Все разделы
/ Экономика /
Страницу Назад
Поискать другие аналоги этой работы
10 Система банкротства в Российской Федерации. Методы прогнозирования возможного банкротства предприятияID: 124275Дата закачки: 04 Ноября 2013 Продавец: Qiwir (Напишите, если есть вопросы) Посмотреть другие работы этого продавца Тип работы: Работа Форматы файлов: Microsoft Office Описание: Введение. 2 1. Два подхода к прогнозированию банкротства. 3 2. Три модели Альтмана. 4 3. Методика О.П. Зайцевой. 6 4. Методика ФСФО РФ.. 7 5. Методика определения класса кредитоспособности. 8 6. Методика балльных оценок. 9 7. Критерии А.И. Ковалева, В.П. Привалова. 10 8. Методика А.О. Недосекина. 11 Заключение. 13 Список литературы.. 14 Введение Проблема прогнозирования возможного банкротства предприятий сегодня чрезвычайно актуальна в Российской Федерации. За последние десять лет очень многие коммерческие организации всевозможных форм собственности оказались на грани банкротства. В первую очередь это было связано с реформированием российской экономики и постепенном вхождении России в зону кризисного развития. В настоящее время актуален вопрос выбора методов и методик, позволяющих прогнозировать наступление банкротства предприятия в близком будущем. Собственно, прогнозирование банкротства или кризисов в развитии предприятия, приводящих к банкротству, призвано заблаговременно предупреждать о том, что предприятию грозит несостоятельность (банкротство). Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии – понятия синонимичные; банкротство рассматривается как крайнее проявление кризиса. В действительности же дело обстоит иначе: предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим) и банкротство - лишь один из них. Система банкротства в Российской Федерации регулируется Федеральным законом «О несостоятельности (банкротстве)» №127-ФЗ от 26 октября 2002 г. [1]. Как отмечает А.Семеней [9], в России пока еще отсутствует статистика банкротств предприятий по причине молодости института банкротства в нашей стране, что затрудняет собственные разработки, основанные на реалиях нашей экономики и направленные на достоверное прогнозирование возможного банкротства предприятий. Существует также проблема достоверности информации о состоянии дел на конкретных предприятиях и трудности ее получения. 1. Два подхода к прогнозированию банкротства Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый – количественный – базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами, приобретающими все большую известность: Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), коэффициентом Бивера, моделью R-счета (Россия) и другими, а также используется при оценке таких показателей вероятности банкротства, как цена предприятия, коэффициент восстановления платежеспособности, коэффициент финансирования труднореализуемых активов. Второй – качественный – исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании (А-счет Аргенти, метод Скоуна). Метод интегральной бальной оценки, используемый для обобщающей оценки финансовой устойчивости предприятия, несет в себе черты как количественного, так и качественного подхода. Размер файла: 18,9 Кбайт Фаил: (.zip)
Коментариев: 0 |
||||
Есть вопросы? Посмотри часто задаваемые вопросы и ответы на них. Опять не то? Мы можем помочь сделать! Некоторые похожие работы:Предпринимательское право. Тест с ответами Синергия.Предпринимательское право. Ответы на тест. Синергия. 2022 Тест 150 вопросов по корпоративным финансам + 2 задачи Ответы на вопросы государственного экзамена (66 вопросов) Ответы к Гос Экзамену Вятская ГСХА Менеджмент. 2015. Предпринимательское право Ещё искать по базе с такими же ключевыми словами. |
||||
Не можешь найти то что нужно? Мы можем помочь сделать! От 350 руб. за реферат, низкие цены. Спеши, предложение ограничено ! |
Вход в аккаунт:
Страницу Назад
Cодержание / Экономика / Система банкротства в Российской Федерации. Методы прогнозирования возможного банкротства предприятия
Вход в аккаунт: