Анализ интегральных показателей

Для оценки вероятности банкротства могут использоваться интегральные показатели, рассчитанные по методу мультипликативного дискриминантного анализа. В зарубежной литературе и практике известно несколько многофакторных прогнозных моделей, например, пятифакторная модель Альтмана, четырехфакторная Тафлера, Тишоу и др.

Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства считается работа У. Бивера, который проанализировал 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Все коэффициенты были сгруппированы им в шесть групп, при этом исследование показало, что наибольшую значимость для прогнозирования имел показатель, характеризовавший соотношение притока денежных средств и заемного капитала.

Наибольшую известность в этой области получила работа известного западного экономиста Э. Альтмана, разработавшего с помощью аппарата множественного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis, MDA) методику расчета индекса кредитоспособности. Этот индекс позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий промышленности, половина из которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобран пять наиболее значимых для прогноза и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. В общем виде индекс кредитоспособности (Z) имеет вид:

Z = 3,3 * К1, + 1,0 * К2 + 0,6 * К3 + 1,4 * К4 + 1,2 * К5,.

где показатели К1, К2, К3, К4, К5 рассчитываются по следующим алгоритмам:

К1 = Прибыль до выплаты процентов и налогов / Всего активов К2 = Выручка от реализации / Всего активов К3 = Собственный капитал (рыночная оценка) / Привлеченный капитал (балансовая оценка) К4 = Нераспределенная прибыль / Всего активов К5 = Чистый оборотный капитал (собственные оборотные средства) / Всего активов Критическое значение индекса Z рассчитывалось Альтманом по данным статистической выборки изучаемой им совокупности предприятий и составило 2,675. Расчетное значение индекса кредитоспособности каждого предприятия сопоставляется с критической величиной, и определяется степень возможного банкротства.

Если расчетный индекс анализируемого предприятия больше критического (Z > 2,675), то оно имеет достаточно устойчивое финансовое положение, если ниже критического (Z < 2,675), вероятность банкротства существенна.

Степень вероятности банкротства на основании индекса Альтмана может быть детализирована в зависимости от его уровня (см. таблицу 1).

Таблица 1. Значения Z-показателя Е. Альтмана.

Значения данного показателя должны изучаться в динамике.

Значимость методики Альтмана определяется не столько приведенным в ней критериальным значением показателя Z, сколько собственно техникой оценивания. Применение критерия Z для российских компаний если и возможно, то с очень большими оговорками. Причин тому несколько. Во-первых, модель построена по данным американских компаний, вместе с тем очевидно, что любая страна имеет свою специфику организации бизнеса (об этом, кстати, свидетельствует и исследование британских ученых). Во-вторых, критерий Z построен в основном по данным 50-х годов; за истекшие годы экономическая ситуация изменилась во всем мире, поэтому совершенно не очевидно, что повторение анализа по методике Альтмана на более поздних данных оставило бы структурный состав модели без изменения. В-третьих, по сути, модель Альтмана может быть реализована лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

Разработанные на Западе модели прогнозирования банкротства необходимо либо адаптировать к российским условиям, либо разрабатывать свои, адекватные этим условиям прогнозные модели. Коэффициенты и критическое значение Z целесообразно рассчитывать по отраслям и подотраслям с использованием математических методов построения оптимальных критериев.

Известны другие подобные критерии. Так британский ученый Таффлер (Taffler) предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход:

При использовании компьютерной техники на первой стадии вычисляются 80 отношений по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя 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. Типичная модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает форму:

Z=C0+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+…

где:

х1=прибыль до уплаты налога / текущие обязательства (53%).

х2=текущие активы / общая сумма обязательств (13%).

х3=текущие обязательства / общая сумма активов (18%).

х4=отсутствие интервала кредитования (16%).

с0,… с4 — коэффициенты, проценты в скобках указывают на пропорции модели; х1 измеряет прибыльность, х2 — состояние оборотного капитала, х3 — финансовый риск и х4 — ликвидность.

Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент (Perfomans Analysys Score) — коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

PAS-коэффициент — это просто относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный год и выраженный в процентах от 1 до 100. Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

Сильной стороной такого подхода является его способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в единое представительное соотношение. Так, компания, получающая большие прибыли, но слабая с точки зрения баланса, может быть сопоставлена с менее прибыльной, баланс которой уравновешен. Таким образом, рассчитав PAS-коэффициент, можно быстро оценить финансовый риск, связанный с данной компанией, и соответственно варьировать условия сделки. В сущности, подход основан на принципе, что целое более ценно, чем сумма его составляющих.

Дополнительной особенностью этого подхода является использование «рейтинга риска» для дальнейшего выявления скрытого риска. Этот рейтинг статистически определяется только, если компания имеет отрицательный Z-коэффициент, и вычисляется на основе тренда Z-коэффициента, величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение которых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя пятибалльную шкалу, в которой 1 указывает на «риск, но незначительную вероятность немедленного бедствия», а 5 означает «абсолютную невозможность сохранения прежнего состояния», менеджер оперирует готовыми средствами для оценки общего баланса рисков, связанных с кредитами клиента.

Кризис управления характеризует показатель Аргенти (А-счет).

Согласно данной методике, исследование начинается с предположений, что (а) идет процесс, ведущий к банкротству, (б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет и (в) процесс может быть разделен на три стадии:

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, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству).

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

При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенти, либо 0 — промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель — А-счет. (см. таблицу 2).

Таблица 2 — Метод А-счета для предсказания банкротства.

Учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости, различие уровня их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют использовать метод диагностики вероятности банкротства — интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа. Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х гг. Сущность этой методики — классификация предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (табл. 3).

I класс — предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

класс — предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматривающиеся как рискованные;

класс — проблемные предприятия;

IVкласс — предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;

Vкласс — предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

Таблица 3 — Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности.

Таким образом, можно сделать вывод, что для диагностики вероятности банкротства в различающихся экономических условиях используются различные методики. Все методы можно условно разделить на три подгруппы:

• · анализ обширной системы критериев и признаков (основные и неосновные индикаторы);
• · анализ ограниченного круга показателей;
• · анализ интегральных показателей.

Так как большинство методик было разработано в Америке и Западной Европе, то возможность их применения в условиях российской экономике практически отсутствует.