Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Методология оценки причин банкротства предприятий в Российской Федерации. Монография
.pdf
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
Окончание табл. 44
Показатель Формула расчета Результат
Финансовый
леверидж, %
Коэффициент покрытия оборотных активов
собственными оборотными средствами
Коэффициент текущей
ликвидности
Отношение заемного капитала
к итогу по внутреннему балансу
Отношение собственного капитала за вычетом внеоборотных активов к оборотным активам
Отношение оборотных активов
к краткосрочным обязательствам
39,0554389
– 0,375544271
0,749107146
Как мы видим, 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.
Модели прогнозирования банкротства А. В. Колышкина
(табл. 45) были объединены в пятую систему оценки банкротства:
– К1 =
–0,095093603;
– К2 = 0,308944159;
– К3 = 0,007178832;
– К4 = 0,749107146;
– К5 = 0,188284662;
– К6 = 0,52185787.
Критические показатели моделей А. В. Колышкина
Модель Значение Благополучные Банкроты
1 0,00136 0,08–0,16 (–0,20)
2 0,530 4 1,07–1,54 0,35–0,49 0,49–1,07
–
(–0,08) (–0,08) – 0,08
Зона неопреде-
ленности
Таблица 45
141
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
Окончание табл. 45
Модель Значение Благополучные Банкроты
3 0,5047 0,92–1,36 0,25–0,38 0,38–0,92
Зона неопреде-
ленности
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.
Шестая по счету – модель Спрингейта, результаты следующие:
– Õ1 = 0,283927168;
– Õ2 = 0,750458644;
– Õ3 = 1,979993452;
– Õ4 = 1,438051789.
Наш посчитанный показатель Z равен 4,478369415, что
является значением в рамках стабильности и отсутствия
предпосылок банкротства.
–
7-я модель анализа
двухфакторная модель Альтмана,
результаты по итогу вычислений следующие:
– Êòë = 0,749107146;
– Êçñ = 0,390554389.
При значении Z < 0 вероятность банкротства низкая.
По результатам мы имеем Z =
–1,169328333, что означает
низкий риск банкротства предприятия.
142
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
8-я модель трехфакторная logit- модель, разработанная
Джу- Ха и Техонгом в 1997–1998 гг., вывела следующие
результаты:
Таблица 46
Результаты модели Джу- Ха, Техонга за 2020 г.
Коэффициент Формула расчета
К1 =
–0,031077352 Отношение суммы налогообложения к выручке
К2 = 0,604587866
К3 = 12,73533878
Отношение прибыли до налогообложения
к сумме краткосрочной и долгосрочной
задолженности
Отношение выручки к дебиторской
задолженности
Мы получили P = 0,18878338, что эквивалентно шансу на банкротство компании. Считаем это значение шансом обанкротиться ниже среднего.
9-я модель – Модель Жданова, результаты указаны
в табл. 47. P, в данном случае, равен 0,639643445. 64 %-я
вероятность у компании обанкротиться, что является высоким риском.
Коэффициенты могут быть рассмотрены позднее для
создания списка рекомендаций по итогам общего исследования. Стоит понимать, что в отрыве от модели отдельные
коэффициенты также могут рассматриваться, но это будет более узким подходом в отличие от той методики, что
мы сформулировали ранее в этой работе.
–
10-ÿ
двусоставная модель Чессера показала следу-
ющие результаты:
– X1 = 0,006111862;
– X2 = 235,2886717;
143
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
– X3 = 0 компания не ведет операций
с ценными бумагам;
– X4 = 0,390554389;
– X5 = 0,609445611;
– X6 = 0,197438764.
Коэффициенты модели Жданова
Коэффициент Формула расчета
Таблица 47
К1 = 0,663144225
К2 = 0,64083551
К3 = 2,522029991
К4 = 1,461490763
К5 = 0,749107146
Отношение чистой прибыли к оборотным
активам
Отношение суммы долгосрочных и краткосрочных обязательств к собственному
капиталу
Отношение внеоборотных активов к оборотным активам
Отношение выручки от продаж к среднегодовой стоимости активов
Отношение чистой прибыли к оборотным
активам
В случае, если Z 0,50, то клиента следует отнести
к группе, которая не выполнит условий договора. По данным наших вычислений, значение Z Чессера равно
0,290879857. ООО «Маркс» является надежным клиентом.
11-я модель – Ж. Конана и М. Голдера по формуле (13)
вывела следующие результаты:
– Õ1 = 0,119030082;
– Õ2 = 0,620979229;
– Õ3 = 0,031077352;
– Õ4 = 0,206779906;
– Õ5 = 0,490158627.
144
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
Z = –0,225583, что ниже всех значений. Поэтому веро-
ятность задержки платежа меньше 10 %.
12-й моделью является модель классификации банкрот-
ства Фулмера. Посчитанные результаты:
– Õ1 = 0,598453407;
– Õ2 = 1,461490763;
– Õ3 = 0,387441374;
– Õ4 = 0,387055349;
– Õ5 = 0,011742392;
– Õ6 = 0,385198474;
– Õ7 = 17,43158348;
– Õ8 = – 0,195483197;
– Õ9 = – 1,664590382.
В данном случае таблицы классификаций значений «H»
нет. При его значении меньше нуля, компания неплатежеспособна и является банкротом или будет таковым в ближайшее время. Для ООО «Маркс» Н = 7,649878399, что
подтверждает его платежеспособность.
Используя аналогичные методы, мы провели расчет
показателей и за 2021 г. Сводные показатели обобщены
и смоделированы в картографическую модель «кризисного поля». Карта результатов представлена на рис. 4 и наглядно прогнозирует вероятность банкротства.
145
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
Рис. 4. Карта результатов моделей оценки вероятности банкротства
ООО «Маркс», 2021 г.
Построив карты результатов за каждый год, проанализируем изменения в общей картине тенденции финансовой стабильности (рис. 5).
146
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
ООО «Маркс», 2018–2021 гг.
Рис. 5. Карта тенденций изменения результатов моделей оценки вероятности банкротства
147
ǁǢǒǜǤǚǩǗǣǜǠǗǡǢǚǞǗǟǗǟǚǗǞǗǤǠǖǠǝǠǕǚǚǔǗǢǠDZǤǟǠǣǤǚǓǒǟǜǢǠǤǣǤǔǒǰǢǚǖǚǩǗǣǜǚǧǝǚǨ
В 2018 г. в подавляющем большинстве модели спрогнозировали низкую вероятность банкротства. Стоит уточнить, что
модели Колышкина находятся в средней графе по той причине, что модель не выявила определенного прогноза по ситуации. Расцениваться данный результат может больше, чем нейтральный итог. В 2019 г. несколько моделей оценки сместились
в графу высокой вероятности риска при все том же подавляющем большинстве низкой вероятности. Можно говорить о том,
что тенденция сдвинулась в сторону негативной финансовой
стабильности, хотя и не кардинально. В 2020 г. модель оценки
по финансовому левериджу сместилась в среднюю вероятность
банкротства, остальные же модели показали результаты 2019 г.
Более того, значения моделей оценки сдвинулись к негативным
границам вероятности банкротства, то есть где средняя вероятность, там сдвинулось ближе к высокой. В 2021 г. тенденция сохранилась; итоги аналогичны предыдущему году, но при всем
при этом суммарная картина положительная, а риски банкротства наблюдается лишь в отдельных случаях.
ƹǒǜǝǰǩǗǟǚǗ
ƹǒǜǝǰǩǗǟǚǗ
настоящее время в России складывается все больше
В
предпосылок для увеличения банкротства предприятий.
И в связи с этим активность в области реформирования банкротного права как законодателя Государственной думой РФ
по законопроектам, которые вносятся Министерством экономического развития РФ, так и правоприменителя в лице Верховного суда РФ, постоянно растет. Но, к сожалению, отсутствует понимание, что пути выхода из кризиса на конкретном
предприятии невозможно найти правовыми путями, закрепив
шаблон поведения в соответствующей норме права. Отсутствие
в рабочих группах по реформированию института банкротства
экономистов дает закономерный результат в уменьшении количества реабилитационных процедур и случаев восстановления платежеспособности.
Совершенствование методологии оценки причин банкротства предприятий в Российской Федерации – это важнейшая
задача, которая даст предпринимателям инструмент как для
контроля текущей финансовой ситуации, так и для предотвращения негативных последствий, что в результате остановит волну ликвидаций предприятий, потерю рабочих мест и отчислений в бюджет.
Как было рассмотрено выше, Правила проведения финансового анализа, утвержденные Постановлением Правительства РФ от 25.06.2003 г. № 367 являются основным способом
как определением дальнейшей судьбы предприятия, так и причин банкротства. При всех своих достоинствах данный документ не менялся с 2003 г. и, несомненно, не отвечает современным требованиям.
149
ƹǒǜǝǰǩǗǟǚǗ
В качестве совершенствования методологии, сформулиро-
ваны следующие предложения.
1. Более широко использовать в практике отраслевые значения финансовых показателей. В работе было рассмотрено,
насколько рынок может влиять на финансовое состояние в отрасли, что, несомненно, исключит вину руководителей и собственников в случае банкротства по причине негативного влияния рынка.
2. Исследования должны проводиться с учетом расчета себестоимости по каждому виду деятельности, с глубоким анализом
всех факторов, влияющих на конечный финансовый результат.
3. Необходимо вернуться к вопросу закрепления в законодательстве о банкротстве понятия «банкротство группы компаний» и предложить механизмы защиты прав кредиторов, не входящих в такую группу, рассмотреть возможность сохранения
производственной деятельности жизнеспособных компаний,
сменив неэффективного собственника, возможно, произведя обмен требований кредиторов пропорционально на акции
(доли) должника.
4. Более широко применять простые и эффективные способы определения текущей финансовой ситуации как в отчетных, так и в более коротких периодах, в том числе рассчитывая коэффициенты оборачиваемости отдельных статей баланса.
5. Законодателям и судам необходимо поощрять применение более широкого спектра методик для определения причин
несостоятельности, чтобы предприниматели могли применять
их для формирования пакета антикризисных действий в ситуации, предшествующей банкротству, а также для проведения
судебных экспертиз по конкретным делам.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]