ЭКОНОМИКА И ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА _ 2010

701

веденные выше значения коэффициентов в российских условиях.

Применение двухфакторной модели показало высокую степень устойчи-

вости значительного числа анализируемых российских предприятий. Это связано с двумя обстоятельствами. Во-первых, в модели дается известный

«аванс» на устойчивость в силу применения свободного члена уравнения,

имеющего отрицательное значение. Во-вторых, весовой коэффициент при показателе текущей ликвидности имеет значение, на два порядка превы-

шающее значение коэффициента при показателе удельного веса заемных средств. При этом значение первого коэффициента отрицательное, а второго положительное. Следовательно, весомость ликвидности предполагается мно-

гократно более высокой, чем финансовой устойчивости, связанной с привле-

чением заемных средств.

В целом оценка финансового состояния предприятий при применении данной модели является существенно упрощенной. В известном смысле мож-

но сделать вывод, что модель работает достаточно хорошо, если для предпри-

ятия не принципиально важны источники, из которых получены привлечен-

ные средства и уровень его рентабельности. Модель можно использовать в тех случаях, когда предприятие выполняет роль процессингового звена в системе бизнеса и средства привлекаются именно из смежных звеньев бизне-

са. Это обусловливает возможности и ограничения в применении двухфак-

торной модели для анализа финансового состояния предприятий.

Те же самые факторы, обусловливающие ограниченность модели, могут быть продуктивно использованы для моделирования нескольких важных па-

раметров, характеризующих финансовую устойчивость предприятия: объема привлеченных средств для формирования основных производственных фон-

дов и оборотных средств при заданной величине собственного капитала предприятия. Такое моделирование становится реально возможным, по-

скольку с величиной заемных средств связана как первая, так и вторая неза-

висимая переменная в модели.

Не менее известна в составе К-прогнозных моделей пятифакторная мо-

702

дель Э. Альтмана, представляющая собой функцию от некоторых показате-

лей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за определенный период. В общем виде данная модель (Z-счет)

имеет вид:

Z = 1,2 К1 + 1,4 К2 + 3,3 К3 + 0,6 К4 + К5,

где К1 – доля оборотных средств в общей сумме активов;

К2 – рентабельность активов, рассчитанная по нераспределенной при-

были, выраженная в долях единицы (отношение нераспределенной прибыли к сумме активов);

К3 – рентабельность активов, рассчитанная по операционной прибыли,

выраженная в долях единицы (отношение операционной прибыли к сумме активов);

К4 – отношение рыночной стоимости акций к общей сумме задолженно-

сти;

К5 – фондоотдача, рассчитанная по общей сумме активов (отношение выручки от реализации к сумме активов).

Нормативные значение параметров модели: при Z > 2,99 предприятие финансово устойчиво, при Z < 1,81 предприятие безусловно несостоятельно,

в интервале [1,81–2,99] состояние предприятия неопределенно.

Применение данной модели для анализа финансового состояния пред-

приятий может быть эффективным в нескольких случаях. Прежде всего ее можно использовать для крупных акционерных обществ, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких предприятий можно получить объектив-

ную рыночную оценку собственного капитала предприятия. В случае иска-

жающего действия рыночных и политических факторов на биржевой меха-

низм можно использовать модифицированный вариант модели Альтмана,

разработанный для компаний, акции которых не котируются на бирже. В

этом случае используется модель, имеющая следующий вид:

Z = 0,717 К1 + 0,847 К2 + 3,107 К3 + 0,42 К4 + 0,995 К5.

703

(Содержание независимых переменных то же, что в предыдущем случае,

но К4 представляет балансовую, а не рыночную стоимость акций.)

Данная пятифакторная модель принимает во внимание иные параметры деятельности предприятия, чем двухфакторная. Основные акценты делаются на соотношении собственных источников в составе активов и рентабельно-

сти. Это прямо или косвенно выражается в таких категориях, как собствен-

ный оборотный капитал, нераспределенная прибыль, операционная прибыль.

Существенное значение имеет также объем выручки в соотношении с объемом активов. Коэффициенты в составе показателей демонстрируют от-

носительное «безразличие» модели к конкретным характеристикам деятель-

ности предприятия – их весовые значения однопорядковы. В связи с выше-

указанным, пятифакторная модель в ряде случаев демонстрирует противопо-

ложный результат в прогнозировании неблагоприятной финансовой ситуа-

ции по сравнению с прогнозом по двухфакторной модели.

Модель в большей степени ориентирована на анализ состояния «пред-

приятия-одиночки», которое представляет бизнес целиком. Естественно, мо-

дель не является универсальной, но в ней представлены, на наш взгляд, наи-

более существенные финансовые показатели, характеризующие состояние и перспективы предприятий такого рода.

Отметим, что особенностью данной модели является сильный акцент на уровень рентабельности, поэтому предприятия с рентабельностью выше не-

которой границы выглядят как совершенно устойчивые независимо от вели-

чины других параметров.

В ряде случаев высокая рентабельность не является очень важной для предприятий. Иногда она может свидетельствовать о развитии неблагопри-

ятных тенденций, в частности о возможности обострения конкурентной борьбы на рынке прибыльного продукта, о перспективе сокращения рыноч-

ного сегмента из-за высокой цены или появления товаров-заменителей. Кро-

ме того, обычным спутником высокой прибыльности является низкая обора-

704

чиваемость капитала.

Дополнительные возможности для анализа финансового состояния предприятия может обеспечить применение PAS-коэффициента (Performanсе

Analysis Score) – показателя, позволяющего отслеживать деятельность ком-

пании во времени. PAS-коэффициент представляет собой относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный отчетный период и выраженный в процентах от 1 до 100.

PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается как средняя, или удовлетворительная, в ряду анализируемых предприятий; PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь

10 % компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная си-

туация). Рассчитав Z-коэффициент, можно преобразовать абсолютную вели-

чину, характеризующую его финансовое положение, в относительную харак-

теристику финансовой деятельности.

Сильной стороной такого подхода является возможность сочетать ключе-

вые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в едином предста-

вительном соотношении. Так, предприятие рентабельное, но слабое с точки зрения структуры баланса, может быть сопоставлено с менее прибыльным,

чей баланс уравновешен по источникам и направлениям их использования.

Таким образом, рассчитав PAS-коэффициент, можно оценить финансовые риски, связанные с эксплуатацией данного предприятия, и соответственно варьировать условия купли-продажи пакетов акций или всего предприятия.

Дополнительную возможность применения моделей Альтмана обеспе-

чивает возможность использования рейтинга риска. Рейтинг риска статисти-

чески определяется в тех случаях, когда предприятие имеет отрицательный

Z-коэффициент. Рейтинг вычисляется на основе динамики Z-коэффициента,

величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение кото-

рых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя пятибалльную шкалу, в которой 1 указывает на «риск, но незначительную вероятность немедленного бедствия», а 5 означает «абсолютную невозмож-

705

ность сохранения прежнего состояния», владельцы предприятия могут при-

нять обоснованное решение о необходимости его сохранения в собственно-

сти.

В определенных случаях можно успешно применять подход Таффлера

(Taffler), использовавшего для построения К-прогнозной модели статистиче-

ский метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, и постро-

ившего модель платежеспособности, основанную на некоторых частных со-

отношениях. В модели выделены некоторые ключевые параметры деятельно-

сти предприятия, такие как прибыльность, соответствие оборотного капитала общей сумме активов, финансовый риск и ликвидность. Модель платежеспо-

собности, объединяющая соответствующим образом эти показатели, харак-

теризует финансовое состояние предприятия. Типичная модель для анализа предприятий, акции которых котируются на биржах, имеет вид:

Z = c0 + c1к1 + c2к2 + c3к3 + c4к4,

где к1 – отношение прибыли до налогообложения к текущим обязательствам;

к2 – отношение текущих активов к общей сумме обязательств;

к3 – отношение текущих обязательств к общей сумме активов;

к4 – отсутствие интервала кредитования;

с0,…с4 – коэффициенты, характеризующие значимость показателей.

Модель представляется достаточно сбалансированной, поскольку отра-

жает целый ряд важных финансовых характеристик предприятия: к1 показы-

вает рентабельность использования привлеченных средств; к2 – риск текущей деятельности предприятия; к3 – состояние оборотного капитала; к4 – ликвид-

ность.

Но недостатком модели является ориентация интегрального показателя на любые положительные значения, только получение отрицательного зна-

чения этого показателя считается отрицательной финансовой характеристи-

кой предприятия. При условии, что все весовые коэффициенты положитель-

ны, получить отрицательное значение интегрального показателя в реальных

706

условиях достаточно проблематично даже для предприятий с плохим финан-

совым состоянием. Для этого необходимо, как минимум, иметь значительные убытки от привлеченных средств. Остальные пропорции по определению мо-

гут иметь только положительный знак. Рекомендуемое значение, характери-

зующее достаточную степень устойчивости, равное 0,2, также легко преодо-

левается при низких значениях ликвидности и финансовой устойчивости.

Поэтому не стоит обольщаться, если предприятие имеет положительный ре-

зультат при применении модели Таффлера.

В наибольшей степени оправдано использование модели для оценки достаточности источников оборотных средств и эффективности их использо-

вания. Достаточно реальный случай, когда можно применить данную модель,

– банковское или коммерческое кредитование. В этом случае можно судить о том, приведет ли к росту убытков дополнительное предоставление средств предприятию. Модель можно использовать и для предприятия, функциони-

рующего в бизнес-системе, так как предоставленные партнерами средства в отчете предприятия выступают как привлеченные.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предло-

жена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R),

которая имеет следующий вид:

R = 8,38 · К1 + К2 + 0,054 · К3 + 0,63 · К4,

где К1 – доля собственного оборотного капитала в активах;

К2 – рентабельность собственного капитала (отношение чистой прибыли к собственному капиталу);

К3 – фондоотдача, рассчитанная по всему объему активов (отношение выручки от реализации к сумме активов);

К4 – рентабельность производства (отношение чистой прибыли к инте-

гральным затратам).

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением мо-

дели R определяется следующим образом:

707

значение R меньше 0 – вероятность банкротства максимальная (90–100%); 0–0,18 – вероятность банкротства высокая (60–80%); 0,18–0,32 – вероят-

ность средняя (35–50%); 0,32 – 0,42 – вероятность низкая (15–20%); больше

0,42 – вероятность минимальная (до 10%).

Достаточно очевидно, что Иркутская модель принципиально похожа на пятифакторную модель Альтмана. В то же время наиболее важное значение придается такому параметру деятельности предприятия, как доля собствен-

ного капитала в активах, – весовой коэффициент при данном показателе наи-

более высок. Поэтому отсутствие собственного оборотного капитала одно-

значно определяет качественную сторону результатов анализа – вероятность банкротства оценивается в этом случае как максимальная (от 90 до 100%)

или высокая (60–80%).

Достаточно весом показатель прибыльности собственного капитала,

усиливающий влияние предыдущего. Соотношение выручки и активов при неблагоприятных результатах, полученных по первым двум показателям, не может изменить общий результат. Коэффициент К4 просто не может иметь иной направленности, чем коэффициент К2. Исключение может составлять чисто теоретический случай убыточной работы предприятия на заемных средствах при крайне низкой, но положительной величине собственного обо-

ротного капитала.

При применении модели следует учитывать, что очень незначительное с практической точки зрения изменение объема собственных оборотных средств, вызывающее изменение знака коэффициента К1 с отрицательного

(при отсутствии собственных оборотных средств) на положительное (при их недостаточном объеме), кардинально изменяет значимость фондоотдачи (К3)

и, соответственно, выручки от реализации.

Наиболее перспективно использование данной модели для экспресс-

анализа совокупности предприятий с акцентом на эффективность структуры и использования собственного капитала.

Р. Сайфуллин и Г. Кадыков предложили использовать для оценки фи-

708

нансового состояния предприятий рейтинговое число:

R = 2Ко + 0,1Клт + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр,

где Ко – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Клт – коэффициент текущей ликвидности;

Ки – коэффициент оборачиваемости активов;

Км – коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

Кпр – рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, что позволя-

ет оценить финансовое состояние предприятия как удовлетворительное. Фи-

нансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы ха-

рактеризуется как неудовлетворительное.

Модель довольно сбалансирована, учитывает различные характеристики предприятия: ликвидность, обеспеченность собственными средствами, рен-

табельность собственного капитала, коэффициент оборачиваемости активов.

При ее применении следует учитывать явно выраженный акцент на обеспе-

ченность собственными средствами, так как при их отсутствии или незначи-

тельной величине никакие реально достижимые показатели текущей ликвид-

ности, деловой активности (оборачиваемости) и прибыльности не могут обеспечить достижения интегральным показателем значения «единица».

В шестифакторной модели О. Зайцевой предлагается использовать сле-

дующие частные коэффициенты:

Куп – коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся от-

ношением чистого убытка к собственному капиталу;

Кз – соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;

Кс – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов (этот коэффициент является обратной величиной показа-

теля абсолютной ликвидности);

Кур – коэффициент убыточности реализации продукции, характеризую-

709

щийся отношением чистого убытка к объему реализации этой продукции;

Кфр – соотношение заемного и собственного капитала;

Кзаг – коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффици-

енту оборачиваемости активов.

Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

Ккомпл = 0,25Куп + 0,1Кз + 0,2Кс + 0,25Кур + 0,1Кфр + 0,1Кзаг.

Фактически полученное значение комплексного коэффициента сопоставляется с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей: Кур = 0; Кз = 1; Кс = 7; Кур = 0; Кфр = 0,7; Кзаг = значение Кзаг в предыдущем периоде.

Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше – то вероятность банкротства мала.

Весовые коэффициенты в модели О.П. Зайцевой представлены без учета относительной величины значений частных коэффициентов. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов.

Попытка применения на практике модели Лиса выявила ее чрезмерно жесткий характер. Весьма высокое пороговое значение интегрального коэффициента (0,04) при низких значениях весовых коэффициентов делает применение модели достаточно проблематичным. Если представить себе условное предприятие с долей оборотных средств в активах 0,2; рентабельностью активов 10 %; рентабельностью активов, рассчитанной по нераспределенной прибыли, 5 %; соотношением собственного и привлеченного капитала 1/1, то интегральный коэффициент окажется равным только 0,0056, то есть на поря-

710

док ниже рекомендуемого значения.

В целом модель Лиса чрезмерно жесткая. Ориентация на получение по-

ложительного значения с ее использованием может привести к неоправданно высоким затратам на формирование собственного капитала предприятия.

В.В. Ковалев и В.В. Патров и ряд других авторов предлагают примене-

ние для прогнозирования неблагоприятных тенденций двухуровневой систе-

мы показателей.

К первой группе автором отнесены показатели, характеризующие небла-

гоприятную текущую ситуацию. К ним относятся:

−повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;

−превышение некоторого критического уровня просроченной кредитор-

ской задолженности;

−чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;

−устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;

−хроническая нехватка оборотных средств;

−устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;

−неправильная инвестиционная политика;

−превышение размеров заемных средств над установленными лимита-

ми;

− хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредито-

рами и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов);

−высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности;

−наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов;

−ухудшение отношений с учреждениями банковской системы;

−использование (вынужденное) новых источников финансовых ресур-