72. Понятие и методы прогнозирования банкротства

С юридической точки зрения в соответствии с Федеральным законом «О несостоятельности (банкротстве)» № 127 - ФЗ от 26.10.2002 г. «...несостоятельность (банкротство) - признанная арбитражным судом или объявленная должником неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей».

В системе антикризисного управления важное значение имеет прогнозирование банкротства предприятий.

В практике прогнозирования банкротства используются формализованные и неформализованные модели.

Формализованные модели базируются на финансовых данных и включают оперирование некоторыми коэффициентами. Несмотря на то, что эти методы достаточно эффективны, они имеют три существенных недостатка:

1. предприятия, испытывающие трудности, задерживают публикацию своих отчётов;

2. если отчёты предприятиями публикуются, то они реально не отражают экономическое положение предприятия;

3. многие коэффициенты отражают различные стороны деятельности предприятий, имеют разную направленность и поэтому не дают оснований для достоверных прогнозов.

Формализованные модели чаще оперируют данными уже обанкротившихся компаний, причём количество финансовых и прочих коэффициентов достигает нескольких десятков.

В отличие от формализованных, или количественных, методов в прогнозировании банкротства в качестве самостоятельного блока можно выделить неформализованные, или качественные методы. Они основаны на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях его развития [26, стр.41-47].

Все системы прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (2 - 7) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия. На их основе рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов.

Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации предприятия 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 предприятия их применение может привести к банкротству. Указанные методики 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 предприятия, свидетельствующий не только о потере платежеспособности предприятия, но и о неудовлетворительном итоге работы всех организационных блоков совместно.

Российские методики прогнозирования банкротства.

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 проводится на основе расчета ряда коэффициентов, таких как: коэффициенты платежеспособности, финансовой устойчивости, рентабельности и оборачиваемости и др.

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

Методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий и, следовательно, лишенные по замыслу их авторов многих недостатков иностранных моделей были разработаны Р.С. Сайфулиным и Г.Г. Кадыковым. Однако и в этом случае не удалось искоренить все проблемы прогнозирования банкротства предприятий.

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

R = 2*К1+ 0,1*К2 + 0,08*КЗ * 0,45*К4 + К5, (1.7)

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

К2 - коэффициент текущей ликвидности (К2≥2);

К3 - коэффициент 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 коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, и состояние предприятия можно считать удовлетворительным. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

При построении отечественной модели Z-счета Е.А. Мизиковским и И.И. Соколовым предложена методика прогнозирования несостоятельности российских предприятий.

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

В качестве возможных индикаторов для прогнозирования финансовой несостоятельности были рассчитаны и проверены 24 финансовых коэффициента 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 (1.8)

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, (1.9)

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

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

x2 - показатель экономической рентабельности R4 (Z - нормированное значение). [47, с.212-213]

В экономической литературе предлагается довольно много различных методик и математических моделей, связанных с диагностикой вероятности банкротства. Но, несмотря на наличие большого количества всевозможных методов 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 коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности предприятий 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 модели, разработанные Э. Альтманом [38, стр.252].

Среди качественных методик 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 [42, стр.67]. Двухфакторная модель рассчитывается по формуле:

Z = - 0,3877 - 1,0736 * Ктл + 0,0579 * Кзс, (1.10)

где Ктл - коэффициент 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 модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости и не учитывает влияния других важных показателей (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 коэффициентов и постоянную величину, фигурирующую в данной модели, 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 модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой [60, стр. 20], которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель - рентабельность активов. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

Следующая модель 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 модель прогнозирования вероятности банкротства.

Индекс Альтмана представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США и имеет следующий вид [54, стр.85-90]:

Z=1,2*K1 + 1,4*К2 + 3,3*КЗ + 0,6*К4 +1,0*К5 (1.11)

где К1 - оборотные активы / всего активов;

К2 - чистая прибыль (убыток) / всего активов;

КЗ - прибыль до налогообложения / всего активов;

К4 - рыночная стоимость акций организации / привлеченный капитал;

К5 - 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 модели тоже по-прежнему ничего не известно о базе расчета весовых значений коэффициентов. Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, пока что вызывает некоторое смущение коэффициент К4*0,6, в котором фигурирует суммарная рыночная стоимость акций предприятия; в настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий, да и в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства организаций 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 показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Специалисты Экспертного института Российского союза промышленников и предпринимателей предлагают руководствоваться Z-счетом без его четвертой составляющей, т.е. коэффициент К4 в модели Z-счета принимать равным нулю, т.к. деятельность российских предприятий как акционерных только начинается. Российские банковские аналитики заменяют числитель этого показателя на стоимость основных фондов и нематериальных активов. Другие российские экономисты, к примеру, М.А. Федотова [60. стр.35], рекомендуют определять коэффициент К4 как отношение общей величины активов к общей сумме заемных средств. Экономист В.Е. Адамов [15], предлагает заменить 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 [60, стр.36]:

Z = 0,717*К1 + 0,847*К2 + 3,10*КЗ + 0,42*К4 + 0,995*К5 (1.12)

где К1 - сумма оборотных активов / всего активов;

К2 - чистая прибыль (убыток) /всего активов;

К3 - прибыль до налогообложения / всего активов;

К4 - собственный капитал / привлеченный капитал;

К5 - 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 [31, стр.182-187].

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

Z_T = 0,53*K₁ + 0,13*K₂ + 0,18*К₃ + 0,16*K₄ (1.15)

где К₁ - прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

К₂ - оборотные активы / сумма обязательств;

К₃ - краткосрочные обязательства / сумма активов;

К₄ - выручка / 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.

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

Итак, можно сделать выводы, что:

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

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

1 Савицкая Г.В. Экономический анализ. М.: Новое знание, 2005. с.167