Анализ методов прогнозирования предпосылок банкротства коммерческих организаций

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 2.1)

Таблица 2.1. Значения Z-показателя Е. Альтмана

Значение Z	Вероятность банкротства
менее 1,8	очень высокая
от 1,81 до 2,7	высокая
от 2,71 до 2,99	средняя
Продолжение таблицы 2.1.
от 3,0	низкая

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.

Учеными Иркутской государственной  экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая  имеет следующий вид:

K=8.38K1+K2+0.054K3+0.063K4

где К1 – оборотный капитал/актив;

К2 – чистая прибыль/собственный  капитал;

К3 – выручка от реализации/актив;

К4 – чистая прибыль/интегральные затраты.

Вероятность банкротства предприятия  в соответствии со значением модели R определяется следующим образом (см. таблицу 2):

Таблца 2. 2 - Вероятность банкротства  предприятия в соответствии со значением  модели R

Значение R	Вероятность банкротства, процентов
Меньше 0	Максимальная (90-100)
0-0,18	Высокая (60-80)
0,18-0,32	Средняя (35-50)
0,32-0,42	Низкая (15-20)
Больше 0,42	Минимальная (до 10)

Можно также использовать в качестве механизма предсказания банкротства цену предприятия. На скрытой стадии банкротства начинается незаметное, особенно если не наложен специальный учет, снижение данного показателя по причине неблагоприятных тенденций как внутри, так и вне предприятия.

Цена предприятия (V) определяется капитализацией прибыли по формуле:

V=P/K

где P – ожидаемая прибыль до выплаты налогов, а также процентов  по займам и дивидендов;

K – средневзвешенная стоимость  пассивов (обязательств) фирмы (средний  процент, показывающий проценты  и дивиденды, которые необходимо будет выплачивать в соответствии со сложившимися на рынке условиями за заемный и акционерный капиталы).

Снижение цены предприятия означает снижение его прибыльности либо увеличение средней стоимости обязательств (требования банков, акционеров и других вкладчиков средств). Прогноз ожидаемого снижения требует анализа перспектив прибыльности и процентных ставок.

Целесообразно рассчитывать цену предприятия  на ближайшую и долгосрочную перспективу. Условия будущего падения цены предприятия  обычно формируются в текущий момент и могут быть в определенной степени предугаданы (хотя в экономике всегда остается место для непрогнозируемых скачков).

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 3)

Таблица 2. 3 – Метод А-счета для  предсказания банкротства.

Недостатки	Ваш балл	Балл согласно Аргенти
Директор-автократ		8
Председатель совета директоров является также директором		4
Пассивность совета директоров		2
Продолжение таблицы 2.3
Внутренние противоречия в совете директоров (из-за различия в знаниях  и навыках)		2
Слабый финансовый директор		2
Недостаток профессиональных менеджеров среднего и нижнего звена (вне совета директоров)		1
Недостатки системы учета: Отсутствие бюджетного контроля		3
Отсутствие прогноза денежных потоков		3
Отсутствие системы управленческого  учета затрат		3
Вялая реакция на изменения (появление  новых продуктов, технологий, рынков, методов организации труда и т.д.)		15
Максимально возможная сумма баллов		43
“Проходной балл”		10
Если сумма больше 10, недостатки в управлении могут привести к  серьезным ошибкам
Ошибки
Слишком высокая доля заемного капитала		15
Недостаток оборотных средств  из-за слишком быстрого роста бизнеса		15
Наличие крупного проекта (провал такого проекта подвергает фирму серьезной  опасности)		15
Максимально возможная сумма баллов		45
“Проходной балл”		15
Если сумма баллов на этой стадии больше или равна 25, компания подвергается определенному риску
Продолжение таблицы 2. 3
Симптомы
Ухудшение финансовых показателей		4
Использование “творческого бухучета”		4
Нефинансовые признаки неблагополучия (ухудшение качества, падение  “боевого духа” сотрудников, снижение доли рынка)		4
Окончательные симптомы кризиса (судебные иски, скандалы, отставки)		3
Максимально возможная сумма баллов		12
Максимально возможный А-счет		100
“Проходной балл”		25
Большинство успешных компаний		5-18
Компании, испытывающие серьезные  затруднения		35-70
Если сумма баллов более 25, компания может обанкротиться в течение  ближайших пяти лет. Чем больше А-счет, тем скорее это  может произойти.

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. 4).

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 2.4 – Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Показатель	Границы классов согласно критериям
	1 класс	2 класс	3 класс	3 класс	5 класс
Рентабельность совокупного капитала, %	30 и выше (50 баллов)	29,9-20 (49,9-35 баллов)	19,9-10 (34,9-20 баллов)	9,9-1 (19,9-5 баллов)	Менее 1 (0 баллов)
Коэф. Текущей ликвидности	2,0 (30 аллов)	1,99-1,7 (29,9-20 баллов)	1,69-1,4 (19,9-10 баллов)	1,39-1,1 (9,9-1 баллов)	1 и ниже (0 баллов)
Коэф. Финансовой независимости	0,7 и выше (20 баллов)	0,69-0,45 (19,9-10)	0,44-0,30 (9,9-1)	0,29-0,20 (5-1 баллов)	Менее 0,2 (0 баллов)
Продолжение таблицы 2.4
Границы классов	100 баллов и выше	99-65 баллов	64-35 баллов	34-6 баллов	0 баллов

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: