Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Методология оценки причин банкротства предприятий в Российской Федерации. Монография
.pdf
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚ
ǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
качестве объекта анализа вероятности банкротства возь-
В
мем условную компанию Marks Incorporated – многонациональный производитель кондитерских изделий, кормов для
домашних животных и других продуктов питания, а также поставщик услуг по уходу за животными, годовой объем продаж
которого в 2020 г. составит 40 млрд долларов США.
Для наглядного представления факторов влияния на компанию приведем краткую справку экономического состояния
за 2019–2021 гг.
В 2020 г., спустя год после начала пандемии, основные показатели компании в России улучшились, хотя и местами заметен
тренд стагнации. Так, выручка выросла на 298 млн руб., прибыль – на 3,5 млрд руб., а основные средства – на 197 млн руб.
Однако в 2021 г. мы наблюдаем картину, при которой выручка
выросла на 16 млрд руб., однако прибыль упала на 1,1 млрд руб.
В течение последних лет «Маркс» в России имел стабильный рост в выручке, однако очевидно, что пандемия затронула этот тренд. Количество розничных точек уменьшалось, изза чего спрос на продукцию компании «Маркс» падал. В связи
с этим мы видим такое положение дел. Что касается прибыли,
то 2019 г. является некоторым продолжением «ямы» на графике, но к 2021 г. компания сумела вернуться на уровень 2017 г.
и даже преодолеть его. Чтобы понять, насколько сильно компа-
121
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
ния могла быть под ударом пандемии, рассмотрим индустрию
пищевой промышленности в 2019 г. в целом.
Рассмотрим и перечислим видимые проблемные места от-
расли пищевого производства.
Снижение покупательской способности. Закрытие компаний и кадровые сокращения привели к оттоку денежных средств
у населения и, как следствие, готовности в данный момент
времени приобрести товары по данной цене. Уровень спроса
до пандемии был заметно выше.
В 2021 г. по состоянию выхода на плато по распространению COVID-19 спрос почти вернулся на прежний
уровень.
Высокое состояние неопределенности настроения рынка.
Потребительское поведение идет рука об руку с различными
тенденциями, например сезонными. Учитывая панические настроения о том, что та или иная пищевая продукция перестанет поставляться или производиться, спрос на определенные
товары мог местами так быстро возрасти, что производитель
не успевал перераспределить ресурсы. Сейчас прогнозирование спроса подстроилось под коронавирусные причины, хоть
и остается риск возникновения похожих внезапных изменений в спросе.
Санитарные меры. Коронавирус принес за собой новые, более строгие санитарные меры. По всему миру те или иные заводы по производству пищевой продукции обзавелись дополнительными пунктами проверки стерильности, мерами защиты
у персонала и т. д. Все это привело к увеличению среднего времени, затрачиваемого на производство одной единицы продукции. На том же заводе в г. Ступино компании «Маркс» для
допуска к пищевым цехам необходимо потратить время на дезинфекцию и осмотр.
Остановка экономических отношений с государственными
бюджетными организациями. Ввиду перевода бюджетных организацией на дистанционный формат работы, общий уровень
122
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
спроса на еду уменьшился, что повлекло за собой остановку поставок в детские сады, школы, университеты и др.
Логистические трансформации. Дистрибьюция товаров
замедлилась, изменилась. По сей день компании не оправились от финансовых затрат на полную трансформацию логистических цепей. Стоит отметить, что не только внутренняя,
но и внешняя дистрибьюция приняла на себя удар пандемии.
Ограничения на пропускных пунктах, требования к транспортировкам, санитарные проверки
–
на все это приходится тра-
тить больше времени и иных ресурсов.
Приведенные явления можно выделить в качестве основных драйверов негативной тенденции финансовой стабильности предприятий пищевой промышленности. При всем при
этом стоит не забывать про повышенную волатильность курса
валют и колебаний в недостатке рабочей силы.
Проанализируем ООО «Маркс» на риск банкротства
в 2021 г., чтобы понять, получилось ли компании выйти на рисковое плато и адаптироваться под новый климат рынка.
Для использования 12 выбранных импортных и отечественных моделей анализа банкротства компании возьмем данные
из консолидированного отчета о финансовом положении и данные из отчета о прибылях и убытках по состоянию на 31.12.21 г.
ООО «Маркс», в котором указаны финансовые показатели
за 2017–2021 гг. После того как будут получены все результаты по итогам вычислений по моделям риска банкротства, мы
составим карту результатов для наглядной картины состояния
финансовой стабильности.
Проанализируем каждый год за период 2018–2021 гг., чтобы
отметить тенденции изменения стабильности. 2018 г. взят как
временной период предковидной ситуации, 2019 и 2020 гг. – как
периоды активной фазы борьбы с ковидными ограничениями
и активной имплементации новых решений поддержки бизнеса, и 2021 г. – год снижения ограничений и выхода на плато
по росту заболеваний.
123
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
Для начала построим модели оценки финансовой стабиль-
–
ности на 2018 г. Первая из моделей
дискриминантная факторная модель Г. В. Савицкой диагностики риска банкротства,
где мы получили:
– Х1 = 0,018446602;
– Х2 = 0,372205074;
– Х3 = 1,216049922;
– Х4 = 0,154221759;
– Х5 = 0,733757612.
Для расчета коэффициента X3 считается средняя величина всех активов, состоящая из деленного на два начала и конца отчетного периода.
Оценка результата:
Z = 9,835473352, что по классификатору означает малый
риск банкротства. Причем надо понимать, что данное значение находится далеко от верхнего значения, что может считаться крайне стабильным состоянием и к большой состоятельности компании.
Второй моделью является пятифакторная модель Альтмана. Мы получили следующие значения:
– X1 = 0,060789647;
– X2 = 0,673183045;
– X3 = 0,622779393;
– X4 = 0,733757612;
– X5 = 1,220946947.
В результате подсчета Z-показателя для ООО «Маркс» мы
делаем заключение, что ситуация на предприятии стабильна,
риск неплатежеспособности в течение ближайших двух лет
крайне мал, ведь посчитанный Z = 4,730556405.
124
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
Третьей по счету является рейтинговая модель Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова оценки риска банкротства. Результаты следующие:
– КСОС = 0,018446602;
– КТЛ = 1,063454506;
– КИ = –2,041145394;
– КМ = 0,510078996;
– КР = 0,921140629.
При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням (критерию) рейтинговое число будет равно 1. В данном случае финансовое состояние предприятия характеризуется как удовлетворительное,
так как R = 1,1306232.
Следующая расчетная модель Уильяма Бивера с целью
определения вероятности банкротства (табл. 36), содержащая следующие результаты по коэффициентам в указанной
ниже таблице:
–
‒ рентабельность активов
группа II (неблагоприятно);
‒ удельный вес заемных средств в пассивах; коэффициент
–
текущей ликвидности
‒ доля чистого оборотного капитала в активах
группа III (около банкротства);
–
группа
III (около банкротства);
–
‒ коэффициент Бивера
‒ финансовый леверидж
группа I (благоприятно);
–
группа I (благоприятно).
Полученные индикаторы имеют разброс от благоприятной
обстановки до возможного банкротства, что довольно неожиданно; необходим дальнейший анализ причины отклонения
коэффициентов. Учитывая, что итоговых коэффициентов для
данной модели мы не высчитываем, на итоговую карту результатов будут нанесены все пять показателей.
125
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
Таблица 36
Результаты системы показателей У. Бивера
для диагностики банкротства за 2018 г.
Показатель Формула расчета Результат
Коэффициент Бивера
Рентабельность активов, %
Финансовый леверидж, %
Коэффициент покрытия
оборотных активов собственными оборотными
средствами
Коэффициент текущей
ликвидности
Отношение чистой прибыли и амортизации к заемным
средствам
Отношение чистой прибыли
к итогу по внутреннему балансу
Отношение заемного капитала
к итогу по внутреннему балансу
Отношение собственного капитала за вычетом внеоборотных
активов к оборотным активам
Отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам
0,579253215
15,36031999
26,51745317
- 0,544316072
1,063454506
Модели прогнозирования банкротства А. В. Колышкина
(табл. 37) были объединены в пятую систему оценки банкротства, результаты:
– К1 = 0,016119866;
– К2 = 0,210180796;
– К3 = 0,10525882;
– К4 = 1,063454506;
– К5 = 0,1536032;
– К6 = 0,510078996.
По результатам вычислений трех моделей компания находятся в зоне неопределенности по всем направлениям. Это означает, что мы не можем точно сказать, насколько финансово
стабильна и благополучна компания «Маркс», но на данном
этапе становится уже ясно, что значения, близкие к благоприятному положению рисков банкротства, включая посчитанные
результаты по указанным ранее моделям, отразятся на карте
итогов в полярно близких кластерах.
126
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
Таблица 37
Критические показатели моделей А. В. Колышкина за 2018 г.
Модель Значение Благополучные Банкроты
(–0,20)
1 0,078 0,08–0,16
2 0,7086 1,07–1,54 0,35–0,49 0,49–1,07
3 0,6632 0,92–1,36 0,25–0,38 0,38–0,92
–
(–0,08)
Зона
неопределенности
(–0,08)–0,08
По результатам вычислений трех моделей компания находятся в зоне неопределенности по всем направлениям. Это означает, что мы не можем точно сказать, насколько финансово
стабильна и благополучна компания «Маркс», но на данном
этапе становится уже ясно, что значения, близкие к благоприятному положению рисков банкротства, включая посчитанные
результаты по указанным ранее моделям, отразятся на карте
итогов в полярно близких кластерах.
–
6-я по счету
модель Спрингейта, результаты которой сле-
дующие:
– Х1 = 0,271245954;
– Х2 = 0,620281524;
– Х3 = 2,441686384;
– Х4 = 1,216049922.
Посчитанный показатель Z равен 4,281580593, что является значением в рамках стабильности и отсутствия предпосылок банкротства.
–
7-я модель анализа
двухфакторная модель Альтмана, ре-
зультаты по итогу вычислений следующие:
– Ктл = 1,063454506;
– Кзс = 0,265174532.
При значении Z < 0 вероятность банкротства низкая. По результатам мы имеем Z =
–1,514071153, что означает низкий риск
банкротства предприятия.
127
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
8-я модель трехфакторная logit- модель, разработанная Джу- Ха
и Техонгом в 1997–1998 гг., вывела следующие результаты (табл. 38).
Таблица 38
Результаты модели Джу- Ха, Техонга за 2018 г.
Коэффициент Формула расчета
–0,047692777 Отношение суммы налогообложения к выручке
К1 =
К2 = 0,729104847
К3 = 12,74727918 Отношение выручки к дебиторской задолженности
Отношение прибыли до налогообложения к сумме
краткосрочной и долгосрочной задолженности
Мы получили P = 0,18817559, что эквивалентно шансу
на банкротство компании. Считаем это значение за то, что шанс
обанкротиться ниже среднего.
9-я модель – модель Жданова, результаты по формуле указаны в табл. 39.
Таблица 39
Коэффициенты модели Жданова за 2018 г.
Коэффициент Формула расчета
К1 = 0,568567961 Отношение чистой прибыли к оборотным активам
К2 = 0,362847871
К3 = 2,686690939
К4 = 1,459263096
К5 = 1,063454506
Отношение суммы долгосрочных и краткосрочных
обязательств к собственному капиталу
Отношение внеоборотных активов к оборотным активам
Отношение выручки от продаж к среднегодовой
стоимости активов
Отношение оборотных активов к краткосрочным
обязательствам
Íàø P в данном случае равен 0,639643445. 64 %-я вероятность у компании обанкротиться, что является высоким риском.
Составленная таблица отражает формулы по каждому
коэффициенту, что позволит проанализировать отдельные
128
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
показатели по результатам исследования. Рекомендации
смогут быть применены по каждому показателю.
10-я двусоставная модель Чессера. Результаты следу-
þùèå:
– X1 = 0,02995556;
– X2 = 40,75860806;
– X3 = 0 (компания не ведет операций с ценными бумагам);
– X4 = 0,265174532;
– X5 = 0,733757612;
– X6 = 0,222160311.
В случае если Z 0,50, то клиента следует отнести к груп-
пе, которая не выполнит условий договора. По данным наших вычислений, значение Z Чессера равно 0,67825336.
ООО «Маркс» является ненадежным клиентом.
11-я модель
–
Ж. Конана и М. Голдера, вывела следу-
ющие результаты:
– Õ1 = 0,125232235;
– Õ2 = 0,744938827;
– Õ3 = 0,047692777;
– Õ4 = 0,180962688;
– Õ5 = 0,510393051.
Посчитанный Z = –0,246829047, что ниже всех значений. Поэтому вероятность задержки платежа меньше 10 %.
12-й моделью является модель классификации банкротства Фулмера. Посчитанные по формуле результаты:
– Õ1 = 0,661748261;
– Õ2 = 1,459263096;
– Õ3 = 0,264554142;
– Õ4 = 0,467860591;
129
– Õ5 = 0,011816161;
– Õ6 = 0,304846462;
– Õ7 = 17,4011661;
– Õ8 = 0,049099564;
– Õ9 = – 1,204062685.
В данном случае таблицы классификаций значений «H»
нет. При его значении меньше нуля компания не платежеспособна и является банкротом или будет таковым в ближайшее время. Для ООО «Маркс» Н = 8,198815409, что
подтверждает его платежеспособность. Построим наглядную карту результатов риск банкротства за 2018 г. (рис. 2).
Теперь проанализируем риски банкротства за 2019 г.
Первая из моделей
–
дискриминантная факторная модель Г. В. Савицкой диагностики риска банкротства, где
мы получили:
– Õ1= – 0,216641312;
– Õ2 = 0,328478937;
– Õ3 = 1,482531762;
– Õ4 = 0,157528202;
– Õ5 = 0,69917397.
Для расчета коэффициента X3 считается средняя величина всех активов, состоящая из деленного на два начала и конца отчетного периода.
Оценка результата – Z = 9,547396804, что по классификатору означает малый риск банкротства. Причем надо
понимать, что данное значение находится далеко от верхнего значения, что может считаться крайне стабильным
состоянием и к большой состоятельности компании.
Второй моделью является пятифакторная модель Альтмана с формулой (2).
130
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]