3.10 Оценка и прогнозирование возможного банкротства

В мировой учетно-аналитической практике разработаны различные подходы к прогнозированию банкротства. В большинстве случаев в качестве индикаторов используются некоторые коэффициенты из рассмотренной системы.

Оценка кредитоспособности заемщика. Этот фрагмент анализа выполняется многими коммерческими банками, сталкивающимися с необходимостью принимать решение в отношении возможности и условий предоставления кредита потенциальному заемщику. Безусловно, решение обычно принимается, во-первых, под влиянием целого ряда факторов как объективного, так и субъективного порядка и, во-вторых, оно всегда индивидуализировано в отношении заемщика. Общая идея оценки кредитоспособности такова.

Принимая решение о возможности, целесообразности и условиях кредитования, банк должен, главным образом, выявить наличие потенциальной способности заемщика вернуть полученную ссуду в соответствии с оговоренными сроками. Это возможно лишь в том случае, если финансовое положение заемщика устойчиво, а денежные поступления на его счета за реализованную продукцию осуществляются стабильно. Как было показано выше, финансовое положение не может быть охарактеризовано каким-то одним показателем, поэтому принятие решения о заключении кредитного договора осуществляет в условиях многокритериальной задачи. В подобных случаях возможны три варианта действий: а) работа с несколькими критериями; введение многокритериальной задачи к однокритериальной; в) сменный подход.

Первый вариант предполагает следующую последовательность действий:

отбираются критерии оценки, причем по возможности делается ранжирование по степени важности;

• по каждому критерию устанавливается пороговое значение;

• для потенциального заемщика по предоставленным им данным рассчитываются значения критериев и сравниваются с пороговыми значениями;

• условия кредитования устанавливаются в зависимости от того, только и каких критериев не соответствуют пороговым значениям. Основная трудность в реализации этого подхода состоит в том, что ж большом наборе критериев и достаточно жестких пороговых знаниях различные потенциальные заемщики могут не удовлетворять требованиям по различным критериям, т.е. будет достаточно трудно работать какой-то более или менее унифицированный подход к отбору заемщиков. Этот подход используется многими аудиторскими компаниями для оценки возможного банкротства компании.

Второй вариант предполагает ориентацию на один критерий. В качестве его может либо выбираться один из стандартных показателей, имеющих вполне понятную экономическую интерпретацию например, один из коэффициентов ликвидности, коэффициент обеспеченности процентов и т.п.), либо этот критерий разрабатывается виде некоторого искусственного показателя, обобщающего частные критерии. Для этого обобщенного критерия устанавливается пороговое значение, с которым и делается сравнение фактического значения критерия, рассчитанного для потенциального заемщика. Основная трудность в реализации этого подхода заключается в способе конструирования обобщенного показателя. Чаще всего он представляет собой линейную комбинацию частных критериев, каждый из которых включается в обобщающий показатель с некоторым весовым коэффициентом. Именно такой подход был использован Э. Альтманом при разработке Z-критерия для прогнозирования банкротства.

Вероятность банкротства – это показатель, анализируя значения которого возможно предсказать вероятность банкротства предприятия. Коэффициент рассчитывается на основе алгоритма расчета так называемого коэффициента Альтмана.

Американский ученый – экономист Эдвард Альтман (Алтман) исследовал возможности использования мульти – дискриминантного анализа (multiple – discriminant analysis) для предсказания вероятности банкротства фирмы. Им был предложен алгоритм расчета коэффициента кредитоспособности (индекса кредитоспособности) (index of creditworthiness), известный в отечественной экономической литературе как «коэффициент Альтмана», «коэффициент Z» или «Z – модель».

Для расчета указанного коэффициента кредитоспособности Э. Альтман отобрал следующие базовые показатели:

• оборотный капитал (оборотные активы) / совокупные активы (working capital / total assets);

• нераспределенная прибыль (общая сумма) / совокупные активы (retained earnings / total assets);

• прибыль до уплаты налогов и процентов / совокупные активы (EBIT / total assets);

• рыночная стоимость обыкновенных и привилегированных акций, находящихся в обращении / балансовая стоимость обязательств, включая все краткосрочные пассивы (market value of common and preferred stock / book value of debt, including all short - term liabilities);

• объем продаж (выручка от реализации) / совокупные активы (sales / total assets).

На основе приведенных коэффициентов Э. Альтман создал известную пятифакторную Z – модель для предсказания банкротства, имеющую следующий вид:

Z = 1,2 x CA / TA + 1,4 x RE / TA + 3,3 x EBIT / TA + 0,6 x EQMV / LBV + 0,999 x S / TA,

где RE – нераспределенная прибыль отчетного периода;

EQMV – рыночная стоимость обыкновенных и привилегированных акций соответственно (рыночная стоимость собственного капитала);

LBV – балансовая стоимость заемного капитала (обязательств);

S – объем продаж (выручка (нетто) от реализации товаров, работ, услуг).

Следует отметить, что в экономической литературе иногда постоянный множитель последнего слагаемого рассматриваемой модели округляют до 1,0. Данная модель служит эффективным инструментом определения банкротства предприятия.

Анализ фактических данных деятельности фирм за период 1946 – 1965 гг., проведенный Э. Альтманом на основе своей модели, показал, что 94% фирм, имеющих значение указанного коэффициента меньше 2,7, обанкротились на следующий год, а у 97% фирм, успешно продолжавших свой бизнес, значения данного коэффициента были больше 2,7. Дальнейшие исследования позволили установить, что значения коэффициента Z меньшие, чем 1,81, указывают на высокую вероятность финансового краха; при значениях рассматриваемого коэффициента выше, чем 2,99, предполагается, что угроза банкротства невелика; диапазон значений от 1,81 до 2,99 является зоной неопределенности.

Смешанный подход является в некотором смысле комбинацией двух первых подходов. Чаще всего он заключается в следующем. Разрабатывается иерархическая система критериев, состоящая из одного обобщенного показателя и совокупности подчиненных частных показателей, используемых в случае необходимости в качестве дополнительных критериев. Этот подход использовался неоднократно в отечественной аналитической практике, в частности, для оценки научно-технического, технического и организационного уровней компаний. Все сложности, описанные выше, присущи и этому подходу.

Именно последний вариант анализа нашел применение, в частности, в методике рейтинговой оценки кредитоспособности заемщиков, используемой в течение ряда лет одним из банков Санкт-Петербурга. Общая логика этой методики такова.

Считается, что основная масса потенциальных заемщиков принадлежит к одной из трех отраслей: промышленность, снабжение, торговля. Основой системы критериев является обобщающий показатель — рейтинг R, который строится на основе трех экономических показателей: коэффициента текущей ликвидности, коэффициента быстрой ликвидности и коэффициента концентрации собственного капитала. Алгоритм построения заключается в следующем. Для каждого из трех показателей установлена классность, при этом для каждой отрасли выделено три класса. В зависимости от того, какое значение имеет частный критерий, любая коммерческая организация может быть отнесена по данному критерию к первому (наиболее приоритетному), второму или третьему классу. Каждому из трех показателей присваивается вес, значения которого различны в зависимости от отрасли. Далее номера классов, умноженные на весовые коэффициенты, складываются, давая в сумме значение R. Область изменения R разбита на несколько интервалов; в зависимости от того, в какой интервал попадает значение R для конкретной компании, ему присваивается соответствующий класс кредитоспособности. Если значение R близко к границе, разделяющей два смежных интервала, рассчитываются дополнительные частные критерии, для которых также установлены пороговые значения. Они используются для более обоснованного отнесения коммерческой организации к тому или иному классу кредитоспособности. В качестве таких дополнительных частных критериев используются коэффициент рентабельности продукции, коэффициент рентабельности основной деятельности, оборачиваемость запасов и др.

Отметим ряд проблем, которые необходимо учитывать при разработке подобных методик.

1. Необходим тщательный отбор основных частных критериев. По возможности эти показатели не должны быть тесно взаимосвязаны между собой. В частности, очевидно, что для приведенной совокупности это требование не выполняется, поскольку коэффициенты текущей и быстрой ликвидности, как правило, очень тесно взаимосвязаны — коэффициент парной корреляции будет близок к единице.

2. Пороговые значения частных критериев должны быть обоснованы. В приведенном примере видно, что для первых двух коэффициентов эти пороговые значения составлены на основе западной практики. Выше уже упоминалось, что в нашей стране эти значения вряд ли применимы. Разработке пороговых значений должно предшествовать накопление данных о фактическом состоянии дел в отношении данных коэффициентов, что вполне по силам любому банку, аккумулирующему данные о своих клиентах.

3. Весовые значения коэффициентов также должны быть обоснованы. Из приведенного примера видно, что коэффициент быстрой ликвидности имеет приоритет перед коэффициентом текущей ликвидности. Вряд ли это оправданно для торговой организации, поскольку основную часть оборотных средств такой организации составляют товарные запасы, т.е. коэффициент текущей ликвидности, как раз и учитывающий эти активы, в этом случае гораздо более важен в аналитическом смысле.

4. Величину пограничной области вокруг границы, разделяющей два смежных интервала, чаще всего можно установить лишь субъективным способом. В этом нет ничего страшного. В частности, довольно обыденным является применение %-й оценки; например, область с 5%-ным отклонением от границы может считаться пограничной.

Мы привели лишь несколько направлений использования аналитических коэффициентов, рассчитываемых по данным отчетности. Подчеркнем, что их реализация наиболее удобна в рамках имитационного моделирования в среде электронных таблиц и персональных компьютеров.