Диагностика банкротства предприятия. Диагностика риска банкротства

Основные методы диагностики, их положительные стороны и недостатки.

Для диагностики вероятности банкротства используется несколько подходов, основанных на применении:

а) трендового анализа обширной системы критериев и признаков;

б) ограниченного круга показателей;

д) факторных регрессионных и дискриминантных моделей.

Признаки банкротства можно разделить на две группы. К первой группе относятся 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 новыхисточников финансовых ресурсов на

невыгодных условиях;

неблагоприятные изменения в портфелезаказов;

падение рыночной стоимости акций предприятия;

снижение производственного потенциала.

Во вторую группу входят 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 аппаратауправления;

вынужденные простои, неритмичная работа;

неэффективные долгосрочные соглашения;

недостаточность капитальных вложений и т.д.

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.

В соответствии с действующим законодательством о банкротстве предприятий для диагностики их несостоятельности применяется ограниченный круг показателей: коэффициенты текущей ликвидности, обеспеченности собственным оборотным капиталом и восстановления (утраты) платежеспособности.

58. Пути финансового оздоровления субъектов хозяйствования

Внешние и внутренние факторы банкротства. Внешние и внутренние источники финансового оздоровления несостоятельных предприятий.

К предприятию, которое признано банкротом, применяется ряд санкций (рис. 25.1):

реорганизация производственно-финансовой деятельности;

ликвидация с распродажей имущества;

мировое соглашение между кредиторами и собственниками предприятия.

Реорганизационные процедуры предусматривают восстановление платежеспособности путем проведения определенных оргтехмероприятий.

По результатам анализа должна быть разработана программа и составлен бизнес-план финансового оздоровления предприятия с целью недопущения банкротства и вывода его из "опасной зоны" путем комплексного использования внутренних и внешних резервов.

Конкретные пути выхода предприятия из кризисной финансовой ситуации зависят от причин его несостоятельности. Поскольку большинство предприятий разоряется по вине неэффективной государственной политики, то одним из путей финансового оздоровления предприятий должна быть государственная поддержка несостоятельных субъектов хозяйствования. Но ввиду дефицита государственного бюджета рассчитывать на эту помощь могут не все предприятия.

С целью сокращения дефицита собственного оборотного капитала акционерное предприятие может попытаться пополнить его за счет выпуска и размещения новых акциы, и облигаций. Однако при этом надо иметь в виду, что выпуск новых акций может привести к падению их курса и это тоже может стать причиной банкротства. Поэтому в западных странах чаще всего прибегают к выпуску конвертируемых облигаций с фиксированным процентом дохода и возможностью их обмена на акции предприятия.

54. В процессе принятия инвестиционных решений можно выделить следующие этапы:

Оценку финансового состояния предприятия и возможностей его участия в инвестиционной деятельности;

Обоснование размера инвестиций и выбор источников финан­сирования;

Оценку будущих денежных потоков от реализации инвестици­онного проекта.

Одним из наиболее важных этапов оценки инвестиционной привлекательности предприятия является анализ его финансово-хозяйственной деятельности, с помощью которого можно оценить перспективность анализируемого предприятия с точки зрения воз­можности мобилизации доступных источников средств и отдачи на требуемые вложения.

Финансовое состояние предприятия - комплексное понятие и его характеристики опираются на оценку степени эффективности размещения средств, устойчивости платежеспособности, наличие достаточной финансовой базы, обеспеченности собственными оборотными средствами, организации расчетов и др. Поскольку ис­точником информации для характеристики финансового состояния являются данные финансовой отчетности, его оценивают за кон­кретный период, а потому важное значение для принятия инвести­ционных решений приобретает прогноз тенденций в финансовом состоянии предприятия и выявление основных направлений его изменения.

Широкое распространение для оценки финансового состояния предприятия получили методики, основанные на анализе системы финансовых коэффициентов. При всем разнообразии предлагаемых в отечественной и зарубежной литературе методик с использованием финансовых коэффициентов их главные отличия определяются следующими обстоятельствами:

Степенью многочисленности финансовых коэффициентов, используемых в анализе;

Принципами оценки весомости этих коэффициентов;

Методами получения обобщенной оценки финансового состояния предприятия.

Предваряя изложение системы финансовых коэффициентов, следует назвать некоторые «ключевые» пункты, позволяющие ран­жировать предприятия отрасли по их инвестиционной привле­кательности. В условиях экономического спада, характерных для экономики России в настоящее время, важно ориентироваться на предприятия, которые даже в столь сложной экономической ситу­ации остаются прибыльными. Информация об этом может быть получена на основе анализа динамики прибыли за ряд предшест­вующих периодов по данным отчета о прибылях и убытках.

Данные этого же отчета следует использовать для определения соотношения коэффициентов роста выручки от реализации товаров и услуг и общей стоимости активов. Если коэффициенты роста выручки больше коэффициентов роста активов, можно говорить о повышении эффективности использования ресурсов предприятия.

Если же стоимость активов росла быстрее выручки от реализации это означает, что эффективность использования ресурсов на пред­приятии снижалась.

Важное значение имеет наличие у предприятия собственных обо­ротных средств, размер которых, по данным балансового отчета, определяется как разница между оборотными средствами и кратко­срочными обязательствами. Наличие собственных оборотных средств является показателем финансовой прочности предприятия и оцен­кой его надежности для партнеров.

Безусловный интерес для инвестора представляет анализ номен­клатуры выпускаемой продукции с точки зрения соотношения по­стоянных и переменных затрат в структуре ее себестоимости. Пред­приятия с высокой долей постоянных затрат в общей сумме затрат (постоянными затратами является такая часть затрат на определенный период, общая сумма которых не изменяется при изменении объема производства (напри­мер, арендная плата за помещение, заработная плата руководителей и т. п.) на производство весьма чувствительны к любым изменениям объема продаж в натуральном выражении. Если количество проданных товаров падает, выручка уменьшится, но постоянные затраты в полной сумме затрат останутся на прежнем уровне, в результате прибыль снизится даже в большем размере, чем выручка. Переменные же (пропорциональные) затраты изменяются прямо пропорционально объему производства (например, расходы на сырье, материалы, электроэнергию и т. д.).

Потому бизнес-риск на предприятиях с высоким удельным весом постоянных затрат выше, чем там, где преобладающее значение в формировании себестоимости имеют переменные затраты.

Особое внимание должно быть обращено на наличие таких позиций в отчетах предприятий, как «убытки», а также «кредиты и займы, не погашенные в срок», просроченная кредиторская и дебиторская задолженности.

Следующим этапом анализа является оценка финансового состо­яния предприятия с помощью системы финансовых коэффициен­тов. При всем разнообразии предлагаемых и применяемых систем финансовых коэффициентов они должны включать показатели следующих направлений оценки финансового состояния:

I группа – показатели ликвидности;

II группа – показатели финансовой устойчивости;

III группа – показатели деловой активности;

IV группа – показатели рентабельности.

Если учесть, что в каждой группе может быть рекомендовано в зависимости от степени детализации анализа от одного-двух до семи-восьми показателей, то состав финансовых коэффициентов может включать от четырех-пяти показателей (экспресс-анализ) до 30 и даже более коэффициентов при подробном их рассмотрении.

Особую проблему представляют выбор и обоснование критериев для оценки полученных фактических показателей, с которыми можно сопоставить финансовые коэффициенты конкретного предприятия. Во-первых, нужно учитывать, что единых для всех отраслей и пред­приятий нормативных или эталонных значений коэффициентов быть не может в силу специфики технологических процессов, трудоем­кости изготовления продукции и т. д.

В этой связи для сопоставлений рекомендуется использовать либо показатели лучших в отрасли предприятий (эталонные значения), либо среднеотраслевые значения финансовых коэффициентов. Знание среднеотраслевых значений соответствующих показателей позволяет получить по каждой группе финансовых коэффициентов оценку того, в какую категорию (ниже среднего, среднего уровня или выше среднего в отрасли) попадает данное предприятие.

При отсутствии таких ориентиров в оценках финансовых коэф­фициентов остается возможность проследить их динамику за ряд периодов и охарактеризовать тенденцию их изменения. Следующим шагом является интерпретация этой тенденции либо как благопри­ятная, или улучшающая финансовое состояние предприятия, либо неблагоприятная, т. е. вызывающая ухудшение финансового состо­яния, либо нейтральная, когда значения финансовых коэффициен­тов остаются на одном и том же уровне. Путем подсчета баланса «плюсов» и «минусов» (т. е. баланса благоприятных и неблагоприят­ных влияний динамики финансовых коэффициентов) может быть сделан общий вывод о тенденции в изменении финансового состо­яния предприятия.

Землякова Светлана Николаевна,

кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры бухгалтерского учёта и финансовДонскогогосударственногоаграрногоуниверситета, п.Персиановский[email protected]

Вихрова Анна Сергеевна,студентка 4 курса, экономического факультетаДонского государственного аграрного университета, п. Персиановский[email protected]

Методы диагностики вероятности банкротства

Аннотация.В данной статье рассматривается сущность процедуры банкротства, методы диагностики банкротства предприятия.Ключевые слова: банкротство, банкрот, модель Альтмана, Модель Фулмера.

Для нормального функционирования деятельности любого предприятия необходимо получение максимально возможной прибыли. Именно поэтому предприятию необходимо учитывать все возможные риски для предотвращения развития банкротства.В данный период времени разрабатывается большое количество различных стратегий и моделей, объединяющих одновременно разные коэффициенты в один, благодаря этому можно вывести один общий показатель оценкифинансового состояния и вероятность появления банкротства на предприятии. Одной из главных проблем экономической теории в современной хозяйственной практике является проблема применения диагностик банкротства и выявление его н ранней стадии.В зарубежнойи отечественной экономической литературе для диагностики вероятности наступления банкротства предприятия предлагается несколько отличающихся методик, предполагающих расчет ряда коэффициентов, характеризующих ликвидность бухгалтерского баланса, платежеспособность, финансовую устойчивость и прочие аспекты деятельности предприятия. В зарубежных странах для оценки риска банкротства широко используются факторные модели, разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа, авторами которых являются Э. Альтман, Дж. Фулмер, Ж. Конан и М. Голдер, Р. Лис, Р. Тафлер и Г. Тишоу, Ж. Лего и Г. Спрингейт.Российская экономическая наука также исследует проблемы, связанные с диагностикой вероятности банкротства. В частности, авторами наиболее известных методик являются: Г.В. Давыдова и А.Ю. Беликов, О.П. Зайцева, А.Д. Шеремет и Р.С. Сайфуллин, В.В. Ковалев и О.Н. Волкова, Г.В. Савицкая.Так наиболее распространенной считается Модель Альтмана (Zscore)это одна из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние только двух показателей это: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах.Модель Фулмера подразумевает расчет девяти финансовых коэффициентов, характеризующих риск утраты платежеспособности, и в получении на их основе, с использованием скоринговой модели, итогового критерия Фулмера.Модель Конана и Гольдера основана на оценке платежеспособности фирм, на основе многомерного дискриминантного анализаМодель Р. Таффлера и Г. Тишоу заключается в классификации предприятий по степени риска.Модель Ж.Легооснована на стахостическоманализе, Модель Спрингейтана дискриминантноманализе, Модель Ковалева –Волковой на интегральном методе.А Модель Зайцевойоснована на методах мультипликативного дискриминантного анализа.Модель Давыдовой –Беликова на количественнойоценкериска банкротства предприятий.Модель Сайфулина –Кадыкова–это среднесрочная рейтинговая модель прогнозирования риска банкротства, которая может применяться для любой отрасли и предприятий различного масштаба.Модель Савицкой–предполагает формирование, размещение и использование капитала, финансовые ресурсы, финансовые результаты, рентабельность, прибыль, инвестиционная деятельность, финансовое состояние, диагностика банкротства.Методики, происхождение которых было за рубежом, нельзя использовать в российской практике, потому что они не учитывают специфику развития российской экономики.Так например модель Фульмера при применении на российских предприятиях будет показывать немного завышенные оценки, так как большее их влияние на финансовый показатель оказывает прибыль от продаж, но при этом не учитывается налоговый режим и финансовая деятельность.Методика Альтмана предполагает ее использование в уже сформировавшейся рыночной экономике.Методика Альтмана затруднительна в российской экономике еще по нескольким причинам:1.Различие в учете отдельных показателей;2.В данной модели не учитывается влияние инфляций на показатели;3.Различие балансовой и рыночной стоимости активов.Все эти недостатки являются причиной не применения данных методик прогнозирования вероятности банкротства в российской экономике для всех моделей, рассмотренных выше.В российской практике допустимо применение методики Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова «Рейтинговое число», так как этот метод диагностики банкротства при антикризисном управлении построен с учетом формирования российского бизнеса.Данная методика хороша тем, что с помощью нее можно провести рейтинговую оценку разных предприятий, при учете величины и отраслей их принадлежности. Так же эта методика дает возможность прослеживать динамику коэффициентов во времени.Методика Федотовой М.А. была создана дляроссийской экономики, на основе модели Альтмана. Но эта методика не была востребована, так как практической ценности формула не имела, потому что в России нет какойлибо значимой статистики по организациям –банкротам.Таким образом можно сделать о необходимости разработки новой модели, которая с точностью и надёжностью давала оценку вероятности банкротства на основе предоставленных данных и которая была бы легко интерпретируема.Так, рассчитаем степень вероятности наступления банкротства на примере предприятия АО "Агрокомплекс".Пятифакторная модель Э. Альтмана. Данная модель разработана экономистом для оценки вероятности банкротства компаний, чьи акции торгуются на рынке. Является наиболее известной моделью автора.Модель используется для компаний, акции которых не котируются на бирже.Z = 0,717Х1 + 0,874Х2 + 3,10Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5,где Х1 -разность текущих активов и текущих пассивов / общая сумма всех активов;Х2 -нераспределенная прибыль / общая сумма всех активов;Х3 -прибыль до уплаты процентов и налогов / общая сумма всех активов;Х4 -балансовая стоимость капитала / заемный капитал;Х5 -выручка от реализации / общая сумма активов.Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в таблице 12. Показателирассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса» и «Отчета о финансовых результатах».Интерпретация результатов:Z 1,23 -вероятность банкротства высокая; Z 1,23 -вероятность банкротства малая.

Таблица 1Расчет исходных показателей пятифакторной модели Э. Альтмана

ПоказательЕдиницы измерения2014 г.2015г.Исходные данные:1. Собственный капиталтыс. руб.13518919165297752. Заемные средстватыс. руб.12970090164301433. Оборотные активытыс. руб.12760931217780914. Выручка от продажи продукциитыс. руб.15922947232089655. Сумма активовтыс. руб.30760795417745366. Прибыль до налогообложениятыс. руб.248726539872367. Чистая прибыльтыс. руб.248726539872368. Внеоборотные активытыс. руб.29260342451059Расчетные показатели8. Доля чистого оборотного капитала в активах((стр. 1 –стр. 8) / стр. 5)отн.един.0,340,339. Уровень рентабельности капитала (стр. 7 / стр. 5)отн.един.0,080,0910. Уровень доходности активов (стр. 6 / стр. 5)отн.един.0,080,0911. Отношение собственного капитала (рыночной стоимости акций) к заемным средствам(стр. 1 / стр. 2)отн.един.1,04112. Оборачиваемость активов (стр.4 / стр. 5)отн.един.0,510,55

Расчет значения показателя Zпо пятифакторной модели Э.Альтмана:2014г: Z=0,34+ 0,08+0,08+1,04+0,51=2,05. Z 1,23 вероятность банкротства малая.2015г: Z=0,35+ 0,09+0,09+1+0,55=2,06. Z > 1,23 вероятность банкротства малая.Модель идентификации финансовых состояний предприятия по системе показателей У. Бивера.Модель позволяет оценить финансовое состояние компании с точки зрения ее возможного будущего банкротства.Расчет показателей, вошедших в модель, представлен в таблица 13. Показатели рассчитываются на основании «Бухгалтерского баланса», «Отчета о финансовых результатах» и «Пояснениях к отчету о финансовых результатах». Шкала оценки риска банкротства построена на основе сравнения фактических значений показателей с рекомендуемыми. Вероятность банкротства компании оценивается по одной из групп возможных состояний, где находится большинство расчетных значений показателей.Специфика российских условий требует, чтобы модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности учитывали как особенности отрасли, так и структуру капитала предприятия.Таблица 2 Расчет исходных показателей модели идентификации финансовогосостоянияпредприятия по системе показателей У. Бивера

Коэффициент Бивера –в 2014г. был равен 0,242 и находился в пределах0,17 _б. 0,3 –что характеризует неустойчивое финансовое положение, однако, уже в 2015 году ситуация изменилась и значение показателя стало равно 0,787 и вошло впределы 0,35 нормальное финансовое положение.Коэффициент текущей ликвидностина протяжении двух исследуемых лет находится в пределах 2 нормальное финансовое положение.Экономическая рентабельностьв пределах 68% и более –нормальное финансовое положение.Финансовый леверидж и Коэффициент покрытия оборотных активовсобственными оборотными активамиих значения также характеризуют финансовое состояние как нормальное.Нами изучены теоретические аспекты и специфические особенности формирования информационной базы вероятности наступления банкротства на основе моделей разработанных в отечественной и зарубежной практике, нами на практическом примере рассмотрено применение двух методик, результаты которых дали одинаковое представление и финансовом положении предприятия, характеризуя его как финансовостабильное.

Ссылки на источники1.Кузьмина И.Г. Статистический анализ структуры и динамики показателей состояния розничной торговли в России [Текст] / И.Г Кузьмина, А.П. Цыпин // Экономика и предпринимательство. 2014. №52. С. 234239.4.2. Прокофьев В.А. Предпосылки и условия развития детерминированного факторного анализа [Текст] / В.А Прокофьев, В.ВНосов // ЭТАП; Экономическая теория, Анализ, Практика. –2014. № 4. –С. 134 –145.ПоказательЕдиницы измерения2014 г.2015 г.1234Исходные данные:1. Текущие обязательстватыс. руб.426945888146172. Заемный капиталтыс. руб.12970090164301433. Оборотные активытыс. руб.12760931217780914. Выручка от продажи продукциитыс. руб.15922947232089655. Сумма активовтыс. руб.30760795417745366. Чистая прибыльтыс. руб.248726539872367. Собственный капиталтыс. руб.13518919165297758.Внеоборотные активытыс. руб.292603424510569. Амортизациятыс. руб.646273,28946909,6Расчетные показатели10. Коэффициент Бивера ((стр. 6 + стр. 9) / стр.2)отн.един.0,2420,78711. Коэффициент текущей ликвидности(стр. 3 / стр. 1)отн.един.2,982,4712. Экономическая рентабельностьактивов (стр. 6 / стр. 5) · 100%%8,089,5413. Финансовый леверидж (стр. 2 / стр. 5) · 100%%42,139,314. Коэффициент покрытия оборотных активовсобственными оборотными активами((стр. 7 –стр. 8) / стр. 3) · 100%%83,0164,642.Юндина Е.А., Землякова С.Н. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ПРАКТИКЕ // Материалы VIII Международной студенческой электронной научной конференции «Студенческий научный форум» URL.

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.

1. 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.

2. 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.

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. 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:

Z=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:

Z =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:

Z = 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.

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

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:

Z = 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.

Модель диагностики банкротства Давыдовой - Беликова имеет вид:

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

Полученные значения Z-счета сравниваются со следующими критериями: Z0 - max степень банкротства 90-100%; 0 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;

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:

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами запасов:

Восстановление или утрата платежеспособности:

К = (Кт.л.н.г.+)/21

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)

нормативное значение х1 = 0;

2. КЗ - коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности

нормативное значение х2 = 1;

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

нормативное значение х3 = 7;

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

х4 = ; нормативное значение х4 = 0;

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

нормативное значение х5 = 0,7;

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

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:

Z = -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.

Обобщая результаты анализа прогнозных методик, необходимо отметить разнообразие методов и моделей, применяемых в целях оценки и прогнозирования несостоятельности либо восстановления платежеспособности экономического субъекта.

Для диагностики вероятности банкротства используется несколько подходов , основанных на применении:

а) анализа обширной системы критериев и признаков;

б) ограниченного круга показателей;

в) интегральных показателей, рассчитанных с помощью:

• скоринговых моделей;
• матричных моделей;
• мультипликативного дискриминантного анализа и др.

Анализ финансового состояния организаций, введенных в процедуру банкротства, можно отнести к такому виду анализа, как регламентируемый анализ. Такого рода анализ является обязатель­ным для ряда организаций, цели проведения анализа и требуемые к раскрытию показатели и коэффициенты достаточно жестко про­писаны в соответствующих нормативных актах.

В соответствии с Федеральным законом «О несостоятельности (банкротстве)» от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ (ред. от 30 декабря 2008 г.) признаками банкротства для юридических лиц считается неспособность удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей, если соответствующие обязательства и (или) обязанность не исполнены им в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены.

Несостоятельность (банкротство) - признан­ная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.

Рисунок 1 – Классификация методов диагностики вероятности банкротства

Таблица 1 - Соотнесение стадий финансового состояния и действующих процедур банкротства

Пункт 2 статьи 29 закона определяет, что Правила про­ведения финансового анализа и Правила проверки наличия при­знаков фиктивного и преднамеренного банкротства утверждаются Правительством РФ.

В соответствии с указанной статьей на сегодняшний день дей­ствуют следующие акты:

1. Правила проведения арбитражным управляющим финансо­вого анализа , утвержденные Постановлением Правительства РФ от 25 июня 2003 г. № 367.
2. Постановление Правительства РФ «Об утверждении временных правил проверки арбитражным управляющим наличия признаков фиктивного и преднамеренного банкротства » от 27 декабря 2004 г. № 855.

Для доказательства несостоятельности неплатежеспособного предприятия и возможности восстановления платежеспособнос­ти, ликвидации причин неплатежеспособности следует провести комплексный экономический анализ финансового состояния по данным документам.

Модели, построенные на основе стохастического факторного анализа, к которым принадлежат общеизвестные Z-модели зарубежных и отечественных авторов (Э. Альтмана, Р. Тафлера, Р. Лиса, Фулмера, Г. Тишоу, Спрингейта, Ж. Лего, Чессера, Л. Философова, М.А. Федотовой и В.М. Радионовой, Г.В. Давыдовой и А.Ю. Беликова, Г.В. Савицкой, В.А. Пареной и И.А. Долгалева), основаны на разделении всей совокупности исследуемых организаций путем моделирования классифицирующей функции в виде корреляционной модели на два класса, подлежащие банкротству и способные его избежать .

Наиболее приемлемыми и точными прогнозными моделями на сегодняшний день остаются модели, разработанные на основе многомерного дискриминантного анализа. При этом существует возможность не только оценки вероятности банкротства на текущий момент, но и расчет такой вероятности на перспективу.

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.

Наиболее широкую известность получила модель Эдварда Альтмана, разработанная им в 1968 г. для предприятий, акции которых котировались на фондовом рынке США.

Оригинальная модель имеет вид:

Z = 1,2 · Х 1 + 1,4 ∙ Х 2 + 3,3 · Х 3 + 0,6 · Х 4 + 1,0 · Х 5 ,

где Х 1 = Чистый оборотный капитал/Общие активы;

Х 5 = Выручка (нетто) от продажи/Общие активы.

Таблица 2 – Пограничные значения Z-счета

Оригинальная пятифакторная модель Э. Альтмана обладает высокой предсказательной вероятностью на ближайший год – 85%. Эту модель рекомендуется применять для крупных промышленных предприятий, чьи акции котируются на фондовой бирже.

Усовершенствованная модель имеет вид:

для производственных предприятий –

Z = 0,717 · Х 1 + 0,847 ∙ Х 2 + 3,107 · Х 3 + 0,420 · Х 4 + 0,998 · Х 5 ,

где Х 1 = Чистый оборотный капитал / Общие активы

Х 4 = Капитал и резервы / Общие обязательства;

Х 5 = Выручка (нетто) от продажи / Общие активы.

В зависимости от полученного значения для Z-счета можно судить об угрозе банкротства.

Таблица 3 – Пограничные значения Z-счета

Группа методов, основанных на детерминированном анализе:

1) однокритериальные модели;

2) многокритериальные модели, основанные на методах обратного детерминированного факторного анализа (методах комплексного анализа);

3) методы скоррингового (сравнительного) анализа.

┌──────────────────────────────────────────────┐

│ Модели детерминированного анализа │

└──────────────────────┬───────────────────────┘

┌─────────────────────────────────┼────────────────────────────┐

\│/ \│/ \│/

┌───────┴──────────────────┐┌─────────────┴────────────┐┌──────────────┴─────────────┐

│ Однокритериальные модели ││ Многокритериальные модели││Модели скоррингового анализа│

└┬─────────────────────────┘└┬─────────────────────────┘└┬───────────────────────────┘

│ ┌───────────────────────┐ │ ┌───────────────────────┐ │ ┌─────────────────────────┐

├>│Коэффициент ликвидности│ ├>│Комплексный показатель │ ├>│Методика Д. Дюрана │

│ │перманентный │ │ │Шеремета - Сайфулина │ │ └─────────────────────────┘

│ └───────────────────────┘ │ └───────────────────────┘ │ ┌─────────────────────────┐

│ ┌───────────────────────┐ │ ┌───────────────────────┐ ├>│Методика У. Бивера │

├>│Запас быстрой │ ├>│Метод Credit-men │ │ └─────────────────────────┘

│ │ликвидности в днях │ │ │Дж. Деполяна │ │ ┌─────────────────────────┐

│ └───────────────────────┘ │ └───────────────────────┘ ├>│Методика Г.Ф. Сысоевой │

│ ┌───────────────────────┐ │ ┌───────────────────────┐ │ └─────────────────────────┘

├>│Коэффициент ликвидности│ ├>│Анализ чувствительности│ │ ┌─────────────────────────┐

│ │с учетом банкротства │ │ │(метод Д.А. Ендовицкого│ │ │Методика Л.В. Донцовой │

│ └───────────────────────┘ │ │и М.В. Щербакова) │ ├>│и Н.А. Никифоровой │

│ ┌───────────────────────┐ │ └───────────────────────┘ │ └─────────────────────────┘

├>│Индекс банкротства │ │ ┌───────────────────────┐ │ ┌─────────────────────────┐

│ └───────────────────────┘ │ │Комплексные показатели │ │ │Методика ученых │

│ ┌───────────────────────┐ └>│в сочетании с методами │ └>│Казанского │

│ │Коэффициент │ │экспертных оценок │ │государственного │

├>│долгосрочной │ │(комбинированные) │ │технологического │

│ │платежеспособности │ └──-─────────────────-──┘ │университета │

│ └───────────────────────┘ └─────────────────────────┘

│ ┌───────────────────────┐

│ │Коэффициент степени │

├>│риска банкротства │

│ └───────────────────────┘

│ ┌───────────────────────┐

├>│Коэффициент банкротства│

│ └───────────────────────┘

│ ┌───────────────────────┐

│ │Коэффициент прогноза │

├>│банкротства │

│ └───────────────────────┘

│ ┌───────────────────────┐

│ │Коэффициент соотношения│

└>│кредиторской и │

│дебиторской │

│задолженности │

└───────────────────────┘

Рисунок 2 - Методы диагностики вероятности банкротства на основе детерминированного анализа

Однокритериальные модели позволяют осуществить диагностику вероятности наступления банкротства организации на основе локального параметрического анализа, т.е. построения детерминированной модели в виде одного относительного частного показателя, позволяющего количественно оценить вероятность банкротства организации. Как показало исследование данной системы показателей, все они имеют единый подход к оценке вероятности банкротства, который строится на основе одной характеристики - ликвидности.

В основе детерминированных методов антикризисной диагностики с применением многокритериальных моделей (комплексных показателей) лежит тот факт, что деятельность предприятия представляет собой комплекс взаимосвязанных хозяйственных процессов, зависящих от многочисленных и разнообразных факторов. Расчет интегрального показателя осуществляется с помощью методов обратного детерминированного факторного анализа и предполагает наличие весов значимости частных показателей. Выбор совокупности частных оценочных показателей осуществляется исходя из целей исследования и строится на основе применения двух ограничений: частные показатели должны иметь одинаковую направленность и быть максимально информативными с точки зрения решаемой аналитической задачи.

Д.А. Ендовицким и М.В. Щербаковым рекомендуется проводить анализ чувствительности организации к воздействию факторов риска финансовой несостоятельности. Данная методика основана на расчете финансовой чувствительности по ряду факторов, в качестве которых выступают 10 финансовых коэффициентов. Расчет финансовой чувствительности осуществляется в виде отношения разницы фактического и нормативного значения соответствующего показателя к значению последнего. После этого с учетом установленных нормативных значений коэффициентов осуществляется расчет интегрального коэффициента финансовой чувствительности.

Многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют производить интегральную оценку финансовой устойчи­вости на основе скорингового анализа . Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 1940-х годов. 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.

Применение неформализованных критериев диагностики вероятности банкротства основано на системе качественных характеристик, составляющих основу экспертных оценок. Формирование экспертом требуемой информации осуществляется в результате интуитивно-логического анализа задачи, в ходе которого каждый из экспертов не только моделирует, но и производит сравнительный анализ альтернатив решения. Таким образом, задача эксперта состоит в том, чтобы разместить сопоставляемые альтернативы в определенной последовательности с учетом их экономической значимости. Хорошо известны система качественных характеристик, предложенная В.В. Ковалевым и В.П. Приваловым, рекомендации комитета по обобщению практики аудирования Великобритании, методика Аргенти, а также практика обработки экспертных оценок на базе теории нечетких множеств.

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

К первой группе относятся 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 к их 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.

Во вторую группу входят 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 капитальных вложений и т.д.

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

Характеристика каждой группы методов говорит о многообразии методического содержания каждого из них.

Анализ финансовых результатов деятельности организации

1. Задачи анализа финансовых результатов

2. Анализ состава и динамики прибыли

3. Анализ финансовых результатов от продаж

4. Анализ прочих доходов и расходов

5. Анализ формирования и использования прибыли

Диагностика банкротства является частью политики антикризисного финансового управления, в процессе которой последовательно решаются следующие вопросы:

• o исследуется финансовое состояние предприятия с целью раннего обнаружения признаков его кризисного развития;
• o определяются масштабы кризисного состояния предприятия;
• o изучаются основные факторы, обусловливающие кризисное развитие предприятия.

На основе данных итогового анализа финансово-экономического состояния осуществляется разработка почти всех направлений финансовой политики предприятия и от того, насколько качественно он проведен, зависит эффективность принимаемых управленческих решений. Качество самого финансового анализа зависит от применяемой методики, достоверности данных бухгалтерской отчетности, а также от компетентности лица, принимающего управленческие решения в области финансовой политики.

Устойчивость финансового положения предприятия в значительной степени зависит от целесообразности и правильности вложения финансовых ресурсов в активы. Активы динамичны по природе. В процессе функционирования предприятия и величина активов, и их структура претерпевают серьезные изменения. Наиболее общее представление об имевших место качественных изменениях в структуре средств и их источников, а также о динамике этих изменений можно получить с помощью вертикального и горизонтального анализа отчетности.

С возникновением института банкротства и необходимостью прогнозирования финансовой несостоятельности организаций возникла потребность в разработке методических указаний по проведению анализа финансового состояния организаций.

Распоряжением Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) при Госкомимуществе России от 12 августа 1994 г. № 31 -р были утверждены Методические положения по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса. В настоящее время признание структуры баланса неудовлетворительной не имеет юридических последствий, потому что критерием несостоятельности организации служит ее платежеспособность. Тем не менее анализ структуры баланса весьма полезен для предприятий - он позволяет оценить истинное положение дел.

По вышеупомянутой методике анализ и оценку структуры баланса проводят на основании коэффициента текущей ликвидности и коэффициента обеспеченности собственными средствами. Структуру баланса предприятия можно считать неудовлетворительной, а предприятие - неплатежеспособным, если выполняется одно из следующих условий:

1) коэффициент текущей ликвидности на конец отчетного периода имеет значение менее 2.

2) коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами - менее 0,1.

При неудовлетворительной структуре баланса для проверки реальной возможности предприятия восстановить свою платежеспособность рассчитывается также коэффициент утраты (восстановления) платежеспособности (Квут) но формуле

где КТЛк, КТ1н - коэффициенты текущей ликвидности на конец и начало отчетного периода соответственно; Г - продолжительность отчетного периода; У - период восстановления (утраты) платежеспособности.

У = 6 мес. при расчете коэффициента восстановления платежеспособности, 3 мес. - при расчете коэффициента утраты платежеспособности.

Если коэффициент восстановления меньше единицы, то у предприятия в ближайшие шесть месяцев нет реальной возможности восстановить платежеспособность при неизменных условиях деятельности. Значение коэффициента восстановления больше единицы свидетельствует о наличии у предприятия реальной возможности восстановить свою платежеспособность.

При удовлетворительной структуре баланса (коэффициент текущей ликвидности больше 2 и коэффициент обеспеченности собственными средствами больше 0,1) для проверки устойчивости финансового положения рассчитывается коэффициент утраты платежеспособности на срок 3 мес. Коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности можно использовать в качестве ориентира при прогнозировании банкротства.

Финансовый анализ можно проводить, используя Методические указания по проведению анализа финансового состояния организаций (приказ ФСФО России от 23 января 2001 г. № 16). В данной методике используются показатели, характеризующие различные аспекты деятельности организации, а именно:

• o общие показатели - среднемесячная выручка, доля денежных средств в выручке, среднесписочная численность работников;
• o показатели платежеспособности и финансовой устойчивости - степень платежеспособности общая, коэффициент задолженности по кредитам банков и займам, коэффициент задолженности другим организациям, коэффициент задолженности фискальной системе, коэффициент внутреннего долга, степень платежеспособности по текущим обязательствам, коэффициент покрытия текущих обязательств оборотными активами, собственный капитал в обороте, доля собственного капитала в оборотных средствах (коэффициент обеспеченности собственными средствами), коэффициент автономии (финансовой независимости);
• o показатели эффективности использования оборотного капитала (деловой активности), доходности и финансового результата (рентабельности) - коэффициент обеспеченности оборотными средствами, коэффициент оборотных средств в производстве, коэффициент оборотных средств в расчетах, рентабельность оборотного капитала, рентабельность продаж, среднемесячная выработка на одного работника;
• o показатели эффективности использования внеоборотного капитала и инвестиционной активности организации - эффективность внеоборотного капитала (фондоотдача), коэффициент инвестиционной активности;
• o показатели исполнения обязательств перед бюджетом и государственными внебюджетными фондами - коэффициенты исполнения текущих обязательств перед бюджетами соответствующих уровней, коэффициент исполнения текущих обязательств перед государственными внебюджетными фондами, коэффициент исполнения текущих обязательств перед Пенсионным фондом России.

В отличие от первой методики здесь не предлагались критериальные значения показателей, но давалась целостная методика анализа финансового состояния организации. Отсутствие критериальных значений показателей значительно усложняет процедуру принятия решений, потому что при написании заключения по финансовому анализу появляется возможность интерпретации того или иного значения показателя, а также манипуляции выбором последующей процедуры банкротства.

Наиболее важный в данной методике показатель - степень платежеспособности по текущим обязательствам.

Для арбитражных управляющих постановлением Правительства РФ от 25 июня 2003 г. № 367 утверждены Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа. При проведении финансового анализа изучается не только бухгалтерская и налоговая отчетность, но и широкий круг внутренней информации.

В данной методике используются скорректированные исходные данные, которые наиболее полно отражают расчет соответствующего показателя исходя из цели анализа финансового состояния несостоятельного хозяйствующего субъекта. Анализ показателей проводится ежеквартально на протяжении не менее чем двухлетнего периода. Для оценки финансового состояния организации приводятся традиционные показатели, характеризующие платежеспособность, финансовую устойчивость, деловую активность. Оценка деловой активности ограничивается анализом показателей рентабельности активов и продаж, коэффициенты оборачиваемости различных групп оборотных активов не рассчитываются. Это не позволяет объективно оценить характер изменений в деловой активности организации, ее стратегии.

Арбитражный управляющий анализирует хозяйственную, инвестиционную и финансовую деятельность должника, его положение на товарных и иных рынках, оценивает активы и пассивы должника, анализирует возможности его безубыточной деятельности.

Методика, определенная Правилами проведения арбитражным управляющим финансового анализа, наиболее полно соответствует основным требованиям, предъявляемым к порядку проведения анализа финансового состояния несостоятельных организаций, делает результаты оценки более корректными и объективными.

Заметим, что в практике оценки финансовой несостоятельности отечественных организаций нередко применяются зарубежные методики. Чаще всего для оценки вероятности банкротства организации используются предложенные американским экономистом проф. Э. Альтманом 2-модели.

Самой простой из этих моделей является двухфакторная 2-модель. Для нее выбираются всего два основных показателя: коэффициент покрытия (характеризует ликвидность) и коэффициент финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчивость). Па основе анализа показателей по 19 организациям были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Модель выглядит следующим образом:

где Z - итоговый показатель вероятности банкротства; Кп - коэффициент покрытия (отношение текущих активов к текущим обязательствам); К|и - коэффициент финансовой зависимости (отношение заемных средств к валюте баланса).

Для организаций, у которых Z= О, вероятность банкротства равна 50%. Если Z > 0, то вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения значения Z. Если Z< 0, то вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом значения Z.

Пятифакторная Z-модель Э. Альтмана имеет вид

где Z - интегральный показатель уровня угрозы банкротства; Х] - отношение оборотного капитала к сумме всех активов предприятия (он показывает степень ликвидности активов); Х2 - уровень рентабельности активов или всего используемого капитала, представляющий собой отношение нераспределенной прибыли к средней сумме используемых активов или всего капитала (он показывает уровень генерирования прибыли предприятия); Х3 - уровень доходности активов (или всего используемого капитала). Этот показатель представляет собой отношение чистого дохода (валового дохода за минусом налоговых платежей, входящих в цену продукции) к средней сумме используемых активов или всего капитала (он показывает в какой степени доходы предприятия достаточны для возмещения текущих затрат и формирования пробыли); Х/х - коэффициент отношения суммы собственного капитала к заемному. В зарубежной практике собственный капитал оценивается обычно не по балансовой, а по рыночной стоимости (рыночной стоимости акций предприятия); ХГі - оборачиваемость активов или капитала, представляющая собой отношение объема продажи продукции к средней стоимости активов или всего используемого капитала. В сочетании с показателем Х2 он представляет собой мультипликатор формирования прибыли в процессе использования капитала предприятия.

Уровень угрозы банкротства предприятия в модели Альтмана оценивается по следующей шкале (табл. 7.2).

Таблица 7.2.

Пятифакторная 2-модель, разработанная Э. Альтманом со своими коллегами, позволяет прогнозировать банкротство в пределах пяти лет с точностью до 70% и включает следующие показатели: рентабельность активов, изменчивость (динамику) прибыли, коэффициент покрытия процентов по кредитам, кумулятивную прибыльность, коэффициент покрытия (ликвидности), коэффициент автономии, совокупные активы. Достоинство этой модели заключается в максимальной точности, однако ее применение затруднено из-за недостатка информации (требуются данные аналитического учета, которых нет у внешних пользователей).

Известны также модели Бивера, Таффлера и Лиса.

Система показателей финансового аналитика У. Бивера, предложенная для оценки финансового состояния с целью диагностики банкротства, включает пять факторов (табл. 7.3).

Таблица 7.3.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель Я):

где К, - отношение оборотного капитала к сумме активов; К2 - отношение прибыли к собственному капиталу; К3 -отношение выручки от реализации к сумме активов; К4 - отношение чистой прибыли к интегральным затратам.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением К определяется как показано в табл. 7.4.

Таблица 7.4. Прогноз риска банкротства предприятия по модели R

Сам факт наличия многочисленных подходов к оценке банкротства подтверждает целесообразность острого внимания к данной теме. Характеристика методов свидетельствует о многообразии целей применения каждого и, естественно, о необходимости применения ситуационного подхода к выбору метода. Следует также отметить, что ни одна из этих моделей не является универсальной, тем паче не учитывает специфики российской экономики.