Российские модели прогнозирования банкротства предприятий
Российские модели прогнозирования банкротства предприятий могут быть подразделены на две группы: регламентированные, т.е. централизованно утвержденные, и методики анализа финансового положения, разработанные экономистами в учебных заведениях, консалтинговых, аудиторских и оценочных организациях.
Регламентированные модели прогнозирования банкротства предприятий рассмотрены в параграфе 5.6.
Среди методов прогнозирования банкротства организаций, разработанных российскими учеными можно выделить:
1) модель В. В. Ковалева;
2) модель, разработанную учеными Казанского государственного технологического университета;
3) шестифакторная математическая модель О. П. Зайцевой, или комплексный коэффициент банкротства (г. Новосибирск);
4) модели А. В. Колышкина (Санкт-Петербург);
5) модель Г. В. Савицкой;
6) модель Р. С. Сайфуллина и Г. Г. Кадыкова и др.
Модель В. В. Ковалева основана на разработках западных аудиторских фирм, адаптированных к отечественной специфике бизнеса. Автор предложил следующую двухуровневую систему показателей.
К первой группе он отнес критерии и показатели, неблагоприятные текущие значения или складывающаяся динамика изменения которых свидетельствуют о возможных в обозримом будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и банкротстве.
К ним относятся:
1) повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;
2) превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности;
3) чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;
4) устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;
5) хроническая нехватка оборотных средств;
6) устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников финансирования;
7) неэффективная политика реинвестирования прибыли;
8) превышение размеров заемных средств над установленными лимитами;
9) хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов);
10) высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности;
11) наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов;
12) ухудшение отношений с кредитными организациями;
13) использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях;
14) применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации;
15) потенциальные потери долгосрочных контрактов;
16) неблагоприятные изменения в портфеле заказов.
Во вторую группу входят критерии и показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое. Вместе с тем они указывают, что при определенных условиях или непринятии действенных мер ситуация может резко ухудшиться. К ним относятся:
1) потеря ключевых сотрудников аппарата управления;
2) вынужденные остановки, а также нарушения производственно-технологического процесса;
3) недостаточная диверсификация деятельности предприятия, т.е. чрезмерная зависимость от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.;
4) излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;
5) участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;
6) потеря ключевых контрагентов;
7) недооценка технического и технологического обновления предприятия;
8) неэффективные долгосрочные соглашения;
9) политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключевыми подразделениями.
Что касается критических значений этих критериев, то они должны быть детализированы по отраслям и подотраслям, а их разработка может быть выполнена после накопления определенных статистических данных.
Модель ученых Казанского государственного технологического университета. Суть данной методики заключается в расчете класса кредитоспособности предприятий на основе классификации оборотных активов по степени их ликвидности с учетом отраслевой специфики[1].
Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:
1) к первому классу кредитоспособности относятся предприятия, финансовые показатели которых выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита;
2) ко второму – предприятия с удовлетворительным финансовым состоянием, финансовые показатели которых находятся на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита;
3) к третьему – компании с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита.
Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а с другой – специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:
• промышленность (машиностроение);
• торговля (оптовая и розничная);
• строительство и проектные организации;
• наука (научные учреждения и организации).
В случае диверсификации деятельности предприятие относится к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.
Показатели для распределения предприятий промышленности (машиностроения) по классам кредитоспособности представлены в табл. 5.30.
Таблица 5.30
Значения критериальных показателей для распределения предприятий по классам кредитоспособности[2]
|
№ |
Наименование показателя |
Значение показателей по классам |
||
|
первый |
второй |
третий |
||
|
Значения критериальных показателей для предприятий промышленности (машиностроения) |
||||
|
1 |
Соотношение заемных и собственных средств |
<0,8 |
0,8-1,5 |
> 1,5 |
|
№ |
Наименование показателя |
Значение показателей по классам |
||
|
первый |
второй |
третий |
||
|
2 |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана) |
>3,0 |
1,5-3,0 |
< 1,5 |
|
3 |
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) |
>2,0 |
1,0-2,0 |
< 1,0 |
|
Значения критериальных показателей для предприятий оптовой торговли |
||||
|
1 |
Соотношение заемных и собственных средств |
< 1,5 |
1,5-2,5 |
>2,5 |
|
2 |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана) |
>3,0 |
1,5-3,0 |
< 1,5 |
|
3 |
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) |
> 1,0 |
0,7-1,0 |
<0,7 |
|
Значения критериальных показателей для предприятий розничной торговли |
||||
|
1 |
Соотношение заемных и собственных средств |
< 1,8 |
1,8-2,9 |
>3,0 |
|
2 |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана) |
> 2,5 |
1,0-2,5 |
< 1,0 |
|
3 |
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) |
>0,8 |
0,5-0,8 |
<0,5 |
|
Значения критериальных показателей для строительных организаций |
||||
|
1 |
Соотношение заемных и собственных средств |
< 1,0 |
1,0-2,0 |
>2,0 |
|
2 |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана) |
>2,7 |
1,5-2,7 |
< 1,0 |
|
3 |
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) |
>0,7 |
0,5-0,8 |
<0,5 |
|
Значения критериальных показателей для проектных организаций |
||||
|
1 |
Соотношение заемных и собственных средств |
< 0,8 |
0,8-1,6 |
> 1,6 |
|
2 |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана) |
> 2,5 |
1,1-2,5 |
< 1,1 |
|
3 |
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) |
>0,8 |
0,3-0,8 |
<0,3 |
|
Значения критериальных показателей для научных организаций |
||||
|
1 |
Соотношение заемных и собственных средств |
<0,9 |
0,9-1,2 |
> 1,2 |
|
2 |
Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана) |
>2,6 |
1,2-2,6 |
< 1,2 |
|
3 |
Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса) |
>0,9 |
0,6-0,9 |
<0,6 |
Модель О. П. Зайцевой (Кп) для оценки риска банкротства предприятия имеет вид:
(5.20)
где X1 – коэффициент убыточности предприятия, который определяется отношением чистого убытка к собственному капиталу; Х2 – коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности; Х3 – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов (является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности); Х4 – коэффициент, определяемый отношением чистого убытка к выручке; Х5 – коэффициент финансового левериджа (финансового риска), определяется отношением заемного капитала к собственным источникам финансирования; Х(; – коэффициент загрузки активов, определяется как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов – отношение общей величины активов предприятия (валюты баланса) к выручке.
Для каждого коэффициента определены нормативные значения (табл. 5.31).
Таблица 5.31
Нормативные значения коэффициентов в модели прогнозирования банкротства О. П. Зайцевой
|
Коэффициенты |
Формула расчета* |
Нормативное значение |
|
Χ1 |
где СК – собственный капитал и резервы (итог IV раздела формы 1) |
|
|
Χ2 |
где КЗ – кредиторская задолженность (форма 1); ДЗ – дебиторская задолженность (форма 1) |
|
|
Χ3 |
где ККЗ – краткосрочные кредиты и займы (форма 1); КЗ – кредиторская задолженность (форма 1); КОпр – прочие краткосрочные обязательства (форма 1); ДС – денежные средства (форма 1); КФВ – краткосрочные финансовые вложения (форма 1) |
|
|
Χ4 |
|
|
|
Χ5 |
где ДО – долгосрочные обязательства (итог V раздела формы 1); КО – краткосрочные обязательства (итог VI раздела формы 1); СК – собственный капитал и резервы (итог III раздела формы 1) |
|
|
Χ6 |
|
|
* По данным бухгалтерской отчетности: форма 1 – бухгалтерский баланс (см. приложение 1); форма 2 – отчет о финансовых результатах (см. приложение 2).
Для определения вероятности банкротства необходимо сравнить фактическое значение Κфакт с нормативным значением (Кн), которое рассчитывается по формуле (5.21).
Окончательный вывод делается на основе следующих заключений:
1) если Кфакт > Кн, то крайне высока вероятность наступления банкротства предприятия;
2) если Кфакт < Кн, то вероятность банкротства незначительна.
Модель Р. С. Сайфуллина и Г. Г. Кадыкова (R) относится к рейтинговым
моделям. Российские ученые предприняли попытку адаптировать модель Э. Альтмана к российским условиям и разработали среднесрочную рейтинговую модель прогнозирования риска банкротства, которая может применяться для любой отрасли и предприятий различного масштаба. Общий вид модели[3]:
(5.21)
где К1 – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами; К2 – коэффициент текущей ликвидности; K3 – коэффициент оборачиваемости активов (отношение выручки к среднегодовой стоимости валюты баланса); К4 – коммерческая маржа (рентабельность продаж); К5 – рентабельность собственного капитала.
Если значение итогового показателя R < 1, то вероятность банкротства предприятия высокая, если R > 1 – низкая.
Конечно, получение прогноза будущего состояния предприятия, возможности наступления (или ненаступления) его банкротства является целью исследователя. Но для руководства предприятия эта цель промежуточная, поскольку для него важнее не спрогнозировать возможное приближение негативных событий, а избежать их. Этого можно добиться при помощи реструктуризации, т.е. комплекса процедур, направленных, в первую очередь, на изменение структуры предприятия – структуры его управления, производства, бизнеса.