Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Финансовое оздоровление предприятий в условиях рецессии и посткризисного развития российской экономики. Монография
.pdf
Монография. Мингалиев К.Н. и др.
а иногда к конкурсному управлению или банкротству предприятия.
Как правило финансовые проблемы предприятия не являются результатом принятия одного неверного решения. Чаще всего их
причиной является комплекс ошибок, последствия которых обнаруживаются не сразу, а лишь через определенный период времени. Существуют признаки (изменения определенных финансовых
и аналитических показателей), по которым можно распознать возникновение финансовых трудностей до того, как они проявятся в
полной мере, благодаря чему можно предпринять шаги по исправлению ситуации и избежать конкурсного управления или банкротства предприятия.
Чрезвычайно важной в современных условиях представляется
разработка и применение механизма, способного с опережением
подавать «сигналы тревоги», позволяющего совершать упреждающие действия по устранению финансовых трудностей. Одним
из первых, кто использовал статистические приемы в сочетании
с финансовыми коэффициентами для прогнозирования вероятного банкротства предприятия, был В. Бивер [11]. Изучая проблемы,
связанные с неспособностью предприятий выполнять свои финансовые обязательства или со сложностями, связанными с погашением задолженности в установленные сроки, он рассмотрел широкий спектр критериев для определения финансовых сбоев. Бивер
создал модель для статистического тестирования надежности 30
финансовых коэффициентов, с помощью которой сравнивались
средние значения данных показателей у предприятий, не имевших
финансовых проблем и предприятий, которые позже обанкротились. Пример изменения одного из используемых В. Бивером коэффициентов – «отношения текущих платежей к общей сумме задолженности» в течение пяти лет представлен на рис. 1.5.
Из рисунка видно, что среднее значение данного коэффициента у банкротившихся через пять лет предприятий равно приблизительно 0,20, в то время как у успешных предприятий оно достигает
почти 0,45. Кроме того в предприятиях-банкротах этот показатель
с довольно высокой скоростью уменьшается: если за пять лет до
банкротства он составляет в среднем 0,20, то за два года до краха
коэффициент имеет уже умеренно отрицательное значение, кото-
101
0,8
0,6
предприятия
0,4
критерий устойчивости
0,2
Финансовое оздоровление предприятий ...
преуспевающие
предприятия
обанкротившиеся
предприятия
0
-0,2
12345
годы до банкротства
предприятия
Рис. 1.5. Пример динамики критерия устойчивости
предприятий по диагностической модели Бивера
рое уменьшается до – 0,18 в течение года. У платежеспособных
предприятий названный коэффициент постоянно превышал 0,40, а
его уровень со временем практически не менялся.
Примененный Э. Альтманом статистический метод (так называемый дискриминантный анализ), позволил оценивать веса отдельных расчетных показателей, которые были включены в модель
как переменные [9, 10]. Включив сначала в свою модель 22 финансовых коэффициента (независимых переменных), впоследствии
Альтман сократил их количество до пяти наиболее значимых и
важных. Как и Бивер, Альтман в своих исследованиях использовал
данные стабильных предприятий, которые позже (в течение пяти
лет) обанкротились. Для оценки уровня коммерческого риска он
применил методы статистического анализа. Задачей исследования
было определение возможностей использования модели для выявления предприятий, перед которыми не стоит угроза банкротства,
и предприятий, для которых вероятность будущего краха высока.
При этом методология исследования основывалась, прежде всего,
на количественных показателях, а позиция руководства, определяющая соответствие его действий финансовым возможностям предприятия, анализировалась в основном только когда полученные результаты были непонятными или спорными.
102
Монография. Мингалиев К.Н. и др.
Метод Альтмана позволяет прогнозировать финансовое развитие и будущую финансовую устойчивость предприятия. Если уравнение включает стабильные значения введенных коэффициентов
во времени, информативность подобных моделей повышается.
Особую осторожность в оценках необходимо проявлять при применении данного метода в условиях трансформирующейся экономики
(в частности России), поскольку информативность используемых
критериев и показателей в условиях нестабильной среды снижается, а динамические ряды статистических данных и относительных показателей недостаточно длинны ввиду короткого интервала
наблюдений. Большинство финансовых показателей меняется во
времени под влиянием изменения макроэкономических и иных условий. Модель Альтмана была апробирована путем применения ее
на практике в разных странах к разным периодам времени. При
этом было выявлено, что полученные на ее основе прогнозы отличаются высокой работоспособностью и статистической надежностью. Результаты, показываемые моделью Альтмана (как и любым
другим методом построения рейтинговых оценок) тем более очевидны, чем ближе банкротство изучаемого предприятия. Практика показала, что модели, подобные модели Альтмана, позволяют
с высокой вероятностью предсказывать банкротство предприятия
приблизительно за два года до его фактического объявления.
С учетом общего изменения экономических условий, изменений в области управления на рынках капиталов и других факторов
группой экспертов по финансовым вопросам, в числе которых был
сам Э.Альтман была осуществлена модификация метода Альтмана, в результате которой была разработана модель «Zeta» [9]. Ее
существенным отличием от модели Альтмана является использование в качестве переменной величины капитализации лизинга.
Из 27 переменных было выбрано 7, допускающих возможность
количественной оценки и способность эффективно оценить ситуацию:
«Стабильность показателей рентабельности»;
•
«Прибыль на общую сумму активов»;
•
«Коэффициент покрытия процентных выплат»;
•
«Отношение нераспределенной прибыли к активам»;
•
103
Финансовое оздоровление предприятий ...
«Отношение собственного капитала к используемому капи-
•
талу»;
«Общая сумма активов»;
•
«Коэффициент текущей ликвидности».
•
Применение на практике модели «Zeta» показало возможность
предсказания банкротства с вероятностью 70% за пять лет и с вероятностью 95% за год до его фактического объявления [59].
При проверке эффективности моделирования финансовых коэффициентов применительно к небольшим предприятиям было
выявлено, что при использовании средней за три года величины
финансовых показателей обеспечивается статистическая надежность данного метода, то есть надежность прогнозов относительно
дальнейшего развития предприятия. Также установлено, что необходимо использовать данные нескольких связанных между собой
отчетных периодов, поскольку анализ, основанный на финансовых
документах за один отчетный период, недостаточен для оценки стабильности малого предприятия
Включение в исходную базу данных сведений, полученных на
рынках капиталов разных стран (в том числе стран с формирующейся рыночной экономикой) привело к получению новой модификации, основанной на расчете стандартного отклонения общего
показателя прибыли от акций (дивидендов) изучаемых предприятий. Было выяснено, что изменение значения стандартного отклонения у некоторых акций свидетельствовало о повышенном
риске возникновения на предприятиях финансовых проблем, причем проявлялись признаки приближающегося ухудшения ситуации приблизительно за четыре года до фактического банкротства
предприятия.
Особое место среди методов анализа устойчивости предприятий
занимают программные средства, ориентированные на системный
анализ финансового состояния. Наиболее широко используется в
международной практике (особенно на предприятиях химической
и фармацевтической промышленности) получила так называемая
«диаграмма Du Pont» – комплексная система экономического анализа, в основе которой лежит иерархическая система коэффициентов бухгалтерской и финансовой отчетности, позволяющая на-
104
Монография. Мингалиев К.Н. и др.
глядно показать основные направления деятельности предприятия,
раскрыть взаимосвязь между ликвидностью, устойчивостью и рентабельностью предприятия.
«Диаграмма Du Pont» была разработана и впервые использована международной химической компанией «Du Pont de Nemours»
и показывает, как коэффициенты оборачиваемости активов, прибыли от продаж и показатель отношения активов к собственному
капиталу отражаются на акционерный капитал. «Система Du Pont»
позволяет раскрыть характер взаимодействия между отдельными
источниками финансирования текущей деятельности и способствует формированию системной оценки финансового положения и устойчивости предприятия [90].
Данный метод анализа помогает принимать решения о начале
выпуска новой продукции, о перепрофилировании предприятия или
переносе его деятельности в области, в которых прибыль от продаж
продукции более высока. Естественно, подобные действия должны
быть тщательно подготовлены и опираться на результаты маркетинговых исследований, показывающие возможность достижения
большего оборота в других областях или увеличения оборота путем замены или модернизации выпускаемой продукции. При этом,
если увеличение выручки сопровождается снижением расходов, то
обоснованно решение об изменениях с целью увеличения прибыли
на используемый капитал, что, в конечном счете, является целью
руководства любого предприятия.
Особым разделом финансового анализа является анализ тенденций развития предприятия, включающий элементы сравнительного статистического анализа. Этот вид анализа раскрывает характер развития финансового положения предприятия при помощи
соответствующих статистических методов, используемых при расчете коэффициентов, выраженных в процентах и показателей роста. Он позволяет понять, улучшаются или ухудшаются расчетные
показатели данного конкретного предприятия с течением времени.
При анализе тенденций развития можно использовать графики, показывающие движение во времени какого-либо коэффициента. На
основании сравнения изменения расчетного показателя с общими
для отрасли тенденциями делается вывод о степени успешности
105
Финансовое оздоровление предприятий ...
развития данного предприятия на фоне аналогичных предприятий
какой-либо отрасли.
Множество методов построения рейтинговых систем и способов
и их практического применения при оценке финансовой устойчивости предприятия не ограничивается приведенными. Хотя подавляющее большинство популярных методов и моделей оценки финансовой устойчивости предприятия и были разработаны в США,
многие из них успешно использованы в странах с менее развитой
или даже пока только формирующейся рыночной экономикой. Существующие методы и модели оценки постоянно совершенствуются, приспосабливаясь к современным условиям. Благодаря этому
можно обнаружить признаки возможного появления финансовых
проблем в будущем и принять соответствующие меры по их предотвращению. Очевидно, однако, что прогнозы не всегда эффективны. Причиной этого могут быть как неадекватность моделей реальным условиям деятельности предприятия, так и низкое качество
его финансово-отчетной документации и недостаточная степень
информативности статистических данных и коэффициентов, на которые опираются модели.
До сих пор речь шла об экономических и финансовых сценариях, не относящихся к «теневой» или криминальной деятельности.
Однако, практика показывает, что ряд предприятий сталкивались
с проблемами и впоследствии терпели крах из-за злоупотреблений
акционеров, владеющих контрольным пакетом их акций. Нередки
случаи, когда значительная часть кредитов, предоставленных банками, была направлена на финансирование чрезмерно рискованных проектов, оказавшихся в результате убыточными. Большое
число стратегий «взвинчивания цен» (в том числе финансирование
за счет ценных бумаг невысокого качества) объединяет то, что все
они сначала выглядели не как мошенничество, а как очень рискованные, но все же легальные операции. Поэтому экономисты и
финансисты склонны употреблять термин «чрезмерно рискованные операции» и реже «махинации» или «незаконные сделки» [8].
Также известно, что в странах с формирующейся рыночной экономикой (например, в России), где уровень коммерческой этики еще
недостаточно высок, широко распространены злоупотребления
106
Монография. Мингалиев К.Н. и др.
рейтинговыми системами и рыночными инструментами, такие, как
фиктивное банкротство или использование конфиденциальной информации в целях получения выгоды.
Можно предположить, что с совершенствованием законов и развитием экономических преобразований, а также с установлением
отдельных этических норм и налаживанием контроля в области коммерческих и финансовых операций описанные модели будут находить в таких странах все большее применение, которое возможно
лишь в условиях организованного рыночного пространства. Необходимо заметить, что рейтинговый анализ, расчетные показатели,
связанные с ними модели и процессы служат не только для оценки
вероятности будущей неустойчивости или возможного банкротства
предприятия, но и активно используются инвестиционными фондами и лицами, ответственными за управление портфелями ценных
бумаг, пенсионными фондами, частными инвесторами и т. д.
На финансовые модели опираются рейтинговые агентства при
оценке обеспечения платежными средствами эмиссий облигаций, а
также при оценке инвестиционного качества и платежеспособности
предприятий. При оценке финансовой состоятельности предприятия, его активов, обязательств и различных видов финансовых
инструментов рейтинговые агентства используют методы регрессивного и дискриминантного анализа, а также различные программные продукты как инструмент анализа [151]. Для определения
инвестиционного качества и уровня финансовой безопасности, а
также платежеспособности предприятия аналитики часто комбинируют описанные выше модели и различные расчетные показатели.
Существенную помощь в выборе оптимального сочетания коэффициентов, необходимых для перспективной оценки тенденций
дальнейшего развития предприятия и обоснования его маркетинговой стратегии оказывают последние достижения в области информационных технологий. Разумное использование рассмотренных
моделей на базе расчетных показателей и правильная организация
финансового анализа обеспечивают высокое качество прогнозов.
Оно выражается в статистической надежности и объективности
результатов перспективной оценки тенденций развития субъектов
рыночных отношений.
107
Финансовое оздоровление предприятий ...
Рассмотренные методы и модели оценки финансовой устойчивости предприятий основаны на многочисленных коэффициентах,
рассчитанных для конкретных условий. Автоматизированные системы комплексного анализа, разрабатываемые и внедряемые на
ряде предприятий, позволяют оперативно рассчитывать десятки
таких коэффициентов. Основная сложность состоит в их грамотном использовании, которое возможно лишь при определенных
условиях. Так например, основная сложность применения «модели
Du Pont», успешно используемой во всем мире для оценки экономического роста предприятия и диагностики возможных кризисных
состояний, связана с необходимостью ведения бухгалтерской отчетности в международном формате GAAP.
Еще один подход к оценке вероятности наступления банкротства предприятия предполагает расчет суммы пяти имеющих определенный вес показателей. Применение данного метода в России
ограничено тем, что набор и веса коэффициентов были рассчитаны
для условий США в середине прошлого века и не соответствуют
условиям современной российской экономики. В ситуации, когда
многие методы неприменимы или ограниченно применимы, выход
состоит в использовании процедур комплексной оценки показателей, основанной на сравнении фактических значений показателей
с законодательно утвержденными для определенных условий нормативными значениями. Федеральной службой по финансовому
оздоровлению и банкротству Российской Федерации утвержден
перечень коэффициентов, фиксируемых в документах бухгалтерского анализа и отчетности [103]. При этом для практического применения нормативного подхода эти коэффициенты необходимо
привести к согласующимся с требованиями указанной методики агрегированным показателям.
Применение агрегированных показателей в отличие от полного
набора коэффициентов имеет определенные преимущества. Вопервых, оно позволяет использовать стандартные процедуры анализа, заложенные в соответствующие программные комплексы,
что значительно сокращает трудоемкость проведения аналитических процедур и снижает требования к квалификации персонала, а
во-вторых, применение агрегированных показателей (мультиплика-
108
Монография. Мингалиев К.Н. и др.
торов) позволяет более гибко реагировать на возникающие кризисные ситуации, учитывая неформальные правила в конкретных случаях. Например, устойчивость предприятия оценивается по двум
показателям: состоянию дебиторской задолженности и прибыли.
В ситуации, когда прибыль невелика, а дебиторская задолженность
значительна, но при этом погашается вовремя, в следующем отчетном периоде прибыль может существенно возрасти. В случае, когда надежность дебиторов не вызывает сомнений и такая ситуация
уже неоднократно возникала, можно не рассматривать данную ситуацию как проявление финансовой неустойчивости предприятия.
Напротив, сомнительные долги или регулярная неоплата дебиторской задолженности являются признаками несостоятельности предприятия.
Оценка финансовой устойчивости предприятия тесно взаимосвязана с анализом его финансового состояния в целом. Для проведения данного анализа важное значение имеет выбор системы
показателей, так как они являются основой для оценки его деятельности внешними пользователями отчетности, такими, как акционеры, кредиторы и инвесторы. Рекомендуемые для данной аналитической работы показатели представлены в таблице 1.6.
Приведенные в таблице 1.5 показатели следует разделить на
группы, учитывающие динамику значений показателей и качественные различия.
Первую группу составляют показатели, для которых определены
нормативные значения. В эту группу входят, например, показатели
ликвидности. Снижение значений данных показателей ниже нормативных, их превышение, а также движение в одном из указанных
направлений следует понимать как ухудшение характеристик анализируемого предприятия.
Вторая группа показателей образована ненормируемыми показателями. Их значения не могут служить для оценки эффективности функционирования предприятия и его финансово-экономического состояния без анализа тенденций изменения этих показателей
или сравнения со значениями этих показателей на предприятиях,
выпускающих аналогичную продукцию и имеющих производственные мощности, сопоставимые с мощностями предприятия-аналога.
109
Таблица 1.6.
Балансовая прибыль / Выручка (выручка от продаж) +
Внереализационные доходы
Чистая прибыль / Капитал и резервы – Целевые финансирова-
ние и поступления + Доходы будущих периодов – Собственные
акции, выкупленные у акционеров
Прибыль от продаж / Выручка от продаж
Чистая прибыль / Средняя стоимость оборотных активов
Средняя стоимость собственного капитала / Чистая прибыль
Оборотные активы – Запасы – Налог на добавленную стои-
мость по приобретенным ценностям – Долгосрочная дебиторс-
кая задолженность) / Краткосрочные обязательства (не вклю-
чая доходы будущих периодов)
Денежные средства / Краткосрочные обязательства (не вклю-
чая доходы будущих периодов)
Оборотные собственные средства + Краткосрочные займы
и кредиты + Краткосрочная кредиторская задолженность /
Средняя величина запасов
Показатели анализа финансового состояния предприятия
Показатель Алгоритм расчета показателя
Общая рентабельность, %
Рентабельность активов, % Чистая прибыль / Средняя балансовая стоимость активов
Рентабельность собствен-
ного капитала, %
Рентабельность продукции
(продаж), %
Рентабельность оборотных
активов, %
Период окупаемости собс-
Рентабельность
110
твенного капитала, годы
Быстрый коэффициент
ликвидности
Коэффициент абсолютной
ликвидности
Коэффициент покрытия
Ликвидность
запасов
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]