77

сывается этими моделями. В процессах прогнозирования банкротства получили распространение интереснейшие модели дискриминантного анализа, которые составляют основу определения кредитоспособности и надежности партнеров по бизнесу.

В следующем разделе мы рассмотрим конкретные методы прогнозирования вероятного банкротства.

4.3 Методы прогнозирования вероятного банкротства

Эффективность прогноза в большей степени зависит от правильности выбора метода его проведения, поэтому необходимо провести анализ всех методик и учесть множество факторов.

Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии — это синонимы. Банкротство представляет собой юридически зафиксированное состояние кризиса, при котором продолжение деятельности компании становится экономически нецелесообразным, более того, наносит ущерб кредиторам, работникам компании, государству.

В действительности компания подвержена различным видам кризисов: экономическим, финансовым, управленческим. Банкротство представляет собой результат финансового кризиса, поскольку его критерии связаны либо с неплатежеспособностью, либо с неоплатностью. Финансовый кризис проявляется как неспособность фирмы выполнять свои текущие обязательства.

Фирма может испытывать экономический кризис, связанный с неэффективным использованием ресурсов; кризис системы менеджмента, проявляющийся в неэффективном использовании человеческих ресурсов; организационный кризис, который выявляет низкую компетентность руководства и, следовательно, неадекватность управленческих решений требованиям окружающей среды.

Таким образом, различные методики предсказания банкротства, по сути, позволяют предсказывать различные виды кризисов. Поэтому оценки, получаемые на их основе, нередко разнятся. Любой из названных кризисов может привести к ликвидации компании.

78

Понимая механизм банкротства как юридическое признание кризиса, данные методики условно можно назвать методиками предсказания банкротства. В сущности, ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной, потому что все они предназначены для предсказания какого-либо одного вида кризиса. В наибольшей степени точно позволяют прогнозировать банкротство методики прогнозирования финансового кризиса. Однако целесообразно отслеживать динамику изменения результирующих показателей по нескольким методикам, выбирая конкретные методики в зависимости от особенностей объекта прогнозирования и его отрасли, специфики организационно-правовых факторов. Можно и нужно корректировать методики с учетом этих особенностей.

Предсказание банкротства как самостоятельная проблема возникло в передовых капиталистических странах после окончания Второй мировой войны, когда рост банкротств был обусловлен резким сокращением военных заказов, неравномерным развитием компаний. Возникла потребность в заблаговременном выявлении признаков приближающегося банкротства и условий, которые приближают фирму к банкротству.

Сначала эту проблему решали эмпирически, на чисто качественном уровне, что приводило к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки получить эффективную количественную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м годам и связаны с развитием компьютерной техники.

Обобщено можно выделить два основных подхода к количественному предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и основан на коэффициентах, полученных на основе аппарата дискриминантной функции, таких показателей, как Z-счет Альтмана, а также коэффициенты Таффлера, модель банка Франции и другие подобные модели. К подобному подходу тяготеют методы чтения баланса и использование формализованных и неформализованных критериев в режиме интуитивных методов прогнозирования. Можно заключить, что первый подход предполагает формирование некоторых нормативных границ поведения финансовых показателей и сопоставление с ними данных о деятельности анализируемых компаний. К названному подходу относятся метод постро-

79

ения прогнозной финансовой отчетности и расчеты коэффициентов утраты и восстановления платежеспособности.

Второй подход исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании.

В отличие от количественных методов к прогнозированию банкротства экспертные методы 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 развития.

4.3.1 Количественные методы прогнозирования вероятного банкротства

Двухфакторная модель. Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевых показателях: коэффициенте текущей ликвидности и коэффициенте концентрации заемных средств, от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Константы в уравнении отражают характер и силу влияния факторов на вероятность банкротства. Модель имеет вид

С 1,0736 Х1 0,579 X 2 ,

где X1 – коэффициент текущей ликвидности;

X2 – коэффициент концентрации заемного капитала.

Значения С позволяют сделать вывод о вероятности банкротства, как показано на рис. 9.

Рисунок 9 – Определение вероятности банкротства по двухфакторной

модели

80

В российских условиях использовать по прямому назначению эту модель, полученную на основе обработки данных по американским компаниям, нецелесообразно, поскольку отечественные условия отличаются по уровню инфляции, особенностям циклов макро- и микроэкономической динамики, показателям использования ресурсов и эффективности труда.

Двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности.

Для получения более точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень и тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия, что нашло свое отражение в разработке моделей оценки индексов кредитоспособности.

Индекс кредитоспособности Альтмана (Z счет). Этот метод пред-

ложен в 1968 г. известным американским экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности получен на основе аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis – MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно. Экономист исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезными для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z- счет) имеет вид

Z 1,2 X1 1,4 X 2 3,3 X 3 0,6 X 4 1,0 X 5 ,

(работ, услуг).

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [-14, +22], при этом предприятия, для которых Z > 2,99, попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z < 1,81, являются без- условно-несостоятельными, а интервал [1,81 – 2,99] составляет зону неопределенности (см. рис. 10).

Z-коэффициент имеет общий серьезный недостаток: по существу, его можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Вероятность

банкротства

50 %

Рисунок 10 – Определение вероятности банкротства по модели Альтмана

В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже:

Z 8,38 X1 X 2 0,054 X 3 0,63 X 4 ,

где X4 определяется по балансовой, а не рыночной стоимости акций. Коэффициент Альтмана не лишен недостатков, поскольку с точки зре-

ния системного подхода он составлен некорректно, в модели сочетаются

82

факторы, отражающие и управленческий, и финансовый, и экономический кризис. С другой стороны, ценность модели состоит в комплексной оценке факторов, формирующих некий потенциал компании, который дает ей возможность «быть или не быть». Согласно этой формуле, предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью «непотопляемыми». В российских условиях рентабельность отдельного предприятия в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний, кроме того, отечественные предприятия не особенно заинтересованы показывать свою прибыль, их больше волнует проблема минимизации денежного оттока в связи исполнением налоговых обязательств. Скорее всего, в России эта модель должна иметь менее высокую значимость для показателей рентабельности. Таким образом, в российских условиях модель не дает основы для однозначных выводов о вероятном банкротстве, но вполне может быть применена для динамических оценок и их факторного обоснования.

Рейтинговое число Сайфулина и Кадыкова. Р.С. Сайфулин и Г.Г.

Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятия рейтинговое число:

R 2 K1 0,1 К2 0,08 К3 0,45 К4 К5 ,

где К1 – коэффициент обеспеченности собственными средствами должен быть больше 0;

К2 – коэффициент текущей ликвидности должен быть больше 2; К3 – коэффициент оборачиваемости активов, или интенсивность обо-

рота авансированного капитала, должен быть более 2,5; К4 – коммерческая маржа, отражающая рентабельность реализации

продукции, должна превышать уровень учетной ставки Центробанка, рассчитанный в долях от единицы;

К5 – рентабельность собственного капитала, рассчитанная по прибыли до налогообложения, коэффициент должен превышать 0,2.

Вероятность банкротства на основе значений рейтингового числа прогнозируют с использованием данных табл.4.1. При полном соответствии финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням рейтин-

83

говое число будет равно 1. Финансовое состояние предприятия с рейтинговым числом меньше 1 характеризуется как неудовлетворительное.

Таблица 4.1 – Вероятность банкротства на основе значения коэф-

фициента R

Рейтинговая оценка финансового состояния может применяться в целях классификации предприятия по уровню риска взаимоотношений с ним банков, инвестиционных компаний, партнеров.

Оценка финансового состояния по показателям У. Бивера. Извест-

ный политик Уильям Бивер предложил свою систему показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства. Сущность ее состоит в сравнении данных о деятельности конкретной компании с данными компаний, которые характерны для определенных этапов развития. Модель Бивера включает такие показатели, как коэффициент Бивера, рентабельность активов, финансовый рычаг, общий коэффициент покрытия, доля собственных оборотных средств в составе активов.

Метод PAS-коэффициента. Модель Z-счета можно трансформировать в PAS-коэффициент (Perfomans Analysys Score), который позволяет отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании. PAS-коэффициент представляет собой относительный уровень показателя деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем

84

трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности.

Таблица 4.2 – Прогнозирование банкротства по показателям Бивера

Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на