На нынешнем этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение. Вместе с тем, методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать неблагоприятный исход, практически нет. Более того, нет единого источника, который бы описывал большинство известных методик. Цель данной статьи – дать краткий обзор основных методик прогнозирования банкротства, встречающихся в литературе.

Проблема предсказания банкротства

Предсказание банкротства как самостоятельная проблема возникла в передовых капиталистических странах (и в первую очередь, в США) сразу после окончания второй мировой войны. Этому способствовал рост числа банкротств в связи с резким сокращением военных заказов, неравномерность развития фирм, процветание одних и разорение других. Естественно, возникла проблема возможности априорного определения условий, ведущих фирму к банкротству.

Вначале этот вопрос решался на эмпирическом, чисто качественном уровне и, естественно, приводил к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м гг. и связаны с развитием компьютерной техники.

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими, а также умение “читать баланс”. Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании.

Первый подход, бесспорно эффективный при прогнозировании банкротства, имеет три существенных недостатка. Во-первых, компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкретные данные могут годами оставаться недоступными. Во-вторых, даже если данные и сообщаются, они могут оказаться “творчески обработанными”. Для компаний в подобных обстоятельствах характерно стремление обелить свою деятельность, иногда доводящее до фальсификации. Требуется особое умение, присущее даже не всем опытным исследователям, чтобы выделить массивы подправленных данных и оценить степень завуалированности. Третья трудность заключается в том, что некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности компании, могут свидетельствовать о неплатежеспособности в то время, как другие – давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. В таких условиях трудно судить о реальном состоянии дел.

Второй подход основан на сравнении признаков уже обанкротившихся компаний с таковыми же признаками “подозрительной” компании. За последние 50 лет опубликовано множество списков обанкротившихся компаний. Некоторые из них содержат их описание по десяткам показателей. К сожалению, большинство списков не упорядочивают эти данные по степени важности и ни в одном не проявлена забота о последовательности. Попыткой компенсировать эти недостатки является метод балльной оценки (А-счет Аргенти).

В отличие от описанных “количественных” подходов к предсказанию банкротства в качестве самостоятельного можно выделить “качественный” подход, основанный на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях развития.

Прежде чем переходить непосредственно к описанию методик, реализующих эти подходы, необходимо четко уяснить, что именно мы собираемся предсказывать. Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии – понятия синонимичные; банкротство, собственно, и рассматривается как крайнее проявление кризиса. В действительности же дело обстоит иначе – предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим) и банкротство – лишь один из них.

Во всем мире под банкротством принято понимать финансовый кризис, то есть неспособность фирмы выполнять свои текущие обязательства. Помимо этого, фирма может испытывать экономический кризис (ситуация, когда материальные ресурсы компании используются неэффективно) и кризис управления (неэффективное использование человеческих ресурсов, что часто означает также низкую компетентность руководства и, следовательно, неадекватность управленческих решений требованиям окружающей среды). Соответственно, различные методики предсказания банкротства, как принято называть их в отечественной практике, на самом деле, предсказывают различные виды кризисов. Именно поэтому оценки, получаемые при их помощи, нередко столь сильно различаются. Видимо, все эти методики вернее было бы назвать кризис-прогнозными (К-прогнозными).

Другое дело, что любой из обозначенных видов кризисов может привести к коллапсу, смерти предприятия. В этой связи, понимая механизм банкротства как юридическое признание такого коллапса, данные методики условно можно назвать методиками предсказания банкротства. Представляется, однако, что ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине “специализации” на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому кажется целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик, очевидно, должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей.

“Количественные” кризис-прогнозные методики

Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель . Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат (С 1) оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение С 1 указывает на высокую вероятность банкротства.

В американской практике выявлены и используются такие весовые значения коэффициентов:

для показателя текущей ликвидности (покрытия) (Кп) – (-1,0736)

для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) – (+0,0579)

постоянная величина – (-0,3877)

Отсюда формула расчета С 1 принимает следующий вид:

Надо заметить, что источник, приводящий данную методику, не дает информации о базе расчета весовых значений коэффициентов. Тем не менее, в любом случае следует иметь в виду, что в нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. В силу этого невозможно механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях.

Однако саму модель, с числовыми значениями, соответствующими реалиям российского рынка, можно было бы применить, если бы отечественные учет и отчетность обеспечивали достаточно представительную информацию о финансовом состоянии предприятия.

Рассмотренная двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности. Для получения более точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень и тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства (С 1) и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная.

Коэффициент Альтмана (индекс кредитоспособности) . Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis – MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид:

Z=1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + X5

Где Х1 – оборотный капитал/сумма активов;
Х2 – нераспределенная прибыль/сумма активов;
Х3 – операционная прибыль/сумма активов;
Х4 – рыночная стоимость акций/задолженность;
Х5 – выручка/сумма активов.

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [-14, +22], при этом предприятия, для которых Z>2,99 попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z<1,81 являются безусловно-несостоятельными, а интервал составляет зону неопределенности.

Z-коэффициент имеет общий серьезный недостаток – по существу его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже:

(здесь Х4 – балансовая, а не рыночная стоимость акций.)

Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных . Однако, при внимательном его изучении видно, что он составлен некорректно: член Х1 связан с кризисом управления, Х4 характеризует наступление финансового кризиса, в то время как остальные – экономического. С точки зрения системного подхода данный показатель не имеет права на существование.

Вообще, согласно этой формуле, предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью “непотопляемыми”. В российских условиях рентабельность отдельного предприятия в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний. По-видимому, эта формула в наших условиях должна иметь менее высокие параметры при различных показателях рентабельности.

Известны другие подобные критерии. Так британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель , при разработке которой использовал следующий подход:

При использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации. Типичная модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает форму:

Где:
х 1 =прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%)
х 2 =текущие активы/общая сумма обязательств (13%)
х 3 =текущие обязательства/общая сумма активов (18%)
х 4 =отсутствие интервала кредитования (16%)
с 0 ,…с 4 – коэффициенты, проценты в скобках указывают на пропорции модели; х 1 измеряет прибыльность, х 2 – состояние оборотного капитала, х 3 – финансовый риск и х 4 – ликвидность.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS -коэффициент (Perfomans Analysys Score) – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

PAS-коэффициент – это просто относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

Сильной стороной такого подхода является его способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в единое представительное соотношение. Так, компания, получающая большие прибыли, но слабая с точки зрения баланса, может быть сопоставлена с менее прибыльной, баланс которой уравновешен. Таким образом, рассчитав PAS-коэффициент, можно быстро оценить финансовый риск, связанный с данной компанией, и соответственно варьировать условия сделки. В сущности, подход основан на принципе, что целое более ценно, чем сумма его составляющих.

Дополнительной особенностью этого подхода является использование “рейтинга риска” для дальнейшего выявления скрытого риска. Этот рейтинг статистически определяется только, если компания имеет отрицательный Z-коэффициент, и вычисляется на основе тренда Z-коэффициента, величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение которых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя пятибалльную шкалу, в которой 1 указывает на “риск, но незначительную вероятность немедленного бедствия”, а 5 означает “абсолютную невозможность сохранения прежнего состояния”, менеджер оперирует готовыми средствами для оценки общего баланса рисков, связанных с кредитами клиента.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R ) , которая имеет следующий вид:

Z = 8,38K1 + K2 + 0,054K3 + 0,63K4,

где К1 – оборотный капитал/актив;
К2 – чистая прибыль/собственный капитал;
К3 – выручка от реализации/актив;
К4 – чистая прибыль/интегральные затраты.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом:

Значение R	Вероятность банкротства, процентов
Меньше 0	Максимальная (90-100)
0-0,18	Высокая (60-80)
0,18-0,32	Средняя (35-50)
0,32-0,42	Низкая (15-20)
Больше 0,42	Минимальная (до 10)

К очевидным достоинствам данной модели можно отнести то, что механизм ее разработки и все основные этапы расчетов достаточно подробно описаны в источнике.

Коэффициент прогноза банкротства (Кпб) характеризует удельный вес чистых оборотных средств в сумме актива баланса. Он исчисляется по формуле:

Можно также использовать в качестве механизма предсказания банкротства цену предприятия . На скрытой стадии банкротства начинается незаметное, особенно если не наложен специальный учет, снижение данного показателя по причине неблагоприятных тенденций как внутри, так и вне предприятия.

Цена предприятия (V ) определяется капитализацией прибыли по формуле:

V = I / K,

где P – ожидаемая прибыль до выплаты налогов, а также процентов по займам и дивидендов;

K – средневзвешенная стоимость пассивов (обязательств) фирмы (средний процент, показывающий проценты и дивиденды, которые необходимо будет выплачивать в соответствии со сложившимися на рынке условиями за заемный и акционерный капиталы).

Снижение цены предприятия означает снижение его прибыльности либо увеличение средней стоимости обязательств (требования банков, акционеров и других вкладчиков средств). Прогноз ожидаемого снижения требует анализа перспектив прибыльности и процентных ставок.

Целесообразно рассчитывать цену предприятия на ближайшую и долгосрочную перспективу. Условия будущего падения цены предприятия обычно формируются в текущий момент и могут быть в определенной степени предугаданы (хотя в экономике всегда остается место для непрогнозируемых скачков).

Кризис управления характеризует показатель Аргенти (А-счет) .

Согласно данной методике, исследование начинается с предположений, что (а) идет процесс, ведущий к банкротству, (б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет и (в) процесс может быть разделен на три стадии:

Недостатки . Компании, скатывающиеся к банкротству, годами демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства.

Ошибки . Вследствие накопления этих недостатков компания может совершить ошибку, ведущую к банкротству (компании, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству).

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.

Метод А-счета для предсказания банкротства.

Недостатки	Ваш балл	Балл согласно Аргенти
Директор-автократ		8
Председатель совета директоров является также директором		4
Пассивность совета директоров		2
Внутренние противоречия в совете директоров (из-за различия в знаниях и навыках)		2
Слабый финансовый директор		2
Недостаток профессиональных менеджеров среднего и нижнего звена (вне совета директоров)		1
Недостатки системы учета:Отсутствие бюджетного контроля		3
Отсутствие прогноза денежных потоков		3
Отсутствие системы управленческого учета затрат		3
Вялая реакция на изменения (появление новых продуктов, технологий, рынков, методов организации труда и т.д.)		15
		43
“Проходной балл”		10
Если сумма больше 10, недостатки в управлении могут привести к серьезным ошибкам
Ошибки
Слишком высокая доля заемного капитала		15
Недостаток оборотных средств из-за слишком быстрого роста бизнеса		15
Наличие крупного проекта (провал такого проекта подвергает фирму серьезной опасности)		15
Максимально возможная сумма баллов		45
“Проходной балл”		15
Если сумма баллов на этой стадии больше или равна 25, компания подвергается определенному риску
Симптомы
Ухудшение финансовых показателей		4
Использование “творческого бухучета”		4
Нефинансовые признаки неблагополучия (ухудшение качества, падение “боевого духа” сотрудников, снижение доли рынка)		4
Окончательные симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отставки)		3
Максимально возможная сумма баллов		12
Максимально возможный А-счет		100
“Проходной балл”		25
Большинство успешных компаний		5-18
Компании, испытывающие серьезные затруднения		35-70
Если сумма баллов более 25, компания может обанкротиться в течение ближайших пяти лет.Чем больше А-счет, тем скорее это может произойти.

“Качественные” кризис-прогнозные методики

Ориентация на какой-то один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдана. Поэтому многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, используют для аналитических оценок системы критериев. Безусловно, в этом есть и свои минусы: гораздо легче принять решение в условиях однокритериальной, чем многокритериальной задачи. Вместе с тем, любое прогнозное решение подобного рода, независимо от числа критериев, является субъективным, а рассчитанные значения критериев носят скорее характер информации к размышлению, нежели побудительных стимулов для принятия немедленных решений.

В качестве примера можно привести рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) , содержащие перечень критических показателей для оценки возможного банкротства предприятия. В.В. Ковалев, основываясь на разработках западных аудиторских фирм и преломляя эти разработки к отечественной специфике бизнеса, предложил следующую двухуровневую систему показателей.

К первой группе относятся критерии и показатели, неблагоприятные текущие значения или складывающаяся динамика изменения которых свидетельствуют о возможных в обозримом будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и банкротстве. К ним относятся:

повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;

превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности;

чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;

устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;

хроническая нехватка оборотных средств;

устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;

неправильная реинвестиционная политика;

превышение размеров заемных средств над установленными лимитами;

хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов);

высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности;

наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов;

ухудшение отношений с учреждениями банковской системы;

использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях;

применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации;

потенциальные потери долгосрочных контрактов;

неблагоприятные изменения в портфеле заказов.

Во вторую группу входят критерии и показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое. Вместе с тем, они указывают, что при определенных условиях или непринятии действенных мер ситуация может резко ухудшиться. К ним относятся:

потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

вынужденные остановки, а также нарушения производственно-технологического процесса;

недостаточная диверсификация деятельности предприятия, т.е. чрезмерная зависимость финансовых результатов от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.;

излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;

участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;

потеря ключевых контрагентов;

недооценка технического и технологического обновления предприятия;

неэффективные долгосрочные соглашения;

политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключевыми подразделениями.

Что касается критических значений этих критериев, то они должны быть детализированы по отраслям и подотраслям, а их разработка может быть выполнена после накопления определенных статистических данных.

Одной из стадий банкротства предприятия является финансовая неустойчивость . На этой стадии начинаются трудности с наличными средствами, проявляются некоторые ранние признаки банкротства, резкие изменения в структуре баланса в любом направлении. Однако особую тревогу должны вызвать:

резкое уменьшение денежных средств на счетах (кстати, увеличение денежных средств может свидетельствовать об отсутствии дальнейших капиталовложений);

увеличение дебиторской задолженности (резкое снижение также говорит о затруднениях со сбытом, если сопровождается ростом запасов готовой продукции);

старение дебиторских счетов;

разбалансирование дебиторской и кредиторской задолженности;

снижение объемов продаж (неблагоприятным может оказаться и резкое увеличение объемов продаж, так как в этом случае банкротство может наступить в результате последующего разбалансирования долгов, если последует непродуманное увеличение закупок, капитальных затрат; кроме того, рост объемов продаж может свидетельствовать о сбросе продукции перед ликвидацией предприятия).

При анализе работы предприятия извне тревогу должны вызывать:

задержки с предоставлением отчетности (эти задержки, возможно, сигнализируют о плохой работе финансовых служб);

конфликты на предприятии, увольнение кого-либо из руководства и т.д.

Корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей

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.

Особенности формирования оборотных средств в нашей стране не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли).

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.

Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а, с другой, специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:

промышленность (машиностроение);

торговля (оптовая и розничная);

строительство и проектные организации;

наука (научное обслуживание).

В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.

Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности (машиностроение) по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя
		1 класс	2 класс	3 класс
1		< 0,8	0,8-1,5	> 1,5
2		>3,0	1,5-3,0	< 1,5
3		>2,0	1,0-2,0	< 1,0

Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (оптовой) по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 1,5	1,5-2,5	> 2,5
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>3,0	1,5-3,0	< 1,5
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>1,0	0,7-1,0	< 0,7

Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (розничной) по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 1,8	1,8-2,9	> 3,0
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,5	1,0-2,5	< 1,0
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,8	0,5-0,8	< 0,5

Значения критериальных показателей для распределения строительных организаций по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 1,0	1,0-2,0	> 2,0
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,7	1,5-2,7	< 1,0
3	Общий коэф. покрытия (ликвидность баланса)	>0,7	0,5-0,8	< 0,5

Значения критериальных показателей для распределения проектных организаций по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 0,8	0,8-1,6	> 1,6
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,5	1,1-2,5	< 1,1
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,8	0,3-0,8	< 0,3

Значения критериальных показателей для распределения научных (научное обслуживание) организаций по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 0,9	0,9-1,2	> 1,2
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,6	1,2-2,6	< 1,2
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,9	0,6-0,9	< 0,6

Здесь представлен обзор, имеющий целью сориентировать читателя в методиках предсказания банкротства (апробированных или не вполне). Очевидно, предстоит еще накопление некоторого опыта для рационального их использования.

Литература

• Маркарьян Э.А., Герасименко, Г.П. “Финансовый анализ” – М.: “ПРИОР”, 1997 г. . – 160 с.
• Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 432 с.: ил
• Скоун Т. “Управленческий учет”/Пер. с англ. под редакцией Н.Д. Эриашвили. – Аудит, ЮНИТИ, 1997. – 179 с.
• Антикризисное управление: от банкротства – к финансовому оздоровлению/ Под ред. Г.П. Иванова. – М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1995. – с.130
• Руководство по кредитному менеджменту: Пер. с англ. / Под ред. Б. Эдвардса. – М.: ИНФРА-М, 1996. – 464 с., с. 104
• Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкрот

Известны два основных подхода к прогнозированию . Первый — количественный — базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами. Второй — качественный — исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании. Метод интегральной балльной оценки несет в себе черты как количественного, так и качественного подхода.

Учеными Казанского государственного технологического университета была разработана методика прогнозирования банкротства с учетом специфики отраслей. Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности.

В РФ была разработана методика, позволяющая установить рейтинг заемщиков . Рассчитывается ряд показателей, характеризующих платежеспособность организации. Определение динамики оценочных показателей позволяет установить возможность возникновения критической ситуации.

Коэффициент Альтмана (Z-коэффициент). Позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов. Z-коэффициент имеет серьезный недостаток: его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний.

Британский ученый Таффлер предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель, которая включает измерение прибыльности, соответствия оборотного капитала, финансового риска и ликвидности.

Финансовый аналитик Уильям Бивер предложил исследовать тренды показателей для диагностики банкротства. Значения показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы: для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.

Французы Ж. Конан и М. Голдер разработали модель, позволяющую оценить вероятность задержки платежей фирмой. Наибольшую роль играет показатель отношения финансовых издержек к выручке от реализации. Влияние этого фактора превышает совокупное влияние всех остальных.

Отечественный вариант интегральной балльной оценки финансовой устойчивости предложил B.Ковалев . Данный вариант учитывает комплексный показатель, в котором значения весовых множителей выражают степень значимости каждого коэффициента.

На нынешнем этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций развития предприятия, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение. Вместе с тем, методик, позволяющих с достаточной степенью достоверности прогнозировать неблагоприятный исход, практически нет. Более того, нет единого источника, который бы описывал большинство известных методик. Цель данной статьи – дать краткий обзор основных методик прогнозирования банкротства, встречающихся в литературе.

Проблема предсказания банкротства

Предсказание банкротства как самостоятельная проблема возникла в передовых капиталистических странах (и в первую очередь, в США) сразу после окончания второй мировой войны. Этому способствовал рост числа банкротств в связи с резким сокращением военных заказов, неравномерность развития фирм, процветание одних и разорение других. Естественно, возникла проблема возможности априорного определения условий, ведущих фирму к банкротству.

Вначале этот вопрос решался на эмпирическом, чисто качественном уровне и, естественно, приводил к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м гг. и связаны с развитием компьютерной техники.

Известны два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами: приобретающим все большую известность Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), и другими, а также умение “читать баланс”. Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании.

Первый подход, бесспорно эффективный при прогнозировании банкротства, имеет три существенных недостатка. Во-первых, компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкретные данные могут годами оставаться недоступными. Во-вторых, даже если данные и сообщаются, они могут оказаться “творчески обработанными”. Для компаний в подобных обстоятельствах характерно стремление обелить свою деятельность, иногда доводящее до фальсификации. Требуется особое умение, присущее даже не всем опытным исследователям, чтобы выделить массивы подправленных данных и оценить степень завуалированности. Третья трудность заключается в том, что некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности компании, могут свидетельствовать о неплатежеспособности в то время, как другие – давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. В таких условиях трудно судить о реальном состоянии дел.

Второй подход основан на сравнении признаков уже обанкротившихся компаний с таковыми же признаками “подозрительной” компании. За последние 50 лет опубликовано множество списков обанкротившихся компаний. Некоторые из них содержат их описание по десяткам показателей. К сожалению, большинство списков не упорядочивают эти данные по степени важности и ни в одном не проявлена забота о последовательности. Попыткой компенсировать эти недостатки является метод балльной оценки (А-счет Аргенти).

В отличие от описанных “количественных” подходов к предсказанию банкротства в качестве самостоятельного можно выделить “качественный” подход, основанный на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях развития.

Прежде чем переходить непосредственно к описанию методик, реализующих эти подходы, необходимо четко уяснить, что именно мы собираемся предсказывать. Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии – понятия синонимичные; банкротство, собственно, и рассматривается как крайнее проявление кризиса. В действительности же дело обстоит иначе – предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим) и банкротство – лишь один из них.

Во всем мире под банкротством принято понимать финансовый кризис, то есть неспособность фирмы выполнять свои текущие обязательства. Помимо этого, фирма может испытывать экономический кризис (ситуация, когда материальные ресурсы компании используются неэффективно) и кризис управления (неэффективное использование человеческих ресурсов, что часто означает также низкую компетентность руководства и, следовательно, неадекватность управленческих решений требованиям окружающей среды). Соответственно, различные методики предсказания банкротства, как принято называть их в отечественной практике, на самом деле, предсказывают различные виды кризисов. Именно поэтому оценки, получаемые при их помощи, нередко столь сильно различаются. Видимо, все эти методики вернее было бы назвать кризис-прогнозными (К-прогнозными).

Другое дело, что любой из обозначенных видов кризисов может привести к коллапсу, смерти предприятия. В этой связи, понимая механизм банкротства как юридическое признание такого коллапса, данные методики условно можно назвать методиками предсказания банкротства. Представляется, однако, что ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине “специализации” на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому кажется целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик, очевидно, должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей.

“Количественные” кризис-прогнозные методики

Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель . Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной (const), также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат (С 1) оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение С 1 указывает на высокую вероятность банкротства.

В американской практике выявлены и используются такие весовые значения коэффициентов:

для показателя текущей ликвидности (покрытия) (Кп) – (-1,0736)

для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) – (+0,0579)

постоянная величина – (-0,3877)

Отсюда формула расчета С 1 принимает следующий вид:

Надо заметить, что источник, приводящий данную методику, не дает информации о базе расчета весовых значений коэффициентов. Тем не менее, в любом случае следует иметь в виду, что в нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. В силу этого невозможно механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях.

Однако саму модель, с числовыми значениями, соответствующими реалиям российского рынка, можно было бы применить, если бы отечественные учет и отчетность обеспечивали достаточно представительную информацию о финансовом состоянии предприятия.

Рассмотренная двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности. Для получения более точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень и тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства (С 1) и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная.

Коэффициент Альтмана (индекс кредитоспособности) . Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis – MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид:

Z=1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + X5

Где Х1 – оборотный капитал/сумма активов;
Х2 – нераспределенная прибыль/сумма активов;
Х3 – операционная прибыль/сумма активов;
Х4 – рыночная стоимость акций/задолженность;
Х5 – выручка/сумма активов.

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [-14, +22], при этом предприятия, для которых Z>2,99 попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z<1,81 являются безусловно-несостоятельными, а интервал составляет зону неопределенности.

Z-коэффициент имеет общий серьезный недостаток – по существу его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже:

(здесь Х4 – балансовая, а не рыночная стоимость акций.)

Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных . Однако, при внимательном его изучении видно, что он составлен некорректно: член Х1 связан с кризисом управления, Х4 характеризует наступление финансового кризиса, в то время как остальные – экономического. С точки зрения системного подхода данный показатель не имеет права на существование.

Вообще, согласно этой формуле, предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью “непотопляемыми”. В российских условиях рентабельность отдельного предприятия в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний. По-видимому, эта формула в наших условиях должна иметь менее высокие параметры при различных показателях рентабельности.

Известны другие подобные критерии. Так британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель , при разработке которой использовал следующий подход:

При использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких, как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации. Типичная модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает форму:

Где:
х 1 =прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%)
х 2 =текущие активы/общая сумма обязательств (13%)
х 3 =текущие обязательства/общая сумма активов (18%)
х 4 =отсутствие интервала кредитования (16%)
с 0 ,…с 4 – коэффициенты, проценты в скобках указывают на пропорции модели; х 1 измеряет прибыльность, х 2 – состояние оборотного капитала, х 3 – финансовый риск и х 4 – ликвидность.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS -коэффициент (Perfomans Analysys Score) – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

PAS-коэффициент – это просто относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

Сильной стороной такого подхода является его способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в единое представительное соотношение. Так, компания, получающая большие прибыли, но слабая с точки зрения баланса, может быть сопоставлена с менее прибыльной, баланс которой уравновешен. Таким образом, рассчитав PAS-коэффициент, можно быстро оценить финансовый риск, связанный с данной компанией, и соответственно варьировать условия сделки. В сущности, подход основан на принципе, что целое более ценно, чем сумма его составляющих.

Дополнительной особенностью этого подхода является использование “рейтинга риска” для дальнейшего выявления скрытого риска. Этот рейтинг статистически определяется только, если компания имеет отрицательный Z-коэффициент, и вычисляется на основе тренда Z-коэффициента, величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение которых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя пятибалльную шкалу, в которой 1 указывает на “риск, но незначительную вероятность немедленного бедствия”, а 5 означает “абсолютную невозможность сохранения прежнего состояния”, менеджер оперирует готовыми средствами для оценки общего баланса рисков, связанных с кредитами клиента.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R ) , которая имеет следующий вид:

Z = 8,38K1 + K2 + 0,054K3 + 0,63K4,

где К1 – оборотный капитал/актив;
К2 – чистая прибыль/собственный капитал;
К3 – выручка от реализации/актив;
К4 – чистая прибыль/интегральные затраты.

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом:

Значение R	Вероятность банкротства, процентов
Меньше 0	Максимальная (90-100)
0-0,18	Высокая (60-80)
0,18-0,32	Средняя (35-50)
0,32-0,42	Низкая (15-20)
Больше 0,42	Минимальная (до 10)

К очевидным достоинствам данной модели можно отнести то, что механизм ее разработки и все основные этапы расчетов достаточно подробно описаны в источнике.

Коэффициент прогноза банкротства (Кпб) характеризует удельный вес чистых оборотных средств в сумме актива баланса. Он исчисляется по формуле:

Можно также использовать в качестве механизма предсказания банкротства цену предприятия . На скрытой стадии банкротства начинается незаметное, особенно если не наложен специальный учет, снижение данного показателя по причине неблагоприятных тенденций как внутри, так и вне предприятия.

Цена предприятия (V ) определяется капитализацией прибыли по формуле:

V = I / K,

где P – ожидаемая прибыль до выплаты налогов, а также процентов по займам и дивидендов;

K – средневзвешенная стоимость пассивов (обязательств) фирмы (средний процент, показывающий проценты и дивиденды, которые необходимо будет выплачивать в соответствии со сложившимися на рынке условиями за заемный и акционерный капиталы).

Снижение цены предприятия означает снижение его прибыльности либо увеличение средней стоимости обязательств (требования банков, акционеров и других вкладчиков средств). Прогноз ожидаемого снижения требует анализа перспектив прибыльности и процентных ставок.

Целесообразно рассчитывать цену предприятия на ближайшую и долгосрочную перспективу. Условия будущего падения цены предприятия обычно формируются в текущий момент и могут быть в определенной степени предугаданы (хотя в экономике всегда остается место для непрогнозируемых скачков).

Кризис управления характеризует показатель Аргенти (А-счет) .

Согласно данной методике, исследование начинается с предположений, что (а) идет процесс, ведущий к банкротству, (б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет и (в) процесс может быть разделен на три стадии:

Недостатки . Компании, скатывающиеся к банкротству, годами демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства.

Ошибки . Вследствие накопления этих недостатков компания может совершить ошибку, ведущую к банкротству (компании, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству).

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.

Метод А-счета для предсказания банкротства.

Недостатки	Ваш балл	Балл согласно Аргенти
Директор-автократ		8
Председатель совета директоров является также директором		4
Пассивность совета директоров		2
Внутренние противоречия в совете директоров (из-за различия в знаниях и навыках)		2
Слабый финансовый директор		2
Недостаток профессиональных менеджеров среднего и нижнего звена (вне совета директоров)		1
Недостатки системы учета:Отсутствие бюджетного контроля		3
Отсутствие прогноза денежных потоков		3
Отсутствие системы управленческого учета затрат		3
Вялая реакция на изменения (появление новых продуктов, технологий, рынков, методов организации труда и т.д.)		15
		43
“Проходной балл”		10
Если сумма больше 10, недостатки в управлении могут привести к серьезным ошибкам
Ошибки
Слишком высокая доля заемного капитала		15
Недостаток оборотных средств из-за слишком быстрого роста бизнеса		15
Наличие крупного проекта (провал такого проекта подвергает фирму серьезной опасности)		15
Максимально возможная сумма баллов		45
“Проходной балл”		15
Если сумма баллов на этой стадии больше или равна 25, компания подвергается определенному риску
Симптомы
Ухудшение финансовых показателей		4
Использование “творческого бухучета”		4
Нефинансовые признаки неблагополучия (ухудшение качества, падение “боевого духа” сотрудников, снижение доли рынка)		4
Окончательные симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отставки)		3
Максимально возможная сумма баллов		12
Максимально возможный А-счет		100
“Проходной балл”		25
Большинство успешных компаний		5-18
Компании, испытывающие серьезные затруднения		35-70
Если сумма баллов более 25, компания может обанкротиться в течение ближайших пяти лет.Чем больше А-счет, тем скорее это может произойти.

“Качественные” кризис-прогнозные методики

Ориентация на какой-то один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдана. Поэтому многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, используют для аналитических оценок системы критериев. Безусловно, в этом есть и свои минусы: гораздо легче принять решение в условиях однокритериальной, чем многокритериальной задачи. Вместе с тем, любое прогнозное решение подобного рода, независимо от числа критериев, является субъективным, а рассчитанные значения критериев носят скорее характер информации к размышлению, нежели побудительных стимулов для принятия немедленных решений.

В качестве примера можно привести рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) , содержащие перечень критических показателей для оценки возможного банкротства предприятия. В.В. Ковалев, основываясь на разработках западных аудиторских фирм и преломляя эти разработки к отечественной специфике бизнеса, предложил следующую двухуровневую систему показателей.

К первой группе относятся критерии и показатели, неблагоприятные текущие значения или складывающаяся динамика изменения которых свидетельствуют о возможных в обозримом будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и банкротстве. К ним относятся:

повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;

превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности;

чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;

устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;

хроническая нехватка оборотных средств;

устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;

неправильная реинвестиционная политика;

превышение размеров заемных средств над установленными лимитами;

хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов);

высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности;

наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов;

ухудшение отношений с учреждениями банковской системы;

использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях;

применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации;

потенциальные потери долгосрочных контрактов;

неблагоприятные изменения в портфеле заказов.

Во вторую группу входят критерии и показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое. Вместе с тем, они указывают, что при определенных условиях или непринятии действенных мер ситуация может резко ухудшиться. К ним относятся:

потеря ключевых сотрудников аппарата управления;

вынужденные остановки, а также нарушения производственно-технологического процесса;

недостаточная диверсификация деятельности предприятия, т.е. чрезмерная зависимость финансовых результатов от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.;

излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;

участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;

потеря ключевых контрагентов;

недооценка технического и технологического обновления предприятия;

неэффективные долгосрочные соглашения;

политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключевыми подразделениями.

Что касается критических значений этих критериев, то они должны быть детализированы по отраслям и подотраслям, а их разработка может быть выполнена после накопления определенных статистических данных.

Одной из стадий банкротства предприятия является финансовая неустойчивость . На этой стадии начинаются трудности с наличными средствами, проявляются некоторые ранние признаки банкротства, резкие изменения в структуре баланса в любом направлении. Однако особую тревогу должны вызвать:

резкое уменьшение денежных средств на счетах (кстати, увеличение денежных средств может свидетельствовать об отсутствии дальнейших капиталовложений);

увеличение дебиторской задолженности (резкое снижение также говорит о затруднениях со сбытом, если сопровождается ростом запасов готовой продукции);

старение дебиторских счетов;

разбалансирование дебиторской и кредиторской задолженности;

снижение объемов продаж (неблагоприятным может оказаться и резкое увеличение объемов продаж, так как в этом случае банкротство может наступить в результате последующего разбалансирования долгов, если последует непродуманное увеличение закупок, капитальных затрат; кроме того, рост объемов продаж может свидетельствовать о сбросе продукции перед ликвидацией предприятия).

При анализе работы предприятия извне тревогу должны вызывать:

задержки с предоставлением отчетности (эти задержки, возможно, сигнализируют о плохой работе финансовых служб);

конфликты на предприятии, увольнение кого-либо из руководства и т.д.

Корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей

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.

Особенности формирования оборотных средств в нашей стране не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли).

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.

Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а, с другой, специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:

промышленность (машиностроение);

торговля (оптовая и розничная);

строительство и проектные организации;

наука (научное обслуживание).

В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.

Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности (машиностроение) по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя
		1 класс	2 класс	3 класс
1		< 0,8	0,8-1,5	> 1,5
2		>3,0	1,5-3,0	< 1,5
3		>2,0	1,0-2,0	< 1,0

Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (оптовой) по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 1,5	1,5-2,5	> 2,5
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>3,0	1,5-3,0	< 1,5
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>1,0	0,7-1,0	< 0,7

Значения критериальных показателей для распределения предприятий торговли (розничной) по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 1,8	1,8-2,9	> 3,0
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,5	1,0-2,5	< 1,0
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,8	0,5-0,8	< 0,5

Значения критериальных показателей для распределения строительных организаций по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 1,0	1,0-2,0	> 2,0
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,7	1,5-2,7	< 1,0
3	Общий коэф. покрытия (ликвидность баланса)	>0,7	0,5-0,8	< 0,5

Значения критериальных показателей для распределения проектных организаций по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 0,8	0,8-1,6	> 1,6
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,5	1,1-2,5	< 1,1
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,8	0,3-0,8	< 0,3

Значения критериальных показателей для распределения научных (научное обслуживание) организаций по классам кредитоспособности

№№	Наименование показателя	Значение показателей по классам
		1 класс	2 класс	3 класс
1	Соотношение заемных и собственных средств	< 0,9	0,9-1,2	> 1,2
2	Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)	>2,6	1,2-2,6	< 1,2
3	Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)	>0,9	0,6-0,9	< 0,6

Здесь представлен обзор, имеющий целью сориентировать читателя в методиках предсказания банкротства (апробированных или не вполне). Очевидно, предстоит еще накопление некоторого опыта для рационального их использования.

Литература

• Маркарьян Э.А., Герасименко, Г.П. “Финансовый анализ” – М.: “ПРИОР”, 1997 г. . – 160 с.
• Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 432 с.: ил
• Скоун Т. “Управленческий учет”/Пер. с англ. под редакцией Н.Д. Эриашвили. – Аудит, ЮНИТИ, 1997. – 179 с.
• Антикризисное управление: от банкротства – к финансовому оздоровлению/ Под ред. Г.П. Иванова. – М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1995. – с.130
• Руководство по кредитному менеджменту: Пер. с англ. / Под ред. Б. Эдвардса. – М.: ИНФРА-М, 1996. – 464 с., с. 104
• Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкрот

Кривоносова Татьяна Юрьевна

магистрант 3 курса, факультет заочного и дистанционного обучения, Челябинский Государственный Университет, РФ, г. Челябинск

Пестунов Михаил Александрович

научный руководитель, профессор, д-р экон. наук, доцент Челябинский Государственный Университет, кафедра учета и финансов, РФ, г. Челябинск

В современных условиях совершенствование и развитие методологического и методического обеспечения анализа финансового состояния организации является необходимым условием для улучшения качества управления предприятием и недопущения его банкротства. Анализ текущей деятельности и перспектив развития предприятия есть неотъемлемая часть стратегического планирования деятельности организации.

На основе анализа финансового состояния организации можно своевременно выявлять и устранять недостатки в развитии организации, контролировать финансовую устойчивость, а также влиять на улучшение финансового состояния организации.

Качественно сделанный анализ влияет на развитие экономического потенциала организации и в целом всей экономики страны. Мировой опыт показывает, что на основе регулирования финансовой устойчивости можно добиться успешного будущего организации.

Под финансовым состоянием организации подразумевается ее способность финансировать свою деятельность . Финансовое состояние организации характеризуется совокупностью показателей, таких как платежеспособность, ликвидность и финансовая устойчивость предприятия, которые отражают состояние капитала компании в процессе его кругооборота и возможность субъекта хозяйствования финансировать свою деятельность на установленный момент времени .

В результате финансового анализа определяется ряд показателей, позволяющих выявить недостатки финансово-хозяйственной деятельности организации и определить уровень ее финансовой устойчивости. Для наиболее высокой точности результатов необходимо определение весового влияния каждого показателя. Практика арбитражного суда показывает, что большинство из обанкротившихся предприятий могли бы избежать этого, если бы вовремя руководством были приняты соответствующие меры .

Предприятие может быть признано банкротом как в добровольном, так и в принудительном порядке. Так как неплатёжеспособным может объявить себя само предприятие или его несостоятельность может быть доказана в арбитражном суде по требованию кредиторов. Под банкротством предприятия понимается его неспособность полностью удовлетворить требования кредиторов по выплате денежных средств или погасить обязательные платежи перед государством.

Спрогнозировать вероятность банкротства предприятия можно по средствам разработки различных экономико-статистические моделей, учитывающих значительное число разнообразных факторов и определяющих возможный показатель финансовой устойчивости и платежеспособности предприятия.

Предприятие может быть признанным банкротом при условии его неплатежеспособности, значении коэффициента текущей ликвидности меньше 2 и значении коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами меньше 0,1 соответственно на конец периода.

Но признание предприятия не платежеспособным можно отсрочить на срок до 6 месяцев при наличии правильной стратегии повышения платежеспособности и принятии рациональных управленческих решений.

В международной практике существует несколько моделей для оценки вероятности банкротства. Например, двухфакторная модель Э. Альтмана, в которой учтены коэффициенты текущей ликвидности и доля долговых обязательств в активах. Данная модель является наиболее простой, но учитывает лишь небольшое количество факторов.

Наиболее информативной является пятифакторная модель Э. Альтмана, представляющая собой функцию от группы показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его хозяйственной деятельности. Z-счету данной модели можно вычислить по формуле:

где: K 1 - отношение собственного оборотного капитала к сумме активов;

K 2 - отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;

K 3 - отношение прибыли до уплаты процентов к сумме активов;

K 4 - отношение рыночной стоимости собственного капитала к заемному капиталу;

K 5 - отношение выручки к сумме активов.

Но модель Э. Альтмана применяется при условии развития рынка ценных бумаг. Альтман вычислил критическое значение индекса Z-счета равное - 2,7 по данным показателей бухгалтерской отчетности огромного числа обанкротившихся компаний. В связи с этим вероятность банкротства в зависимости от фактического значения величины Z-счета можно представить в виде:

Z < 1,8 - очень высокая вероятность банкротства;

Z = 1,81–2,7 - высокая вероятность банкротства;

Z = 2,71–2,9 - возможно банкротство;

Z < 2,9 - низкая вероятность банкротства, организация характеризуется достаточно устойчивым финансовым положением.

В свою очередь, четырехфакторная модель Таффлера, прогнозирующая платежеспособность и воспроизводящая наиболее точную картину финансового состояния организации имеет вид:

где: K 1 - отношение прибыли от реализации к краткосрочным обязательствам;

K 2 - отношение оборотных активов к сумме обязательств;

K 3 - отношение краткосрочных обязательств к сумме активов;

K 4 - отношение выручки к сумме активов.

Использование числовых значений зарубежных критериев для многофакторных моделей имеет место в российской экономике, но не несет большого практического значения для российских организаций, потому что эти модели разработаны на основе статистики организаций различных стран, которые имеют свои экономические особенности.

Модель Rбыларазработана в Иркутской государственной экономической академии. Она составлена с использованием данных российского рынка и имеет вид:

где: К 1 - отношение собственного оборотного капитала к активам;

К 2 - отношение чистой прибыли к собственному капиталу;

К 3 - отношение выручки от реализации к активам;

К 4 - отношение чистой прибыли к себестоимости продукции.

Вероятность неплатежеспособности компании в соответствии со значением модели R определяется следующим образом: R<0, вероятность банкротства максимальна, значение R в диапазоне от 0 до 0,18 - высокая вероятность банкротства, 018< R <0,32 - средняя, 0,32< R <0,42 - низкая вероятность, при значениях R>0,42 – минимальная вероятность банкротства.

Данная модель имеет лишь один недостаток, что в ней не учтена специфика отрасли компании .

Также высокую информативность несет метод рейтинговой оценки финансового состояния организации, предложенный Р.С. Сайфулин и Г.Г. Кадыков, который заключается в следующем рейтинговом числе:

где: К обесп - коэффициент обеспеченности собственными средствами ();

К ТЛ - коэффициент текущей ликвидности ();

К И - интенсивность оборота авансируемого капитала, которая характеризует объем реализованной продукции, приходящийся на один рубль средств, вложенных в деятельность предприятия ();

К М - коэффициент менеджмента, характеризуется отношением прибыли от реализации к величине выручки от реализации ();

К РСК - рентабельность собственного капитала – отношение балансовой прибыли к собственному капиталу ().

Если значения финансовых коэффициентов будут соответствовать минимальным нормативным уровням, тогда рейтинговое число будет равно 1. Финансовое состояние организации с рейтинговым числом меньшим 1 расценивается как неудовлетворительное и в перспективе компания может обанкротиться.

Рейтинговую оценку финансового состояния можно использовать с целью проведения классификации предприятий по уровню риска их взаимоотношений с банками, партнерами и инвесторами. Но, в то же время, с помощью диагностики несостоятельности на базе рейтингового метода невозможно провести оценку причин попадания организации в «зону неплатежеспособности». Кроме этого, нормативное содержание коэффициентов, которые используются для рейтинговой оценки, не учитывает отраслевые особенности экономического субъекта.

Из этого следует, что организация вправе самостоятельно разрабатывать систему рейтинговой оценки, отобрав наиболее значимые для схожих по ряду признаков предприятий показатели. Таким образом, полученные на основе использования описанных методов результаты по всем видам рассмотренных показателей позволяют установить финансовое состояние предприятия, что должно являться основанием для принятия оптимальных управленческих решений по дальнейшему функционированию рассматриваемой организации, с целью не допущения ее банкротства .

Банкротство компании не происходит в один день, как правило, а приходит постепенно, поэтому качественно и своевременно сделанный финансовый анализ деятельности организации может вычислить и предотвратить банкротство, поэтому каждому предприятию необходимо систематически проводить оценку его хозяйственной деятельности.

К признаками вероятность банкротства можно отнести дефицит оборотного капитала, снижение рыночной стоимости акций компании, переизбыток сырья и продукции, систематические просрочки оплаты задолженностей, сокращение производства и его объемов продаж, очень низкие значения показателя ликвидности, систематический рост продолжительности оборота капитала и т. д.

Если в организация отвечает признакам вероятности банкротства необходимо срочно взять курс на ее финансовое оздоровление, то есть определить рациональную стратегию дальнейшего функционирования, возможность перепрофилирования или диверсификации деятельности организации, построить конкретный план возврата долгов предприятия.

Одним из гарантийных способов избежание риска банкротства является также привлечение наличности в организацию по средствам нахождения инвесторов, но данная задача не всегда является решаемой, тем более если предприятие уже находиться в кризисной ситуации.

Предотвратить банкротство предприятия возможно лишь по средствам его эффективного управления, принятии взвешенных управленческих решений, постановке безошибочных стратегических целей и правильной тактики их реализации. Именно на основе финансового анализа деятельности организации можно дать оценку финансовой деятельности предприятия и его показателей, чтобы не допустить попадания предприятия в группу не платежеспособных.

Из всего выше изложенного следует, что для каждой из моделей оценки финансового состояния организации при выборе показателей необходимо отобразить максимальную информированность и целостную картину устойчивости финансового состояния компании. Необходимо производить рейтинговую оценку организации как в пространстве, то есть в сравнении с другими компаниями, так и во времени, то есть за ряд периодов.

Список литературы:

1.Аленичева Т.Д. Банкротство: Законодательство и практика применения в России и за рубежом / Т.Д. Аленичева, С.П. Гришаев. М.: Дело, 2011. - 488 с.

2.Барнгольц С.Б. Анализ финансовой деятельности промысловой артели/ С.Б. Барнгольц Киев: Укрфиниздат, 1938 г. - 176 с.

3.Любушкин Н.П. Финансовый анализ: учебник/ Н.П. Любушкин, Н.Э. Бабичева М.: Эксмо, 2010. - 336 с.

4.Перфильев А.Б. Основные методики оценки финансового состояния российских предприятий и прогнозирование возможного банкротства по данным бухгалтерской отчетности / А.Б. Перфильев. Ярославль: ЯРИПК, 2012. - 644 с.

2.1. Организационно-правовые формы организаций

2.2. Особенности финансов хозяйственных товариществ

2.3. Особенности финансов хозяйственных обществ

2.4. Особенности финансов производственных кооперативов

2.5. Особенности финансов государственных и муниципальных унитарных предприятий

2.6. Особенности финансов различных отраслей экономики

3. Формирование и управление капиталом предприятия

3.1. Сущность и классификация капитала

3.2. Собственный капитал и его основные элементы

4. Расходы организации

4.1. Содержание и классификация расходов предприятия

4.2. Классификация затрат на производство и реализацию продукции. Смета расходов на производство и реализацию продукции.

5. Себестоимость продукции

5.1. Калькулирование себестоимости продукции

5.2. Пути и резервы снижения затрат на производство и реализацию продукции

6. Доходы организации

6.1. Доходы организации и их классификация

6.2. Порядок формирования и использования выручки от реализации

6.3. Планирование выручки от реализации. Факторы, влияющие на увеличение выручки от реализации.

7. Прибыль и показатели рентабельности предприятия

7.1. Экономическое содержание, функции и виды прибыли.

7.2. Анализ уровня и динамики финансовых результатов

8. Планирование прибыли организации

8.1. Влияние учетной политики на финансовые результаты деятельности организации

8.2. Методы планирования прибыли

8.3. Анализ безубыточности

9. Организация оборотных средств предприятия

9.1. Экономическое содержание оборотных средств. Состав и структура оборотных средств

9.2. Показатели эффективности использования оборотного капитала

9.3. Финансовый и производственный цикл

10. Определение потребности в оборотном капитале

10.1. Расчет потребности предприятия в оборотных средствах

10.3. Управление оборотными средствами

11. Основные средства предприятия

11.1. Экономическое содержание и классификация основных средств

11.2. Оценка основных средств. Определение эффективности использования основных средств

11.3. Определение эффективности использования основных средств

12. Амортизация и ее роль в воспроизводственном процессе

12.1. Амортизационные отчисления. Связь амортизационной политики с финансовыми результатами деятельности организации

12.2. Порядок начисления амортизации в бухгалтерском учете

12.3. Расчет сумм амортизации в целях налогообложения прибыли

13. Анализ финансового состояния организации

13.1. Содержание, методы и информационная база анализа финансового состояния предприятия

13.2. Методика проведения анализа финансового состояния

13.3. Методы прогнозирования несостоятельности (банкротства) организации

14. Финансовое планирование на предприятии

14.1. Сущность и значение финансового планирования

14.2. Перспективное финансовое планирование

14.3. Текущее финансовое планирование (бюджетирование)

14.4. Оперативное финансовое планирование

15. Бюджетирование как инструмент финансового планирования

15.1. Основные понятия системы бюджетирования

15.2. Бюджетный процесс

15.3. Структура бюджетов

13.3. Методы прогнозирования несостоятельности (банкротства) организации

Одной из задач анализа финансового состояния предприятия является предотвращение угрозы его банкротства. В этой связи руководители организаций, менеджеры различных уровней должны быть знакомы с процедурами банкротства и уметь определить финансовое состояние организаций-контрагентов. Необходимо проводить и антикризисную диагностику собственной организации с целью избежать возможного банкротства.

Федеральным законом от 26 октября 2002г. № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» понятие банкротства определено следующим образом:

Несостоятельность (банкротство) - это признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.

Юридическое лицо считается неспособным удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей, если соответствующие обязательства и (или) обязанность не исполнены им в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены.

При этом дело о банкротстве может быть возбуждено арбитражным судом при условии, что требования к должнику - юридическому лицу в совокупности составляют не менее 100 тысяч рублей, к должнику-гражданину - не менее 10 тысяч рублей, а также имеются признаки банкротства. Правом на обращение в арбитражный суд с заявлением о признании должника банкротом обладают должник, конкурсный кредитор, уполномоченные органы.

В международной практике признаки банкротства разделяют на две группы.

Показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем:

повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объема продаж и хронической убыточности;

наличие хронически просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;

низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция к их снижению;

увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме;

дефицит собственного оборотного капитала;

наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;

неблагоприятные изменения в портфеле заказов;

падение рыночной стоимости акций предприятия.

Показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем:

чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, рынка сырья или сбыта;

потеря ключевых контрагентов;

недооценка обновления техники и технологии;

потеря опытных сотрудников аппарата управления;

вынужденные простои, неритмичная работа;

недостаточность капитальных вложений и т. д.

К достоинствам рассмотренной системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный подходы, а к недостаткам - более высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, информативный характер рассчитанных показателей, субъективность прогнозного решения.

Поэтому для диагностики вероятности банкротства часто используются упрощенные подходы, основанные на применении ограниченного круга показателей.

В целях обеспечения единого подхода к финансовому мониторингу стратегических предприятий приказом Министерства экономического развития и торговли РФ от 21.04.2006 № 104 утверждена «Методика проведения Федеральной налоговой службой учета и анализа финансового состояния и платежеспособности стратегических предприятий и организаций».

Оценка степени угрозы банкротства проводится на основе следующих показателей:

Степень платежеспособности по текущим обязательствам определяется как отношение текущих обязательств (краткосрочных обязательств, за исключением доходов будущих периодов и резервов предстоящих расходов) к среднемесячной выручке, рассчитываемой по форме № 2 бухгалтерской отчетности как отношение выручки за отчетный период к количеству месяцев в отчетном периоде.

Коэффициент текущей ликвидности определяется как отношение ликвидных активов в виде суммы денежных средств, краткосрочных финансовых вложений, товаров отгруженных, готовой продукции и товаров для перепродажи, краткосрочной дебиторской задолженности, прочих оборотных активов к краткосрочным обязательствам организации.

На основании результатов учета и анализа финансового состояния объектов учета и их платежеспособности, а также сведений о событиях и обстоятельствах их хозяйственной деятельности проводится их группировка в соответствии со степенью угрозы банкротства путем отнесения объектов учета к различным группам (табл. 13.5).

Таблица 13.5

Группировка объектов учета в соответствии с угрозой банкротства

Наиболее распространенными методами оценки вероятности и прогнозирования банкротства являются модели, позволяющие дать с определенной степенью вероятности оценку возможного банкротства предприятия.

Один из примеров такой модели Z-анализ Э. Альтмана (1968г.)

При построении модели Э. Альтман обследовал 66 фирм (половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 г., а половина работала успешно) и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть использованы для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых для прогноза и построил многофакторное уравнение. Модель Альтмана выглядит следующим образом (здесь приводится оригинальная модель для предприятий, акции которых котировались на фондовом рынке США):

Z= 1,2 × Х1+ 1,4 × Х2 + 3,3 × Х3 + 0,6 × Х4 + 0,999 × Х5.

Переменные для уравнения Z-оценки рассчитываются следующим образом:

Х1 = Текущие активы / Активы;

Х2 = Нераспределенная прибыль / Активы;

Х3 = Прибыль до налогообложения и выплаты процентов / Активы

Х4 = Рыночная стоимость собственного капитала / Активы

Х5 = Выручка от реализации / Активы.

Точность модели 95%, если прогноз на горизонте 1 года, 83% - на 2 года.

Правило разделения фирм на группы успешных и потенциальных банкротов следующее:

если Z < 2,675, фирму относят к группе потенциальных банкротов;

если Z > 2,675, фирму относят к группе успешно функционирующих (с устойчивым финансовым положением).

Безусловно, данная модель не может служить заменой качественной оценки финансовой деятельности организаций, ибо ей присущ ряд недостатков, связанных со спецификой российской действительности и отсутствием статистического материала о предприятиях-банкротах. Кроме того, расчет индекса по Альтману в законченном виде возможен лишь для акционерных обществ, котирующих свои акции на фондовых биржах. Это, в частности, касается прежде всего переменной Х4, где в числителе должна быть величина рыночной стоимости собственного капитала. Однако она может использоваться как дополнение к другим методам диагностики банкротства или как ориентир, дополненный при этом системой неформальных критериев.

Для диагностики угрозы банкротства с учетом российской специфики можно использовать двухфакторную модель оценки угрозы банкротства:

Z= -0,3877 + (-1,0736) × Ктл + 0,579 × Кз,

где Ктл - коэффициент текущей ликвидности;

Кз - доля заемных средств в общем объеме пассивов.

Если Z = 0, то вероятность банкротства = 50%

Если Z < 0, то вероятность банкротства < 50% и далее снижается по мере уменьшения значения z.

Если Z > 0, то вероятность банкротства > 50% и возрастает.

«Плюсы» данной модели: простота и возможность применения в условиях ограниченного объема информации об организации.

«Минусы» - не обеспечивает высокую точность прогноза банкротства, т.к. не отражаются показатели рентабельности, эффективности использования активов.

Вопросы для самопроверки

Какие задачи позволяет решить анализ финансового состояния в системе управления финансами организации?

Что является информационным обеспечением анализа финансового состояния организации?

Какие основные блоки можно выделить в рамках анализа финансового состояния предприятия?

Есть ли разница между понятиями «ликвидность» и «платежеспособность»? Какие показатели ликвидности Вы знаете?

С помощью каких коэффициентов можно оценить финансовую устойчивость организации?

В чем заключается смысл показателей рентабельности?

Какие существуют методы прогнозирования возможного банкротства организации?