Вопрос 5. Методики оценки рисков и вероятности банкротства предприятия.

Выделяют следующие методы качественного анализа риска:

1. Метод экспертных оценок.

2. Метод рейтинговых оценок.

3. Контрольные списки источников рисков.

4. Метод аналогий.

Метод экспертных оценок представляет собой комплекс логических и математических процедур, направленных на получение заключения эксперта по определенному кругу вопросов. Преимуществом данного метода является возможность использования для принятия оптимальных управленских решений опыта и интуиции компетентного специалиста, характеристики риска могут устанавливаться экспертным путем. Кроме того, нет необходимости в точных данных и дорогостоящих программных средствах. Но главным недостатком данного метода является субъективный характер оценок, а также трудность в привлечении независимых экспертов. Эксперты, привлекаемые для оценки рисков, должны иметь доступ ко всей имеющейся в распоряжении разработчика информации о проекте, быть свободными от личных предпочтений, а также обладать достаточным уровнем креативности мышления и необходимыми знаниями в соответствующей предметной области.

Можно выделить следующие основные методы экспертных оценок, применяемые для анализа рисков:

– вопросники;

– SWOT-анализ;

– роза и спираль рисков;

– метод Дельфи.

Метод рейтинговых оценок основан на формализации полученных оценок. Если для этого привлекаются специалисты, то данный метод считается разновидностью метода экспертных оценок. Однако в последнее время нередко используются полуформализованные процедуры, поэтому данный метод считается самостоятельным. Одной из самых простых форм рейтинговой оценки является ранжирование. В данном методе прибегают к системе оценки в баллах. Наиболее часто используется пятибалльная система. Иногда прибегают к шкале, состоящей из 10 пунктов и даже 100 пунктов. Эксперт присваивает каждому риску определенный балл зависимости от его влияния на проект (или всю компанию). При построении рейтинга иногда учитывают компетентность каждого эксперта. Результатом данного метода является заполненная таблица «рейтинг рисков».

Контрольные списки источников рисков – это метод, суть которого заключается в использовании сведений исторического характера. Он базируется на том, что используются списки рисков, составленные ранее для предыдущих проектов или деятельности. В рамках данного метода анализируются прошлые происшествия, факторы рисков, убытки, которые они вызвали. После реализации каждого проекта в этот список вносятся дополнения, поэтому он постоянно расширяется. Однако со временем это может привести к потере его управляемости. Помимо этого часть негативных событий может быть не внесена в контрольный список и, соответственно, они не будут учтены в будущем. Этот метод применим только на этапе идентификации рисков. Применение контрольного списка источников рисков решает задачу определения негативных ситуаций для идентификации рисков. В этих списках риски могут быть сгруппированы по определенным признакам [7, с.102].

Данный метод помогает компании анализировать ошибки прошлого и больше их не повторять. Однако данный метод может использоваться только в качестве дополнения к другим. Сложность данного метода заключается в формировании подобного списка и правильной его интерпретации.

Сущность метода аналогий заключается в отыскании и использовании сходства, подобия явления, предметов, систем. То есть анализируются все имеющиеся данные, касающиеся осуществления фирмой аналогичных проектов или сделок в прошлом с целью расчета вероятностей возникновения потерь. Наибольшее применение метод аналогий находит при оценке риска часто повторяющихся проектов, например, в строительстве. При этом, необходимо учитывать, что в новых проектах или сделках изменяются условия их осуществления. Используется этот метод в тех случаях, когда другие методы оценки риска неприемлемы [3, c.128].

Рассматривая методы количественного анализа рисков, можно составить следующую классификацию методов:

1. Аналитические методы:

– анализ чувствительности;

– анализ сценариев.

2. Вероятностно-теоретические методы:

– имитационное моделирование (метод симуляций Монте-Карло, метод исторических симуляций);

– моделирование ситуаций на основе теории игр;

– методы построения деревьев (деревья событий, деревья отказов, события-последствия).

3. Нетрадиционные методы:

– системы искусственного интеллекта (нейронные сети;

– моделирование на основе аппарата нечеткой логики.

Анализ чувствительности происходит при «последовательно-единичном» изменении каждой переменной: только одна из переменных меняет свое значение, например, на 10%, на основе чего пересчитывается новая величина используемого критерия (например, NPV или IRR).После этого оценивается процентное изменение критерия по отношению к базисному случаю и рассчитывается показатель чувствительности, представляющий собой отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на один процент, так называемая эластичность изменения показателя. Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каждой из остальных переменных [7, c. 65].

После расчета результатов осуществляют экспертное ранжирование переменных по степени важности и экспертную оценку прогнозируемости значений переменных (например, высокая, средняя, низкая). Далее эксперт может построить так называемую «матрицу чувствительности», позволяющую выделить наименее и наиболее рискованные показатели [7, с. 78].

Анализ сценариев представляет собой метод прогнозирования высококвалифицированными экспертами нескольких возможных вариантов развития ситуации и связанной с этим динамики основных показателей деятельности предприятия. По сути, этот метод анализа рисков является развитием методики анализа чувствительности, с одновременным изменением всей группы переменных, проверяемых на риск [5, c.49].

Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант. В соответствии с этими расчетами определяются новые значения критериев эффективности. Эти показатели сравниваются с базисными значениями и делаются необходимые рекомендации. Основу каждого сценария составляют экспертные гипотезы о направлении и величине изменений факторов на период прогнозирования [6, c.59].

Имитационное моделирование является наиболее точным, сложным, трудоемким и дорогостоящим методом количественного анализа рисков и базируется на приемах математической статистики. Некоторые авторы предлагают измерять уровень риска в принятии хозяйственных решений на основе особого инструментария, базирующейся на концепции теории измерений, которая включает системный анализ, выбор шкалы измерения риска в зависимости от целей измерения и объема имеющейся информации и выбор способа определения значений показателя измерения риска [3, с.131].

 

Существует три основных подхода к оценке вероятности банкротства:

1. Использование системы формализованных и неформализованных критериев, определяемых субъективной оценкой экспертов. В рамках данной системы анализируются:

а). факторы, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях:

- повторяющиеся существенные потери в хозяйственной деятельности;

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

- постоянное низкое значение коэффициентов ликвидности;

- хроническое невыполнение обязательств перед кредиторами, акционерами;

- наличие сверхнормативных и залежалых товаров и запасов;

- высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности и др.

б). факторы, на качественном уровне свидетельствующие об ухудшении финансового состоянии:

- потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

- участие в судебных разбирательствах;

- потеря ключевых контрагентов;

- отказ финансово-кредитных организаций от кредитования текущей деятельности предприятия;

- неэффективные долгосрочные соглашения.

2. Прогнозирование состояния неплатежеспособности согласно «Методическим рекомендациям по выявлению признаков
неплатежеспособности предприятия...» [7].

В зависимости от степени тяжести долговых обязательств и способности предприятия их погасить выделяют три вида неплатежеспособности.

Текущая неплатежеспособность характеризует финансовое состояние любого предприятия, если на конкретный момент из-за случайного совпадения обстоятельств временно суммы имеющихся у него денежных средств и высоколиквидных активов недостаточно для погашения текущего долга.
Экономическим показателем признаков текущей неплатежеспособности при наличии просроченной кредиторской

задолженности является снижение платежеспособности ниже 0. КТП = Денежныесредства+ Финансовыеинвестиции- Текущие обязательства

Критическая неплатежеспособность соответствует финансовому состоянию потенциального банкрота.
Экономическим показателем признаков критической неплатежеспособности является наличие признаков текущей неплатежеспособности и снижение коэффициента покрытия (общей ликвидности) ниже 1,5 и коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами ниже 0,1.

Сверхкритическая неплатежеспособность характеризует такое финансовое состояние предприятия, при котором оно сможет удовлетворить признанные судом требования кредиторов не иначе, чем через применение ликвидационной процедуры. Экономическим показателем признаков сверхкритической неплатежеспособности является снижение коэффициента покрытия ниже 1 и отсутствие прибыли у предприятия.

В целях своевременного выявления тенденций формирования неудовлетворительной структуры баланса у прибыльно работающего предприятия и принятия предварительных мер, направленных на предотвращение банкротства, должен проводиться систематический экспресс-анализ финансового состояния предприятия при помощи расчета коэффициента Бивера:

Признаком формирования неудовлетворительной структуры баланса является такое финансовое состояние предприятия, при котором в течение 1,5 - 2 лет коэффициент Бивера не превышал 0,2.

С целью прогнозирования будущего состояния платежеспособности рассчитываются коэффициент восстановления платежеспособности (КВОС) или коэффициент потери платежеспособности (КПОТ):

КП - коэффициент покрытия на конец (начало) отчетного периода; Т - продолжительность отчетного периода в месяцах.

Если КВОС < 1, то не существует реальной возможности восстановить платежеспособность в течение 6 месяцев.

Если КПОТ < 1, то существует реальная угроза потерять платежеспособность в течение 3 месяцев.

3. Построение линейных многофакторных регрессивных уравнений, в которых в качестве функции выбран показатель, характеризующий вероятность банкротства, а в качестве переменных - показатели, характеризующий финансовое состояние предприятия. Примерами таких уравнений являются модели Альтмана, Лиса, Таффлера, Чессера. Данные уравнения разработаны в условиях, нетипичных для экономики Украины. В силу чего могут быть использованы только как ориентировочные.

 

Модель Альтмана представлена в двух вариантах:

1. Двух факторная модель Альтмана:

Превышение значения Ъ нулевую отметку свидетельствует о потенциальном банкротстве предприятия.

Данная модель не обеспечивает высокую точность прогноза банкротства, так как не учитывает влияния на финансовое состояние эффективности деятельности, скорости оборота капитала и других факторов. Поэтому чаще применяют пяти факторную модель Альтмана:

2. Пяти факторная модель Альтмана:

Ъ<1,23 - вероятность банкротства очень высока; 1,23<Ъ<2,095 - вероятность банкротства средняя; 2,095<Ъ<2,41 - вероятность банкротства низкая; 2,41<Ъ - вероятность банкротства минимальна.

Данные пороговые значения модели были определены для стран с развитой рыночной экономикой, но и для Украины можно предположить, что чем больше Ъ тем меньше вероятность банкротства предприятия.

Так как все методики оценивают вероятность банкротства предприятия с позиций оценки разных аспектов движения финансовых потоков, то их выводы могут противоречить друг другу. Поэтому в процессе анализа вероятности банкротства нормативной считается украинская методика, остальные признаются лишь оценочными.

Методика определения вероятности банкротства Альтмана

Z = 0,717 X1 + 0,843 Х2 + 3,107 Х3 + 0,42 Х4 + 0,995 Х5

где X1 - отношение величины собственных оборотных средств к сумме активов, %;

Х2 -отношение суммы нераспределенной прибыли к сумме активов, %;

Х3 - отношение суммы прибыли до уплаты процентов и налогов к сумме активов, %;

Х4 - отношение рыночной стоимости акций (собственного капитала) к сумме долгосрочных и краткосрочных заемных средств, %;

Х5 - отношение суммы выручки (нетто) от реализации к сумме
активов, %.

 

Z-счет	Вероятность банкротства
До 1,8	Очень высокая
1,81-2,70	Высокая
2,71-2,99	Возможная
3,00 и выше	Очень низкая

 

Методика Л.В. Донцовой и Н.А. Никифоровой

 

Показатели	1 класс	2 класс	3 класс	4 класс	5 класс	6 класс
Коэффициент абсолютной ликвидности	0,25-20	0,2-16	0,15-12	0,1-8	0,05-4	Менее 0,05-0
Коэффициент быстрой ликвидности	1,0-18	0,9-15	0,8-12	0,7-9	0,6-6	Менее 0,5-0
Коэффициент текущей ликвидности	2,0-16,5	1,9-1,7 15-12	1,6-1,4 10,5-7,5	1,3-1,1 6-3	1,0-1,5	Менее 1,0-0
Коэффициент финансовой независимости	0,6-17	0,59-0,54 15-12	0,53-0,43 11,4-7,4	0,42-0,41 6,6-1,8	0,4-1	Менее 0,4-0
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами	0,5-15	0,4-12	0,3-9	0,2-6	0,1-3	Менее 0,1-0
Коэффициент обеспеченности запасов собственным капиталом	1,0-15	0,9-12	0,8-9,0	0,7-6	0,6-3	Менее 0,5-0
Минимальное значение границы		85-64	63,9-56,9	41,6-28,3		Менее 18