Модель оценки банкротства

В международной и российской науке и практике наработаны различные методики количественной оценки вероятности банкротства, основанные на математической обработке статистических данных по обанкротившимся предприятиям и предприятиям, успешно функционирующим на рынке. Для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа. Рассмотрим наиболее известные модели.

1. Известный финансовый аналитик У Бивер в 1966 г. первым предложил для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства свою систему показателей, представленную в табл. 10.4. Его модель основывалась на расчете финансовых коэффициентов и давала относительно точный прогноз будущего статуса фирмы. У. Бивер рекомендовал исследовать тренды этих показателей для диагностики банкротства.

Таблица 10.4. Система показателей У. Бивера

Показатель

Расчет

Значение показателей

Для благополучных компаний

За 5 лет до банкротства

За 1 год до банкротства

Коэффициент

Бивера

(Рч – Ам) / ЗП

0,4–0,45

0,17

-0,15

Рентабельность

активов

Рч / Б х х 100%

6–8

Финансовый

левередж

ЗП/Б

< 37

< 50

< 80

Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом

(К – Ав) / Б

0,4

<0,3

~ 0,06

Коэффициент покрытия (коэффициент текущей ликвидности)

Ао/ЗПк

< 3,2

< 2

< 1

Примечание. Рч – чистая прибыль; Ам – амортизационные отчисления; ЗП – заемные средства (пассивы); Б – валюта баланса; К – собственный капитал организации; Ав – внеоборотные долгосрочные активы; Ао – оборотные активы; ЗПк – краткосрочные заемные средства (пассивы).

В свое время модель Бивера вызвала множество критических замечаний, но дала огромный толчок для развития исследований в этой области.

2. Пятифакторная модель Альтмана (Z-счет, показатель, индекс). Разработана известным западным экономистом Эдвардом Альтманом в 1968 г. Начала использоваться в России с 1992 г.. Основной идеей является деление фирм на потенциальных банкротов и не банкротов. При построении своего индекса Альтман обследовал 66 предприятий США, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно. Из 22 аналитических коэффициентов он выбрал пять наиболее значимых и построил уравнение, результаты которого дают прогноз банкротства на два-три года вперед:

где Х1 – чистый капитал (собственные оборотные средства) / сумма активов; Х2 – нераспределенная прибыль / сумма активов; Х3 – прибыль до уплаты налога и процентов / сумма активов; Х4 – рыночная стоимость акций / заемные обязательства; Х5 – выручка / сумма активов.

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана в США показали, что Z-счет может принимать значение в пределах .

Уровень угрозы банкротства в модели Альтмана оценивается по шкале (табл. 10.5).

Таблица 10.5. Шкала для оценки вероятности банкротства в модели Альтмана

Значение Z

Вероятность банкротства

Менее 1,81

Очень высокая, предприятие является несостоятельным

От 1,81 до 2,7

Высокая, зона неопределенности: предприятие находится на грани несостоятельности и может, как обанкротиться, так и продолжать свою работу

От 2,7 до 2,99

Вероятность невелика, зона неопределенности: предприятие находится на грани несостоятельности и может как обанкротиться, так и продолжать свою работу

Более 2,99

Вероятность очень низкая, предприятие является финансово устойчивым и кредитоспособным

Однако в связи с тем, что в четвертом коэффициенте фигурирует рыночная стоимость акций, этот показатель можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала. Поэтому позже Альтманом был разработан модифицированный вариант формулы для компаний, акции которых не котируются на бирже:

В числителе показателя Х4 вместо рыночной стоимости акций стоит их балансовая стоимость. Если полученное значение модифицированного Z-счета составит менее 1,23, можно говорить о несостоятельности (банкротстве) предприятия. При Z = 1,23 + 2,89 предприятие находится в зоне неопределенности («туманная область»). Если Z > 2,9, то компания работает стабильно и банкротство маловероятно.

Как показывают исследования американских аналитиков, модели Альтмана позволяют в 95% случаев предсказать банкротство фирмы на год вперед и в 83% случаев – на два года вперед. Альтману принадлежат также двухфакторная и семифакторная модели.

3. Четырехфакторная модель великобританского экономиста Таффлера (Taffler), разработанная в 1977 г. для компаний, акции которых котируются на биржах:

где Χ1 – Прибыль до уплаты налога / Текущие обязательства; Х2 – Текущие активы / Общая сумма обязательств; Х3 – Текущие обязательства / Общая сумма активов; Х4 – отсутствие интервала кредитования.

4. Модель Спрингейта (G. L. V. Springate) (1978):

где Х1 – Чистый капитал (собственные оборотные средства) / Сумма активов; Х2 – Прибыль до уплаты налога и процентов / Сумма активов; Х3 – Прибыль до налогообложения / Текущие обязательства; Х4 – Выручка / Сумма активов. Критическое значение по модели Спрингейта равно 0,862 (больше этого значения предприятия кредитоспособны, ниже – являются банкротами и, соответственно, некредитоспособны); точность прогноза – 92,5% для 40 компаний, исследованных им.

5. Модель Фулмера (Fulmer). Ученый разработал эту модель, анализируя в 1984 г. 40 финансовых показателей 30 успешных компаний и 30 банкротов:

где V1 – Нераспределенная прибыль / Сумма активов; V2 – Выручка / Сумма активов; V3 – Прибыль до налогообложения / Собственный капитал; V4 – изменение остатка денежных средств / Кредиторская задолженность; V5 – Заемные средства / Сумма активов; V6 – Текущие обязательства / Всего активов; V7 – Материальные внеоборотные активы / Всего активы; V8 – Рабочий капитал (собственные оборотные средства) / Кредиторская задолженность; V9 – Прибыль до уплаты налога и процентов / Проценты.

Критическое значение – 0. Точность прогноза составляет 98% при анализе в течение года.

6. Модель Ж. Лего (Jean Legault). Эта рейтинговая модель была разработана под руководством канадского аналитика Ж. Лего и рекомендована для использования Ordre des comptables agrees des Quebec. При ее создании модели были проанализированы 30 финансовых показателей 173 промышленных компаний Квебека, имеющих ежегодную выручку от 1 до 20 млн долл. Модель выглядит следующим образом:

где Х1 – Акционерный капитал / Сумма активов; Х2 – (Прибыль до налогообложения + Финансовые издержки) / Сумма активов; Х3 – Оборот за два периода / Сумма активов за два периода.

При этом критериальное значение составит 0,3, вероятность правильного прогноза – 83% для промышленных предприятий.

Учеными Иркутской государственной экономической академии на основе проведенного обследования деятельности торговых предприятий была предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:

где Κ1 – Оборотный капитал / Актив; К2 – Чистая прибыль / / Собственный капитал; К3 – Выручка от реализации / Актив; К4 – Чистая прибыль /Интегральные затраты.

С помощью R-счета можно прогнозировать банкротство предприятия за три квартала с вероятностью 81%. Доля ошибочного прогноза банкротства – 7%. Однако R-счет рассчитывался на основе анализа предприятий торговли, поэтому его параметры могут не соответствовать значениям других отраслей.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом (табл. 10.6).

Таблица 10.6. Вероятность банкротства предприятия

Кроме того, учеными Иркутской государственной экономической академии на основе обработки данных финансовой отчетности 2040 предприятий торговли города Иркутска и Иркутской области за период с 1994 по 1996 г. была доказана неприменимость пятифакторной модели Альтмана, так как она не позволяет получить истинную картину оценки финансовой устойчивости российских предприятий. Данные расчетов были подтверждены расчетами американских аналитиков из First Security Bank.

8. Для прогнозирования банкротства Л. Д. Шереметом предложен коэффициент прогноза банкротства:

где ДЗК – краткосрочная дебиторская задолженность; ФВК – краткосрочные финансовые вложения; ДС – денежные средства; ЗСК – краткосрочные заемные средства; КЗк – краткосрочная кредиторская задолженность; Б – валюта баланса.

Данный коэффициент характеризует удельный вес чистых оборотных средств в сумме актива баланса, поэтому если предприятие испытывает финансовые затруднения, то данный коэффициент снижается.

9. Для прогнозирования финансового состояния сельскохозяйственных предприятий и организаций может использоваться система показателей Г. В. Савицкой, которая предложила также метод их рейтинговой оценки в баллах (табл. 10.7). Исходя из ее методики, предприятие можно отнести к одному из классов:

I класс – предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

II класс – предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности. Но еще не рассматриваются как рискованные;

III класс – проблемные предприятия. Здесь вряд ли существует риск потери средств, но полное получение процентов представляется сомнительным;

IV класс – предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;

V класс – предприятия высочайшего риска, практически не состоятельные;

VI класс – предприятия-банкроты.

10. Кроме того, скоринговый анализ, рассмотренный А. П. Ковалевым, предполагает аналогичное формирование некоторой балльной интегральной оценки финансового состояния компании на основе восьми коэффициентов, рассчитанных по данным бухгалтерской финансовой отчетности, с заданием конкретных условий снижения балльных оценок за несоответствие критериям (табл. 10.8).

Таблица 10.7. Группировка показателей по критериям оценки финансового состояния

Таблица 10.8. Границы классов организаций согласно критериям оценки финансового состояния

п/п

Показатель финансового состояния

Условия снижения критерия

Коэффициент абсолютной ликвидности

За каждую сотую (0,01) пункта снижения снимается по 0,3 балла

Коэффициент критической ликвидности

Коэффициент текущей ликвидности

Доля оборотных средств в активах

Коэффициент обеспеченности оборотными средствами

Коэффициент капитализации

Коэффициент финансовой независимости

За каждую сотую (0,01) пункта снижения снимается по 0,4 балла

Коэффициент финансовой устойчивости

За каждую десятую (0,1) пункта снижения снимается по 1 баллу

11. Методика анализа банкротства по системе показателей Д. Дюрана представляет собой формирование интегральной оценки финансовой устойчивости на основе суммирования нескольких показателей (табл. 10.9).

Таблица 10.9. Система показателей Д. Дюрана

Показатель

Порядок

расчета

Нормальное

ограничение

Коэффициент капитализации (плечо финансового рычага)

Не выше 1,5

Коэффициент обеспеченности собственными источниками финансирования

Нижняя граница ОД; opt. U2 а 0,5

Коэффициент финансовой независимости (автономии)

0,4 < U3 < 0,6

Коэффициент финансирования

UA > 0,7; opt. = 1,5

Коэффициент финансовой устойчивости

U5 > 0,6

12. Методика рейтинговой оценки финансового состояния коммерческой организации Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова предполагает расчет:

где Ко.c.c – коэффициент обеспеченности собственными средствами; Кт.л – коэффициент текущей ликвидности; Коб – коэффициент оборачиваемости активов; Км – коммерческая маржа (рентабельность продаж продукции); Кр.с.к – рентабельность собственного капитала.

Чем больше значение R (более 1), тем лучше финансовое состояние коммерческой организации.

13. Оценка вероятности банкротства компании по шестифакторной математической модели О. П. Зайцевой . Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

где Ку.п – коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением убытка к собственному капиталу; Кз – соотношение кредиторской и дебиторской задолженности; Кс – соотношение краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов (обратная величина показателя абсолютной ликвидности). Наиболее ликвидные активы – денежные средства и краткосрочные финансовые вложения, которые могут быть использованы для выполнения текущих расчетов; Ку.р – убыточность реализации продукции; Кф.р – соотношение заемного и собственного капитала; Кзаг – коэффициент загрузки активов (отношение среднегодовой стоимости активов к выручке от реализации продукции).

Рекомендуемые значения коэффициентов модели оценки банкротства представлены в табл. 10.10.

Таблица 10.10. Рекомендуемые значения коэффициентов шестифакторной модели оценки банкротства

Наименование

Норматив показателя

Ку.»

Кз

Кс

Ку.р

Кф.р

0,7

Снижение в динамике

При расчете нормативного комплексного коэффициента банкротства коэффициент загрузки активов устанавливается на уровне базисного года. При этом если нормативный комплексный коэффициент банкротства окажется больше рассчитанного, то по данной методике вероятность банкротства компании небольшая.

  • 14. Для оценки вероятности банкротства применяется также метод credit – теп, разработанный Ж. Депаляном . Метод заключается в расчете пяти коэффициентов R1–R5 по данным бухгалтерской финансовой отчетности и соотнесении их с соответствующими нормативными, за которые приняты среднестатистические показатели по предприятиям конкретной сферы деятельности:
    • • R1 (Коэффициент быстрой ликвидности) = (Дебиторская задолженность + Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные Обязательства;
    • • R2 (Коэффициент кредитоспособности) = Капитал и резервы / / Общие обязательства;
    • • R3 (Коэффициент иммобилизации собственного капитала) = = Капитал и резервы / Остаточная стоимость внеоборотных активов;
    • • R4 (Коэффициент оборачиваемости запасов) = Стоимость проданных товаров / Запасы;
    • • R5 (Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности) = Выручка / Дебиторская задолженность.

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

где R1–R5 – отношения значения коэффициента изучаемого предприятия к нормативному значению коэффициента. Если N = 100, то финансовая ситуация предприятия нормальная, если N >100, то ситуация хорошая, если N <100, ситуация на предприятии вызывает беспокойство.

15. Вероятность банкротства может быть установлена с помощью показателя платежеспособности Конана и Голдера :

где Χ1, Х2, Х3, Х4 и Х5 – показатели, расчет которых приведен в табл. 10.11.

Таблица 10.11. Расчет показателей платежеспособности Конана и Голдера

Показатель

Порядок расчета

Х1

(Дебиторская задолженность + Денежные средства +

+ Краткосрочные финансовые вложения) / Общие активы

Х2

Постоянный капитал / Общие активы

Х3

Проценты к уплате / Выручка от продаж

Х4

Расходы на персонал / Добавленная стоимость

Х5

Прибыль от продаж / Привлеченный капитал

Экспертным путем авторы дифференцировали вероятность задержки платежей в зависимости от значений показателя Z (табл. 10.12).

Таблица 10.12. Дифференцированная вероятность задержки платежей

Значение Z

Вероятность задержки платежа, %

+0,21

+0,048

+0,002

-0,02

-0,068

-0,087

-0,107

-0,131

-0,164

16. Специалистами фирмы «ИНЭК» разработана методика ранжирования заемщиков и прогнозирования банкротства, обоснованность получаемых в ней результатов была проверена на множестве предприятий при проведении анализа в рамках работы Совета по антикризисным программам при Правительстве Москвы, Комплекса перспективного развития г. Москвы, Департамента науки и промышленной политики Правительства Москвы, а также учтены данные, полученные из других регионов России.

В табл. 10.13 представлена система показателей ранжирования предприятия согласно данной методике.

Таблица 10.13. Система показателей для оценки заемщиков

Полученный результат распределяется на четыре группы (табл. 10.14).

Таблица 10.14. Интерпретирование результатов оценки заемщиков

Группа

Сумма цен интервалов

Характеристика организации, попавшей в эту группу

А

21–25

Организации имеют высокую рентабельность, они финансово устойчивы. Их платежеспособность не вызывает сомнения. Они имеют отличные шансы для дальнейшего развития

В

11–20

Организации имеют удовлетворительный уровень рентабельности, в целом финансово устойчивы к колебаниям рыночного спроса на продукцию и другим рыночным факторам. Работа с ними требует взвешенного подхода

С

4–10

Организации финансово неустойчивы, имеют низкую рентабельность. Инвестиции в предприятия данной группы связаны с повышенным риском

Меньше 4

Организации находятся в глубоком финансовом кризисе. Вероятность улучшения их деятельности невысока

Главная » Экономисту » Диагностика банкротства предприятия

Статью подготовила ведущий эксперт-экономист по бюджетированию Ошуркова Тамара Георгиевна. Связаться с автором


Вернуться назад на Банкроство предприятия

С точки зрения менеджмента возможное наступление банкротства является кризисным состоянием предприятия. Это значит, что оно неспособно осуществлять финансовое обеспечение своей производственной деятельности. Неплатежеспособности предприятия соответствует неудовлетворительная структура его баланса.
Существующая официальная процедура диагностики кризисного состояния предприятия предусматривает определение четырех коэффициентов:
• коэффициента текущей ликвидности Ктл;
• коэффициента обеспеченности собственными средствами Косс;
• коэффициента восстановления платежеспособности предприятия Квп;
• коэффициента утраты платежеспособности предприятия Куп.
Преодоление кризисного состояния требует разработки специальных методов управления предприятием. Рыночная экономика сформировала систему методов предварительной диагностики и возможной защиты предприятия от банкротства. Этот методический материал называется «Система антикризисного управления». Реализацией этой системы на практике занимаются менеджеры по антикризисному управлению. Задача системы и этих менеджеров состоит в том, что предполагаемое банкротство диагностируется на ранних стадиях его возникновения.

Это позволяет своевременно отреагировать на проблему и воспользоваться механизмом защиты или обосновать необходимость применения последовательных процедур по реорганизации предприятия.
Если эти меры не выводят предприятие из кризиса и не способствуют его финансовому оздоровлению, оно в добровольном или принудительном порядке прекращает свою деятельность и начинает ликвидационные процедуры.
Цель антикризисного управления в этом случае формулируется следующим образом: возобновление платежеспособности и восстановление достаточного уровня финансовой устойчивости предприятия. Сообразно цели разрабатывается специальная политика антикризисного управления предприятия при угрозе банкротства. Она представляет собой часть общей стратегии предприятия и заключается в разработке и использовании системы методов предварительной диагностики грозящего банкротства и механизмов оздоровления предприятия, обеспечивающих защиту от банкротства.
Осуществление данной политики предусматривает реализацию следующих ступеней исследования.
1. Периодическое исследование финансового состояния предприятия с целью раннего обнаружения признаков его кризисного развития, вызывающих угрозу банкротства.
2. Определение масштабов кризисного состояния предприятия.
3. Изучение основных факторов, обусловивших (и обусловливающих в предстоящем периоде) кризисное развитие предприятия.
4. Формирование целей и выбор основных механизмов антикризисного финансового управления предприятием при угрозе банкротства.
5. Внедрение внутренних механизмов финансовой стабилизации предприятия.
6. Выбор эффективных форм санации предприятия.
7. Финансовое обеспечение ликвидационных процедур при банкротстве предприятия.
Эти функции менеджмента возлагаются на ликвидационную комиссию.
Диагностика банкротства — прежде всего выявление объекта исследования. В первую очередь, это показатели текущего и перспективного потоков платежей и показатели формирования чистого денежного потока по производственной, инвестиционной и финансовой деятельности предприятия. Не всегда отклонение от формально предписанных значений коэффициентов свидетельствует о необходимости объявления предприятия банкротом. Нередко ликвидация должника-банкрота невыгодна ни кредиторам, ни государству. С этой целью законом предусмотрена процедура восстановления платежеспособности предприятия.
Можно предложить ряд показателей, свидетельствующих о потенциальной возможности этого процесса. Уровень текущей угрозы банкротства определяется с помощью двух показателей: коэффициента текущей платежеспособности и коэффициента автономии, рассматриваемых в динамике. Устойчивая тенденция к снижению этих коэффициентов свидетельствует об «отложенной угрозе банкротства» (чем ниже абсолютные значения этих коэффициентов, тем более вероятна угроза банкротства). Оптимальное значение коэффициента платежеспособности составляет 0,7, а коэффициента автономии — 0,5, но в зависимости от специфики и масштабов организаций эти величины колеблются.
Возможность нейтрализовать угрозу банкротства за счет внутреннего потенциала предприятия диагностируется с помощью двух показателей:
• коэффициента рентабельности капитала: КРск=ЧП:СК
где ЧП — сумма чистой прибыли от реализации продукции;
СК — средняя сумма собственного капитала.
• коэффициента оборачиваемости активов: КОа=Ор:А
где Ор — сумма общего оборота по реализации продукции в рассматриваемом периоде;
А — средний остаток активов в рассматриваемом периоде.
Первый коэффициент дает представление о том, в какой мере предприятие способно формировать дополнительные денежные потоки для удовлетворения возрастающих платежных обязательств. Второй показывает степень скорости формирования этих дополнительных денежных потоков.
Методы интегральной оценки угрозы банкротства основаны на комплексном рассмотрении приведенных показателей. Одним из наиболее распространенных методов интегральной оценки является модель Альтмана.
Это пятифакторная модель, факторами которой выступают показатели диагностики угрозы банкротства, такие, как:
1) отношение рабочего капитала к сумме всех активов предприятия (он показывает степень ликвидности активов);
2) уровень рентабельности активов или всего используемого капитала, представляющий собой отношение чистой прибыли к средней сумме используемых активов или всего капитала (он показывает уровень генерирования прибыли);
3) уровень доходности активов (или всего используемого капитала). Этот показатель представляет собой отношение чистого дохода (валового дохода за вычетом налоговых платежей, входящих в цену продукции) к средней сумме используемых активов или всего капитала (он показывает, в какой степени доходы предприятия достаточны для возмещения текущих затрат и формирования прибыли);
4) оборачиваемость активов или капитала, представляющая собой отношение объема продажи продукции к средней стоимости активов или всего используемого капитала;
5) коэффициент отношения суммы собственного капитала к заемному.
На основе этого обследования предприятий-банкротов автор модели рассчитал коэффициенты значимости и отдельных факторов в интегральной оценке вероятности банкротства.
Существуют и другие методы интегральной оценки, например расчет коэффициента финансирования трудно ликвидных активов. Ни один из этих методов диагностирования нельзя считать совершенным, но, тем не менее, они дают возможность оценить степень вероятности банкротства, которая классифицируется как очень высокая, высокая, возможная, очень низкая. С учетом принадлежности результата к одной из этих характеристик переходят ко второму этапу диагностики, а именно, к определению масштабов кризисного состояния организации, при этом используются три его характеристики: легкий кризис, тяжелый кризис, катастрофа. В зависимости от масштабов кризисного состояния организации разрабатывается антикризисный механизм.
Заключительный этап диагностики банкротства — этап изучения основных факторов, обусловливающих кризисное развитие организации. В общем виде их делят на внешние и внутренние. Исследуются только те факторы, входящие в их состав, которые оказывают негативное воздействие на деятельность организации. Степень этого воздействия может быть определена посредством одно- или многофакторных корреляционных моделей. Завершается этап составлением прогноза наиболее колеблющихся и чувствительных негативных факторов, способных вызвать банкротство организации в перспективе. По итогам факторного анализа разрабатывается антикризисный механизм банкротства.
Задача менеджмента состоит в том, чтобы своевременно распознать и обеспечить принятие таких управленческих решений, которые будут способствовать снижению влияния негативных процессов на состояние объекта. Пусть не для полного предотвращения кризиса, а хотя бы частичной локализации наиболее существенных его проявлений. Содержание и результаты диагностических исследований позволят сделать вывод, что они являются одним из наиболее универсальных средств получения достоверной информации о состоянии и отклонениях в развитии исследуемого объекта. Они особенно важны в менеджменте социально-экономических систем, поскольку могут заранее, до момента проявления отрицательных тенденций в каких-либо внутренних или внешних процессах, охватывающих их деятельность, выявить моменты, порождающие подобные тенденции, импульсы и принять соответствующие меры по их ликвидации или снижению степени негативных воздействий. Наибольший эффект от проведения диагностических исследований достигается в том случае, если они носят комплексный поступательный характер.
Совокупное предложение
Финансовая политика
Рынок капитала
Финансовый механизм
Затраты предприятия
Классификация затрат


| | Вверх

Привет, на связи Василий Жданов в статье рассмотрим вероятность банкротства предприятия. Современные условия хозяйствования характеризуются высокой степенью неопределенности и риска. Характерные тенденции: снижение объемов продаж и реализации, рост налоговой нагрузки, рост расходов и затратной части, снижение прибыли от реализации. Подобные процессы отрицательно сказываются на финансовом состоянии действующих компаний. Методикой оценки текущего положения является анализ вероятности банкротства компании. В рамках статьи рассмотрим существующие наиболее популярные методы оценки показателя банкротства с применением отечественных и зарубежных практик.

Концепция банкротства

Концепция банкротства подразумевает:

  • управление заемным и собственным капиталом компании неэффективно;
  • из-за того, что заемный капитал выше собственного, наступает период финансовой зависимости от кредиторов;
  • размер просроченной задолженности кредиторам выше норматива;
  • рентабельность производства ниже отраслевого среднего значения или вообще отрицательна;
  • объемы продаж компании падают, снижаются объемы получаемой прибыли.

Оценка банкротства: общее представление

Под оценкой вероятности банкротства понимают прогнозирование возможности наступления ситуации ухудшения платежеспособности и ликвидности компании, что будет означать невозможность погашения ею своих обязательств перед кредиторами.

Провести оценку риска банкротства для компании достаточно сложно. Ведь надо учесть много различных факторов внешнего и внутреннего происхождения. Для этой цели существует множество методик и моделей, которые иной раз противоречат друг другу по результатам. Кроме того, все модели можно разделить на две группы: отечественные и зарубежные. Они имеют определенные отличия друг от друга в связи с тем, что каждая группа учитывает особенности стран. Наши российские модели адаптированы к условиям РФ.

Другая классификация методов отражена в таблице ниже.

Метод Характеристика
Количественный Проводят расчет показателей и оценивают их в сравнении с нормативами и динамикой во времени
Качественный Формируется мнение на базе косвенных признаков изменения платежеспособности
Смешанный вариант Предусматривает сочетание количественных и качественных показателей

Существует еще один тип классификации методик:

  • абсолютные модели: формируются на базе стоимости основных и оборотных средств;
  • коэффициентные модели: основаны на расчета относительных индикаторов (отношение одних элементов, статей баланса, к другим).

По методологии можно выделить:

  • интегральные варианты оценки банкротства: на базе расчета совокупности индикаторов выводят значение одного единственного интегрального показателя и сравнивают его с нормативом или в динамике;
  • простые варианты оценки: оцениваются отдельные разрозненные индикаторы.

Важно! Преимущественно применяются интегральные методы оценки, так как они более удобны в интерпретации итогового показателя.

Возможна разработка собственной модели оценки банкротства с учетом особенностей конкретного предприятия или отрасли. Она позволяет объективно оценить финансовое положение фирмы в текущий момент.

Далее будут представлены различные варианты моделей на примере условного производственного предприятия ООО Феникс» за период 2016-2018 годы.

Финансовую отчетность ООО «Феникс» за 2016-2018 годы можно скачать тут.

Отчет о финансовых результатах 2017 год

Отчет о финансовых результатах 2018 год

Алгоритм методики оценки

На рисунке ниже представлен алгоритм проведения оценки.

Баланс 2018 год

Следование данному алгоритму поможет выявить имеющиеся тенденции компании более точно.

Самым сложным этапом является выбор методики для проведения оценки. Их существует достаточно много. Самым популярным вариантом является модель Альтмана. Однако другие модели могут учитывать специфику и больше подходить для анализа. Все зависит от конкретного предприятия. Некоторые экономисты проводят анализ сразу по всем популярным методикам. Далее на базе их проведения составляют сводный итоговый результат в виде общей картины состояния финансов фирмы.

Модели Альтмана

Z-оценка Альтмана является результатом теста на кредитоспособность, который измеряет вероятность банкротства компании . Z-оценка Альтмана основана на основных финансовых коэффициентах, которые можно рассчитать на базе данных, найденных в годовом отчете компании. Он использует прибыльность, левередж, ликвидность, платежеспособность и активность, чтобы предсказать, есть ли у компании высокая вероятность неплатежеспособности.

Данный способ относится к зарубежным методикам. Метод основан на базе оценки информации по 66 американским предприятиям.

Методика претерпевала различные изменения и вариации несколько раз. Альтман выбрал для анализа 22 различных коэффициента и моделировал формулу с их использованием. В итоговом варианте он выбрал основные параметры, с учетом которых и сформировал модели:

  • двухфакторная модель;
  • пятифакторная модель 1968 года;
  • пятифакторная модель 1983 года.

Z-оценка представляет собой линейную комбинацию четырех или пяти общих бизнес-индикаторов, взвешенных по коэффициентам. Коэффициенты были оценены путем определения совокупности фирм, которые объявили о банкротстве, а затем сбора соответствующей выборки выживших фирм с сопоставлением по отраслям и приблизительным размерам (активам).

Альтман применил статистический метод дискриминантного анализа к набору данных публичных компаний.

Пример № 1. В таблице представлен анализ банкротства по двухфакторной модели Альтмана на материалах условной компании ООО «Феникс».

Важно! В рамках данной модели:

  • если Z<0, то компания скоро обанкротится;
  • если Z>0, то компания скоро обанкротится, то компания устойчива в финансовом плане

Анализ банкротства ООО «Феникс» по двухфакторной модели Альтмана в 2016-2018 гг можно скачать тут.

Применение данной методики к ООО «Феникс» показало, что у компании существует высокая вероятность банкротства. Кроме того, итоговый показатель имеет тенденцию к росту вероятности.

Более точные результаты прогнозирования дает более известная модель Альтмана, разработанная им в 1968 году, которая предусматривает применение пяти факторов.

Модель калькулятора Z – счета использует пять ключевых бухгалтерских коэффициентов для бизнеса, взвешивает их в соответствии с типом отрасли и объединяет их в единый балл (Z балл), чтобы дать представление о финансовом состоянии бизнеса.

Важно! В рамках данной модели:

  • Z балл> 2,99 – безопасная зона;
  • 1,80 <Z балл <2,99 – серая зона;
  • Z балл <1,80 – зона бедствия.

Пример № 2. Анализ банкротства по пятифакторной модели Альтмана 1968 года можно скачать тут.

Вероятность банкротства ООО «Феникс» по результатам анализа можно оценить как низкую, за исключением 2018 года.

Цель Z –счета модели является мера финансового здоровья компании и возможность предсказать вероятность того, что компания будет бедствовать в течение 2 лет. Доказано, что модель очень точна для прогнозирования банкротства в самых разных условиях и на разных рынках. Исследования показывают, что модель прогнозирует несостоятельность на 72-80% . Тем не менее, Z-оценка не относится к каждой ситуации. Она может использоваться только для прогнозирования, если анализируемую компанию можно сравнить с базой данных.

Важно! В рамках данной модели:

  • Z <1,23 – высокая вероятность;
  • Z > 1,23 – низкая вероятность.

Пример № 3. Анализ банкротства по пятифакторной модели Альтмана 1983 года можно скачать тут.

Результаты применения данной модели позволяют оценить вероятность банкротства ООО «Феникс» как низкую за исключением показателей в 2018 году.

Модель Лисса

Данный способ оценки более адаптирован к реалиям, чем предыдущие модели по набору индикаторов.

Важно! Пограничное значение Z:

  • Z < 0,037 – очень плохая ситуация, так как вероятность высока;
  • Z > 0,037 – в компании дела успешны, вероятность низка

Пример № 4. Анализ вероятности банкротства по модели Лисса можно скачать тут.

Применение модели Лиса позволяет сделать вывод о том, что у компании ООО «Феникс» вероятность низка лишь в 2016 году. В 2017-2018гг картина является отрицательной.

Модель Таффлера

Была предложена британским ученым Р. Таффлером и Г. Тишоу в 1977 году. Она создана по результатам тестирования более ранней методики Альтмана по данным отчетности британских фирм. Более адаптирована к современным экономическим реалиям.

Важно! Пограничное значение Z:

  • Z > 0,3, вероятность низкая;
  • Z > 0,2, вероятность высокая.

Пример № 5. Анализ вероятности банкротства по модели Таффлера можно скачать тут.

Результаты применения модели показали низкую вероятность обанкротиться компании. Но ситуация в 2018 году ухудшается.

Модель Спрингейта

В основе модели лежит дискиминантный анализ.

Важно! Пограничное значение:

  • Z > 0,862, стабильность положения и устойчивость;
  • Z< 0,862, вероятность высока.

Пример № 6. Анализ вероятности банкротства по модели Спрингейта можно скачать .

Согласно модели Спрингейта в ООО «Феникс» наблюдается низкая вероятность, значение выше границы 0,862. Однако падение Z-индикатора модели в 2018 году на 3,641 говорит о росте вероятности неплатежеспособности.

Российская R-модель

Далее используем отечественные методики для оценки.

R- модель была предложена А.Ю. Беликовым в научной диссертации в 1998 году.

Важно! Пограничное значение:

Пример № 7. Анализ вероятности банкротства по российской R- модели можно скачать .

Согласно проведенному исследования вероятность оказалась очень высокой для ООО «Феникс».

Модель О.П. Зайцевой

Главной особенностью является тот факт, что нужно сравнивать рассчитанное значение с нормативным.

Важно! Если факт больше норматива, то ситуация носит негативный характер для компании.

Пример № 8. Анализ вероятности банкротства по модели О.П. Зайцевой можно скачать .

Расчет показали, что фактические значение у ООО «Феникс» превышает норматив, значит банкротство вполне реально для компании.

Модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова

Особенностью является адаптация к российским характеристикам.

Важно! Пограничное значение:

  • менее 1, вероятность высока;

  • выше 1, вероятность низка.

Пример № 9.

Анализ вероятности банкротства по модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова можно скачать .

Результаты применения модели показали высокую вероятность для ООО «Феникс».

Модель М.А. Федотовой

Модель является простой из-за наличия только двух показателей.

Важно! Пограничное значение:

  • Z<0, вероятность высока;

  • Z>0, вероятность низка.

Пример № 10. Анализ вероятности банкротства по модели М.А. Федотовой можно скачать .

Применение модели выявило тенденции высокой вероятности банкротства ООО «Феникс».

Часто задаваемые вопросы

Вопрос № 1. Что общего и чем отличаются все модели оценки?

Ответ: Главное сходство состоит в том, что все они строятся на методиках дискриминантного анализа. Отличия моделей состоят в статистических выборках финансовых коэффициентов.

Вопрос № 2. В чем особенности двухфакторной и пятифакторной моделями Альтмана?

Ответ: Двухфакторная модель:

  • проста в расчетах;
  • более универсальна.

Пятифакторная модель:

  • отражает разные аспекты деятельности предприятия;
  • возможно динамическое прогнозирование.

Усовершенствованный вариант пятифакторной модели:

  • переменные отражают разные аспекты деятельности компании;
  • значение Z дифференцировано для производственных и непроизводственных компаний.

Подведем итоги. Механизм прогнозирования банкротства диагностирует его уровень в компании. При этом банкротство рассматривается как крайний вариант проявления кризисных явлений в компании. Существуют разные модели оценки уровня индикатора, разработанные как отечественными, так и зарубежными учеными.

Федеральный закон от 29.06.2015 N 154-ФЗ

«Об урегулировании особенностей несостоятельности (банкротства) на территориях Республики Крым и города федерального значения Севастополя и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации»

Признание несостоятельным (банкротом) гражданина отнесено к компетенции арбитражного суда.

Федеральным законом внесены многочисленные поправки в законодательные акты, связанные в том числе с урегулированием процедур банкротства гражданина. Поправки внесены, в частности, в ГК РФ, АПК РФ, федеральные законы «О введении в действие части первой Гражданского кодекса Российской Федерации», «О порядке выезда из Российской Федерации и въезда в Российскую Федерацию», «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма» и некоторые другие.

Так, поправками, в частности:

— определен порядок признания арбитражным судом гражданина банкротом, уточнены процедуры, применяемые в деле о банкротстве гражданина-должника, особенности рассмотрения дела о банкротстве гражданина в случае его смерти и особенности регулирования банкротства индивидуальных предпринимателей;

— установлена административная ответственность гражданина, не являющегося индивидуальным предпринимателем, в частности, за фиктивное или преднамеренное банкротство (предусмотрен штраф в размере до 3000 рублей), за неправомерные действия при банкротстве.

Также Федеральным законом установлены особенности рассмотрения дел о банкротстве, которые на день принятия в РФ Республики Крым и г. Севастополя находились в производстве хозяйственных судов, действовавших на данных территориях, а также особенности приобретения членства в саморегулируемой организации арбитражных управляющих гражданами РФ, проживающими в Крыму и Севастополе. Так, в частности, предусмотрено, что по результатам рассмотрения вопроса о принятии решения о применении одной из процедур, применяемых в деле о банкротстве, арбитражный суд выносит определение о введении финансового оздоровления, а при отсутствии оснований для введения финансового оздоровления выносит определение о введении внешнего управления, если есть достаточные основания полагать, что платежеспособность должника может быть восстановлена. При наличии признаков банкротства и при отсутствии оснований для введения финансового оздоровления и внешнего управления арбитражный суд принимает решение о признании должника банкротом и об открытии конкурсного производства.

Федеральный закон вступил в силу со дня его официального опубликования, за исключением отдельных положений (в частности, отдельные положения, связанные с процедурами банкротства гражданина, вступают в силу с 1 октября 2015 года). Федеральный закон содержит переходные положения, связанные с вступлением в силу его норм.

Для оценки уровня вероятности возникновения банкротства были использованы следующие авторские методики:

— методика Э. Альтмана (двухфакторная и пятифакторная модель);

— методика Таффлера;

— методика Гордона Спрингейта;

— методика, предложенная учеными ИГА.

Анализ вероятности банкротства предприятия по двухфакторной модели Э.Альтмана

В таблице 1 представлена динамика Z – показателя вероятности банкротства рассчитанная по методике Альтмана (двухфакторная модель).

Таблица 1 – Динамика Z – показателя вероятности банкротства рассчитанная по методике Э.Альтмана (двухфакторная модель) за 2015-2017 гг.

Оценка вероятности наступления банкротства (неплатежеспособности) в ООО «Сибирская водочная компания», рассчитанная по методике Альтмана (двухфакторная модель) показала, что в компании в 2015-2017 году уровень вероятности наступления банкротства составляет менее 50%, о чем свидетельствует отрицательное значение Z – показателя вероятности банкротства. На рисунке 1 представлена динамика Z – показателя вероятности банкротства по методике Альтмана (двухфакторная модель).

Динамика Z показателя оценки вероятности банкротства по Альтману (двухфакторная модель)

Уровень Z – показателя вероятности банкротства, рассчитанного по методике Альтмана (двухфакторная модель) за 2015-2017 год снизился в целом на 0,14 коэффициентных пункта. Его снижение было обусловлено ростом коэффициент текущей ликвидности, а также снижением удельный вес заемного капитала в пассивах бухгалтерского баланса ООО «Сибирская водочная компания».

Анализ вероятности банкротства предприятия по пятифакторной модели Э.Альтмана

Следующая методика американского экономиста, профессора финансов Нью-Йоркского университета Э.Альтана, используемая в данной работе, является пятифакторная модель оценки вероятности банкротства. Динамика Z – показателя вероятности банкротства рассчитанная по методике Альтмана (пятифакторная модель) за 2015-2017 гг. представлена в таблице 8.

Таблица 2 – Динамика Z – показателя вероятности банкротства рассчитанная по методике Э.Альтмана (пятифакторная модель) за 2015-2017 гг.

Таким образом, оценка вероятности банкротства, проведенная и использованием пятифакторной модели Э.Альтмана показала, что ООО «Сибирская водочная компания» в 2015 году имела уровень вероятности банкротства от 80 до 100%, что было связано в первую очередь низкой по отношению к 2016 и 2017 году доходности совокупных активов, вызванной низким уровнем в 2015 году по отношению к 2016 и 2017 году величиной выручки. В 2016 году вероятность банкротства на предприятии снизилась до уровня 35-50%, а в 2017 году составила 15 – 20%. Причиной снижения уровня вероятности банкротства стал существенный рост выручки от продаж производимой ООО «Сибирская водочная компания» продукции, а как следствие и рост доходности активов.

На рисунке 2 представлена динамика Z – показателя вероятности банкротства, рассчитанного по методике Альтмана (пятифакторная модель).

Динамика Z показателя оценки вероятности банкротства по Альтману (пятифакторная модель)

Анализируя каждый из составляющих показателей, на основании которых формируется итоговый Z – показатель вероятности банкротства, стоит отметить существенный рост удельного веса нераспределенной прибыли в совокупных активах в 2017 году относительно 2016 года (+376,67%); рост уровня рентабельности совокупных активов; повышение коэффициент соотношения акционерного капитала (в нашем случае раздел III бухгалтерского баланса) и обязательств, а также существенное увеличение доходности совокупных активов компании.

В итоге, за анализируемый период Z – показатель вероятности банкротства, рассчитанный по методике Э.Альтмана (пятифакторная модель), возрос на 1,5 коэффициентных пункта, в том числе в 2016 году относительно 2015 года на 0,73 пункта и в 2017 году относительно 2016 года на 0,77 пункта, что позволило компании существенно снизить уровень вероятности возникновения банкротства.

Анализ вероятности банкротства предприятия по методике Таффлера

В таблице 3 представлена динамика показателей оценки вероятности банкротства, рассчитанных по методике Таффлера.

Таблица 3 – Динамика Z – показателя вероятности банкротства по методике Таффлера

На протяжении анализируемого периода динамика Z – показателя вероятности банкротства, рассчитанная по методике Таффлера является положительной, что в целом способствует снижению уровня риска возникновения банкротства, при этом уровень данного показателя на протяжении 2015-2017 года превышает нормативное значение (0,3 пункта).

Положительная динамика анализируемого коэффициента произошла в основном за счет роста удельного веса прибыли до налогообложения к сумме текущих обязательств, именно этот показатель имеет наиболее высокий корректирующий весовой критерий в общей формуле методики оценки (0,53 коэффициентных пункта). На рисунке 3 представлена динамика Z – показателя вероятности банкротства, рассчитанного по методике Таффлера.

Динамика Z показателя оценки вероятности банкротства по Таффлеру

В итоге, за анализируемый период Z – показатель вероятности банкротства, рассчитанный по методике Таффлера, возрос на 0,25 коэффициентных пункта, в том числе в 2016 году относительно 2015 года на 0,13 пункта и в 2017 году относительно 2016 года на 0,12 пункта, что позволило компании существенно снизить уровень вероятности возникновения банкротства. Анализирую динамику составляющих общий расчет коэффициентов, необходимо также отметить высокие темпы роста отношения выручки к общей сумме активов, как в 2016 году (+141,28%), так и в 2017 году (+32,54%). Таким образом, именно рост объемов продаж в компании стал фактором повышения Z – показателя вероятности банкротства, рассчитанного по методике Таффлера в 2016 и 2017 году.

Анализ вероятности банкротства предприятия по методике Гордона Спрингейта

В таблице 4 представлена динамика показателей оценки вероятности банкротства, рассчитанных по методике Гордона Спрингейта.

Таблица 4 – Динамика Z – показателя вероятности банкротства по методике Гордона Спрингейта

На протяжении анализируемого периода динамика Z – показателя вероятности банкротства, рассчитанная по методике Гордона Спрингейта является положительной, что в целом способствует снижению уровня риска возникновения банкротства, при этом уровень данного показателя на протяжении 2015-2017 года превышает нормативное значение (0,862 пункта).

При оценке вероятности риска возникновения банкротства по методике Гордона Спрингейта были проанализированы четыре составляющих модель фактора. Наиболее высокое весомое значение (3,07) в этой модели имеет фактор — Х2 — отношение чистой прибыли к итогу баланса, данный показатель в 2016 году увеличился на 100% относительно 2015 года, а в 2017 году относительно 2016 года возрос еще на 476,12%. Причиной роста стало общее повышение чистой прибыли компании. Таким образом, методика Гордона Спрингейта делает наибольший акцент именно на совокупный финансовый результат предприятия и на уровне рентабельности активов по чистой прибыли.

На рисунке 4 представлена динамика Z – показателя вероятности банкротства, рассчитанного по методике Гордона Спрингейта.

Динамика Z – показателя вероятности банкротства, рассчитанного по методике Гордона Спрингейта за 2015-2017 гг.

Существенный рост, особенно в 2017 году показал такой показатель как X3 – отношение прибыли до налогообложения к краткосрочным обязательствам, его уровень возрос более чем в пять раз по сравнению с 2016 годом.

В целом, Z – показатель вероятности банкротства в 2017 году относительно 2016 года возрос на 0,34 пункта или на 31,58%, а в 2017 году его прирост составил 0,39 пункта или 27,45%, именно это позволило ООО «Сибирская водочная компания» существенно снизить вероятность наступления риска возникновения банкротства.

Анализ вероятности банкротства предприятия по методике ученых Иркутской Государственной Академии

В таблице 5 представлена динамика показателей оценки вероятности банкротства, рассчитанных по методике предложенной учеными ИГА.

Таблица 5 – Динамика показателей оценки вероятности банкротства по методике, предложенной учеными ИГА

R – показатель вероятности банкротства, рассчитанный по методике, предложенной учеными ИГА, показал, что на предприятии высокий риск возникновения вероятности банкротства наблюдался в 2016 году, о чем свидетельствует значение R показателя находящегося в пределах от 0 до 18 коэффициентных пункта. В 2017 году анализируемый показатель увеличился на 0,188 пункта и его значение соответствовало среднему уровню вероятности возникновения банкротства. В 2017 отчетном периоде анализируемый показатель увеличился на 0,79 пункта и его значение соответствовало минимальному уровню вероятности возникновения банкротства. Таким образом, на предприятии в период с 2015 по 2017 года вероятность банкротства снизилась с высокого до минимального уровня.

На рисунке 5 представлена динамика R – показателя вероятности банкротства, рассчитанного по методике, предложенной учеными ИГА.

Динамика R – показателя вероятности банкротства, рассчитанного по методике, предложенной учеными ИГА за 2015-2017 гг.

Таким образом, существенной рост в составляющих модели показателей показал в 2017 году удельного вес чистого оборотного капитала в активах, данный показатель по отношению к 2016 году увеличился более чем в 6 раз.

Недостаток данной методики заключается в том, что корректирующий коэффициент К1, который характеризует долю оборотных активов в общих активах организации, в большинстве случаев, будет является основным, влияющим на уровень R – показателя, т.к. он умножается на высокий весовой коэффициент (8,38), и по сути, методика предложенная учеными Иркутской Государственной Академии, сводится наиболее часто именно к расчету отношения оборотных активов к общей величине активов, что на наш взгляд, не способствует достоверной оценке.

Обобщенные результаты и вывод по проведенному анализу возникновения вероятности банкротства

В таблице 6 представлены итоги проведенного анализа вероятности наступления несостоятельности (банкротства) ООО «Сибирская водочная компания».

Таблица 6 – Обобщенные результаты проведенного анализа вероятности наступления несостоятельности (банкротства) ООО «Сибирская водочная компания».

В целом, как показали результаты проведенного анализа вероятности наступления несостоятельности (банкротства) проведенного для компании ООО «Сибирская водочная компания», по методикам зарубежных и отечественных ученных, уровень вероятности банкротства в компании является довольно низким, при этом имеется ряд факторов, способствующих ограничению роста отдельных расчётных показателей, которые могут в значительной мере повлиять на уровень наступления вероятности банкротства в будущем.

Просмотров 4 428

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *