Техника принятия управленческих решений в кризисной ситуации

            В 1972 г. Дж. Блисс в Великобритании создал собственную четырехфакторную модель оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства: ²²

 

Z = 0,063X1 + 0,092X2 + 0,057X3 + 0,001X4                                        (4)

 

где Х1 - отношение оборотного капитала к сумме активов;

Х2 - отношение прибыли от реализации к сумме активов;

Х3 - отношение  нераспределенной прибыли к сумме  активов;

Х4 - отношение собственного капитала к заемному капиталу.

 

Таблица 5. Оценка вероятности банкротства по модели Блисса

Показатель	2010 г.	2011 г.
1. Оборотный капитал (с.290 Ф1)	3618539	3729951
2. Сумма активов (с.300 Ф1)	41341316	42664690
3. Прибыль от реализации (с.050 Ф2)	4785036	5497492
4. Нераспределенная прибыль (с. 190 Ф2)	1184442	1826811
5. Собственный капитал (с.490 Ф1)	13652962	15192908
6. Заемный капитал	27 688 354	27 471 782
7. Х1 (стр.1/стр.2)	0,0875	0,0874
8. Х2 (стр.3/стр.2)	0,1157	0,1289
9. Х3 (стр.4/стр.2)	0,0287	0,0428
10. Х4 (стр.5/стр.6)	0,4931	0,5530
11. Модель Блисса	0,0183	0,0204

 

        При расчетах по данной формуле предельное значение Z-счета составляет 0,037. Таким образом, согласно данной модели степень банкротства ООО «Строй-Комфорт» высокая.

         В 1977 г. британские ученые Р. Тафлер и Г. Тишоу апробировали подход Альтмана на данных 80 британских компаний и построили четырехфакторную прогнозную модель с отличающимся набором факторов:²³

 

Z = 0,53X1 + 0,13X2 + 0,18Х3 + 0,16Х4                                                  (5)

 

где Х1 - отношение прибыли от реализации к краткосрочным обязательствам;

Х2 - отношение оборотных активов к сумме обязательств;

Х3 - отношение  краткосрочных обязательств к сумме  активов;

Х4 - отношение выручки к сумме активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у организации риск банкротства невелик, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

 

Таблица 6. Оценка вероятности банкротства по модели Тафлера

Показатель	2010 г.	2011 г.
1. Прибыль от реализации	4785036	5497492
2. Краткосрочные обязательства	13604236	12359166
3. Оборотные активы	3618539	3729951
4. Обязательства	27 688 354	27 471 782
5. Общая сумма активов	41341316	42664690
6. Выручка от реализации	17570564	19772388
7. Х1 (стр.1/стр.2)	0,3517	0,4448
8. Х2 (стр.3/стр.4)	0,1307	0,1358
9. Х3 (стр.2/стр.5)	0,3291	0,2897
10. Х4 (стр.6/стр.5)	0,4250	0,4634
11. Модель Тафлера	0,3306	0,3797

 

        Результаты применения модели Тафлера свидетельствуют о том, что риск банкротства у организации невелик.

        Сведем результаты исследования в таблицу 7.

Таблица 7.Результаты оценки вероятности банкротства

Модели	Вероятность банкротства
	низкая	средняя	Высокая
1. Модель Альтмана
- 2 - факторная			V
- 5 – факторная			V
2. Модель Фулмера	V
3. Модель Стрингейта			V
4. Модель Блисса			V
5. Модель Таффлера		V
СУММА	1	1	4

           Таким образом, из шести проанализированных моделей оценки вероятности банкротства 1 свидетельствует о хорошей финансовой устойчивости предприятия, 1 - о наличии некоторых проблем, и 4 - о высочайшем риске, практически полной несостоятельности предприятия.

Исходя из этого, можно говорить о высокой  вероятности банкротства предприятия, то есть о высоком уровне финансовых рисков.

         В ООО «Строй-Комфорт» планируется модернизация оборудования. Возможно два варианта.

Таблица 8.Распределение вероятности ожидаемых доходов

Вариант конъюнктуры инвестиционного  рынка	Проект 1			Проект 2
	Расчетный доход, тыс. руб.	Значение вероятности	Ожидаемый доход, тыс. руб.	Расчетный доход, тыс. руб.	Значение вероятности	Ожидаемый доход, тыс. руб.
Высокая	600	0,25	150	800	0, 20	160
Средняя	500	0,50	250	450	0,60	270
Низкая	200	0,25	50	100	0, 20	20

 

          Как видно из расчетов, доходы по первому проекту колеблются от 200 до 600 тыс. руб., по второму проекту - от 100 до 800 тыс. руб. при одинаковой ожидаемой сумме дохода 450 тыс. руб. Следовательно, риск реализации первого инвестиционного проекта значительно ниже.

Более наглядно распределение финансовых рисков представлено в таблице 9.

Таблица 9. Расчет среднеквадратического отклонения

Проект	Возможные значения конъюнктуры инвестиционного  рынка	Ri	2	Ri-2	(Ri-2) 2	Pi	(Ri-2) 2*P
1	Высокая	600	450	+150	22 500	0,25	5 625	-
	Средняя	500	450	+50	2 500	0,50	1 250	-
	Низкая	200	450	-250	62 500	0,25	15 625	-
	В целом	-	450	-	-	1,00	22 500	150
2	Высокая	800	450	+350	122 500	0, 20	24 500	-
	Средняя	450	450	0	0	0,60	0	-
	Низкая	100	450	-350	122 500	0, 20	24 500	-221
	В целом	-	450	-	-	1,00	49 000

 

           Среднеквадратическое отклонение по проекту 1 составляет 150, а по проекту 2 - 221, что подтверждает предыдущий вывод о более высоком уровне финансового риска по второму проекту.

          Таким образом, важно не только идентифицировать финансовые риски, оценить возможный уровень потерь в случае их реализации, но и уметь полностью их предотвратить или частично компенсировать негативные финансовые последствия.

Качественная  оценку рисков была проведем экспертным методом. Для этого были сведены в таблицу все риски предприятия, таблица помещена на карточки, и роздана сотрудникам организации для заполнения. В опросе в качестве экспертов принимали участие 10 человек. Список экспертов представлен в табл.10.

Таблица 10. Эксперты, принимавшие участие в опросе

№ п/п	ФИО	Должность
1	Бабанов И.А.	Генеральный директор
2	Широков А.Е.	Начальник производства
3	Иванов А.Н.	Начальник службы качества
4	Демин И.Н.	Начальник отдела автоматизации
5	Кучеров Ю.М.	Начальник отдела маркетинга
6	Федулов А.А.	Маркетолог
7	Карасева О.М.	Начальник службы логистики
8	Ионов А.С.	Главный технолог
9	Лукина Е.Н.	Технолог
10	Медведева В.А.	Технолог

 

          Каждому эксперту предлагалось поставить две оценки - первую, характеризующую вероятность возникновения нежелательного события (от 1 - незначительная, до 5 - исключительно высокая), и вторую, характеризующую тяжесть последствий для организации (от 1 - минимальная, до 5 - катастрофическая). Результаты опроса приведены в табл.11.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 11. Балльная оценка вероятности и значимости рисков

Вид риска	Оценки экспертов										Средняя оценка	Рейтинг
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Снижение темпов производства и  реализации	3 4	2 3	1 4	3 3	1 3	2 4	2 4	1 3	2 4	1 4	1,8 3,6	6,48
Вмешательство государства	1 3	1 3	2 2	2 3	1 4	1 3	1 3	1 3	1 3	2 2	1,3 3,0	3,9
Сбои в системе электронного документооборота	1 2	2 3	1 1	1 2	1 1	1 2	1 1	1 1	2 2	4 3	1,5 1,8	2,7
Неточности планирования	2 4	3 1	2 1	4 2	1 2	2 1	3 2	3 1	2 2	3 2	2,5 1,8	4,5
Нарушение технологии производства	3 2	4 1	4 3	3 1	4 1	3 1	4 1	4 1	5 2	4 2	3,8 1,5	5,7
Нарушение персоналом правил внутреннего  трудового распорядка, мелкие хищения	1 3	1 1	1 1	1 1	3 1	4 3	2 1	1 1	2 1	2 2	1,8 1,5	2,7
Срыв поставок	2 4	1 4	3 5	1 5	2 5	3 5	1 5	1 4	3 5	2 5	1,9 4,7	8,93
Чрезвычайная ситуация, для которой  отсутствует алгоритм действий	1 3	1 1	2 1	2 2	1 1	1 1	1 1	1 1	2 1	2 2	1,4 1,4	1,96
Резкое падение отпускных цен  на продукцию	2 5	2 4	2 4	2 5	2 4	2 4	2 4	2 4	2 4	2 4	2 4,2	8,4
Резкое повышение закупочных цен  на	3 3	2 2	2 2	2 2	2 3	2 2	3 3	2 3	2 2	2 3	2,2 2,5	5,5
Падение депозитных процентных ставок	5 3	4 1	3 1	5 1	4 1	5 1	4 1	5 1	5 1	5 3	4,5 1,4	6,3
Колебания обменного курса доллара	4 3	3 3	3 2	4 3	4 2	3 2	4 3	3 2	4 3	4 4	3,6 2,7	9,72

 

         По результатам опроса построена матрица всех выявленных рисков, где каждый выявленный риск помещен в соответствующую ячейку (см. рис.2).

 

Рисунок 2. Матрица рисков ООО «Строй-Комфорт»²⁴

    На матрице можно выделить три характерные области:

• А - область толерантного риска - это те риски, которые организация, в силу своих финансовых и организационных возможностей, может принять на себя;
• В - область риска, который должен быть уменьшен до уровня толерантности или передан третьим лицам;
• С - область неприемлемого риска.

        На практике уровень толерантности организации несколько выше, чем показано на матрице, т.к. такие решения принимаются непосредственно генеральным директором и не закреплены в нормативных документах.

От срывов поставок комплектующих (№7) и падения  депозитных ставок (№11) следует застраховаться, передав эти риски третьим  лицам: риски срывов поставок следует переложить на поставщиков, включив в контракты соответствующие значения неустоек. Управление же значительным объемом нераспределенной прибыли можно поручить профессиональной инвестиционной компании.

         От повышения закупочных цен (№10) можно застраховаться, заключая с поставщиками договора на более длительные сроки.

Валютный  же риск находится в области неприемлемого  риска, от него надо либо немедленно уклониться, либо снизить его до толерантного уровня. Уклониться от валютного риска  не представляется возможным, так как  необходимые комплектующие отсутствуют  на отечественном рынке, а фиксация контрактных цен именно в долларах США - общее условие всех фирм посредников.

            Таким образом, валютный риск является доминирующим по показателям вероятности и значимости для организации. Следует осуществить анализ стратегий управления именно этим видом риска и подобрать подходящий метод хеджирования. Причем специфика предприятия выдвигает к такому методу дополнительное требование: инструмент не должен быть слишком сложным в применении, требовать постоянной работы службы финансового планирования (за отсутствием таковой).

             Произведем прямое измерение валютного риска в предположении, что фактором риска является изменение обменного курса RUR/USD, а закон распределения отклонений от среднего является нормальным.

Рассмотрим  динамику курса USD ЦБ РФ с января 2011 по декабрь 2011 г. Рассматривать более длительный интервал времени нецелесообразно, т.к. в 2010 году наблюдались колебания, связанные с недавно прошедшим кризисом. (рис.3)