, така модель широко використовується в Україні, адже вона

адаптована для вітчизняних підприємств.

Ще однією моделлю розробленою спеціально для Української економіки

є модель Матвійчука. На думку автора переважна більшість українських

компаній декларує низький прибуток чи навіть збитки, щоб уникнути

податкових відрахувань. Проте банківський сектор кредитує такі компанії,

знаючи специфіку ведення бізнесу на пострадянському просторі.

Поширеною є ситуація в розвинутих країнах, коли компанії завищують

свої показники прибутковості задля підвищення привабливості власних акцій,

що розміщенні на фондовому ринку, так. Тому модель, направлена на

21

економіки, що тільки розвиваються, буде враховувати спотворений показник

прибутковості і буде нефункціонуючою для перехідної економіки. Такий

український науковець, як Матвійчук, висловлює думку, що прогнозування

банкрутства для українських підприємств повинно основуватися на інших

показниках [23].

В процесі виведення власної моделі вхідні фактори біли відібрані, всі

вони позбавлені мультиколінеарності та є різноманітними, що дає їм змогу

охопити всі головні групи показників діяльності підприємства. На базі набору

пояснюючих змінних була отримана дискримінантна функція, яка є моделлю

суб’єктивної оцінки вірогідності банкрутства для українських підприємств.

Виходячи з усіх недоліків методу МДА сучасні аналітики вважають за

краще застосовувати логіт-моделі, які відрізняються від попередніх в першу

чергу тим, що в їх основі лежить не лінійна, а логістична регресія. Як зазначає

Ольсон, логіт-модель дозволяє уникнути основних недоліків МДА [33].

Основними перевагою логіт-моделей є те, що не потрібно робити

припущення щодо ймовірності банкрутства і (або) розподілу факторів -

ймовірність точна і варіюється від 0 до 1. Таким чином, логіт-модель оцінює не

тільки приналежність до групи банкрутів, а й імовірність виникнення ризику

неплатоспроможності для компанії. Крім цього, використання логістичної

регресії дозволяє точніше оцінити, як модель в цілому, так і окремі фактори.

Специфічних недоліків логіт-моделі дослідники не виявляють, за винятком

загальних, як для МДА, так і для логіт-аналізу: використання невипадковою

вибірки для побудови моделі, превалювання статистичних критеріїв для відбору

змінних над їх економічним змістом, допущення, що банкрутство - дискретна

подія, а не процес.

Прикладом першої логіт-моделі служить модель Ольсона, яку він

представив в 1980. Варто відзначити, що логіт-моделі користуються на Заході

22

більшою популярністю по порівняно з МДА. Особливістю логіт-моделей є те,

що в процесі їх застосування з’явилась можливість відповісти на такі питання:

які фінансові коефіцієнти є найбільш важливими в процесі

визначення ймовірності банкротства господарюючого об’єкта?

в яких пропорціях треба до уваги дані коефіцієнти?

яким чином модна виявити дані коефіцієнти та їх відношення один до

одного?[41]

В Україні ж цей метод набирає популярність, але не має такого

поширення, а західні моделі і зовсім можуть давати зворотний результат.

Основними причинами подібного є те, що, для побудови використовувалася

вибірка з зарубіжних компаній, у яких, по-перше, спосіб формування фінансової

звітності відрізняється від вітчизняних. Іншою причиною є специфіка умов

бізнесу, перш за все, різна макроекономічна ситуація в країнах: параметри

моделей для різних країн не повинні бути однаковими. Крім того, більшість

моделей є універсальними - вони не містять відмінностей відповідно до галузі.

Однак деякі показники у компаній різних галузей можуть значно відрізнятися,

що ставить під загрозу точність оцінки[34].

1.2 Антикризове управління

Під час таких процесів як розвиток та функціонування компанії певна

ймовірність настання кризової ситуації та небезпеки в цілому буде завжди

присутня. ймовірність кризи. Зрештою, дії, що спричиняють кризу мають

різноманітний характер, так, на приклад, це може бути помилки в стратегіях

управління, послаблення конкурентоспроможності підприємства, коливання

ринкових умов, необхідність модернізації технологій і зміна типу організації,

зміна персоналу та методів управління.

23

На жаль, не можна достовірно передбачити виникнення всіх цих факторів

і тим паче врахувати кожен з них заздалегідь. Тому перед кризою слід

розглядати як закономірний феномен циклічного розвитку організації. На

практиці більшість із причин-факторів все ж таки можна визначити та

врахувати в тій чи іншій мірі. Відтак кризову управління є необхідним та має

нагальну потребу в реалізації.

Основним принципом кризового управління є забезпечення готовності до

кризи, зменшення збитків від неї і у випадку її безпосереднього настання -

визначення та забезпечення позитивних аспектів кризи.

Застосування кризового управління організацією складається з таких

компонентів як прогнозування, моніторинг кризових ситуацій, визначення

першопочаткових ознак кризових явищ. Важливим та необхідними етапом є

створення певного набору дій та методів на випадок настання кризи, що ―готує‖

компанію до таких ситуацій, ця унікальна система має враховувати специфіку,

характер попередників кризи до її появи. Також ця система включає в себе

управління нестійкими кризовими подіями та повинна відповідати за

забезпечення виходу з кризи з мінімальними втратами та збитками.

У той же час є вірогідність того, що стратегія управління ризиками та

свідома мотивація кризи були обрані органами управління підприємством для

того, щоб впровадити інновації в функціонування організації. У цьому випадку

криза стає інструментом управління, засобом для розв’язання проблем

відновлення організації. Але в даному випадку не слід забувати, що такий

процес обов’язково має відбуватися під наглядом та мати чіткий план.

Зовнішні чинники дають характеристику економічному середовищу, в

якому функціонує організація, і від якого залежить напряму. Так, якщо

економіка перебуває в стані кризи, це вплине на стан підприємств, що в ній

знаходяться, але на кожне з них по-різному. Характер та ступінь впливу

залежить від характеру компанії та масштабів її діяльності. Організація може

24

бути публічною, приватною, великою, малою, комерційною, промисловою і так

далі. Існує також залежність від її внутрішнього державно та економічного

потенціалів, професійного управління, персоналу та соціальної атмосфери, що

паную в компанії.

Таким чином, підприємство має змогу протидіяти кризовим явищам, що

надходять ззовні. Практика управління повинна передбачати спеціальний

аналіз, об’єктом якого є дослідження співвідношення внутрішніх та зовнішніх

факторів кризи.

Якщо розглянути ситуацію, коли держава знаходиться в стані кризи. То зі

сторони організацій прослідковувалась різна міра прояву та впливу кризи на неї.

Частина підприємств успішно протистоїть кризовим явищам, інша зазнає

фатальних втрат та знаходиться за крок до зникнення, а певна частина взагалі

отримує одні лише переваги від кризи та використовує їх для

короткострокового процвітання.

Така диференціація у реакції підприємств на макроекономічну ситуацію в

країні пояснюється такими факторами як зростання економічної активності,

наявністю готових заходів антикризового управління та успішним ризиком. Всі

вищеперераховані фактори є внутрішніми, вони знаходяться у протидії до

зовнішніх та за потреби можуть їх знешкодити в певній мірі.

Буває й інша ситуація, коли компанії опиняється в кризовому стані, навіть

під час стабільної економіки в державі. Спричинити же можуть різні конфлікти

соціального чи психологічного характерів, застарілі технології, помилки в

економічній стратегії та прийнятті економічних рішень, неефективний

маркетинг чи загальна організація роботи.

Процес настання кризи я наслідком різноманітних чинників, як

внутрішнього, так і зовнішнього середовища. Логічно, що для того, щоб вчасно

розпочати вживання антикризових методів управління, треба в першу чергу,

побачити індикатори початку кризи. Індикатори поділяться на причини,

25

чинники та симптоми кризи, останні виражаються в динаміці зміни показників,

які характеризують розвиток та ефективність діяльності підприємства. Тому,

можна зробити висновок, що систематичний аналіз коефіцієнтів, що

відображають продуктивності різних факторів та їх ефективність, певною мірою

характеризує міру організації виробництва.

Як сам індикатор, так і тенденція зміни самого фактору, може виступати

симптомом кризи. Тенденція до зміни може враховувати як зміну індикатора

безпосередньо відносно його попередніх значень, так і коливання значень в

його допустимих нормативних межах. Так, наприклад, відсутність регулярної

залежності індикаторів від заданих параметрів чи один від одного, може бути

симптомом розвитку кризи. Тобто на підприємстві повинна відслідковуватись

така залежність: темпи зростання оплати праці мають бути нижчими за темпи

зростання її продуктивності [26].

Для виведення підприємства з кризового становища, можна застосувати

деякі заходи впливу:

– ліквідація підприємства;

– назначення на посаду нового керівника, обирається арбітражним

судом;

– реорганізація підприємства, наприклад, скорочення штабу або

об’єднання з іншою організацією;

– прийняття участі в аукціоні із майном компанії;

– прийняття довірчого управління як керуючого органу;

– залучення інвесторських коштів ;

– примусова приватизація, що має на увазі зміну власника.

Коли постає питання визначення потреби в прийнятті антикризового

управління, дуже важливим є поставлення чіткої мети, це може бути стан

підприємства, якого необхідно досягти у майбутньому завдяки зміні поточного

стану. В залежності від різновиду кризового явища можна використовувати

26

різні методи антикризового управління, вони можуть застосовуватися як до

самого кризової явища, так і до окремих параметрів кризової ситуації.

Методи управління можна поділити на тактичні та стратегічні, перші

мають на меті швидке покращення значень фінансових коефіцієнтів та

зменшення втрат від кризи безпосередньо. До них можна віднести санацію, що

має на меті відновлення платоспроможності та ліквідності організації, вона

містить систему заходів такого характеру: соціального, організаційного,

виробничо-технічного та фінансово-економічного, які спрямовані на зміну

структури активів та пасивів компанії.

Іншими методами є моніторинг та контролінг, що відповідають за вчасне

виявлення кризових явищ та проводиться за допомогою оцінки, прогнозу

навколишнього середовища організації та координації проведення виробничих

програм відповідно до плану.

Ще одним методом є даунсайзинг, що відповідає за зменшення

собівартості продукції та постійних витрат, що досягається шляхом

скороченням виробничих потужностей та персоналу відповідності до поточного

попиту [5].

Другий тип методів – стратегічний, є заходом тривалої дії, тому його

результати відчуваються з часом і впливають на такі якісні показники як

інноваційність, конкурентоспроможність та інвестиційну привабливість.

Ліквідація є найбільш радикальною зміною, що завершується припиненням

діяльності організації (зняття з обліку, виключення з реєстрів) задля

задоволення вимог кредиторів.

Регуляризація є більш легким та спокійним методом і передбачає

створення автоматизованого обліку, системи фінансового планування та

контролю, що зможе впоратись із успішним виходом на міжнародний ринок.

Широко використовуваним стратегічним методом є об’єднання компаній задля

розподілу вигід та, відповідно, ризиків від злиття. Процес може бути як

27

приєднання одного підприємства до головного та його підпорядкування або

рівноправне об’єднання та сумісний контроль власників над активами обох

компаній.

Диверсифікація також включає в себе процес об’єднання, але в межах

одного підприємства, так може відбутися злиття різних стадій виробництва та

розширення сфери діяльності, результатом якої є скорочення економічних

втрат. Важливим та доречним є використання даного методу при перших

ознаках настання кризи, тобто на початку створення підприємства.

Ще одним впливовим заходом є скорочення зайвих операцій та ланок в

процесах бізнесу, тобто зменшення витрат ресурсів та часу. Що призводить до

різкого підвищення значень продуктивності праці, собівартості продукції та

часу обслуговування [6].

1.3 Дослідження статистичних даних

Для того, щоб повноцінно та адекватно оцінити ситуацію із

функціонуванням підприємств на Українському ринку треба враховувати зміни

в законодавстві та їх вплив на суб’єктів економічної діяльності. Так, з 2017

року, згідно державної постанови, ФОПи другої та третьої групзобов’язані

сплачувати єдиний соціальний внесок у розмірі 704 грн на місяць незалежно від

28

прибутку.

Рисунок 1.1 - Припинення ФОП за областями

29

Такі нововведення пов’язані з підвищенням рівня мінімальної заробітної

платі, що призвело до зростання розміру таких виплат, як податки, штрафи та

інші. Тож на початку 2017 року загальна кількість підприємців впала на 128 402

на території всієї України, більше всього в Київській, Харківській та

Дніпропетровськійобластях (рис.1.1).

Якщо ж аналізувати підприємства, якої галузі економіки найбільше

закриваються, то це роздрібна, оптова торгівля, підприємства з надання

складських та транспортних послуг (рис. 1.2) [27].

Рисунок 1.2 -Припинення ФОП за діяльністю

30

Також в даній роботі досліджується структура обсягу реалізованої

продукції суб’єктів господарювання за видами економічної діяльності за 2016

рік (рис. 1.3).

Рисунок 1.3 - Структура обсягу реалізованої продукції фізичних осіб

підприємців за видами економічної діяльності за 2016 рік

Статистичні данні були взяті з сайту Державної служби статистики

України (додаток А) [2].Дана діаграма наочно ілюструє обсяг реалізованої

продукції фізичних осіб підприємців, який обчислюється в млн. грн, на рисунку

наведеному вище зображено відсотковий розподіл між видами економічної

діяльності. Половина обсягу реалізованої продукції належить оптовій та

роздрібній торгівлі, ремонту автотранспортних засобів та мотоциклів; друге

місце (12%) займає сфера інформації та телекомунікації, та третьому місці

сільське, лісове та рибне господарство

2%

промисловість8%

будівництво2%

оптова та роздрібна торгівля; ремонт

автотранспортних засобів і мотоциклів

50%

транспорт, складське господарство,

поштова та кур’єрська діяльність

7%

тимчасове розміщування й

організація харчування

3%

інформація та телекомунікації

12%

фінансова та страхова діяльність

1%

операції з нерухомим майном

4%

професійна, наукова та технічна діяльність

7%

діяльність у сфері адміністративного та

допоміжного обслуговування

2%

охорона здоров’я та надання соціальної

допомоги1%

мистецтво, спорт, розваги та відпочинок

1%

надання інших видів послуг

2%

ФІЗИЧНІ ОСОБИ-ПІДПРИЄМЦІ

31

транспорт, складське господарство, поштова та кур’єрська діяльність ;

професійна, наукова та технічна діяльність (по 7 %) та промисловість (8%).

Інші галузі, такі як сільське, лісове та рибне господарство;будівництво;

тимчасове розміщування й організація харчування;операції з нерухомим

майном; діяльність у сфері адміністративного та допоміжного

обслуговування;фінансова та страхова діяльність та освіта складають менше 5%

загального обсягу.

Також аналогічна структура обсягу реалізованої продукції суб’єктів

господарювання за видами економічної діяльності 2016 року була досліджена і

для таких суб’єктів господарської діяльності як підприємства (рис. 1.4) [2]:

Майже 80 % всього обсягу становить продукція промисловості, оптової

та роздрібної торгівлі; ремонт автотранспортних засобів і мотоциклів; інші

галузі відстають за обсягами реалізації на 30 % і більше, так транспорт,

складське господарство, поштова та кур’єрська діяльність;сільське, лісове та

рибне господарство має лише по 6%, а фінансова та страхова

діяльність,професійна, наукова та технічна діяльність по 3% і 4% відповідно.

Такі галузі як фінансова та страхова діяльність; інформація та телекомунікації;

будівництво; операції з нерухомим майном; діяльність у сфері

адміністративного та допоміжного обслуговування займає менше 2 % у

загальному розподілі.

32

Рисунок 1.4 - Структура обсягу реалізованої продукції підприємств за

видами економічної діяльності за 2016 рік

Якщо ж порівняти структурний розподіл фізичних осіб підприємців та

підприємств тут є багато відмінностей, так, наприклад, підприємства у сфері

промисловості, сільського, лісового та рибного господарств істотно

переважають за обсягом реалізованої продукції ФОП, і навпаки – інформація,

телекомунікації, професійна, наукова та технічна діяльність чисельно переважає

у таких суб’єктів господарської діяльності, як ФОП. Що ж стосується оптової та

роздрібної торгівлі; ремонт автотранспортних засобів і мотоциклів, транспорту,

складського господарства, поштової та кур’єрської діяльність, обидва види

економічної діяльності є провідними за обсягом реалізованої продукції.

сільське, лісове та рибне господарство

6%

промисловість37%

будівництво1%

оптова та роздрібна торгівля; ремонт

автотранспортних засобів і мотоциклів

38%

транспорт, складське господарство,

поштова та кур’єрська діяльність

6%

інформація та телекомунікації

2%

фінансова та страхова діяльність

3%

операції з нерухомим майном

1%

професійна, наукова та технічна діяльність

4%

діяльність у сфері адміністративного та

допоміжного обслуговування

1%

ПІДПРИЄМТСВА

33

Окрім цього була проаналізована предметна область, а саме динаміка

обсягу реалізованої продукції суб’єктів господарювання за видами економічної

діяльності по роках (рис. 1.5).

Рисунок 1.5 - Обсяг реалізованої продукції суб’єктів господарювання за

видами економічної діяльності по роках

Була помічена загальна схильність до поступового збільшення обсягів

реалізованої продукції і відповідно надходжень у млн грн (додаток Б) [2].

Особливо такі види економічної діяльності як оптова. роздрібна торгівля;

34

ремонт автотранспортних засобів і мотоциклів, промисловість,професійна,

наукова та технічна діяльність, які збільшили обсяг після 2014 року на 800 млрд

грн та сільське, лісове, рибне господарство,транспорт, складське господарство,

поштова, кур’єрська діяльність, що збільшили свої обсяги в два рази.

А от така сфера як мистецтво, спорт, розваги та відпочинок зазнала свого

піку в 2014 році і станом на 2016 рік скоротила свої обсяги на 9 млрд грн і

повернулася до обсягів до 2012 року, що пов’язано зі змінами складу території

України. Фінансова та страхова діяльність є найбільш нестійкою сферою, її

обсяги коливаються від 60 млрд грн у 2014 до 236 млрд грн у 2015 році, станом

на 2016 рік спостерігається зменшення обсягів до 214 млрд грн.

Якщо ж проаналізувати кількість підприємств за видами економічної

діяльності, які одержали прибуток в період з 2010 по 2017 роки, то тут можна

спостерігати загальну тенденцію. Згідно статистичних даних (додаток В),

збитковість підприємств таких галузей як промисловість, будівництво, освіта,

фінансова та страхова діяльність, оптова та роздрібна торгівля, інформація та

телекомунікації зменшилась за досліджувані роки в середньому на 12-17%, а в

2015 році абсолютно у всіх галузях спостерігається збільшення на 1-3% з

подальшою тенденцією до зменшення. Проілюструємо ці зміни на прикладі

зміни кількості збиткових підприємств промислової галузі, які зображені на рис.

1.6[3]:

4339,2 39,3 37,7 37,6

27,4 27,531

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

промисловість

35

Рисунок 1.6 - Відсоток підприємств галузі промисловості, які одержали

збиток

В такій галузі як сільське, лісове та рибне господарство спостерігається

найменша збитковість – 10 % на 2017 рік, стрімке збільшення кількості

прибуткових підприємств відбулося в 2011, зменшившись з 30 % до 17% (рис.

1.7).

Рисунок 1.7 - Відсоток підприємств галузі сільського, лісового та

рибного господарства, які одержали збиток

Що стосується такого сектора економіки як охорона здоров’я та надання

соціальної допомоги, тут відбулося різке скорочення кількості збиткових

підприємств до 21,2% станом на 2017 рік, цей зменшення стало найбільшим за

останні 7 років та становило зміну на 10%.

50,745,9 47,5

43,7 45,4

37,7 3944,9

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

мистецтво, спорт, розваги та відпочинок

30,8

17,1

21,820,2

15,9

11,6 12,310,1

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

сільське, лісове та рибне господарство

36

Рисунок 1.8 - Відсоток компаній сфери мистецтва, спорту, розваги та

відпочинку, які одержали збиток

Як показує статистика, компанії сфери мистецтва, спорту, розваг та

відпочинку мають найбільший відсоток збиткових підприємств порівняно з

компаніями інших галузей за весь досліджуваний період (рис. 1.8). Так свого

мінімального значення показник досягав в 2015 році із значенням в 37,7, а за

останні два роки відсоток організацій, що отримали збитки збільшився на 7% до

позначки у 45%.

Ще однією галуззю, що має тенденцію протилежну до загальної є сектор,

що займається транспортною, кур’єрською та поштовою діяльністю. Тут

відслідковується зростання кількості збиткових компаній за останні роки, а

особливо помітним є різке підвищення кількості не прибуткових підприємств на

12% в період з 2016 по 2017 роки (рис. 1.9).

Рисунок 1.9 - Відсоток підприємств у сфері транспорту, поштової та кур’єрської

діяльності, які одержали збиток

47,2

38,6 39,937,9 38,4

29,5 28,9

41,58

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

транспорт, складське господарство, поштова та кур’єрська діяльність

37

2 АНАЛІТИЧНО-ДОСЛІДНИЦЬКА РОБОТА

2.1 Постановка задачі економічної проблеми та математична модель

її розв’язання

Організаційно-економічна сутність завдання полягає в аналізі фінансового

стану підприємства. Метою є подальший аналіз отриманих результатів та

прогнозування ймовірності банкротства на наступні роки. Періодичність даного

аналізу на основі моделей та фінансових показників підприємства має

проводитись регулярно з періодичністю в один рік, бажано проводити в один і

той самий час – травень місяць, одразу після того як публікується вся річна

звітність.

Вся інформація, потрібна для обрахунків, міститься в формах №1-3, Звіт

про фінансовий стан, Звіт про фінансові результати та Звіт про рух грошових

коштів відповідно. Якщо підприємство є емітентом, то воно зобов’язане

публікувати свою квартальну та річну звітність на своїй офіційній сторінці в

Інтернеті, тобто інформація має бути доступною для аукціонерів товариства.

До умовно-постійної інформації відноситься загальна інформація про

підприємства, така як вік підприємства, географічне розташування та

характеристика кредитної історії підприємства, останню можна знайти в

кредитному бюро. Ставка рефінансування НБУ також має довідковий характер і

міститься на офіційному сайті Національного банку України [4].

Споживачем результатної інформації в першу чергу є власне

підприємство, яке досліджується фінансовими службами компанії (може бути

як в середині компанії, так і сторонні спеціалізовані фірми). З іншого боку, це ж

підприємство може бути споживачем результатів іншої фірми, так, наприклад,

підприємство може провести аналіз фінансового стану своїх дебіторів чи

конкурентів. І звичайно, держава може бути споживачем результатної

38

інформації при аналізі цілого сектору підприємств конкретної галузі економіки

чи ринкового сегменту.

Далі наведемо алгоритм послідовності дій та етапи оцінки ризику

настання банкрутства для підприємства (рис. 2.1):

Рисунок 2.1 -Алгоритм визначення та оцінки ризику настання банкрутства

Зіставлення розрахункового значення CBR з його граничнимизначеннями

дозволяє зробити висновок щодо ризику банкрутства, а самеймовірність

настання банкрутства в протягом одного року з моменту проведення

дослідження. Для адекватного та правильного аналізу стану підприємства,

розрахунки даного показника за комплексною моделлю Хайдаршиної слід

проводити з коректною періодичністю, до того ж слід аналізувати динаміку

цього показника, що дозволить визначити як розвивається компанія і у випадку

небезпеки – прийняти відповідні антикризові заходи для її запобігання.

1• Формулювання мети оцінки ризику банкрутства

• Внутрішній моніторинг / дистанційна оцінка (підприємство-конкурент, підприєств-контрагент)

2 • Визначення галузевої приналежності підриємства

3 • Збір даних необхідних для оцінки ризику банкрутсва підприємства

4 • Розрахунок комплексного критерію ризику банкрутства CBR

5• Зіставлення розрахункового значення CBR з діапазоном прийтяння

рішень

6 • Формулювання висновку відносно ризику банкрутства підприємства

39

Комплексна модель оцінки ризику банкрутства є logit-моделлю. Для її

побудови використовувалась вибірка підприємств з різних галузей економіки,

вона була сформована таким чином, щоб уникнути великої кількості

однотипних підприємств. На рис. 2.2 можна побачити відсотковий вміст

підприємств різної сфери діяльності промислового сектора економіки (43%), по

28,5% торгові підприємства та підприємства сільського-господарства. Навіть в

межах одного сектору економіки, компанії відрізняються між собою

масштабами діяльності і, відповідно, об’ємом річної виручки.

Рисунок 2.2 -Галузева структура вибірки промислових підприємств

Такий підхід до створення моделі дозволив автору побудувати

універсальну та об’єктивну модель, що враховує відмінність нормативних

значень показників фінансового стану відповідно до специфіки галузі, у якій

функціонує підприємство. Саме тому в залежності від сектору економіки,

коефіцієнти в рівнянні приймають ті чи інші значення (табл. 2.1).

40

Цю модель можна назвати інтегрованою, оскільки вона враховує багато

важливих аспектів компанії: її кредитну історію, ефективність і масштаб

компанії, ліквідність, фінансову стабільність підприємства і макроекономічну

ситуацію в країні.

Крім того, модель є новатором з точки зору фактора, що характеризує

кредитну історію підприємства, дані якого можна легко знайти в бюро

кредитних історій. Додавання цього коефіцієнта до рівнянь моделі дозволяє не

тільки оцінити ризик банкрутства з точки зору прогнозування діяльності

досліджуваного підприємства в найближчому майбутньому, але, що більш

важливо, прийняти до уваги кредитоспроможність компанії в минулому.

Моделі Logit характеризуються тим, що їх початковий індекс приймає

значення в діапазоні від 0 до 1, де наближення розрахованого значення до 0

означають мінімальний ризик і до 1 - максимального ризику. Таким чином, це

значно полегшує і спрощує інтерпретацію результатів, але в той же час вимагає

деякої сегментації для подальшого розвитку найбільш ефективного комплексу

антикризових заходів.

Ця складна модель оцінки ризику банкрутства має точність 85,6%, з

практичної точки зору такий результат є задовільним, оскільки більшість

використовуваних сьогодні моделей можуть вірно спрогнозувати ймовірність

банкрутства в 70-75% випадків. На додаток до високої точності модель має ряд

інших переваг, вони представлені у вигляді організаційної схеми Венна (рис.

2.3), тобто вони представлені у вигляді пересічних кіл. Саме таке візуальне

зображення є найбільш доречним, оскільки переваги за своїм складом є

комплексним явищами, а не ізольованим.

Завдяки численним перевагам, модель Хайдаршиної має широке коло

можливостей для використання, так оцінка ризику банкрутства може

проводитись на українських підприємства з різних секторів економіки та різних

масштабів діяльності.

41

Рисунок 2.3 -Переваги комплексної моделі оцінки ризику банкрутства

Оскільки дана комплексна модель передбачає можливість проведення

дистанційного аналізу та подальшого порівняльного аналізу результатів, модель

може використовуватися для таких цілей:

Моніторинг ризику банкрутства основних контрагентів

підприємства, це можуть бути, як дебітори, так і компанії, що формують

конкурентну середу для підприємства. Завдяки такому дистанційному

моніторингу можна заздалегідь запобігти масовим банкрутствам під час

економічної нестабільності;

Внутрішній моніторинг ризику банкрутства, що має регулярно

проводитись фінансовими службами підприємства;

Порівняльний аналіз отриманих оцінок ймовірності настання

банкрутствагрупи підприємств, зазвичай одного ринкового галузевого або

галузевого сегменту.

Дана модель оцінки ризику банкрутства характеризується емпіричною

базою, що має свої певні особливості, через це модель Хайдаршиної має межі, в

42

рамках яких вона може ефективно застосовуватися. Тобто треба враховувати,

що деякі категорії підприємств, не можуть бути адекватно проаналізовані за

допомогою цієї моделі: великі холдинги та транснаціональні компанії;

підприємства малого бізнесу с об’ємом виручки менше 215 тисяч гривень;

іноземні компанії, що ведуть свою діяльність за межами України; підприємства,

що планують реалізувати програму ―фіктивного‖ банкрутства; державні та

муніципальні підприємства (в тому числі оборонної промисловості); компанії,

що відображають некоректні данні у своїй звітності або ті, що ведуть ―чорну

бухгалтерію‖[7].

Підприємства, у свою чергу, мають вживати певних заходів для зниження

ймовірності настання банкрутства, основні види заходів перераховані на

рис.2.4.

Рисунок 2.4 -Напрями зниження ризику банкрутства

Підвищення ефективності діяльності підприємства

Оптимальна структура джерел фінансування

Збільшення темпів росту активів підприємства

Ефективне управління ліквідністю

Підтримка позитивної кредитної історії (вчасна виплата як короткострокових, так і довгострокових кредитів та зобов’язань)

Ефективне збільшення об’ємів капіталу

43

2.2 Порівняння моделей оцінки ризику банкрутства на практиці

Для перевірки адекватності отриманих результатів, окрім комплексної

моделі Хайдаршиної, будемо аналізувати данні за допомогою моделі Терещенко

та Давидової-Белікова. Головна модель, автором якої є Хайдршина, є в першу

чергу універсальною, оскільки коефіцієнти рівняння змінюються в залежності

від сектору економіки до якого належить підприємство.Крім того, модель

враховує кредитну історію підприємства, що дозволяє оцінити ризик

банкрутства не тільки з точки зору прогнозування діяльності підприємства, про

яке йде мова в реальному майбутньому, але, що дуже важливо, прийняти до

огляду його кредитоспроможність в минулому.

Другою моделлю оцінки ризиків підприємства є модель Давидова-

Бєлікова, вона успішно використовується для підприємств країн СНД. Третьою

є модель Терещенко, яка є найбільш оптимальною для використання

українськими підприємствами, оскільки вона була створена на основі аналізу

діяльності вітчизняних підприємств.

Всі три моделі, що використовуються для визначення ризику настання

банкрутства, були створені на основі вибірки підприємств, що знаходись в

умовах перехідної економіки на пострадянському просторі з врахуванням

місцевої специфіки, такої як спосіб формування фінансової звітності чи умови

ведення бізнесу. Вони оцінюють не тільки відношення до тієї чи іншої групи

банкрутів, а й імовірність виникнення ризику неплатоспроможності для

компанії.

Щоб заповнити вхідну інформацію для моделі, використовуються дані з

регулярної фінансової звітності (Форма №1-3), що подає підприємство, для

цього воно повинно бути емітентом цінних паперів.

Задля більшої точності аналізу були взяті дані за останні 4 роки по трьом

різним компаніям з різних секторів економіки:

44

Публічне акціонерне товариство по газопостачанню та газифікації

―МиколаївГаз‖[37];

Публічне акціонерне товариство ―УІФК-АГРО‖, що займається

вирощуванням зернових культур (крім рису), бобових культур і насіння олійних

культур та розведенням свиней [38];

Публічне акціонерне товариство ―Металургійний комбінат

―АЗОВСТАЛЬ’, що виробляє чавун, сталь, феросплави, кокс та коксопродукти.

Комплексна модель оцінки ризику банкрутства, передбачає розрахунок

підсумкового показника ризику банкрутства підприємства на основі logit-

моделі, яка описується наступним виразом (формула 2.1):

𝐴𝑔𝑒 = 𝑜, якщо вік підприємства ≥ 10 років

інакше 1 ,

𝐶𝑅 =𝑍(𝑡)+𝐷𝑍(𝑡)+𝐺𝐶(𝑡)+𝐶𝑍𝑃(𝑡)+𝑉𝐴(𝑡)

𝐶𝑍(𝑡),

𝐾 = 𝑜, якщо кредитна історія позитивна

інакше 1 ,

𝐶𝑎𝑝 = 𝑙𝑛 𝐸𝑡+𝐸𝑡−1

2 ,

𝑇𝐸 = (𝐸𝑡/𝐸𝑡−1) − 1,

𝐸𝐼 =𝐺𝑃(𝑡)−𝑆𝐶(𝑡)−𝐴𝑀𝑂(𝑡)

𝑉(𝑡),

𝑅𝑂𝐸 =𝑁𝑃(𝑡)

(𝐸𝑡+𝐸𝑡−1)/2,

𝐺 = 𝑜, якщо підпр знаходиться в м. Києві

інакше 1 ,

𝑅𝑂𝐴 =𝑁𝑃(𝑡)

(𝐴𝑡+𝐴𝑡−1)/2 ,

𝑇𝐴 = (𝐴𝑡/𝐴𝑡−1) − 1,

𝑏 = 𝛼 + 𝛼1 ∙ 𝐴𝑔𝑒 + 𝛼2 ∙ 𝐾 + 𝛼3 ∙ 𝐶𝑅 + 𝛼4 ∙ 𝐸𝐼 + 𝛼5 ∙ 𝐶𝑎𝑝 + +𝛼6 ∙ 𝑅 +

+𝛼7 ∙ 𝐿𝑜𝑐 + 𝛼8 ∙ 𝑅𝑂𝐴 + 𝛼9 ∙ 𝑅𝑂𝐸 + 𝛼10 ∙ 𝑇𝐸 + 𝛼11 ∙ 𝑇𝐴 ,

𝑅𝐵 =𝑒𝑏

1+𝑒𝑏 =

1

1+𝑒−𝑏; (2.1)

45

де b -комплексний критерій оцінки ризику банкрутства підприємства за

моделлю Хайдаршиної;

Z – запаси підприємства,

DZ – дебіторська заборгованість підприємства,

GC – грошові кошти підприємства,

CZP – короткострокові цінні папери підприємства,

VA – інші високоліквідні активи підприємства,

CZ – короткострокові зобов’язання підприємства,

t – номер періоду (квартал, рік), який досліджується на ризик настання

банкрутства,

Еt – об’єм власного капіталу на момент часу t,

GP – валовий прибуток,

SC – комерційні витрати,

AMO – адміністративні витрати,

V – сума сплачених відсотків,

NP – прибуток до оподаткування,

At – активи підприємства на момент часу t,

R - ставка рефінансування НБУ.

На основі моделі (формула 2.1) можна знайти значення комплексного

критерію оцінки ризику банкрутства СBR, розрахунок цього показника є

головним принципом реалізації даної моделі, адже порівняння його значень із

граничними, дозволяє оцінити можливість настання банкрутства протягом двох

років від проведення розрахунків. В залежності від галузевого сегменту, до

якого належить досліджувана організація, параметри моделі можуть набувати

таких значень (табл. 2.1):

46

Таблиця 2.1 - Значення коефіцієнтів моделі в залежності від галузевих

сегментів

Фактор Коефіцієнт Галузевий сегмент

Торгівля ПЕК C/г Промисловість

- αo 35,0326 30,7371 13,5065 10,2137

Age α1 4,1534 3,7033 0,2753 -0,0303

K α2 9,0817 8,9734 6,6637 6,7543

CR α3 -8,7792 8,6711 -7,0113 -3,7093

EI α4 -8,5601 -7,011 -2,3915 -1,5985

Cap α5 -1,6834 -1,6427 -1,0023 -0,564

R α6 -0,4923 -0,1399 -0,29 -0,1254

Loc α7 -0,8023 -0,6913 -1,5742 -1,3698

ROA α8 -8,4776 -5,0894 -6,1679 -6,3609

ROE α9 -10,801 -15,388 -2,3624 -0,2833

TE α10 7,1862 7,3667 2,8715 2,5966

TA α11 -22,761 -22,029 39 -7,3087

Відповідно до значення результативного показника вірогідності

банкрутства, ризик настання банкрутстваState можна охарактеризувати за

одним із 5 станів (див. формула 2.2), кожен стан характеризується проміжком в

20 % і має певний ступінь ризику банкрутства. Запорукою успішного аналізу

стану підприємства є періодичність подібних розрахунків та аналіз їх динаміки,

саме така схема дасть змогу вчасно вжити потрібних методів для запобігання

критичного стану підприємства [8].

𝑆𝑡𝑎𝑡𝑒 =

0.8 − 1, максимальний ризик0.6 − 0.8,високий ризик0.4 − 0.6, середній ризик 0.2 − 0.4, низький риизк

0 − 0.2, мінімальний ризик

(2.2)

47

Модель Давидової-Белікова виглядає таким чином (формула 2.3):

𝑃 = 8.38 ∙ 𝑊1 + 1 ∙ 𝑊2 + 0.054 ∙ 𝑊3 + 0.63 ∙ 𝑊4; (2.3)

де 𝑊1 =Оборотні активи рядок 1195 −Поточні зобов′ язяння рядок 1695

Активи [рядок 1300],

𝑊2 =Чистий фінансовий результат рядок 2350 (2355)

Власний капітал [рядок 1495],

𝑊3 =Чистий дохід від реалізації продукції рядок 2000

Активи [рядок 1300],

𝑊4 =Чистий фінансовий результат рядок 2350 (2355)

Собівартість реалізованої продукції [рядок 2050].

Показник ризику банкрутства P набуває таких значень:

< 0 – максимальна ймовірність настання банкрутства (90–100 %);

0 .. 0,18 – висока ймовірність настання банкрутства (60–80 %);

0,18 .. 0,32 – середня ймовірність настання банкрутства (35–50 %);

0,32 .. 0,42 – низька ймовірність настання банкрутства (15–20 %);

> 0,42 – мінімальна ймовірність настання банкрутства (до 10 %)

[17].

Модель Терещенка обраховується за формулою 2.4:

𝑇 = 1.5 ∙ 𝑁1 + 0.08 ∙ 𝑁2 + 10 ∙ 𝑁3 + 5 ∙ 𝑁4 + 0.3 ∙ 𝑁5 + 0.1 ∙ 𝑁6; (2.4)

де 𝑁1 =Чистий рух грошових коштів [рядок 3400]

Зобов′язання [рядок 1595 + рядок 1695 + рядок 1700] ,

𝑁2 =Валюта балансу [рядок 1300]

Зобов′язання [рядок 1595 + рядок 1695 + рядок 1700],

𝑁3 =Чистий фінансовий результат рядок 2350(2355)

Середньорічна сума активів [рядок 1300(стовпець 1+ стовпець 2)/2],

𝑁4 =Чистий фінансовий результат рядок 2350 (2355)

Чистий дохід від реалізації продукції рядок 2000 ,

48

𝑁5 =Виробничі запаси рядок 1101

Чистий дохід від реалізації продукції рядок 2000 ,

𝑁6 =Чистий дохід від реалізації продукції рядок 2000

Необоротні активи рядок 1095 +Довгострокові зобов′ язання [1595].

Згідно моделі Терещенко вірогідність банкрутства організації оцінюється

такими значенням показника Z:

< 0 — підприємство знаходиться у критичному стані, є

напівбанкрутом;

0 .. 1 — якщо не здійснити санацію, підприємству загрожує

банкрутство;

1 .. 2 — фінансова стійкість порушилась,необхіднезастосування

антикризовогоуправління;

> 2 — банкрутство не загрожує, стан підприємства є фінансово

стійким, банкрутство не загрожує [18

].

Всі розрахунки проводились в математичному програмному забезпеченні

MathCad (Рис. 2.5-2.8, табл. 2.2-2.4).

49

Рисунок 2.5 -Вхідні данні підприємства АЗОВ-СТАЛЬ

Рисунок 2.6 -Вхідні данні підприємства АЗОВ-СТАЛЬ

Таблиця 2.2 - Вихідні дані, характеристика ризику банкрутства

підприємства АЗОВ-СТАЛЬ

Металургійний комбінат АЗОВ-СТАЛЬ

2016 2015 2014 2013

Комплексна

модель

Хайдаршиної

0.193 0.934 0.115 0.99

середній ризик

банкрутства

максимальний

ризик банкрутства

мінімальний ризик

банкрутства

максимальний

ризик

банкрутства

Модель

Давидової-

Белікова

0.461 0.018 0.357 -0.062

мінімальна

ймовірність

настання

банкрутства

(до 10 %)

висока

ймовірність

настання

банкрутства (60–

80 %)

мінімальна ймовірність

настання банкрутства (до

10 %)

максимальна

ймовірність

настання

банкрутства

(90–100 %)

Модель

Терещенка

0.475 -0.437 1.079 -1.81

загрожує

банкрутство,

якщо не

здійснити

санацію

напівбанкрут

фінансова стійкість

порушилась, але за умови

переходу на антикризове

управління банкрутство

не загрожує

напівбанкрут

50

На початку досліджуваного періоду підприємство знаходилось у стані

схильному до банкрутства, але в 2014 році ризик знизився, тому для

повноцінного виходу з кризи підприємство повинно було вжити певних заходів

антикризового управління, які вжиті не були. Про це свідчить високий

ризикбанкрутства (93%) у наступному 2015 році, стан підприємства

покращився, але не відновився повністю у 2016 році, ризик банкрутства

зменшився до 20 %.

Порівнюючи результати по трьом різним моделям, можна зробити

51

висновки про адекватність вихідної інформації.

Рисунок 2.7 -Вхідні дані підприємства МИКОЛАЇВГАЗ

Таблиця 2.3 - Вихідні дані, характеристика ризику банкрутства

підприємства МИКОЛАЇВГАЗ

МИКОЛАЇВГАЗ

2016 2015 2014 2013

Комплексна

модель

Хайдаршиної

0.99 0.99 0.95 0.97

максимальний

ризик

банкрутства

максимальний

ризик банкрутства

максимальний ризик

банкрутства

максимальний

ризик

банкрутства

Модель

Давидової-

Белікова

-69.4 -1.878 -1.873 -2.213

максимальна

ймовірність

настання

банкрутства

(90–100 %)

максимальна

ймовірність

настання

банкрутства (90–

100 %)

максимальна ймовірність

настання банкрутства

(90–100 %)

максимальна

ймовірність

настання

банкрутства

(90–100 %)

Модель

Терещенка

-0.402 -1.447 -0.864 -0.977

напівбанкрут напівбанкрут напівбанкрут напівбанкрут

За свідченням абсолютно всіх показників підприємство протягом всіх

чотирьох років знаходилось на межі банкрутства, ризик його настання за весь

52

період становив близько 90 % і оскільки стан підприємства не змінився, це

свідчить про те, що ніякі заходи вжиті не були.

Рисунок 2.8 -Вхідні дані підприємства УІФК_АГРО

Рисунок 2.9 -Вхідні дані підприємства УІФК_АГРО

Таблиця 2.4 - Вихідні дані, характеристика ризику банкрутства

підприємства УІФК-АГРО

УIФК-АГРО

2016 2015 2014 2013

Комплексна

модель

Хайдаршиної

7.35*10^-10 0.439 0.492 0.78

мінімальний

ризик

банкрутства

середній ризик

банкрутства

середній ризик

банкрутства

високий

ризик

банкрутства

Модель

Давидової-

Белікова

1.628 -0.17 -0.57 -0.101

мінімальна

ймовірність

настання

банкрутства

(до 10 %)

максимальна

ймовірність

настання

банкрутства (90–

100 %)

максимальна ймовірність

настання банкрутства

(90–100 %)

максимальна

ймовірність

настання

банкрутства

(90–100 %)

Модель 4.741 0.596 0.161 -2.148

53

Терещенка вважається

фінансово

стійким,

банкрутство

не загрожує

загрожує

банкрутство, якщо

не здійснити

санацію

загрожує банкрутство,

якщо не здійснити

санацію

напівбанкрут

В 2013 році стан підприємства не був задовільним, ризик банкрутства

досягав 80-90 %, в наступні два роки можна помітити невелике покращення

стану підприємства та зменшення ризику настання банкрутства до 50%, що

свідчить про правильність вжитих заходів. Для подальшого поступового

покращення стійкості підприємства, необхідно розробити заходи антикризового

управління в довгостроковій перспективі. В останній рік аналізованого періоду

фінансовий стан підприємства врівноважився та досяг показників мінімального

ризику банкрутства, що було спричинено вчасною виплатою довгострокового

кредиту в розмірі понад 30 млн грн.

2.3Аналіз фінансового стану підприємтсва “Азовсталь”

2.3.1 Аналіз фінансового стану за допомогою logit-моделі

В даній дипломній роботі для апробації моделі оцінки ризику банкрутства

було обрано підприємство такої галузі як промисловість, а саме чорної

металургії. Відсоток збиткових підприємств даного сектору економіки в період

з 2010 до 2015 року помітно зменшився (на 10%), а з 2015 року має повільну

тенденцію до зростання і на 2017 рік становив 31%. Загалом, об’єм реалізованої

промислової продукції в порівнянні з 2012 роком зріс в 1,5 разів і на 2016 рік

становив 2,34 млрд грн.

На прикладі металургійного комбінату ―Азовсталь‖, в роботі буде

розглянутий аналіз фінансового тану підприємства та оцінка ризику

банкрутства. Підприємствознаходиться в м. Маріуполь та є одним з небагатьох

54

підприємств, що мають повний металургійний цикл, до його складу входять

прокатний комплекс, цехи рейкових скріплень, конвертерний та доменний цехи,

коксохімічне виробництво.

Комбінат закриває трійку лідерів металургійний підприємств України за

рівнем валового доходу та є провідним виробником високоякісного

товстолистового прокату, що використовується для мосто-, судно-,

машинобудування та виготовлення магістральних труб (транспортування нафти

газу).

З середини XX століття частина російської та вся українська залізниця

прокладається із застосуванням рейкових скріплень та рейок виробництва ПАТ

"МК "АЗОВСТАЛЬ", а саме підприємство є єдиним виробником залізничних

рейок широкої колії. На сьогодні виробничі потужності комбінату є

вражаючими та мають змогу виробляти до 4,7 млн тон готового прокату, 5,3

млн тон конвертерної сталі та 5,7 млн тон чавуну на рік [28].

Значення показників бралися з щорічних звітів підприємства, оскільки

воно є емітентом цінних паперів, дані звіти знаходяться і відкритому доступі.

Для визначення ймовірності банкрутства використовувались форма №1 ―Звіт

про фінансовий стан‖, форма №2 ―Звіт про фінансові результати‖.

"АЗОВСТАЛЬ" було засновано в 1930 році, тому коефіцієнт СА, що відповідає

за вік підприємства, приймає значення 0.

Кредитна історія підприємства згідно висновків аудиторів за аналізовані

роки є позитивною, тобто коефіцієнтCred дорівнює 0. Ставка рефінансування

НБУ береться з офіційного сайту Національного Банку України станом на 31.12

поточного року [4]. .КоефіцієнтReg дорівнює 1, так як підприємство

знаходиться не в столиці України. Дані, які використовувались для обчислення

оцінки ризику банкрутства наведені в табл. 2.5, 2.6:

Таблиця 2.5 - Дані для оцінки ймовірності банкрутства 2010-2013 роки

55

Показник 2010 2011 2012 2013

1 2 3 4 5

Вік підприємства 0 0 0 0

Кредитна історія 0 0 0 0

Кінець таблиці 2.5

1 2 3 4 5

Оборотні активи 26198833 17325500 14150361 11319490

Поточні зобов'язання 18827682 7704388 8815673 10811753

Фінансовий результат до оподаткування -119474 -101096 -3194085 -2359840

Фінансові витрати 356916 387013 743985 631231

Власний капітал поточного року 14975996 15907611 15061177 13908802

Власний капітал минулого року 15907611 15061177 13908802 11294933

Ставка рефінансування НБУ 0,0775 0,0775 0,075 0,065

Територіальне розміщення Reg 1 1 1 1

Чистий фінансовий результат -178572 -211938 -2695424 -2513100

Середньорічна сума активів ((стовпець

1+2)/2) 34202242 33102983 27556233 24839357

Середньорічна сума власного капіталу

((стовпець 1+2)/2) 15441803,5 15484394 14484990 12601868

Активи поточного року 30723930 37680554 28525412 26587054

Активи минулого року 37680554 28525412 26587054 23091659

Таблиця 2.6 - Дані для оцінки ймовірності банкрутства 2014-2017 роки

Показник 2014 2015 2016 2017

1 2 3 4 5

Вік підприємства 0 0 0 0

Кредитна історія 0 0 0 0

Оборотні активи 16457867 19435690 27794822 48345732

Поточні зобов'язання 15292175 18844935 25011328 46907628

Фінансовий результат до оподаткування 857241 -2462915 463629 -155456

Фінансові витрати 456236 168899 186175 262017

Власний капітал поточного року 11294933 20401144 24144854 28456848

Власний капітал минулого року 20401144 24144854 28456848 26250667

Ставка рефінансування НБУ 0,14 0,22 0,14 0,145

Територіальне розміщення 1 1 1 1

Чистий фінансовий результат 915891 -1835472 558417 -130947

Середньорічна сума активів ((стовпець

1+2)/2) 30805799 42674593,5 52558395 68010380

Середньорічна сума власного капіталу

((стовпець 1+2)/2) 15848039 22272999 26300851 27353758

Активи поточного року 23091659 38519939 46829248 58287541

Активи минулого року 38519939 46829248 58287541 77733218

56

Всі розрахунки проводились за допомогою програми, що була написана

мовою C++ в середовищі Borland Builder (додаток Г), для ілюстрації

послідовності дій для визначення ризику банкротства, звернемося до

ініціалізації програми (рис. 2.10).

Рисунок 2.10 -Вибір галузі підприємства

Першим кроком, що повинен виконати користувач при запуску програми, це

обрати сектор економіки, до якого належить підприємство. Це є дуже

важливим, оскільки під час обрахунку ризику настання банкрутства, треба

враховувати особливості піддослідної компанії, а саме її специфіку діяльності,

57

швидкість та величину капіталовкладень та використання наявних активів

компанії.

Рисунок 2.11 - Внесення даних підприємства з форми №1

Наступним етапом є внесення даних, які є необхідними та повноцінного та

всебічного аналізу стану підприємства та визначення ризику банкрутства.

На рис. 2.11 зображено схему введення даних, які можна знайти в річній

звітності емітента цінних паперів, а саме в формі №1 ―Звіт про фінансовий стан‖

станом на рік, який аналізується, та станом на попередній до нього рік. Це дає

можливість провести аналіз даних в динаміці, що уточнює висновки

проведеного аналізу.

Аналогічно вводимо данні з форми №2 ―Звіт про фінансові результати‖

(рис. 2.12). Також нам знадобиться деяка загальна інформація про підприємство,

така як рік його створення, місто, в якому воно знаходиться та характеристика

кредитної історії підприємства. Остання характеризується двома станами -

позитивним чи негативним та визначається в залежності від вчасної виплати

довгострокових та короткострокових кредитів.

58

Рисунок 2.12 -Внесення даних з форми №2 та загальної інформації про

підприємство

Далі програма пропонує користувачеві перевірити всі введені даннірис.

2.13, так як будь-яка помилка приведе до того, що підприємство буде

проаналізоване неправильно, а ризик банкрутства буде недостовірним. У разі

ідентифікування помилки, можна повернутися на попередні форми та змінити

дані.

Рисунок 2.13 -Перевірка введених даних

Після підтвердження всіх даних програма обраховує ймовірність настання

59

банкрутства в наступні два роки та дає характеристику мірі банкрутства (рис.

2.14).

Рисунок

2.14 -

Виведення результатів

Таблиця 2.7 - Оцінка ризику банкрутства підприємства ―Азовсталь‖ за

комплексною моделлю Хайдаршиної

Рік Вірогідність настання

банкрутства Характеристика ризику банкрутства

2010 12,70% Мінімальний ризик банкрутства

2011 5,80% Мінімальний ризик банкрутства

2012 46,03% Середній ризик банкрутства

2013 79,30% Високий ризик банкрутства

2014 23,40% Низький ризик банкрутства

2015 82,25% Максимальний ризик банкрутства

2016 27,50% Низький ризик банкрутства

2017 13,60% Мінімальний ризик банкрутства

60

Результати представлені в табл. 2.7, спостерігається помітне зростання

ризику банкрутства, починаючи з 2012 року (рис. 2.15), а оскільки за даними

2012 року можна дати прогноз характеристики ризику настання банкрутства на

два наступні два роки, то можна вважати, що починаючи з 2013 року

фінансовий стан підприємства є не дуже задовільним. Але в 2014 року ризик

банкрутства був низьким, а в наступному 2015 році став максимальним. Такі

коливання можуть бути спричинені вживанням певних мір для покращення

фінансового стану, тому для його стабілізації потрібно впровадити антикризове

управління.

Рисунок 2.15 -Динаміка зміни вірогідності настання банкрутства по роках

2.3.2 Аналіз фінансового стану за допомогою коефіцієнтів

Для повного та всебічного аналізу підприємства обчислимо та

проаналізуємо значення таких показників[1]:

– Коефіцієнт поточної ліквідності, обраховується за формулою 2.4:

𝐶𝑅 =Оборотні активи рядок 1195

Поточні зобов′ язання рядок 1695 . (2.4)

12,70%

5,80%

46,03%

79,30%

23,40%

82,25%

27,50%

13,60%

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Вір

огі

дн

ість

нас

тан

ня

бан

крут

ства

61

– Значення цього показника мають пряму залежність від ліквідності

активів підприємства, тобто, чим вища ліквідність, тим більше коефіцієнт.

Якщо ж дивитися на нормативне значення показника у світі, то воно становить

більше двох, але для деяких галузей нижня границя може становити півтора.

Значення коефіцієнта нижче норми свідчить про наявність труднощів в

погашенні компанією своїх поточних зобов'язань. Навпаки, занадто високе

значення говорить про неефективне використання оборотних активів або

короткострокового фінансування [10].

Таблиця 2.8 - Значення коефіцієнта поточної ліквідності

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

1,392 2,249 1,605 1,047 1,076 1,031 1,111 1,031

В період з 2013 по 2017 роки значення коефіцієнта наближаються до 1, до

нижньої границі норми, це свідчить про ймовірні труднощі в погашенні

організацією своїх поточних зобов'язань (табл. 2.8). Низькі значення показника

протягом аналізованого періоду, співпадають з періодом, коли підприємство

мало високий ризик банкрутства.

– Коефіцієнт рентабельності активів,обраховується за формулою 2.5:

𝑅𝑂𝐴 =Чистий фінанасовий результат рядок 2350 2355

Середньорічна сума активів [рядок 1300(стовпець 1+ стовпець 2)/2] . (2.5)

Даний показник відображає ефективність використання активів (пасивів)

організації для генерації прибутку. Чим більше значення показника,

тимефективнішим є саме управління та робота компанії в цілому, нормативних

значення для нього не існує. Кінцеве значеннякоефіцієнта можна трактувати так

62

- було отримано Х копійок чистого прибутку з кожної гривні використаних

активів [29].

Оскільки, єдиного нормативного значення показника не існує, треба

звернутися до динаміки показника протягом аналізованого періоду (рис. 2.16):

Рисунок 2.16 -Значення показника рентабельності активів

Оскільки підприємства різних секторів економіки різняться між собою за

ступенем капіталомісткості, для таких галузей як електроенергетика чи

металургія, Коефіцієнт рентабельності активівбуде нижче, аніж у компанії

сфери послуг, де непотрібні великі капіталовкладення.

Тому низькі значення показника не є аномальними для даного

підприємства, але від’ємні значення можуть свідчити про не дуже ефективний

процес управління. Також можна зробити висновок, що максимального

значення показник досягав в 2014 році, коли було отримано 0,03 копійки

чистого прибутку на кожну гривню використаних активів[15].

– Коефіцієнт маневреності власних коштів, цей показник

використовується для оцінки фінансової стійкості підприємства та ілюструє

-0,0052 -0,0064

-0,0978 -0,1012

0,0297

-0,0430

0,0106

-0,0019

-0,1200

-0,1000

-0,0800

-0,0600

-0,0400

-0,0200

0,0000

0,0200

0,0400

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Знач

енн

я ко

ефіц

іен

ту р

ента

бел

ьно

сті

акти

вів

63

здатність підтримувати рівень власного капіталу та поповнювати оборотні

засоби за рахунок власних джерел при необхідності[16]. Показник залежить від

структури капіталу та специфіки галузі, йогонормативне значення коливається в

межах від 0,2 до 0,5, обраховується за формулою 2.6:

𝐾𝑀 =Власний капітал рядок 1495 −Необоротні активи [рядок 1095]

Власний капітал [рядок 1495]. (2.6)

Згідно зміни значень показників коефіцієнта маневреності власних коштів

протягом 8 років (табл. 2.9),можна судити про низьку фінансову стійкість

починаючи з 2013 року, це означає, що засоби, вкладені в повільно реалізовані

активи ( в основні засоби), а оборотний капітал формується за рахунок

позикових коштів, аніж за рахунок власних джерел.

Таблиця 2.9 - Значення коефіцієнта маневреності власних коштів

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

0,2894 0,2702 0,1058 -0,0423 -0,0814 -0,1346 -0,0715 -0,1195

– Одним із центральних показників фінансової стійкості є коефіцієнт

незалежності, або фінансової автономії(формула 2.7). Із кінцевого значення

показника можна зробити висновок прочастину власних активів, які компанія

здатна профінансувати своїми фінансовими ресурсами [12]. Нормативне

значення показника залежить від сфери діяльності підприємства і для

переробної промисловості становить більше або дорівнює 0.5, для підприємства

значення даного показника такі (табл. 2.10) :

𝐾Н =Власний капітал рядок 1495

Валюта балансу [рядок 1300] . (2.7)

64

Таблиця 2.10 - Значення коефіцієнта фінансової автономії

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

0,422 0,528 0,523 0,489 0,530 0,516 0,488 0,338

На кінець досліджуваного періоду в 2017 році значення показника

становили 0,338, з цього можна зробити висновок, що компанія має змогу

профінансувати 33,8% активів за рахунок власного капіталу. Аналогічні

висновки можна зробити і для інших значень по роках. Значення показника, яке

наближене до нижньої границі сигналізує, що компанія маєнизьку стійкість та в

середньостроковій перспективі мати високий рівень ризиків. Невисока частка

власного капіталу, може супроводжуватись значними фінансовими витратами,

як на приклад, відсоткові платежі, витрати на залучення та подальше

використання позикових коштів. Наданому етапі дуже важливим є залучення

інвестора івкладання додаткових коштів власниками підприємства [11].

– Коефіцієнтфінансової стабільності (коефіцієнт фінансування)

говорить про здатність компанії відповідати своїм зобов'язаннями в середньо- і

довгостроковій перспективі, обраховується за формулою 2.8.Нормативне

значення показника знаходиться в межах від 0,67 до 1,5, а для підприємства

переробної галузі більше або рівно1 [14].

𝐾Ф =Власний капітал рядок 1495

Зобов′язання [рядок 1595 + рядок 1695 ]. (2.8)

Таблиця 2.11 - Значення коефіцієнта фінансової стабільності

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

0,761 1,188 1,097 0,957 1,126 1,064 0,954 0,510

Таблиця 2.11 ілюструє значення показника за досліджуваний період, в

2017 році поточні зобов’язання компанії зросли в 2 рази, що призвело до

65

значного зменшення коефіцієнта, це може вказувати на наявність фінансових

ризиків в довгостроковій перспективі. Тобто станом на 2017 рік 0,5 гривень

власного капіталу припадало на кожну гривню зобов’язань компанії. Для

збільшення значенняпоказника, важливим є залучення інвестора та вкладання

додаткових коштів власниками підприємства.

– Коефіцієнт концентрації позикового капіталу вказує на рівень

левериджа компанії, тобтовикористання фінансових інструментів або

позикового капіталу з метою підвищення потенційної рентабельності інвестицій

(формула 2.9) [13]:

𝐾ПК =Сума позичкового капіталу [рядок 1595 + рядок 1695]

Сума активів [рядок1300 ]. (2.9)

Беручи до уваги той факт, що допустимі межі показника від 0,4 до 0,6

(табл. 2.12), то можна зробити висновок, що приблизно 50% активів компанії

щорічно фінансуються за рахунок позикового капіталу, що в умовах стабільної

роботи компанії і галузі можна інтерпретувати як індикатор прийнятного рівня

фінансових ризиків.

Таблиця 2.12 - Значення коефіцієнта концентрації позикового капіталу

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

0,555 0,444 0,477 0,511 0,470 0,484 0,512 0,662

66

Значення всіх перерахованих вище коефіцієнтів обраховується за

допомогою програми, використовуючи дані з річної звітності підприємства

(рисунок 2.17).

Рисунок 2.17 -Значення коефіцієнтів

На даному етапі нестійкого фінансового становища підприємству

потрібно застосувати деякі антикризові заходи, що зменшать ймовірність

ризику настання банкрутства. Так, наприклад. Підприємству слід слідкувати за

рівнем своєї ліквідності, тобто слідкувати за вчасної виплатою кредитів як

короткострокових, так і довгострокових, тобто створювати лише позитивну

кредитну історію. Також компанії необхідне ефективне управління

дебіторською заборгованістю та об’ємами капіталу, для зростання об’ємів

останнього необхідно залучати інвесторські кошти та додаткові вклади

власників підприємства.

Необхідно досягти оптимального рівня управління грошовими потоками,

цього можна домогтися за допомогою покращення системи санкцій до

боржників, що невчасно сплачують кошти; збуту незадіяних нематеріальних

активів та основних засобів; зменшення обсягу постійних витрат [35].

Також є рекомендованим є аналіз ринків збуту та розроблення шляхів

виходу на нього, задля залучення не лише вітчизняних інвесторів. З іншого боку

67

аналіз конкурентів, стратегії, шо вони використовують, та їх товарної продукції

є важливим кроком до створення конкурентно спроможної політики. Політика

управління запасами повинна містити встановлення економічно обґрунтованих

норм запасів підприємства та контроль розвитку стандартизації продукції,

також бажаним є розширення системи матеріально-технічного забезпечення та

впровадження новітніх технологій в цілому.

Оскільки однією з головних завдань підприємства є вироблення

високоякісної продукції, з боку організації необхідне підтримання непереривної

працездатності технологічного обладнання, що потребує постійної модернізації

діючих агрегатів та вчасної реконструкції цехів. До того ж важливим є

направлення отриманих коштів на розширення ринків збуту, тому числі і

зовнішніх, в той час як велика частка грошей йде на оновлення основних фондів

підприємства [36].

68

2.3.3 Структурно-динамічний аналіз активів та пасивів підприємства

Для того, щоб проаналізувати поточний стан майна підприємства

―Азовсталь‖, проведемо структурно-динамічний аналіз активів балансу, який

наведений в табл. 2.13, для цього візьмемо дані за останні три роки:

Таблиця 2.13 - Структурно-динамічний аналіз активу підприємства

―Азовсталь‖ за 2015-2017 роки

Показ

ни

ки

Роки

Абсолютне

відхилення

структури, %

Темп

приросту, %

2015 2016 2017

тис.

грн

пи

том

а

ваг

а,%

тис.

грн

пи

том

а

ваг

а,%

тис.

грн

пи

том

а

ваг

а,%

2016-

2015 р

р.

2017-

2016 р

р.

2016-

2015 р

р.

2017-

2016 р

р.

Нео

боротн

і

акти

ви

27393558 58,50 30492719 52.31 29387486 37.81 6,18 -14,51 11,31 -3,62

Об

оротн

і

акти

ви

19435690 41,50 27794822 47,69 48345732 62.18 -6,18 14,51 43,01 73,94

Бал

анс

46829248 100 58287541 100 77733218 100

24,47 33,36

З наведених даних, можна зробити висновок, що обсяг валюти балансу

зростав протягом досліджуваного періоду, що свідчить про підвищення вартості

майна даного підприємства. Так, вартість майна підприємства у 2017 році

порівняно з 2015 роком зросла на 30903,97 млн. грн.

Протягом 2015-2016 років, у структурі балансу ―Азовсталь‖ переважала

частка необоротних активів, у 2015 році вона склала 58,5%, а за 2016 рік

відбулося її зменшення на 6,18%, а вже у 2017 році спостерігається зниження

69

означеного показника на 14,51%. Дані зміни були викликані зміною у

співвідношенні необоротних та оборотних активів, тобто загальні обсяги

необоротних активів змінювались у діапазоні 10 %, що не я дуже значним.

Починаючи з 2015 рокуоборотні активи мали тенденцію до росту,

спочатку на 43% порівняно з попереднім роком і вже у 2017 році зросли ще на

74% у відношенні до 2016 року.Це було спричинено збільшенням обсягів

дебіторської заборгованості в два рази (з 17 до 33,2 млрд грн), також в

порівнянні з змінами протягом 2016 року, в 2017 році помітно збільшився об’єм

незавершеного виробництва та готової продукції (приріст за рік в два рази

більший, аніж приріст попереднього року),а приріст об’єму товару протягом

2017 року з від’ємного став додатнім [9].

Проведемо структурно-динамічний аналіз пасиву підприємства

―Азовсталь‖ для дослідження його структури джерел фінансування(табл. 2.14):

Таблиця 2.14 - Структурно-динамічний аналіз пасиву підприємства

―Азовсталь‖ за 2015-2017 роки

Показ

ни

ки

Роки

Абсолютне

відхилення

структури, %

Темп

приросту, %

2015 2016 2017

тис.

грн

пи

том

а

ваг

а,%

тис.

грн

пи

том

а

ваг

а,%

тис.

грн

пи

том

а

ваг

а,%

2016-2

015

рр.

2017-2

016

рр.

2016-2

015

рр.

2017-2

016

рр.

Влас

ни

й

кап

італ

24144854 51.56 28456848 48.82 26250667 33.77 -2.74 -15.05 17.86 -7.75

Довго

строкові

зоб

ов’я

зан

ня т

а

заб

езп

ечен

ня

3839459 8.20 4819365 8.27 4574923 5.89 0.07 -2.38 25.52 -5.07

70

Кінець таблиці 2.14

Пото

чн

і

зоб

ов’я

зан

ня т

а

заб

езп

ечен

ня

18844935 40.24 25011328 42.91 46907628 60.34 2.67 17.43 32.72 87.55

Баланс 46829248 100 58287541 100 77733218 100

24.47 33.36

Згідно таблиці, бачимо, основними джерелами формування фінансових

ресурсів організації є власний капітал (51,56%),поточні зобов’язання та

забезпечень (40,24%). Дане співвідношення зберіглося протягом всього періоду,

а частка довгострокових зобов’язань та забезпечень в 2017 році зменшилась до

6% в загальній структурі пасивів.

Частка власного капіталу у структурі балансу даного підприємства за

2015-2017 роки мала тенденцію до спаду, а за останні два роки питома вага

зменшилась на 15%, що надало значну перевагу поточним зобов’язанням та

забезпеченням в структурі пасиву 2017 року.

Частка таких залучених джерел, що відображаються в розділі поточні

зобов’язання та забезпечення має тенденцію до зростання і на 2017 рік вже

переважала власний капітал і становила 60% пасиву підприємства. З 2016 по

2017 рік об’єм поточних зобов’язань та забезпечень збільшився майже в 2 рази

(87,5 %), що в грошовому еквіваленті – 21,8 млрд грн. Це зумовлено зростанням

відносного приросту за 2017 рік таких складових пасиву як поточна

кредиторська заборгованість за товари та послуги, за одержаними авансами (в 2

рази) та за розрахунками з учасниками (майже в три рази)[42].

71

ВИСНОВКИ

Модель пройшла успішну апробацію на реальних підприємствах трьох

різних галузей економіки, порівнюючи з результатами двох інших моделей,

можна зробити висновок про достовірність результатів оцінки ризику

банкрутства за комплексною моделлю Хайдаршиної.

Також компанія, для якої проводився прогноз ймовірності настання

банкрутства за комплексною моделлю Хайдаршиної, була досліджена на ряд

коефіцієнтів, що відображають фінансову стійкість підприємства та інші

економічні показники.

Саме тому використання комплексної моделі оцінки ризику банкрутства

дозволить фінансовим службам компанії проводити ефективний моніторинг її

діяльності на предмет ймовірного банкрутства. В сучасних умовах нестабільної

економіки, більш актуальним є своєчасна розробка системи методів з метою

запобігання погіршенню фінансового стану підприємства. Що ж стосується

державного рівня, то в сучасних умовах, впровадження даної моделі може

запобігти масовому банкрутства компаній, також комплексна модель може

стати своєрідними доповненням до антикризових заходів, які реалізуються

державою на макроекономічному рівні.

Зі сторони підприємства, окрім регулярного моніторингу фінансовими

службами, також необхідно вживати деякі заходи для зниження ризику

банкрутства:

– Підвищення ефективності діяльності підприємства;

– Оптимальна структура джерел фінансування;

– Підтримка позитивної кредитної історії (вчасна виплата як

короткострокових, так і довгострокових кредитів та зобов’язань) ;

– Ефективне управління ліквідністю;

– Збільшення темпів росту активів підприємства;

72

– Ефективне збільшення об’ємів капіталу.

Також було проведено порівняльний аналіз трьох моделей банкрутства

підприємств, які адаптовані під підприємства пострадянського простору та

враховують характер основних положень вітчизняного бухгалтерського обліку

та аудиту. Порівняння проведено на прикладі реальних підприємств з трьох

різних галузей економіки України, зважаючи на особливості кожної з них.

Отримані результати вірогідності настання банкрутства за період з 2010

по 2017 роки показали досягнення критичного стану на підприємстві в 2013 та

2015 роках. Також стан підприємства був досліджений за допомогою

коефіцієнтів фінансової стійкості, періоди, коли показники виходили за межі

допустимих значень, співпадають з періодами порушення фінансової стійкості

організації та високої ймовірності банкрутства. Аналіз стану підприємства за

допомогою моделі Хайдаршиної та економічних показників дозволив визначити

шляхи застосування антикризового управління компанією.

Варто зазначити, що застосування багатьох моделей зарубіжних авторів є

неефективним та навіть неможливим через відсутність потрібної інформації.

Тому виникає потреба в створенні власних моделей діагностик кризового стану

компанії, що враховують особливості перехідної економіки, місцевого

законодавства та системи оцінки платоспроможності підприємства.

73

ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ ПОСИЛАННЯ

1. Закон України «Про відновлення платоспроможності боржника або

визнання його банкрутом» № 2343-ХІІ від 14.05.1992 р. зі змінами і

доповненнями // http://zakon.nau.ua/doc/?uid=1085.456.38&nobreak=1

2. Державної служби статистики України. Обсяг реалізованої

продукції (робіт, послуг) суб’єктів господарювання за видами економічної

діяльності. [Електронний ресурс]. - Режим доступу:

http://ukrstat.gov.ua/operativ/operativ2012/fin/osp/orps/orps_u/arch_orps_u.htm

3. Державної служби статистики України. Чистий прибуток (збиток)

підприємств за видами економічної діяльності. [Електронний ресурс]. - Режим

доступу:

http://ukrstat.gov.ua/operativ/operativ2017/fin/chpr/chpr_ed/chpr_ed_u/arh_chpr_ed2

017_u.htm

4. Облікова ставка Національного банку України. [Електронний

ресурс]. - Режим доступу:

https://bank.gov.ua/control/uk/publish/article?art_id=53647\

5. Ананченко А. Е. Методичні рекомендації щодо виявлення ознак

неплатоспроможності підприємства та ознак дій з приховування банкрутства,

фіктивного банкрутства чи доведення до банкрутства : Наказ міністерства

економіки України від 17 січня 2001 р. № 10 // Банкротство в Украине. Сб.

норм. актов / А. Е. Ананченко, Е. А. Арсирий, В. В. Гуртовой. – Харьков :

Эспада, 2001. – С. 250–261.

6. Кривов’язюк І. В. Антикризове управління підприємством : навч.

посібник / І. В. Кривов’язюк. – Київ : Кондор, 2008 – 374 с

7. Хайдаршина Г. А . Совершенствование методов оценки риска

банкротства российских предприятий в современных условиях /

74

Имущественные отношения в Российской Федерации - М., 2009. - N 8. - с. 86-95

- 0,53 п.л.

8. Хайдаршина Г. А . Эффективность современных методов оценки

риска банкротства предприятий в российской практике финансового

менеджмента: logit и SVМмодели// Экономические науки• - М., 2008. - № 7( 44).

- с. 300-304. - 0,31 п.л

9. Основы корпоративных финансов : [пер. с англ.] / Росс Стивен [и др.].

– М. : Лаборатория Базовых Знаний, 2000. – 720 с.

10. Бланк І.О. Управління фінансами підприємств :Підручник /І.О.

Бланк .Г. В. Ситник ; Київ нац..торг.-екон.ун-т.-К:КНТЕУ , 2006.-779с.

11. Фінанси підприємств : Підручник /А. М. Поддєрьогін , М.Д. Білик ,

Л.Д. Буряк та ін.. ; Кер. Кол. Авт..і наук. Ред..проф. А.М. Поддєрьогін.- 5-те

вид., перероб. Та допов. – К.: КНЕУ , 2004.-546 с.

12. Василенко В.О. Антикризове управління підприємством : Навч.

посібник .- К: ЦУЛ, 2003.- 504 с. – 194-398.

13. Мних Є.В. Економічний аналіз: Підручник: Вид. 2-ге, перероб. та

доп. – Київ: Центр навчальної літератури, 2005. – 472 с.

14. Савицька Г.В. Економічний аналіз діяльності підприємства: Навч.

посібник. — К.:Знання, 2004. — 654 с.

15. Цал-Цалко Ю.С. Фінансова звітність підприємства та її аналіз: навч.

посібник. - 2-е вид., перероб. і доп. - Київ: ЦУЛ, 2002.

16. Базілінська О.Я. Фінансовий аналіз: теорія та практика: навч. посіб.

/ О.Я. Базілінська — К.: Центр учбової літератури, 2009. — 328 с.

17. Львова, Н.А. Финансовая диагностика российских предприятий с

применением модели Альтмана для развитых и формирующихся рынков

//Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2015. - №7 (241). - С. 37-45.

75

18. Терещенко О.О. Дискримінанта модель інтегральної оцінки

фінансового стану підприємства / О.О. Терещенко // ЕкономікаУкраїни. — 2003.

— № 8. — C. 38—45.

19. Панасенко О.В. Модель оцінки схильності підприємства до

банкрутства // Економіка: проблеми теорії та практики. Збірник наукових праць.

– Випуск 227. Том II. – Дніпропетровськ: ДНУ, 2007. – С. 315-326.

20. Чернова М.В. Сравнительный анализ зарубежных процедур

корпоративного банкротства//Финансы и кредит. - 2008. - №46. - С. 62-67

21. Грамотенко Т. А. Банкрутство підприємств: економічні аспекти. - М.:

ПРІОР, 1998. - 176 с.

22. Шмидт Ю.Д., Мазелис Л.С., Прогнозирование банкротства

предприятия//Вестник ТГЭУ: Математическое моделирование. – 2012. - № - С.

87-94.

23. Матвійчук А.В. Дискримінантна модель оцінки ймовірності

банкрутства // Моделювання та інформаційні системи в економіці. — 2006. —

Вип. 74. — С. 299–314.

24. Іонін Є. Є. Розв’язання питань методологічного обґрунтування

понять ―платоспроможність‖ і ―ліквідність‖ / Є. Є. Іонін // Актуальні проблеми

економіки. – 2009. – № 6. – С.30–43.

25. 40Тарасенко Н. В. Економічний аналіз промислового підприємства /

Н. В. Тарасенкo. – Л.: ЛБІ НБУ, 2010. – 386 с.

26. Антикризове управління: сутність, потреба, форми. [Електронний

ресурс]. - Режим доступу:

http://stud.com.ua/48527/ekonomika/antikrizove_upravlinnya_sutnist_potreba_formi

27. ФОПи масово закриваються після законодавчих нововведень.

[Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://tsn.ua/groshi/kilkist-

zareyestrovanih-privatnih-pidpriyemciv-v-ukrayini-vpala-bilshe-nizh-na-120-tisyach-

859183.html?_ga=2.86005983.619660738.1514205966-1195957139.1509391228

76

28. Металургійний комбінат «АЗОВСТАЛЬ». Продукція. [Електронний

ресурс]. - Режим доступу:

https://azovstal.metinvestholding.com/ua/activity/products

29. Показники рентабельності підприємства. [Електронний ресурс]. -

Режим доступу: https://fin-admin.com/ua/fnansovij-analz/43-pokazniki-

rentabelnost-pdprimstva.html

30. Фактори банкрутства.[Електронний ресурс]. - Режим доступу:

https://studfiles.net/preview/5376013/page:22/

31. Причини банкрутства та механізми його запобігання на

підприємстві. [Електронний ресурс]. - Режим доступу:

http://www.rusnauka.com/11_EISN_2008/Economics/30678.doc.htm

32. Огляд діючих моделей прогнозування банкрутства. [Електронний

ресурс]. - Режим доступу:

https://studme.com.ua/1031110414924/finansy/obzor_deystvuyuschih_modeley_prog

nozirovaniya_bankrotstva.htm

33. Сучасні підходи та інструментарій діагностики загрози банкрутства

будівельних підприємств. [Електронний ресурс]. - Режим доступу:

http://nauka.kushnir.mk.ua/?p=76104

34. Фінансові моделі аналізу і прогнозування банкрутства.

[Електронний ресурс]. - Режим доступу:

http://stud.com.ua/73082/finansi/finansovi_modeli_analizu_prognozuvannya_bankrut

stva

35. Агентство з розвитку інфраструктури фондового ринку України. –

[Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://smida.gov.ua/

36. Розробка статегічного плану підприємства. [Електронний ресурс]. –

Режим доступу: http://refleader.ru/qaspolujgrna.html

37. МиколаївГаз. Нормативна база. [Електронний ресурс]. – Режим

доступу: https://mk.104.ua/ua/informacija-pro-kompaniju/normativna-baza?page=3

77

38. ПАТ "УІФК-АГРО". [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://uifk-

agro.nr-avers.com.ua/reg_zvit.html

39. Altman E.I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of

corporate bankruptcy//The journal of Finance. 1968. P. 591.

40. Altman E.I. Predicting financial distress of companies: Revisiting the Z-

score and Zeta models//Handbook of Research Methods and Applications in

Empirical Finance. 2000. P. 33.

41. Ohlson J.A. Financial ratios and the probabilistic prediction of

bankruptcy//Journal of Accounting Research. 1980.P. 112.

42. Myers S. С. Corporate Financing and Investment Decisions When Firms

Have Information that Investors Do not Have / S. С. Myers, N. S. Majluf // Journal of

Financial Economics. – 1984. – Vol. 13. – P. 187–221.

78

ДОДАТОК А

СТРУКТУРА ОБСЯГУ РЕАЛІЗОВАНОЇ ПРОДУКЦІЇ СУБ'ЄКТІВ ГОСПОДАРЮВАННЯ ЗА ВИДАМИ

ЕКОНОМІЧНОЇДІЯЛЬНОСТІ У 2016 РОЦІ

Таблиця А.1 - Структура обсягу реалізованої продукції суб’єктів господарювання за видами

економічної діяльності у 2016 році у %[складено автором на основі 2]

Вид економічної діяльності

Суб’єкт господарювання

підприємства фізичні особи-

підприємці

Сільське, лісове та рибне господарство 6,3 2,3

Промисловість 36,1 7,6

Будівництво 0,7 2,3

Оптова та роздрібна торгівля; ремонт автотранспортних засобів і

мотоциклів 37,4 49,7

Транспорт, складське господарство, поштова та кур’єрська діяльність 5,7 6,9

Тимчасове розміщування й організація харчування 0,4 3

Інформація та телекомунікації 1,8 11,8

Фінансова та страхова діяльність 3,3 0,6

Операції з нерухомим майном 1,3 3,7

Професійна, наукова та технічна діяльність 3,8 6,6

Діяльність у сфері адміністративного та допоміжного обслуговування 0,8 2,2

Освіта 0 0,3

Охорона здоров’я та надання соціальної допомоги 0,2 0,6

Мистецтво, спорт, розваги та відпочинок 0,1 0,6

Надання інших видів послуг 0,1 1,8

79

ДОДАТОК Б

ОБСЯГ РЕАЛІЗОВАНОЇ ПРОДУКЦІЇ СУБ’ЄКТІВ ГОСПОДАРЮВАННЯ ЗА ВИДАМИ

ЕКОНОМІЧНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ПО РОКАХ

Таблиця Б.1 - Обсяг реалізованої продукції суб’єктів господарювання за видами економічної діяльності

по роках у млн грн [складено автором на основі 2]

Вид економічної діяльності Рік

2012 2013 2014 2015 2016

Сільське, лісове та рибне господарство 167332,5 166277,9 220163,3 372033,4 414799,9

Промисловість 1517617,7 1493850,1 1567714 1917185,6 2343000,4

Будівництво 159430,4 144765,8 154619 150540,5 180966,5

Оптова та роздрібна торгівля; ремонт автотранспортних засобів і

мотоциклів 1783736,9 1782399,7 1795659,9 2159334,2 2628672

Транспорт, складське господарство, поштова та кур’єрська діяльність 228906,6 224523,5 223068,4 322291,2 398913,7

Тимчасове розміщування й організація харчування 23906,6 30322,4 22684,6 29069,3 37613,4

Інформація та телекомунікації 90074,4 94278,2 105689,6 141479,6 175050,9

Фінансова та страхова діяльність 165844,5 93696 60149,8 236454,9 214430,1

Операції з нерухомим майном 63020,4 61518 66412,9 90298,1 103770,5

Професійна, наукова та технічна діяльність 186857,2 164737,8 159753,4 206687,6 274279,9

Діяльність у сфері адміністративного та допоміжного обслуговування 42976,5 41498,1 46479,2 57318,1 64457,8

Освіта 2356,5 2490,4 2353,3 3101,7 3891,5

Охорона здоров’я та надання соціальної допомоги 9873,4 10881,7 9356,2 12991 16803,1

Мистецтво, спорт, розваги та відпочинок 9032,6 13956,9 17089,7 12991 7691,5

Надання інших видів послуг 8852,6 9256,6 8508,9 10690,3 12736,1

80

ДОДАТОК В

ЧИСТИЙ ПРИБУТОК (ЗБИТОК) ВЕЛИКИХ ТА СЕРЕДНІХ ПІДПРИЄМСТВ ЗА ВИДАМИ

ЕКОНОМІЧНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ

Таблиця В.1 - Відсоток підприємств, які отримали збиток до загальної кількості підприємств [складено

автором на основі 3]

Вид економічної діяльності Рік

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Сільське, лісове та рибне господарство 30,8 17,1 21,8 20,2 15,9 11,6 12,3 10,1

Промисловість 43 39,2 39,3 37,7 37,6 27,4 27,5 31

Будівництво 46,1 41,2 41,1 38,6 38,1 29,2 29,6 27,5

Оптова та роздрібна торгівля; ремонт

автотранспортних засобів і мотоциклів 39,7 35,4 36 34,1 34,4 24,3 24,6 24,8

Транспорт, складське господарство, поштова та

кур’єрська діяльність 47,2 38,6 39,9 37,9 38,4 29,5 28,9 41,58

Інформація та телекомунікації 43,1 40,9 38,6 37,9 36,5 29,6 32 32,2

Фінансова та страхова діяльність 43,2 42,8 41,8 41,5 39,6 37,5 37,7 30,7

Операції з нерухомим майном 51,2 46,9 45,7 43,2 44,7 39,9 40,4 36,1

Професійна, наукова та технічна діяльність 44 38,7 39,4 37,6 37,6 31 32,1 31,5

Освіта 37,1 33 32,9 31,2 34,5 29,3 33,6 30,8

Охорона здоров’я та надання соціальної допомоги 41,1 40,5 38,8 36,8 36,7 31,1 31,2 21,2

Мистецтво, спорт, розваги та відпочинок 50,7 45,9 47,5 43,7 45,4 37,7 39 44,9

81

ДОДАТОК Г

ЛІСТИНГ ПРОГРАМНОГО КОДУ

Оголошення класу

namespace MyBank

{

class Bank

{

public:

Bank(){};

~Bank(){}

float a0, a1,a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10, a11, b3, b4, b5, b8, b9, b10, b11, K2, K3, K4, K5,

NeobAct, DovgZob, StavkaRef, Koef,y, ObAct, PotZob, VlCapKin, VlCapPoch, ActPoch, ActKin,

FinRez, FinVutr, ChistFinRez, Cred, RikZasnuv, Region;

};

}

Unit1.cpp

#include <vcl.h>

#pragma hdrstop

#include <math.h>

#include "Unit1.h"

#include "Unit2.h"

#include "Unit5.h"

using namespace MyBank;

//---------------------------------------------------------------------------

#pragma package(smart_init)

#pragma resource "*.dfm"

TForm1 *Form1;

//---------------------------------------------------------------------------

__fastcall TForm1::TForm1(TComponent* Owner)

: TForm(Owner)

{

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm1::RadioButton1Click(TObject *Sender)

{

Bank Request;

Request.a0=10.2137;

Request.a1=-0.0303;

Request.a2=6.7543;

Request.a3=-3.7093;

Request.a4=-1.5985;

Request.a5=-0.5640;

82

Request.a6=-0.1254;

Request.a7=-1.3698;

Request.a8=-6.3609;

Request.a9=-0.2833;

Request.a10=2.5966;

Request.a11=-7.3087;

Form1->Hide();

Form2->Show();

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm1::RadioButton3Click(TObject *Sender)

{ Bank Request;

Request.a0=30.7371;

Request.a1=3.7033;

Request.a2=8.9734;

Request.a3=8.6711;

Request.a4=-7.0110;

Request.a5=-1.6427;

Request.a6=-0.1399;

Request.a7=-0.6913;

Request.a8=-5.0894;

Request.a9=-15.3882;

Request.a10=7.3667;

Request.a11=-22.0294;

Form1->Hide();

Form2->Show();

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm1::RadioButton4Click(TObject *Sender)

{ Bank Request;

Request.a0=35.0326;

Request.a1=4.1534;

Request.a2=9.0817;

Request.a3=-8.7792;

Request.a4=-8.5601;

Request.a5=-1.6834;

Request.a6=-0.4923;

Request.a7=-0.8023;

Request.a8=-8.4776;

Request.a9=-10.8005;

Request.a10=7.1862;

Request.a11=-22.7614;

Form1->Hide();

Form2->Show();

}

//---------------------------------------------------------------------------

83

void __fastcall TForm1::RadioButton2Click(TObject *Sender)

{ Bank Request;

Request.a0=13.5065;

Request.a1=0.2753;

Request.a2=6.6637;

Request.a3=-7.0113;

Request.a4=-2.3915;

Request.a5=-1.0023;

Request.a6=-0.29;

Request.a7=-1.5742;

Request.a8=-6.1679;

Request.a9=-2.3624;

Request.a10=2.8715;

Request.a11=39;

Form1->Hide();

Form2->Show();

}

//---------------------------------------------------------------------------

Unit2.cpp

#include <vcl.h>

#include <iostream>

#include <cstring>

#include <cstdlib>

#include <math.h>

#pragma hdrstop

#include "Unit2.h"

#include "Unit1.h"

#include "Unit3.h"

#include "Unit4.h"

#include "Unit5.h"

using namespace MyBank;

//---------------------------------------------------------------------------

#pragma package(smart_init)

#pragma resource "*.dfm"

TForm2 *Form2;

//---------------------------------------------------------------------------

__fastcall TForm2::TForm2(TComponent* Owner)

: TForm(Owner)

{

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm2::Button1Click(TObject *Sender)

{

if ((Edit1->Text==0) || (Edit2->Text==0) || (Edit3->Text==0) || (Edit6->Text==0) || (Edit7-

>Text==0) || (Edit8->Text==0) || (Edit4->Text==0) || (Edit5->Text==0))

{

84

ShowMessage("Обов’язково заповніть всі поля!");

}

else

{

Form4->ListBox1->Items->Insert(1,Form2->Edit1->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(3,Form2->Edit2->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(5,Form2->Edit3->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(7,Form2->Edit6->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(9,Form2->Edit7->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(11,Form2->Edit8->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(13,Form2->Edit4->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(15,Form2->Edit5->Text);

Form2->Hide();

Form3->Show();

}

}

//---------------------------------------------------------------------------

Unit3.cpp

#include <vcl.h>

#pragma hdrstop

#include <math.h>

#include "Unit3.h"

#include "Unit4.h"

#include "Unit2.h"

#include "Unit1.h"

#include "Unit5.h"

using namespace MyBank;

//---------------------------------------------------------------------------

#pragma package(smart_init)

#pragma resource "*.dfm"

TForm3 *Form3;

//---------------------------------------------------------------------------

__fastcall TForm3::TForm3(TComponent* Owner)

: TForm(Owner)

{

ComboBox1->Items->Add("Так");

ComboBox1->Items->Add("Ні");

ComboBox2->Items->Add("Позитивною");

ComboBox2->Items->Add("Негативною");

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm3::Button1Click(TObject *Sender)

{

if ((Edit1->Text==0) || (Edit2->Text==0) || (Edit3->Text==0) || (Edit4->Text==0) || (Edit5-

>Text==0) || (ComboBox1->Text=="не вибрано") || (ComboBox2->Text==" не вибрано "))

{

85

ShowMessage("Обов’язково заповність всі поля!");

}

else

{

Form4->ListBox1->Items->Insert(17,Form3->Edit1->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(19,Form3->Edit2->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(21,Form3->Edit3->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(23,Form3->Edit4->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(25,Form3->ComboBox1->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(27,Form3->ComboBox2->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(29,Form3->Edit5->Text);

Form3->Hide();

Form4->Show();

}

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm3::Button2Click(TObject *Sender)

{

Form4->ListBox1->Items->Insert(17,Form3->Edit1->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(19,Form3->Edit2->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(21,Form3->Edit3->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(23,Form3->Edit4->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(25,Form3->ComboBox1->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(27,Form3->ComboBox2->Text);

Form4->ListBox1->Items->Insert(29,Form3->Edit5->Text);

Form3->Hide();

Form4->Show();

Form3->Hide();

Form2->Show();

}

//---------------------------------------------------------------------------

Unit4.cpp #include <vcl.h>

#include <math.hpp>

#include <math.h>

#pragma hdrstop

#include <stdio.h>

#include "Unit4.h"

#include "Unit2.h"

#include "Unit3.h"

#include "Unit1.h"

#include "Unit5.h"

#include "Unit6.h"

using namespace MyBank;

//---------------------------------------------------------------------------

#pragma package(smart_init)

#pragma resource "*.dfm"

TForm4 *Form4;

86 //---------------------------------------------------------------------------

__fastcall TForm4::TForm4(TComponent* Owner)

: TForm(Owner)

{

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm4::Button1Click(TObject *Sender)

{

Request.ObAct=StrToFloat(Form2->Edit1->Text);

Request.PotZob=StrToFloat(Form2->Edit2->Text);

Request.VlCapKin=StrToFloat(Form2->Edit3->Text);

Request.VlCapPoch=StrToFloat(Form2->Edit6->Text);

Request.ActPoch=StrToFloat(Form2->Edit7->Text);

Request.ActKin=StrToFloat(Form2->Edit8->Text);

Request.NeobAct=StrToFloat(Form2->Edit4->Text);

Request.DovgZob=StrToFloat(Form2->Edit5->Text);

Request.FinRez=StrToFloat(Form3->Edit1->Text);

Request.FinVutr=StrToFloat(Form3->Edit2->Text);

Request.ChistFinRez=StrToFloat(Form3->Edit3->Text);

Request.StavkaRef=StrToFloat(Form3->Edit4->Text)/100;

if (Form3->ComboBox1->Text=="Так")

{

Request.Region=0;

}

else

{

Request.Region=1;

}

if (Form3->ComboBox2->Text=="Позитивною")

{

Request.Cred=0;

}

else

{

Request.Cred=1;

}

if (StrToInt(Form3->Edit5->Text)<2008)

{

Request.RikZasnuv=0;

}

else

{

Request.RikZasnuv=1;

}

Request.b3=Request.ObAct/Request.PotZob;

Request.b4=(Request.FinRez/Request.FinVutr)+1;

Request.b5=log(Request.VlCapKin);

Request.b8=Request.ChistFinRez/((Request.ActPoch+Request.ActKin)/2) ;

Request.b9=Request.ChistFinRez/((Request.VlCapPoch+Request.VlCapKin)/2);

Request.b10=(Request.VlCapKin/Request.VlCapPoch)-1;

Request.b11=(Request.ActKin/Request.ActPoch)-1;

Request.K2=(Request.VlCapKin-Request.NeobAct)/Request.VlCapKin;

Request.K3=Request.VlCapKin/Request.ActKin;

87 Request.K4=Request.VlCapKin/(Request.PotZob+Request.DovgZob);

Request.K5=(Request.PotZob+Request.DovgZob)/Request.ActKin;

Form6->Label14->Caption=RoundTo(Request. b3,-2);

Form6->Label15->Caption=RoundTo(Request. K2,-2);

Form6->Label16->Caption=RoundTo(Request. K3,-2);

Form6->Label17->Caption=RoundTo(Request. K4,-2);

Form6->Label18->Caption=RoundTo(Request. K5,-2);

Request.y=Request.a0+(Request.a3*Request.b3)+(Request.a4*Request.b4)+(Request.a5*Request.b5)+(Requ

est.a6*Request.StavkaRef)+Request.a7+(Request.a8*Request.b8)+(Request.a9*Request.b9)+(Request.a10*R

equest.b10)+(Request.a11*Request.b11);

Request.Koef=100/(1+exp((-1)*Request.y));

Form5->Label4->Caption=RoundTo(Request.Koef, -2);

if (Request.Koef>80)

{

Form5->Label5->Caption="Максимальний ризик банкрутства";

}

if ((Request.Koef<80) && (Request.Koef>60))

{

Form5->Label5->Caption="Високий ризик банкрутства‖ ;

}

if ((Request.Koef<60) && (Request.Koef>40))

{

Form5->Label5->Caption="Середній ризик банкрутства‖ ;

}

if ((Request.Koef<40) && (Request.Koef>20))

{

Form5->Label5->Caption="Низький ризик банкрутства‖ ;

}

if (Request.Koef<20)

{

Form5->Label5->Caption="Мінімальний ризик банкрутства‖ ;

}

Form4->Hide();

Form5->Show();

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm4::Button2Click(TObject *Sender)

{

Form4->Hide();

Form3->Show();

}

//---------------------------------------------------------------------------

Unit5.cpp #include <vcl.h>

#pragma hdrstop

#include <math.h>

#include "Unit5.h"

#include "Unit1.h"

#include "Unit2.h"

#include "Unit3.h"

#include "Unit4.h"

88 #include "Unit6.h"

using namespace MyBank;

//---------------------------------------------------------------------------

#pragma package(smart_init)

#pragma resource "*.dfm"

TForm5 *Form5;

//---------------------------------------------------------------------------

__fastcall TForm5::TForm5(TComponent* Owner)

: TForm(Owner)

{

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm5::Button2Click(TObject *Sender)

{

Form5->Hide();

Form6->Show();

}

//---------------------------------------------------------------------------

Unit6.cpp #include <vcl.h>

#pragma hdrstop

#include "Unit6.h"

#include "Unit1.h"

//---------------------------------------------------------------------------

#pragma package(smart_init)

#pragma resource "*.dfm"

TForm6 *Form6;

//---------------------------------------------------------------------------

__fastcall TForm6::TForm6(TComponent* Owner)

: TForm(Owner)

{

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm6::Button2Click(TObject *Sender)

{

Form6->Close();

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm6::Button1Click(TObject *Sender)

{

Form6->Hide();

Form1->Show();

}

//---------------------------------------------------------------------------