Ктл – коэффициент текущей ликвидности; Ко/б – отношение заемных средств (обязательств) к валюте баланса.

При Z = 0 вероятность банкротства составляет 50 %; Z < 0 – вероятность банкротства менее 50 % и далее снижается по мере уменьшения; Z > 0 – вероятность банкротства более 50 %, и она возрастает с увеличением Z.

Двухфакторная модель вероятности банкротства не отражает такие стороны финансового состояния предприятия, как оборачиваемость активов, рентабельность, темпы изменения выручки от реализации и прочие. Точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принимается большее количество факторов, отражающих финансовое состояние предприятия.

Четырёхфакторная модель оценки угрозы банкротства:

расходы, управленческие расходы)

Если Y > 1,425, то с 95 %-ной вероятностью можно говорить, что в ближайший год банкротства не произойдёт, и с 79%-ной не произойдёт в течение пяти лет.

Оценка вероятности несостоятельности предприятия на основе Z-счёт Э. Альтмана или индекса кредитоспособности. Эта модель является наиболее известным и популярным среди прочих методом диагностики несостоятельности предприятия.

Э. Альтман (Edward I. Altman), профессор Нью-Йоркского университета, провёл исследование 66 американских компаний в период первой половины 1960-х годов, половина из которых обанкротилась, а половина работала успешно, по 22 финансовым коэффициентам. Применив многомерный дискриминант-

ный анализ, он отобрал 5 наиболее значимых коэффициентов для построения регрессионной кривой Z-оценок этих коэффициентов в качестве индикатора предсказания возможности банкротства (Z-счёт Э. Альтмана) и разработал ориги-

нальную модель:

Х5 – оборачиваемость активов (отношение выручки от реализации к сумме активов).

Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 – коэффициенты в виде долей единицы.

Рассчитанный по данной модели показатель представляет собой функцию от заданной группы показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за определённый период. Данная модель была разработана для предприятий, акции которых котировались на фондовом рынке США.

Критическое значение Z-счёта рассчитывалось Э. Альтманом (Zкр) по данным статистической выборки изучаемой им совокупности предприятий. Zкр характеризуется у Э. Альтмана значением 2,675. Расчётное значение Z-счёта Э. Альтмана каждого предприятия сопоставляется с критической величиной. Если расчётное значение Z анализируемого предприятия больше критического (Z > 2,675), то оно имеет достаточно устойчивое финансовое положение, если ниже критического (Z < 2,675), вероятность банкротства существенная.

Степень вероятности банкротства на основании Z-счёта Э. Альтмана может быть детализирована в зависимости от его уровня, например: если значение Z ≤ 1,8; вероятность банкротства очень высокая, находится в диапазоне от 1,81 до 2,6 – высокая, от 2,61 до 2,9 – средняя, при Z ≥ 2,91 – очень низкая.

По мнению Э. Альтмана, при помощи данной модели прогноз банкротства на горизонте в один год можно установить с точностью до 95 %. Прогноз на горизонте двух лет составляет 83 %. Спрогнозировать с какой-то определённой

точностью банкротство на более длительный срок достаточно сложно при помощи пятифакторной модели.

Позднее (в 1983 г.) Э. Альтман получил модифицированный вариант (усо-

вершенствованную модель) своего уравнения для компаний, акции которых не котируются на фондовом рынке. В нём Х2 учитывает не только нераспределённую прибыль (непокрытый убыток), но и резервный капитал, а Х4 представляет собой отношение балансовой стоимости собственного капитала к балансовой стоимости заёмного капитала. Усовершенствованная модель учитывает особенности показателей отчётности производственных и непроизводственных предприятий:

1) степень надёжности производственного предприятия:

если Zп < 1,23, то угроза банкротства высокая; 1,23 ≤ Zп ≤ 2,9 – угроза банкротства равна 50%; Zп > 2,9 – угроза банкротства высокая;

2) степень надёжности непроизводственного предприятия:

если Zн < 1,10, то угроза банкротства высокая; 1,10 ≤ Zн ≤ 2,6 – угроза банкротства равна 50%; Zн > 2,6 – угроза банкротства высокая.

Прямое применение модели Э. Альтмана к прогнозированию несостоятельности российских предприятий затруднено из-за различий в бухгалтерском учёте, финансово-экономической среде, особенностей российского бизнеса.

В 1977 г. британские исследователи Р. Таффлер и Г. Тишоу применили подход Э. Альтмана и на выборке 80 британских компаний построили четырёх-

факторную прогнозную модель финансовой несостоятельности, описывае-

мую следующим уравнением:

Х3 – отношение текущих обязательств к общей сумме активов (18%); Х4 – отсутствие интервала кредитования (16%);

Z – коэффициент обеспеченности собственными средствами.

C0, … С4 – коэффициенты (проценты в скобках) указывают на пропорции модели; Х1 измеряет прибыльность, Х2 – состояние оборотного капитала, Х3 – финансовый риск и Х4 – ликвидность.

Если величина Z-счёта больше 0,3, это говорит о том, что у организации риск банкротства невелик, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно, то есть при Z > 0,3 –вероятность банкротства низкая, при Z < 0,2 – высокая.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z- коэффициент в PAS-коэффициент (Perfomans Analysys Score) – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PASкоэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

PAS-коэффициент – это относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе её Z-коэффициента за определённый год и выраженный в процентах от 1 до 100. Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно; PASкоэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Подсчитав Z- коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности

Оценка финансового состояния по показателям У. Бивера. Известный финансовый аналитик Уильям Бивер предложил свою систему показателей (см.: таблица 2.10) для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства. Сущность её состоит в сравнении данных о деятельности конкретной компании с данными компаний, которые характерны для определённых этапов развития. Модель У. Бивера включает такие показатели, как коэффициент Бивера, рентабельность активов, финансовый рычаг, общий коэффициент покрытия, доля собственных оборотных средств в составе активов.

В модели У. Бивера используется небольшое количество показателей, однако отсутствует интегральная оценка всех показателей. Принадлежность к определённому финансовому состоянию предприятия осуществляется по каждому показателю отдельно. Это придаёт общему результату идентификации финансового состояния предприятия интуитивный характер.

Таблица 2.10 – Прогнозирование банкротства по показателям У. Бивера

где К1 = оборотные активы / активы; К2 = прибыль от продаж / активы; К3 = чистая прибыль / активы;

К4 = собственный капитал / заёмный капитал.

Если Z > 0,037, то вероятность банкротства незначительна.

Модель Г. Спрингейта. В основе модели лежит мультипликативный дискриминантный анализ для выбора четырёх из 19 самых известных показателей, которые максимально различаются для успешно работающих предприятий и предприятий-банкротов:

где А − отношение величины собственных оборотных средств к величине всех активов;

Показатель платёжеспособности «Z» Конана и Гольдера. Показатель

влечённого капитала.

Вероятность задержки платежей для различных значений «Z» представлена в таблице 2.11.

Таблица 2.11 – Вероятность задержки платежей

Модель платёжеспособности Управления отчётности Банка Франции.

лизует экспертный метод бальной оценки кризисного состояния управления организации.

Согласно данной методике, исследование начинается с предположений, что: идёт процесс, ведущий к банкротству; процесс этот для своего завершения требует нескольких лет;

процесс может быть разделён на три стадии Недостатки. Компании, скатывающиеся к банкротству, годами демонстри-

руют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства. Ошибки. Вследствие накопления этих недостатков компания может совер-

шить ошибку, ведущую к банкротству (компании, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству).

Симптомы. Совершённые компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатёжеспособности: ухудшение показателей (скрытое при помощи "творческих" расчётов), признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

При расчёте А-счёта конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенти, либо «0», так как промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определённое количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель – А-счёт (см. таб-

лица 2.13) .

Таблица 2.13 – Метод А-счёта для предсказания банкротства

Продолжение таблицы 2.13

2.3.2Российские модели диагностики вероятности банкротства

Спервых лет развития института банкротства учёные и практики нашей станы начали интересоваться возможностями прогнозирования банкротства российских предприятий

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложе-

на четырёхфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R-счёта), которая имеет следующий вид:

К2 – чистая прибыль (убыток)/собственный капитал; К3 – выручка от реализации/активы;

К4 – чистая прибыль (убыток)/затраты на производство и реализацию

(себестоимость проданных товаров, коммерческие расходы, управленческие расходы).

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом (см. таблица 2.14).

Таблица 2.14 – Вероятность банкротства по модели R-счёта

К очевидному достоинству данной модели можно отнести то, что её механизм и основные этапы расчётов базируются на доступных исследователям балансовым данным. Внешне данная модель похожа на модель Э. Альтмана для предприятий, акции которых не котируются на бирже.

Методика предсказания банкротства с учётом специфики отраслей. Данная методика разработана учёными Казанского государственного техноло-

гического университета. Они предлагают деление всех предприятий по классам кредитоспособности. Расчёт класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности.

Особенности формирования оборотных средств на отечественных предприятиях не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов платёжеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли).

Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:

к первому классу кредитоспособности относят фирмы, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита);

ко второму – предприятия с удовлетворительным финансовым состояние (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита);

к третьему классу – компании с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита.

Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а, с другой, специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, авторами данной методики были рассчитаны критериальные значения показателей (см. таблицы 2.15 – 2.20) отдельно для каждой из таких отраслей, как:

промышленность (машиностроение);

торговля (оптовая и розничная);

строительство и проектные организации;

наука (научное обслуживание).

В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.

Таблица 2.15 – Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности (машиностроение) по классам кредитоспособности

Таблица 2.16 – Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (оптовой) по классам кредитоспособности

Таблица 2.17 – Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (розничной) по классам кредитоспособности

Таблица 2.18 – Значения критериальных показателей для распределения строительных организаций по классам кредитоспособности

Таблица 2.19 – Значения критериальных показателей для распределения проектных организаций по классам кредитоспособности

Таблица 2.20 – Значения критериальных показателей для распределения научных (научное обслуживание) организаций по классам кредитоспособности

Рассмотренные выше методики относятся к финансовым методам прогнозирования банкротства. Кроме финансовых методов для прогнозирования вероятности банкротства можно применять и методы рейтинговой оценки.

Общий вид рейтинговой оценки можно представить следующим уравнением:

Каждому показателю (Кi) присваивается критическое (максимальное или минимальное) значение – Кi крит. С помощью различных методов (в том числе и экспертных оценок) определяется вес каждого показателя (Аi). Сумма произведений критических значений показателей (Кi крит) и их весовых значений (Аi) представляет критический интегральный показатель – Ко крит. Вероятность банк-

ротства определяется исходя из сравнения фактического (К0) и критического рейтинга (Ко крит).

Модели А. В. Колышкина (Санкт-Петербургский государственный университет) представляет собой пример использования метода рейтинговой оценки.

В общем виде модели выглядят следующим образом:

Критические показатели данной модели представлены в таблице 2.21.

Таблица 2.21 – Критические показатели моделей А. В. Колышкина

Многие отечественные экономисты рекомендуют использовать такой метод диагностики вероятности банкротства, как интегральная оценка финансовой устойчивости на основе скорингового анализа. Сущность этой методики – классификация предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок. Эта методика даёт возможность не только констатировать улучшение или ухудшение положения предприятия, но и измерить вероятность его банкротства.

Существует несколько вариантов данной методики, разница между которыми заключается в составе выбранных показателей и присваиваемых баллах за принадлежность показателя к определённому интервалу значений. Простая скоринговая модель с тремя балансовыми показателями представлена в таблице 2.21.

Общая сумма баллов даёт основание для отнесения предприятия к одной из пяти групп финансовой устойчивости. Определены строгие критерии отнесения предприятий к какому-либо классу по глубине несостоятельности: чем выше класс, тем ниже финансовая устойчивость предприятия.

Первый класс – предприятие с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заёмных средств.

Второй класс – предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но ещё не рассматривающиеся как рискованные.

Третий класс – проблемные предприятия (предприятия с высоким уровнем риска банкротства, характеризующиеся невосприимчивостью к профилактическим мерам финансового оздоровления).

Четвёртый класс – предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению (кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты).

Пятый класс — предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные (фактические банкроты).

Все методики прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до девяти) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия. На их основе в большинстве из рассмотренных методик рассчитывается комплексный показатель оценки вероятности банкротства хозяйствующего субъекта, который объединяет ряд частных показателей, при этом обосновываются определённые весовые коэффициенты этих частных показателей.

Эти методики и модели прогнозирования банкротства должны позволять исследователям определять возникновение кризисной ситуации на предприятии заранее, ещё до появления её очевидных признаков. Такой подход особенно необходим для разработки различных антикризисных стратегий в целях предотвращения кризиса.

Для руководства предприятия важнее не спрогнозировать возможное приближение кризиса, а избежать его. Любому предприятию во избежание кризисных ситуаций необходим постоянный мониторинг его состояния с применением наиболее подходящих методик прогнозирования возможного банкротства. Это позволит своевременно разрабатывать и реализовывать меры по устранению отрицательных моментов, обеспечить дальнейшее функционирование и развитие предприятия.

Вопросы для самоконтроля

1.Раскройте содержание, цель, задачи и основные требования к диагностике.

2.Дайте определение направлений диагностического анализа – состояния внешней и внутренней среды и проблемных областей деятельности организации. В чём сходство и отличие этих направлений?

3.Какие виды анализа используются при диагностике предприятия?

4.Дайте характеристику предварительного (экспресс-) диагностического анализа финансовой несостоятельности (ПДАФН).

5. Дайте характеристику последующего (комплексного) диагностического анализа финансовой несостоятельности (КДАФН).

6.Какие факторы несостоятельности предприятия должны быть проанализированы входе комплексного диагностического анализа финансовой несостоятельности?

7.Охарактеризуйте систему показателей комплексного диагностического анализа финансовой несостоятельности.

8.Какие методические подходы используются при прогнозировании банкротства?

9.Раскройте содержание методики прогнозирования банкротства, разработанной Э. Альтманом.

10. Каково принципиальное отличие методики прогнозирования кризиса по системе критериев счёта Аргенти от других методик?

11.Приведите примеры рейтинговой оценки вероятности банкротства.

12.Раскройте содержание интегральной оценки финансовой устойчивости.