Введение
Финансовоесостояние – это важнейшая характеристика экономической деятельности предприятияво внешней среде. Оно определяет конкурентоспособность предприятия, егопотенциал в деловом сотрудничестве, оценивает, в какой степени гарантированыэкономические интересы самого предприятия и его партнеров по финансовым идругим отношениям.
В силу своей важности,финансовое состояние фирмы должно быть всегда стабильным, его нужно постоянноотслеживать с целью выявления отклонений от норм. В этом состоит главная задачадиагностики. Диагностика – это определение состояния объекта, предмета, явленияили процесса управления посредством реализации комплекса исследовательскихпроцедур, выявление в них слабых звеньев и узких мест. Диагностика — это неодноразовый акт, а процесс, который осуществляется во времени и пространстве.
Объектом диагностикиможет быть как сложная, высокоорганизованная динамическая система (всяэкономика страны, отдельная отрасль, конкретная фирма или организация любойформы собственности), так и любой элемент этих систем (внутренняя средаорганизации, конкретные виды ресурсов, производственные функции,организационная структура, себестоимость и т.д.). Цель диагностики — установитьдиагноз объекта исследования и дать заключение о его состоянии на датузавершения этого исследования и на перспективу. Осуществив цель на основанииданных диагноза, можно будет выработать правильную и грамотную экономическую(политическую, социальную) политику, стратегию и тактику. Задачи диагностикизаключаются в определении мер, направленных на отлаживание работы всехсоставляющих элементов системы, и способов их реализации. Нельзя осуществлятьуправление на любом хозяйственном и управленческом уровне, не имея четкогопредставления о его состоянии. Задачи диагностики тесно переплетаются с двумядругими задачами — прогнозом и анализом происхождения.
Диагностикаимеет цель определить и выделить наиболее существенные проблемы (узкие места) впроизводственно-хозяйственной и финансовой деятельности организации, установитьпричины их возникновения.
Дляпостановки диагноза состояния организации используются разнообразные методыфинансового анализа, позволяющие всесторонне рассмотреть и оценить различныестороны ее деятельности.
Дляпроведения анализа используются финансовые показатели, рассчитываемые на базеосновных форм бухгалтерской отчетности. Для более глубокого, детального анализадеятельности применяются специальные формы обследования на основе данныхпроизводственного и управленческого учета.
Цельюнашей работы является рассмотрение основных методов и методик к оценкефинансового состояния фирмы, выработанные наукой и практикой в России и зарубежом.
Длядостижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- рассмотреть общиенаправления и характеристики моделей прогнозирования банкротства;
- рассмотретьзарубежные модели и проанализировать возможность их применения в российскихусловиях;
- рассмотретьмодели, выработанные отечественными учеными, вывить их недостатки ипреимущества.
1. Общаяхарактеристика моделей диагностики финансово состояния и прогнозированиябанкротства
Современнаяэкономическая действительность заставляет руководителей предприятий постояннопринимать решения в условиях неопределенности. В условиях финансовой иполитической нестабильности деятельность предприятий чревата различнымикризисными ситуациями, результатом которых может стать несостоятельность илибанкротство, и как следствие потеря рабочих мест и увеличение социальнойнапряженности в обществе. Поэтому, при проведении анализа деятельности предприятиянеобходимо уделять большое внимание диагностики финансового состояния.
В основе оценкифинансового положения предприятия лежит финансовый анализ, основу которогосоставляют горизонтальный, вертикальный, коэффициентный и другие методыанализа. Тем не менее, применение всего «арсенала» финансовойаналитики не всегда является обоснованным решением, так как сопряжено созначительными временными и трудозатратами, результаты которого могут бытьдостаточно противоречивыми и не гарантировать объективную оценку происходящихпроцессов.
Требуется применениенекого универсального инструментария, позволяющего достаточно точно, быстро ипри сравнительно небольших трудозатратах определить финансовое положениекомпании – провести экспресс-анализ.
Методическиеподходы, касающиеся оценки финансового состояния, разработанные зарубежными ироссийскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевыхпоказателей, характеризующих финансовое состояние предприятия. Как правило, наих основе в большинстве методик рассчитывается комплексный показательвероятности банкротства.
Этиметодики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризиснойситуации предприятия заранее, ещё до появления очевидных признаков. Такойподход особенно необходим, так как жизненные циклы предприятий в рыночнойэкономике коротки (4—5 лет). В связи с этим коротки и временные рамкиприменения в них антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризисапредприятия их применение может привести к банкротству. Указанные методики должныпозволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, ещё донаступления кризиса коммерческой организации, с целью его предотвращения.
Вэкономической литературе предлагается несколько отличающихся методик иматематических моделей диагностики вероятности наступления банкротствапредприятий.
Условно данные моделипредставлены тремя направлениями: качественные модели, количественные иальтернативные (см.рис.1).
/>
Рис.1. Модели оценкифинансового состояния и прогнозирования банкротства
В основе первогонаправления лежит использование финансовых показателей, а также такихкритериев, которые характеризуют уровень менеджмента на предприятии. Моделикачественного направления основываются на изучении отдельных характеристик,присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Если дляисследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно датьэкспертное заключение о неблагоприятных тенденциях развития.
Модели интегральногоанализа связаны с расчетом единого интегрального показателя. Для этоговычисляется предусмотренный той или иной моделью набор финансовых показателей.При этом каждому показателю присваивается его вес в модели. Полученноерасчетное значение интегрального показателя, как правило, сравнивается сустановленными пороговыми значениями (классом или группой), тем самым делаетсявывод о вероятности банкротства.
В основемоделей альтернативного подхода лежит использование качественно новыхвозможностей оценки анализа финансового состояния предприятия посредствомприменения теории нечетких множеств, метода квадратов интенсивности и др.
2.Зарубежные модели оценки финансового состояния предприятия
Для началарассмотрим качественные модели, которые основаны субъективном анализе,предполагающий экспертную оценку риска предприятия на основе разработанныхстандартов.
Самымизвестным в данном направлении методом является методика прогнозированиябанкротства по показателю Аргента (А-счета). Данная методика предполагает, чтоидет процесс, ведущий к банкротству, этот процесс требует несколько лет досвоего завершения, процесс может быть разделен на 3 стадии, характеризуемыенедостатками, ошибками и симптомами.
Недостатки– предприятия, скатывающиеся к банкротству годами демонстрируют недостатки,очевидных задолго до фактического банкротства.
Ошибки –в следствии накопления недостатков предприятие может совершить ошибку, ведущуюк банкротству.
Симптомы– совершенные предприятием ошибки выявляют симптомы надвигающейсянеплатежеспособности. Эти симптомы проявляются в последние 2-3 года процесса,ведущего к банкротсву.
Прирасчете А-счета конкретного предприятия показателям, характеризующимнедостатки, ошибки и симптомы, присваивают определенное количество баллов: либосогласно Аргенти, либо нуль; промежуточные значения не допускаются. На основепроставленных баллов рассчитывается агрегированный показатель А-счета. Еслисумма баллов больше 25, то предприятие может в ближайшие 5 лет обанкротиться.Чем больше А-счет, тем быстрее это может произойти (максимально возможныйА-счет равен 100 баллам).
Основнымдостоинством показателя Аргенти является то, что в нем впервые была предпринятапопытка упорядочивания и систематизации показателей, по которым описаны в такназываемых списках обанкротившиеся компании на Западе. Таким образом,исследователю остается только сравнить признаки уже обанкротившихся компаний саналогичными признаками исследуемой. Поскольку опыт применения этого метода внашей стране еще не велик, сложно говорить как о его недостатках, так идостоинствах.
Сложностьприменения данного метода заключается в «субъективизме» оценок,проводимых экспертом. Кроме того, не всегда представляется возможным собратьвсе необходимую информацию для применения данной модели. Например, в ходерасчета агрегированного показателя требуется оценить пассивность советадиректоров, слабость финансового директора, наличие крупного проекта и др.
В Великобритании разработанырекомендации комитета по обобщению практики аудирования, которые содержатперечень показателей для оценки банкротства предприятия:
- повторяющиеся убытки от основной производственнойдеятельности;
- превышение критического уровня просроченной кредиторскойзадолженности;
- чрезмерное использование краткосрочных заемных средств вкачестве источника финансирования долгосрочных капиталовложений;
- устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;
- хроническая нехватка оборотных средств;
- устойчиво увеличивающаяся (сверх безопасного предела) долязаемных средств в общей сумме источников средств;
- реинвестиционная политика и др.
К достоинствам этой методики можноотнести системность, комплексный подход к пониманию финансового состоянияпредприятия. Трудности в использовании этих рекомендаций заключаются вмногокритериальности используемых параметров, субъективности принимаемыхрешений, необходимости составления экономического баланса помимо бухгалтерскойотчетности.
Широкое применение в ЗападнойЕвропе (например, в Германии в законодательном порядке) имеет прогнозированиебанкротства методом анализа финансовых потоков (автор – экономист Дж. К. ВанХорн). Данный метод дает возможность устанавливать сроки и объем необходимыхзаемных средств, оценивать целесообразность кредита. В ходе анализа финансовыхсредств рассматриваются 4 группы показателей: поступления, платежи, их баланс,сальдо нарастающим итогом (соответствующее наличию средств на расчетном счете).Если в перспективе возникает период, в котором четвертый показатель (сальдонарастающим итогом) оказывается отрицательным, это означает появление долгов,форс-мажорной ситуации или банкротства. Другой признак банкротства связан свозможностью попадания предприятия в «кредитную ловушку». В этомслучае заемные средства уже не используются на развитие предприятия, а плата заних снижает эффективность деятельности, ведет к убыточному функционированию ибанкротству.
Первыеисследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложненийв финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатыхгодов. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежныхфирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получилиинтегральные модели Альтмана, Тафлера, Лиса, Тишоу, Бивера и других западныхэкономистов. В связи с этим необходимо рассмотреть сущность этих подходов.
Самой простой (и наименее точной) моделью диагностикибанкротства признается двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевыхпоказателях: текущей ликвидности (характеризует ликвидность) и доле заемныхсредств в общей сумме источников, от которых зависит вероятность банкротствапредприятия (характеризует финансовую устойчивость). Эти показатели умножаютсяна весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результатысуммируются с постоянной величиной, также полученной опытно-статистическимспособом.
В американской практике установлены следующие значениякоэффициентов:
― текущейликвидности (покрытия) (–1,0736);
― удельного весазаемных средств в пассивах предприятия (+0,0579);
― постояннойвеличины (–0,3877).
Отсюда формула расчета вероятности банкротства имеетследующий вид:
/> (1)
где /> –– надежность,степень отдаленности от банкротства;
/> –– коэффициент покрытия (отношение текущих активов ктекущим обязательствам);
/> –– коэффициент финансовой зависимости (отношениезаемных средств к общей величине пассивов).
При /> вероятностьбанкротства равна 50%; при />вероятностьбанкротства велика (больше 50%) и возрастает по мере увеличения Z; и при /> вероятностьбанкротства мала (меньше 50%) и снижается по мере уменьшения Z.
Достоинством двухфакторной модели считается ее простота ивозможность применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии.В то же время данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозированиябанкротства, так как не учитывает влияние на финансовое состояние предприятиядругих важных показателей (рентабельность, отдачу активов, деловую активностьпредприятия). Ошибка прогноза оценивается интервалом />0,65. Кроме того,относительно весовых значений коэффициентов и постоянной величины, фигурирующейв модели, известно лишь то, что они найдены эмпирическим путем. По этой причинеони, по всей вероятности, справедливы для США, причем для США 60-х и 70-х гг. Всвязи с этим показатели не соответствуют современной специфике экономическойситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерскогоучета и налогового законодательства и т. д.
Поскольку двухфакторная модель не обеспечивает всестороннейоценки финансового состояния предприятия, то для получения более точногопрогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровеньрентабельности проданной продукции, влияющий на финансовую устойчивостьпредприятия. В процессе анализа сравнивают показатель степени отдаленности отбанкротства (Z) и уровень рентабельности продажпродукции. Если показатель (Z)находится в безопасных границах, а уровень рентабельности продукции достаточновысок, то вероятность банкротства крайне невелика.
В 1968 г. Э. Альтман разработал с помощью аппаратамультипликативного дискриминантного анализа индекс кредитоспособности (Z-счет), который позволяет выделитьсреди хозяйствующих субъектов потенциальных банкротов. Исследование финансовогосостояния 33 обанкротившихся американских компаний с помощью 22 аналитическихкоэффициентов и сравнение их с соответствующими показателями процветающихпредприятий тех же отраслей и аналогичных отраслей позволило экономисту выявить5 основополагающих показателей и определить их весовые значения, от которыхзависит определение вероятности банкротства.
Пятифакторная модель Э. Альтмана имеет следующий вид[1]:
/> (2)
где Z ––надежность, степень отдаленности от банкротства;
x1 –– собственные оборотные средства /всего активов (показывает степень ликвидности активов);
x2 –– чистая прибыль / всего активов(показывает уровень генерирования прибыли);
x3 –– прибыль до уплаты налогов и процентов/ всего активов (показывает, в какой степени доходы предприятия достаточны длявозмещения текущих затрат и формирования прибыли);
x4 –– собственный капитал (рыночная оценка)/ привлеченный капитал;
x5 –– выручка (нетто) от реализации /всего активов.
Отнесение организации к определенному классу надежностипроизводится на основании следующих значений индекса Z:
Z
1,81
2,765
Z > 2,99 –– вероятность банкротства ничтожно мала.
Факт банкротства на один год можно установить с точностью до95%, на два года –– 83%.
Пятифакторнаямодель Альтмана также не лишена недостатков в плане применимости ее в России.Здесь по-прежнему ничего не известно о базе расчета весовых значений коэффициентов.Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам непозволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговыхзначений с учетом российских экономических условий. Кроме того, пока чтовызывает некоторое смущение коэффициент x4, в котором фигурируетсуммарная рыночная стоимость акций предприятия. В настоящий момент в РоссийскойФедерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинствапредприятий, да и в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценныхбумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл.
В 1973 г. Э. Альтман модифицировал формулу (2) для компаний,акции которых не котировались на бирже:
/> (3)
где Х4 –– соотношение между балансовой стоимостьюсобственного капитала и заемных капиталом.
Пороговое значение вероятности банкротства в этом случаесоставляет 1,23.
Семифакторная модель прогнозирования банкротства, разработанная Э. Альтманом со своимиколлегами в 1977 г., позволяет прогнозировать банкротство на горизонте в 5 летс точностью до 70% и включает следующие показатели: рентабельность активов,изменчивость (динамику) прибыли, коэффициент покрытия процентов по кредитам,кумулятивную прибыльность, коэффициент покрытия (ликвидности), коэффициентавтономии, совокупные траты. Достоинство этой модели — максимальная точность,однако ее применение затруднено из-за недостатка информации: требуются данныеаналитического учета, которых нет у внешних пользователей.
У. Биверпредложил пятифакторную модель для оценки финансового состояния предприятия сцелью диагностики банкротства, содержащую показатели, представленные в таблице1.
Таблица1
Определениевероятности наступления кризиса по модели У.Бивера[2]Показатели Формула Значения показателей 1 группа 2 группа 3 rpvnna Коэффициент Бивера
Чистая прибыль + Амортизация
Долгосрочные + Краткосрочные обязательства 0,4-0,45 0,17 -0,15 Коэффициент текущей ликвидности
Оборотные активы
Текущие обязательства ≥3 2-2,25 ≤1,0 Финансовый левередж
Долгосрочные + Краткосрочные обязательства
Активы ≤35 ≥50 ≥80
Коэффициент
покрытия активов чистым оборотным капиталом
Собственный – Внеоборотный капитал
Активы 0,4 ≥0,3 0,06 Экономическая рентабельность
Чистая прибыль
Валюта баланса ≥8 ≥2 ≤1,0
К 1-йгруппе относятся финансово-устойчивые, платежеспособные организации. Уорганизаций, входящих во 2-ю группу, возможно зарождение начальных признаковфинансовой неустойчивости, а также возникновение эпизодических сбоев исполненияобязательств, не нарушающих процесс производства. У организаций, входящих в 3-югруппу, наблюдается усиление финансовой неустойчивости, частые нарушения сроковисполнения обязательств, что негативно сказывается на процессе производства, ив результате всего перечисленного эти организации в текущем периоде могутоказаться в кризисном финансовом состоянии.
Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера непредусмотрены и итоговый показатель вероятности банкротства не рассчитывается.Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативнымизначениями, рассчитанными У. Бивером для трёх видов фирм: для благополучныхкомпаний; для компаний, обанкротившихся в течение года; для фирм, ставшихбанкротами в течение пяти лет. В таблице 1 приведены нормативы, уточненные дляроссийской действительности.
В 1972 г. экономист Лис разработал формулу Z-счета для Великобритании:
/> (4)
где x1 –– оборотный капитал / всего активов;
x2 ––прибыльот реализации / всего активов;
x3 ––нераспределенная прибыль / всего активов;
x4 –– собственный капитал / заемныйкапитал.
В этой формуле минимально предельное значение вероятногобанкротства равно 0,0347.
В 1978 г. с помощью пошагового дискриминантного анализаметодом, который разработал Э. Альтман в 1968 г., была построена Гордоном Л. В. Спрингейтом следующая модель:
/> (5)
где
/>
/>
/>
/>
Если Z
В 1977 г. британские исследователи Р. Таффлер и Г. Тишоуприменили подход Альтмана и на выборке из 80 британских компаний построили четырехфакторнуюпрогнозную модель финансовой несостоятельности, описываемую следующимуравнением[3]:
/> (6)
где x1 –– прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;
x2 ––оборотные активы / сумма обязательств;
x3 ––краткосрочные обязательства / всего активов;
x4 –– выручка от реализации / всегоактивов.
При Z >0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z
Отметим, что в уравнении Р. Таффлера и Г. Тишоу переменная X1 играет доминирующую роль по сравнению с тремядругими, а различительная прогностическая способность модели ниже по сравнениюс Z-счетом Альтмана, в результате чегонезначительные колебания экономической обстановки и возможные ошибки в исходныхданных, в вычислении финансовых коэффициентов и всего индекса могут приводить кошибочным выводам.
Несмотря на то, что прогнозная модель Р. Таффлера и Г. Тишоупостроена на более современных данных и не включает в себя рыночную оценку бизнеса(котировку акций), ее применимость к российским условиям также вызываетсомнения из-за различий в финансово-экономических условиях в Великобритании иРоссии, в частности, в условиях кредитования промышленности.
Первая французская модель оценки платежеспособности фирм наоснове многомерного дискриминантного анализа (MDA) была построена в 1979 г. Ж. Конаном и М. Голдером по выборке из 95 малых и средних предприятий Франции, изученных запериод с 1970 по 1975 гг.:
/> (7)
где /> — денежныесредства и дебиторская задолженность / итог актива;
/>–– собственный капитал и долгосрочные пассивы / итогпассива;
/>–– финансовые расходы / выручка от реализации (посленалогообложения);
/>–– расходы на персонал / добавленная стоимость (посленалогообложения);
/>–– прибыль до выплаты процентов и налогов / заемный капитал.
Вероятность задержки платежей фирмами, имеющими различные значенияпоказателя Z, можно представить в виде шкалы,представленной в таблице 2:
Таблица 2Z 0,21 0,048 0,002 0,026 0,068 0,087 0,107 0,131 0,164 Вероятность задержки платежа, % 100 90 80 70 50 40 30 20 10
В уравнении Ж. Конана и М. Голдера обращает на себя вниманиедоминирующая роль фактора /> —отношения финансовых издержек к выручке от реализации по сравнению с другимичетырьмя коэффициентами. Фактически влияние этого фактора превышает совокупноевлияние всех остальных.
Финансовая ситуация на предприятии может бытьохарактеризована также с помощью пяти показателей, составляющих в совокупности методcredit-men, разработанный Ж. Депаляном (Франция):
1) Коэффициент быстрой ликвидности:
/> (8)
2) Коэффициент кредитоспособности:
/> (9)
3) Коэффициент иммобилизации собственного капитала:
/> (10)
4) Коэффициент оборачиваемости запасов:
/> (11)
5) Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности:
/> (12)
Для каждого коэффициента определяют его нормативное значениес учетом специфики отрасли, сравнивают с показателем на предприятии и вычисляютзначение функции N:
/> (13)
где />
Если N=100, то финансовая ситуация предприятия нормальная,если N>100, то ситуация хорошая, если N
В оценке кредитоспособности предприятия и риска егобанкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуютиспользовать также интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скоринговогоанализа. Методика кредитного скоринга впервые была предложена американскимэкономистом Д. Дюраном в начале 40-х гг. Сущность этой методики заключается вклассификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровняпоказателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженногов баллах на основе экспертных оценок. Рассмотрим простую скоринговую модель стремя балансовыми показателями (табл.3).
Таблица 3
Группировка предприятий на классы по уровнюплатежеспособностиПоказатели Границы классов согласно критериям I класс II класс III класс IV класс V класс Рентабельность совокупного капитала, % 30 и выше (50 баллов) 29,9 — 20 (49,9-35 баллов) 19,9-10 (34,9 — 20 баллов) 9,9-1 (19,9-5 баллов) менее 1 (0 баллов) Коэффициент текущей ликвидности 2,0 и выше (30 баллов) 1,99-1,7 (29,9-20 баллов) 1,69-1,4 (19,9 -10 баллов) 1,39:1,1 (9,9-1 баллов) 1 и ниже (0 баллов) Коэффициент финансовой независимости 0,7 и выше (20 баллов) 0,69-0,45 (19,9- 10 баллов) 0,44-0,30 (9,9 -5 баллов) 0,29-0,20 (5-1 баллов) менее 0,2 (0 баллов) Границы классов 100 баллов и выше 99-65 баллов 64-35 баллов 34-6 баллов 0 баллов
I класс — предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющимбыть уверенным в возврате заемных средств;
II класс— предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но ещене рассматривающиеся как рискованные;
III класс –– проблемные предприятия;
IV класс — предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мерпо финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства ипроценты;
V класс — предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.
3. Отечественныемодели оценки финансового состояния предприятия
Однакомногие отечественные авторы отмечают, что применение иностранных моделейпрогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточноточных результатов.
Во-первых, двух- трёхфакторные модели не являются достаточноточными. Точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принять большееколичество факторов.
Во-вторых модели Э. Альтмана, У. Бивера и других содержатзначения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частныхпоказателей, которые рассчитаны на основе страновых аналитических данныхшестидесятых и семидесятых годов. Они не соответствуют современнойэкономической ситуации в России.
В-третьих, различия в специфике экономической ситуации и ворганизации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказываютвлияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделяхзарубежных авторов. Так, использование формулы Альтмана предполагает наличиеактивно действующего, вторичного рынка ценных бумаг, на котором можетопределяться их цена. В условиях неразвитого вторичного рынка ценных бумаг использованиечетвёртого показателя «Z-счёта»Альтмана — отношения рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акцийакционерного общества к заёмным средствам теряет свой смысл.
В-четвертых, период прогнозирования в рассмотренных моделяхколеблется от трёх до пяти лет, а в некоторых моделях срок прогнозированиявообще не указывается. В условиях нестабильной и динамично развивающейсяэкономики России использование периода прогнозирования, равного пяти годам, какэто имеет место в моделях зарубежных авторов, по нашему мнению, преждевременно,и необходимо использовать более короткие промежутки времени (до одного — трехлет).
В-пятых, большинство из рассмотренных методик учитываютсостояние показателей лишь на момент анализа, а изменения динамики показателейво времени не рассматриваются.
В-шестыхуказанные методики дают возможность определить вероятность приближениябанкротства предприятия, однако они не позволяют прогнозировать наступлениефазы роста и других фаз жизненного цикла предприятия.
В этойсвязи российские ученый либо создают собственные методики, либо адаптируютиностранные к отечественным условиям.
Сначалаобратимся к качественным моделям. Отечественные экономисты (А.И. Ковалев, В.П.Привалов) предлагают следующий перечень неформализованных критериев дляпрогнозирования банкротства предприятия:
- неудовлетворительнаяструктура имущества, в первую очередь активов;
- замедлениеоборачиваемости средств предприятия;
- сокращениепериода погашения кредиторской задолженности при замедлении оборачиваемоститекущих активов;
- тенденция квытеснению в составе обязательств дешевых заемных средств дорогостоящими и ихнеэффективное размещение в активе;
- наличиепросроченной кредиторской задолженности и увеличение ее удельного веса всоставе обязательств предприятия;
- значительныесуммы дебиторской задолженности, относимые на убытки;
- тенденцияопережающего роста наиболее срочных обязательств в сравнении с изменениемвысоколиквидных активов;
- устойчивоепадение значений коэффициентов ликвидности;
- нерациональнаяструктура привлечения и размещения средств, формирование долгосрочных активовза счет краткосрочных источников средств;
- убытки,отражаемые в бухгалтерском балансе;
- состояниебухгалтерского учета на предприятии.
Поэтомубыли предложены различные способы адаптации «импортных» моделей кусловиям переходной экономики, в частности двухфакторной математической модели.
В виду этого особыйинтерес представляют отдельные модели, предложенные российскими учеными:
- четырехфакторнаямодель Иркутской ГЭА;
- шестифакторнаямодель О.П. Зайцевой;
- пятифакторнаямодель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова.
К сожалению, ихприменение далеко не всегда гарантирует точность оценки финансового положениякомпании.
Вшестифакторной математической модели О.П. Зайцевой предлагается учитыватьследующие факторы:
- Куп —коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистогоубытка к собственному капиталу;
- Кз —соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;
- Кс —показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов,этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;
- Кур —убыточность реализации продукции, характеризующаяся отношением чистого убытка кобъёму реализации этой продукции;
- Кфр —соотношение заёмного и собственного капитала;
- Кзаг —коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициентуоборачиваемости активов.
Комплексныйкоэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовымизначениями:
Ккомпл= 0,25Куп + 0,1Кз + 0,2Кс + 0,25Кур+ 0,1Кфр + 0,1Кзаг, (14)
Весовыезначения частных показателей для условий функционирования российскихпредприятий были определены экспертным путём, а фактический комплексныйкоэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным наоснове рекомендуемых минимальных значений частных показателей:
Куп= 0; Кз = 1; Кс = 7; Кур = 0; Кфр =0,7; Кзаг = значение Кзаг в предыдущем периоде.
Еслифактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятностьбанкротства велика, а если меньше — то вероятность банкротства мала.
Отсутствие в Россиистатистических материалов по организациям-банкротам не позволяетскорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значенийс учётом российских экономических условий, а определение данных коэффициентовэкспертным путём, с нашей точки зрения, не обеспечивает их достаточнойточности.
В частности, определениевесовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным,так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учёта поправкина относительную величину значений частных коэффициентов. Так, нормативноезначение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидныхактивов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятияи коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даженебольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниямитогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванныхкоэффициентов, хотя, по замыслу автора этой модели, они, наоборот, должны былииметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательстви наиболее ликвидных активов (табл. 4). Кроме того, при отсутствии у компаниипо балансу денежных средств, применение данной модели становится совершенноневозможным в виду деления на ноль.
Кроме того, на нашвзгляд, не было необходимости использовать в данной модели показатели, которыеявляются обратными величинами (или величинами с обратным знаком) таких хорошоизвестных коэффициентов, как рентабельность собственного капитала,рентабельность реализации продукции, коэффициент абсолютной ликвидности икоэффициент оборачиваемости активов.
Таблица 4
Изменение итоговогопоказателя в математической модели О.П. Зайцевой при изменении отдельныхиндикаторов этой модели[4]Изменение отдельных индикаторов модели Изменение итогового показателя 1. Изменение рентабельности собственного капитала с 5 до 10 %. 0,25*0,1-0,25*0,05=0,0125 2. Изменение рентабельности реализации продукции с 5 до 10 % 0,25*,01-0,25*0,05=0,0125 3. Изменение коэффициента абсолютной ликвидности с 0,05 до 0,1 (1/0,05)*0,2-(1/0,1)*0,2=2
Р.С.Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансовогосостояния предприятий рейтинговое число:
R = 2Ко+ 0,1Ктл + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр,, (15)
где Ко— коэффициент обеспеченности собственными средствами;
Ктл— коэффициент текущей ликвидности;
Ки— коэффициент оборачиваемости активов;
Км— коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);
Кпр— рентабельность собственного капитала.
Приполном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровнямрейтинговое число будет равно единице, то есть предприятие имеетудовлетворительное финансовое состояние экономики. Финансовое состояниепредприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется какнеудовлетворительное.
Высокая чувствительностьмодели Р.С. Сайфулина к изменению доли краткосрочных обязательств объясняетсяиспользованием в модели несколько завышенного весового коэффициента дляпоказателя отношения чистого оборотного капитала к активу. В результате никакиереально достижимые показатели текущей ликвидности, деловой активности иприбыльности не могут обеспечить достижения приемлемой величины интегральногопоказателя.
Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторнаямодель прогноза риска банкротства (модель R-счета), которая внешне похожа на модель Э. Альтмана для предприятий, акциикоторых не котируются на бирже:
/> (16)
где
К1 = оборотный капитал / актив;
К2 = чистая прибыль / собственный капитал;
К3 = выручка от реализации / актив;
К4 = читая прибыль / затраты на производство иреализацию (себестоимость проданных товаров, коммерческие расходы,управленческие расходы).
Вероятность банкротства предприятия в соответствии созначением модели R определяется следующим образом(табл.4).
Таблица4
ВероятностьбанкротстваЗначение R Вероятность банкротства, % Менее 0 Максимальная (90—100) 0—0,18 Высокая (60—80) 0,18—0,32 Средняя (35—50) 0,32—0,42 Низкая (15—20) Более 0,42 Минимальная (до 10)
Главным достоинством этихметодик является простота их применения. Достаточно располагать необходимымиданными финансовой отчетности, чтобы получить оценку финансового положениякомпании. К тому же от эксперта не требуется практически никакого специального «багажа»знаний.
Большой проблемой дляуказанных выше отечественных моделей является их неадекватная реакция наизменение доли долгосрочных обязательств в структуре пассивов. В качествеэксперимента проводилось поэтапное наращение объема долгосрочных обязательствпри одновременном снижении доли собственного капитала с таким расчетом, чтобысохранить структурное соотношение всех остальных показателей. В результате былоустановлено, что с ростом объема долгосрочных источников финансирования, поиркутской модели и модели Р.С.Сайфуллина происходит «улучшение»финансового положения условной компании. По модели О.П. Зайцевой изменениеитогового интегрального показателя в сторону ухудшения происходило оченьмедленными темпами и показало высокую вероятность банкротства только тогда,когда доля собственного капитала снизилась до 5% от совокупной величиныпассивов.
В целом, говоря опроблематике российских моделей, можно отметить следующие замечания:
- использованиепоказателей, дублирующих друг друга (норма прибыли и рентабельностьсобственного капитала и другие);
- использованиекоэффициентов, отличающихся высокой положительной или отрицательной корреляциеймежду собой.
Наличие этих и другихпроблем в отечественных методиках прогнозирования банкротства снижаетэффективность их применения. Однако даже если предположить, что будутрассчитаны новые веса к данным моделям, получить «универсальный»инструмент все равно не получится в виду отраслевых особенностей ведениябизнеса и «уникальности» каждого отдельно взятого предприятия.
Заключение
Вступлениеэкономики России в рыночные отношения, открытие отечественного рынка длятоваров зарубежных предприятий поставили большинство российских организаций всложное финансовое и экономическое положение. Результатом этого явились ростнеплатежеспособности и последующее банкротство организаций.
Следуетотметить, что в мире не было ни одной организации, которая в той или иной мерев своей производственно-хозяйственной деятельности не испытала на себекризисные явления, экономические и финансовые проблемы, нередко приводящие кбанкротству. Особая острота проявилась и проявляется в России в силуопределенных особенностей перехода ее экономики на рыночные отношения. В связис этим перед руководством организаций, органами государственной и муниципальнойвласти встают задачи предотвратить кризисные явления и обеспечить устойчивоеположение организаций.
Важноезначение в этом играет диагностика финансового состояния, задачей которойявляется своевременное выявление проблемных участков в деятельности предприятияи предупреждение наступления кризисного состояния.
Своевременнаяоценка финансового состояния позволяет выработать систему антикризисных мер попредупреждению или ликвидации последствий кризиса.
Как мывидим, существует достаточно много методик прогнозирования банкротства. Выбортой или иной методики зависит от конкретных условиях, отрасли хозяйствования,организационной структуры фирмы. Тем не менее, целесообразнее применять ианализировать результаты нескольких моделей для получения более достоверногорезультата.
Списокиспользованной литературы:
1. Антикризисное управление. Учебноепособие для технических вузов/под ред. Минаева Е.С. и Панагушина В.П. — М.:Приор. – 2005.
2. Жарковская Е.П. Антикризисноеуправление: учебник. – 3-е изд. – М.: Омега-Л. – 2006. – 356 с.
3. Зайцева О.П. Антикризисный менеджментв российской фирме.//Аваль. (Сибирская финансовая школа). — 1998. — № 11-12.
4. Ковалев В.В., Волкова О.Н. Анализхозяйственной деятельности предприятия: учебник. – М.: проспект. – 2004. – 421с.
5. Семеней А. Проблемы прогнозированиябанкротства на отечественных предприятиях // Люди дела. – 2003. – № 36.
6. Рубан Т.Е., Байдаус П.В. Методыпрогнозирования банкротства на основе финансовых показателей [Электронныйресурс]. – Режим доступа: masters.donntu.edu.ua/publ2003/fem/baidaus.pdf
7. Диагностика вероятности банкротствана основе дискриминантных и скоринговых моделей [Электронный ресурс]. – Режимдоступа:
econ.kubsu.ru/phocadownload/lections/accounting/article_analise_of_bankruptcy.doc
8. Межуев И. Проблематика применениямоделей прогнозирования банкротсва в российских условиях [Электронный ресурс].– Режим доступа: www.ftcenter.ru/servises/strategy/asection/analysis/2/
9. Менеджмент в России и за рубежом[Электронный ресурс]: Анализ методик прогнозирования кризисной ситуациикоммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов. – Режимдоступа: www.dis.ru/magaz/manag/annotations/2001/2
10. Степанова Г.Н.Проблемы диагностики банкротства в антикризисном управлении предприятием[Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.nesterova.ru/nauch/avt.html