Анализ финансового состояния предприятия

Наибольшее распространение  получили модели прогнозирования банкротства профессора Нью-Йоркского университета Эдварда Альтмана. Одной из простейших моделей прогнозирования банкротства считается двухфакторная модель, которая основывается на двух ключевых показателях, от которых, по мнению Э. Альтмана, зависит вероятность банкротства: коэффициент покрытия (характеризует ликвидность) и коэффициент финансовой зависимости (характеризует финансовую устойчивость). Весовые значения коэффициентов выявляются эмпирическим путем. Для организаций США данная модель выглядит следующим образом:

Z_А2 = - 0,3877 - 1,0736 К₁ - 0,0579 К₂ ,

где К₁ — общий коэффициент покрытия (текущие активы / текущие обязательства)

К₂ — коэффициент финансовой зависимости (заемные средства / общая величина пассивов).

Для организаций, у которых Z_A2 = 0, вероятность банкротства равна 50%. Если Z_A2 — отрицательная величина (меньше 0) — вероятность банкротства невелика (меньше 50%), если Z_A2 имеет положительное значение (больше 0) — вероятность банкротства больше 50% и возрастает с ростом Z_A2.

₍ Достоинством данной модели является простота, возможность ее применения в условиях ограниченного объема информации. Однако данная модель не обеспечивает высокую точность, так как не учитывает влияние на финансовое состояние организации других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности организации).

В Московском государственном университете печати на основе исследования статистических данных 50 полиграфических организаций была получена следующая двухфакторная модель:

Z_n = 0,3872 + 0,2614 К_ТЛ + 1,0595Ка,

где К_ТЛ, — коэффициент текущей ликвидности (общий коэффициент покрытия); Ка     — коэффициент автономии (Ка = 1 — К₂, где К2 по формуле Z_A2).

В зависимости  от значения Z_n определяется вероятность банкротства:

если Zn меньше 1,3257 — вероятность банкротства очень высокая;

если Z_n находится в интервале от 1,3257 до 1,5475 — вероятность банкротства высокая;

если Z_n находится в интервале от 1,5745 до 1,7693 — вероятность банкротства средняя;

если Z_n находится в интервале от 1,7693 до 1,9911 — вероятность банкротства низкая;

для Zn больше 1,9911 вероятность банкротства очень низкая.

В западной практике широко используется пятифакторная модель прогнозирования банкротства, предложенная Э. Альтманом в 1968 году на основе исследования финансовых коэффициентов с помощью аппарата дискриминантного анализа:

Z_A5 = 1,2 К₁ + 1,4 К₂ + 3,3К₃ + 0,6 К₄ + 1,0К₅,

где К₁    — собственный оборотный капитал / сумма активов;

К₂ — нераспределенная (реинвестированная) прибыль / сумма активов;

К₃— прибыль до уплаты процентов / сумма активов;

К₄  — рыночная стоимость собственного капитала / заемный капитал;

К₅ — объем продаж (выручка) / сумма активов.

Если значение Z_A5 < 1,81, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z_A5 > 2,7 и более свидетельствует о малой его вероятности.

В 1977 году американскими  экономистами во главе с Э. Альтманом была предложена семифакторная модель прогнозирования банкротства на горизонте в 5 лет с точностью до 70%. Данная модель включает следующие показатели: 1) рентабельность активов; 2) динамику прибыли; 3) коэффициент покрытия процентов по кредитам; 4) кумулятивную прибыльность; 5) коэффициент покрытия (ликвидности); 6) коэффициент автономии; 7) совокупные активы. Достоинства этой модели — максимальная точность, однако ее использование затруднено из-за недостатка информации, в первую очередь аналитического учета.

Многофакторные  модели Э. Альтмана явились основой  для последующих исследований прогнозирования банкротства. Несмотря на относительную простоту использования этих моделей для оценки угрозы банкротства, необходимо отметить, что модели не позволяют получить объективный результат. В Приложении 14 приведены расчеты для конкретной организации. Выводы относительно вероятности банкротства не совпадают при расчете по различным моделям.

В 1972 году британский экономист Лис разработал следующую  модель прогнозирования банкротства организаций для Великобритании:

Z_Л = 0,063 К₁ + 0,69К₂ + 0,057К₃+ 0,601 К₄,

где К₁ — оборотный капитал / сумма активов; К₂ — прибыль от реализации / сумма активов; К₃ — нераспределенная прибыль / сумма активов; К₄ — собственный капитал / заемный капитал.

Здесь предельное значение равняется 0,037.

В 1997 году британский ученый Таффлер на основе анализа  ключевых измерений деятельности корпорации (таких, как прибыльность, оборотный капитал, финансовый риск и ликвидность) предложил четырехфакторную прогнозную модель платежеспособности, воспроизводящую наиболее точную картину финансового состояния:

Z_T = 0,53К1 + 0,13К2 + 0,18К3 + 0,16К4,

где К1 — прибыль от реализации/краткосрочные обязательства;

К₂ — оборотные активы/ сумма обязательств;

К3 — краткосрочные обязательства / сумма активов;

К4 — выручка / сумма активов.

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у корпорации неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

В результате исследований финансового состояния 180 организаций за 1970—1975 годы французские ученые Дж. Конана и М. Гольдера получили следующую модель:

Z_ф = -0,16 К₁*0,22К₂ + 0,87К₃ + 0,10 К₄ - 0,24К₅,

где К1  — дебиторская задолженность и денежные средства / объем активов; К2 — постоянный капитал / объем активов;

К3 — финансовые расходы / объем продаж (после налогообложения);

К4 — расходы на персонал / добавленная стоимость (после налогообложения);

К₅— балансовая прибыль / привлеченный капитал.

В настоящее время  в крупных банках Франции при  оценке риска банкротства (кредитоспособности) клиентов используют экономико-математическую восьмифакторную модель, построенную с помощью линейного дискриминантного анализа:

Z_Б = -1,225К₁ + 2,003К₂ - 0,824К₃ + 5,221К₄ - 0,689К₅ - 1,164К₆ + 0,706К₇ + 1,408К₈ - 0,85544,

где К₁ — финансовые расходы / балансовая прибыль;

К₂ — постоянный капитал / инвестированный капитал (первоначальная стоимость внеоборотных активов и хозяйственная потребность в оборотных средствах);

К₃ — долгосрочная кредиторская задолженность / чистые активы;

К₄ — норма балансовой прибыли (балансовая прибыль / выручка);

К₅ ^— продолжительность кредита поставщиков;

К₆ — добавленная стоимость / объем оборотных средств;

К₇ — продолжительность кредита клиентам (товарного кредита);

К₈ — производственные инвестиции / общие инвестиции.

По рассчитанному  значению Z_Б определяется степень риска банкротства организации:

если Z_Б меньше -0,25 — риск банкротства высокий;

если Z_Б находится в интервале от —0,25 до 0,125 — риск банкротства неопределенный;

если Z_Б больше 0,125 — риск банкротства низкий.

Известный финансовый аналитик У. Бивер предложил систему показателей для оценки финансового состояния организации с целью диагностики банкротства и рекомендовал исследовать тренды показателей для диагностики банкротства (см. табл. 11.6).

Таблица 11.6

Коэффициенты  и их значения для оценки вероятности банкротства

 

Показатель	Формула для  расчета	Значения вероятности банкротства
		отсутствует	через 5 лет	через I год
2	3	4	5	6
Коэффициент Бивера	Чистая прибыль - Амортизация	³ 0,4-0,45	³0,17	--0,15
	Долгосрочные + Краткосрочные обязательства
Финансовая рентабельность активов	(Чистая прибыль * 100) / Активы	6-8	4	--22
Показатель финансового левереджа	Долгосрочные + Краткосрочные обязательства	£ 37	££50	<£80
Коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом	(Собственный капитал - Внеоборотные активы) / Активы	³0,4	£0,3	»0,06
Коэффициент покрытия	Оборотные активы	£3,2	<£2	< £1
	Краткосрочные обязательства

 

В целом можно отметить, что использование численных  значений зарубежных критериев для многофакторных моделей не имеет практической  значимости для российских организаций,  так как данные модели строятся на основе дискриминантного анализа по статистическим данным корпораций  отдельных стран,  имеющих свои особенности рыночной экономики.

Методические  подходы к построению многофакторных моделей могут использоваться при прогнозировании финансового состояния российских организаций. Для достижения более высокой точности результатов необходимо постоянно корректировать набор показателей и значения коэффициентов весового влияния каждого показателе с учетом отраслевой специфики. Для этого необходим постоянный мониторинг финансового состояния организаций, что позволит построить адекватные для российских условий модели прогнозирования банкротства, дающие достоверные и объективные результаты.

Учеными Иркутской  государственной экономической  академии предложена четырсхфакторная модель прогноза риска банкротства, которая имеет следующий вид:

Z_И = 8,38К₁ + К₂ + 0,054 К₃ + 0,64К,

где К₁ — собственный оборотный капитал / активы;

К₂ — чистая прибыль / собственный капитал;

К₃, — выручка от реализации / активы;

К- чистая прибыль / себестоимость произведенной продукции.

Вероятность банкротства организации в соответствии со значением модели Zh определяется следующим образом:

Z_И меньше 0 — вероятность банкротства максимальная (90— 100%);

Z_И = 0 — 0,18      — вероятность банкротства высокая (60—80%);

Z_И = 0,18 — 0,32 — вероятность банкротства средняя (35—50%);

Z_И = 0,32 — 0,42 — вероятность банкротства низкая (15—20%);

Z_И больше 0,42    — вероятность банкротства минимальная (до 10%).

Для экспресс-анализа  финансового состояния российских организаций Р. С. Сайфуллиным и Г. Г. Кадыковым предложена методика, которая сводится к определению рейтингового числа R:

R = 2K₀ + 0,1К_тл + 0,08 К_оа *0,45 К_м + К_пр,

где K₀ — коэффициент обеспеченности собственными средствами (Ао>0,1);

К_тл    — коэффициент текущей ликвидности (К_тл ³ 2);

К_оа — интенсивность оборота авансируемого капитала (объем реализации продукции / основные и оборотные средства) (К_оа ³ 2,5);

К_м — коэффициент менеджмента (прибыль от реализации / выручка от реализации) (К_м ³ 0,445);

К_пр ^— рентабельность собственного капитала (валовая прибыль / собственный капитал) (К_пр ³ 0,2).

При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно 1. Финансовое состояние организации с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.

Диагностика несостоятельности на базе рейтингового числа, однако, не позволяет оценить причины попадания организации «в зону неплатежеспособности». Кроме того, рекомендуемое значение коэффициентов, используемых для рейтинговой оценки, также не учитывает отраслевых особенностей организации.

Особенности формирования оборотных средств  в России не позволяют использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности, ликвидности и финансовой устойчивости, применяемые в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных организаций одной отрасли.

В зарубежной практике также используется метод  прогнозирования банкротства на основе прогнозной (финансовой) бухгалтерской отчетности. Сущность данного метода заключается в том, что сначала прогнозируются основные финансовые показатели, затем на основе прогнозной финансовой отчетности оценивается финансовое состояние организации, ее платежеспособность и финансовая устойчивость на прогнозируемые периоды. Задача данного метода — составить прогнозный бухгалтерский баланс, балансовый отчет о финансовых результатах, прогнозный отчет о движении денежных средств и другие финансовые документы, оценить финансово-хозяйственное состояние организации на прогнозируемые периоды. Достоинством этого метода является высокая прогнозная точность, однако его использование затруднено из-за недоступности внутрихозяйственной отчетности для широкого круга заинтересованных лиц.

Прямой и полный перенос  зарубежных методик прогнозирования банкротства на практику деятельности российских организаций в настоящее время представляется невозможным по следующим причинам; отсутствие учета многих факторов, влияющих на платежеспособность организаций; нестабильность и неотработанность нормативной базы банкротства российских организаций; отсутствие доступных статистических данных по несостоятельным организациям; качество финансово-отчетной документации и степень информативности статистических данных и коэффициентов, на которые опираются модели.

Рассматривая как отечественные, так и зарубежные методы и модели оценки и прогнозирования вероятности банкротства, следует сделать вывод, что данные методики позволяют установить факт вероятности банкротства организаций. Однако в нынешних российских условиях результаты оценки и прогнозирования по рассмотренным методам и моделям не могут служить достаточным основанием для банкротства организации. Для принятия управленческого решения необходимо установить факт кризисного состояния организации, углубленно комплексно проанализировать его финансово-хозяйственное состояние на основании данных бухгалтерского и управленческого учета.