Антикризисное управление. 34

В зарубежной экономической  литературе предлагается большое количество всевозможных методик и математических моделей диагностики вероятности  наступления банкротства организаций. Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования  банкротства в отечественных  условиях не принесли достаточно точных результатов. В связи с отсутствием  статистики банкротств предприятий  по причине молодости института  банкротства в нашей стране затруднены собственные разработки, основанные на реалиях нашей экономики и  направленные на достоверное прогнозирование  возможного банкротства. Поэтому были предложены различные способы адаптации  «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям.

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик  и математических моделей диагностики  вероятности наступления банкротства  организаций.

Первые исследования аналитических коэффициентов для  предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США еще в  начале 30-х гг. XX в. В современной  практике финансово-хозяйственной  деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и  У. Бивером.

Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных  моделей прогнозирования банкротства  в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. В связи  с этим были предложены различные  способы адаптации «импортных»  моделей к российским хозяйственным  условиям, в частности «Z-счета» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. Новые методики диагностики  возможного банкротства, предназначенные  для отечественных предприятий, были разработаны О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым. Кроме  того, 25 июня 2003 г. было принято постановление  правительства Российской Федерации  «Правила проведения арбитражным управляющим  финансового анализа» № 367, в котором  установлена официальная система  критериев для оценки неплатежеспособности организаций.

Наиболее простой  из методик диагностики банкротства  является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается  всего два показателя: коэффициент  текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах. На основе статистической обработки  данных по выборке фирм в странах  с рыночной экономикой были выявлены весовые коэффициенты для каждого  из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом:

X = –0,3877 – 1,0736 х Коэффициент текущей ликвидности + 0,0579 х Доля заемных средств в пассивах.

Таблица 1

Степень вероятности  банкротства по двухфакторной математической модели

Рассмотрим применение двухфакторной математической модели на ДООО «Завод крупных панелей».

Таблица 2

Показатели двухфакторной  математической модели ДООО «Завод крупных  панелей»

Из таблицы 2 следует, что в соответствии с двухфакторной  математической моделью для ДООО «Завод крупных панелей» вероятность  банкротства за анализируемый период очень мала. Однако известно, что  ДООО «Завод крупных панелей» находится  на грани банкротства. Это означает, что двухфакторная математическая модель не приемлема для данного  предприятия.

Применение данной модели для российских условий было исследовано также в работах  М.А. Федотовой, которая считает, что  весовые коэффициенты следует скорректировать  применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной  модели увеличится, если добавить к  ней третий показатель — рентабельность активов. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства  и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится  в безопасных границах и уровень  рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства  крайне незначительная. Однако новые  весовые коэффициенты для отечественных  предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в  России не были определены.

В ходе практического  применения этих критериев был выявлен  ряд недостатков вышеуказанной  системы.

Наиболее точными  в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования  банкротства, которые обычно состоят  из пяти—семи финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций  для оценки вероятности банкротства  наиболее часто используется упомянутый ранее «Z-счет» Э. Альтмана (индекс кредитоспособности), который представляет собой пятифакторную модель, построенную  по данным успешно действующих и  обанкротившихся промышленных предприятий  США.

Этот метод предложен  в 1968 г. известным западным экономистом  Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis — MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса  Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась  в период между 1946 и 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 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.

Итоговый коэффициент  вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими  методами. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид

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

где К1 — доля чистого  оборотного капитала в активах; 
К2 — отношение накопленной прибыли к активам; 
К3 — рентабельность активов; 
К4 — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заемным средствам; 
К5 — оборачиваемость активов.

Используем модель «Z-счет» Э. Альтмана для прогнозирования  банкротства ДООО «Завод крупных  панелей».

Таблица 3

Показатели модели «Z-счет» Э. Альтмана для прогнозирования  банкротства ДООО «Завод крупных  панелей»

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может  принимать значения в пределах [–14, +22]. В зависимости от значения «Z-счета» по определенной шкале производится оценка вероятности наступления  банкротства в течение двух лет: 
если Z <1 ,81, то вероятность банкротства очень велика; 
если 1,81 < Z < 2,675, то вероятность банкротства средняя; 
если Z = 2,675, то вероятность банкротства равна 0,5; 
если 2,675 < Z < 2,99, то вероятность банкротства невелика; 
если Z > 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

Итоговый показатель — «показатель Z» Альтмана является результатом дискриминантной функции. Очевидно, что «более здоровыми» являются компании, у которых больше «число Z». Профессор Альтман установил, что предприятия, у которых «показатель Z» превышал 2,99, отличались финансовой стабильностью, и в дальнейшем в  их деятельности каких-либо осложнений не наблюдалось. Фирмы, у которых  данный показатель был меньше 1,81 (разумеется, включая и отрицательные числа), рано или поздно приходили к банкротству. Лишь незначительная группа подобных фирм выжила. Для предприятий с  «показателем Z» между 1,81 и 2,99 невозможно было составить четкий и убедительный прогноз. Следовательно, из таблицы 3 видно, что на начало исследуемого периода  вероятность банкротства ДООО «Завод крупных панелей» была велика, а  на конец периода — ничтожна.

При этом Z-коэффициент  имеет общий серьезный недостаток — по существу, его можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

В 1983 г. Альтман получил  модифицированный вариант своей  формулы для компаний, акции которых  не котировались на бирже:

R = 8,38 х Х1 + Х2 + 0,054 х Х3 + 0,63 х Х4

(здесь Х4 —  балансовая, а не рыночная стоимость  акций).

Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных. Однако при внимательном его изучении видно, что он составлен некорректно: Х1 связан с кризисом управления, Х4 характеризует наступление финансового  кризиса, в то время как остальные  — экономического. С точки зрения системного подхода данный показатель не имеет права на существование.

Вообще, согласно этой формуле предприятия с рентабельностью  выше некоторой границы становятся полностью «непотопляемыми». В российских условиях рентабельность отдельного предприятия  в значительной мере подвергается опасности  внешних колебаний. По-видимому, эта  формула в наших условиях должна иметь менее высокие параметры  при различных показателях рентабельности.

Преимуществом методов, подобных модели Альтмана, является высокая  вероятность, с которой предсказывается  банкротство приблизительно за два  года до фактического объявления конкурса, недостатком — уменьшение статистической надежности результатов при составлении прогнозов относительно отдаленного будущего.

Первым финансовым аналитиком, использовавшим статистические приемы в сочетании с финансовыми  коэффициентами для прогнозирования  вероятного банкротства предприятия, был В.Х.Бивер (W.Н. Beaver). У. Бивер предложил  пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия  с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы:

Аналитик изучал проблемы фирм, связанные с неспособностью выполнять свои финансовые обязательства (или сложностями с погашением задолженности в установленные  сроки). У. Бивер создал базу данных, которую использовал потом в  своей модели для статистического  тестирования надежности 30 финансовых коэффициентов. Среднее значение данных показателей у фирм, не имевших  финансовых проблем, сравнивалось с  величиной показателей у компаний, которые позже обанкротились.

Среднее значение рассматриваемого коэффициента у фирм, которые позже  обанкротились, отличается от величины того же самого показателя у преуспевающих  предприятий, сохранивших способность  платить по своим краткосрочным  обязательствам. Среднее значение данного  коэффициента у обанкротившихся  через пять лет фирм равно приблизительно 0,20, в то время как у «успешных» фирм оно достигает почти 0,45. Более  того, в компаниях-банкротах этот показатель уменьшается с довольно высокой скоростью: за пять лет до краха он составляет в среднем 0,20; за два года до банкротства коэффициент  имеет уже умеренно отрицательное  значение, которое в течение года уменьшается до –0,18. В то же самое  время у платежеспособных компаний названный коэффициент практически  не изменился, его уровень постоянно  превышал 0,40.

В таблице 4 представлена оценка риска потери платежеспособности по определенной шкале в зависимости  от значения коэффициента У. Бивера (N).

Таблица 4

Степень риска потери платежеспособности по критерию У. Бивера

Проанализируем  исследуемое предприятие по пятифакторной  системе У. Бивера.

Таблица 5

Показатели коэффициента У. Бивера ДООО «Завод крупных панелей»

Из таблицы 5 видно, что степень риска потери платежеспособности ДООО «Завод крупных панелей» в течение  исследуемого периода изменялась с  высокой до средней.

Таким образом, пятифакторная  система У. Бивера для оценки финансового  состояния исследуемого предприятия  с целью диагностики банкротства  и модель «Z-счет» Э. Альтмана наиболее приемлемы, нежели двухфакторная математическая модель. Однако «импортные» модели Э. Альтмана и У. Бивера содержат значения весовых коэффициентов и пороговых  значений комплексных и частных  показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных 60—70-х годов  прошлого века. В связи с этим они не соответствуют современной  специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе  бухгалтерского учета и налогового законодательства и т.д.

Зарубежные методики по оценке вероятности наступления  кризиса предприятия не всегда приемлемы  для российских организаций, поскольку  в них используются коэффициенты-константы, рассчитанные в соответствии с иными  условиями кредитования предприятий, налогообложения и т.д.

Практика показывает, что в отдельных случаях можно  использовать модель Коннана—Гольдера, которая описывает вероятность  наступления кризисной ситуации (банкротства) для различных значений индекса KG:

KG = –0,16 х x1 – 0,22 х х2 + 0,87 х x3 – 0,10 х x4 – 0,24 х x5,

где x1 — доля быстрореализуемых ликвидных средств (денежные средства + краткосрочные финансовые вложения + краткосрочная дебиторская задолженность) в активах; 
x2 — доля долгосрочных источников финансирования в пассивах; 
x3 — отношение финансовых расходов (уплаченные проценты по заемным средствам + налог на прибыль) к нетто-выручке от продажи; 
x4 — доля расходов на персонал в валовой прибыли; 
x5 — соотношение накопленной прибыли и заемного капитала.

В таблице 6 представлена вероятность банкротства по модели Коннана—Гольдера.

Таблица 6

Вероятность банкротства  по модели Коннана—Гольдера

Подставив данные из бухгалтерского баланса можно условно  определить вероятность банкротства  по индексу Коннана—Гольдера.

Отсутствие в  России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет  скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых  значений с учетом российских экономических  условий, а определение данных коэффициентов  экспертным путем, с нашей точки  зрения, не обеспечивает их достаточной  точности.

Учеными Казанского государственного технологического университета была разработана корректировка  методик предсказания банкротства  с учетом специфики отраслей. Они  предлагают деление всех предприятий  по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с  классификацией оборотных активов  по степени их ликвидности.

Особенности формирования оборотных средств в нашей  стране не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов  платежеспособности (ликвидности и  финансовой устойчивости), применяемых  в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней  может опираться лишь на средние  величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических  данных однородных предприятий (одной  отрасли).

Распределение предприятий  по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:

Поскольку, с одной  стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные  показатели ликвидности, а с другой — специфика отраслей предполагает использование для каждой из них  своих критериальных уровней  даже по одинаковым показателям, учеными  Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные  значения показателей отдельно для  каждой из таких отраслей, как:

В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой  занимает наибольший удельный вес.

Значения критериальных  показателей для распределения  предприятий промышленности по классам  кредитоспособности приведены в  таблице 7.

Таблица 7

Значение критериальных  показателей для распределения  промышленности по классам кредитоспособности

Российские ученые Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предприняли  попытку адаптировать модель «Z-счет»  Э. Альтмана к российским условиям. Они предложили использовать для  оценки финансового состояния предприятий  рейтинговое число:

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

где Ко — коэффициент  обеспеченности собственными средствами; 
Ктл — коэффициент текущей ликвидности; 
Ки — коэффициент оборачиваемости активов; 
Км — коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции); 
Кпр — рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным  нормативным уровням рейтинговое  число будет равно единице  и организация будет имеет  удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий  с рейтинговым числом менее единицы  характеризуется как неудовлетворительное.

Анализ показателей  коэффициента прогнозирования банкротства  Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова (табл. 8) показал, что финансовое состояние  ДООО «Завод крупных панелей» характеризуется  как неудовлетворительное.

Таблица 8

Показатели коэффициента прогнозирования банкротства Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова на ДООО «Завод крупных панелей»

Модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова является наиболее точной из всех представленных моделей, однако небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового  показателя («рейтингового числа») на:

R1 = (0,2 –  0,1) х 2 = 0,2 пункта.

К такому же результату приводит и значительное изменение  коэффициента текущей ликвидности  от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные  предприятия:

R2 = (2 –  0) х 0,1 = 0,2 пункта.

Анализ существующих методик диагностики кризиса  показал, что в отечественных  организациях их применение малоэффективно ввиду следующих причин:

1)  Практически все методики позволяют проводить диагностику только на стадиях острого и хронического кризисов и не учитывают необходимость диагностики и распознавания кризиса на стадии скрытого кризиса.

2)  Зарубежные методики диагностики имеют значения весовых коэффициентов, рассчитанных на основе западных аналитических данных, которые не соответствуют современным экономическим условиям в России.

3)  Отсутствие в России статистических данных по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методики, изложенные выше, с учетом российских условий, а весовые коэффициенты, определенные экспертным путем (как, например, в моделях О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллина), не обеспечивают достаточно точных прогнозов.

4)  В зарубежных методиках не учитывается ряд важных для российской экономики показателей, например, доля денежной составляющей в выручке.

5)  Практически все перечисленные модели не учитывают динамики изменения вычисляемых показателей.

6)  Описанные выше качественные модели носят субъективный характер, результаты диагностики, полученные в процессе их применения, носят рекомендательный характер.