Финансовый леверидж, прогноз и опенка банкротства

Бытует мнение, что финансовые коэффициенты отражают основополагающие события, оказывающие воздействие на финансовое состояние компании, и потому могут быть использованы для оценки и предсказания банкротства, конечно, с определенной вероятностью.

" Счет Альтмана" - достояние истории. Для оценки и прогноза банкротства уже на протяжении нескольких десятков лет (с 1977 г.) предлагается модель, названная именем ее создателя — Э. Альтмана, содержащая семь финансовых соотношений. Во взаимодействии друг с другом совокупность этих коэффициентов, по утверждению авторов этой модели, может использоваться для оценки состояния компаний, испытывающих финансовые затруднения.

В составе этих коэффициентов:

• o доходность активов;
• o стабильность дохода, измеряемая стандартной погрешностью оценки на основе десятилетнего тренда;
• o коэффициент покрытия;
• o кумулятивная доходность, представленная как отношение нераспределенной прибыли к совокупным активам;
• o ликвидность;
• o финансовый леверидж;
• o совокупные активы компании.

Э. Альтман использовал мультидискриминационный анализ для прогнозирования высокого делового риска. Он поставил задачу определить, насколько хорошо финансовые коэффициенты позволяют выявить фирмы, обанкротившиеся в период 1946;1965 гг., и в результате получил количественный индикатор, известный как «-счет Альтмана», в основе вычисления которого находится взвешенная сумма отношений финансовых показателей.

<^-счет" рассчитывается по формуле.

где У/СЯ — оборотный капитал; Л — общая сумма активов; Рх Я — нераспределенная прибыль; ЕВТ — производственная прибыль; ?>- общая сумма обязательств; 5 — продажи.

После оценки «г-счета» полученное значение сравнивается с табличными данными (табл. 12.13).

ТАБЛИЦА 12.13. Z-счет Альтмана

" Z-счет" показывает три общих варианта: вероятность банкротства, маловероятное банкротство и неопределенное состояние. При построении модели ее автор обоснованно полагал, что каждый из приведенных выше финансовых показателей в отдельности не может служить критерием оценки, и лишь в сочетании они оказываются эффективными для оценки финансового состояния и сто прогноза. Первая проблема данной модели проистекает из того, что любое сочетание предполагает «взвешивание» основных показателей, т. е. определение веса каждого из них.

Веса, предложенные автором модели, были получены на основе выборки нескольких десятков зарубежных фирм, потерпевших банкротство, и могли бы использоваться при анализе кредитных рисков и оценке кредитоспособности клиентов. Однако подобные веса и эмпирическим путем полученный набор финансовых коэффициентов вряд ли могут применяться для оценки несостоятельности российских компаний. Молено было бы предположить, что при разработке механизма оценки несостоятельности целесообразно воспользоваться идеей построения подобной модели, адаптивной к условиям России. Однако применение такой модели наталкивается еще па одну проблему — так называемую стоимость заимствования. Дело в том, что данная модель по построению весьма трудоемкая, не дает достаточной информации о соотношении оценочного риска дефолта со ставкой процента, с помощью которой оценивалась бы стоимость привлекаемых кредитов. Таким образом, адаптивная модель Альтмана, весьма трудоемкая по своему построению, позволяет в лучшем случае ограничиться констатацией дефолта и решением «давать или не давать», «отзывать или не отзывать» кредиты.

Модели оценки банкротства: исторический ракурс. Итак, вопрос, на какие показатели следует опираться, пытаясь оценить и предсказать дефолт (банкротство), остается открытым. Если предоставление займов сопряжено с рисками, необходима ставка процента, позволяющая свести риск дефолта для кредитора кО. Ставка процента, но корпоративным облигациям может дать некоторое представление о технологии формирования процентных ставок в случае дефолта. Л. Фишер (1959 г.) опубликовал некоторые исследования, в которых пытался выявить эти переменные величины, связывающие риск дефолта с премией за риск, встроенной в цены котируемых облигаций. Он определял премию за риск по облигации как инкрементальную норму доходности, превышающую ставку, преобладающую по безрисковой государственной цепной бумаге с таким же сроком погашения. Фишер предполагал, что премия является функцией риска дефолта и ликвидности облигации. Он утверждал: риск дефолта можно объяснить следующими переменными величинами:

• o колебаниями чистого дохода за последние девять лет (после уплаты процентов и налогов);
• o продолжительностью функционирования фирмы (без объявления о неплатежеспособности);
• o отношением рыночной стоимости акционерного капитала фирмы к номинальной стоимости задолженности фирмы;
• o ликвидностью облигаций, представленной рыночной стоимостью обращающихся облигаций.

Применив выборку облигаций от 45 до 89 фирм в течение пяти периодов, он обнаружил, что на долю этих четырех переменных величин приходилось 75% вариаций в премиях за риск, различающихся по облигациям. Используя указанные четыре переменные, Фишер оценивал премию за риск, которая должна была быть получена по его выборке облигаций. Затем оценивал премии за риск по облигациям различного качества по сравнению с фактически доступными по корпоративным облигациям аналогичного качества. Премия за риск (фактическая относительно оценочной) дает положительное сравнение.

Впоследствии появились определенные оговорки по поводу исследований Фишера. Дж. Б. Силверс (1970 г.) указывал, что Фишер не встраивал в свою процедуру оценки различные сроки погашения облигаций и различные ставки, отраженные в структуре сроков ставок процента. Более того, он не принимал во внимание различия в соглашениях, оказывающие воздействие па премию за риск, взимаемую заимодавцем, которые могли объяснять некоторую разницу в ставках, назначаемых для компаний с аналогичными рискованными потоками доходов.

Конечно, в реальной практике система предоставления займов основывается на более сложном наборе факторов. В частности, огромную роль в политике заимствований играют личные отношения кредитора и заемщика. Тем не менее во всех случаях заемщики в своей кредитной политике учитывают состояние клиента, в первую очередь его кредитоспособность, определяемую соотношением заемного и собственного капитала. Платежеспособность при оценке финансового состояния клиента играет тоже значительную роль, однако оценивается с помощью не коэффициента текущей ликвидности, а операционного денежного потока.

Анализ и прогноз денежных потоков в оценке банкротства. Информация о денежных потоках может помочь идентифицировать финансовые затруднения компании. Широко известен пример американской компании «Грант». Изучение се документов за период 1966;1974 гг. позволило сделать точный прогноз ее банкротства в 1975 г. и провести своевременную ликвидацию этой компании. Аналитики заметили: финансовые показатели (коэффициенты доходности, оборачиваемости, ликвидности) демонстрировали понижательные тенденции, но ничего не сообщали о возможном банкротстве. В то же время изучение операционного денежного потока позволило обнаружить, что операционная деятельность компании поглощала больше денег, нежели генерировала. Подобная ситуация привела к необходимости привлечь внешнее финансирование, а процентные выплаты лишь усугубили ситуацию с отрицательной разницей денежных притоков и оттоков. В рассматриваемом случае анализ денежных потоков оказался несомненно полезным делом. По его итогам оказалось, что в течение нескольких лет операционный денежный поток у компании был отрицательным. В то же время ни один из традиционных коэффициентов не учитывал эту ситуацию, поскольку вообще не учитывал денежные потоки.

Одна компания, назовем ее «Пест», в течение десяти лет демонстрировала большую разницу между операционным денежным потоком и чистой прибылью. Иногда за рассматриваемый период чистая прибыль была положительной, а операционный денежный поток имел значительное отрицательное значение. Аудиторы в ходе проверки выразили в связи с этим немалое беспокойство. В отличие от обанкротившейся компании «Грант» положение нашей компанией, где были своевременно предприняты необходимые меры, через некоторое время резко улучшилось, а ее руководители пришли к выводу, что экономическая реальность лучше отражается в операционных денежных потоках.

Вывод из этого небольшого примера лишь один: операционный денежный поток является сигналом, предупреждающим аналитиков и управленцев о потенциальных финансовых проблемах компании.

Важность анализа денежных потоков в предсказании банкротства подтверждается исследованиями, в ходе которых сравнивалась динамика основных компонентов отчета о денежных потоках — денежные потоки от операций, инвестиций и финансовой деятельности — для «здоровых» компаний и компаний, близких к банкротству. В ходе исследований выяснилось, что для «здоровых» компаний характерным является стабильные отношения между этими тремя параметрами. А для «нездоровых» характерным признаком служит падение денежных потоков от операций и финансовой деятельности и денежных потоков от инвестиций за год или два до банкротства. Далее удалось обнаружить следующее: «нездоровые» компании стремятся приблизительно за год до банкротства увеличить свои выплаты по финансовым обязательствам, превышающие денежные поступления из финансовых источников. Подобные исследования очевидно доказывают важность анализа денежных потоков для оценки финансового состояния компаний.