Зарубежные методики анализа и выявления вероятности банкротства организации

В зарубежной экономической литературе предлагается множество методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства организации.

Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США еще в начале 1930;х гг. В современной практике финансовохозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

В основном модели построены с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа MDA (от англ, multiple-discriminant analysis) и позволяют в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкрогов.

Модели Э. Альтмана (США). Простейшую модель диагностики банкротства предложил профессор Нью-Йоркского университета Эдвард Альтман. Им была исследована вероятность банкротства от двух факторов:

1) коэффициента текущей ликвидности; 2) удельного веса заемных средств в пассивах.

На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой он выявил весовые коэффициенты для каждого из факторов. Весовые коэффициенты характеризуют значимость каждого из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом:

где К_тл — коэффициент покрытия (текущей ликвидности), т. е. отношение текущих активов к текущим обязательствам; К_ФЗ — коэффициент финансовой зависимости, т. е. доля заемных средств (сумма всех долгосрочных и краткосрочных обязательств в пассивах (общей сумме всех источников, в валюте баланса). В сумму обязательств включается сумма целевого финансирования (если оно у предприятия есть).

Предельные значения X, определяющие вероятность наступления банкротства, представлены в табл. 2.21.

Таблица 2.21

Оценка вероятности банкротства по двухфакторной модели Э. Альтмана

Однако российские условия работы организаций отличаются от американских, поэтому прогноз вероятности наступления банкротства, но данной модели не всегда будет точным. Более того, данная модель оценки вероятности наступления банкротства базируется только на показателях, характеризующих зависимость организации от внешних источников, а также учитывает показатель текущей ликвидности на определенный момент времени, который очень быстро может измениться. Приведенная формула не учитывает влияние таких показателей, как рентабельность, наличие собственных оборотных средств, отдача активов, деловая активность, эффективность использования ресурсов, которые очень важны при оценке рыночной устойчивости организации.

Тем не менее у двухфакторной модели Э. Альтмана есть свои достоинства: простота и возможность применения при ограниченном объеме информации. В то же время чем больше факторов будет учтено в модели, тем точнее рассчитанный с ее помощью прогноз.

Другой моделью Э. Альтмана для оценки угрозы банкротства является четырехфакторная модель, в которой уже отражены такие важные показатели, как выручка, полная себестоимость проданных товаров (услуг), сумма оборотных активов и краткосрочных обязательств. Зависимость вероятности банкротства V от данных показателей выражается формулой.

где V_x = отношение прибыли (убытков) до налогообложения к материальным активам; V₂ = отношение оборотных активов к краткосрочным пассивам; V3 = отношение выручки (нетто) от продажи товаров, продукции, работ, услуг к материальным активам; V₄ = отношение операционных активов к операционным расходам (к себестоимости проданных товаров, коммерческим расходам, управленческим расходам).

Если V > 1,425, то с вероятностью 95% можно утверждать, что в ближайший год банкротство не наступит, и с вероятностью 79% — что эго не произойдет в ближайшие пять лет.

Недостаток данной модели заключается в том, что в ней не учитываются коэффициенты финансовой устойчивости и рыночной активности.

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-счет Э. Альтмана (индекс кредитоспособности), который представляет собой нятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 г., 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 в 1968 г. предложил модель, которая представляла собой многофакторное регрессионное уравнение. Можно сказать, что индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период.

В настоящее время существуют две разновидности пятифакторной модели Альтмана:

• • оригинальная модель, разработанная им в 1968 г. для предприятий, акции которых котировались на фондовом рынке США;
• • усовершенствованная модель, разработанная в 1983 г. для промышленных и непромышленных предприятий.

Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими методами. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид.

где Kj = отношение чистого оборотного капитала (уточненная величина) к общей сумме активов; К₂ = отношение нераспределенной прибыли (непокрытого убытка) к общей сумме активов; К₃ = отношение суммы прибыли до налогообложения и процентов к уплате к общей сумме активов; К₄ = отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия (т.е. рыночной величины собственного (акционерного) капитала по данным фондового рынка) к общей сумме заемных средств (всех обязательств); К₅ = отношение выручки (нетто) от продажи к общей сумме активов.

Результаты многочисленных расчетов по оригинальной модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [-14, +22]. В зависимости от значения Z-счета, но определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства (табл. 2.22).

Таблица 222

Оценка вероятности банкротства по пятифакторной «оригинальной

модели" Альтмана

Очевидно, что более «здоровыми» являются компании, у которых больше число Z. Профессор Альтман установил, что предприятия, у которых показатель Z превышал 2,99, отличались финансовой стабильностью, и в дальнейшем в их деятельности каких-либо осложнений не наблюдалось. Организации, у которых данный показатель был меньше 1,81 (разумеется, включая и отрицательные числа), рано или поздно приходили к банкротству; лишь незначительная группа подобных фирм выжила. Причем если Z< 1,81, то организация станет банкротом:

• • через один год — с вероятностью 95%;
• • через три года — с вероятностью 48%;
• • через четыре года — с вероятностью 30%;
• • через пять лет — с вероятностью 20%.

Как показала практика, оригинальная модель Альтмана способна с высокой точностью предсказать вероятность банкротства в ближайшей перспективе. Однако недостаток модели для подавляющего количества непубличных предприятий состоит в отсутствии информации относительно рыночной стоимости их капитала, поэтому ее могут применять лишь крупные промышленные предприятия, чьи акции котируются на фондовой бирже.

Усовершенствованная модель Альтмана дала возможность оценить вероятность банкротства закрытых (непубличных) предприятий с учетом отраслевой специфики.

Усовершенствованная модель имеет вид:

• для производственных предприятий:

• для непроизводственных предприятий (несмотря на то, что модель является четырехфакторной, она была получена в результате усовершенствования пятифакторной модели для публичных предприятий):

где (и для производственного, и для непроизводственного предприятий) Kj = отношение чистого оборотного капитала (уточненная величина) к общей сумме активов; К₂ = отношение нераспределенной прибыли (непокрытого убытка) и незервного капитала к общей сумме активов; К₃ = отношение суммы прибыли до налогообложения и процентов к уплате к общей сумме активов; К₄ = отношение суммы собственного капитала по данным баланса к общей сумме заемных средств (всех обязательств); К₅ = отношение выручки (нетто) от продажи к общей сумме активов.

В зависимости от полученного значения Z-счета можно судить об угрозе банкротства (табл. 2.23).

Таблица 2.23

Оценка вероятности банкротства, но «усовершенствованной модели»

Альтмана

Как и оригинальная, усовершенствованная модель Альтмана обладает высокой предсказательной возможностью на ближайший год. Однако основным ее недостатком является то, что она не учитывает всех внутренних источников финансирования. Несмотря на то, что Альтман в своей модели увязал показатели прибыли, выручки от реализации продукции, собственный капитал, нераспределенную прибыль, чистый оборотный капитал и величину всех активов, эта модель в российской практике используется ограниченно, поскольку:

• 1) существуют различия в формировании выручки в России и в странах с развитой рыночной экономикой. В выручке от продаж российских организаций удельный вес налогов достигает 18%, а иногда и больше, что не предусмотрено моделью Альтмана;
• 2) формирование собственного капитала в России в условиях инфляции осуществляется в основном за счет проводимой переоценки износившихся основных средств, а уставный капитал в отдельных организациях в общей величине собственного капитала составляет всего 10%, тогда как в США, Великобритании — 60% и выше;
• 3) при сложившейся неплатежеспособности величина оборотных активов формируется за счет кредиторской задолженности, а внеоборотных активов — на 90% за счет переоценки основных средств, что противоречит практике формирования активов в зарубежных странах;
• 4) в нормативной отечественной экономической литературе нет определения чистого оборотного капитала, он не отражается в бухгалтерской отчетности, а, но общему правилу в модель включают показатели, рассчитанные, но данным публичной бухгалтерской отчетности (хотя в качестве этого показателя можно использовать показатель «Рабочий капитал», он же «Собственный оборотный капитал», который определяется как разница между оборотными активами и краткосрочными обязательствами);
• 5) в российских организациях почти не бывает нераспределенной прибыли (в большинстве случаев из-за активной «оптимизации налогообложения»).

Однако из полученного в результате расчета показателя надежности предприятия можно сделать следующие выводы:

• • коэффициенты, составляющие индекс Альтмана, характеризуют финансовую устойчивость предприятия и при неблагоприятном соотношении служат индикатором возможного банкротства;
• • сравнивая полученные значения со среднеотраслевыми показателями, можно сделать вывод о степени финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта. Если Z > 2,9 (для производственного предприятия) и Z > 2,6 (для непроизводственного), то предприятие отличается исключительной надежностью.

В 1977 г. Альтман со своими коллегами разработал более точную семифакторную модель. Эта модель позволяет прогнозировать банкротство на пятилетний период с точностью до 70%.

Сравнительная характеристика точности прогнозирования банкротства предприятия по пятии семифакторной моделям Альтмана приведена в табл. 2.24.

Точность прогнозирования банкротства по моделям Альтмана, %

Таблица 2.24

Семифакторная модель Альтмана имеет вид.

где К_{ — коэффициент рентабельности активов; К₂ — изменчивость (динамика) прибыли; К₃ — коэффициент покрытия процентов; К₄ — коэффициент кумулятивной прибыльности; К₅ — коэффициент текущей ликвидности; К_б — коэффициент автономии; К₇ — коэффициент оборачиваемости совокупных активов.

Коэффициент рентабельности активов показывает уровень прибыльности (убыточности) активов, используемых в финансово-хозяйственной деятельности предприятия:

Если коэффициент рентабельности активов за отчетный период имеет значение меньше нуля, то предприятие считается убыточным.

Изменчивость {динамика) прибыли показывает, во сколько раз увеличилась (уменьшилась) прибыль предприятия в отчетном году по сравнению с базисным годом:

Коэффициент покрытия процентов характеризует степень защищенности кредиторов от невыплаты процентов за предоставленный кредит и показывает, сколько раз в течение одного периода компания заработала средства для выплаты процентов по займам. Этот показатель также позволяет определить допустимый уровень снижения прибыли, используемой для выплаты процентов:

Рекомендуемые значения для коэффициента покрытия процентов Кз>1.

Коэффициент кумулятивной прибыльности характеризует отдачу активов предприятия:

Коэффициент текущей ликвидности характеризует степень покрытия оборотных активов оборотными пассивами и применяется для оценки способности предприятия выполнить свои обязательства:

Обычное значение для коэффициента текущей ликвидности больше 2. Значение меньше 1 говорит о возможной утрате платежеспособности, а значение больше 4 — о том, что предприятие, возможно, несет альтернативные затраты, связанные со следующими факторами: инфляционное обесценение денежных средств на расчетных счетах, убытки от устаревания запасов, упущенные возможности от неиспользования денежных средств, которые вложены в запасы, обесценение дебиторской задолженности (возможна неуплата долгов, уплата не в полном объеме, уплата не в срок) и т. д. При этом финансирование данных активов можно было бы осуществлять при разумном использовании заемного капитала (в том числе краткосрочного) в большем объеме, чем у организации, имеющей чрезмерно высокий показатель коэффициента текущей ликвидности. А учитывая, что проценты, связанные с оплатой заемного капитала, обладают «налоговым щитом», т. е. могут относиться на расходы при исчислении налога на прибыль организации, такая политика финансирования оборотных активов приводила бы еще и к росту показателя рентабельности собственного капитала (при соблюдении соответствующих требований к уровню финансовой устойчивости и рентабельности деятельности организации).

Коэффициент автономии характеризует степень финансовой независимости предприятия от кредиторов:

Рекомендуемые значения для данного коэффициента в модели Альтмана — от 0,5 до 0,6.

Коэффициент оборачиваемости совокупных активов характеризует оборачиваемость всех активов предприятия и рассчитывается по формуле К₇ = Годовая выручка за реализованную продукцию / Сумма активов.

При проведении финансового анализа и прогнозирования банкротства практически к любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем низкое значение показателя Z-счета следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижение этого показателя.

Любопытно, что согласно этой формуле предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью «непотопляемыми». В российских же условиях рентабельность отдельного предприятия в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний. По-видимому, эта формула в наших условиях должна иметь более низкие параметры при различных показателях рентабельности.

Преимуществом методов, подобных модели Альтмана, является высокая вероятность, с которой предсказывается банкротство приблизительно за два года до фактического объявления конкурса, недостатком — уменьшение статистической надежности результатов при составлении отдаленных прогнозов.

Несмотря на относительную простоту использования данных моделей для оценки финансового кризиса и угрозы банкротства, в российских экономических условиях они не позволяют получить достаточно объективный результат. Обусловлено это различными факторами. Несовпадения в учете отдельных показателей, влияние инфляции на формирование данных отчетности, несоответствие балансовой и рыночной стоимости отдельных активов, а также другие объективные причины — все это определяет необходимость корректировки коэффициентов значимости показателей, приведенных в моделях Альтмана. Учитывая также необходимость рассмотрения других показателей оценки кризисного развития предприятия, следует признать, что модели Альтмана требуют адаптации к условиям работы российских предприятий.

Система коэффициентов платежеспособности У. Бивера (США). Финансовый аналитик Уильям Бивер предложил оригинальную систему показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства и был одним из первых финансовых аналитиков, использовавших статистические приемы в сочетании с финансовыми коэффициентами для прогнозирования вероятного банкротства предприятия. Он рекомендовал для диагностики банкротства исследовать тренды пяти показателей. По сути, это была пятифакторная система, содержащая следующие индикаторы:

• 1) рентабельность активов;
• 2) удельный вес заемных средств в пассивах;
• 3) коэффициент текущей ликвидности;
• 4) доля чистого оборотного капитала в активах;
• 5) коэффициент У. Бивера (N).

Система этих показателей и их значение для диагностики банкротства представлены в табл. 2.25. Значения показателей уточнены для российской действительности.

Таблица 2.25

Система показателей для диагностики банкротства У. Бивера.

Аналитик изучал проблемы фирм, связанные с неспособностью выполнять свои финансовые обязательства (или со сложностями с погашением задолженности в установленные сроки). С этой целью Бивер проанализировал за пятилетний период от 20 до 30 коэффициентов по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Коэффициент отношения CF (т.е. денежного потока, к которому близки суммы чистой прибыли и амортизации) к общей сумме задолженности является одним из наиболее статистически надежных показателей. Среднее значение данных показателей у фирм, не имевших финансовых проблем, сравнивалось с величиной показателей у компаний, которые позже обанкротились.

Среднее значение рассматриваемого коэффициента у фирм, которые позже обанкротились, отличается от величины того же самого показателя у преуспевающих предприятий, сохранивших способность платить по своим краткосрочным обязательствам. Среднее значение данного коэффициента у обанкротившихся фирм через пять лет равно приблизительно 0,20, в то время как у «успешных» фирм оно достигает почти 0,45. Более того, в компаниях-банкротах этот показатель уменьшается с довольно высокой скоростью: за пять лет до краха он составляет в среднем 0,20; за два года до банкротства коэффициент имеет уже умеренно отрицательное значение, которое в течение года уменьшается до -0,18. В то же самое время у платежеспособных компаний названный коэффициент практически не изменился, его уровень постоянно превышал 0,4.

Модель Р. Лиса (Великобритания). Для Великобритании в 1972 г. аналитик Роман Лис разработал четырехфакторную модель:

где Кj — отношение оборотного капитала к сумме активов; К₂ — отношение прибыли от реализации к сумме активов; К₃ — отношение нераспределенной прибыли к сумме активов; К₄ — отношение собственного капитала к заемному капиталу.

Предельное значение для этой формулы установлено в размере 0,037, т. е. если значение Z меньше 0,037, то предприятию грозит банкротство.

Модель Р. Таффлера (Великобритания). В 1977 г. британский ученый Ричард Таффлер на основе анализа ключевых измерений деятельности корпорации, таких как прибыльность, оборотный капитал, финансовый риск и ликвидность, предложил следующую четырехфакторную прогнозную модель платежеспособности:

где Кj — отношение прибыли до уплаты налогов к краткосрочным обязательствам; К₂ — отношение оборотных активов к сумме обязательств; К₃ — отношение краткосрочных обязательств к сумме активов; К₄ — отношение выручки к сумме активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, то у организации неплохие долгосрочные перспективы, если Z < 0,2, то банкротство более чем вероятно.

При разработке данной модели использовался следующий подход. С помощью компьютерной техники на первой стадии были вычислены 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем с помощью статистического метода, известного как анализ многомерного дискриминанта, была построена модель платежеспособности, где определялись 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.

Недостатки четырехфакторной прогнозной модели Таффлера:

• • область применения ограничена (только для компаний, акции которых котируются на рынке);
• • точность расчетов зависит от исходной информации при построении модели.

Метод credit-men Ж. Депаляпа {Франция). Депалян разработал метод credit-men, согласно которому финансовая ситуация в организации может быть охарактеризована с помощью пяти показателей:

• 1) Коэффициент быстрой ликвидности = (Дебиторская задолженность + Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства;
• 2) Коэффициент кредитоспособности = Капитал и резервы /

/ Общие обязательства;

3) Коэффициент иммобилизации собственного капитала = Капитал и резервы / Остаточная стоимость внеоборотных активов;

4) Коэффициент оборачиваемости запасов = Себестоимость проданных товаров / Запасы;

5) Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности =.

= Выручка (нетто) от продажи / Дебиторская задолженность.

Для каждого коэффициента определяют его нормативное значение с учетом специфики отрасли, сравнивают с показателем в данной организации и вычисляют значение функции N:

где каждый их коэффициентов Л, рассчитывается следующим образом:

Получив значение функции, можно сделать выводы:

• • если А^= 100, то финансовая ситуация предприятия складывается нормально;
• • если N> 100, то ситуация благоприятная;
• • если N < 100, то ситуация неблагоприятная.

Данная методика очень перспективна, поскольку дает возможность сравнить показатели деятельности предприятия со среднеотраслевыми значениями и оценить его финансовое благополучие. Однако проведение оценки по данной методике вызовет определенные затруднения у российских специалистов, так как у отечественных организаций, скорее всего, возникнут проблемы с получением нормативных значений коэффициентов по отраслям в органах Росстата.

Модель Ж. Конана и М. Голдера {Франция). Французские ученые Конан и Голдер на основе изучения 95 малых и средних предприятий Франции разработали модель, позволяющую оценить вероятность задержки платежей фирмой в зависимости от значения дискриминантного показателя. Показатель платежеспособности Конана и Голдера рассчитывается следующим образом:

где Х_{ = (Дебиторская задолженность + Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Общие активы; Х₂ — отношение постоянного капитала к общим активам; Х₃ — отношение процентов к уплате к выручке (нетто) от продажи; Х_л — отношение расходов на персонал к добавленной стоимости (т.е. стоимости продукции за вычетом стоимости сырья, энергии, услуг сторонних организаций); Х₅ — отношение прибыли (убытка) от продаж к привлеченному капиталу.

Авторы дифференцировали вероятность задержки платежей в зависимости от значений показателя Z (табл. 2.26).

Таблица 2.26

Вероятность задержки платежа по Конану — Голдеру.

Модель Управления отчетности Банка Франции. В Управлении отчетности Банка Франции разработана функция показателя платежеспособности:

где R_{ (доля финансовых расходов в результате, %) = Финансовые расходы (проценты к уплате) / Прибыль (убыток) до налогообложения; R₂ (покрытие инвестированного капитала) = Постоянный капитал / Привлеченный капитал; /?₃ (платежеспособность, %) = Способность к самофинансированию / Привлеченный капитал; /?₄ (норма валовой прибыли, %) = Прибыль (убыток) до налогообложения / Выручка (нетто) от продажи; R₅ (период погашения кредита поставщиков, дни) = Коммерческая кредиторская задолженность (поставщики и подрядчики) / Закупки, включая налоги; R₆ (процент изменения добавленной стоимости, %) = (Добавленная стоймость на конец года — Добавленная стоимость на начало года) / Привлеченный капитал; /?₇ (период погашения задолженности клиентов, дни) = (Запасы — Авансы клиентов + Коммерческая дебиторская задолженность покупателей и заказчиков) / Выручка от продажи (валовая); R_s (реальные инвестиции, %) = Реальные инвестиции / Добавленная стоимость.

На основе величины показателя Z оценивается вероятность задержки платежей (табл. 2.27).

Таблица 2.27

Вероятность задержки платежей на основе показателя платежеспособности Управления отчетности Банка Франции.

Вероятность того, что организация задержит платежи, возрастает, если показатель Z менее -0,25, снижается, когда он превышает +0,25. Между двумя этими значениями функция Z находится в зоне неопределенности.

Модель оценки вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий {Беларусь). В Республике Беларусь в период с 1995 по 1998 г. была собрана информация по 200 сельскохозяйственным организациям, и на ее основании были рассчитаны 26 финансовых коэффициентов для создания дискриминантной модели оценки банкротства. С помощью корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения сельскохозяйственных организаций играют пять показателей, с помощью которых построена следующая модель диагностики риска банкротства сельскохозяйственных организаций:

где Х_х — доля собственного оборотного капитана в формировании оборотных активов, коэффициент; Х₂ — количество оборотного капитала на рубль основного, руб.; Х₃ — коэффициент оборачиваемости совокупного капитала; Х₄ — рентабельность активов организации, %; Х₅ — коэффициент финансовой независимости (доля собственного капитала в общей валюте баланса).

На основе величины показателя Z оценивается вероятность банкротства сельскохозяйственных предприятий (табл. 2.28).

Таблица 2.28

Оценка вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий.

(Беларусь).

Методика кредитного скоринга Д. Дюрана (США). Учитывая значительное многообразие финансовых показателей, различие уровня их критических оценок, а следовательно, возникающие сложности в оценке и диагностике риска банкротства организаций, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют использовать такой метод диагностики вероятности банкротства, как интегральная оценка финансовой устойчивости на основе скорингового анализа. Методика кредитного скоринга была предложена еще в начале 1940;х гг. американским ученым Д. Дюраном. Суть методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок. Простая скоринговая модель с тремя показателями представлена в табл. 2.29.

Таблица 2.29

Группировка организаций на классы по уровню платежеспособности по методике Д. Дюрана

В таблице представлены следующие классы платежеспособности предприятий:

• • I класс — предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;
• • II класс — предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска задолженности, но еще не рассматривающиеся как рискованные;
• • III класс — проблемные предприятия;
• • IV класс — предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;
• • V класс — предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

Модель Фулмера была создана на основании обработки данных 60 предприятий (30 потерпевших крах и 30 нормально работавших) со средним годовым балансом в 455 тыс. долл. Изначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, окончательный использует всего девять:

где Х_х = Нераспределенная прибыль прошлых лет / Актив баланса; Х₂ = = Выручка (нетто) от реализации / Актив баланса; Х₃ = Прибыль от налогообложения / Собственный капитал; Х_А = Денежный поток / Обязательства (краткосрочные + долгосрочные); Х₅ = Долгосрочные обязательства / / Актив баланса; Х₆ = Краткосрочные обязательства / Актив баланса; Х₇ = = log (материальные активы); X_s = Оборотный капитал / Обязательства; Х₉ = log (Прибыльность до налогообложения + проценты к уплате / Проценты к уплате).

Если Н < 0, крах неизбежен. Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели на год вперед, составляет 98%, на два года — 81%.

Показатель A-счета Д. Аргенти {США). Кризис управления как один из факторов, влияющих на возможное банкротство, можно охарактеризовать с помощью показателя Джона Аргенти. Данная модель относится к качественным.

Согласно данной методике, исследование должно начинаться с предположений, что:

• • на предприятии идет процесс, ведущий к банкротству, т. е. в процессе финансово-хозяйственной деятельности возникают и накапливаются определенные проблемы, объективно ведущие к банкротству;
• • данный процесс для своего завершения требует нескольких лет, другими словами — проблемы усугубляются в течение нескольких лет;
• • возникающие проблемы могут быть охарактеризованы как недостатки, ошибки, симптомы.

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, избегающие аккумулирования недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству).

Симптомы: совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей (сокрытие при помощи «творческих» расчетов), признаки недостатка денежных средств. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

Основным достоинством показателя Аргенти является то, что в нем впервые была предпринята попытка упорядочивания и систематизации показателей, по которым описаны обанкротившиеся компании на Западе. Таким образом, исследователю остается только сравнить признаки уже обанкротившихся компаний с аналогичными признаками исследуемой. Поскольку опыт применения этого метода в нашей стране еще не велик, сложно говорить как о его недостатках, так и достоинствах. Несомненным достоинством приведенного качественного метода являются его системный и комплексный подходы к прогнозированию кризисных явлений, недостатки же заключаются в том, что данная модель чрезвычайно сложна при принятии решения в условиях многокритериальной задачи; также следует отметить субъективность принимаемого прогнозного решения.

При расчете Л-счета Аргенти конкретной организации каждому фактору по стадиям банкротства необходимо присвоить либо определенное количество баллов, либо ноль (отсутствие значения не допускается), и рассчитать агрегированный показатель — A-счет (табл. 2.30).

Рассмотрим пример присвоения количества баллов экспертным путем. Допустим, оценивается показатель «отсутствие прогноза денежных потоков». Если нет никаких данных о планируемых поступлениях и выплатах в краткосрочной и долгосрочной перспективе, то балл равен 3; если прогноз есть, но только в самых общих (агрегированных) показателях для самого краткосрочного периода (месяц, квартал) — балл равен 2; если прогноз составлен минимум на один год и данные имеются с расшифровкой по поступлению (дебиторы, авансы и т.н.) и расходованию (поставщики, налоги, зарплата и т. д.) — балл равен 1; если на предприятии составляется полноценный бюджет движения денежных средств на период до трех лет, который включает все денежные потоки (от инвестиционной, операционной, финансовой деятельности), при этом бюджет учитывается при формировании платежного календаря, и соблюдение данного календаря строго контролируется, — балл равен 0.

Таблица 2.30

Метод расчета показателя A-счета Аргенти.

В зарубежной практике существует множество моделей для диагностики и определения вероятности наступления несостоятельности (банкротства), но следует отметить, что использование таких моделей в отечественной практике требует большой осторожности.

Основными причинами, которые ограничивают применение этих моделей в России, являются существенные различия в законодательной и информационной базе; несовпадение методик отражения инфляционных процессов в финансовой отчетности; существенные отличия в структуре капитала у российских и зарубежных компаний; двух-, трехфакторные модели не являются достаточно точными (точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принять большее количество факторов).

Иностранные модели содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные на основе западных аналитических данных 1960—1970;х гг. В этой связи они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России. Различия в специфике экономических ситуаций и в организации бизнеса в условиях российской экономики и развитых рыночных экономиках существенно влияют и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Например, модель Э. Альтмана предполагает наличие биржевого, активно действующего вторичного рынка ценных бумаг, в частности акций.

В то же время отсутствие в России статистики по организациямбанкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путем не обеспечивает их достаточной точности.