Прогнозирование банкротства предприятия

Содержание:

I. Причины банкротства предприятий..........................................................................................4

II. Двухфакторные и многофакторные зарубежные и отечественные модели прогнозирования вероятности банкротства предприятия. Другие модели..............................................................5

  1. Двухфакторная модель...............................................................................................................7

 2.  Методика расчета индекса кредитоспособности Э. Альтмана..............................................8

 3. Четырехфакторная модель Р. Тафлера.....................................................................................11

 4. Модель «R» Иркутской государственной экономической академии....................................13

 5. Методика А-счета Аргенти.......................................................................................................14

  6. "Качественные" кризис-прогнозные методики.......................................................................16

 7. Корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей...........17

III. Меры по предотвращению банкротства предприятия..........................................................21

IV. Критерии необходимости проведения санации.....................................................................24

Заключение.....................................................................................................................................28

Список  источников и литературы.................................................................................................29 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

вВедение

      На нынешнем этапе развития Российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение. Вместе с тем, методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать неблагоприятный исход, практически нет. Более того, нет единого источника, который бы описывал большинство известных методик.

     Одной из актуальных проблем, требующих решения, является наиболее ранняя диагностика риска банкротства предприятия. Требования к максимально ранней диагностике вызвано двумя основными причинами: необходимостью иметь достаточный лаг времени для принятия управленческого решения и погашения инерции достижения прежней стратегической или тактической цели у анализируемого предприятия.

     Предсказание  банкротства как самостоятельная  проблема возникла в передовых капиталистических странах (и в первую очередь, в США) сразу после окончания второй мировой войны. Этому способствовал рост числа банкротств в связи с резким сокращением военных заказов, неравномерность развития фирм, процветание одних и разорение других. Естественно, возникла проблема возможности априорного определения условий, ведущих фирму к банкротству.

     Вначале этот вопрос решался на эмпирическом, чисто качественном уровне и, естественно, приводил к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м гг. и связаны с развитием компьютерной техники. 
 
 
 
 
 
 
 
 

I. Причины банкротства предприятий

    Федеральным законом от 26.10.2002 N 127-ФЗ “О несостоятельности (банкротстве)” понятие банкротства определено следующем образом: “Несостоятельность (банкротство) - признанная арбитражным судом или объявленная должником неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить в течение срока, обязанность по уплате обязательных платежей”[1].

    Множество факторов являются причинами банкротства. Факторы принято делить на внутренние, имеющие место внутри предприятия  и связанные с ошибками и упущениями руководства и персонала, и внешние, возникающие вне предприятия и обычно находящиеся вне сферы его влияния. В классической рыночной экономике, как отмечают зарубежные исследователи, 1/3 вины за банкротство предприятия падает на внешние факторы и 2/3 - на внутренние. Отечественные исследователи еще не провели подобного исследования, однако, по мнению ряда специалистов, для современной России характерна обратная пропорция влияния этих факторов, то есть внешние факторы превалируют над внутренними. Политическую и экономическую нестабильность, разрегулирование финансового механизма и инфляционные процессы следует отнести к наиболее значимым факторам, обостряющим кризисную ситуацию российских предприятий.

    Как показывает практика, причины задолженности  часто носят объективный характер и не всегда возникают по вине самого должника (бюджетное недофинансирование, несогласованность действий различных министерств и ведомств, курирующих объект, внеплановые чрезвычайные затраты и т.д.). [2]

    К основным внешним факторам относятся: инфляция (значительный и неравномерный рост цен как на сырье, материалы, топливо, энергоносители, комплектующие изделия, транспортные и другие услуги, так и продукцию и услуги предприятия), изменение банковских процентных ставок и условий кредитования, налоговых ставок и таможенных пошлин, изменения в отношениях собственности и аренды, в законодательстве по труду и введение нового размере минимальной оплаты труда и др. Одни из указанных факторов могут вызвать внезапное банкротство предприятия, другие постепенно усиливаются и накапливаются, вызывая медленное, трудно преодолимое движение предприятия к спаду производства и банкротству.

    Не  менее опасно для деятельности предприятия  негативное влияние внутренних факторов. Так, много различных неудач предприятий  связано с неопытностью менеджеров, некомпетентностью руководства, его неумением ориентироваться в изменяющейся рыночной обстановке, злоупотреблениями служебным положением, консерватизмом мышления, что ведет к неэффективному управлению предприятием, и к принятию ошибочных решений, потере позиций на рынке. [6]

    К субъективным причинам банкротства, относящимся  непосредственно к хозяйствованию, причисляют следующие:

    - неспособность руководителей предусмотреть  банкротство и избежать его  в будущем; 

    - снижение объемов продаж из-за  плохого изучения спроса, отсутствия сбытовой сети, рекламы;

    - снижение объемов производства;

    - снижение качества и цены продукции; 

    - неоправданно высокие затраты; 

    - низкая рентабельность продукции; 

    - слишком большой цикл производства;

    - большие долги, взаимные неплатежи; [4]

    - слабая адаптированность менеджеров-представителей  старой школы управления к  жестким реальностям формирования  рынка, их неумение проявлять  предприимчивость в налаживании  выпуска продукции, пользующейся  повышенным спросом, выбирать  эффективную финансовую, ценовую и инвестиционную политику;

    - разбалансированность экономического  механизма воспроизводства капитала  предприятия. 

    В качестве первых сигналов надвигающегося банкротства можно рассматривать  задержки с предоставлением финансовой отчетности, свидетельствующие о работе финансовых служб, а также резкие изменения в структуре баланса и отчета о прибылях и убытках.

II. Двухфакторные и многофакторные зарубежные и отечественные модели прогнозирования вероятности банкротства предприятия. Другие модели. 

    Предсказание  банкротства как самостоятельная  проблема возникла в передовых капиталистических  странах (и в первую очередь, в  США) сразу после окончания второй мировой войны. Этому способствовал  рост числа банкротств в связи с резким сокращением военных заказов, неравномерность развития фирм, процветание одних и разорение других. Естественно, возникла проблема возможности априорного определения условий, ведущих фирму к банкротству.

    Вначале этот вопрос решался на эмпирическом, чисто качественном уровне и, естественно, приводил к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м гг. и связаны с развитием компьютерной техники.

    Известны  два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими, а также умение "читать баланс". Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании.

    Первый  подход, бесспорно эффективный при  прогнозировании банкротства, имеет  три существенных недостатка. Во-первых, компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкретные данные могут годами оставаться недоступными. Во-вторых, даже если данные и сообщаются, они могут оказаться "творчески обработанными". Для компаний в подобных обстоятельствах характерно стремление обелить свою деятельность, иногда доводящее до фальсификации. Требуется особое умение, присущее даже не всем опытным исследователям, чтобы выделить массивы подправленных данных и оценить степень завуалированности. Третья трудность заключается в том, что некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности компании, могут свидетельствовать о неплатежеспособности в то время, как другие - давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. В таких условиях трудно судить о реальном состоянии дел.

    Второй  подход основан на сравнении признаков  уже обанкротившихся компаний с  таковыми же признаками "подозрительной" компании. За последние 50 лет опубликовано множество списков обанкротившихся  компаний. Некоторые из них содержат их описание по десяткам показателей. К сожалению, большинство списков не упорядочивают эти данные по степени важности и ни в одном не проявлена забота о последовательности. Попыткой компенсировать эти недостатки является метод балльной оценки (А-счет Аргенти).

    В отличие от описанных "количественных" подходов к предсказанию банкротства  в качестве самостоятельного можно  выделить "качественный" подход, основанный на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению  к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях развития.

    Прежде  чем переходить непосредственно  к описанию методик, реализующих  эти подходы, необходимо четко уяснить, что именно мы собираемся предсказывать. Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии - понятия синонимичные; банкротство, собственно, и рассматривается как крайнее проявление кризиса. В действительности же дело обстоит иначе - предприятие подвержено различным видам кризисов и банкротство - лишь один из них.

    Во  всем мире под банкротством принято  понимать финансовый кризис, то есть неспособность  фирмы выполнять свои текущие  обязательства. Помимо этого, фирма  может испытывать экономический кризис и кризис управления. Соответственно, различные методики предсказания банкротства, как принято называть их в отечественной практике, на самом деле, предсказывают различные виды кризисов. Именно поэтому оценки, получаемые при их помощи, нередко столь сильно различаются. Видимо, все эти методики вернее было бы назвать кризис-прогнозными (К-прогнозными).

    Другое  дело, что любой из обозначенных видов кризисов может привести к  коллапсу, смерти предприятия. В этой связи, понимая механизм банкротства как юридическое признание такого коллапса, данные методики условно можно назвать методиками предсказания банкротства. Представляется, однако, что ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине "специализации" на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому кажется целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик, очевидно, должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей.

    1. Двухфакторная модель

    Одной из простейших моделей прогнозирования  вероятности банкротства считается  двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат Z₁ оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение Z₁ указывает на высокую вероятность банкротства.

    В американской практике выявлены и используются такие весовые значения коэффициентов:

    - для показателя текущей ликвидности  (покрытия) (Кп) - (-1,0736)

    - для показателя удельного веса  заемных средств в пассивах  предприятия (Кз) - (+0,05779)

    - постоянная величина - (-0,3877)

    Отсюда  формула расчета С₁ принимает следующий вид: 

    Z₁ = - 0,3877 - Кп * (- 1,0736) + Кз * 0,05779 

    Надо  заметить, что данная модель очень  часто используется в американской практике. Но нужно иметь в виду, что в нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. В силу этого невозможно механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях.

    Однако  саму модель, с числовыми значениями, соответствующими реалиям российского  рынка, можно было бы применить, если бы отечественные учет и отчетность обеспечивали достаточно представительную информацию о финансовом состоянии предприятия.

    Рассмотренная двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния  предприятия, а потому возможны слишком  значительные отклонения прогноза от реальности. Для получения более  точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень и тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства С₁ и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная. 

2.  Методика расчета  индекса кредитоспособности  Э. Альтмана

    Чаще  всего для оценки вероятности  банкротства предприятия используются Z-модели, предложенные известным западным экономистом Эдвардом Альтманом, который  предполагает расчет индекса кредитоспособности.

    Самый простой из этих моделей является двухфакторная. Для нее выбирается два основных показателя, от которых, по мнению Э. Альтмана, зависит вероятность банкротства:

    — коэффициент покрытия (характеризует ликвидность);

    — коэффициент финансовой зависимости.

    На  основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. 

    Z = -0,3877 - 1,0736 К_п+ 0,579К_фз,

    где К_п — коэффициент покрытия (отношения текущих активов к текущим обязательствам);

    К_фз, — коэффициент финансовой зависимости, определяемой как отношение заемных средств к общей величине пассивов.

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

    Достоинство модели — в возможности применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так  как не учитывает влияния на финансовое состояние предприятия других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности).

    В западной практике чаще используются многофакторные модели Э. Альтмана.

    В 1968 году им была предложена пятифакторная  модель прогнозирования банкротства. 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 из них для прогноза. Эти показатели он включил в линейную дискриминантную функцию:

    Х₁ – отношение собственных оборотных активов к сумме активов;

    Х₂ – рентабельность активов (перераспределенная прибыль к сумме активов);

    Х₃ – уровень доходности активов (отношение прибыли к сумме активов);

    Х₄ – коэффициент соотношения собственного и заемного капитала или отношение рыночной стоимости акций к заемному капиталу;

    Х₅ – оборачиваемость активов (или отношение выручки от реализации к сумме активов).

    На  основе данных коэффициентов Э. Альтман  разработал пятифакторную Z-модель, которая  является одним из основных методов  оценки вероятности банкротства  предприятий и широко используется в США: 

    Z₅ = 1,2* Х₁ + 1,4* Х₂ + 3,3* Х₃ + 0,6* Х₄ +1,0* Х_5, где Х_1, Х_2, Х_3, Х_4, Х₅ - коэффициенты в виде долей единиц 

    Уровень угрозы банкротства предприятия  для акционерных обществ открытого  типа оценивается согласно таблице 1 

    Таблица 1 - Уровень угрозы банкротства по модели Альтмана

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

    Для акционерных обществ закрытого  типа и предприятий, акции которых  не котируются на рынке, рекомендуется  следующая модель Альтмана:

    Z = 0,7*Х₁ + 0,8 * Х₂ + 3,1 * Х₃ + 0,4 * Х₄+ 1,0 * Х₅, 

    где Х₄ - коэффициент покрытия по балансовой стоимости, т. е. отношение балансовой стоимости акционерного капитала (суммарная балансовая стоимость акций предприятия) к краткосрочным обязательствам;

    Константа сравнения — 1,23

    Если Z< 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства.

    Если Z> 1,23, то это свидетельствует о  малой его вероятности.

    Точность  прогноза в этой модели на горизонте  одного года составляет 95%, на два года - до 83%, что говорит о достоинстве  данной модели. Однако существуют мнения, согласно которым в условиях переходной экономики использовать модель Альтмана нецелесообразно. Аргументами сторонников этих мнений служат:

    • несопоставимость факторов, генерирующих угрозу банкротства;

    • различия в учете отдельных показателей;

    • влияние инфляции на их формирование;

    • несоответствие балансовой и рыночной стоимости отдельных активов и другие объективные причины. 

3. Четырехфакторная  модель Р. Тафлера

    Четырехфакторную  прогнозную модель Р. Тафлер предложил  в 1977 г., при разработке которой он использовал следующий подход: при использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации. Типичная модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает форму: 

    Z = C₀+C₁* Х₁+C₂* Х₂+C₃* Х₃+C₄* Х₄… 

    где: Х₁ - прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%)

    Х₂ - текущие активы/общая сумма обязательств (13%)

    Х₃ - текущие обязательства/общая сумма активов (18%)

    Х₄ - отсутствие интервала кредитования (16%)

    C₀,... C₄ - коэффициенты, проценты в скобках указывают на пропорции модели; Х₁ измеряет прибыльность, Х₂- состояние оборотного капитала, Х₃ - финансовый риск и Х₄ - ликвидность.

    Для усиления прогнозирующей роли моделей  можно трансформировать Z-коэффициент  в PAS-коэффициент - коэффициент, позволяющий  отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как  выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

    PAS-коэффициент  - это просто относительный уровень  деятельности компании, выведенный  на основе ее Z-коэффициента за  определенный год и выраженный  в процентах от 1 до 100. Например, PAS-коэффициент,  равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

    Сильной стороной такого подхода является его  способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и  баланса в единое представительное соотношение. Таким образом, рассчитав  PAS-коэффициент, можно быстро оценить финансовый риск, связанный с данной компанией, и соответственно варьировать условия сделки. В сущности, подход основан на принципе, что целое более ценно, чем сумма его составляющих.

    Дополнительной  особенностью этого подхода является использование "рейтинга риска" для дальнейшего выявления скрытого риска. Этот рейтинг статистически определяется только, если компания имеет отрицательный Z-коэффициент, и вычисляется на основе тренда Z-коэффициента, величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение которых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя пятибалльную шкалу, в которой 1 указывает на "риск, но незначительную вероятность немедленного бедствия", а 5 означает "абсолютную невозможность сохранения прежнего состояния", менеджер оперирует готовыми средствами для оценки общего баланса рисков, связанных с кредитами клиента. 

4. Модель «R» Иркутской  государственной  экономической академии

    Ученые  Иркутской государственной экономической  академии поставили под сомнение целесообразность использования двух факторной и пятифакторной моделей Э. Альтмана в российских условиях. В результате проведенного предварительного анализа отчетов 16 работающих и семи ликвидированных торговых предприятий учеными был сделан вывод, что использовать двухфакторную и пятифакторную модели нецелесообразно из-за низкой степени соответствия данной модели условиям России.