Методы прогнозирования банкротства

В системе антикризисного управления важное значение имеет прогнозирование банкротства предприятий [12].

В практике прогнозирования банкротства используются формализованные и неформализованные методы.

Формализованные методы основываются на финансовых данных и включают оперирование некоторыми показателями. Несмотря на то, что эти модели достаточно эффективны, они имеют три существенных недостатка [10]:

1) организации, испытывающие трудности, задерживают публикацию своих отчётов;

2) если отчёты организациями публикуются, то они реально не отражают финансовое положение;

)   многие показатели отражают различные стороны деятельности организации, имеют разную направленность и поэтому не дают оснований для реальных прогнозов.

Формализованные методы чаще оперируют данными уже обанкротившихся организаций, причём количество финансовых и прочих показателей достигает нескольких десятков.

В отличие от формализованных, или количественных, моделей в прогнозировании банкротства в качестве самостоятельного блока можно выделить неформализованные, или качественные модели. Они основаны на изучении отдельных параметров, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Если для исследуемой организации характерно наличие таких параметров, можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях его развития.

Все системы прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (2 - 7) ключевых коэффициентов, характеризующих финансовое состояние организации. На их основе рассчитывается комплексный коэффициент вероятности банкротства с весовыми показателями у индикаторов [15].

Эти модели и методики должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации организации заранее, еще до появления ее очевидных признаков. Такой подход важен, так как жизненные циклы некоторых предприятий, особенно коммерческих, коротки - 4 - 5 лет. В связи с этим узки и временные рамки применения антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризиса организации их применение может привести к банкротству. Указанные модели должны позволять использовать различные антикризисные стратегии до наступления такого кризиса, с целью его предотвращения.

В настоящее время наиболее убедительные и достоверные результаты при анализе различных сфер деятельности предприятия дает диагностика финансового состояния предприятия.

Финансовое состояние - это широкое понятие, обобщающее итог деятельности всех функциональных подразделений предприятия в комплексе. Банкротство (несостоятельность) - это показатель финансового состояния организации, свидетельствующий не только о потере платежеспособности организации, но и о неудовлетворительном итоге работы всех организационных блоков совместно [18].

В целях обеспечения единого методического подхода при проведении анализа финансового состояния организации утвержден Приказ Федеральной службы России по финансовому оздоровлению и банкротству от 23 января 2001 года №16 «Об утверждении «Методических указаний по проведению анализа финансового состояния организации» [9].

По данным методическим указаниям диагностика вероятности банкротства осуществляется на основе расчета ряда показателей, таких как: показатели платежеспособности, финансовой устойчивости, рентабельности и оборачиваемости и др.

Более подробно данная методика будет описаны в практической части дипломной работы.

Методики диагностики вероятности банкротства, предназначенные для отечественных организаций и, следовательно, лишенные по замыслу их авторов многих недостатков иностранных методик были разработаны Р.С. Сайфулиным и Г.Г. Кадыковым. Однако и в этом случае не удалось искоренить все проблемы прогнозирования банкротства организаций [19].

Расчет вероятности наступления банкротства по методике рейтинговой оценки финансового состояния организации Р.С. Сайфулина, Г.Г. Кадыкова осуществляется следующим образом:

 

R = 2*К1+ 0,1*К2 + 0,08*КЗ * 0,45*К4 + К5,

 

где К1 - показатель обеспеченности собственными оборотными средствами (К1≥0,1);

К2 - показатель текущей ликвидности (К2≥2);

К3 - показатель оборачиваемости активов предприятия (К3≥2,5);

К4 - коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции) (К4≥0,445);

К5 - рентабельность собственного капитала (К5≥0,2).

При полном соответствии финансовых показателям их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, и состояние организации можно считать удовлетворительным. Финансовое состояние организации с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

При построении отечественной модели Z-счета Е.А. Мизиковским и И.И. Соколовым предложен метод прогнозирования несостоятельности российских организаций [28].

Исходя из того, что кризис или неплатежеспособность организации характеризуются недостатком или отсутствием собственных средств, в качестве зависимой переменной был взят финансовый показатель Косс - показатель обеспеченности собственными средствами.

В качестве возможных индикаторов для прогнозирования финансовой несостоятельности были рассчитаны и проверены 24 финансовых показателя и выбраны два наиболее значимых, имеющих самые высокие корреляционные связи с Косс.

Решение искалось в виде уравнения многомерной линейной регрессии вида:

 

Z = b0 + b1x1 + b2x2 + …+ bnxn

 

В результате проведенного анализа посредством построения уравнения многомерной линейной регрессии авторами получено уравнение Z-счета для отечественных промышленных предприятий:

 

Z = 0,343 + 0,689x1 + 0,224x2,

где Z - показатель обеспеченности собственными средствами (Z - нормированное значение);

x1 - показатель текущей ликвидности Ктл (покрытия текущих обязательств) (Z - нормированное значение);

В литературных источниках предлагается довольно много различных моделей и методик, связанных с диагностикой вероятности банкротства. Но, несмотря на наличие большого количества всевозможных моделей, и методик, позволяющих прогнозировать наступление банкротства предприятия с той или иной степенью вероятности, в этой области чрезвычайно много проблем.

В Российской Федерации 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.

Первые исследования аналитических показателей для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности организаций проводились в США еще в начале 1930-х гг. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили методики, разработанные Э. Альтманом [27].

Среди качественных моделей наибольшее внимание уделяется рассмотрению двух моделей Э. Альтмана. Первая модель - двухфакторная - отличается простотой и возможностью ее применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, что как раз и имеет место в нашей стране. Двухфакторная модель рассчитывается по формуле:

Z = - 0,3877 - 1,0736 * Ктл + 0,0579 * Кзс,

 

где Ктл - показатель текущей ликвидности;

Кзс - доля заемных средств в валюте баланса.

Если X > 0,3, то вероятность банкротства велика.

Если - 0,3 < Х < 0,3, то вероятность банкротства средняя.

Если Х < - 0,3, то вероятность банкротства мала.

Если Х = 0, то вероятность банкротства равна 50%.

Но эта методика не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние организации показателя покрытия и показателя финансовой зависимости и не учитывает влияния других важных коэффициентов (рентабельности, отдачи активов, деловой активности предприятия). В связи с этим ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается интервалом Z = 0,65.

Кроме того, про весовые значения показателей и постоянную величину, фигурирующую в данной методике, известно лишь то, что они найдены эмпирическим путем и по этой причине справедливы, по всей вероятности, для США, причем для США 60-х и 70-х гг. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства и т.д.

Применение данной методики для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой [35], которая считает, что весовые показатели следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий коэффициент - рентабельность активов. Однако новые весовые показатели для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

Следующая методика Альтмана - пятифакторная - она является более точной, но также не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная методика прогнозирования вероятности банкротства.

Методика Альтмана представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США и имеет следующий вид [33]:

 

Z=1,2*K1 + 1,4*К2 + 3,3*КЗ + 0,6*К4 +1,0*К5

 

где К1 - показатель оборотные активы / всего активов;

К2 - показатель чистая прибыль (убыток) / всего активов;

КЗ - показатель прибыль до налогообложения / всего активов;

К4 - показатель рыночная стоимость акций организации / привлеченный капитал;

К5 - показатель выручка от реализации / всего активов.

В зависимости от значения коэффициента Z по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение 2 лет:

Если Z < 1,81, то вероятность банкротства очень велика.

Если 1,81 < Z < 2,675, то вероятность банкротства средняя.

Если Z = 2,675, то вероятность банкротства равна 50%.

Если 2,675 < Z< 2,99, то вероятность банкротства невелика.

Если Z> 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

В этой методике тоже по-прежнему ничего не известно о базе расчета весовых значений показателей. Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых показателей и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, пока что вызывает некоторое смущение показатель К4*0,6, в котором фигурирует суммарная рыночная стоимость акций организации; в настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства организаций, да и в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства предприятий данный показатель теряет свой смысл.

Таким образом, можно отметить, что различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых коэффициентов, используемых в методиках зарубежных авторов. Специалисты Экспертного института Российского союза промышленников и предпринимателей предлагают руководствоваться Z-счетом без его четвертой составляющей, т.е. показателем К4 в индексе Z-счета принимать равным нулю, т.к. деятельность российских организаций как акционерных только начинается. Российские банковские аналитики заменяют числитель этого коэффициента на стоимость основных фондов и нематериальных активов. Другие российские экономисты, к примеру, М.А. Федотова, рекомендуют определять показателя К4 как отношение общей величины активов к общей сумме заемных средств. Экономист В.Е. Адамов, предлагает поменять рыночную стоимость акций на сумму уставного и добавочного капитала, так как увеличение стоимости активов предприятия приводит либо к увеличению его уставного капитала (увеличение номинала или дополнительный выпуск акций), либо к росту добавочного капитала (повышение курсовой стоимости акций в силу роста их надежности).

Модифицированный вариант формулы прогнозирования Альтмана выглядит следующим образом [32]:

 

Z = 0,717*К1 + 0,847*К2 + 3,10*КЗ + 0,42*К4 + 0,995*К5

 

где К1 - показатель сумма оборотных активов / всего активов;

К2 - показатель чистая прибыль (убыток) /всего активов;

К3 - показатель прибыль до налогообложения / всего активов;

К4 - показатель собственный капитал / привлеченный капитал;

К5 - показатель выручка от реализации / всего активов.

Однако и такая коррекция не лишена недостатка, т.к. в этом случае не учитывается возможное колебание курса акций под влиянием внешних факторов и поведение инвесторов, которые могут расценить дополнительный выпуск акций как приближение их эмитента к банкротству и отказаться от их приобретения, снижая тем самым их рыночную стоимость.

Многофакторные модели Альтмана явились основой для последующих исследований прогнозирования банкротства.

В 1997 г. британский ученый Таффлер на основе анализа ключевых измерений деятельности компании (таких как прибыльность, оборотный капитал, финансовый риск и ликвидность) предложил четырехфакторную прогнозную методику платежеспособности, воспроизводящую наиболее точную картину финансового состояния [30]:

 

Z_T = 0,53*K₁ + 0,13*K₂ + 0,18*К₃ + 0,16*K₄

 

где К₁ - показатель прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

К₂ - показатель оборотные активы / сумма обязательств;

К₃ - показатель краткосрочные обязательства / сумма активов;

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у корпорации неплохие долгосрочные перспективы;

если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

Интересная методика прогнозирования банкротства была разработана под руководством канадского специалиста Ж. Лего. При создании этой методики были проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных предприятий Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 миллионов долларов США.

Модель Ж. Лего имеет вид [28]:

СА-Score = 4,591*А + 4,5080*В + 0,3936*С - 2,7616

 

где А = Акционерный капитал / всего активов;

 

В = Прибыль до н. о. + издержки финансирования / всего активов;

С = Оборот за два предыдущих периода / всего активов за два предыдущих периода.

 

Критическим значение для СА-Score является - 0,3.

Точность данной методики составляет 83%. Она может быть использована только для прогнозирования банкротства промышленных корпораций.

Помимо перечисленных методик в практике прогнозирования банкротства используются и другие.

У. Бивер предложил свою пятифакторную модель для оценки финансового состояния организации с целью диагностики банкротства, содержащую следующие коэффициенты [24].

- показатель рентабельность активов;

показатель удельного веса заемных средств в пассивах;

показатель текущей ликвидности;

показатель доли чистого оборотного капитала в активах;

показатель Бивера: (чистая прибыль + амортизация) / заемные средства.

Он обнаружил, что финансовые показатели оказались полезными для прогнозирования банкротства и невыполнения обязательств по облигациям, по меньшей мере, за 5 лет до краха. Он определил, что показатели можно использовать для точного разграничения организаций, которые терпят крах и избегают его, в значительно большей степени, чем это возможно при случайном предсказании.

Одним из его выводов было то, что и в краткосрочной, и в долгосрочной перспективе отношение потоков денежных средств к сумме задолженности было наилучшим предсказателем; следующими по важности были коэффициенты структуры капитала, далее - показатели ликвидности, а наихудшими - показатели оборачиваемости [26].

В связи с этим они не в полной мере соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства.

К. Мервин изучил опыт 939 фирм за период с 1926 по 1936 года. Проанализировав несколько основных показателей, он обнаружил, что три показателя были наиболее приемлемыми для предсказания прекращения деятельности фирмы за 4-5 лет до этого события. Он выделил три показателя: показатель покрытия, отношение чистого оборотного капитала к сумме активов и чистого собственного капитала к сумме задолженности. Все они характеризуются снижающимися трендами перед прекращением деятельности, и всё время показывают значение ниже нормального уровня.

В 1978 году была разработана модель Г. Спрингера. Он использовал мультипликативный Дискриминантный анализ для выбора четырёх из 19 самых известных финансовых коэффициентогв, которые наибольшим образом различаются для успешно действующих фирм и фирм - банкротов.

Модель Конана-Гольдера описывает вероятность банкротства для различных значений индекса KG. (таблица 1) [32]

 

Таблица 1. Модель Конана-Гольдера

Индекс Конана-Гольдера, KG	+0,048	-0,026	-0,068	-0,017	-0,164
Вероятность банкротства, %	90	70	50	30	10

 

KG = - 0,16 * KG1 - 0,22 * KG2 + 0,87 * KG3 - 0,10 * KG4 - 0,24 * KG5

где KG1 - показатель доли ликвидных средств (ДС + ДЗ) в активах;

KG2 - показатель доли долгосрочных источников финансирования в пассивах;

KG3 - показатель отношения финансовых расходов к нетто-выручке от реализации;

KG4 - показатель доли расходов на персонал в добавленной стоимости;

KG5 - показатель соотношения накопленной прибыли и заемного капитала.

Показатель платежеспособности Z управления отчетности Банка Франции был построен в 1983 г., для оценки средних и малых промышленных предприятий:

 

Z = - 1,255R1 + 2,003R2 - 0,828R3 + 5,221R4 - 0,689R5 - 1,164R6 + 0,706R7 + 1,408R8 - 85,544,

 

где R1 - показатель доли финансовых расходов в Финансовом результате (Финансовые расходы / Валовой финансовый результат);

R2 - показатель покрытия инвестированного капитала (Постоянный капитал / Инвестированный капитал);

R3 - показатель платежеспособности (Способность к самофинансированию/ привлеченный капитал);

R4 - показатель нормы валовой прибыли (Валовой экономический результат / объем продаж (после налогообложения);

R5 - показатель периода погашения кредита поставщиков (дней) (Коммерческая кредиторская задолженность / Закупки (включая налоги);

R6 - показатель процента изменения добавленной стоимости (Добавленная стоимость на конец года - Добавленная стоимость на начало года / Привлеченный капитал);

R7 - показатель периода погашения дебиторской задолженности (дней) (Запасы в незавершенном производстве - Авансы клиентов + Коммерческая дебиторская задолженность / Объем продаж (до налогообложения);

R8 - показатель процента реальных инвестиций (Реальные инвестиции/ Добавленная стоимость).

Величина коэффициента Z позволяет оценить вероятность задержки конкретным предприятием платежей по кредитам и займам.

Диапазон 0,25 > Z > - 0,25 - «зона неведения», при Z > 0,25 предприятие находится в нормальном состоянии, при Z < - 0,25 - велика вероятность дефолта и банкротства.

Модель Спрингера имеет вид [33]:

 

Z= 1,03 А + 3,07 В + 0,66 С + 0,4 D

 

где А = собственные оборотные средства / всего активов;

В = прибыль до уплаты налогов и процентов / всего активов;

С= прибыль до налогообложения / текущие обязательства;

D = оборот / всего активов.

Критическое значение Z для данной методике равно 0,862. Точность этой методики составляет 92,5% для 40 фирм, исследованных Спрингером.

Вышеописанные модели диагностики банкротства организации имеют ряд недостатков, которые серьезно затрудняют их применимость в условиях переходной российской экономики. Они дают возможность определить вероятность приближения лишь стадии кризиса банкротства организации и не позволяют прогнозировать наступление фазы роста и других фаз его жизненного цикла.

Как отмечают многие авторы попытки применения иностранных методик прогнозирования банкротства в отечественных условиях не приносят достаточно точных результатов. Как было отмечено выше, предлагаются различные способы адаптации иностранных методик к российским условиям, но корректность этой адаптации также вызывает сомнения у профессионалов [28].

Итак, можно сделать выводы, что:

1. Во-первых, российские модели прогнозирования банкротства не лишены недостатков, так как нормативные значения некоторых показателей взяты из мировой учетно-аналитической практики, без учета реальной ситуации в отечественных организациях, где так же не были учтены отраслевые особенности российских экономических субъектов.

2. Во-вторых, что же касается зарубежных моделей диагностики, то механический перенос американской практики в условия российской экономики может привести к значительным отклонениям в расчетах от реальных условий. Поэтому зарубежные методики не всегда обеспечивают достаточную точность вероятности банкротства. Их необходимо сопоставлять с ранее рассчитанными показателями финансового состояния организации. И при отсутствии явных противоречий, считать показатели зарубежных моделей пригодными для обобщенного финансового анализа по совокупности рассмотренных показателей.