Диагностика и прогнозирование банкротства

3) Симптомы. Совершенные  компанией ошибки начинают выявлять  все известные симптомы приближающейся  неплатежеспособности: ухудшение показателей (скрытое при помощи "творческих" расчетов), признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

При расчете  А-счета конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенти, либо 0 – промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель – А-счет. Если сумма баллов более 25, компания может обанкротиться в течение ближайших пяти лет. Чем больше А-счет, тем скорее это может произойти [7, 8].

К положительным  сторонам качественных моделей можно  отнести возможность диагностики  и прогнозирования банкротства  в условиях ограниченности информационной базы и новизны изучаемой проблемы, универсальность относительно области применения. Недостатком данных моделей, что ограничивает их применение, является повышенная вероятность ошибочного суждения, возникающая из-за:

- трудности решения многокритериальных задач;

- субъективности  прогнозного решения;

- отсутствия  пограничных сочетаний значений  изучаемых критериев;

-  значения  критериев, которые носят характер  характер информации к размышлению,  а не основы  для принятия  немедленных решений [3].

Существуют  и другие модели оценки риска банкротства, в которых применяются современные  инструменты многомерного статистического  анализа и учет показателей, характеризующих  сферу деятельности преприятия и  особенности региона. Например, методика предсказания банкротства с учетом специфики отраслей. В ней используется Z-счет Альтмана, и показатели соотношения заемных и собственных средств, ликвидности баланса. Данная методика разработана учеными Казанского государственного технологического университета. Они предлагают деление всех предприятий по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности. Создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли), так как особенности формирования оборотных средств в России не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике [7, 11].

Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:

- к первому  классу кредитоспособности относят  фирмы, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита);

- ко второму – предприятия с удовлетворительным финансовым состояние (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита);

- к третьему  классу – компании с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита.

Учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:

1) промышленность (машиностроение);

2) торговля (оптовая  и розничная);

3) строительство  и проектные организации; 

4) наука (научное  обслуживание) [7, 11].

Для возможности применения вышеуказанных моделей к российским предприятиям, ученые пытаются их модифицировать, либо же предлагают новые методы оценки финансового состояния и риска банкротства. Примеры современных российских моделей оценки и систем управления риском банкротства предприятия, адаптированных к «российской специфике», представлены в следующем разделе.

Рассмотрев  основные модели диагностики и прогнозирования  банкротства, можно сделать вывод  о том, что результат ни одна модели не может быть верен на 100 % и ни одна модель не может быть универсальной. Всем моделям присущи общие недостатки, искажающие результат и впоследствии ведущие к неправильным действиям:

1) каждая модель  характеризует только определенную  форму кризиса организации, в  то время как банкротство – это проявление трех экономических кризисов (финансового, экономического и управленческого);

2) методическое  содержание методов не подвержено  корректировке с учетом особенностей  деятельности организаций различных  отраслей экономики;

3) получение  оценок статического характера (на какую-либо дату или за определенный период). Основные существующие методы выдают результат на момент принятия управленческого решения, в то время как диагностика должна иметь характер регулярного и своевременного мониторинга [3].

Но проблемы антикризисного управления остаются, поэтому наука не стоит на месте и исследования продолжаются. По мнению О. Ю. Дягеля, в настоящее время необходимо упорядочить процесс применения методик, совершенствовать их в направлении недостатков при сохранения явных преимуществ. Для этого нужно развивать исследования по следующим приоритетным направлениям:

- определение  форм и этапов развития кризиса;

- обоснование  целесообразности и необходимости,  создание методической основы  антикризисной диагностики на основе системного подхода;

- определение  состава ее критериев в соответствии  с целями выявления признаков  развития управленческого, финансового  и экономического кризисов [3].

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3 Современные российские методики диагностики и прогнозирования банкротства

 

 

В данном разделе  представлены некоторые примеры  современных моделей и подходов к оценке риска банкротства предприятий, разработанных российскими учеными.

Г. А. Хайдаршина разработала комплексную модель оценки риска банкротства,  вид  которой представлен в формуле (4):

                                                      (4)

y=α₀ + α₁ * Corp_age + α₂ * Cred + α₃ * Current_ratio + α₄ * EBIT/INT + α₅ х

х Ln(E) + α₆ * R +α₇ * Reg + α₈ * ROA + α₉ * ROE + α₁₀ *  + α₁₁ * T_A,

где C^BR – комплесный критерий риска банкротства предприятия;

Corp_age – фактор, характеризующий «возраст предприятия» (принимает значение 0, если предприятие было создано более 10 лет назад, 1 — в противном случае);

Cred – фактор, характеризующий кредитную историю предпрития (положительная — 0, отрицательная — 1);

Current_ratio – коэффициент текущей ликвидности;

EBIT/INT – отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к уплаченным процентам;

Ln(E) – натуральный логарифм собственного капитала предприятия;

R – ставка рефинансирования;

Reg – фактор, характеризующий деятельность предприятия с точки зрения его региональной принадлежности (0 — Москва ил Санкт-Петербург, 1 — другие регионы);

ROA – рентабельность активов предприятия;

ROE – рентабельность собственного капитала;

T_E – темп прироста собственного капитала;

T_A – темп прироста активов.

 

Сравнение  итогового значения комплексного критерия риска банкротства с пороговыми значениями (от 0 до 1) позволяет сделать  вывод о риске банкротства  предприятия в течение одного года с момента расчетов. Данная модель была апробирована на примере сформированной многоотраслевой выборки из 300 предприятий. Точность оценки риска банкротства на основе этой модели составила 85,6 %, что выше точности оценки  с помощью других применяемых подходов на 10-15 %. Данная модель может использоваться как дополнение к методам оценки финансового состояния, так как базируется на общедоступных данных финансовой отчетности, не требует расчета большого количества показателей, характеризуется достаточно длинным горизонтом прогнозирования [13].

МФК «Ренессанс»  разработала модель прогнозирования  банкротства, представленную в формуле (5):

Вероятность банкротства = f (β₁ * (характеристика фирмы) + β₂ х        (5)

х (характеристика отрасли) + β₃ * (характеристика региона) + е.

В этой методике используются не только показатели финансового  состояния предприятия, но и другие важные элементы его деятельности: денежный поток, производительность труда, реструктуризация, размер предприятия, задолженность по федеральным налогам на одного работника фирмы, валовый продукт региона на душу населения, власть губернатора в регионе и т. д. Коэффициенты  β₁ , β₂ , β₃ , е рассчитываются с помощью статистических программных пакетов [7].

В. М. Зарубинский, Н. И. Демьянов разработали модель определения эффективности управления предприятием, именуемую «Модель фирмы «Конус», г. Луганск». Она является альтернативой другим количественным моделям и может адаптироваться к условиям организации управления конкретного предприятия. В качестве индикатора оценки финансового состояния и риска банкротства выбирается «уровень обеспеченности предприятия оборотными и денежными средствами». Кроме вербальной оценки вводится также количественная оценка выбранных показателей. Она предлагается в виде разбиения на N-уровней. Для расчетов выбрана следующая система исходных данных: коэффициент автономии, добавленная экономическая стоимость, коэффициент валовой прибыли, коэффициент операционной прибыли, точка безубыточности, финансовый цикл, прибыль до выплаты процентов и налогов. Модель расчета базируется на шаблоне с предварительно рассчитанными значениями показателей весомости каждого из приведенных факторов на каждом из уровней [5].

А. Н. Бобрышев, Р. В. Дебелый предложили применять  методику скорринговой оценки, в которой обеспечены равные шаги интервалов как по коэффициентам, так и по их ранжированию по категориям финансового состояния.

В предлагаемой методике расширено соотношение  максимальных и минимальных значений коэффициентов финансовой устойчивости, эффективности и платежеспособности, что позволяет объективно оценивать дифференциацию между предприятиями с различным уровнем кредитоспособности. Единой эмпирической базой для отбора критериальных показателей финансового состояния послужили данные бухгалтерской (финансовой) отчетности организаций Ставропольского края в динамике за 5 лет.

На основе корреляционно-регрессионного анализа  была разработана рейтинговая шкала  локальных критериальных показателей  прогнозирования банкротства (коэффициент текущей ликвидности, коэффициент быстрой ликвидности, коэффициент абсолютной ликвидности, уровень собственного капитала, деловая активность, обеспеченность основными средствами), которая используется для определения комплексной (интегральной) оценки кредитоспособности организации.

При получении  фактических значений финансовых коэффициентов  каждому из них в соответствии с рейтинговой шкалой присваивается  соответствующее количество баллов (от 1 до 5). Оценка показателей рентабельности и оборачиваемости производится в зависимости от соответствия (+) или несоответствия (-) оптимальным значениям, причем значения показателей рентабельности могут быть и отрицательными (< 0). При соответствии (+) оптимальным значениям отдельного коэффициента присваивается вспомогательный балл – 2. При несоответствии (-) – 1 балл. Если значение показателя рентабельности отрицательное, то присваивается 0 вспомогательных баллов. Итоговая оценка показателей рентабельности и оборачиваемости капитала складывается исходя из набранной суммы вспомогательных баллов.

Заключительная  оценка кредитоспособности организации  производится на основании многоуровневого  комплексного показателя S, рассчитанного  по фактическим значениям финансовых коэффициентов, с учетом веса каждого  из них, нормализованного в пределах от 1 до 5. Чем ближе значение показателя S к 5, тем выше кредитоспособность организации [1].

М. В. Евстроповым  разработаны две модели оценки риска  банкротства, разработанные на основе непараметрического подхода (первая модель применяется при периоде упреждения, равном 4 годам, вторая модель – 2 годам). Модели апробированы на основе годовой бухгалтерской отчетности за 1999-2006 гг. 64 предприятий Оренбургской области. Выявлено, что разработанные модели прогнозирования обладают большей прогностической «силой», то есть показывают лучшую прогностическую эффективность зарубежных моделей прогнозирования. При этом доверительные интервалы для статистических оценок прогностических «сил» в предложенных моделях меньше по сравнению с аналогичными показателями в зарубежных моделях [4].

А. А. Захаровой  и Е. В. Кочетковой предлагается многоуровневый подход к управлению риском банкротства, состоящий из трех этапов. На первом этапе осуществляется качественная оценка внешних и внутренних факторов, оказывающих воздействие на предприятие в данный момент. Оценка производится с помощью программы FUZZY-SWOT, которая построена на основе использования нечеткой логики. На втором этапе производится количественная оценка выделенных факторов с помощью сложной модели нечетких множеств Недосекина. В результате применения этой модели получается количественная оценка факторов, динамика их изменения, и обобщенная оценка степени риска банкротства. На третьем этапе производится выбор конкретного метода минимизации риска: диверсификация, страхование, лимитирование, хеджирование, резервирование средств, распределение риска и т. д. Применение этих методов должно быть направлено на достижение финансово-экономической стабильности предприятия [6].