Financial analysis of LLC "ZHBK-8" using the Taffler model (2022-2024)

Кузнецова Дарина Андреевна, 4 курс, ЭБ-05
1.1 АНАЛИЗ ПРЕДПРИЯТИЯ ПО МЕТОДУ ТАФФЛЕРА
Анализ ООО «ЖБК-8» выполнен на основе бухгалтерской отчетности за
2022-2024 год по методу Таффлера. Ниже приведены расчеты и выводы о
вероятности банкротства предприятия.
Формула модели Таффлера:
Z=0,53X1 + 0,13X2 +0,18X3 + 0,16Х4
где X1 прибыль от продаж/краткосрочные обязательства
X2 оборотные активы/обязательства всего
X3 краткосрочные обязательства/всего активов
Х4 выручка/всего активов
Исходные данные (тыс.р)
Показатель
Прибыль от
продаж
Выручка
Оборотные
активы
Краткосрочные
обязательства
Всего
обязательств
Всего активов
2022 г.
4274
2023 г.
(4911)
2024 г.
6447
126221
8756
103149
10696
111097
21890
22886
21226
38830
22886
21226
38830
8756
10696
21890
Расчет коэффициентов
Коэффициент Формула
X1
прибыль от
продаж/краткосрочные
обязательства
X2
оборотные
активы/обязательства
всего
X3
краткосрочные
обязательства/всего
активов
2022 г.
0,187
2023 г.
(0,231)
2024 г.
0,166
0,383
0,504
0,564
2,614
1,984
1,774
Расчеты показателя Z
2022г. 0,53 × 0,187 + 0,13 × 0,383 + 0,18 × 2,614 + 0,16 × 14,416 = 2,93
2023г. 0,53 × (−0,231) + 0,13 × 0,504 + 0,18 × 1,984 + 0,16 × 9,643 = 1,84
2024г. 0,53 × 0,166 + 0,13 × 0,564 + 0,18 × 1,774 + 0,16 × 5,075 = 1,29
Интерпретация результатов по модели Таффлера:
Z > 0,3 низкая вероятность банкротства
0,2 < Z < 0,3 «Серая зона», т.е повышенный риск
Z < 0,2 высокая вероятность банкротства
Год
Значение Z
2022 г.
2023 г.
2024 г.
2,93
1,84
1,29
Вероятность
банкротства
Низкая
Низкая
Низкая
На основе проведенных расчетов, можно сделать следующие выводы:
1.Значение Z демонстрирует устойчивое снижение с 2,93 до 1,84, что
указывает на ухудшение финансового состояния компании. Однако во всех
периодах Z остается значительно выше порогового значения 0,3, что
свидетельствует о низкой вероятности банкротства в течение 2022-2024
годах.
2.Факторы, которые повлияли на состояние компании: рентабельность,
оборачиваемость активов, рост долговой нагрузки. В 2023 году наблюдался
убыток от продаж, что отрицательно повлияло на X1. Значение X4
сократилось 14,416 до 9,643 и это указывает на снижение эффективности
использования активов. Несмотря на снижение X3, соотношение
краткосрочных обязательств к активам остается высоким.
3.К положительным аспектам можно отнести улучшение ликвидности,
коэффициент X2 вырос с 0,383 до 0,564, что свидетельствует о повышении
способности компании покрывать обязательства за счет оборотных активов.
Также отнесем восстановление прибыльности, в 2024 году компания
вернулась к прибыли от продаж после убытка в 2023 году.
На основе модели Таффлера ООО «ЖБК-8» имеет низкую вероятность
банкротства в периодах 2022-2024 гг., однако устойчивое снижение
показателя Z указывает на рост финансовых рисков. Компании необходимо
принять меры по улучшению финансовой устойчивости и рентабельности.
Для улучшения финансовой устойчивости можно предпринять, например,
увеличение суммы собственного капитала, повышение эффективности
оборотным капиталом, улучшение показателей ликвидности и
платежеспособности, оптимизация запасов. Для улучшения рентабельности
оптимизировать затраты, увеличить доходы, например, находить новые
источники доходов, проанализировать транспортные расходы и расходы на
рекламу.
2.1 БАЗОВЫЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ РИСКА ФАЛЬСИФИКАЦИИ
ОТЧЕТНОСТИ
Анализ риска фальсификации финансовой отчетности ООО «ЖБК-8» за
2022-2024 годы по модели М.Бениша и ее упрощенной версии М.Роксас,
необходимо рассчитать финансовые показатели, используя данные
бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах.
Исходные данные из бухгалтерского баланса и отчета о финансовых
результатах (тыс.р)
Показатель
2024 г.
2023 г.
2022 г.
Выручка
111097
103149
126221
Дебиторская
задолженность
17474
3598
1503
Валовая
прибыль
6447
13640
15536
Активы
21890
10696
8756
Оборотные
активы
21890
10696
8756
Основные
средства
-
-
-
Коммерческие
расходы
-
-
-
Управленческие (11358)
расходы
(9366)
(10541)
Амортизация
-
-
-
Краткосрочные
обязательства
38830
21226
22886
Долгосрочные
обязательства
-
-
-
Чистая прибыль (6410)
3600
4200
Недостающие данные амортизации не позволяют точно рассчитать индекс К5
(индекс амортизации).
Расчет индексов для модели М.Бениша (2022 к 2023)
К1 (DSRI)- Индекс дневных продаж в дебиторской задолженности
𝐷𝑆𝑅𝐼 =
ДЗ2023/Выручка2023
ДЗ2022/Выручка2022
𝐷𝑆𝑅𝐼 =
3598/103149
= 2,93
1503/126221
К2 (GMI)- Индекс рентабельности продаж по валовой прибыли
𝐺𝑀𝐼 =
ВП2022/Выручка2022
ВП2023/Выручка2023
𝐺𝑀𝐼 =
15536/126221
= 0,93
13640/103149
К3 (AQI)- Индекс качества активов
𝐴𝑄𝐼 =
Активы2023 − ОА2023 − ОС2023 Активы2022
×
Активы2022 − ОА2022 − ОС2022 Активы2023
Так как основные средства = 0, также, как и все значения в активе баланса, то
мы не можем рассчитать данный индекс,
К4 (SGI)- Индекс роста выручки
𝑆𝐺𝐼 =
Выручка2023
Выручка 2022
𝑆𝐺𝐼 =
103149
= 0,817
126221
К5 (DEPI)- Индекс амортизации
Не можем рассчитать, так как нет данных по амортизации.
К6 (SGAI)- Индекс коммерческих и управленческих расходов
Мы можем рассчитать только индекс управленческих расходов, так как
данные по коммерческим расходам нам не даны.
𝑆𝐺𝐴𝐼 =
Управ. расходы2023 Выручка2022
×
Управ. расходы2022 Выручка2023
𝑆𝐺𝐴𝐼 =
9366 126221
×
= 1,09
10541 103149
К7(TATA)- Начисления к активам
Нет данных о задолженности по уплате налога на прибыль и амортизации.
К8(LVGI)- Индекс коэффициента финансовой зависимости
𝐿𝑉𝐺𝐼 =
(ДО + КО)2023 Активы2022
×
(ДО + КО)2022 Активы2023
𝐿𝑉𝐺𝐼 =
21226 8756
×
= 0,76
22886 10696
Расчет M-score по М.Бенишу
Из-за отсутствия данных мы не смогли рассчитать К 3, К5, К7, предположим,
что они равны 0, тогда:
M − score = −4,84 + 0,920 × 2,93 + 0,528 × 0,93 + 0,404 × 0 + 0,892
× 0,817 + 0,115 × 0 − 0,172 × 1,09 + 4,679 × 0 − 0,327 × 0,76
= −1,36
Следовательно:
-1,36 > -2,2, это означает высокий риск фальсификации отчетности.
Расчет M-score по М.Роксас
Коэффициенты К6, К7, К8 не используются, но также мы не можем
использовать коэффициенты К3 и К5, потому что у нас не было данных.
𝑀 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = −6,065 + 0,823 × 2,93 + 0,906 × 0,93 + 0,593 × 0 + 0,717
× 0,817 + 0,107 × 0 = 3,775
Следовательно:
-2,21 > -2,76, это означает, что организация, вероятно, фальсифицирует
финансовую отчетность.
Вывод: Оба варианта модели Бениша и Роксас показывают высокий риск
фальсификации отчетности ООО «ЖБК-8» в 2023 году по сравнению с 2022
годом.
Расчет индексов для модели М.Бениша (2023 к 2024)
К1 (DSRI)- Индекс дневных продаж в дебиторской задолженности
𝐷𝑆𝑅𝐼 =
ДЗ2024/Выручка2024
ДЗ2023/Выручка2023
𝐷𝑆𝑅𝐼 =
17474/111097
= 4,51
3598/103149
К2 (GMI)- Индекс рентабельности продаж по валовой прибыли
𝐺𝑀𝐼 =
ВП2023/Выручка2023
ВП2024/Выручка2024
𝐺𝑀𝐼 =
13640/103149
= 2,28
6447/111097
К3 (AQI)- Индекс качества активов
𝐴𝑄𝐼 =
Активы2024 − ОА2024 − ОС2024 Активы2023
×
Активы2023 − ОА2023 − ОС2023 Активы2024
Не можем рассчитать данный индекс.
К4 (SGI)- Индекс роста выручки
𝑆𝐺𝐼 =
Выручка2024
Выручка 2023
𝑆𝐺𝐼 =
111097
= 1,077
103149
К5 (DEPI)- Индекс амортизации
Не можем рассчитать, так как нет данных по амортизации.
К6 (SGAI)- Индекс коммерческих и управленческих расходов
Мы можем рассчитать только индекс управленческих расходов, так как
данные по коммерческим расходам нам не даны.
𝑆𝐺𝐴𝐼 =
Управ. расходы2024 Выручка2023
×
Управ. расходы2023 Выручка2024
𝑆𝐺𝐴𝐼 =
11358 103149
×
= 1,13
9366 111097
К7(TATA)- Начисления к активам
Нет данных о собственных оборотных средствах, денежных средствах и
налога на прибыль, поэтому рассчитать не можем.
К8(LVGI)- Индекс коэффициента финансовой зависимости
𝐿𝑉𝐺𝐼 =
(ДО + КО)2024 Активы2023
×
(ДО + КО)2023 Активы2024
𝐿𝑉𝐺𝐼 =
38830 10696
×
= 0,89
21226 21890
Расчет M-score по М.Бенишу
Из-за отсутствия данных мы не смогли рассчитать К 3, К5, К7, предположим,
что они равны 0, тогда:
M − score = −4,84 + 0,920 × 4,51 + 0,528 × 2,28 + 0,404 × 0 + 0,892
× 1,077 + 0,115 × 0 − 0,172 × 1,13 + 4,679 × 0 − 0,327 × 0,89
= 0,99
Следовательно:
0,99 > -2,2, это означает высокий риск фальсификации отчетности.
Расчет M-score по М.Роксас
Коэффициенты К6, К7, К8 не используются, но также мы не можем
использовать коэффициенты К3 и К5, потому что у нас не было данных.
𝑀 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = −6,065 + 0,823 × 4,51 + 0,906 × 2,28 + 0,593 × 0 + 0,717
× 1,077 + 0,107 × 0 = 0,48
Следовательно:
0,48 > -2,76, это означает, что организация, вероятно, фальсифицирует
финансовую отчетность.
Вывод: Оба варианта модели Бениша и Роксас показывают высокий риск
фальсификации отчетности ООО «ЖБК-8» в 2024 году по сравнению с 2023
годом.
2.2 АНАЛИЗ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ РИСКА ФАЛЬСИФИКАЦИИ
ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ ДЛЯ РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ
Анализ риска фальсификации финансовой отчетности ООО «ЖБК-8» за
2022-2024 годы по адаптивные оценки риска фальсификации финансовой
отчетности для российских компаний по Н.Ферулевой и М.Штефан.
Анализ вероятности фальсификации финансовой отчетности предприятия по
адаптированной модели М.Бениша (Н.В Ферулева, М.А Штефан)
Наименование
показателя
2022 год
2023 год
Значение
К1 (DSRI)
0,012
0,035
2,93
К2 (GMI)
0,123
0,132
0,93
К3 (AQI)
0
0
0
К4 (SGI)
126221
103149
0,817
К6 (SGAI)
0,084
0,091
1,09
К8(LVGI)
2,614
1,984
0,76
Наименование
показателя
2023 год
2024 год
Значение
К1 (DSRI)
0,035
0,157
4,51
К2 (GMI)
0,132
0,058
2,28
К3 (AQI)
0
0
0
К4 (SGI)
103149
111097
1,077
К6 (SGAI)
0,091
0,102
1,13
К8(LVGI)
1,984
1,774
0,89
Сводный индекс M-score оценки риска фальсификации отчетности в
компании, согласно адаптированной модели М.Бениша, определяется по
следующей формуле:
𝑀 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = −4,84 + 0,920 × К1 + 0,528 × К2 + 0,404 × К3 + 0,892 × К4
− 0,172 × К6 − 0,327 × К8
Подставим значения:
𝑀 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = −4,84 + 0,920 × 2,93 + 0,528 × 0,93 + 0,404 × 0 + 0,892
× 0,817 − 0,172 × 1,09 − 0,327 × 0,76 = 1,36
-1,36 > -1,802, то организация, вероятно, фальсифицирует финансовую
отчетность.
𝑀 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = −4,84 + 0,920 × 4,51 + 0,528 × 2,28 + 0,404 × 0 + 0,892
× 1,077 − 0,172 × 1,13 − 0,327 × 0,89 = 0,99
0,99 > -1,802, то организация, вероятно, фальсифицирует финансовую
отчетность.
Анализ вероятности фальсификации финансовой отчетности по
адаптированной модели М.Роксас для конкретного предприятия,
выполняется по следующей формуле:
Согласно его модели не используется К6 и К8
𝑀 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = −6,065 + 0,823 × К1 + 0,906 × К2 + 0,593 × К3 + 0,717 × К4
𝑀 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = −6,065 + 0,823 × 2,93 + 0,906 × 0,93 + 0,593 × 0 + 0,717
× 0,817 = −1,43
-1,43 > -2,146, то организация, вероятно, фальсифицирует финансовую
отчетность.
𝑀 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = −6,065 + 0,823 × 4,51 + 0,906 × 2,28 + 0,593 × 0 + 0,717
× 1,077 = 0,48
0,48 > -2,146, то организация, вероятно, фальсифицирует финансовую
отчетность.