Методы диагностики вероятности банкротства

 

Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства считается работа У. Бивера, который проанализировал 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Все коэффициенты были сгруппированы им в 6 групп, при этом наибольшую значимость для прогнозирования имел показатель, характеризовавший соотношение притока денежных средств и заемного капитала. В настоящее время для диагностики вероятности банкротства используется несколько подходов, основанных на применении:

а) анализа обширной системы критериев и признаков;

б) ограниченного круга показателей;

в) интегральных показателей.

Признаки банкротства при многокритериальном подходе в соответствии с рекомендациями Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) обычно делят на две группы.

. Показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем: повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объемов продаж и хронической убыточности; наличие хронически просроченной кредиторской и дебиторской задолженности; низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция их к снижению; увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме; дефицит собственного оборотного капитала; систематическое увеличение продолжительности оборота капитала; наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции; использование новых источников финансовых ресурсов на невыгодных условиях; неблагоприятные изменения в портфеле заказов; падение рыночной стоимости акций предприятия; снижение производственного потенциала.

. Показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер. К ним относятся: чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта; потеря ключевых контрагентов; недооценка обновления техники и технологии; потеря опытных сотрудников аппарата управления; вынужденные простои, неритмичная работа; неэффективные долгосрочные соглашения; недостаточность капвложений.

К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный подходы, а к недостаткам - более высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, информативный характер рассчитанных показателей, субъективность прогнозного решения. [46, с. 65]

Для диагностики несостоятельности хозяйствующих субъектов довольно часто применяют ограниченный круг наиболее существенных ключевых показателей. Так, методика многих банков основана на проведении экспресс-анализа коэффициентов ликвидности, соотношения собственных и заемных средств, оборачиваемости и рентабельности.

Учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют производить оценку финансовой устойчивости, используя интегральные показатели, для расчета которых можно использовать: скоринговые модели, многомерный рейтинговый и мультипликативный дискриминантный анализ.

Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х годов ХХ в. Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок, что позволяет распределить предприятия по классам.

I класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

II класс - предприятия, которые демонстрируют некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;

III класс - проблемные предприятия;

IV класс - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;

V класс - предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

Для оценки рейтинга субъектов хозяйствования и степени финансового риска довольно часто используются и методы многомерного рейтингового анализа. [18, с. 605] В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Наибольшую известность в этой области получила работа западного экономиста Э. Альтмана, разработавшего с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа методику расчета индекса кредитоспособности. Этот индекс позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов. При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946-1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых для прогноза и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z) имеет вид:

=0,717 х1 +0,847 х2 +3,107 х3 +0,42 х4 +0,995 х5, (1)

 

где х1 -собственный оборотный капитал/сумма активов;

х2 -нераспределенная прибыль/сумма активов;

х3 - прибыль до уплаты процентов/сумма активов;

х4 - балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал;

х5 - объем продаж (выручка)/сумма активов.

Константа сравнения - 1,23. Если значение Z < 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z > 1,23 и более свидетельствует о малой его вероятности.

Критическое значение индекса Z рассчитывалось Альтманом по данным статистической выборки и составило 1,23. С этой величиной сопоставляется расчетное значение индекса кредитоспособности для конкретного предприятия. Это позволяет провести границу между предприятиями и высказать суждение о возможном в обозримом будущем (2 - 3 года) банкротстве одних (Z < 1,23) и достаточно устойчивом финансовом положении других (Z > 1,23). Безусловно, возможны отклонения от приведенного критериального значения, поэтому Альтман выделил интервал (1,01 - 1,99), названный «зоной неопределенности», попадание за границы которого с очень высокой вероятностью позволяет делать суждения в отношении оцениваемой компании: если Z < 1,01, то компания с очевидностью может быть отнесена к потенциальным банкротам, если Z > 1,99, то суждение прямо противоположно.

Известны и другие подобные критерии, в частности, в 1977 г. британские ученые Р.Тафлер и Г.Тишоу апробировали подход Альтмана на данных восьмидесяти британских компаний и построили четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов. Дискриминантная модель, разработанная Лис для Великобритании, получила следующее выражение:

 =0,063х1, +0,092х2 +0,057х3 +0,001х4, (2)

 

где х1 - оборотный капитал/сумма активов;

х2 - прибыль от реализации/сумма активов;

х3 - нераспределенная прибыль/сумма активов;

х4 - собственный капитал/заемный капитал.

Здесь предельное значение равняется 0,037.

Таффлер разработал следующую модель:

= 0,53х1, +0,13х2 +0,18хз +0,16х4, (3)

 

где х1 - прибыль от реализации/краткосрочные обязательства;

х2 - оборотные активы/сумма обязательств;

хз - краткосрочные обязательства/сумма активов;

х4 - выручка/сумма активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно. Однако следует отметить, что использование таких моделей требует больших предосторожностей. Тестирование других предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных предприятий из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала и различий в законодательной базе.

По модели Альтмана несостоятельные предприятия, имеющие высокий уровень четвертого показателя (собственный капитал/заемный капитал), получают очень высокую оценку, что не соответствует действительности.

В связи с несовершенством действующей методики переоценки основных фондов, когда старым изношенным фондам придается такое же значение, как и новым, необоснованно увеличивается доля собственного капитала за счет фонда переоценки. В итоге сложилась нереальное соотношение собственного и заемного капитала. Поэтому модели, в которых присутствует данный показатель, могут исказить реальную картину.

Модель Бивера подразумевает выделение пяти коэффициентов где группа 1 - движение наличности, 2 - коэффициент чистого дохода, группа 3 - коэффициент обязательств к суммарным активам, 4 - коэффициент ликвидных активов к суммарным активам, 5 - коэффициент ликвидных активов к текущей задолженности. Составляется расчетная таблица по результатам сравнения фактических данных с нормативными.

 

Коэффициенты	Благоприятные	Банкроты за 5 лет	Банкроты на момент
группа К1	3,3-3,5	2,4	2
группа К2	0,45	0,15	-0,15
группа К3	0,1	0,05	-0,2
группа К4	0,37-0,40	0,5	0,8
группа К5	0,40-0,42	0,3	0,06

 

Один из наиболее интересных качественных методов диагностики платежеспособности - метод Аргенти. Этот метод называется также A-score и характеризует главным образом управленческий кризис. Изучение данной методики начинается с гипотезы о том, что управленческие недочеты приводят к банкротству и развитию управленческого кризиса. Это многолетний процесс, для которого характерно:

а) идет процесс, ведущий к банкротству,

б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет,

в) процесс может быть разделен на три стадии:

недостатки - компании «идущие» к банкротству, демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства;

ошибки - вследствие накопления этих недостатков компания может совершить ошибку, ведущую к банкротству (компании, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству);

симптомы - совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей («творческие» расчеты), признаки недостатка денег.

Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет. При A-score тестировании показателям в указанной таблице необходимо присваивать одно из двух значений - либо 0, либо Аргенти балл. Промежуточные значения недопустимы. В таблице 4 приведены все значения Аргенти относительно каждой характеристики - балльная оценка кризиса управления. Пользователю данной модели необходимо оценить каждую позицию с точки зрения того, согласен ли он с приведенным утверждением.

 

Качественная модель Аргенти

Недостатки	Баллы пользователя	Баллы Аргенти
Недостатки управления
Директор-автократ	0 либо Аргенти балл	8
Директор является также заместителем совета директоров		4
Пассивность совета директоров		2
Внутренние разногласия в совете директоров		2
Слабый финансовый директор либо его отсутствие		2
Недостаток профессиональных менеджеров в среднем и низшем звеньях		1
Отсутствие контроля бюджета	0 либо Аргенти балл	3
Отсутствие прогнозирования денежного потока		3
Отсутствие управления системой учета расходов		3
Слабая реакция на новшества (прогресс и т.д.)		15
Сумма баллов, до которой все в порядке		10
Если сумма больше 10, то недочеты могут привести к серьезным ошибкам
Ошибки
Слишком большой удельный вес заемного капитала	0 либо Аргенти балл	15
Недостаток оборотных средств в связи с высоким ростом бизнеса		15
Присутствие большого проекта		15
Сумма баллов, до которой все в порядке		15
Сумма, превышающая 15, свидетельствует о приближении управленческого кризиса
Симптомы
Ухудшение финансовых показателей	0 либо Аргенти балл	4
Самопроизвольное ведение бухгалтерии		4
Неблагоприятные не финансовые показатели (снижение уровня качества, уменьшение доли рынка и т.п.)		4
Последние симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отказы от должностей)		3
Максимально возможный А-счет		100
Успешные предприятия		5-18
Компании, у которых серьезные сложности		35-70
Если сумма баллов превышает 25, то предприятие может обанкротиться в течение 5 лет Чем больше сумма баллов, тем скорее предприятие обанкротится

 

Модель Аргенти учитывает не только экономические, но и социальные причины банкротства. Ориентация на какой-то один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдана. Поэтому многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, используют для аналитических оценок системы критериев. Безусловно, в этом есть и свои минусы: гораздо легче принять решение в условиях однокритериальной, чем многокритериальной задачи.

Вместе с тем, любое прогнозное решение подобного рода, независимо от числа критериев, является субъективным, а рассчитанные значения критериев носят скорее характер информации к размышлению, нежели побудительных стимулов для принятия немедленных решений.

Отечественные модели начали появляться в 90-х годах, но в них не было необходимости т.к. частная собственность отсутствовала.

Учитывая вышеизложенное, можно сделать вывод о необходимости разработки собственных дискриминантных функций для каждой отрасли, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Более того, эти функции должны тестироваться каждый год на новых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы. Для обоснования основных индикаторов риска банкротства и создания дискриминантной модели его оценки, Г.В.Савицкой была собрана информация по 200 производственным предприятиям России за 3 года и на основании ее рассчитаны 26 финансовых коэффициентов по каждому предприятию за каждый год. [23, с. 412]

С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения производственных предприятий играют такие показатели:

х1 - доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов, коэффициент;

х2 - приходится оборотного капитала на рубль основного, руб.;

х3 - коэффициент оборачиваемости совокупного капитала;

х4 - рентабельность активов предприятия, %;

х5 -коэффициент финансовой независимости (доля собственного капитала в общей валюте баланса).

Данные показатели были положены в основу разработки дискриминантной факторной модели диагностики риска банкротства производственных предприятий, которая получила следующее выражение:

= 0,111х1 +13,239х2+1,676х3+0,515х4 +3,80х5 (4)

 

Константа сравнения - 8. Если величина Z-счета больше 8, то риск банкротства малый или отсутствует. При значении Z-счета меньше 8 риск банкротства присутствует: от 8 до 5 - небольшой, от 5 до 3 - средний, ниже 3 - большой, ниже 1 - стопроцентная несостоятельность. Тестирование данной модели по исследуемой выборке субъектов хозяйствования показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-анализ финансового состояния производственных предприятий и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства. [18, с. 413]

Модель диагностики банкротства Давыдовой - Беликова имеет вид:

 = 8,38 х1 + 1,0 х2 + 0,054 х3 + 0,63 х4, (5)

где х1 = ;

х2 = ;

х3 = ;

х4 = .

 

Полученные значения Z-счета сравниваются со следующими критериями: Z 0 - max степень банкротства 90-100%; 0<Z<0,18 - высокая степень банкротства 60-80%; 0,18<Z<0,32 - средняя степень банкротства 35-50%; 0,32<Z<0,42 - низкая степень банкротства 15-20%; Z > 0,42 min степень банкротства 10%.

Модель диагностики банкротства Сайфулина-Кодекова имеет вид:

 

R = 2 х1 + 0,1 х2 + 0,08 х3 + 0,45 х4 + 1,0 х5, (6)

где х1 = >0,1;

х2 = ;

х3 = ;

х4 = ;

х5 = .

 

При значении R<1, то предприятие имеет неудовлетворительное финансовое состояние; R  1 - финансовое состояние удовлетворительное.

Модель, разработанная в Казанском государственном техническом университете базируется на разработанной ранее официальной методике 498 (1998 г.), которая утратила свою официальную силу в 2004 г. и носит рекомендательный характер. Модель КГТУ имеет вид:

- коэффициент текущей ликвидности:

 

КТЛ = 2;

 

коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами запасов:

 

КСОС = 0,1

 

- восстановление или утрата платежеспособности:

 

К = (Кт.л.н.г.+ )/2 1

 

где Т - продолжительность отчетного периода;

У - период восстановления/утраты платежеспососбности;

Кт.л.н.г. - коэффициент текущей ликвидности на начало года;

Кт.л.к.г. - коэффициент текущей ликвидности на конец года.

В случае расчета восстановления платежеспособности, то У = 6 мес., если рассчитывается утрата платежеспособности, то У = 3 мес. и Т - это продолжительность отчетного периода. По итогам расчета коэффициентов составляется вывод по платежеспособности или неплатежеспособности предприятия. Классы кредитоспособности:

предприятия, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, риск невозврата минимален).

предприятие имеющее удовлетворительное финансовое состояние (финансовые показатели на уровне средних, риск не возврата средний).

неудовлетворительное финансовое состояние (финансовое показатели ниже среднеотраслевых, высокий риск не возврата кредита).

Модель прогнозирования вероятности наступления банкротства О.П.Зайцевой. С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения производственных предприятий играют показатели, которые использованы в шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой, где предлагается рассчитывать следующие частные коэффициенты:

1. КУП - коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу (III раздел баланса)

 

х1 = ;

 

нормативное значение х1 = 0;

. КЗ - коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности

 

х2 = ;

 

нормативное значение х2 = 1;

. КС - показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности

 

х3 = ;

 

нормативное значение х3 = 7;

. КУР - убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции

 

х4 = ; нормативное значение х4 = 0;

 

. КФНКИ - коэффициент финансового левериджа (финансового риска) - отношение заемного капитала (долгосрочные и краткосрочные обязательства) к собственным источникам финансирования

 

х5 = ;

 

нормативное значение х5 = 0,7;

. КЗАГ - коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов - отношение общей величины активов предприятия (валюты баланса) к выручке

 

х6 = ;

 

нормативное значение х6 = х6прошлого периода.

В случае отсутствия у предприятия убытков - ставится 0. Данные показатели были положены в основу разработки дискриминантной факторной модели диагностики банкротства производственных предприятий. Комплексный коэффициент рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

 

К = 0,25 х1 + 0,1 х2 + 0,2 х3 + 0,25 х4+ 0,1 х5 + 0,1 х6 (7)

 

Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей - расчетное значение К надо сравнить с К нормативным. Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного Кфакт>КN, то вероятность банкротства велика, а если меньше - то вероятность мала. Тестирование данной модели по исследуемой выборке субъектов хозяйствования показало, что она позволяет быстро провести экспресс-анализ финансового состояния производственных предприятий и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства.

Модель оценки вероятности банкротств М.А. Федотовой опирается на коэффициент текущей ликвидности (х1) и долю заемных средств в валюте баланса (х2). При отрицательном значении Z вероятно, что предприятие останется платежеспособным:

 = -0,3877- 1,0736 Х1 + 0,0579 Х2 (8)

 

Выводы по первой главе:

Проблема прогнозирования возможного банкротства предприятий сегодня чрезвычайно актуальна в Российской Федерации. В текущем году очень многие коммерческие организации всевозможных форм собственности оказались на грани банкротства. Основным признаком банкротства является неспособность предприятия обеспечить выполнение требований кредиторов в течение трех месяцев со дня наступления сроков платежей. По истечении этого срока кредиторы получают право на обращение в арбитражный суд о признании предприятия-должника банкротом. Банкротство предопределено самой сущностью рыночных отношений, которые сопряжены с неопределенностью достижения конечных результатов и риском потерь.

Все системы прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе в большинстве из названных методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов. Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации коммерческой организации заранее, ещё до появления её очевидных признаков. Такой подход особенно необходим, т.к. жизненные циклы коммерческих организаций в рыночной экономике коротки (4 - 5 лет).

Проведем диагностику банкротства конкретного предприятия - ООО «ФРЕГАТ-центр», с использованием вышеприведенных методик.