Методы прогнозирования возможного банкротства предприятия

[2, с. 200]

Полученные значения данных показателей сравниваются с нормативными значениями для трех состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером: для благополучных компаний и компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.

Как видно из таблицы, коэффициент  Бивера имеет следующие нормативные ограничения: 0,4 – 0,45 – благополучное состояние предприятия, 0,15 – настораживающий норматив, по которому вероятность банкротства возможна в течение пятилетнего периода, - 0,15 (отрицательное значение норматива) – это уже вероятность кризиса, который может наступить в течение текущего года. [2, с. 199, 200]

В зарубежных странах для  оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Э. Альтмана, Р. Таффлера, Г. Тишоу, Лиса и др., разработанные с помощью многомерного (мультипликативного) дискриминантного анализа. [1, с. 231]

 

Мультипликативный дискриминантный анализ использует методологию, рассматривающую объединенное влияние нескольких переменных (в нашем случае – финансовых коэффициенто). Цель дискриминантного анализа – построение некой условной линии, делящей все компании на две группы: если фирма расположена над линией, финансовые затруднения вплоть до банкротства в ближайшем будущем не грозят, и наоборот. Эта линия разграничения называется дискриминантной функцией, или индексом Z.

Дискриминантная (дифференциальная) функция обычно представляется в линейном виде:

Z = а₁Х₁ + а₂Х₂ + … + а_nХ_n,

где Z – дифференциальный индекс (Z-счет);

      Х₁ – независимая переменная (i = 1, … , n);

      а_i – коэффициент переменной.                               [1, с. 231]

Наибольшее распространение получили модели прогнозирования банкротства профессора Нью-Йоркского университета Эдварда Альтмана. Одной из простейших моделей прогнозирования банкротства считается двухфакторная модель, которая основывается на двух ключевых показателях, от которых, по мнению Альтмана, зависит вероятность банкротства: коэффициент покрытия (характеризует ликвидность) и коэффициент финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчивость). Весовые значения коэффициентов выявляются эмпирическим путем.

Для организаций США данная модель выглядит следующим образом:

Z_А2 = - 0,3877 + (- 1,0736)К₁ + 0,0579К₂ ,

где К₁ – общий коэффициент покрытия ;

      К₂ – коэффициент финансовой зависимости . [7, с. 180]

Для организаций, у которых Z_А2 = 0, вероятность банкротства равна 50%. Если Z_А2 является отрицательной величиной (меньше 0), то вероятность банкротства невелика (меньше 50%). если Z_А2 имеет положительное значение (больше 0) – вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z_А2.

Достоинством данной модели является простота, возможность ее применения в условиях ограниченного  объема информации. Однако данная модель не обеспечивает высокую точность, так как не учитывает влияние  на финансовое состояние организации  других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности организации).

По аналогии в Московском государственном университете печати на основе исследования статистических данных 50 полиграфических организаций была получена следующая двухфакторная модель:

Z_П = 0,3872 + 0,2614К_ТЛ + 1,0595К_а,

где К_ТЛ – коэффициент текущей ликвидности (общий коэффициент покрытия);

К_а – коэффициент автономии (К_а = 1 – К₂, где К₂ рассчитывается по формуле Z_А2).

В зависимости от значения Z_П определяется вероятность банкротства:

если Z_П меньше 1,3257, то вероятность банкротства очень высокая;

если Z_П находится в интервале от 1,3257 до 1,5475, вероятность банкротства высокая;

если Z_П находится в интервале от 1,5475 до 1,7693, вероятность банкротства средняя;

если Z_П находится в интервале от 1,7693 до 1,9911, вероятность банкротства низкая;

для Z_П больше 1,9911, вероятность банкротства очень низкая. [7, с. 181]

В западной практике широко используется пятифакторная модель прогнозирования банкротства, предложенная Э. Альтманом в 1968 г. на основе исследования финансовых коэффициентов с помощью  аппарата дискриминантного анализа:

Z_А5 = 1,2К₁ + 1,4К₂ + 3,3К₃ + 0,6К₄ + 1,0К₅,

где К₁ – собственный оборотный капитал / сумма активов;

     К₂ – нераспределенная (реинвестированная) прибыль/ сумма активов;

    К₃ – прибыль до уплаты процентов / сумма активов;

    К₄ – рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал;

    К₅ – объем продаж (выручка) / сумма активов.

Если значение Z_А5 ‹ 1,81, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z_А5 › 2,7 и более свидетельствует о малой его вероятности.

В 1977 г. американскими экономистами во главе с Э. Альтманом была предложена семифакторная модель прогнозирования банкротства на горизонте в 5 лет с точностью до 70%. Данная модель включает следующие показатели: 1) рентабельность активов; 2) динамику прибыли; 3) коэффициент покрытия процентов по кредитам; 4) кумулятивную прибыльность; 5) коэффициент покрытия (ликвидности); 6) коэффициент автономии; 7) совокупные активы.

Многофакторные модели Альтмана явились основой для последующих  исследований прогнозирования банкротства. [7, с. 182]

Формула Du Pont позволяет оценить важнейший показатель с точки зрения инвесторов – рентабельность собственного капитала по трем показателям экономической эффективности: рентабельности продаж, оборачиваемости активов и финансового рычага (коэффициента привода). Произведение последних трех коэффициентов определяет структурный состав показателя рентабельности собственного капитала – это и есть формула Du Pont:

 

В сокращенном виде формула  выглядит так:

R_ск = R_пр x КО_а х L,

где R_ск – рентабельность собственного капитала,

      R_пр – рентабельность продаж,

      КО_а – оборачиваемость активов или коэффициент трансформации,

      L – «рычаг».

В монографии «Менеджмент: стратегия  и тактика» П. Дойля формулу Du Pont называют основным уравнением финансового планирования, которое должно определять основную финансовую задачу. [2, с. 202]

Как и модели Альтмана и  Бивера, формула Du Pont рассчитывается на основе данных экспресс-диагностики, однако представляет собой более сложный и тонкий инструмент анализа финансового состояния предприятия. В отличие от двухфакторной модели, модели Z-счета Альтмана, некоторых моделей линейной регрессии модель Du Pont – нелинейная мультипликативная модель. Показатель рентабельности собственного капитала является экономической нелинейной характеристикой трех показателей финансовой деятельности предприятия. [2, с. 203]

В 1977 г. британские исследователи Р. Таффлер и Г. Тишоу применили подход Альтмана и на выборке из 80 британских компаний построили четырехфакторную прогнозную модель финансовой несостоятельности, при разработке которой использовали следующий подход. При использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем с помощью статистического метода можно построить модель платежеспособности. определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений типичный для определения некоторых ключевых измерений деятельности фирмы, таких как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их в соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации. Типичная модель для анализа компаний принимает форму:

Z = 0,53х₁ + 0,13х₂ + 0,18х₃ +0,16х₄,

где х₁ – отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к текущим обязательствам,

      х₂ – отношение текущих активов к общей сумме обязательств,

       х₃ – отношение текущих обязательств к общей сумме активов;

       х₄ – отсутствие интервала кредитования;

       Z (или  К_осс) – коэффициент обеспеченности собственными                                     средствами.

При Z › 0,3 вероятность банкротства  низкая, а при Z ‹ 0,2 – высокая.

Несмотря на то, что прогнозная модель Р. Таффлера и Г. Тишоу построена на более современных данных и не включает рыночную оценку бизнеса (котировку акций), ее применимость к российским условиям вызывает сомнения из-за различий в финансово-экономических условиях в Великобритании и, в частности, в условиях кредитования промышленности. [2, с. 204]

Четырехфакторная  модель R-счета была предложена учеными Иркутской государственной экономической академии. Эта модель внешне похожа на модель Альтмана для предприятий, акции которых не котируются на бирже.

R=8,38К₁ + К₂ + 0,054К₃ + 0,63К₄,

где R – R-счет;

      К₁ = Оборотные активы / Активы;

      К₂ = Чистая прибыль (убыток) / Собственный капитал;

      К₃ = Выручка от реализации / Активы;

      К₄ = Чистая прибыль (убыток)/Затраты на производство и реализацию.

Вероятность банкротства  предприятия в соответствии со значением R-счета определяется следующим образом (таблица 4).

Таблица 4

Вероятность банкротства  согласно четырехфакторной модели R-счета

R	Вероятность банкротства, %
Менее 0	Максимальная (90 – 100)
0 – 0,18	Высокая (60 – 80)
0,18 – 0,32	Средняя (35 – 50)
0,32 – 0,42	Низкая (15 – 20)
Более 0,42	Минимальная (до 10)

 [1, с. 236]

Метод credit-men (N-функции) был разработан Ж. Депаляном (Франция). Финансовая ситуация на предприятии может быть охарактеризована с помощью пяти показателей:

1) коэффициент быстрой  ликвидности:

,

где ДЗ – дебиторская  задолженность;

      ДС –  денежные средства;

      КФВ –  краткосрочные финансовые вложения;

      КО – краткосрочные обязательства.

2) коэффициент кредитоспособности

,

где КиР – капитал и резервы;

       ОО –  общие обязательства.

3) коэффициент иммобилизации  собственного капитала:

 

где КиР – капитал и резервы;

      ОСВА –  остаточная стоимость внеоборотных активов.

4) коэффициент оборачиваемости  запасов:

 

где СПТ – себестоимость  проданных товаров;

      З – запасы.

5) коэффициент оборачиваемости  дебиторской задолженности

 

где ВоР – выручка от реализации;

      ДЗ –  дебиторская задолженность.

Для каждого коэффициента определяют его нормативное значение с учетом специфики отрасли, сравнивают с показателем на предприятии  и вычисляют значение функции N:

N = 25R₁ + 25R₂ + 10R₃ + 20R₄ + 20 R₅,

где R_i = Значение коэффициента изучаемого предприятия / Нормальное значение коэффициента.

Если N = 100, то финансовая ситуация предприятия нормальная; если N › 100, то ситуация хорошая; если N ‹ 100, то ситуация на предприятии вызывает беспокойство. [1. с. 236, 237]

 

Первая французская модель оценки платежеспособности фирм на основе многомерного дискриминантного анализа (МDА) была построена в 1979 г. Ж. Конаном и М. Голдером по выборке из 95 малых и средних предприятий Франции, изученных за период 1970 – 1975 гг.

Z = - 0,16х₁ - 0,22х₂ + 0,87х₃ +0,10х₄ – 0,24х₅,

где х₁ – отношение денежных средств и дебиторской задолженности

             к итогу баланса;

      х₂ – отношение собственного капитала и долгосрочных пассивов

             к итогу баланса;

       х₃ – отношение финансовых расходов (проценты к уплате) к выручке

             от реализации ;

       х₄ – отношение расходов на персонал к добавленной стоимости

              (стоимость сырья, энергии, услуг  сторонних организаций);

       х₅ – отношение прибыли до выплаты процентов и налогов к заемному

             капиталу.

Вероятность задержки платежей фирмами, имеющими различные значения показателя Z, приведены в таблице 5.

 

 

 

Таблица 5

Вероятность задержки платежа в зависимости от значений показателя Z по Ж. Конану и М. Голдеру