Методы диагностики вероятности банкротства

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

  • 1) анализа обширной системы критериев и признаков;
  • 2) ограниченного круга показателей;
  • 3) интегральных показателей, рассчитанных с помощью:
    • • скоринговых моделей;
    • • матричных моделей;
    • • мультипликативного дискриминантного анализа.

Признаки банкротства при многокритериальном подходе в соответствии с рекомендациями Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) можно разделить 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 к их 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.

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.

В соответствии с методическими указаниями Федеральной службы РФ по финансовому оздоровлению и банкротству (приказ № 16 от 23.01.2001) для оценки и прогнозирования финансового состояния организаций используется также обширный перечень показателей, характеризующих различные аспекты их деятельности (табл. 12.57), изучение динамики которых позволяет довольно полно охарактеризовать ФСП и установить наметившиеся тенденции его изменения.

Согласно Правилам проведения арбитражным управляющим финансового анализа, утвержденным постановлением Правительства РФ от 25.06.2003 № 367, рассчитывают и анализируют следующие показатели:

коэффициенты, характеризующие платежеспособность должника:

  • 1) коэффициент абсолютной ликвидности показывает, какая часть краткосрочных обязательств может быть погашена немедленно, и рассчитывается как отношение наиболее ликвидных оборотных активов к текущим обязательствам должника;
  • 2) коэффициент текущей ликвидности — отношение ликвидных активов (денежных средств, краткосрочных финансовых вложений, товаров отгруженных, готовой продукции и товаров для перепродажи, краткосрочной дебиторской задолженности, прочих оборотных активов) к текущим обязательствам должника;
  • 3) показатель обеспеченности обязательств должника его активами — отношение к обязательствам должника суммы ликвидных и скорректированных внеоборотных активов, которые включают стоимость нематериальных активов (без деловой репутации и организационных расходов), основных средств (без капитальных затрат на арендуемые основные средства), незавершенных капитальных вложений (без незавершенных капитальных затрат на арендуемые основные средства), доходных вложений в материальные ценности, долгосрочных финансовых вложений, прочих внеоборотных активов;
  • 4) степень платежеспособности по текущим обязательствам — отношение текущих обязательств должника к величине среднемесячной выручки;

коэффициенты, характеризующие финансовую устойчивость должника:

5) коэффициент автономии (финансовой независимости) — отношение собственных средств к совокупным активам;

Показатели для оценки и прогнозирования финансового состояния предприятия

Таблица 12.57

Показатель

Алгоритм расчета

Что характеризует

1. Общие показатели

Среднемесячная выручка х)

Валовая выручка по оплате

А1 —

Число месяцев периода

Масштаб бизнеса организации

Доля денежных средств в выручке 2)

Денежные средства в выручке

А у

Валовая выручка по оплате

Финансовый ресурс организации, возможность своевременного исполнения своих обязательств

Среднесписочная численность персонала (Кф

Соответствует стр. 850 формы № 5 поОКУД

Масштабы деятельности предприятия

2. Показатели платежеспособности и финансовой устойчивости

Степень платежеспособности общая 4)

Заемные средства (разд. IV + разд. V) ф. № 1

к,=

Сроки возможного погашения всей кредиторской задолженности, если всю выручку направлять на расчеты с кредиторами

Коэффициент задолженности по кредитам (Кф

Задолженность по кредитам и займам

Ас =

5

Уменьшение его уровня характеризует перекос структуры долгов в сторону товарных кредитов, неплатежей бюджету и по внутренним долгам, что оценивается отрицательно

Коэффициент задолженности другим организациям (KJ

Задолженность

„ поставщикам и подрядчикам

Повышение его уровня характеризует увеличение удельного веса товарных кредитов в общей сумме долгов

Коэффициент задолженности фискальной системе (К7)

Задолженность бюджету

А 7 =

7

Повышение его уровня характеризует увеличение удельного веса задолженности бюджету в общей сумме долгов

Показатель

Алгоритм расчета

Что характеризует

Коэффициент внутреннего долга

W

Задолженность по зарплате, по выплате дивидендов и др.

Ко =

8

Повышение его уровня характеризует увеличение удельного веса внутреннего долга в общей сумме долгов

Степень платежеспособности по текущим обязательствам 1})

Разд. Уф. №1

А. g —

9

Сроки возможного погашения текущей задолженности перед кредиторами

Коэффициент покрытия текущих обязательств оборотными активами

<*10>

Разд. II ф. №1 10 стр. 690ф.№1

Показывает, насколько текущие обязательства покрываются оборотными активами

Собственный капитал в обороте (АГц)

Кп = (Разд. III - Разд. I) ф. № 1

Отсутствие его показывает, что все оборотные активы сформированы за счет заемных средств

Доля собственного капитала в оборотных активах п)

(Разд. III - Разд. 1)ф.№1 12 “ Разд. II ф. № 1

Определяет степень обеспеченности организации собственными оборотными средствами

Коэффициент финансовой автономии (А"п)

стр. 490 ф. № 1 13 " стр. 300 ф. № 1

Показывает, какая часть активов сформирована за счет собственных средств организации

3. Показатели деловой активности

Продолжительность оборота оборотных активов (А^)

Разд. II ф. №1 Ки - к,

Показывает, за сколько месяцев оборачиваются оборотные активы

Продолжительность оборота средств в производстве

<*is)

(Запасы и затраты) ф. № 1

А I с —

15 кх

Характеризует скорость оборачиваемости капитала в запасах

Показатель

Алгоритм расчета

Что характеризует

Продолжительность оборота средств в расчетах )

Дебиторская задолженность по ф. № 1

к'6 ~ к,

Характеризует скорость погашения дебиторской задолженности

4. Показатели рентабельности

Рентабельность оборотного капитала

<*17>

Прибыль ДО

^ налогообложения ф. № 2 17 “ Разд. II ф. № 1

Характеризует эффективность использования оборотного капитала организации

Рентабельность продаж

(^i8)

Прибыль от продаж ф. № 2

Aio —

Выручка ф. № 2

Сколько получено прибыли на рубль выручки

5. Показатели интенсификации процесса производства

Среднемесячная выработка на одного работника (/^д)

II

O'

Характеризует уровень производительности (интенсивности)груда работников предприятия

Фондоотдача

Валовая выручка Разд. 1ф.№1

Характеризует интенсивность использования основных средств

6. Показатели инвестиционной активности организации

Коэффициент инвестиционной активности

(^21)

Прирост разд. I

А^21 —

Итог разд. I ф. № 1

Характеризует инвестиционную активность организации

7. Показатели исполнения обязательств перед бюджетом и государственными небюджетными фондами

Коэффициенты исполнения текущих обязательств перед федеральным бюджетом 22), бюджетом субъекта РФ (АГ23), местным бюджетом (АГ24), государственными небюджетными фондами (АГ-,5) и Пенсионным фондом РФ 26) определяются как отношение величины уплаченных налогов (взносов) к величине начисленных налогов (взносов) за тот же период: Налоги (взносы) уплаченные

К: —

Налоги (взносы) начисленные

  • 6) коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (доля собственных оборотных средств в оборотных активах) — отношение разницы между суммой собственного капитала и скорректированной суммой внеоборотных активов к величине оборотных активов;
  • 7) доля просроченной кредиторской задолженности в пассивах;
  • 8) доля дебиторской задолженности в совокупных активах;

коэффициенты, характеризующие деловую активность должника:

  • 9) рентабельность активов — отношение чистой прибыли или убытка к совокупным активам организации;
  • 10) норма чистой прибыли — отношение чистой прибыли к выручке (нетто).

Очень часто для экспресс-диагностики степени финансовой устойчивости и риска несостоятельности субъектов предпринимательской деятельности применяют ограниченный круг индикаторов. Так, согласно методике проведения Федеральной налоговой службой учета и анализа финансового состояния и платежеспособности стратегических предприятий и организаций, утвержденной приказом Минэкономразвития России от 21.04.2006 № 104, для оценки ФСП используют два показателя:

  • • степень платежеспособности по текущим обязательствам;
  • • коэффициент текущей ликвидности.

Первый показатель определяется как отношение краткосрочных обязательств, за исключением доходов будущих периодов и резервов предстоящих расходов, к среднемесячной выручке. Второй коэффициент определяется как отношение ликвидных активов к текущим обязательствам предприятия (организации).

Если степень платежеспособности по текущим обязательствам меньше или равна шести месяцам и коэффициент текущей ликвидности больше или равен единице, то данное предприятие относится к первой группе. Считается, что предприятия данной группы имеют возможность в установленный срок и в полном объеме рассчитаться по своим текущим обязательствам за счет текущей хозяйственной деятельности или своего ликвидного имущества.

Если степень платежеспособности по текущим обязательствам больше шести месяцев и одновременно коэффициент текущей ликвидности меньше единицы, то данное предприятие относится ко второй группе, так как оно не имеет достаточных финансовых ресурсов для обеспечения своей платежеспособности.

Если предприятие по данным налоговых органов имеет просроченную задолженность по денежным обязательствам и (или) уплате обязательных платежей на протяжении более шести месяцев, то оно относится к третьей группе.

Предприятия, у которых имеется непосредственная угроза возбуждения дела о банкротстве, относятся к четвертой группе.

Предприятие относят к пятой группе, если в арбитражный суд подано заявление о признании его банкротом или арбитражным судом введена процедура его банкротства.

Эти сведения предоставляются Федеральной налоговой службой федеральным органам исполнительной власти для проведения углубленного анализа финансового состояния и платежеспособности стратегических предприятий и организаций.

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 проводить интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа.

Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 1940-х гг. 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 скоринговую модель, используемую межведомственными территориальными комиссиями по финансовому оздоровлению сельскохозяйственных товаропроизводителей для оценки степени их финансовой устойчивости, согласно постановлению Правительства РФ от 30.01.2003 № 52 (в ред. от 31.12.2008 № 1092).

В зависимости от группы финансовой устойчивости должника межведомственная территориальная комиссия по финансовому оздоровлению сельскохозяйственных товаропроизводителей определяет для должника соответствующий вариант реструктуризации долгов по платежам в бюджет (см. стр. 8, 9 табл. 12.58).

Анализируемое предприятие по степени финансового риска, исчисленной с помощью данной методики (табл. 12.59), и в прошлом и в отчетном году относится к третьей группе.

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 Э. Альтмана:

Группировка сельскохозяйственных товаропроизводителей по степени финансовой устойчивости, баллы

Таблица 12.58

строки

Коэффициент

Группы

I

II

III

IV

V

1

Абсолютной ликвидности

К > 05 = 20

0,4 < К < 0,5 = 16

0,3 < К < 0,4 = 12

0,2 < К < 0,3 = 8

К <0,2 = 4

2

Критической оценки

К> 1,5=18

1,4 < К< 1,5 = 15

1,3 < К < 1,4= 12

1,2 < К< 1,3 = 7,5

К< 1,2 = 3

3

Текущей ликвидности

К > 2 = 16,5

1,8 < К < 2 = 13,5

1,5 < К < 1,8 = 9

1,2 < К < 1,5 = 4,5

К < 1,2 = 1,5

4

Обеспеченности собственными средствами

К > 0,5 = 15

0,4 < К < 0,5 = 12

0,3 < К < 0,4 = 9

0,2 < К < 0,3 = 6

К <0,2 = 3

5

Финансовой независимости

К > 0,6 = 17

0,56 <К< 0,6= 14,2

0,5 <К< 0,56 = 9,4

0,44 <К< 0,5 = 4,4

К <0,44= 1

6

Финансовой независимости в отношении запасов и затрат

К> 1 = 13,5

0,9 <К< 1 = 11

0,8 < К < 0,9 = 8,5

0,65 <К<0,8 = 4,8

К <0,65= 1

7

Границы классов, баллов

100-81,8

81,7-60

59,9-35,3

35,2-13,6

13,5 и менее

8

Отсрочка платежа, лет

5

5

6

6

7

9

Последующая рассрочка погашения долга, лет

4

5

5

6

6

Таблица 12.59

Обобщающая оценка финансовой устойчивости предприятия

Номер

показателя

На начало периода

На конец периода

Уровень

показателя

Количество

баллов

Уровень

показателя

Количество

баллов

1

0,08

4

0,09

4

2

0,57

3

0,53

3

3

1,72

9

1,62

9

4

0,47

12

0,42

12

5

0,62

17

0,61

17

6

0,72

4,8

0,66

4,8

Итого

49,8

49,8

где х{ собственный оборотный капитал/сумма активов; х2 — нераспределенная (реинвестированная) прибыль/сумма активов; х3прибыль до уплаты процентов/ сумма активов; х4 балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал; х5 — объем продаж (выручка)/сумма активов.

Константа сравнения по данному уравнению — 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.

В 1972 г. Р. Лис разработал модель для Великобритании:

где Ху — оборотный капитал/сумма активов; х2 прибыль от реали- зации/сумма активов; х3 — нераспределенная прибыль/сумма активов; х4 собственный капитал/заемный капитал.

Здесь пограничное значение равняется 0,037.

Р. Таффлер разработал следующую модель:

где Ху — прибыль от реализации/краткосрочные обязательства; х2оборотные активы/сумма обязательств; х3 краткосрочные обяза- тельства/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.

Однако следует отметить, что использовать такие модели нужно с большой предосторожностью. Тестирование предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства наших субъектов хозяйствования по следующим причинам.

Во-первых, данные модели разрабатывались очень давно, в 1960— 1970 гг., т.е. после их создания прошла целая эпоха. За это время изменилась макро- и микроэкономическая ситуация и в США, и в других странах. Изменились и многие нормативы (например, соотношение заемных и собственных средств). Модели, рассчитанные по статистическим данным тех лет, не могут правильно описывать и прогнозировать ситуацию сегодняшнего дня.

Во-вторых, не может быть универсальных моделей, которые бы идеально подходили для всех отраслей экономики даже отдельно взятой страны, так как в силу особенностей различных отраслей значимость отдельных индикаторов существенно различается. Так, для торговых предприятий норматив и фактическое значение коэффициента финансового левериджа может быть больше единицы, а для сельскохозяйственного предприятия величина этого коэффициента 0,5 — очень значимая. Имеются существенные различия и по скорости оборачиваемости капитала, по уровню дохода на вложенный капитал и т.п.

Поэтому заслуживает внимания сам подход к разработке подобных моделей, но они должны разрабатываться для каждой отрасли и подотрасли и при этом периодически уточняться по новым статистическим данным с учетом новых тенденций и закономерностей в экономике.

Важным моментом построения кризис-прогнозных моделей является выбор средств математического аппарата.

В настоящее время при построении кризис-прогнозных моделей наиболее широко используется инструментарий дискриминантного анализа. Дискриминантные модели легко интерпретируются с содержательной точки зрения, доступны и понятны в использовании.

Вместе с тем следует отметить, что недостатком дискриминантных моделей является отсутствие четких границ для отнесения предприятий к классу банкротов или небанкротов. Если предприятие по модели набирает значение Z-счета, близкое или равное константе дискриминации, то его трудно квалифицировать на предмет финансовой устойчивости или неустойчивости.

Более совершенными методами построения кризис-прогнозных моделей являются нелинейные модели бинарного выбора (логит- регрессия, пробит-регрессия и др.), которые учитывают качественное различие явлений. Качество может быть выражено специальными показателями, например, финансово устойчивые предприятия можно обозначить числом 0, а несостоятельные или обанкротившиеся предприятия — числом 1.

Для построения логит-регрессии нами использована информация по 2160 сельскохозяйственным предприятиям Республики Беларусь. На основании данной информации рассчитано 15 коэффициентов, которые оказывают наиболее существенное влияние на степень финансовой устойчивости/неустойчивости сельскохозяйственных предприятий и из числа которых отбирались наиболее значимые для построения кризис-прогнозной модели.

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

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

х2 коэффициент оборачиваемости оборотного капитала;

х3 — коэффициент финансовой независимости предприятия (доля собственного капитала в общей валюте баланса);

х4 — рентабельность собственного капитала, %.

Данные показатели положены нами в основу разработки логит- регрессионной модели для диагностики риска банкротства сельскохозяйственных предприятий, которая получила следующее выражение:

Коэффициенты этой регрессии показывают вклад каждого фактора в изменение уровня интегрального показателя (Z-счета) при изменении соответствующего фактора на единицу. Если тестируемое предприятие по данной модели набирает значение Z < 0, то оно оценивается как финансово устойчивое. Напротив, предприятие, имеющее значение Z > 1, относится к группе высокого риска. Промежуточное значение Z-счета от 0 до 1 характеризует степень близости или дальности предприятия до той или другой группы.

Результаты тестирования 2160 предприятий по данной модели показали, что она позволяет довольно быстро провести экспресс- диагностику финансового состояния сельскохозяйственных предприятий Беларуси и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства.

Для анализируемого предприятия величина Z-счета на конец отчетного периода по данному уравнению имеет следующее выражение:

Полученные результаты свидетельствуют о том, что на данном предприятии риск банкротства отсутствует.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >