Методы прогнозирования финансовой несостоятельности компании

Понятия, цели и инструменты прогнозирования финансового состояния компании

Финансовый анализ имеет одну существенную особенность — всегда нацелен на будущее. Действительно, имеет ли смысл оценивать уже сложившиеся тенденции, если не стоит задача прогнозирования ситуации? Как изменится финансовое состояние компании, если определенные финансовые и операционные риски уже выявлены?

Получить ответ на эти вопросы можно, если использовать не только коэффициентный метод, но и надежные статистические построения, математические модели. Имея такие модели, финансовый аналитик компании получает возможность значительно снизить риск невозврата кредитов и прочих займов, более четко спланировать деятельность на будущее, что особенно важно для кредитных учреждений и крупных промышленных предприятий, которые реализуют продукцию в кредит.

С точки зрения кредиторов и потенциальных инвесторов при принятии решения о выдачи ссуды или покупке облигаций крайне важно получить ответы на два ключевых вопроса: насколько возможно развитие событий по негативному сценарию, т. е. в какой мере вероятен дефолт по обязательствам должника, и каких убытков стоит ожидать в этом случае?

Очевидно, что степень точности прогноза будет зависеть от качества исходной информации, тщательности проработки самой модели, а также от того, насколько точно определена цель: прогнозирование неплатежеспособности, дефолта или банкротства компании.

Первым предвестником болезни становится неплатежеспособность компании, когда она не в состоянии своевременно выполнить коммерческие обязательства и погасить долги за счет денежных средств. При этом фирма может иметь достаточные активы. Однако проблема заключается в том, что ей не удастся быстро превратить их в наличные средства. Если компания своевременно не находит выход из этой ситуации, она вынуждена объявить дефолт, т. е. официально признать свою неспособность отвечать по возложенным на нее кредиторским обязательствам.

Задача априорного определения условий, ведущих фирму к банкротству, вначале решалась на эмпирическом, чисто качественном уровне, что приводило к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 1960;м гг. На основе анализа финансовой отчетности предприятий за несколько лет до их банкротства аналитики разных стран сформировали различные модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности. Ранние модели прогнозирования банкротства были одномерными, т. е. построенными на значениях какого-либо одного коэффициента. Впоследствии они стали усложняться за счет включения в анализ все большего количества показателей.

Рассмотрев 183 фирмы, испытавшие финансовые трудности с 1921 по 1930 г., А. Винакор и Р. Смит1 сделали предположение, что наиболее надежный показатель предстоящего банкротства — снижение отношения чистого оборотного капитала к сумме активов. Сравнение показателей 20 обанкротившихся в период с 1920 по 1929 г. предприятий с показателями 19 предприятий, не потерпевших финансового краха, проведенное П. Фитцпатриком, позволило сделать вывод о том, что такими показателями можно считать отношение прибыли к чистому собственному капиталу и чистого собственного капитала к сумме задолженности. Изучение В. Хикманом опыта выпуска корпоративных облигаций за период с 1900 по 1943 г. свидетельствовало, что надежными «предсказателями» невыполнения обязательств по корпоративным ценным бумагам (с прогнозом за пять лет до дефолта) являются коэффициент покрытия процентных выплат и отношение чистой прибыли к объему продаж.

В настоящее время в нашей стране широко используются современные методы ранней диагностики финансовой несостоятельности компании, западные модели адаптируются к российским условиям ведения бизнеса.

Однако количественные методы прогнозирования дефолта, как правило, ограничиваются либо просто дискриминантным анализом, либо построением некоторых интегральных показателей, веса в которых в лучшем случае определяются на основе того же дискриминантного или регрессионного анализа, а в худшем — в соответствии с субъективным мнением аналитика.

Последние разработки в этой области позволяют использовать в процессе ранней диагностики банкротства актуарный и опционный подходы, проводить анализ на основе искусственных нейронных сетей, что обеспечивает более точные результаты прогнозирования.

Термины «неплатежеспособность», «дефолт», «банкротство» не являются синонимами, а характеризуют разные стадии финансового нездоровья компании.

Неплатежеспособность (несостоятельность) — неспособность компании в полном объеме своевременно выполнить коммерческие обязательства перед кредиторами и (или) погасить долги по платежам в бюджет.

Если компания своевременно не находит пути решения этой проблемы, она вынуждена объявить дефолт, т. е. официально признать свою неспособность отвечать по возложенным на нее кредиторами обязательствам.

Банкротство — юридические действия по урегулированию долгов перед кредиторами. За этим следует либо добровольная или принудительная ликвидация предприятия, его реорганизация, либо действия по его оздоровлению (санации).

В любом случае неплатежеспособность, дефолт с точки зрения кредитора или инвестора — тенденции негативные, и возможность заблаговременно предвидеть наступление этих событий крайне важна для этих групп пользователей финансовой информацией. Следовательно, цель анализа неплатежеспособности компании — своевременное выявление признаков, свидетельствующих об ухудшении финансового состояния компании и разработка системы мер, направленных на восстановление ее финансовой устойчивости.

В связи с этим возникает необходимость рассмотрения существующих методов анализа и прогнозирования банкротства (дефолта), включая освещение самых последних наработок в этой сфере, и проведения сравнительного анализа указанных методов по области их применения, типу данных, используемых на входе, типу моделей, по качеству и точности прогнозов.