Методы диагностики вероятности банкротства

Основные методы диагностики, их положительные сто­роны и недостатки.

Для диагностики вероятности банкротства исполь­зуется несколько подходов, основанных на применении:

а) анализа обширной системы критериев и признаков;

б) анализа ограниченного круга показателей;

в) анализа интегральных показателей, рассчитанных с помощью: скоринговых моделей; многомерного рейтингового анализа; мультипликативного дискриминантного анализа и других.

Признаки банкротства при многокритериальном подходе в соответствии с рекомендациями Комитета по обобщению практи­ки аудирования (Великобритания) обычно делят на две группы.

К первой группе относятся показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкрот­ства в недалеком будущем:

· повторяющиеся существенные потери в основной деятельно­сти, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокра­щении объемов продаж и хронической убыточности;

· наличие хронически просроченной кредиторской и дебитор­ской задолженности;

· низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция их к снижению;

· увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме;

· дефицит собственного оборотного капитала;

· систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;

· наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;

· использование новых источников финансовых ресурсов на невыгодных условиях;

· неблагоприятные изменения в портфеле заказов;

· падение рыночной стоимости акций предприятия;

· снижение производственного потенциала и т.д.

Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные зна­чения которых не дают основания рассматривать текущее фи­нансовое состояние как критическое, но сигнализируют о воз­можности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер. К ним относятся:

· чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;

· потеря ключевых контрагентов;

· недооценка обновления техники и технологии;

· потеря опытных сотрудников аппарата управления;

· вынужденные простои, неритмичная работа;

· неэффективные долгосрочные соглашения;

· недостаточность капитальных вложений и т.д.

К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный под­ходы, а к недостаткам — более высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, ин­формативный характер рассчитанных показателей, субъектив­ность прогнозного решения.

Этот подход может быть использован при ком­плексной оценке финансового состояния анализируемого пред­приятия, в результате чего установлено, что данное предприятие является и будет платежеспособным в ближайшей перспективе.

В соответствии с действующим законодательством о банкротстве предприятий для диагностики их несостоятельности применяется ограниченный круг пока­зателей:

· коэффициент текущей ликвидности,

· коэффициент обеспеченности собственным оборотным капи­талом,

· коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности.

Согласно данным правилам предприятие признается неплатежеспособным при наличии одного из следующих условий:

· коэффициент текущей ликвидности на конец отчетного пе­риода ниже нормативного значения для соответствующей от­расли;

· коэффициент обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами на конец отчетного периода ниже нор­мативного значения для соответствующей отрасли;

· коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности < 1.

Например, в республике Беларусь (РБ) предприятие считается устойчи­во неплатежеспособным в том случае, если в течение послед­них четырех кварталов у него неудовлетворительная структура баланса. При этом для признания устойчиво неплатежеспособ­ного предприятия потенциальным банкротом необходимо нали­чие одного из следующих условий:

· коэффициент финансовой зависимости (удельный вес заем­ных средств в общей сумме активов) на конец отчетного перио­да имеет значение выше нормативного (в РБ для всех отраслей не более 0,85);

· доля просроченных финансовых обязательств в общей сумме активов предприятия на конец отчетного периода имеет значе­ние выше нормативного (в РБ для всех отраслей не более 0,5).

Если величина данных коэффициентов превышает уровень нормативных значений, то это свидетельствует о критической ситуации, при которой предприятие не сможет рассчитаться по своим обязательствам, даже распродав все свое имущество. Та­кая ситуация может привести к реальной угрозе ликвидации предприятия посредством процедуры банкротства.

Данные табл. 1 показывают, что на анализируемом пред­приятии финансовая ситуация за отчетный период несколько ухудшилась, хотя угрозы банкротства нет.

Таблица 1

Показатели платежеспособности предприятия

Показатель	На начало года	На конец года	Изменение
Коэффициент обеспеченности собст­венным оборотным капиталом	0,446	0,429	-0,017
Коэффициент текущей ликвидности	1,79	1,74	-0,05
Коэффициент утраты платежеспособности	1,03	1,01	-0,02
Доля заемных средств в формировании активов предприятия, %	44,85	47,53	+2,68
Доля просроченных обязательств в формировании активов, %	—	—	—

 

Учитывая многообразие показателей финансовой устойчиво­сти, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности пред­приятия и риска его банкротства, многие отечественные и зару­бежные экономисты рекомендуют производить интеграль­ную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа. Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в на­чале 40-х годов.

Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня пока­зателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показате­ля, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансо­выми показателями (табл. 2), позволяющую распределить предприятия по классам:

I класс — предприятия с хорошим запасом финансовой ус­тойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

II класс — предприятия, демонстрирующие некоторую сте­пень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;

III класс — проблемные предприятия;

IV класс — предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кре­диторы рискуют потерять свои средства и проценты;

V класс — предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

Согласно этим критериям, определим, к какому классу отно­сится анализируемое предприятие (табл. 3).

Таким образом, по степени финансового риска, исчисленной с помощью данной методики, анализируемое предприятие и в про­шлом и в отчетном году относится ко второму классу. Причем за отчетный год оно несколько ухудшило свое положение.

Для оценки рейтинга субъектов хозяйствования и степени финансового риска довольно часто использу­ются методы многомерного рейтингового анализа.

В зарубежных странах для оценки риска банкротст­ва и кредитоспособности предприятий широко исполь­зуются факторные модели известных западных эконо­мистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разра­ботанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Наиболее широкую известность получила модель Альтмана:

Z = 0,717х₁ +0,847х₂ + 3,107х₃ + 0,42х₄ + 0,995х₅,

где х₁ — собственный оборотный капитал/сумма активов;

х₂ — нераспределенная прибыль/сумма активов;

х_з — прибыль до уп­латы процентов/сумма активов;

х₄ — балансовая стоимость собственного капитала /заемный капитал;

х₅ — объем продаж (выручка)/сумма активов.

Константа сравнения — 1,23.

Если значение Z< 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z>1,23 и более свидетельству­ет о малой его вероятности.

На анализируемом предприятии величина Z-счета по модели Альтмана составляет:

на начало года

Z_H = 0,717 ´ 0,27 + 0,847 ´ 0,09 + 3,107 ´ 0,328 + 0,42 ´ 1,2 + 0,995 ´ 1,5

Z_H =3,27;

на конец отчетного периода

Z_K = 0,717 ´ 0,28 + 0,847 ´ 0,11 + 3,107 ´ 0,352 + 0,42 ´ 1,08 + 0,995 ´ 1,76

Z_K =3,59.

Следовательно, можно сделать заключение, что на данном предприятии вероятность банкротства мала.

Дискриминантная модель, разработанная Лис для Велико­британии, получила следующее выражение:

Z = 0,063х₁ +0,092х₂ +0,057х₃ + 0,001х₄,

где x₁ — оборотный капитал/сумма активов;

х₂ — прибыль от реализации/сумма активов;

х_з — нераспределенная прибыль/ сумма активов;

х₄ — собственный капитал/заемный капитал.

Здесь предельное значение равняется 0,037.

По модели Лиса величина Z-счета для анализируемого пред­приятия равна:

Z_H = 0,063 ´ 0,613 + 0,092 ´ 0,328 + 0,057 ´ 0,09 + 0,001 ´ 1,2 = 0,075;

Z_K = 0,063 ´ 0,669 + 0,092 ´ 0,352 + 0,057 ´ 0,11 +0,001 ´ 1,08 = 0,087.

Таффлер разработал следующую модель:

Z = 0,53х₁ +0,13х₂ +0,18х₃ +0,16х₄,

где х₁ — прибыль от реализации/краткосрочные обязательст­ва;

х₂ — оборотные активы/сумма обязательств;

х₃ — кратко­срочные обязательства/сумма активов;

х₄ — выручка/сумма активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

 

Таблица 2.

Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Таблица 3

Обобщающая оценка финансовой устойчивости анализируемого предприятия

 

По данной модели анализируемое предприятие выглядит сле­дующим образом:

Z_н = 0,53 ´ 0,923 + 0,13 ´ 1,78 + 0,18 ´ 0,343 + 0,16 ´ 1,5 = 1,02233;

Z_K = 0,53 ´ 0,909 + 0,13 ´ 1,73 + 0,18 ´ 0,387 + 0,16 ´ 1,76 = 1,05793.

Однако следует отметить, что использование таких моделей требует больших предосторожностей. Тестирование других предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства наших субъектов хозяйствования из-за разной методики отражения инфляцион­ных факторов и разной структуры капитала, а также из-за различий в законодательной и информационной базе.

По модели Альтмана несостоятельные предприятия, имею­щие высокий уровень четвертого показателя (собственный ка­питал/заемный капитал), получают очень высокую оценку, что не соответствует действительности. В связи с несовершенст­вом действующей методики переоценки основных фондов, ко­гда старым изношенным фондам придается такое же значение, как и новым, необоснованно увеличивается доля собственного капитала за счет фонда переоценки. В итоге сложилась нере­альное соотношение собственного и заемного капитала. Поэто­му модели, в которых присутствует данный показатель, могут исказить реальную картину.

Поэтому можно придти к выводу о необходимости разработки собственных дискриминантных функций для каждой отрасли, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Бо­лее того, эти функции должны тестироваться каждый год на но­вых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы.

Для обоснования основных индикаторов риска банкротства и создания дискриминантной модели для его оценки нами собрана информация по 200 сельскохозяйственным предприятиям Рес­публики Беларусь за 1995-1998 гг. и на основании ее рассчита­ны 26 финансовых коэффициентов по каждому субъекту хозяй­ствования за каждый год.

С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа установлено, что наибольшую роль в изменении фи­нансового положения сельскохозяйственных предприятий иг­рают такие показатели:

х₁ — доля собственного оборотного капитала в формирова­нии оборотных активов, коэффициент;

х₂ —приходится оборотного капитала на рубль основного, руб.;

х₃ — коэффициент оборачиваемости совокупного капитала;

х₄ — рентабельность активов предприятия;

х₅ — коэффициент финансовой независимости (доля собст­венного капитала в общей валюте баланса).

Данные показатели положены в основу разра­ботки дискриминантной факторной модели диагности­ки риска банкротства сельскохозяйственных предпри­ятий, которая получила следующее выражение:

Z = 0,111х₁ + 13,239х₂ + 1,676х₃ + 0,515х₄ +3,80х₅.

Константа сравнения — 8.

Если величина Z-счета больше 8, то риск банкротства малый или отсутствует. При значении Z-счета меньше 8 риск банкрот­ства присутствует: от 8 до 5 — небольшой, от 5 до 3 — сред­ний, ниже 3 — большой, ниже 1 — стопроцентная несостоя­тельность.

Тестирование данной модели по исследуемой выборке субъ­ектов хозяйствования показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-анализ финансового состояния сель­скохозяйственных предприятий республики и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства.