текст(all)

Существенной ошибкой данной модели представляется и отсутствие знака модуля у коэффициента соотношения заѐмных и собственных средств.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:

где К1 – оборотный капитал/актив; К2 – чистая прибыль/собственный капитал; К3 – выручка от реализации/актив;

К4 – чистая прибыль/интегральные затраты.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определена в табл. 2.6.

Таблица 2.6

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R

Очевидным достоинствам R-счѐта Иркутской государственной экономической академии является то, что механизм еѐ разработки и все основные этапы расчѐтов достаточно подробно описаны в источнике, но по результатам практического его применения существует информация о том, что значение R во многих случаях не коррелирует с результатами, полученными при помощи других методов и моделей. Например, при расчѐте по модели R-счѐта получаются значения, говорящие о наилучшем состоянии анализируемого предприятия, а все прочие методики дают далеко не столь утешительный результат. Как видно из формулы (9), очень незначительное, с практической точки зрения, изменение объѐма собственных оборотных средств кардинально изменяет

91

значимость фондоотдачи и, собственно, выручки от реализации. В результате эта методика годится для прогнозирования кризисной ситуации, когда уже заметны очевидные еѐ признаки, а не заранее, еще до появления таковых.

Существенным недостатком всех рассмотренных моделей, на наш взгляд, является то, что они оценивают состояние предприятий на основе финансовой отчѐтности текущего периода, не учитывая динамики развития предприятия, а также не составляя динамических прогнозов на будущее. Составление точного прогноза следует проводить на основе данных за достаточно большой период времени. Необходимо просчитывать ситуации: как могут измениться результаты деятельности предприятия в случае изменения финансовых показателей в сторону уменьшения или увеличения. Введение в формулы прогнозных коэффициентов и расчѐтов позволит именно предсказывать будущее развитие предприятий, а не оценивать их состояние на данный момент времени.

При всем многообразии рассмотренных выше моделей банкротства не существует такой модели которая бы однозначно предсказывала наступление неплатѐжеспособности предприятия через какой-то определѐнный срок. Причиной данного недостатка является «искусственность» индикаторов банкротства.

Рассмотрим модели, предложенные А.В. Батуниным, конструкция которых лишена искусственности и которые дают оценку наступления срока банкротства, если в финансовой политике предприятия не произойдѐт никаких изменений [33].

Предлагаемые модели представляют собой «средний возраст» задолженности предприятия (общей, текущей, внешней), собственного капитала и операционной прибыли. Из сравнения этих величин и делаются выводы о вероятности банкротства предприятия.

Покажем детально, как строятся вышеназванные величины. Сначала выбираем для анализа деятельности предприятия конкретный отрезок времени в прошлом, например 5 лет от настоящего времени. Далее выбираем частоту выборки, например ежеквартально. Тогда в нашем случае, имеем для анализа 20 (5×4) чисел. Пронумеруем их по порядку, начиная с самого дальнего по времени и завершая самым ближним, например, за последний отчѐтный квартал.

92

Далее обозначим общую задолженность предприятия как Z0, текущую задолженность – как Zt, а внешнюю задолженность – как Zv. Тогда средний возраст задолженности Тz (с соответствующим верхним индексом для общей, текущей и внешней задолженности, соответственно) запишется следующим образом:

Аналогично строятся средние возрасты собственного капитала (К) и операционной прибыли (Е) предприятия:

Следующий шаг поcле вычисления Tz, Tk и Те – это сравнение их по величине. Очевидно, что все они будут меньше N – полного отрезка времени в прошлом, взятом для анализа. Если средний возраст близок к N, то это будет свидетельствовать о возрастании соответствующей величины от прошлых значений к настоящему моменту времени. Если же средний возраст близок к нулю, то это говорит о «затухании» соответствующей величины к настоящему моменту времени.

Рассмотрим конкретный пример. Пусть у нас есть для анализа по 5 значений собственного капитала К и общей задолженности Z0 предприятия (взятые из годовых балансов за последние 5 лет):

Из формул (2.10) и (2.11) получаем соответственно: Тк = 3,82 года и Тz = 3,94 года, то есть Тк < Tz. Следовательно, темпы роста

93

задолженности предприятия выше, чем темп роста собственного капитала, хотя всегда, как видно из таблицы, сохраняется соотношение К>Z0, то есть коэффициент платѐжеспособности предприятия всегда остаѐтся больше 1. Однако индикатор сигнализирует, что согласно данным показателей темпов роста общая задолженность вскоре превысит собственный капитал предприятия, что грозит ему банкротством.

Точно таким же образом вычисляются средние возрасты текущей и внешней задолженности предприятия и сравниваются со средним возрастом собственного капитала Тк. Общее правило таково: средний возраст собственного капитала должен быть больше среднего возраста задолженностей.

Предложенные выше индикаторы – «средний возраст» задолженностей и собственного капитала – относятся к числу индикаторов ранней диагностики банкротства. Данные индикаторы улавливают негативную тенденцию – превышение темпов роста задолженности над темпами роста собственного капитала предприятия. Чем больше развитие в средних возрастах собственного капитала и задолженностей, тем больше разнятся их темпы роста (убывания).

Положительная величина разницы Тк и Tz говорит о примерном «запасе прочности» предприятия по времени, т.е. какой примерно срок при неизменности финансовой деятельности предприятия можно не беспокоиться о наступлении банкротства. Наоборот, если разница Тк и Tz отрицательна, то еѐ величина говорит о том, какое время назад был утерян контроль над ростом задолженности предприятия.

Исследованные выше модели должны применяться вместе с вычислением коэффициентов платѐжеспособности предприятия, которые будут служить в данном контексте индикаторами «немедленного» реагирования.

Как видно из проведѐнных выше вычислений, А.В. Батунину удалось учесть недостатки разработанных ранее моделей, но главное, что он рассчитывает именно прогнозные величины финансовой работы предприятий, а не существующее хозяйственное положение. Развитие данной модели в комплексную систему прогнозирования вероятности банкротства предприятия позволит точно определять возможные сроки банкротства, а также давать

94

рекомендации по проведению тех или иных мер для улучшения финансового состояния.

Впредыдущем изложении нами отмечалось, что основным показателем кредитоспособности заѐмщика на современном этапе развития банковского дела является кредитный рейтинг. Рейтинг представляет собой некое буквенное или количественное выражение способности заѐмщика к совершению кредитной сделки. Высокое значение рейтинга свидетельствует о высоком классе кредитоспособности, низкое – о низком. Однако отечественная банковская практика останавливается на данном этапе, заканчивая тем самым процесс оценки. Но присвоение кредитного рейтинга не может и не должно быть единственной целью анализа кредитоспособности. Важно установить зависимость между значением кредитного рейтинга и величиной кредитного риска.

Вотечественной практике интерпретация рейтинга с точки зрения уровня кредитного риска происходит субъективно: рейтингу класса А, например, соответствует низкий уровень кредитного риска; рейтингу класса В – средний, а рейтингу класса С – высокий. Так, типичным конечным выводом кредитных специалистов об уровне кредитоспособности заѐмщика можно считать фразу: «заѐмщику присвоен кредитный рейтинг 3-го класса, уровень кредитного риска по операциям с данным заѐмщиком считается средним».

К сожалению, есть все основания полагать, что аналогичная картина наблюдается у большей части отечественных банков.

Врезультате можно наблюдать существенное различие в расчѐтах кредитного рейтинга, рассчитываемого отечественными

изарубежными кредитными организациями. Расчѐт кредитного рейтинга иностранными специалистами основан на более сложных математико-статистических расчѐтах, конечный результат таких расчѐтов показывает не просто возможность выдачи кредита предприятию (т.е. его рейтинг), а вероятность дефолта потенциального клиента, изменение его кредитного рейтинга.

Вотечественной литературе, а также внутренних документах кредитных организаций, практически отсутствует информация о порядке расчѐтов вероятности дефолта, что свидетельствует об отсутствии возможности адекватно оценить кредитный риск, возникающий при проведении соответствующих операций

95

банком, а также об отставании российского банковского дела от западного.

Проведѐнный нами анализ отечественных методик оценки кредитоспособности предприятий коммерческими банками показал, что большинство из них основано на зарубежном опыте прогнозирования банкротств. Также мы выявили основные недостатки и преимущества применяемых методик.

Вывод, который можно сформулировать по окончании проведѐнного анализа – это необходимость разработки отечественной методики, основанной на анализе отраслевых коэффициентов, а также содержащий в своей основе статистическую базу российских предприятий. Основной причиной, послужившей в необходимости как можно скорейшего решения данной проблемы, это принятие Положения «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности», а также переход отечественной кредитной системы на международные стандарты, требующие учета отраслевой специфики при определении уровня кредитоспособности предприятий.

2.3. Разработка методики оценки краткосрочной кредитоспособности заѐмщика для предприятий Приморского края

Проведѐнный в предыдущем подразделе сравнительный анализ отечественных методик оценки кредитоспособности предприятий коммерческими банками показал, что переход на международные стандарты деятельности кредитных организаций, согласно методике Базельского комитета, вызвал множество проблем в работе кредитных экспертов. Введение требований по применению собственных методик коммерческими банками выявило несовершенство российского кредитного рынка, так как в результате работники кредитных организаций столкнулись с проблемой отсутствия оптимальных отечественных методик, способных наиболее точно провести оценку уровня кредитоспособности потенциального заѐмщика. Как следствие, большинство используемых методик коммерческими банками являются аналогичными, а также заимствованы из зарубежных источников. Однако в большинстве случаев данные расчѐты оценки финансо-

96

вого состояния не применимы к российским предприятиям. Это обстоятельство объясняется спецификой экономики той или иной страны (табл. 2.7) [43]. Например, в Японии очень низкие значения рентабельности капитала по сравнению с другими странами; в Англии у предприятий более короткий период оборачиваемости запасов и т.д.

Таблица 2.7

Значения финансовых показателей в развитых странах

В России существуют многочисленные официальные методики финансового состояния предприятия, разработанные Минфином, Минэкономики, ФСФО (Федеральной службой по финансовому оздоровлению и банкротству), территориальными органами государственного управления, которые предполагают расчѐт широкого набора финансовых коэффициентов, а также нормативные показатели рассчитываемых величин. Зачастую кредитные организации применяют данные нормативы в собственных методиках оценки кредитоспособности предприятий.

Однако они не учитывают того фактора, что используемые ими нормативы были разработаны уже давно и не подвергались

97

корректировке. Динамично меняющаяся экономическая ситуация

внашей стране способствует тому, что и финансовые показатели функционирующих в том или ином регионе предприятий также подвержены изменениям. Следующий фактор – это отсутствие региональной специфики применяемых нормативов. Так же, как и в рассмотренном нами выше примере «страновой специфики» результатов финансовых коэффициентов, очевидным является тот факт, что финансовые параметры деятельности предприятия, функционирующего в центральной части России, и в каком-либо удалѐнном регионе будут несопоставимы.

Согласно нормам Базельского комитета оценка кредитоспособности предприятия-заѐмщика должна содержать всю важную информацию о его деятельности, т.е. необходимо учитывать особенности отрасли, в которой функционирует потенциальный кредитор. Идею обязательного учѐта отраслевой специфики при проведении анализа финансового состояния предприятия поддерживает и Банк России. Отсутствие в нашей стране чѐтких критериев оценки качественных параметров отраслевой специфики не позволяет осуществлять контроль соответствующими органами над коммерческими банками относительно выполнения данных рекомендаций. В связи с этим зачастую отечественные кредитные организации либо не учитывают отраслевую специфику заѐмщика, либо выделяют особенности результатов отдельных показателей торговых предприятий. Данное обстоятельство справедливо подвергается критике многими отечественными экономистами, так Е. Ананькина отмечает: «рейтинг заѐмщика во многом зависит от отраслевого контекста: благоприятные тенденции

вразвитии отрасли могут повысить рейтинг, но даже при самых лучших финансовых показателях участник нестабильной отрасли не может получить высокий рейтинг» [24].

Проводимый на протяжении тридцати лет западными рейтинговыми агентствами анализ показал, что вероятность наступления дефолта зависит от отрасли, в которой функционирует предприятие. Так, промышленные предприятия подвержены меньшему кредитному риску по сравнению с предприятиями торговли, вероятность дефолта которых имеет один из самых высоких показателей. Это ещѐ раз свидетельствует о необходимости обязательного учѐта отраслевой специфики предприятия при оценке его кредитоспособности.

98

Однако, как уже отмечалось ранее, применение отраслевого анализа финансового состояния кредитора проводится не всеми зарубежными кредитными организациями, а в России он практически не применяется.

Несмотря на достаточно аргументированные обоснования о необходимости применения отраслевых финансовых показателей при проведении оценки кредитоспособности, а также рекомендации ведущих экономистов нашей страны о разделении потенциальных заѐмщиков на группы согласно отрасли, в которой они функционируют, в настоящее время не существует грамотно обоснованной и достаточно целостно разработанной методики, соответствующей выдвигаемым требованиям.

Отмеченная нами выше попытка диагностики банкротства предприятий с учѐтом специфики российской экономики, а также в зависимости от вида отраслевой принадлежности учѐными Казанского государственного технологического университета имеет ряд существенных недостатков и не учитывает реального финансового состояния российских предприятий. Следовательно, она не применима отечественными кредитными организациями.

С целью доказательства необходимости проведения отраслевого анализа финансовых коэффициентов, при проведении оценки кредитоспособности предприятий нами была изучена финансовая отчѐтность предприятий Приморского края.

В расчѐтах была использована финансовая отчѐтность предприятий отраслей наиболее распространѐнных в данном регионе, для большей точности расчѐтов рассмотрено около двухсот предприятий каждой отрасли.

Исходные данные были представлены Приморским краевым комитетом государственной статистики. В табл. 2.8 представлены средние значения коэффициентов, полученные на основе финансовой отчѐтности предприятий за трѐхлетний период их деятельности, необходимые для проведения финансового анализа. Как можно заметить, наблюдается существенный разброс значений финансовых коэффициентов в зависимости от вида отрасли, в которой функционирует рассматриваемое предприятие.

99