Модели вероятности банкротства в России

 

Российские ученые, обобщив отечественный и зарубежный опыт, предложили свои модели прогнозирования банкротства организаций. Наиболее известными среди российских методик сегодня являются методики Г.В. Савицкой, В.В. Ковалева, О.П. Зайцевой, А.О. Недосекина, Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова, ученых Иркутского государственного университета и др.

Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число, рассчитываемое по формуле:

R=2К_о + 0,1К_тл + 0,08К_и + 0,45К_м + К_пр

 

где  К_о – коэффициент обеспеченности собственными средствами;

К_тл – коэффициент текущей ликвидности;

К_и – коэффициент оборачиваемости активов;

К_м – коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

К_пр – рентабельность собственного капитала.

 

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

В модели, разработанной Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым, имеются некоторые недостатки:

– 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) * 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) * 0,1 = 0,2 пункта.

Поэтому стоит отметить, что в модели используются показатели, отличающиеся высокой положительной или отрицательной корреляцией или функциональной зависимостью между собой. Это приводит к снижению точности прогнозирования.

Следующая методика определения вероятности банкротства была предложена Г.В. Савицкой. Данная методика заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах. Методика имеет вид, представленный в Таблице 1.3.

 

Таблица 1.3.-Показатели методики оценки вероятности банкротства Г.В. Савицкой.

 

Показатель	Границы классов согласно критериям
	1 класс	2 класс	3 класс	4 класс	5 класс	6 класс
Коэффициент абсолютной ликвидности баллы	0,25 и более                20	0,2   16	0,15   12	0,1   8	0,05                  4	менее 0,05   0
Коэффициент быстрой ликвидности баллы	1и более   18	0,9   15	0,8   12	0,7   9	0,6   6	менее 0,5   0
Коэффициент текущей ликвидности баллы	2 и более   16,5	1,9 - 1,7   15-12	1,6 - 1,4 10,5-7,5	1,3 - 1,1 6-3	1   1,5	менее 0,5 0
Коэффициент автономии   баллы	0,6 и более                17	0,59 - 0,54 15-12	0,53 - 0,43   11,4-7,4	0,42 - 0,41                6,6-1,8	0,4   1	менее 0,4 0
Коэффициент обеспеченности СОС баллы	0,5 и более                15	0,4   12	0,3            9	0,2   6	0,1   3	менее 0,1 0
Коэффициент обеспеченности запасов СОК баллы	1 и более   15	0,9            12	0,8   9	0,7   6	0,6   3	менее 0,5 0
Минимальное значение границы	100	85 - 64	63,9 - 56,9	41,6 - 28,3	18	0

 

Исходя из методики Г.В. Савицкой, предприятие можно отнести к одному из следующих классов:

1. Предприятие с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

2. Предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваемые как неблагополучные;

3. Проблемные предприятия - здесь вряд ли существует риск потери средств, но полное получение процентов представляется сомнительно;

4. Предприятие с высоким риском банкротства. Даже после принятия мер по финансовому оздоровлению, кредиторы рискуют потерять все средства и проценты;

5. Предприятия высочайшего риска, практически несостоятельны;

6. Предприятия банкроты.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена четырехфакторная модель для прогнозирования риска несостоятельности торгово-посреднических организаций. Модель имеет следующий вид:

 

Z = 8,38х1 + х2 + 0,054х3 + 0,63х4

 

где х1 - чистый оборотный капитал / общая сумма активов;

х2 - чистая прибыль / собственный капитал;

х3 - выручка от реализации / общая сумма активов;

х4 - чистая прибыль / интегральные затраты.

В зависимости от значения Z дается оценка вероятности банкротства предприятия по определенной шкале, представленной в Таблице 1.4.

 

Таблица 1.4 - Определение вероятности наступления банкротства по методике Иркутской государственной экономической академии

Значение Z	Вероятность наступления банкротства
Z < 0	максимальная (90-100%)
0 < Z < 0,18	высокая (60-80%)
0,18 < Z < 0,32	средняя (35-50%)
0,32 < Z < 0,42	низкая (15-20%)
Z > 0,42	минимальная (до 10%)

 

Отечественные экономисты А.И. Ковалев, В.П. Привалов предлагают следующий перечень неформализованных критериев для прогнозирования банкротства предприятия:

· неудовлетворительная структура имущества, в первую очередь активов;

· замедление оборачиваемости средств предприятия;

· сокращение периода погашения кредиторской задолженности при замедлении оборачиваемости текущих активов;

· тенденция к вытеснению в составе обязательств недорогих заемных средств дорогостоящими и их неэффективное размещение в активе;

· наличие просроченной кредиторской задолженности и увеличение ее удельного веса в составе обязательств предприятия;

· значительные суммы дебиторской задолженности, относимые на убытки;

· тенденция опережающего роста наиболее срочных обязательств в сравнении с изменением высоколиквидных активов;

· устойчивое падение значений коэффициентов ликвидности;

· нерациональная структура привлечения и размещения средств, формирование долгосрочных активов за счет краткосрочных источников средств;

· убытки, отражаемые в бухгалтерском балансе;

· состояние бухгалтерского учета на предприятии.

Методика Финансовой службы по финансовому оздоровлению и банкротству РФ была принята еще в 1994 году. Она применяется коммерческими предприятиями, банками, аудиторскими компаниями, государственными предприятиями и сотрудниками ФСФО России - для анализа финансового состояния организаций при выполнении экспертизы и составлении заключений по соответствующим вопросам, проведении мониторинга финансового состояния организаций, осуществлении иных функций ФСФО России.

Для проведения анализа финансового состояния организаций используются ряд показателей, характеризующих различные аспекты деятельности организации, а именно:

1. Общие показатели:

· среднемесячная выручка (К1)

К1 = Валовая выручка организации по оплате / Т,

где Т - количество месяцев в рассматриваемом отчетном периоде.;

· доля денежных средств в выручке (К2);

К2=Денежные средства в выручке/Валовая выручка организации по оплате

· среднесписочная численность работников (К3).

К3=стр. 850 (форма № 5)

2. Показатели платежеспособности и финансовой устойчивости:

· степень платежеспособности общая (К4);

К4= (стр. 690 + стр. 590) (форма № 1) / К1

· коэффициент задолженности по кредитам банков и займам (К5);

К5= (стр. 590 + стр. 610) (форма № 1) / К1

· коэффициент задолженности другим организациям (К6);

К6= (стр. 621 + стр. 622 + стр. 623 + стр. 627 + стр. 628) (форма № 1) / К1

· коэффициент задолженности фискальной системе (К7);

К7= (стр. 625 + стр. 626) (форма № 1) / К1

· коэффициент внутреннего долга (К8);

К8= (стр. 624 + стр. 630 + стр. 640 +стр. 650 + стр. 660) (форма № 1) / К1

· степень платежеспособности по текущим обязательствам (К9);

К9= стр. 690 (форма № 1) / К1

· коэффициент покрытия текущих обязательств оборотными активами (К10);

К10=стр. 290/стр. 690 форма №1)

· собственный капитал в обороте (К11);

К11= (стр. 490 - стр. 190) (форма № 1)

· доля собственного капитала в оборотных средствах (коэффициент обеспеченности собственными средствами) (К12);

К12= (стр. 490 - стр. 190) / стр. 290 (форма № 1)

· коэффициент автономии (финансовой независимости) (К13).

К13= стр. 490 / (стр. 190 + стр. 290) (форма № 1)

3. Показатели эффективности использования оборотного капитала (деловой активности), доходности и финансового результата (рентабельности):

· коэффициент обеспеченности оборотными средствами (К14);

К14= стр. 290 (форма № 1) / К1

· коэффициент оборотных средств в производстве (К15);

К15= (стр. 210 + стр. 220) - стр. 215 (форма № 1) / К1

· коэффициент оборотных средств в расчетах (К16);

К16= (стр. 290 - стр. 210 - стр. 220 + стр. 215) (форма № 1) / К1

· рентабельность оборотного капитала (К17);

К17= стр. 160 (форма N 2) / стр. 290 (форма № 1)

· рентабельность продаж (К18);

К18= стр. 050 (форма N 2) / стр. 010 (форма № 2)

· среднемесячная выработка на одного работника (К19).

К19= К1 / стр. 850 (форма № 5)

4. Показатели эффективности использования внеоборотного капитала и инвестиционной активности организации:

· эффективность внеоборотного капитала (фондоотдача) (К20);

К20= К1 / стр. 190 (форма № 1)

· коэффициент инвестиционной активности (К21).

К21= (стр. 130 + стр. 135 + стр. 140)/стр. 190 (форма №1)

5. Показатели исполнения обязательств перед бюджетом и государственными внебюджетными фондами:

К_i = налоги (взносы) уплаченные / налоги (взносы) начисленные,

где i = 22, 23, 24, 25, 26

 

Эти соотношения характеризуют состояние расчетов организации с бюджетами соответствующих уровней и государственными внебюджетными фондами и отражают ее платежную дисциплину.

Порядок расчета и анализа показателей финансового состояния организаций приведен в Приказе ФСФО от 23 января 2001 №16 «Об утверждении Методических указаний по проведению анализа финансового состояния организаций».

В качестве исходных данных используется информация из бухгалтерского баланса (Форма №1), отчета о прибылях и убытках (Форма №2). Используются стандартные приемы финансового анализа: горизонтальный и вертикальный анализ, а также созданные на базе таблицы графики.

При применении данной методики, необходимо отметить, что нормативные значения трех коэффициентов, по которым делается вывод о платежеспособности предприятия, завышены, что говорит о неадекватности критических значений показателей реальной ситуации. К примеру, нормативное значение коэффициента текущей ликвидности, равное 2, взято из мировой учетно-аналитической практики без учета реальной ситуации на отечественных предприятиях, когда большинство из них продолжает работать со значительным дефицитом собственных оборотных средств. Нормативное значение коэффициента текущей ликвидности едино для всех предприятий, а значит, не учтены отраслевые особенности экономических субъектов.

В мировой учетно-аналитической практике нормативные значения коэффициентов платежеспособности дифференцированы по отраслям и подотраслям. Существует такая практика не только в странах с традиционно рыночной экономикой, как, к примеру, США, но и в республике Беларусь. Там, к примеру, коэффициент текущей ликвидности дифференцируется в пределах от 1,0 (сфера торговли и общественного питания) до 1,7 (промышленность). Представляется, что использование подобной практики в России могло бы дать положительный результат. Отечественная практика расчетов указанных показателей по причине отсутствия их отраслевой дифференциации и дальнейшее их использование не позволяют выделить из множества предприятий те, которым реально грозит процедура банкротства.

Официальная методика утверждена Постановлением правительства РФ от 20.05.1994 г. №498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий», в ней установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности предприятий, состоящая из четырех коэффициентов:

1. Коэффициент текущей ликвидности (стр. 300/(стр. 700- 500, 510, 730, 735, 740);

2. Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (стр. 490-190/190+290);

3. Коэффициент (восстановления) утраты платежеспособности;

Если коэффициент текущей ликвидности и коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами соответствуют своим нормативным значениям (2 и 0,1 соответственно), то рассчитывается коэффициент утраты платежеспособности, который показывает, существует ли угроза утраты платежеспособности предприятием в ближайшие 3 месяца.

 

К_уп=(К_{тл нп}+К_{тл норм})/Т

 

где К_уп - коэффициент утраты платежеспособности;

К_тл - коэффициент текущей ликвидности;

Т - отчетный период в 3 месяца;

К_{тл факт} - фактическое значение коэффициента текущей ликвидности;

К_{тл нп} - значение коэффициента текущей ликвидности на начало отчетного периода;

К_{тл норм} - нормативное значение коэффициента текущей ликвидности.

В зависимости от значения Куп дается оценка вероятности утраты платежеспособности предприятия по определенной шкале:

К_уп<1 Утрата платежеспособности

К_уп >1    Стабильная платежеспособность  

Если структура баланса по первым двум показателям признается неудовлетворительной, то рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности по методике, идентичной методике расчета коэффициента утраты платежеспособности.

Двухфакторная методика определения вероятности банкротства дает возможность оценить риск банкротства предприятий среднего класса производственного типа. Она имеет вид:

 

Z = 0,3872 + 0,2614Ктл + 1,0595Кфн,

 

где К_тл - коэффициент текущей ликвидности;

К_фн - коэффициент финансовой независимости.

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

Z < 1,3257          Очень высокая   

1,3257 < Z < 1,5457 Высокая    

1,5457 < Z < 1,7693 Средняя    

1,7693 < Z < 1,9911 Низкая      

Z > 1,9911               Очень низкая

Наличие многочисленных подходов к оценке вероятности банкротства организаций подтверждает повышенный интерес, востребованность и целесообразность рассмотрения данного вопроса. Характеристика каждой группы методов, представленная ранее, говорит о многообразии методического содержания каждого из них и как следствие - о необходимости применения ситуационного подхода к выбору метода. При проведении сравнительной характеристики методик определения вероятности банкротства, применяется следующая система критериев оценки:

1. Соответствие принципам антиципативного менеджмента организаций, главными из которых в совокупности с задачами антикризисной диагностики являются:

· возможность рассмотрения процесса формирования кризисного состояния как целостной системы;

· учет отраслевых характеристик деятельности;

· многокритериальность диагностирования;

· возможность получения динамической оценки.

2. Возможность получения однозначной результативной характеристики определения вероятности банкротства;

3. Максимальная объективность результата определения вероятности банкротства;

4. Ориентация на внутрифирменное использование.

При этом сравнительная оценка методик определения вероятности банкротства осуществлялась на основе определения преимуществ и недостатков каждого, а последних - в спектре специфичных и общих. Совокупность изложенной системы требований позволяет сформировать основу для определения направлений совершенствования методик определения вероятности банкротства.

Таким образом, применение стохастического факторного анализа в целях определения вероятности банкротства является в условиях однородности и представительности статистических данных наиболее приемлемым в современных условиях. При этом необходимо учитывать:    1. Достаточно высокую точность прогноза;

2. Многокритериальность данных методик, обеспечивающую охват широкого круга симптомов возможного кризисного состояния;

3. Возможность оценки их одновременного влияния;

4. Возможность исключения тех факторов, которые оказывают взаимное влияние друг на друга;

5. Простоту применения: практически все модели можно рассчитать, обладая информацией, содержащейся в бухгалтерской отчетности.

Однако его использование в отечественной аналитической практике связано с рядом трудностей. Отечественные методики построения Z_индексов основаны на использовании подходов, предложенных Альтманом и другими западными учеными, и представляют собой адаптированные к российским условиям их модификации. Все эти методики объединяет одна черта - они основаны на анализе большого массива статистических данных. Кроме того, практика применения этих методик в развитых странах показывает, что веса в Z - индексах и пороговые значения сильно различаются не только от страны к стране, но и год от года, а также по отраслям экономики в рамках одной страны. Это свидетельствует о том, что методики, основанные на построении Z - моделей, не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных.

Таким образом, следует выделить основные специфичные недостатки, присущие методам стохастического факторного анализа в целях определения вероятности банкротства предприятия:

1. Весовые константы зарубежных моделей установлены на основе статистических данных, отражающих динамику развития предприятий в иных, коренным образом отличных от российских, условиях функционирования, а в этой связи они не позволяют адекватно оценить степень воздействия каждого из факторов на оценочную характеристику вероятности банкротства, что в свою очередь делает не корректным сложившиеся критериальные значения Z - индексов;

2. Весовые константы отечественных моделей, а следовательно, и критериальные их границы, требуют периодического уточнения по истечении времени, для чего необходима специфичная, а главное представительная, статистическая информация о деятельности организаций - банкротов; при этом попытка практического решения данной задачи в рамках проведенного исследования натолкнулась на проблему отсутствия в органах статистики такой информации в необходимом разрезе и объеме;

3. Проблематичным представляется установление рыночной стоимости собственного капитала (в частности, при расчете пятифакторного Z_индекса Альтмана, использование которого получило наибольшее распространение на практике);

4. Специфичные условия функционирования предприятий различных отраслей экономики делают не корректной для диагностики вероятности их банкротства применяемую систему коэффициентов, которая у зарубежных аналитиков имеет унифицированный характер, без дифференциации по отраслям.

Детерминированные однокритериальные модели предполагают построение оценки вероятности банкротства на основе расчета и интерпретации одного частного показателя - коэффициента, в той или иной степени характеризующего ликвидность организации. Однако, придерживаясь точки зрения большинства авторов в том, что ориентация на какой-то один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдана. Многообразие экономических процессов в деятельности предприятий, множественность показателей характеристики их финансовой стабильности (отражающих, как правило, лишь один из аспектов функционирования предприятий), а также различия в уровне оптимального значения коэффициентов вызывают в данном случае трудности определения вероятности банкротства предприятий.

Таким образом, оценка вероятности банкротства предприятий на основе однокритериального подхода не может быть объективной по следующим причинам:

1. Ограниченность индикаторов диагностирования: все отдельные коэффициенты, предлагаемые для оценки вероятности банкротства, исходят из характеристики ликвидности, оставляя без внимания другие сферы деятельности организации, не позволяя тем самым описать тенденцию развития с максимальной точностью прогноза;

2. Фактическое значение коэффициентов ликвидности недостаточно объективно отражает уровень финансового состояния предприятий по причине:

· неоднородности и условности дифференциации активов по уровню ликвидности активов, а пассивов - по сроку их изъятия из оборота;

· моментного характера значения коэффициентов.

Детерминированные модели, основанные на расчете комплексного показателя, а также на анализе чувствительности, дают возможность проведения более глубокого анализа. При этом надо учитывать, что они основаны на:

1. Многокритериальном подходе к определению вероятности банкротства;

2. Возможности учета отраслевых особенностей деятельности изучаемой совокупности организаций.

В совокупности оба преимущества повышают точность и адекватность оценки ситуации на основе методов обратного детерминированного факторного анализа. Однако практика их применения обнаружила характерный недостаток, который присущ всем представителям данной группы. Это определение весов значимости частных показателей системы, методика расчета которых в условиях ограниченности статистической информации и невозможности использования в данных целях корреляционно-регрессионного анализа, строится по большей части на основе экспертных оценок, для которых типична высокая степень субъективизма.

При присущей качественным методикам определения вероятности банкротства возможности решения проблемы в условиях ограниченности исходной информационной базы и новизны изучаемой проблемы, а также универсальности относительно области применения, что, безусловно, является сильными сторонами аналитических возможностей качественных методов, ограниченность методов экспертных оценок состоит в том, что в них присутствует повышенная вероятность ошибочного суждения. Причиной этому могут служить:

· субъективные предпочтения эксперта;

· склонность к игнорированию новых фактов и гипотез, которые не вписываются в его научное мировоззрение;

· излишняя подверженность коллективному мнению.

Кроме того, при некорректности постановки задачи перед экспертами со стороны аналитика (это может быть выражено также в некорректности определения или формулировки перечня объектов экспертизы) или при большом массиве экспертных оценок в ходе их обработки могут быть допущены ошибки, снижающие качество (согласованность) экспертного решения.

Из вышеизложенного следует, что качественные методы антикризисной диагностики имеют следующие характерные недостатки, которые придают результатам оценки, полученным исключительно только на их изолированном применении, недостоверный характер:

· трудность решения многокритериальных задач;

· субъективность прогнозного решения;

· рассчитанные значения критериев носят характер информации к размышлению, а не основы для принятия немедленных решений;

· отсутствие пограничных сочетаний значений изучаемых критериев, а в этой связи - интерпретации полученных результатов.

Рассмотрев специфические недостатки, характерные отдельно для каждой группы методов определения вероятности банкротства, следует отметить, что им свойственны и общие, в частности:

1. Ни одна из существующих методик определения вероятности банкротства не исходит из того, что банкротство является высшим проявлением трех кризисов предприятия - управленческого, экономического и финансового, то есть ни одна из рассмотренных методик не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине «специализации» на каком-либо одном виде кризиса. Все они идентифицируют только определенную форму кризиса организации (в основном все - финансовый, иногда в сочетании с экономическим кризисом, и только метод А - счета - управленческий). Однако другие аспекты деятельности предприятия, учет которых необходим в целях определения вероятности банкротства, в данном случае во внимание авторами не принимается, что ограничивает их практическое применение;

2. Методическое содержание большей части методов не подвержено корректировке с учетом особенностей деятельности предприятий различных отраслей экономики, наделяя их необходимостью соответствовать одним и тем же требованиям проведения антикризисной диагностики. Если же в отдельных случаях такая возможность имеется, то модель не применима по другим параметрам, рассмотренным ранее;

3. Получение оценок статического (моментного) характера: оценка вероятности банкротства на какую-либо дату или за один период - это не более чем результат некоторого фиксированного сочетания всех влияющих факторов. Конкретное статическое сочетание может быть абсолютно любым, поэтому делать на его основе какие-либо выводы относительно финансового состояния исследуемого объекта в конкретный момент, по-видимому, не вполне корректно.

Таким образом, существующие методы выдают результаты анализа на момент принятия управленческого решения (то есть подан иск в суд, предполагается определение вероятности банкротства по утвержденным методическим рекомендациям или, к примеру, предприятие лишь только организовано - производится диагностика состояния внешней среды для снижения риска от не зависящих от организации воздействий. Обе ситуации описывают статику - выработка информации под определенный образ действий на момент принятия решений). С другой стороны, определение вероятности банкротства должна иметь характер регулярного и своевременного мониторинга.

Правомерно подчеркнуть, что отдельные рассмотренные методики диагностики вероятности банкротства содержат в себе рациональное начало, развитие которого лежит в основе направлений их совершенствования. Речь в данном случае о методе А - счет, который единственный из всех содержит попытку увязать вероятность банкротства с качеством управления (хотя и на основе поверхностной оценки качества менеджмента), и анализ чувствительности, позволяющий учесть фактор динамичности оценки.

 

 

Заключение

 

 

Далеко не все существующие ныне методики прогнозирования возможного банкротства предприятия заслуживают доверия исследователя. Не все из них составлены корректно, не все могут применяться в наших условиях, не все дают адекватные результаты. Одно и то же предприятие одновременно может быть признано безнадежным банкротом, устойчиво развивающимся хозяйствующим субъектом и предприятием, находящимся в предкризисном состоянии, - все определяет выбранная методика прогнозирования возможного банкротства.

Вслед за многими российскими авторами можно отметить, что многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов в силу различий ситуации в экономике. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским условиям, но корректность этой адаптации также вызывает сомнения у специалистов.

Многие методики трудно применять из-за условий ограниченности данных, в которые попадает практически каждый сторонний исследователь состояния предприятия. Обычно приходится использовать только данные бухгалтерской отчетности. Это обстоятельство ограничивает круг методик, которые могут быть применены исключительно количественными коэффициентными. Нет возможности использовать качественные методы и методы балльных оценок.