всё о финансовом анализе
+7(902) 408-47-00
+7(495) 015-03-24
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности Скачать ФинЭкАнализ

Методы прогнозирования вероятности банкротства организации

А.Н. Бобрышев,
старший преподаватель кафедры «Бухгалтерский управленческий учет», кандидат экономических наук
Р.В. Дебелый,
доцент кафедры «Автоматизация бухгалтерского учета и аудита», кандидат экономических наук
Ставропольский государственный аграрный университет
Журнал "Финансовый вестник: финансы, налоги, страхование, бухгалтерский учет",
№1, январь 2010

Современная экономическая действительность в Российской Федерации характеризуется развитием рыночного механизма, что требует от руководства хозяйствующих субъектов принятия эффективных и обоснованных управленческих, инвестиционных и финансовых решений на основе получения информации о финансовом состоянии организации. Устойчивость фирмы на рынке зависит от качества и своевременности такой информации, что позволяет не только находить пути решения финансовых проблем, но и предвидеть кризисные явления. Это особенно важно на фоне мирового экономического кризиса и продолжающихся стагнационных процессов в отдельных отраслях народного хозяйства страны, когда анализ финансового состояния организаций становится объективной необходимостью. При этом большое внимание уделяется совершенствованию механизма прогнозирования несостоятельности организации с целью предотвращения банкротства.

Практикой финансового анализа выработано достаточно большое количество методик прогнозирования несостоятельности организации. Однако, как показывает практика, не все они способны решить многокритериальные задачи по диагностике финансового положения и оценке кредитоспособности. При этом зарубежные модели не всегда можно адаптировать к практике отечественной системы бухгалтерского учета, что приводит к субъективности прогнозного решения.

Наиболее известными многофакторными моделями прогнозирования несостоятельности организации являются: Модель Альтмана; Модель Таффлера; Модель Лиса; Модель Честера; Пятифакторная модель Сайфулина и Кадыкова; Четырехфакторная модель Иркутской ГЭА.

Для прогнозирования банкротства организации воспользуемся следующими данными (табл. 1).

Таблица 1. Исходные данные для оценки кредитоспособности организаций

Показатель Фактическое значение
Доля чистого оборотного капитала во всех активах организации 0,586
Доля уставного капитала в общей сумме активов (валюте баланса) 0,105
Отношение выручки от продаж к сумме активов 0,719
Отношение нераспределенной прибыли к сумме активов 0,338
Отношение оборотного капитала к сумме обязательств 1,349
Отношение оборотного капитала к сумме активов 0,586
Отношение прибыли от продаж к сумме активов 0,210
Отношение прибыли от продаж к сумме краткосрочных обязательств 0,913
Отношение собственного капитала к заемному капиталу 1,301
Отношение краткосрочных обязательств к сумме активов 0,230
Соотношения собственного оборотного капитала с активами 0,356
Соотношение чистой прибыли с собственным капиталом 0,336
Соотношение выручки от реализации с активами 0,719
Соотношение чистой прибыли с себестоимостью произведенной продукции 0,380
коэффициент обеспеченности собственными средствами 0,259
Коэффициент текущей ликвидности 2,543
Коэффициент абсолютной ликвидности 0,410
Коэффициент быстрой ликвидности 1,000
Коэффициент оборачиваемости активов 0,719
Рентабельность реализации продукции 3,417
Рентабельность собственного капитала 0,336
Рентабельность активов 0,190
Оборачиваемость активов 0,719
Уровень собственного капитала, % 56,54
Обеспеченность основными средствами, % 0,390
Период оборачиваемости оборотных активов (в днях) 71
Период оборачиваемости дебиторской задолженности (в днях) 289
Период оборачиваемости запасов (в днях), 173
Рентабельность продукции, % 29,3
Рентабельность деятельности 26,4
Рентабельность вложений в предприятие 19,4

Модель Альтмана представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США. Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими методами (табл. 2).

Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ 2017 для расчета коэффициента абсолютной ликвидности и других финансово-экономических коэффициентов.

Таблица 2. Дискриминантные факторные модели

Модель британского ученого Таффлера была разработана в 1997 г. на основе оценки ключевых показателей финансово-хозяйственной деятельности корпорации. В основу расчета положено исчисление четырех показателей финансового состояния организации и предложены весовые коэффициенты для каждого из них. В качестве индикативных показателей автором предлагаются следующие: отношение прибыли от продаж к сумме краткосрочных обязательств; отношение оборотного капитала к сумме обязательств; отношение краткосрочных обязательств к сумме активов; отношение выручки от продаж к сумме активов.

По результатам расчетов, в соответствиис моделями Альтмана и Лиса, исследуемая организация испытывает серьезные проблемы с платежеспособностью, а вероятность банкротства диагностируется как высокая. В то же время, в соответствии с расчетами по модели Таффлера, а также моделями отечественных ученых и специалистов, организация имеет неплохие долгосрочные перспективы на протяжении всего исследуемого периода (табл. 3).

Таблица 3. Сравнительная характеристика методов прогнозирования банкротства

Методика Оценка вероятности банкротства
2006 г. 2007 г. 2008 г.
Интегральное значение Лингвистическая оценка Интегральное значение Лингвистическая оценка Интегральное значение Лингвистическая оценка
1. Модель Альтмана 2,013 Вероятность банкротства высокая 2,063 Вероятность банкротства высокая 2,584 Вероятность банкротства высокая
2. Модель Лиса 0,059 Высокая вероятность банкротства 0,063 Высокая вероятность банкротства 0,077 Высокая вероятность банкротства
3. Модель Таффлера 0,484 Неплохие долгосрочные перспективы 0,523 Неплохие долгосрочные перспективы 0,816 Неплохие долгосрочные перспективы
4. Четырехфакторная модель Иркутской ГЭА 2,637 Вероятность банкротства минимальная 2,835 Вероятность банкротства минимальная 3,593 Вероятность банкротства минимальная
5. Пятифакторная модель Сайфулина и Калыкона 4,474 Удовлетворительное финансовое состояние 3,315 Удовлетворительное финансовое состояние 2,702 Удовлетворительное финансовое состояние
6. Предлагаемая авторская методика скоринговой оценки 4,10 Категория II Удовлетворительная кредитоспособность 4,05 Категория И Удовлетворительная кредитоспособность 4,30 Категория I Максимальная кредитоспособность

В целом необходимо отметить, что зарубежные модели прогнозирования банкротства не в полной мере могут применяться для оценки деятельности отечественных компаний, поскольку не учитывают специфику финансовой отчетности российских организаций и отраслевые особенности сферы деятельности. При этом очевидно, что значения финансовых коэффициентов для предприятий различных отраслей могут интерпретироваться по-разному.

При диагностировании вероятности банкротства необходимо использовать методики, которые в наибольшей степени адаптированы к специфике составления отчетности по отечественным стандартам. Кроме того, рассмотренные дискриминантные факторные модели дифференцируют финансовое положение организации достаточно узко.

В данной связи нами предлагается применять методику скоринговой оценки, в которой обеспечены равные шаги интервалов как по коэффициентам, так и по их ранжированию по категориям финансового состояния.

В предлагаемой методике расширено соотношение максимальных и минимальных значений коэффициентов финансовой устойчивости, эффективности и платежеспособности, что позволяет объективно оценивать дифференциацию между предприятиями с различным уровнем кредитоспособности. Использованный методический подход основан на балльной скоринговой интерпретации показателей финансового состояния, в наибольшей степени отражающих финансовое положение организации в оценке с позиции кредиторов, т.е. ориентирован на прогнозирование финансовых затруднений в будущем.

Единой эмпирической базой для отбора критериальных показателей финансового состояния послужили данные бухгалтерской (финансовой) отчетности организаций Ставропольского края в динамике за 5 лет. Отбор критериальных показателей проводился на основе комбинации корреляционно-регрессионного анализа и метода экспертных оценок с применением современных информационных технологий.

На основе корреляционно-регрессионного анализа с использованием метода пошагового отбора бы ли выбраны критериальные финансовые коэффициенты, наиболее тесно связанные с результативным показателем для кредиторов. Выделенные критериальные показатели с наибольшими значениями коэффициента парной корреляции (R>0,6) были подвергнуты экспертной оценке, что позволило значительно сократить их исходное множество.

Для проведения экспертной оценки была сформирована фокус-группа из 30 респондентов с высокой степенью предикаторности в области анализа финансового состояния организации. Результаты экспертного оценивания статистически значимы, согласованность мнений экспертов проверялась с использованием коэффициента конкордации Кендела.

Разработанный алгоритм комплексной оценки финансового состояния сельскохозяйственной организации дает возможность рейтинговой оценки деятельности эмитентов с целью их ранжирования по пяти категориям.

Для реализации данной возможности была разработана рейтинговая шкала локальных критериальных показателей прогнозирования банкротства (табл. 4), которая используется для определения комплексной (интегральной) оценки кредитоспособности организации.

Таблица 4. Предлагаемая система показателей прогнозирования банкротства организации

Критериальные показатели финансового состояния Интервальные значения показателей
1. Коэффициент текущей ликвидности И 1,8-2 1,5-1,8 1,2-1,5 <1,2
2. Коэффициент быстрой ликвидности >1,6 1,2-1,6 0,8-1,2 0,4-0,8 <0,4
3. Коэффициент абсолютной ликвидности >0,2 0,15-0,2 0,10-0,15 0,05-0,10 <0,05
4. Уровень собственного капитала, % >61 54-61 47-54 40-47 <40
5. Деловая активность, баллы 11-12 9-10 7-8 5-6 3-4
6. Обеспеченность основными средствами. (%) >50 40-50 30-40 20-30 0-20
Оценка в баллах 5 4 3 г 1
Оптимальные значения показателей оборачиваемости
Период оборачиваемости оборотных активов (в днях) 315
Период оборачиваемости дебиторской задолженности (в днях) 90
Период оборачиваемости запасов (в днях) 210
Оптимальные значения показателей рентабельности
Рентабельность продукции, % 14
Рентабельность деятельности, % 10
Рентабельность вложений в предприятие, % 11

При получении фактических значений финансовых коэффициентов каждому из них в соответствии с рейтинговой шкалой присваивается соответствующее количество баллов (от 1 до 5). Оценка показателей рентабельности и оборачиваемости производится в зависимости от соответствия (+) или несоответствия (-) оптимальным значениям, причем значения показателей рентабельности могут быть и отрицательными (< 0). При соответствии (+) оптимальным значениям отдельного коэффициента присваивается вспомогательный балл — 2. При несоответствии (-) — 1 балл. Если значение показателя рентабельности отрицательное, то присваивается 0 вспомогательных баллов. Итоговая оценка показателей рентабельности и оборачиваемости капитала складывается исходя из набранной суммы вспомогательных баллов.

Заключительная оценка кредитоспособности организации производится на основании многоуровневого комплексного показателя S, рассчитанного по фактическим значениям финансовых коэффициентов, с учетом веса каждого из них, нормализованного в пределах от 1 до 5. Чем ближе значение показателя S к 5, тем выше кредитоспособность организации (табл. 5).

Таблица 5. Оценка показателей в соответствии с предлагаемой методикой

Критериальные показатели финансового состояния Фактическое значение показателя Оценка в баллах
1. Коэффициент текущей ликвидности 2,543 5
2. Коэффициент быстрой ликвидности 1,000 3
3. Коэффициент абсолютной ликвидности 0,410 5
4. Уровень собственного капитала, % 56,54 4
5. Деловая активность, баллы 12 5
6. Обеспеченность основными средствами 0,39 3

В нашем примере

S = 0,05 * КАЛ + 0,10 * КБЛ + 0,40 * КТЛ + 0,20 * УСК + 0,10 * ДА + 0,15 * ДОС =
(0,05 х 5) + (0,10 х 3) + (0,40 х 5) + (0,20 х 4) + (0,10 х 5) + (0,15x3) = 4,3.

Данное значение показателя свидетельствует о максимальном значении кредитоспособности и соответствует первой категории финансового состояния, что характеризуется следующими характерными особенностями:

оборотные активы организации значительно превышают краткосрочные обязательства;

большая часть краткосрочных заемных средств может быть погашена немедленно;

у хозяйствующего субъекта наблюдается достаточный уровень собственного капитала;

оборачиваемость оборотных средств максимальная, а эффективность деятельности высокая;

риск невыполнения обязательств минимален, кредитование не вызывает сомнений.

В заключение необходимо отметить, что в настоящее время широкое распространение получил матричный метод рейтинговой оценки финансового состояния предпринимательских структур, основанный на сравнении исследуемых организаций с «эталонным» предприятием. По нашему мнению, матричный метод эффективен лишь при сравнительном анализе, однако более важным является выявление категории финансового состояния и возможность объективной оценки деятельности руководством хозяйствующего субъекта. Сравнение с «эталонным» предприятием позволяет выявить конкурентные преимущества организации, т.е. ее рейтинг, однако не говорит о сложившейся категории финансового состояния и уровне эффективности. Кроме того, предложенная оценочная шкала финансового состояния организаций (ее верхние границы значений показателей) может являться эталоном для сравнения организаций, к тому же расхождения по рейтингу при применении двух методов получаются небольшими, что позволяет говорить об эффективности предлагаемой методики.

Литература

1. Методика расчета показателей финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей. Постановление Правительства РФ от 30.01.2003 г. №52 "О реализации Федерального закона "О финансовом оздоровлении сельскохозяйственных товаропроизводителей".

2. Ефимова О.В. Финансовый анализ. 3-е изд., перераб. с доп. / О.В. Ефимова. М.: Бухгалтерский учет, 1999. 351 с.

3. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: Учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности 060500 "Бухгалтерский учет, анализ" и 060400 "Финансы и кредит" / Н.П. Любушин. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. 448 с.

Обратная связь
Реклама
Рейтинг@Mail.ru