Институт банкротства как инструмент финансового оздоровления национальной экономики

    3.5. Модели антикризисного  управления 
 

    Для разработки моделей антикризисного управления используют следующие методы: метод «дерева решений», метод дискриминантного анализа и эволюционное моделирование. Метод «дерева решений» предполагает выбор ключевых индикаторов кризиса посредством логического анализа и их последующую декомпозицию на факторы низших уровней. Полученная модель позволяет диагностировать кризис и определить его причины посредством факторного анализа. Дискриминантный анализ — это метод обработки статистической информации, позволяющий выделить наиболее важные показатели для предсказания банкротства и построить уравнение регрессии, которое связывает эти показатели в единую функциональную зависимость. Особенностью дискриминантного анализа является построение так называемой классифицирующей функции, определяющей степень вероятности банкротства предприятия в зависимости от значения интегрального показателя. Для успешного проведения дискриминантного анализа необходимо иметь статистические данные о показателях деятельности предприятий, работающих успешно, а также предприятий-банкротов. Эволюционное моделирование является перспективным направлением моделирования социально-экономических систем. Оно предполагает создание систем экономического мониторинга предприятия и диагностики банкротства с использованием нейросетей. Искусственная нейросеть — это компьютерная программа, которая позволяет на основе анализа большого  объема информации выявить общие закономерности, которые будут использованы для распознавания частных случаев в будущем. Например, при наличии статистической информации о банкротстве множества предприятий можно предсказать вероятность банкротства конкретного предприятия. Нейросеть действует как «черный ящик» и не способна объяснить результаты прогнозирования, но точность прогнозирования нейросети очень высока, что достигается за счет ее способности к обучению, т. е. постоянной адаптации к изменившимся обстоятельствам.

    Наряду  с методами диагностики кризиса  на предприятии существуют так называемые системы раннего предупреждения, основанные для контроля за «слабыми сигналами» кризиса. Такие системы включают как формализованные модели, так и высококвалифицированный персонал, обрабатывающий текущую информацию о состоянии предприятия и, главным образом, внешнего окружения. Цель работы системы раннего предупреждения сводится к предсказанию кризисной ситуации заблаговременно, пока кризис еще не нанес ущерб предприятию.

    Очевидно, что существует огромное число различных  методов и моделей, которые можно использовать для антикризисного управления финансами предприятия.

    Таким образом, можно отметить, что для  большинства белорусских предприятий, особенно государственной формы собственности, проблема эффективности сводится к проблеме выживания. Важнейшая задача для них — оставаться платежеспособными и сохранить безубыточность производства. В этой связи приоритетными направлениями определения эффективности промышленных предприятий Республики Беларусь можно считать сохранение ликвидности и структуры капитала в безопасных пределах, а также увеличение рентабельности.

    В современной экономической литературе часто обсуждается проблема возможности  использования зарубежных моделей  прогнозирования банкротства. Данная проблема также актуальна для Беларуси, поскольку для белорусских предприятий характерны те же экономические проблемы, что и для российских. Проведенные исследования по использованию моделей Альтмана, Вивера и др. для предсказания банкротства в России показали по большей части отрицательные результаты, поэтому можно согласиться с тем, что «разработанные на Западе модели прогнозирования возможного банкротства соответствуют условиям развитой рыночной экономики. Для условий отечественной экономики необходимо разработать собственные адекватные модели. 
 

    3.6. Диагностика риска  банкротства предприятий 
 

    В 2007 г. и Иркутской государственной экономической академии А. Ю. Беликовым была защищена диссертация по теме «Диагностика риска банкротства предприятия (на примере предприятий торговли)». В ней автор представил разработанную на основе формулы расчета рейтингового числа модель прогнозирования банкротства.   

    Для определения структурного состава  модели ее разработчиком был проведен опрос директоров 80 торговых предприятий г. Иркутска, в ходе которого было определено 13 наиболее популярных финансовых   коэффициентов,  позволяющих оценить текущее состояние и деятельность торгового предприятия. На основе анализа их средних значений по выборке из 21 ликвидированного предприятия и 29 предприятий продолжавших  свою работу,  были определены индексы вошедших в модель коэффициентов. Таким  образом, четырехфакторная модель прогнозирования банкротства (модель R) приняла следующий вид:

                     R = 8,38 х₁ + х₂ + 0,054х₃ + 0,63х₄,                                    (3)

    где х₁ — доля собственных оборотных средств (отношение чистого оборотного капитала к общим активам);

    х₂ — рентабельность собственного капитала, или коэффициент финансовой рентабельности (отношение чистой прибыли от всех видов деятельности к средней стоимости собственного капитала);

    х₃— оборачиваемость активов (отношение выручки от реализации к средней за период стоимости активов);

    х₄ — рентабельность текущих затрат (отношение прибыли от операционной деятельности к себестоимости реализованной продукции).

    Для оценки вероятности банкротства  предприятия в соответствии со значением модели R исследователем была предложена шкала (табл. 4). К сожалению, автор не раскрыл методику получения этой шкалы, поэтому проанализировать ее обоснованность не представляется возможным.  

Таблица 4. Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R [19, c. 77] 

    Протестировав модель R на данных 2040 торговых предприятиях Иркутской области, исследователем был сделан вывод о том, что на основании данной модели спрогнозировать банкротство предприятия за три квартала до него можно с точностью до 81%.

    Основными проблемами, стоящими на пути развития информации о финансовом состоянии, являются сбор информации; обоснование системы показателей, используемых для оценки: возможность их однозначной экономической интерпретации и др. В настоящее время эти проблемы серьезно тормозят развитие системы информационных финансовых услуг.

    Тем не менее развитие рыночных отношений  неизбежно потребует более широкого распространения упорядоченных  сведений о широком круге предприятий. Овладение этими методами необходимо при подготовке финансовых аналитиков и антикризисных управляющих.

    Алгоритм  построения рейтинга финансового состояния  предприятий имеет следующий вид:

    •    отбирается группа однотипных предприятий  и формируется группа показателей,  по которым они  будут сравниваться.   Все показатели должны быть однонаправлены, т. е. их рост должен характеризовать либо улучшение финансового состояния, либо его ухудшение:

    •   исходные данные представляются в виде матрицы, где в левом столбце перечислены отобранные показатели, в верхней строке — названия предприятий. Ячейки матрицы (а_ij) представляют собой значения показателей сравниваемых предприятий;

    по  каждому показателю находится лучшее значение и заносится в столбец  эталонного предприятия (крайний правый столбец) — условный пример см. в табл.5;

    исходные  показатели матрицы стандартизируются  относительно эталонного предприятия по формуле

                                                                                                  (4)

Таблица .5. Исходные данные для рейтинговой оценки предприятий [19, c. 78]

    Новая матрица имеет вид, представленный в табл. 6.  

Таблица .6. Стандартизированные относительно эталонного предприятия показатели [19, c. 78] 

    Для каждого анализируемого предприятия  значение его рейтинговой оценки определяется по формуле

                                                       (5)

    Предприятия упорядочиваются в порядке убывания рейтинговом оценки, т.е. наивысший  рейтинг имеют предприятия с наименьшим R. В нашем случае

                                                       (6)

    Аналогично

    R_Б = 0,52;     R_Б = 1,23;     R_Г = 1,01

    Таким образом, наивысшим рейтингом обладает фирма А, имеющая самое низкое рейтинговое число.

    В некоторых случаях пытаются использовать "облегченный" метод рейтинговой оценки — без стандартизации, с использованием формулы

                                                                                     (7)

    В соответствии с данной формулой лучший рейтинг должно иметь предприятие, у которого R_j выше. Однако данный вариант может привести к ошибочным выводам по известным из статистики причинам (здесь большую роль играют абсолютные показатели, а не их отклонения от эталона, некорректно учитываются показатели со знаком "минус") В нашем случае по данной формуле лучшим предприятием становится фирма В, имеющая самый высокий среди всех предприятий и других показателей коэффициент, равный 4, который "тянет" рейтинг вверх, заглушая влияние всех других показателей.