Основные источники финансовых ресурсов

± Ес >= 0;

± Ет >= 0; Ś = (1, 1, 1)    (8)

± Ен >= 0;

Нормальная устойчивость финансового состояния задается условиями:

± Ес ≈ 0;

± Ет ≈ 0; Ś = (1, 1, 1)    (9)

± Ен ≈ 0;

Неустойчивое финансовое состояние предприятия задается условиями:

± Ес < 0;

± Ет >= 0; Ś = (0, 1, 1)    (10)

± Ен >= 0;

Критическое финансовое состояние задается условиями:

± Ес < 0;

± Ет < 0; Ś = (0, 0, 1)    (11)

± Ен >= 0;

Кризисное финансовое состояние  задается условиями:

± Ес < 0;

± Ет < 0; Ś = (0, 0, 0)    (12)

± Ен < 0;

Анализ абсолютных показателей устойчивости, который включает в себя исследование состояния запасов и затрат, равен возможным потерям в области риска.

Для принятия правильных решений нужны реальные количественные характеристики надежности и риска, а не их имитация. Они обязательно должны иметь понятное содержание. Такими характеристиками могут быть только вероятности.

При принятии решений  могут быть использованы как объективная, так и субъективная вероятности. Первую можно рассчитать на основе показателей бухгалтерской и статистической отчетности.

Лемма Маркова гласит [8]: если случайная величина Х не принимает отрицательных значений, то для любого положительного числа α справедливо следующее неравенство:

Р (Х > α) ≤ М (х) / α,   (13)

где М (х) – математическое ожидание, то есть среднее значение случайной величины;

Х – любая случайная  величина.

Неравенство Чебышева имеет вид:

Р(|х - х| > ε) ≤ σ²/ε².   (14)

Оно позволяет находить верхнюю границу вероятности  того, что случайная величина Х отклонится в обе стороны от своего среднего значения на величину больше ε.

Эта вероятность равна  или меньше (как максимум равна, не больше), чем σ²/ε², где σ² - дисперсия, исчисляемая по формуле:

σ² = Σ (х – х)² / n.    (15)

Если нас интересует вероятность отклонения только в  одну сторону, например, в большую, то вышеприведенное неравенство Чебышева надо было бы записать так:

Р ((х – х) > ε) ≤ σ² / (ε²*2)  (16)

Неравенство Чебышева дает значение вероятности отличное от значения, полученного решая лемму Маркова. Это объясняется тем, что неравенство Чебышева кроме среднего уровня показателей учитывает и еще его колеблемость.

Лемма Маркова и неравенство Чебышева пригодны для употребления при любом количестве наблюдений и любом законе распределения вероятностей. Это является их большим достоинством. Платой за отсутствие жестких ограничений является некоторая неопределенность оценок уровня вероятности, причем при использовании леммы Маркова она значительно больше, чем при применении неравенства Чебышева.

Неопределенность оценок существенно снижается, если можно  допустить наличие закона нормального распределения. Как известно, условия существования этого закона довольно широки, что позволяет допускать его наличие в очень многих случаях.

Многообразие показателей, посредством которых осуществляется количественная оценка, порождает и многообразие шкал риска являющихся своего рода рекомендациями приемлемости того или иного уровня риска [9]. На основании обобщения результатов исследований многих авторов по проблеме количественной оценки риска ниже приведена эмпирическая шкала риска, которую рекомендуют применять предпринимателям при использовании ими в качестве количественной оценки риска вероятности наступления рискового события.

Существуют описательные характеристики шкал риска по величине ожидаемых потерь, которые используются для оценки приемлемости содержащего риск решения. В этих градациях риска в зависимости от уровня возможных потерь осуществляются путем выделения следующих весьма условных зон.

1. Область минимального  риска характеризуется уровнем  потерь, не превышающим размеры чистой прибыли.

2. Область повышенного риска  характеризуется уровнем потерь, не превышающим размеры расчетной прибыли.

3. Область критического риска  характеризуется тем, что в  границах этой зоны возможны потери, величина которых превышает размеры расчетной прибыли, но не превышает размер ожидаемых доходов.

4. Область недопустимого риска характеризуется тем, что в границах этой зоны ожидаемые потери способны превзойти размер ожидаемых доходов от операции и достичь величины, равной всему имущественному состоянию предпринимателя.

Наиболее широко распространенным подходом к анализу риска банкротства предприятия является подход Альтмана, который состоит в следующем:

Применительно к данной стране и  к интервалу времени формируется  набор отдельных финансовых показателей  предприятия, которые на основании  предварительного анализа имеют наибольшую относимость к свойству банкротства. Пусть таких показателей N.

В N-мерном пространстве, образованном выделенными показателями, проводится гиперплоскость, которая наилучшим  образом отделяет успешные предприятия от предприятий-банкротов, на основании данных исследованной статистики. Уравнение этой гиперплоскости имеет вид

     (17)

где K_i - функции показателей бухгалтерской отчетности, a_i - полученные в результате анализа веса.

Осуществляя параллельный перенос  плоскости (17), можно наблюдать, как  перераспределяется число успешных и неуспешных предприятий, попадающих в ту или иную подобласть, отсеченную данной плоскостью. Соответственно, можно установить пороговые нормативы Z₁ и Z₂: когда Z < Z₁ , риск банкротства предприятия высок, когда Z > Z₂ - риск банкротства низок, Z₁ < Z < Z₂ - состояние предприятия не определимо.

Отмеченный подход, разработанный в 1968 г. Эдвардом Альтманом, был применен им самим в том же году применительно к экономике США. В результате появилось широко известная формула:

  (18)

где: К₁ = собственный оборотный капитал/сумма активов;

К₂ = нераспределенная прибыль/сумма активов;

К₃ = прибыль до уплаты процентов/сумма активов;

К₄ = рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал;

К₅ = объем продаж/сумма активов.

Интервальная оценка Альтмана: при Z<1.81 – высокая вероятность банкротства, при Z>2.67 – низкая вероятность банкротства.

Позже (1983) Альтман распространил  свой подход на компании, чьи акции  не котируются на рынке. Соотношение (18) в этом случае приобрело вид

. (19)

Здесь К₄ - уже балансовая стоимость собственного капитала в отношении к заемному капиталу. При Z<1.23 Альтман диагностирует высокую вероятность банкротства.

Сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в Z - свертке и пороговый интервал [Z1 , Z2] сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны (можно сопоставить выводы Альтмана о положении предприятий США за 10 лет анализа). Получается, что подход Альтмана не обладает устойчивостью к вариациям в исходных данных. Статистика, на которую опирается Альтман и его последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным свойством статистической однородности выборки событий. Одно дело, когда статистика применяется к выборке радиодеталей из одной произведенной партии, а другое, - когда она применяется к фирмам с различной организационно-технической спецификой, со своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д. Здесь невозможно говорить о статистической однородности событий, и, следовательно, допустимость применения вероятностных методов, самого термина "вероятность банкротства" ставится под сомнение.

Но ключевым ограничением этого метода является даже не проблема качественной статистики. Дело в том, что классическая вероятность - это характеристика не отдельного объекта или события, а характеристика генеральной совокупности событий. Рассматривая отдельное предприятие, мы вероятностно описываем его отношение к полной группе. Но уникальность всякого предприятия в том, что оно может выжить и при очень слабых шансах, и, разумеется, наоборот. Единичность судьбы предприятия подталкивает исследователя присмотреться к предприятию пристальнее, расшифровать его уникальность, его специфику, а не "стричь под одну гребенку"; не искать похожести, а, напротив, диагностировать и описывать отличия. При таком подходе статистической вероятности места нет. Исследователь интуитивно это чувствует и переносит акцент с прогнозирования банкротства (которое при отсутствии полноценной статистики оборачивается гаданием на кофейной гуще) на распознавание сложившейся ситуации с определением дистанции, которая отделяет предприятие от состояния банкротства. Вследствие вышесказанного предлагается использовать метод оценки риска банкротства, разработанный отечественными экономистами Недосекиным А. О. и Максимовым О. Б [8].

Эксперту необходимо выбрать ряд отдельных финансовых показателей, о которых можно сказать, что они наилучшим образом характеризуют отдельные стороны деятельности предприятия и при этом образуют некую законченную совокупность, дающую исчерпывающее представление о предприятии как о целом. Выбор системы показателей для анализа – искусство, стяжаемое долгим опытом анализа. Исследование самого процесса выбора системы показателей для оценки риска банкротства осуществляется в [5] (там же, кстати, доходчиво объясняется, почему классическая формула Альтмана неприменима в российских условиях). Не существует двух предприятий, для которых одинаково хорошо подходили бы одни и те же показатели. Или точнее: значимость тех или иных показателей для оценки тех или иных предприятий различна, и поэтому перед экспертом встает трудная задача отбора и ранжирования факторов анализа. Показатели, классифицированные по группам (финансовая устойчивость, ликвидность, рентабельность и т.д.), могут образовывать иерархию, но в простейшем случае они просто составляют неупорядоченный набор.

Причем здесь и далее  по умолчанию предполагаем, что рост отдельного показателя Х_i сопряжен со снижением степени риска банкротства и с улучшением самочувствия рассматриваемого предприятия. Если для данного показателя наблюдается противоположная тенденция, то в анализе его следует заменить сопряженным. Например, показатель доли заемных средств в активах предприятия разумно заменить показателем доли собственных средств в активах.

Методика, рассматриваемая  в статье Вишнякова Я.Д., Колосова А.В. и Шемякина В.Л. «Оценка и анализ финансовых рисков предприятия в условиях враждебной окружающей среды бизнеса», предлагает оценивать риск банкротства следующим образом.

Авторами статьи предлагается использовать модифицированную с учетом воздействий окружающей среды и рыночных механизмов Z-модель, имеющую следующий вид [3]:

R=А1хХ1+А2хХ2+А3хХ3+А4хХ4+А5хХ5+А6хХ6>0, (25)

где R — рейтинговое  число;

Х1 — коэффициент обеспеченности предприятия собственными средствами (отношение собственных оборотных активов к общей сумме активов);

Х2 — коэффициент текущей  ликвидности;

Х3 — рентабельность собственного капитала;

Х4 — коэффициент капитализации предприятия (отношение рыночной стоимости собственного капитала к балансовой стоимости заемных средств);

Х5 — показатель общей  платежеспособности, определяемый как  отношение рыночной стоимости активов ко всем обязательствам предприятия;

Х6 — коэффициент менеджмента, определяемый как отношение выручки  от реализации к величине текущих обязательств предприятия;

А1, А2, А3, А4, А5, А6 — индексы  значимости каждого фактора модели.

Коэффициенты являются показателями хозяйственной деятельности предприятия и степени его финансовой устойчивости. Они численно выражают риск неблагоприятного развития финансовой ситуации на предприятии.

Рейтинговое число R представляет собой численное выражение реакции предприятия на воздействие окружающей среды. Получившаяся величина R позволяет оценивать степень финансового риска данного предприятия при работе в условиях априорно враждебной окружающей среды бизнеса. При расчете R за несколько последовательных временных периодов мы получаем динамику изменения финансовой устойчивости предприятия, что позволяет анализировать влияние на него окружающей среды и тенденции дальнейшей динамики финансовой устойчивости предприятия.

При расчете в соответствии с предлагаемой моделью впервые  для исчисления рейтингового числа  применен коэффициент капитализации предприятия. Этот коэффициент позволяет в российских условиях, когда стоимость капитала предприятия по балансу занижена, точно оценить риск банкротства предприятия. До сих пор при расчете рейтингового числа [6] [R] использовались только стандартные коэффициенты финансового анализа, что ограничивало его экономический смысл. Также впервые для оценки качества менеджмента и, соответственно, степени финансовой устойчивости предприятия применен метод расчета коэффициента менеджмента как отношение выручки от реализации к текущим обязательствам предприятия. Основанием для именно такого расчета коэффициента является система налогообложения прибыли. Обычно коэффициент менеджмента определяется как отношение прибыли к выручке. Однако в условиях российской окружающей среды бизнеса предприятие стремится к занижению бухгалтерской прибыли всеми доступными способами. Поэтому стандартный расчет коэффициента менеджмента не позволяет реально принимать решения, касающиеся финансовой устойчивости предприятия. По мнению авторов статьи, при применении предлагаемого порядка расчета коэффициент будет отражать, насколько эффективно использует предприятие источники получения прибыли, насколько предприятие устойчиво к вредным воздействиям окружающей среды.