Диагностика финансового состояния фирмы

p align="left">Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый показатель вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями, рассчитанными У. Бивером для трёх видов фирм: для благополучных компаний; для компаний, обанкротившихся в течение года; для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет. В таблице 1 приведены нормативы, уточненные для российской действительности.

В 1972 г. экономист Лис разработал формулу Z-счета для Великобритании:

(4)

где x1 -- оборотный капитал / всего активов;

x2 --прибыль от реализации / всего активов;

x3 -- нераспределенная прибыль / всего активов;

x4 -- собственный капитал / заемный капитал.

В этой формуле минимально предельное значение вероятного банкротства равно 0,0347.

В 1978 г. с помощью пошагового дискриминантного анализа методом, который разработал Э. Альтман в 1968 г., была построена Гордоном Л. В. Спрингейтом следующая модель:

(5)

где



Если Z< 0,862 предприятие получает оценку "крах". При создании модели Спрингейт использовал данные 40 предприятий и достиг 92,5 процентной точности предсказания неплатежеспособности на год вперёд.

В 1977 г. британские исследователи Р. Таффлер и Г. Тишоу применили подход Альтмана и на выборке из 80 британских компаний построили четырехфакторную прогнозную модель финансовой несостоятельности, описываемую следующим уравнением Жарковская Е.П. Антикризисное управление: учебник. - 3-е изд. - М.: Омега-Л. - 2006. - С.132.:

(6)

где x1 -- прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

x2 -- оборотные активы / сумма обязательств;

x3 -- краткосрочные обязательства / всего активов;

x4 -- выручка от реализации / всего активов.

При Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 высокая.

Отметим, что в уравнении Р. Таффлера и Г. Тишоу переменная X1 играет доминирующую роль по сравнению с тремя другими, а различительная прогностическая способность модели ниже по сравнению с Z-счетом Альтмана, в результате чего незначительные колебания экономической обстановки и возможные ошибки в исходных данных, в вычислении финансовых коэффициентов и всего индекса могут приводить к ошибочным выводам.

Несмотря на то, что прогнозная модель Р. Таффлера и Г. Тишоу построена на более современных данных и не включает в себя рыночную оценку бизнеса (котировку акций), ее применимость к российским условиям также вызывает сомнения из-за различий в финансово-экономических условиях в Великобритании и России, в частности, в условиях кредитования промышленности.

Первая французская модель оценки платежеспособности фирм на основе многомерного дискриминантного анализа (MDA) была построена в 1979 г. Ж. Конаном и М. Голдером по выборке из 95 малых и средних предприятий Франции, изученных за период с 1970 по 1975 гг.:

(7)

где -- денежные средства и дебиторская задолженность / итог актива;

-- собственный капитал и долгосрочные пассивы / итог пассива;

-- финансовые расходы / выручка от реализации (после налогообложения);

-- расходы на персонал / добавленная стоимость (после налогообложения);

-- прибыль до выплаты процентов и налогов / заемный капитал.

Вероятность задержки платежей фирмами, имеющими различные значения показателя Z, можно представить в виде шкалы, представленной в таблице 2:

Таблица 2

Z	0,21	0,048	0,002	0,026	0,068	0,087	0,107	0,131	0,164
Вероятность задержки платежа, %	100	90	80	70	50	40	30	20	10

В уравнении Ж. Конана и М. Голдера обращает на себя внимание доминирующая роль фактора -- отношения финансовых издержек к выручке от реализации по сравнению с другими четырьмя коэффициентами. Фактически влияние этого фактора превышает совокупное влияние всех остальных.

Финансовая ситуация на предприятии может быть охарактеризована также с помощью пяти показателей, составляющих в совокупности метод credit-men, разработанный Ж. Депаляном (Франция):

1) Коэффициент быстрой ликвидности:

(8)

2) Коэффициент кредитоспособности:

(9)

3) Коэффициент иммобилизации собственного капитала:

(10)

4) Коэффициент оборачиваемости запасов:

 (11)

5) Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности:

(12)

Для каждого коэффициента определяют его нормативное значение с учетом специфики отрасли, сравнивают с показателем на предприятии и вычисляют значение функции N:

(13)

где

Если N=100, то финансовая ситуация предприятия нормальная, если N>100, то ситуация хорошая, если N<100, то ситуация на предприятии вызывает беспокойство.

В оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют использовать также 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 заключается в классификации 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).

Таблица 3

Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Показатели	Границы классов согласно критериям
	I класс	II класс	III класс	IV класс	V 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)
Коэффициент текущей ликвидности	2,0 и выше (30 баллов)	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)
Коэффициент финансовой независимости	0,7 и выше (20 баллов)	0,69-0,45 (19,9- 10 баллов)	0,44-0,30 (9,9 -5 баллов)	0,29-0,20 (5-1 баллов)	менее 0,2 (0 баллов)
Границы классов	100 баллов и выше	99-65 баллов	64-35 баллов	34-6 баллов	0 баллов

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

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

III класс -- проблемные предприятия;

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

V класс -- предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

3. Отечественные модели оценки финансового состояния предприятия

Однако многие отечественные авторы отмечают, что применение иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов.

Во-первых, двух- трёхфакторные модели не являются достаточно точными. Точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принять большее количество факторов.

Во-вторых модели Э. Альтмана, У. Бивера и других содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, которые рассчитаны на основе страновых аналитических данных шестидесятых и семидесятых годов. Они не соответствуют современной экономической ситуации в России.

В-третьих, различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Так, использование формулы Альтмана предполагает наличие активно действующего, вторичного рынка ценных бумаг, на котором может определяться их цена. В условиях неразвитого вторичного рынка ценных бумаг использование четвёртого показателя "Z-счёта" Альтмана -- отношения рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций акционерного общества к заёмным средствам теряет свой смысл.

В-четвертых, период прогнозирования в рассмотренных моделях колеблется от трёх до пяти лет, а в некоторых моделях срок прогнозирования вообще не указывается. В условиях нестабильной и динамично развивающейся экономики России использование периода прогнозирования, равного пяти годам, как это имеет место в моделях зарубежных авторов, по нашему мнению, преждевременно, и необходимо использовать более короткие промежутки времени (до одного -- трех лет).

В-пятых, большинство из рассмотренных методик учитывают состояние показателей лишь на момент анализа, а изменения динамики показателей во времени не рассматриваются.

В-шестых указанные методики дают возможность определить вероятность приближения банкротства предприятия, однако они не позволяют прогнозировать наступление фазы роста и других фаз жизненного цикла предприятия.

В этой связи российские ученый либо создают собственные методики, либо адаптируют иностранные к отечественным условиям.

Сначала обратимся к качественным моделям. Отечественные экономисты (А.И. Ковалев, В.П. Привалов) предлагают следующий перечень неформализованных критериев для прогнозирования банкротства предприятия:

- неудовлетворительная структура имущества, в первую очередь активов;

- замедление оборачиваемости средств предприятия;

- сокращение периода погашения кредиторской задолженности при замедлении оборачиваемости текущих активов;

- тенденция к вытеснению в составе обязательств дешевых заемных средств дорогостоящими и их неэффективное размещение в активе;

- наличие просроченной кредиторской задолженности и увеличение ее удельного веса в составе обязательств предприятия;

- значительные суммы дебиторской задолженности, относимые на убытки;

- тенденция опережающего роста наиболее срочных обязательств в сравнении с изменением высоколиквидных активов;

- устойчивое падение значений коэффициентов ликвидности;

- нерациональная структура привлечения и размещения средств, формирование долгосрочных активов за счет краткосрочных источников средств;

- убытки, отражаемые в бухгалтерском балансе;

- состояние бухгалтерского учета на предприятии.

Поэтому были предложены различные способы адаптации "импортных" моделей к условиям переходной экономики, в частности двухфакторной математической модели.

В виду этого особый интерес представляют отдельные модели, предложенные российскими учеными:

- четырехфакторная модель Иркутской ГЭА;

- шестифакторная модель О.П. Зайцевой;

- пятифакторная модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова.

К сожалению, их применение далеко не всегда гарантирует точность оценки финансового положения компании.

В шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой предлагается учитывать следующие факторы:

- Куп -- коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;

- Кз -- соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;

- Кс -- показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов, этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности;

- Кур -- убыточность реализации продукции, характеризующаяся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;

- Кфр -- соотношение заёмного и собственного капитала;

- Кзаг -- коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.

Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

Ккомпл = 0,25Куп + 0,1Кз + 0,2Кс + 0,25Кур + 0,1Кфр + 0,1Кзаг, (14)

Весовые значения частных показателей для условий функционирования российских предприятий были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей:

Куп = 0; Кз = 1; Кс = 7; Кур = 0; Кфр = 0,7; Кзаг = значение Кзаг в предыдущем периоде.

Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше -- то вероятность банкротства мала.

Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учётом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путём, с нашей точки зрения, не обеспечивает их достаточной точности.

В частности, определение весовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учёта поправки на относительную величину значений частных коэффициентов. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов, хотя, по замыслу автора этой модели, они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов (табл. 4). Кроме того, при отсутствии у компании по балансу денежных средств, применение данной модели становится совершенно невозможным в виду деления на ноль.

Кроме того, на наш взгляд, не было необходимости использовать в данной модели показатели, которые являются обратными величинами (или величинами с обратным знаком) таких хорошо известных коэффициентов, как рентабельность собственного капитала, рентабельность реализации продукции, коэффициент абсолютной ликвидности и коэффициент оборачиваемости активов.

Таблица 4

Изменение итогового показателя в математической модели О.П. Зайцевой при изменении отдельных индикаторов этой модели Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме.//Аваль. (Сибирская финансовая школа). -- 1998. -- № 11-12.

Изменение отдельных индикаторов модели	Изменение итогового показателя
1. Изменение рентабельности собственного капитала с 5 до 10 %.	0,25*0,1-0,25*0,05=0,0125
2. Изменение рентабельности реализации продукции с 5 до 10 %	0,25*,01-0,25*0,05=0,0125
3. Изменение коэффициента абсолютной ликвидности с 0,05 до 0,1	(1/0,05)*0,2-(1/0,1)*0,2=2

Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число:

R = 2Ко + 0,1Ктл + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр,, (15)

где Ко -- коэффициент обеспеченности собственными средствами;

Ктл -- коэффициент текущей ликвидности;

Ки -- коэффициент оборачиваемости активов;

Км -- коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

Кпр -- рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, то есть предприятие имеет удовлетворительное финансовое состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

Высокая чувствительность модели Р.С. Сайфулина к изменению доли краткосрочных обязательств объясняется использованием в модели несколько завышенного весового коэффициента для показателя отношения чистого оборотного капитала к активу. В результате никакие реально достижимые показатели текущей ликвидности, деловой активности и прибыльности не могут обеспечить достижения приемлемой величины интегрального показателя.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R-счета), которая внешне похожа на модель Э. Альтмана для предприятий, акции которых не котируются на бирже:

(16)

где

К1 = оборотный капитал / актив;

К2 = чистая прибыль / собственный капитал;

К3 = выручка от реализации / актив;

К4 = читая прибыль / затраты на производство и реализацию (себестоимость проданных товаров, коммерческие расходы, управленческие расходы).

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом (табл.4).

Таблица 4

Вероятность банкротства

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

Главным достоинством этих методик является простота их применения. Достаточно располагать необходимыми данными финансовой отчетности, чтобы получить оценку финансового положения компании. К тому же от эксперта не требуется практически никакого специального "багажа" знаний.

Большой проблемой для указанных выше отечественных моделей является их неадекватная реакция на изменение доли долгосрочных обязательств в структуре пассивов. В качестве эксперимента проводилось поэтапное наращение объема долгосрочных обязательств при одновременном снижении доли собственного капитала с таким расчетом, чтобы сохранить структурное соотношение всех остальных показателей. В результате было установлено, что с ростом объема долгосрочных источников финансирования, по иркутской модели и модели Р.С.Сайфуллина происходит "улучшение" финансового положения условной компании. По модели О.П. Зайцевой изменение итогового интегрального показателя в сторону ухудшения происходило очень медленными темпами и показало высокую вероятность банкротства только тогда, когда доля собственного капитала снизилась до 5% от совокупной величины пассивов.

В целом, говоря о проблематике российских моделей, можно отметить следующие замечания:

- использование показателей, дублирующих друг друга (норма прибыли и рентабельность собственного капитала и другие);

- использование коэффициентов, отличающихся высокой положительной или отрицательной корреляцией между собой.

Наличие этих и других проблем в отечественных методиках прогнозирования банкротства снижает эффективность их применения. Однако даже если предположить, что будут рассчитаны новые веса к данным моделям, получить "универсальный" инструмент все равно не получится в виду отраслевых особенностей ведения бизнеса и "уникальности" каждого отдельно взятого предприятия.

Заключение

Вступление экономики России в рыночные отношения, открытие отечественного рынка для товаров зарубежных предприятий поставили большинство российских организаций в сложное финансовое и экономическое положение. Результатом этого явились рост неплатежеспособности и последующее банкротство организаций.

Следует отметить, что в мире не было ни одной организации, которая в той или иной мере в своей производственно-хозяйственной деятельности не испытала на себе кризисные явления, экономические и финансовые проблемы, нередко приводящие к банкротству. Особая острота проявилась и проявляется в России в силу определенных особенностей перехода ее экономики на рыночные отношения. В связи с этим перед руководством организаций, органами государственной и муниципальной власти встают задачи предотвратить кризисные явления и обеспечить устойчивое положение организаций.

Важное значение в этом играет диагностика финансового состояния, задачей которой является своевременное выявление проблемных участков в деятельности предприятия и предупреждение наступления кризисного состояния.

Своевременная оценка финансового состояния позволяет выработать систему антикризисных мер по предупреждению или ликвидации последствий кризиса.

Как мы видим, существует достаточно много методик прогнозирования банкротства. Выбор той или иной методики зависит от конкретных условиях, отрасли хозяйствования, организационной структуры фирмы. Тем не менее, целесообразнее применять и анализировать результаты нескольких моделей для получения более достоверного результата.

Список использованной литературы:

1. Антикризисное управление. Учебное пособие для технических вузов/под ред. Минаева Е.С. и Панагушина В.П. -- М.: Приор. - 2005.

2. Жарковская Е.П. Антикризисное управление: учебник. - 3-е изд. - М.: Омега-Л. - 2006. - 356 с.

3. Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме.//Аваль. (Сибирская финансовая школа). -- 1998. -- № 11-12.

4. Ковалев В.В., Волкова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник. - М.: проспект. - 2004 . - 421 с.

5. Семеней А. Проблемы прогнозирования банкротства на отечественных предприятиях // Люди дела. - 2003. - № 36.

6. Рубан Т.Е., Байдаус П.В. Методы прогнозирования банкротства на основе финансовых показателей [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://masters.donntu.edu.ua/publ2003/fem/baidaus.pdf

7. Диагностика вероятности банкротства на основе дискриминантных и скоринговых моделей [Электронный ресурс]. - Режим доступа:

http://econ.kubsu.ru/phocadownload/lections/accounting/article_analise_of_bankruptcy.doc

8. Межуев И. Проблематика применения моделей прогнозирования банкротсва в российских условиях [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ftcenter.ru/servises/strategy/asection/analysis/2/

9. Менеджмент в России и за рубежом [Электронный ресурс]: Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов. - Режим доступа: http://www.dis.ru/magaz/manag/annotations/2001/2

10. Степанова Г.Н. Проблемы диагностики банкротства в антикризисном управлении предприятием [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.nesterova.ru/nauch/avt.html

Страницы: 1, 2