Анализ платежеспособности и кредитоспособности

Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого «ухудшения в будущем при непринятии действенных мер. К ним относятся:

• чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;
• потеря ключевых контрагентов;
• недооценка обновления техники и технологии;
• потеря опытных сотрудников аппарата управления;
• вынужденные простои, неритмичная работа;
• неэффективные долгосрочные соглашения;
• недостаточность капитальных вложений и т.д. [16, c.643]

К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный подходы, а к недостаткам — высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, информативный характер рассчитанных показателей, субъективность прогнозного решения.

В соответствии с действующим  законодательством о банкротстве  предприятий для диагностики  их несостоятельности в Республике Беларусь применяется ограниченный круг показателей:

1. коэффициент текущей ликвидности (К_ТЛ);
2. коэффициент обеспеченности собственным оборотным капиталом (К_осс);
3. коэффициент обеспеченности финансовых обязательств активами (К₃);
4. коэффициент обеспеченности просроченных обязательств активами (К₄). [29, c.586]

Структура баланса признается неудовлетворительной, а предприятие неплатежеспособным при наличии одного из следующих условий:

1. коэффициент текущей ликвидности на конец отчетного периода ниже нормативного значения для соответствующей отрасли;
2. коэффициент обеспеченности предприятия собственными оборотными

средствами  на конец отчетного периода ниже нормативного значения для соответствующей  отрасли. [31, c. 590]

Предприятие считается устойчиво  неплатежеспособным в том случае, если в течение последних четырех кварталов у него неудовлетворительная структура баланса.

Для признания  устойчиво неплатежеспособного  предприятия потенциальным банкротом  необходимо наличие одного из следующих  условий:

1. коэффициент обеспеченности финансовых обязательств активами (К3) на конец отчетного периода имеет значение выше нормативного (для всех отраслей не более 0,85);
2. коэффициент обеспеченности просроченных финансовых обязательств активами предприятия (К₄) на конец отчетного периода имеет значение выше нормативного (для всех отраслей не более 0,5). [32, c.458]

Первый  показатель характеризует способность  предприятия расстаться по своим финансовым обязательствам после реализации всех активов. Исчисляется он следующим образом:

 

К3=(КФО + ДФО) / Общая валюта баланса (3.1)

где КФО – краткосрочные финансовые обязательства;

       ДФО – долгосрочные  финансовые обязательства.

Второй коэффициент характеризует  способность предприятия рассчитаться по просроченным финансовым обязательствам после реализации всех активов. Определяют его величину отношением суммы просроченных краткосрочных и долгосрочных долгов предприятия к общей валюте баланса:

 

К4 = (КФОпр +ДФОпр) / Общая валюта баланса (3.2)

 

 

 

Таблица 3.1. Показатели, применяемые для диагностики  несостоятельности предприятий

Показатели	На конец 2007 года	Нормативное значение
Коэффициент текущей ликвидности	2,269	1,5 и >
Коэффициент обеспеченности собственным  оборотным капиталом	-0,112	0,1-0,5
Коэффициент обеспеченности финансовых обязательств активами	0,305	не >0,85
Коэффициент обеспеченности просроченных обязательств активами	0,31	не >0,5

 

Примечание - Источник: собственная разработка

 

Ели величина данных коэффициентов  превышает уровень нормативных  значений, то это свидетельствует  о критической ситуации, при которой  предприятие не сможет рассчитаться по свои обязательствам, даже распродав  все свое имущество. Такая ситуация может привести к реальной угрозе ликвидации предприятия посредством  процедуры банкротства.

В ОАО «Гастелловское» структура баланса признается удовлетворительной, и  предприятие является  платежеспособным, так как рассчитанные показатели удовлетворяют нормативным значениям.

В зарубежных странах  для оценки риска банкротства  и кредитоспособности предприятий  широко используются факторные модели известных западных экономистов  Альтмана, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа. [27, c.563].Наиболее широкую известность получила модель Альтмана:

 

Z= 0,717х₁ + 0,847х₂ + 3,107х3+ 0,42х₄ + 0,995х₅, (3.3)

 

где  х₁ - собственный оборотный капитал/сумма активов;

х₂ — нераспределенная (реинвестированная) прибыль/сумма активов;

х₃ — прибыль до уплаты процентов/сумма активов;

х₄ — балансовая стоимость собственного капитала/ заемный капитал;

х₅ — объем продаж (выручка) / сумма активов,

 Константа сравнения — 1,23.

Если значение Z < 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z > 1,23 и более свидетельствует о малой его вероятности. [22, c.58]

 В ОАО «Гастелловское» величина Z-счета составляет:

- на начало года

Zн=0,717*(-0,122)+0,847*0,067+3,107*0,026+0,42*1,807+

+0,995*0,259=1,306;

- на конец отчетного периода

Zк = 0,717*(-0,031)+ 0,847*0,082+3,107*0,079+0,42*2,278+

+0,995*0,334=2,207.

 

В 1977 г. Таффлер предложил следующую формулу:

 

Z= 0,53х1 + 0,13х2+ 0,18х3+ 0,16х4,  (3.4)

 

где   х1 — прибыль от реализации / краткосрочные обязательств

 х2 — оборотные активы / сумма обязательств;

 х3 — краткосрочные обязательства / сумма активов;

 х4 — выручка / сумма активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно. На анализируемом предприятии величина Z-счета по модели Таффлера составляет:

Zн=0,53*0,026+0,13*0,658+0,18*0,095+0,16*0,259= 0,158;

Zк=0,53*0,400+0,13*0,900+0,18*0,116+0,16*0,334= 0,403.

Из чего видно, что в начале отчетного  периода существовала вероятность  наступления банкротства, но в конце  отчетного периода предприятие  значительно улучшило свое финансовое положение.

Однако следует отметить, что  использование таких моделей  требует больших предосторожностей. Тестирование 2000 предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства наших субъектов хозяйствования по следующим причинам.

Во-первых, данные модели разрабатывались  очень давно, в 1960— 1970 гг., т.е. после их создания прошла целая эпоха. За это время изменилась макро- и микроэкономическая ситуация и в США, и в других странах. Изменились и многие нормативы (например, соотношение заемных и собственных средств). Модели, рассчитанные по статистическим данным тех лет, не могут правильно описывать и прогнозировать ситуацию сегодняшнего дня.

Во-вторых, не может быть универсальных моделей, которые бы идеально подходили для  всех отраслей экономики даже отдельно взятой страны, так как в силу особенностей различных отраслей значимость отдельных индикаторов существенно различается. Так, для торговых предприятий норматив и фактическое значение коэффициента финансового левериджа может быть больше единицы, а для сельскохозяйственного предприятия величина этого коэффициента 0,5 — очень значимая. Имеются существенные различия и по скорости оборачиваемости капитала, по уровню дохода на вложенный капитал и т.п. [26, c.448]

Поэтому заслуживает внимания сам  подход к разработке подобных моделей, но они должны разрабатываться для  каждой отрасли и подотрасли и при этом периодически уточняться по новым статистическим данным с учетом новых тенденций и закономерностей в экономике.

Важным моментом построения кризис-прогнозных моделей является выбор средств имитации, т.е. математического аппарата, с помощью которого формируется условный образ изучаемого объекта.

Обзор литературных источников показал, что при построении кризиc-прогнозных моделей наиболее широко используется инструментарий дискриминантного анализа. Дискриминантные модели легко интерпретируются с содержательной точки зрения, доступны и понятны в использовании. В предыдущих изданиях данного учебника мы приводили собственный вариант такой модели для оценки и прогнозирования уровня кризисной ситуации сельскохозяйственных предприятий.

Вместе  с тем следует отметить, что  недостатком дискриминантных моделей является отсутствие четких границ для отнесения предприятий к классу банкротов или не банкротов. Если предприятие по модели набирает значение Z-счета, близкое или равное константе дискриминации, то трудно его квалифицировать на предмет финансовой устойчивости или неустойчивости.

Изучение новейшего инструментария эконометрики показало, что более  совершенными методами построения кризис-прогнозных моделей являются нелинейные модели бинарного выбора (логит-регрессия, и пробит-регрессия и др.), которые учитывают качественное различие явлений. Качество может быть выражено специальными показателями, например, финансово устойчивые предприятия можно обозначить числом 0, а несостоятельные или обанкротившиеся предприятия — числом 1.

Для построения логит-регрессии  использована информация по 2100 сельскохозяйственным предприятиям Республики Беларусь за 2003 год. На основании данной информации рассчитаны 15 коэффициентов, которые оказывают наиболее существенное влияние на степень финансовой устойчивости/неустойчивости сельскохозяйственных предприятий и из числа которых отбирались наиболее значимые для построения кризис-прогнозной модели.

С помощью кластерного, корреляционного  и многомерного анализа установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения сельскохозяйственных предприятий играют такие показатели:

х1- доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов, коэффициент;

х2- коэффициент оборачиваемости оборотного капитала;

х3-коэффициент  финансовой независимости предприятия (доля собственного капитала в общей  валюте баланса);

х4- рентабельность собственного капитала, %.

Данные показатели положены в основу разработки логит-регрессионной модели для диагностики риска банкротства сельскохозяйственных предприятий, которая получила следующее выражение:

Z = 1- 0,98х1 - 1,8х2 - 1,83х3 - 0,28х4. (3.5)

 

Коэффициенты этой регрессии показывают вклад каждого фактора в изменение  уровня интегрального показателя (Z-счета) при изменении соответствующего фактора на единицу. Если тестируемое предприятие по данной модели набирает значение Z < 0, то оно оценивается как финансово устойчивое. Напротив, предприятие, имеющее значение Z > 1, относится к группе высокого риска. Промежуточное значение Z-счета от 0 до 1 характеризует степень близости или дальности предприятия до той или другой группы. [20, c.337]

Тестирование 2100 предприятий по данной модели показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-диагностику финансового состояния сельскохозяйственных предприятий республики и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства.

Для анализируемого предприятия величина Z-счета по данному уравнению имеет следующее выражение:

Zн = 1- 0,98*(-0,520)-1,8*1,106-1,83*0,644-0,28*3,98= -2,77;

Z_K = 1-0,98*(-0,112)-1,8*1,216-1,83*0,695-0,28*11,30= -5,51.

Полученные результаты свидетельствуют  о том, что на данном предприятии  риск банкротства отсутствует.

 

 

 

3.3. Пути финансового оздоровления субъектов хозяйствования

 

 

Система защитных финансовых механизмов при угрозе банкротства зависит  от масштабов кризисной ситуации.

При легком финансовом кризисе достаточно нормализовать  текущую финансовую деятельность, сбалансировать и синхронизировать приток и отток денежных средств. Глубокий финансовый кризис требует полного использования всех внутренних и внешних механизмов финансовой стабилизации. Полная финансовая катастрофа предполагает поиск эффективных форм санации, в противном случае - ликвидацию предприятия.

Поскольку большинство сельскохозяйственных предприятий в настоящее время  находятся в кризисной ситуации по причине неэффективной государственной экономической политики, то со стороны государства должны быть приняты меры по финансовому оздоровлению макроэкономического значения. К ним можно отнести:

расширение  платежеспособного спроса на отечественные  продукты питания;

увеличение  доли и размеров льготных кредитов для производителей сельхозпродукции;

устранение  сложившегося диспаритета цен на продукцию сельского хозяйства и продукцию других отраслей экономики;

увеличение  размеров и доли бюджетных ассигнований на созданиe и развитие материально-технической базы, инфраструктуры, мелиорацию земель и другие цели агропредприятий.