Долговая нагрузка и оценка вероятности финансовых затруднений

Из компромиссной теории структуры капитала следует, что рост долга порождает не только преимущества в виде выгод налогового щита (чем выше налогообложение компании, тем значимее этот эффект), но и недостатки в виде издержек потери финансовой устойчивости. Для расчета приведенной оценки издержек финансовых затруднений традиционно используется формула.

где Prob — вероятность наступления ситуации финансовых затруднений; V_Djscount — приведенная оценка издержек, выраженных в виде дисконта (потери) акционерной стоимости.

Пример 7.5. При наличии долга, оцениваемого в коэффициенте чистого долга на уровне 10 (NDR), аналитики исходят из вероятности наступления ситуации финансовой неустойчивости в 50%. Компании рассматриваемой отрасли, как правило, теряют 40% свой стоимости (цены акций понижаются) при наступлении неплатежеспособности. Для компании данной отрасли с рыночной капитализацией в 100 млн долл, увеличение финансового рычага до уровня 10NDR породит издержки финансовых затруднений на уровне, долл.,.

Следует различать неплатежеспособность, дефолт и банкротство. Неплатежеспособность — ситуация невозможности в определенный момент времени выполнить компанией свои обязательства перед кредиторами, персоналом или бюджетом. Дефолт — официальное признание и объявление о неспособности отвечать по обязательствам. Банкротство — законодательно установленные процедуры по урегулированию ситуации невыплаты долгов перед заинтересованными сторонами.

Первые научные наработки по прогнозированию финансовой неустойчивости относятся к 1960;м гг. Первые модели строились на поиске одного ключевого финансового показателя, который бы позволял оценить вероятность наступления ситуации финансовой несостоятельности, более поздние модели включают в себя как систему показателей, так и более сложные эконометрические расчеты. Основу современных моделей прогнозирования финансовой неустойчивости положили работы Э. Альтмана (1966 г.) и его Z-модель¹ для американских компаний. В 1977 г. Э. Альтман разработал семифакторную ZCTA-модель, с конца 1960;х гг. аналогичные построения были реализованы на других рынках капитала (британском, мексиканском, российском и др.).

Наряду с дискриминантным анализом и линейными регрессиями аналитики в последние годы стали применять логити пробит-модели, нейронные сети, опционный подход к моделированию вероятности наступления ситуации финансовой неустойчивости и возможных потерь стоимости. Однозначно выбрать наилучший подход или модель нельзя^[1][2], так как следует учитывать макроэкономическое окружение, степень конкуренции в отрасли, общие условия хозяйствования рассматриваемой компании, профессионализм аналитиков, применяющих ту или иную модель.

• [1] Z-модель Альтмана представляет собой регрессионную зависимость, построенную на базеаппарата мультипликативного дискриминантного анализа, которая на основе оценки показателейфинансового состояния компании (двух, пяти или семи коэффициентов) позволяет разделитькоммерческие нефинансовые компании рынка на потенциальных банкротов и успешных игроков.
• [2] Сопоставление моделей хорошо представлено в работе: Sobehart J. Rating Methodology, Benchmarking Quantitative Default Risk Models: A Validation Methodology / J. Sobehart, S. Keenan, R. Stein // Moody’s Investors Service. March 2000.