Модель О.П.Зайцевой для оценки риска банкротства предприятия

     Модель  О.П.Зайцевой для  оценки риска банкротства  предприятия

     Модель  О.П. Зайцевой для оценки риска банкротства  предприятия имеет вид: 

     К = 0,25Х1 + 0,1Х2 + 0,2Х3 + 0,25Х4+ 0,1Х5 + 0,1Х6 

     где, Х1 = Куп - коэффициент убыточности  предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;

     Х2 = Кз - коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности;

     Х3 = Кс - показатель соотношения краткосрочных  обязательств и наиболее ликвидных  активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;

     Х4 = Кур - убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого  убытка к объёму реализации этой продукции;

     Х5 = Кфл - коэффициент финансового левериджа (финансового риска) - отношение заемного капитала (долгосрочные и краткосрочные обязательства) к собственным источникам финансирования;

     Х6 = Кзаг - коэффициент загрузки активов  как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов – отношение  общей величины активов предприятия (валюты баланса) к выручке.

     Для определения вероятности банкротства  необходимо сравнить фактическое значение Кфакт с нормативным значением (Кn), которое рассчитывается по формуле:

     Кn = 0,25 * 0 + 0,1 * 1 + 0,2 * 7 + 0,25 * 0 + 0,1 * 0,7 + 0,1 * Х6прошлого года

     Если  фактический коэффициент больше нормативного Кфакт > Кn, то крайне высока вероятность наступления банкротства предприятия, а если меньше - то вероятность банкротства незначительна. 

• В зарубежных странах для оценки риска банкротства  и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Бивера, Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

     Следует отметить, что использование таких  моделей требует больших предосторожностей. Тестирование различных 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.

     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.

     Одной из таких моделей является 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: 
 

     Характеристика  моделей Давыдовой-Беликова и Сайфулина-Кадыкова 

     1. Модель диагностики  банкротства Давыдовой  - Беликова имеет  вид:

     Z = 8,38*х1 + 1,0*х2 + 0,054*х3 + 0,63*х4,

     где х1 = - показывает долю мобильных активов в общей величине имущества предприятия;

     х2 = - показывает удельный вес прибыли  в общей сумме собственных  источников финансирования;

     х3 - - отношение выручки, полученной предприятием к среднегодовой величине его  имущества;

     х4 - - доля чистой прибыли в себестоимости реализованных товаров, работ, услуг предприятия.

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

     0<Z<0,18 - высокая степень банкротства  60-80%;

     0,18<Z<0,32 - средняя степень банкротства 35-50%;

     0,32<Z<0,42 - низкая степень банкротства  15-20%;

     Z > 0,42 min степень банкротства 10%. 

     Одной из немногих отечественных моделей, призванных оценить вероятность  наступления банкротства является R-модель, разработанная в Иркутской государственной экономической академии. Данная модель, по замыслу авторов, должна была обеспечить более высокую точность прогноза банкротства предприятия, так как по определению (модель все-таки российская) лишена недостатков присущих иностранным разработкам. Формула расчета модели ИГЭА имеет вид:

     R = 8,38 X1 + X2 + 0,054 X3 + 0,63 X4

     где

     X1 - чистый оборотный (работающий) капитал  / активы;

     X2 - чистая прибыль / собственный  капитал;

     X3 - чистый доход / валюта баланса;

     X4 - чистая прибыль / суммарные затраты.

     Если R меньше 0 - вероятность банкротства: Максимальная (90%-100%).

     Если R 0 – 0,18 - вероятность банкротства: Высокая (60%-80%).

     Если R 0,18 – 0,32 - вероятность банкротства: Средняя (35%-50%).

     Если R 0,32 – 0,42 - вероятность банкротства: Низкая (15%-20%).

     Если R Больше 0,42 - вероятность банкротства: Минимальная (до 10%). 

     По  результатам практического его  применения появилась информация о  том, что значение R во многих случаях  не коррелирует с результатами, полученными  при помощи других методов и моделей. К примеру, при расчете по модели R-счета получаются значения, говорящие о наилучшем состоянии анализируемого предприятия, а все прочие методики дают далеко не столь утешительный результат. Возникает ощущение, что эта методика годится для прогнозирования кризисной ситуации, когда уже заметны очевидные ее признаки, а не заранее, еще до появления таковых.

     2. Модель диагностики  банкротства Сайфулина-Кадыкова  имеет вид:

     Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового  состояния предприятий рейтинговое число [1]:

     R = 2К0 + 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 имеет  удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.Если R<1, то предприятие имеет неудовлетворительное финансовое состояние; R 1 - финансовое состояние удовлетворительное. 

     Интегральная  оценка финансовой устойчивости

     Методика  кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном  в начале 40-х годов. Сущность этой методики - классификация предприятий  по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок. Простая скоринговая модель представлена в нижеприведенной таблице: 

     Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности: Определив значения коэффициентов можно определить сумму баллов, на основании которой определяются границы классов финансовой устойчивости:

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

     2 класс - предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматривающиеся как рискованные;

     3 класс - проблемные организации;

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

     5 класс - компании высочайшего  риска, практически несостоятельные. 
 
 

     Модели  прогнозирования  банкротства А.В. Колышкина

     Одной из последних методик прогнозирования  банкротства с использованием метода рейтинговой оценки являются модели А.В. Колышкина. Модели автора имеют отличные от других аналитических моделей принципы построения: А.В. Колышкин отобрал показатели, наиболее часто встречающиеся в моделях других исследователей, и, исходя из этого, придал им вес. В результате были получены три статистические модели прогнозирования банкротства. В общем виде модели выглядят следующим образом: 

     Модель  № 1 = 0.47К1 + 0.14К2 + 0.39К3

     Модель  № 2 = 0.61К4 + 0.39К5

     Модель  № 3 = 0.49К4 + 0.12К2 + 0.19К6 + 0.19К3

     где К1 – рабочий капитал к активам; К2 – рентабельность собственного капитала; К3 – денежный поток к задолженности; К4 – коэффициент покрытия; К5 – рентабельность активов; К6 – рентабельность продаж. 

     Критические показатели рассматриваемых моделей

     Несомненным достоинством рейтинговых моделей является простота. Вместе с тем, методы определения весовых значений показателей далеко не всегда обеспечивают необходимую точность. Анализ данных моделей на основании данных рассматриваемых предприятий показал, что наименьшую ошибку имеет модель №3. 

     Модель  Фулмера классификации  банкротства

     Модель  Фулмера классификации банкротства  была создана на основании обработки  данных 60 ти предприятий: 30 потерпевших  крах и 30 нормально работающих - со средним  годовым оборотом в 455 тысяч американских долларов. Первоначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, окончательный использует всего 9. Модель Фулмера использует большое количество факторов, поэтому и при обстоятельствах, отличных от оригинальных, более стабильнее, чем другие методики. Кроме того, модель учитывает и размер фирмы, что, наверное, справедливо как в Америке, так и в любой другой стране с рыночной экономикой. 

     Модель  с одинаковой надежностью определяет как банкротов, так и платежеспособные фирмы. При этом Х7 корректнее определять в пересчете элементов актива в тысячи долларов США на дату составления анализируемого отчета. Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели на год вперёд - 98 %, на два года - 81 %. 

     Прогнозная  модель платежеспособности Спрингейта

     Гордоном  Л. В. Спрингейтом (Gordon LV Springate) в 1978 года, на основании модели Альтмана и пошагового дискриминантного анализа была разработана модель прогнозирования вероятности банкротства предприятия.

     В процессе разработки модели из 19 финансовых коэффициентов, считавшимися лучшими, Спрингейтом было отобрано четыре коэффициента, на основании которых была построена модель Спрингейта. Оценка вероятности банкротства по модели Спрингейта производится по формуле:

     где Х1 = Оборотный капитал / Баланс; Х2 = (Прибыль до налогообложения + Проценты к уплате) / Баланс; Х3 = Прибыль до налогообложения / Краткосрочные обязательства; Х4 = Выручка (нетто) от реализации / Баланс

     Расчет  показателей по бухгалтерскому балансу:

     Х1 = стр. 290 / 300 ф.1

     Х2 = стр. 140 ф.2 + проценты к уплате / 300 ф.1

     Х3 = стр. 140 ф.2 / стр. 690 ф.1

     Х4 = стр. 010 ф.2 / стр. 300 ф.1)

     При Z < 0,862 компания является потенциальным  банкротом.

     В процессе тестирования модели Спрингейта на основании данных 40 компаний была достигнута 92,5% точность предсказания неплатежеспособности на год вперёд. 

     Прогнозирование вероятности банкротства  на основе модели Тафлера

     В 1977 г. британские ученые Р. Тафлер и  Г. Тишоу апробировали подход Альтмана на данных 80 британских компаний и построили  четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов. Данная модель рекомендуется для анализа как модель, учитывающая современные тенденции бизнеса и влияние перспективных технологий на структуру финансовых показателей, формула расчета имеет вид:

     Z = 0,53X1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16X4

     где

     Х1 = стр. 050 ф. 2 / стр. 690 ф. 1;

     Х2 = стр. 290 ф. 1 / стр. 590 + 690 ф. 1;

     Х3 = стр. 690 ф. 1 / стр. 300 ф. 1;

       Х4 = стр. 010 ф. 2 / стр. 300 ф. 1.

     При Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 высокая.

     Отметим, что в уравнении Р. Таффлера и  Г. Тишоу переменная X1 играет доминирующую роль, а различительная прогностическая  способность модели ниже по сравнению  с Z-счетом Альтмана, в результате чего незначительные колебания экономической  обстановки и возможные ошибки в исходных данных, в вычислении финансовых коэффициентов и всего индекса могут приводить к ошибочным выводам. 

     Прогнозирование вероятности банкротства  на основе модели Бивера

     Известный финансовый аналитик Уильям Бивер предложил  свою систему показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью определения вероятности банкротства - пятифакторную модель, содержащую следующие индикаторы:

     - рентабельность активов;

     - удельный вес заёмных средств  в пассивах;

     - коэффициент текущей ликвидности;

     - доля чистого оборотного капитала  в активах;

     - коэффициент Бивера (отношение суммы  чистой прибыли и амортизации  к заёмным средствам). 

     Система показателей У. Бивера для диагностики  банкротства Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.  

     Модель У. Бивера диагностики банкротства  

     Метод credit-men, оценки финансовой ситуации на предприятии

     Французским экономистом Ж. Депаляном было доказано, что финансовая ситуация предприятия  может достаточно адекватно характеризоваться 5 показателями, данный метод получил название метод credit-men. Формула расчета имеет вид:

     N = 25R1 + 25R2 + 10R3 + 20R4 + 20R5

     где, R1 - Коэффициент быстрой ликвидности; R2 - Коэффициент кредитоспособности; R3 - Коэффициент иммобилизации собственного капитала; R4 - Коэффициент оборачиваемости запасов; R5 - Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности.

     Метод credit-men, формулы расчета показателей  по бухгалтерскому балансу:

     R1 = (стр. 230 + 240 + 260) / стр. 620 ф.№1;

     R2 = стр. 490 / (стр. 590 + 690) ф. №1;

     R3 = стр. 490 / стр. 190 ф.№1;

     R4 = стр. 020 ф.№2 / стр. 210 ф.№1;

     R5 = (стр. 010 ф. № 2) / (стр. 240 + 230 ф. №1).

     Для каждого показателя определяют его  нормативную величину, который сравнивают с показателем изучаемого предприятия:

     Ri = Фактическое значение коэффициента/Нормативное (рекомендуемое) значение

     Если N=100, то финансовая ситуация предприятия  нормальная, если N>100, то ситуация хорошая, если N<100, то ситуация на предприятии  вызывает беспокойство. 

     Трехфакторная модель Лего (CA - Score)

     В 1987 году, используя метод дискриминантного анализа, под руководством Ж. Лего была разработана трехфакторная модель, имеющая вид:

     Z = 4,5913А + 4,5080B + 0,3936С – 2,7616

     где,

     A = Акционерный капитал / Всего  активов

     B = (Прибыль до налогообложения  + чрезвычайные расходы + финансовые расходы) / Всего активов

     C = Объем продаж за два года / Всего активов за два периода

     При Z < -0,3 предприятие классифицируется как несостоятельное, с высокой  степенью вероятности наступления  банкротства.

     При разработке модели оценки вероятности банкротства были проанализированы итоги работы более 170 промышленных предприятий г. Квебека со среднегодовой выручкой не более 20 млн. долларов по 30 параметрам. Точность оценки вероятности банкротства данной модели не высока и составляет 83%. Еще одним недостатком модели является то, что она может быть применена только для оценки состоятельности промышленных предприятий. 

     Коэффициент Чессера позволяет оценить не только вероятность риска банкротства,но и вероятность невыполнения обязательств по погашению задолженности по кредитам.

     Чем ближе значение данного показателя к нулю, тем устойчивее финансовое состояние

     анализируемого  предприятия.

     Расчет  коэффициента Чессера осуществляется по формуле: 

       (3.9)

     где е – основание натурального логарифма (2,718281828)

     у = -2,0434 - 5,24Х1+ 0,0053 Х2 - 6,6507 Х3+ 4,4009 Х4 - 0,0791 Х5 - 0,102 Х6

     Х1 = (Денежные средства и лекгореализуемые ценные бумаги) / Активы

     Х2 = Выручка / (Денежные средства и лекгореализуемые ценные бумаги)

     Х3 = Доходы / Активы

     Х4 = Заемный капитал / Активы

     Х5 = Собственный капитал / Чистые активы

     Х6 = Оборотные средства / Выручка

     Финансовое  положение предприятия считается  удовлетворительным, если значение коэффициента составляет менее 0,5. 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Комплексная модель оценки риска  банкротства 

       Г.А. Хайдаршина,

       главный специалист «Газпромбанка» 

     Мировой финансовый кризис и его следствие  — нестабильность на финансовых рынках — вызвали резкое увеличение числа  банкротств предприятий на фоне замедления и даже падения экономического роста. В связи с этим для обеспечения стабильного функционирования предприятия в условиях сложной макроэкономической ситуации необходимо не только осуществлять анализ текущего его финансового состояния, но и проводить раннюю диагностику на предмет возможного банкротства в будущем. Это обуславливает высокую актуальность разработки эффективной модели оценки риска банкротства, которая позволила бы своевременно прогнозировать кризисные ситуации на российских предприятиях.

     Как показывают результаты специально проведенного исследования, использование зарубежных методов оценки риска банкротства на отечественных предприятиях нe является эффективным, что, на наш взгляд, обусловлено следующими основными причинами:

     различиями  в исходных данных, используемых для  построения моделей. Зарубежные модели были построены на основе выборки иностранных предприятий с нормативными параметрами структуры баланса и эффективности деятельности, отличными от российских;

     различиями  в макроэкономической ситуации. Вследствие значительной неравномерности уровня экономического развития стран в мировом масштабе коэффициенты моделей оценки риска банкротства разработанных для предприятий стран с развитой рыночной экономикой, не применимы для стран с переходной экономикой;

     мультиколлинеарностью факторов. В ходе исследования были выявлены случаи мультиколлинерности факторов, вызывавшей искажения оценок коэффициентов моделей;

     не  учитывается отраслевая специфика  деятельности предприятий. Большинство  зарубежных моделей изначально разрабатывались  как «универсальные», т.е. применимые для предприятий любых отраслевых сегментов. Вместе с тем, оптимальные значения ключевых показателей финансового состояния значительно варьируются для предприятий различных отраслей.

     С учетом преимуществ и недостатков  подходов к оценке риска банкротства, используемых как в зарубежной, так и в российской практике финансового менеджмента, была разработана комплексная модель оценки риска банкротства предприятия, построение которой предполагало последовательную реализацию ряда этапов.

     На  первом этапе, представляющем собой формирование обучающих статистических выборок российских предприятий (банкроты-небанкроты) и массивов данных в ретроспективном периоде, был сформирован массив данных из 48 показателей, характеризующих различные аспекты деятельности предприятия, а также макроэкономическую ситуацию в России.

     Второй  этап — отбор на основе факторного анализа (с предварительным анализом на мультиколлинеарность) индикаторов, обуславливающих наибольший вклад  в дисперсию результирующего  показателя, характеризующего факт банкротства предприятия.

     Формирование  с использованием iogit-регрессии на основе показателей, отобранных с помощью  указанных выше процедур, многофакторного  комплексного критерия оценки риска  банкротства (CBR), обладающего наилучшей  прогностической способностью — это третий этап, который предполагает непосредственно процесс построения модели.

     На  четвертом этапе определяются диапазоны  критерия CBR, используемые для классификации  анализируемых предприятий в  зависимости от уровня риска банкротства.

     Выборка предприятий для построения комплексной модели оценки риска банкротства состояла из 350 объектов и формировалась таким образом, чтобы избежать включения «однотипных предприятий»: компании, вошедшие в данную выборку, различаются по ряду признаков (масштабы деятельности, определяемые объемом годовой выручки, а также отраслевая принадлежность). Данный подход позволил, с одной стороны, построить объективную модель, а с другой — учесть тот факт, что нормативные значения показателей финансового состояния отличаются для предприятий с разной отраслевой принадлежностью. В результате исходный массив данных для построения модели включил в себя 100 предприятий торговли, 100 сельскохозяйственных предприятий, а также 150 предприятий промышленности (в том числе 50 — ТЭК).

     В настоящее время в России существует достаточно большое количество баз  данных, содержащих финансовую отчетность предприятий различной отраслевой принадлежности. В данной статье, была использована информация, предоставленная  проектом «Национальное кредитное бюро».

     Ключевым  принципом реализации предложенной модели оценки риска банкротства  является расчет комплексного критерия риска банкротства на основе модели следующего вида: СBR — комплексный критерий риска банкротства предприятия;