Управление финансовыми рисками ООО «Альянс»

Первые три градации вероятности нежелательного исхода соответствуют "нормальному", "разумному" риску, при котором рекомендуется принимать обычные предпринимательские решения. Принятие решений с большим риском возможно, если наступление нежелательного исхода не приведет к банкротству.

Для оценки колеблемости (изменчивости) риска используется коэффициент вариации (V = σ / X) и приводятся следующие шкалы: до 0,1 - слабая; от 0,1-0,25 - умеренная; свыше 0,25 - высокая.

При оценке приемлемости коэффициента, определяющего риска банкротства существует несколько не противоречащих друг другу точек зрения. Одни авторы считают, что оптимальным является коэффициент риска, составляющий 0,3, а коэффициент риска, ведущий к банкротству - 0,7 и выше. В других источниках приводится шкала риска со следующими градациями указанного выше коэффициента: до 0,25 - приемлемый; 0,25-0,50 - допустимый; 0,50-0,75 - критический; свыше 0,75 - катастрофический риск.

Существуют описательные характеристики шкал риска по величине ожидаемых потерь, которые используются для оценки приемлемости содержащего риск решения. В этих градациях риска в зависимости от уровня возможных потерь осуществляются путем выделения следующих весьма условных зон.

1. Область минимального риска характеризуется уровнем потерь, не превышающим размеры чистой прибыли.

2. Область повышенного риска характеризуется уровнем потерь, не превышающим размеры расчетной прибыли.

3. Область критического риска характеризуется тем, что в границах этой  зоны возможны потери, величина которых превышает размеры расчетной прибыли, но не превышает размер ожидаемых доходов.

4. Область недопустимого риска характеризуется тем, что в границах этой зоны ожидаемые потери способны превзойти размер ожидаемых доходов от операции и достичь величины, равной всему имущественному состоянию предпринимателя.

Наиболее широко распространенным подходом к анализу риска банкротства предприятия является подход  Альтмана, который состоит в следующем:

1.                  Применительно к данной стране и к интервалу времени формируется набор отдельных финансовых показателей предприятия, которые на основании предварительного анализа имеют наибольшую относимость к свойству банкротства. Пусть таких показателей N.

2.                  В N-мерном пространстве, образованном выделенными показателями, проводится гиперплоскость, которая наилучшим образом отделяет успешные предприятия от предприятий-банкротов, на основании данных исследованной статистики. Уравнение этой гиперплоскости имеет вид

                                                                                                                           (17)

где Ki - функции показателей бухгалтерской отчетности, i  - полученные в результате анализа веса.

3.                  Осуществляя параллельный перенос плоскости, можно наблюдать, как перераспределяется  число успешных и неуспешных предприятий, попадающих в ту или иную подобласть, отсеченную данной плоскостью. Соответственно, можно установить пороговые нормативы Z1 и Z2: когда Z < Z1 , риск банкротства предприятия высок, когда Z > Z2 - риск банкротства низок, Z1 < Z < Z2 - состояние предприятия не определимо.

Отмеченный подход, разработанный в 1968 г. Эдвардом Альтманом, был применен им самим в том же году применительно к экономике США. В результате появилось широко известная формула:

                                                                (18)

где:

К1 = собственный оборотный капитал/сумма активов;

К2 = нераспределенная прибыль/сумма активов;

К3 = прибыль до уплаты процентов/сумма активов;

К4 = рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал;

К5 = объем продаж/сумма активов.

Интервальная оценка Альтмана: при Z<1.81 – высокая вероятность банкротства, при Z>2.67 – низкая вероятность банкротства.

Позже (1983) Альтман распространил свой подход на компании, чьи акции не котируются на рынке. Соотношение[7] в этом случае приобрело вид

.                                        (19)

Здесь К4  - уже балансовая стоимость собственного капитала в отношении к заемному капиталу. При Z<1.23 Альтман диагностирует высокую вероятность банкротства.

Сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в Z - свертке и пороговый интервал [Z1 , Z2] сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны (можно сопоставить выводы Альтмана о положении предприятий США за 10 лет анализа). Получается, что подход Альтмана не обладает устойчивостью к вариациям в исходных данных. Статистика, на которую опирается Альтман и его последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным свойством статистической однородности выборки событий. Одно дело, когда статистика применяется к выборке радиодеталей из одной произведенной партии, а другое, - когда она применяется к фирмам с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д. Здесь невозможно говорить о статистической однородности событий, и, следовательно, допустимость применения вероятностных методов, самого термина "вероятность банкротства" ставится под сомнение.

Но ключевым ограничением этого метода является даже не проблема качественной статистики. Дело в том, что классическая вероятность - это характеристика не отдельного объекта или события, а характеристика генеральной совокупности событий. Рассматривая отдельное предприятие, мы вероятностно описываем его отношение к полной группе. Но уникальность всякого предприятия в том, что оно может выжить и при очень слабых шансах, и, разумеется, наоборот. Единичность судьбы предприятия подталкивает исследователя присмотреться к предприятию пристальнее, расшифровать его уникальность, его специфику, а не "стричь под одну гребенку"; не искать похожести, а, напротив, диагностировать и описывать отличия. При таком подходе статистической вероятности места нет. Исследователь интуитивно это чувствует и переносит акцент с прогнозирования банкротства (которое при отсутствии полноценной статистики оборачивается гаданием на кофейной гуще) на распознавание сложившейся ситуации с определением дистанции, которая отделяет предприятие от состояния банкротства. Вследствие вышесказанного предлагается использовать метод оценки риска банкротства, разработанный отечественными экономистами  Недосекиным А. О. и Максимовым  О. Б.

Эксперту необходимо выбрать ряд отдельных финансовых показателей, о которых можно сказать, что они наилучшим образом характеризуют отдельные стороны деятельности предприятия и при этом образуют некую законченную совокупность, дающую исчерпывающее представление о предприятии как о целом. Выбор системы показателей для анализа – искусство, стяжаемое долгим опытом анализа. Не существует двух предприятий, для которых одинаково хорошо подходили бы одни и те же показатели. Или точнее: значимость тех или иных показателей для оценки тех или иных предприятий различна, и поэтому перед экспертом встает трудная задача отбора и ранжирования факторов анализа. Показатели, классифицированные по группам (финансовая устойчивость, ликвидность, рентабельность и т.д.), могут образовывать иерархию, но в простейшем случае они просто составляют неупорядоченный набор.

Причем здесь и далее по умолчанию предполагаем, что рост отдельного показателя Хi сопряжен со снижением степени риска банкротства и с улучшением самочувствия рассматриваемого предприятия. Если для данного показателя наблюдается противоположная тенденция, то в анализе его следует заменить сопряженным. Например, показатель доли заемных средств  в активах предприятия разумно заменить показателем доли собственных средств в активах.

Методика, рассматриваемая в статье Вишнякова Я.Д., Колосова А.В. и Шемякина В.Л.  «Оценка и анализ финансовых рисков предприятия в условиях враждебной окружающей среды бизнеса», предлагает оценивать риск  банкротства следующим образом.

Заключение о финансовом состоянии предприятия

Авторами статьи предлагается использовать модифицированную с учетом воздействий окружающей среды и рыночных механизмов Z-модель, имеющую следующий вид:

R=А1хХ1+А2хХ2+А3хХ3+А4хХ4+А5хХ5+А6хХ6>0,                            (25)    

где R — рейтинговое число;

Х1 — коэффициент обеспеченности предприятия собственными средствами (отношение собственных оборотных активов к общей сумме активов);

Х2 — коэффициент текущей ликвидности;

Х3 — рентабельность собственного капитала;

Х4 — коэффициент капитализации предприятия (отношение рыночной стоимости собственного капитала к балансовой стоимости заемных средств);

Х5 — показатель общей платежеспособности, определяемый как отношение рыночной стоимости активов ко всем обязательствам предприятия;

Х6 — коэффициент менеджмента, определяемый как отношение выручки от реализации к величине текущих обязательств предприятия;

А1, А2, А3, А4, А5, А6 — индексы значимости каждого фактора модели.

Предлагаемая методика многофакторного статистического анализа финансовой устойчивости предприятия позволяет не только ответить на вопрос, находится ли предприятие на грани банкротства или нет, но и выявить основные причины ухудшения финансового состояния предприятия, оценить факторы, определяющие состояние окружающей среды бизнеса и разработать меры по снижению финансовых рисков, угрожающих предприятию банкротством.

Предлагаемая модель оценки финансовых рисков промышленных предприятий учитывает как требования федерального законодательства «О несостоятельности (банкротстве)», так и реалии российского финансового рынка и уровень менеджмента в области управления финансовыми рисками

Управление финансовыми рисками ООО «Альянс»

Проведем количественную оценку рисков ООО «Альянс» на основе данных отчетности.

В соответствии с подходом Альтмана для ООО «Альянс» вероятность банкротства по формуле (19) будет равна:

= 2,116129,

т.е. предприятие имеет высокую вероятность банкротства

Теперь вычислим вероятность риска банкротства по методике, предложенной Недосекиным А. О. Текущее значение факторов анализа представлено таблицей.

Текущий уровень факторов