Методики с использованием техники MDA

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 (С₁) оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение С₁ указывает на высокую вероятность банкротства.

В американской практике выявлены и используются такие весовые значения коэффициентов[5]:

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

- для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) – (+0,0579)

- постоянная величина – (-0,3877)

Отсюда формула расчета С₁ принимает следующий вид:

С₁ = - 0,3877 + (-1,0736) К_п + 0,0579 К_з                         (1.1)

Следует 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.

Коэффициент Альтмана (индекс кредитоспособности ). При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946 г. и 1965 г., 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.

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 = 3.3*К1 + 1.0*К2 + 0.6*К3 + 1.4*К4 + 1.2*К5

где показатели К1, К2, К3, К4, К5 рассчитываются по следующим алгоритмам:

К1= Прибыль до выплаты процентов, налогов / Всего активов

К2= Выручка от реализации / Всего активов

К3= Собственный капитал (рыночная оценка) / Привлеченный капитал

К4= Реинвестированная прибыль / Всего активов

К5= Собственные оборотные средства / Всего активов

В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже[6]:

R = 8,38 * Х1 + Х2 + 0,054*Х3 + 0,63*Х4                              (1.3)

Где Х1 – оборотный капитал/сумма активов;

Х2 – нераспределенная прибыль/сумма активов;

Х3 – операционная прибыль/сумма активов;

Х4 – балансовая стоимость акций;

Х5 – выручка/сумма активов.

Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных. Однако, при внимательном его изучении видно, что он составлен некорректно: член 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.

Известны другие подобные критерии. Так британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель[7], при разработке которой 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 = c ₀ + c ₁ х₁ + с₂х₂ + с₃х₃ + с₄х₄,…                                        (1.4)

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%)

с₀,…с₄ – 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 (Perfomans Analysys Score) – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени[8]. 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.