Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов

Анализ  методик прогнозирования  кризисной ситуации коммерческих организаций  с использованием финансовых индикаторов

Крюков  А.Ф., 
Егорычев И.Г.  
  
Опубликовано в номере: Менеджмент в России и за рубежом №2 / 2001

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов [6]. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных  моделей прогнозирования банкротства  в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов [1, 4, 6, 11, 12]. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности «Z-счёта» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий, были разработаны О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым. Кроме того, в Постановлении правительства Российской Федерации № 498 от 20.05.1994 была установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности организаций, действовавшая до 1.03.1998 года.

Все системы прогнозирования  банкротства, разработанные зарубежными  и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе в большинстве из названных методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов.

Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение  кризисной ситуации коммерческой организации заранее, ещё до появления её очевидных признаков. Такой подход особенно необходим, так как жизненные циклы коммерческих организаций в рыночной экономике коротки (4—5 лет). В связи с этим коротки и временные рамки применения в них антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризиса организации их применение может привести к банкротству. Указанные методики должны позволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, ещё до наступления кризиса коммерческой организации, с целью предотвращения этого кризиса.

Наиболее простой  из методик диагностики банкротства  является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается  всего два показателя: коэффициент  текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах [1,2,8,13,14]. На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой были выявлены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом:

если Х > 0,3, то вероятность  банкротства велика;

если — 0,3 <Х< 0,3, то вероятность банкротства средняя;

если Х < — 0,3, то вероятность банкротства мала;

если Х = 0, то вероятность  банкротства равна 0,5.

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой [13], которая считает, что весовые  коэффициенты следует скорректировать  применительно к местным условиям, и что точность прогноза двухфакторной  модели увеличится, если добавить к ней третий показатель — рентабельность активов. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

В Постановлении правительства Российской Федерации «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий», принятом в 1994 году [9,10], была установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности предприятия, состоящая из четырёх коэффициентов: коэффициента текущей ликвидности, коэффициента обеспеченности собственными средствами, коэффициента утраты платежеспособности и коэффициента восстановления платежеспособности.

Если первые два  из этих показателей соответствуют  нормативным значениям (как минимум 2 и 0,1 соответственно), то на основе динамики коэффициента текущей ликвидности рассчитывается третий показатель — коэффициент утраты платежеспособности (Куп), который оценивает, сможет ли предприятие в ближайшие три месяца выполнить свои обязательства перед кредиторами:

где Т — отчётный период в месяцах;

Ктл факт. — фактическое  значение коэффициента текущей ликвидности  в конце отчётного периода;

Ктл нач. — значение коэффициента текущей ликвидности  в начале отчётного периода;

Ктл норм. — нормативное  значение коэффициента текущей ликвидности.

Если Куп < 1, то в  ближайшие 3 месяца платежеспособность утратится, а если Куп і 1, то в  течение 3 месяцев предприятие будет платежеспособным.

Если же структура  баланса по первым двум приведённым  показателям признаётся неудовлетворительной, то рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности (Квп) за период, равный шести месяцам:

Если Квп < 1, то организация  за 6 месяцев не восстановит платежеспособность, а если Квп і 1, то организация  в течение 6 месяцев восстановит  платежеспособность.

В ходе практического применения этих критериев был выявлен ряд недостатков вышеуказанной системы [1, 6, 7, 12].

Наиболее точными  в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования  банкротства, которые обычно состоят  из пяти-семи финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется так называемый «Z-счёт» Э. Альтмана, который представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США [1, 2, 6, 14, 16]. Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделён определённым весом, установленным статистическими методами:

Z-счёт = 1,2 х  К1 + 1,4 х К2 + 3,3 х К3 + 0,6 х К4 + К5,

где К1 — доля чистого  оборотного капитала в активах;

К2 — отношение  накопленной прибыли к активам;

К3 — рентабельность активов;

К4 — отношение  рыночной стоимости всех обычных  и привилегированных акций предприятия  к заёмным средствам;

К5 — оборачиваемость  активов.

В зависимости от значения «Z-счёта» по определённой шкале  производится оценка вероятности наступления  банкротства в течение двух лет:

если Z <1 ,81, то вероятность  банкротства очень велика;

если 1,81 < Z < 2,675, то вероятность банкротства средняя;

если Z = 2,675, то вероятность  банкротства равна 0,5.

если 2,675 < Z < 2,99, то вероятность банкротства невелика;

если Z > 2,99, то вероятность  банкротства ничтожна.

Позднее, в 1978 году, Э. Альтман разработал подобную, но более точную модель, позволяющую прогнозировать банкротство на горизонте в пять лет с точностью в семьдесят процентов [1, 13, 17]. В этой модели используются следующие показатели:

• рентабельность активов;
• динамика прибыли;
• коэффициент покрытия процентов;
• отношение накопленной прибыли к активам;
• коэффициент текущей ликвидности;
• доля собственных средств в пассивах;
• стоимость активов предприятия.

У. Бивер предложил  пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия  с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы [1, 6, 18]:

• рентабельность активов;
• удельный вес заёмных средств в пассивах;
• коэффициент текущей ликвидности;
• доля чистого оборотного капитала в активах;
• коэффициент Бивера = (чистая прибыль + амортизация) / заёмные средства.

Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент  вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей  сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером: для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.

Р.С. Сайфуллин и  Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния  предприятий рейтинговое число [1]:

R = 2К0 + 0,1Ктл  + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр,

где Ко — коэффициент  обеспеченности собственными средствами;

Ктл — коэффициент  текущей ликвидности;

Ки — коэффициент  оборачиваемости активов;

Км — коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

Кпр — рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным  нормативным уровням рейтинговое  число будет равно единице  и организация имеет удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

В шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой [4] предлагается использовать следующие частные коэффициенты:

• Куп — коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;
• Кз — соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;
• Кс — показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;
• Кур — убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;
• Кфр — соотношение заёмного и собственного капитала;
• Кзаг — коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.

Комплексный коэффициент  банкротства рассчитывается по формуле  со следующими весовыми значениями:

Ккомпл = 0,25Куп + 0,1Кз + 0,2Кс + 0,25Кур + 0,1Кфр + 0,1Кзаг.

Весовые значения частных  показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей:

Куп = 0; Кз = 1; Кс = 7; Кур = 0; Кфр = 0,7; Кзаг = значение Кзаг в предыдущем периоде.

Если фактический  комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства  велика, а если меньше — то вероятность  банкротства мала.

По нашему мнению, все семь вышеописанных методик  диагностики кризисной ситуации (банкротства) коммерческой организации имеют ряд недостатков, которые серьёзно затрудняют их применимость в условиях переходной российской экономики:

1. Двух — трёхфакторные  модели не являются достаточно  точными. Точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принять большее количество факторов.

2. «Импортные» модели  Э. Альтмана и У. Бивера содержат  значения весовых коэффициентов  и пороговых значений комплексных  и частных показателей, рассчитанные  на основе американских аналитических данных шестидесятых и семидесятых годов. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учёта и налогового законодательства и т.д.

Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам  не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов  и пороговых значений с учётом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путём, с нашей точки зрения, не обеспечивает их достаточной точности.

В частности, определение  весовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учёта поправки на относительную величину значений частных коэффициентов. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов, хотя, по замыслу автора этой модели, они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов (табл. 1).