Модели диагностики вероятности банкротства в западных странах.

 

Определение вероятности банкротства как самостоятельная проблема возникла в капиталистических странах (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.

Сначала этот вопрос решался на эмпирическом, то есть качественном уровне, это приводило к существенным ошибкам. С развитием компьютерной техники в 60-е гг. ХХ века тало возможным создать компьютерную модель определения вероятности банкротства.

В зарубежных странах для оценки вероятности банкротства предприятий широко используются факторные методики известных западных специалистов - Э. Альтмана, Р. Тафлера и Г. Тишоу, Р. Лиса, Д. Фулмера, Г. Спрингейта, У. Бивера,  А. Аргента и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Среди наиболее известных зарубежных методик определения вероятности банкротства уделяется наибольшее внимание рассмотрению трех моделей Э. Альтмана.

Первая модель - двухфакторная - отличается простотой и возможностью ее применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, что как раз и имеет место в российских условиях.

При построении модели учитываются два показателя, от которых зависит вероятность банкротства - коэффициент текущей ликвидности (покрытия) и отношение заемных средств к активам.

На основе анализа западной практики, были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Данная модель выглядит следующим образом:

 

Z1 = - 0,3877 - 1,073х1 + 0,0579х2,

 

где х1 - показатель покрытия, исчисляемый отношением текущих активов к текущим обязательствам;

х2 - удельный вес заемных средств в активах.

Если Z = 0, вероятность банкротства равна 50%.

Z < 0, вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z.

Z > 0, вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z.

Данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости и не учитывает влияния других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности предприятия). В связи с этим велика ошибка прогноза. Кроме того, про весовые значения коэффициентов и постоянную величину, фигурирующую в данной модели, известно лишь то, что они найдены эмпирическим путем. Так, двухфакторная модель была разработана Э. Альтманом на основе анализа финансового состояния 19 предприятий США, пятифакторная модель банкротства была построена им на основе изучения данных 66 фирм, половина из которых обанкротилась в 1946 -1965 гг., что также несет в себе ошибки экстраполяции процессов, актуальных для 40 - 60_х гг., на современную действительность. 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.

Следующая модель Альтмана - пятифакторная. Данная модель также не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее, на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства:

 

Z2 = 1,2х1 + 1,4х2 + 3,3х3 + 0,6х4 + 0,999х5

 

где х1 = оборотный капитал/сумма активов;

х2 = нераспределенная прибыль/сумма активов;

х3 = операционная прибыль/сумма активов;

х4 = рыночная стоимость акций/заемные пассивы;

х5 = выручка от реализации/сумма активов.

В зависимости от значения Z2 дается оценка вероятности банкротства предприятия по шкале:

Z2 > 1,8     Очень высокая   

1,8 < Z2 < 2,7 Высокая    

2,7 < Z2 < 2,9 Возможная        

Z2 >2,9     Очень низкая     

Недостатком данной модели является отсутствие информации о базе расчета весовых значений коэффициентов. Отсутствие в России статистических материалов по организациям – банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, в настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий. Поэтому позже была разработана модифицированная модель для компаний, акции которых не котируются на бирже:

 

Z = 0,717х1 + 0,847х2 + 3,1х3 + 0,42х4 + 0,995х5

 

где х1 = оборотный капитал/сумма активов;

х2 = нераспределенная прибыль/сумма активов;

х3 = операционная прибыль/сумма активов;

х4 = балансовая стоимость акций/заемные пассивы;

х5 = выручка от реализации/сумма активов.

 

В зависимости от значения Z дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале:

Z < 1,23      Несостоятельность (банкротство) предприятия      

1,23 < Z > 2,89 Предприятие в зоне неопределенности

Z > 2,9           Банкротство маловероятно  

Однако и такая коррекция не лишена недостатка, так как в этом случае не учитывается возможное колебание курса акций под влиянием внешних факторов и поведение инвесторов, которые могут расценить дополнительный выпуск акций как приближение их эмитента к банкротству и отказаться от их приобретении, снижая тем самым их рыночную стоимость.

Но многие экономисты также считают, что применение прочих коэффициентов в данной модели представляет большую проблему для российских предприятий. По данным американских аналитиков, модели Альтмана позволяют в 95% случаев предсказать банкротство предприятия на год вперед и 83% случаев - на два года вперед.

В 1977 г. Альтман разработал более точную семифакторную модель, позволяющую прогнозировать банкротство на пять лет вперед. В ней используются следующие показатели:

· рентабельность активов;

· динамика прибыли;

· коэффициент покрытия процентов по кредиту;

· коэффициент текущей ликвидности;

· коэффициент автономии;

· коэффициент стоимости имущества предприятия совокупные активы;

· кумулятивная прибыль.

Британский ученые Р. Таффлер в 1977 г. предложил четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход.

С помощью компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, 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 (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.

Расчетная модель Р. Таффлера выглядит следующим образом:

 

Z = 0,53x1 +0,13x2 + 0,18x3 + 0,16x4

 

где х1 = прибыль от реализации/краткосрочные обязательства;

х2 = оборотные активы/сумма обязательств;

х3 = краткосрочные обязательства/сумма активов;

х4 = выручка от реализации продукции/сумма активов.

В зависимости от значения Z дается оценка вероятности банкротства:

Z<0,2        Банкротство более чем вероятно  

0,2<Z<0,3 Предприятие в зоне неопределенности 

Z>0,3         Банкротство маловероятно 

Основным ограничением использования метода Таффлера является трудоемкость процесса расчета и потребность в инсайдерской информации о финансово-хозяйственной деятельности значительного числа корпораций. Учитывая существование коммерческой тайны и ограничения на представление информации акционерам (участникам) в зависимости от размера их пакета акций, данный метод малоприменим в российских условиях.

Ученым Р. Лисом была разработана четырехфакторная методика определения вероятности банкротства предприятия. В ней факторы - признаки учитывают такие результаты деятельности, как ликвидность, рентабельность и финансовая независимость организации. Методика выглядит следующим образом:

 

Z = 0,063x1+0,092x2+0,057х3+0,001х4

 

где х1 - оборотный капитал/сумма активов;

х2 - прибыль от реализации/сумма активов;

х3 - нераспределенная прибыль/сумма активов;

х4 - собственный капитал/заемный капитал.

В зависимости от значения Z дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале:

Z<0,037 Банкротство более чем вероятно  

Z>0,037 Банкротство маловероятно 

Следующая методика – методика Д. Фулмера классификации банкротства была создана на основании обработки данных 60 предприятий - 30 потерпевших крах и 30 нормально работающих - со средним годовым балансом в 455 тыс. долларов. Изначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, окончательный использует всего 9.

Методика Д. Фулмера использует большое количество факторов, поэтому результаты оценки более стабильны, чем в других методиках. Кроме того, модель учитывает и размер предприятия, что справедливо как в Америке, так и в любой другой стране с рыночной экономикой. Модель с одинаковой надежностью определяет как банкротов, так и работающие фирмы. Данная методика представляет собой модель:

 

Н=5,528х1+0,212х2+0,073х3+1,270х40,120х5+2,335х6+0,575х7+1,083х8+0,894х9-3,075

 

где х1 - нераспределенная прибыль прошлых лет ч баланс;

х2 - выручка (нетто) от реализации/баланс;

х3 - прибыль до налогообложения/собственный капитал;

х4 - денежный поток ч сумма краткосрочных и долгосрочных обязательств.

х5 - долгосрочные обязательства/баланс;

х6 - краткосрочные обязательства/баланс;

х7 - log (материальные активы);

х8 - оборотный капитал/сумму обязательств;

х9 - log ((прибыль до налогообложения + проценты к уплате)/проценты к уплате);

В зависимости от значения Н дается шкала оценки вероятности банкротства предприятия:

Н<0 Банкротство более чем вероятно  

Н=0 Предприятие в состоянии неопределенности 

Н>0 Банкротство маловероятно 

Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели, на год вперед - 98%, на два года - 81%.

Следующая, наиболее популярная методика оценки вероятности банкротства предприятия, была построена Г. Спрингейтом в университете С. Фрейзера в 1978 году с помощью пошагового дискриминантного анализа методом, который разработал Альтман в 1968 году. При создании модели Спрингейт использовал данные 40 предприятий и достиг 92,5% точности предсказания неплатежеспособности на год вперёд. Позднее Бодерас, используя модель Спрингейта на данных 50 предприятий со средним балансом в 2,5 млн. долларов, достиг 88% точности предсказания.

В процессе создания модели из 19 - считавшихся лучшими - финансовых коэффициентов в окончательном варианте осталось только четыре. Общий вид модели:

 

Z = 1,03x1+3,07x2+0,66х3+0,4х4

 

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.

В зависимости от значения Z дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале:

 

Значение Z

Z<0,862 Банкротство более чем вероятно  

Z=0,862 Предприятие в состоянии неопределенности 

Z>0,862 Банкротство маловероятно

Другая методика оценки вероятности банкротства - методика Чессера. Она представляет собой расчет интегрального показателя на основании шести взвешенных переменных - финансовых коэффициентов, характеризующих рентабельность, ликвидность и финансовую устойчивость компании. Затем полученный с помощью скоринговой модели показатель используется для расчета вероятности невыполнения договорных условий. Модель выглядит следующим образом:

 

Y = -2,0434 - 5,24х1 + 0,0053х2 - 6,6507х3+ 4,4009х4 - 0,0791х5 - 0,1220х6

 

где х1 - (денежная наличность + легкореализуемые ценные бумаги)/совокупные активы;

х2 - нетто – продаж/(Наличность + легкореализуемые ценные бумаги);

х3 - брутто-доходы/совокупные активы;

х4 - совокупная задолженность/совокупные активы;

х5 - основной капитал/чистые активы;

х6 - оборотный капитал/нетто-продажи.

Далее необходимо применить формулу для определения вероятности невыполнения условий договора:

 

Р = 1 ч (1 + e - Y)             где е = 2,71828

В зависимости от значения Р дается оценка надежности заемщика предприятия по определенной шкале

Р<0,5        Высокая надежность заемщика    

Р=0,5        Надежность заемщика в состоянии неопределенности     

Р>0,5        Ненадежный заемщик

Методика Чессера в основном применяется банками для оценки вероятности невыполнения заемщиком условий кредитного договора. Под невыполнением условий договора подразумевается не только невозврат суммы, но и любые другие отклонения от договора, делающие ссуду для кредитора менее выгодной.

Широко применяемая в практике методика Бивера позволяет оценить финансовое состояние предприятия с точки зрения его будущей вероятности банкротства. Шкала оценки риска банкротства построена на основе сравнения фактических значений показателей с рекомендуемыми. Вероятность банкротства предприятия оценивается по одной из групп возможных состояний, где находится большинство расчетных значений показателей. Система показателей для оценки вероятности банкротства приведена в Таблице 1.1.

 

Таблица 1.1 - Система показателей У. Бивера

Показатель	Расчет	Группа1: Благополучные компании	Группа 2: За 3 года до банкротства	Группа 3: За год до банкротства
Коэффициент У. Бивера	(чистая прибыль + амортизация)/заемный капитал	0,4 - 0,45	0,45-0,17	<0.17
Коэффициент текущей ликвидности	оборотные активы/текущие обязательства	до 3,2	до 2	до 1
Экономическая рентабельность	(чистая прибыль/имущество) * 100%	6-8	6-4	<4
Коэффициент финансовой независимости	(заемный капитал/ итог актива баланса) * 100%	до 37	37-50	>50

 

 

Французские ученые Ж. Конан и М. Голдер на базе метода множественного дискриминантного анализа разработали методику оценки платежеспособности предприятий, которая позволила оценивать вероятность задержки платежей предприятием.

 

Q = - 0,16х1 - 0,222х2 + 0,87х3 + 0,10х4 - 0,24х5, (1.11)

где х1 - денежные средства + дебиторская задолженность / баланс;

х2 - собственный капитал + долгосрочные пассивы / баланс;

х3 - расходы по обслуживанию займов / выручка от реализации;

х4 - расходы на персонал / добавленная стоимость после налогообложения;

х5 - прибыль до выплаты процентов и налогов / заемный капитал.

В зависимости от значения Q дается оценка вероятности задержки платежей предприятием по определенной шкале, представленной в таблице 1.2.

 

Таблица 1.2 - Определение вероятности невыплаты задолженности предприятию:

Q	Вероятность наступления банкротства, %
+0,048	90
- 0,026	70
- 0,068	50
- 0,017	30
- 0,164	10

 

 

Точность применения данной методики составляет около 90%.

Помимо перечисленных методик в зарубежной практике определения вероятности банкротства используются и другие, в частности так называемый показатель Аргента (А-счет).

Показатель Аргента характеризует кризис управления. Согласно данной методике, исследование начинается с предположений, что:

· идет процесс, ведущий к банкротству;

· процесс этот для своего завершения требует нескольких лет;

· процесс может быть разделен на три стадии:

1. предприятия, идущие к банкротству, годами демонстрируют ряд очевидных недостатков задолго до фактического банкротства;

2. вследствие накопления этих недостатков предприятие может совершить ошибку, ведущую к банкротству (предприятия, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству);

3. совершенные предприятием ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшенные показатели, признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, период которого часто составляет от 5 до 10 лет.

При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргента, либо 0 - промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель - А-счет (Приложение 1) .

Ориентация на один индекс или критерий не всегда оправданна, поэтому многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, для своих аналитических оценок используют системы критериев.

Вышеперечисленные модели, как и любые другие, следует использовать лишь как вспомогательные средства анализа предприятий. Полностью полагаться на их результаты неразумно. Применять их следует только после проверки и коррекции в среде будущего применения. Рассмотренные методики возможно использовать при:

· обработке данных потенциальных заёмщиков с целью определения риска неплатежеспособности;

· определении условий кредита;

· покупке или продаже предприятия;

· проверке принятых решений в симуляциях экономических ситуаций;

· создании динамичной картины платежеспособности предприятия (анализ трендов), используя данные предыдущих отчётных периодов.