Управление риском на основе анализа финансовой отчетности

    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 (18) 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. Исследование самого процесса выбора системы показателей для оценки риска банкротства осуществляется в [10] (там же, кстати, доходчиво объясняется, почему классическая формула Альтмана неприменима в российских условиях). 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.

    Пример  системы показателей:

      Х1 - коэффициент автономии (отношение  собственного капитала к валюте  баланса),

    Х2 - коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными средствами (отношение чистого оборотного капитала к оборотным активам),

      Х3 - коэффициент промежуточной ликвидности  (отношение суммы денежных средств  и дебиторской задолженности  к краткосрочным пассивам),

      Х4 - коэффициент абсолютной ликвидности (отношение суммы денежных средств к краткосрочным пассивам),

      Х5 - оборачиваемость всех активов  в годовом исчислении (отношение  выручки от реализации к средней  за период стоимости активов),

      Х6 - рентабельность всего капитала (отношение чистой прибыли к средней за период стоимости активов).

    Сопоставим  каждому показателю Хi уровень его  значимости для анализа ri. Чтобы  оценить этот уровень, нужно расположить  все показатели по порядку убывания значимости так, чтобы выполнялось  правило

                                        (20)

    Возьмем пример. Промышленное предприятие, прошедшее  приватизацию и не приспособившееся к новым условиям хозяйствования, убыточно и нерентабельно. Однако оно  располагает изрядным количеством  неликвидного, морально устаревшего оборудования, а также производственными помещениями. Доля этого имущества в активах компании высока, что свидетельствует о высоком уровне ее финансовой автономии. Но эта пресловутая автономия, измеренная по балансу, мало дает с точки зрения оценки риска банкротства, так как собственное имущество предприятия, в силу его неликвидности, не может выступить средством погашения текущей задолженности, а также выступать средством залога при кредитовании. Следовательно, финансовый показатель автономии должен занимать в выбранной системе показателей, применительно к указанному предприятию, одно из последних мест.

    Если  система показателей проранжирована в порядке убывания их значимости, то значимость i-го показателя ri следует определять по правилу Фишберна:

                                         (21)

    Например, для системы с N=3 показателями r1 = 3/6, r2 = 2/6, r3 = 1/6, и сумма уровней  значимости равна единице.               

    Правило Фишберна отражает тот факт, что  об уровне значимости показателей неизвестно ничего кроме (20). Тогда оценка (21) отвечает максимуму энтропии наличной информационной неопределенности об объекте исследования.

    Если  же все показатели обладают равной значимостью, тогда

    ri = 1/N.                                                                                   (22)

    Будем распознавать уровень показателя на качественном уровне, словесно. Для  этого составим таблицу следующего вида:

    Таблица 3 - Распознавание уровня показателей

    В таблице 1 lij равно 1, если эксперт именно таким образом распознал текущий  уровень показателя, и 0 во всех остальных  случаях.

    Эксперт может разработать самостоятельную классификацию уровней показателей.

    Таблица 4 - Классификатор уровней финансовых показателей

    Здесь Х1 – Х6 – показатели, предложенные выше.

    Правильное  заполнение таблицы 3 дает, что сумма  всех столбцов и строк таблицы  равна N. Таблица 3 представляет собой  нечто вроде финансовой карты  предприятия, на которой отмечены как успехи финансовой политики предприятия, так и его слабые звенья.

    Теперь  выполним формальные арифметические действия по построению комплексного финансового  показателя, выполнив двойную свертку  данных таблицы 3:

                                                                   (23)

    где

     ,                                                                            (24)

    lij определяется по таблице 1, а  ri – по формуле (21) или (22). В  ходе свертки используются две  системы весовых коэффициентов – значимости показателей и опорные веса (24) для сведения нескольких отдельных показателей в один.

    В таблице 5 приведен классификатор уровня комплексного показателя V&M, настроенный  на систему весов (24):

    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.

    Авторами  статьи предлагается использовать модифицированную с учетом воздействий окружающей среды и рыночных механизмов Z-модель, имеющую следующий вид [5]:

    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.

    Коэффициенты  являются показателями хозяйственной  деятельности предприятия и степени  его финансовой устойчивости. Они  численно выражают риск неблагоприятного развития финансовой ситуации на предприятии.

    Рейтинговое число R представляет собой численное  выражение реакции предприятия  на воздействие окружающей среды. Получившаяся величина R позволяет оценивать степень  финансового риска данного предприятия  при работе в условиях априорно враждебной окружающей среды бизнеса. При расчете R за несколько последовательных временных периодов мы получаем динамику изменения финансовой устойчивости предприятия, что позволяет анализировать влияние на него окружающей среды и тенденции дальнейшей динамики финансовой устойчивости предприятия.