Анализ ликвидности и платежеспособности начнем с определения ликвидности баланса ООО «Никор» за 2014-2016 гг. Для этого структурируем активы и пассивы компании по ликвидности и по срокам погашения соответственно. Анализ ликвидности баланса рассмотрим с помощью неравенств представленных в таблице 2.12.

Проведя оценку ликвидности баланса можно сделать вывод, что на протяжении всего анализируемого периода он был неликвиден. Это вытекает из того, что в краткосрочной перспективе у компании не достаточно средств, чтобы погасить наиболее срочные обязательства компании. И это подтверждается невыполнением первого неравенства. В тоже время по всем остальным группам показателей неравенства соблюдается.

Таблица 2.11 - Группировка активов по степени ликвидности и пассивов по срочности оплаты ООО «Никор»

Таблица 2.12 - Оценка ликвидности баланса ООО «Никор»

Такое положение дел связано, с тем, что компания вообще не использует долгосрочный заемный капитал, а краткосрочный заемный капитал представлен всего лишь наиболее срочной его частью – кредиторской задолженностью. Таким образом, если компания сможет привлечь долгосрочное финансирование или оптимизировав объемы дебиторской задолженности и запасов, то структура баланса станет более ликвидной.

Таблица 2.13 - Расчет основных показателей платежеспособности баланса ООО «Никор»

Для качественной оценки платежеспособности и ликвидности предприятия, необходимо рассчитать следующие относительные показатели: величину собственных оборотных средств, коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными средствами, коэффициент покрытия запасов, а также коэффициенты абсолютной, текущей и срочной ликвидности на начало и конец года. Расчетные значения данных коэффициентов приведены в таблице 2.13.

Как видно из данных таблицы 2.13 в анализируемом периоде ООО «Никор» располагает собственным оборотным капиталом, который в динамике имеет положительную тенденцию. Таким образом, частично компания финансирует свои оборотные активы так же и за счет собственного капитала. В динамике доля такого финансирования возрастает с 2,6% в 2014 г. до 7,5% в 2016 г.

Рисунок 2.5 – Динамика основных показателей платежеспособности ООО «Никор» за 2014-2016 г.

При этом учитывая тот факт, что оборотные активы возрастали в этот период высокими темпами и занимают практически все хозяйственные средства компании то, учитывая небольшую долю собственного капитала в источниках финансирования значение показателя обеспеченности оборотных активов собственными средствами все равно нельзя считать приемлемым минимальному значению.

Собственные оборотные средства покрывают финансирование запасов всего лишь на 16,5% в 2016 г. до этого данный показатель был значительно меньше. Таким образом, для финансирования запасов компания ООО «Никор» привлекает кредиторскую задолженность, что сигнализирует о неустойчивом финансовом положении компании.

Анализ показателей ликвидности подтверждает проведенный выше анализ ликвидности баланса. Компания в состоянии отвечать по своим обязательствам перед контрагентами в период до одного года, это подтверждает значение показателя текущей ликвидности, который выше минимального значения и в динамике постепенно возрастает.

Оценку вероятности наступления банкротства ООО «Никор» с помощью пятифакторной модели Альтмана (таблица 2.14).

Таблица 2.14 - Оценка вероятности наступления банкротства

В тоже время значительное сокращение денежных средств и рост кредиторской задолженности снизили и без того низкое значение показателя абсолютной ликвидности, а так же вызвали негативную динамику коэффициента срочной (быстрой) ликвидности. Таким образом, ООО «Никор» в период до шести месяцев будет испытывать трудности при погашении своих обязательств перед контрагентами.

Многофакторная модель оценки вероятности наступления банкротства свидетельствует о том, что компании ООО «Никор» в течение всего анализируемого периода имела очень низкую вероятность наступления банкротства.

В динамике наблюдается снижение рассчитанного показателя, однако его значения находятся далеко за пределами зоны риска. Снижение значения по результатам расчет многофакторной модели Альтмана для ООО «Никор» связано в основном с тем, что компания в отчетном периоде активно наращивает валюту баланса, и как следствие, увеличивает объемы заемных средств для финансирования данных операций. В тоже время объемы продаж и получаемой прибыли не поспевают за данным ростом.

Проведем оценку вероятности банкротства с использованием модели Таффлера и Лиса (таблица 2.15-2.16).

Таблица 2.15 - Модель прогнозирования банкротства Таффлера

Переориентация российских коммерческих банков по привлечению МБК на внутренний денежный рынок привело к росту спроса на ликвидные рублевые средства, чем и воспользовался . Вместе с резким увеличением волатильности курса рубля и переоценкой рисков по кредитным операциям в условиях снижения доверия к информации о надежности потенциальных заемщиков привело к повышению ставок по МБК. В течение рассматриваемого периода среднемесячная ставка MIACR по однодневным межбанковским кредитам возросла с 2,62% до 4,42%, причем его максимальное среднемесячное значение было зафиксировано в декабре 2011 года – 5,41%. Ставки на более длительные сроки также возросли, что может быть вызвано нехваткой ликвидности в банковском секторе. Также заметный рост средних процентных ставок по которым выдавал МБК связан с усугублением долгового кризиса в конце 2011 г начале прошлого года, что негативно сказалось на банковском секторе. Переориентация российских коммерческих банков по привлечению МБК на внутренний денежный рынок привело к росту спроса на ликвидные рублевые средства, чем и воспользовался . Вместе с резким увеличением волатильности курса рубля и переоценкой рисков по кредитным операциям в условиях снижения доверия к информации о надежности потенциальных заемщиков привело к повышению ставок по МБК. В течение рассматриваемого периода среднемесячная ставка MIACR по однодневным межбанковским кредитам возросла с 2,62% до 4,42%, причем его максимальное среднемесячное значение было зафиксировано в декабре 2011 года – 5,41%. Ставки на более длительные сроки также возросли, что может быть вызвано нехваткой ликвидности в банковском секторе. Также заметный рост средних процентных ставок по которым выдавал МБК связан с усугублением долгового кризиса в конце 2011 г начале прошлого года, что негативно сказалось на банковском секторе.

 Zт < 0,2 вероятность банкротства очень высокая,

0,2 < Zп <0,3 вероятность банкротства средняя,

0,3 < Zп <0,5 вероятность банкротства низкая.

По данной модели вероятность банкротства может быть определена, как низкая, в целом динамика рассчитанного показателя, говорит о том, что у организации неплохие долгосрочные перспективы.

Таблица 2.16 - Модель Лиса

Предельное значение Zл равно 0,037(>0,037 низкая вероятность банкротства).

По данной модели вероятность банкротства может быть определена, как низкая.