Диагностика вероятности банкротства как основа управления финансовой устойчивостью предприятия
В экономической литературе встречаются разночтения понятий «несостоятельность» и «банкротство». Несостоятельность можно охарактеризовать как состояние или обратимый процесс, а банкротство - как случившийся необратимый факт перемены состояния [19, с. 47]. К примеру, в США, лицо, в отношении которого возбуждены процедуры банкротства, во время производства считается несостоятельным, а после судебного решения может быть признано банкротом. По российскому действующему законодательству банкротство и несостоятельность - синонимы.
Мировая практика банкротства показала, что угроза финансовой нестабильности организаций возникает в среднем на 25-30% из-за внешних факторов и на 70-75% из-за внутренних, связанных с неумелым, нерациональным управлением. При этом в развитых зарубежных странах эти соотношения имеют следующие значения: внешние факторы составляют 10-15%, внутренние - 85-90%. Поэтому ранняя диагностика банкротства является одним из основных направлений финансовой диагностики. Именно на этой стадии принимаются решения о дальнейших мероприятиях по финансовой санации. Систематическое осуществление не только анализа текущего финансово-экономического состояния предприятия, но и ранней диагностики на предмет возможного банкротства, необходимы для обеспечения стабильного функционирования экономического субъекта. Это обусловливает использование конкретных методик диагностики вероятности банкротства [18, с. 114].
|
|
|
Поскольку в России развитие института банкротства началось с переходом к рыночной экономике, то научно-методологический инструментарий диагностики риска банкротства изначально опирался на зарубежные модели. В этой связи в зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик диагностики вероятности наступления банкротства организаций, преимущества и недостатки которых представлены в таблице 1. Основной целью всех методик диагностики банкротства является определение финансового состояния предприятия, выявление слабых сторон деятельности предприятия, а также определение условий, ведущих к несостоятельности.
Таблица 1 - Основные преимущества и недостатки моделей диагностики вероятности банкротства
| Модель оценки вероятности банкротства | Преимущества | Недостатки | ||||
| Пятифакторная модель Э. Альтмана | Усовершенствованная модель дает возможность оценить деятельность компаний, чьи акции не торгуются на биржевом рынке | Значения факторов существенно отличаются в результате особенностей российской экономики, поэтому механическое использование моделей Э.Альтмана приводит к значительным отклонениям прогноза от реальности | ||||
| Модель Р. Таффлера и Г. Тишоу | Простота исчислений, возможность применения при проведении внешнего диагностического анализа | Большинство обследованных должников были признаны финансово устойчивыми. Результаты недостаточно правильны, поскольку достичь критического (отрицательного) уровня Z-счета практически невозможно | ||||
| Модель Р. Лиса | Простота исчислений и интерпретаций результатов | Модель показывает несколько завышенные оценки, так как значительное влияние на итоговый показатель оказывает прибыль от продаж, без учета финансовой деятельности и налогового режима | ||||
| Модель Г. Спринегейта | Модель показывает достаточный уровень надежности прогноза | Нет отраслевой и региональной дифференциации Z-счета. Между переменными имеется довольно высокая статистическая зависимость | ||||
| Модель Г.В. Савицкой | Устанавливаются конкретные факторы, оказавшие положительное и отрицательное влияние на результаты деятельности компании | Существенные ошибки при проведении анализа финансового состояния предприятия могут привести к неправильным результатам методики. Отсутствие утвержденных методик финансового анализа | ||||
| Модель Казанского государственного технологического университета | Учитывает отраслевую принадлежность предприятий | Использование среднеотраслевых значений параметров как ориентиров. В случае их резкого изменения, возникает необходимость дальнейшего пересмотра нормативов | ||||
| Шестифакторная модель О.П. Зайцевой | Модель использует в качестве переменных, шесть финансовых показателей, для которых определены нормативные значения | Методика недостаточная. Невысокая адекватность прогнозов - у 21,9% несостоятельных организаций вероятность банкротства признана низкой. Существует необходимость привлечения данных коэффициента загрузки за предыдущие периоды, что ограничивает возможности использования модели при проведении внешнего анализа | ||||
| Продолжение таблицы 1
| ||||||
| Модель оценки вероятности банкротства | Преимущества | Недостатки | ||||
| Шестифакторная модель О.П. Зайцевой | Модель использует в качестве переменных, шесть финансовых показателей, для которых определены нормативные значения | Методика недостаточная. Невысокая адекватность прогнозов - у 21,9% несостоятельных организаций вероятность банкротства признана низкой. Существует необходимость привлечения данных коэффициента загрузки за предыдущие периоды, что ограничивает возможности использования модели при проведении внешнего анализа | ||||
| Модель Р.Р. Сайфуллина - Г.Г. Кадыкова | Переменные определяются по данным баланса и отчета о финансовых результатах, что позволяет использовать модель и для внешнего экспресс-анализа | Методика годится для прогнозирования кризисной ситуации, когда уже заметны очевидные ее признаки, а не заранее, еще до появления таковых | ||||
|
|
|
Несмотря на то, что каждая модель имеет свои преимущества и недостатки, на сегодняшний день на практике не существует методов оценки банкротства предприятий, которые были бы безупречными с теоретических позиций. Используя данные методы в совокупности, и учитывая все плюсы и минусы каждой модели, вполне реально дать ясную оценку вероятности наступления банкротства [19, с. 48].
Приведенные в таблице 1 модели оценки вероятности банкротства были апробированы на конкретном предприятии. Рассмотрим особенности результатов прогнозирования банкротства на примере ОАО «TZA», полученных с помощью различных дискриминантных моделей. Расчет вероятности наступления банкротства по модели Э.Альтмана для компаний, акции которых не котируются на рынке, будет выглядеть следующим образом (таблица 2).
Таблица 2 - Модифицированная пятифакторная модель Альтмана
| Показатель | 2012 год | 2013 год | 2014 год |
| Х1 | 0,13 | 0,32 | 0,33 |
| Х2 | 0,18 | 0,32 | 0,32 |
| Х3 | 0,16 | 0,21 | 0,02 |
| Х4 | 0,77 | 1,15 | 1,09 |
| Х5 | 2,64 | 2,78 | 2,19 |
| Z = 0,717Х1 + 0,847Х2 + 3,107Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5 | |||
| Z-score | 3,70 | 4,40 | 3,20 |
| Вероятность банкротства предприятия | маловероятна | маловероятна | маловероятна |
Согласно оценке вероятности наступления банкротства по модели Э.Альтмана, можно сказать, что на протяжении трёх анализируемых лет ситуация на предприятии стабильна.
Далее в анализе использовалась модель британских ученых Р. Таффлера и Г. Тишоу, которая учитывает современные тенденции бизнеса и влияние перспективных технологий на структуру финансовых показателей.
Таблица 3 - Четырёхфакторная модель Р. Таффлера и Г. Тишоу
| Показатель | 2012 год | 2013 год | 2014 год |
| Х1 | 0,29 | 0,45 | 0,04 |
| Х2 | 1,23 | 1,69 | 1,69 |
| Х3 | 0,56 | 0,46 | 0,48 |
| Х4 | 2,64 | 2,78 | 2,19 |
| Z=0,53Xi + 0,13Х2 + 0,18Х3+ 0,16*4 | |||
| Z-score | 0,84 | 0,98 | 0,67 |
| Если Z> 0,3 - вероятность банкротства низкая, Если Z < 0,2 -банкротство более чем вероятно | |||
| Вероятность банкротства предприятия | низкая | низкая | низкая |
Согласно методике Р. Таффлера и Г. Тишоу вероятность наступления банкротства предприятия низкая. Следующей зарубежной моделью является модель Р.Лиса. Она разработана в 1972 г. и адаптирована для предприятий Великобритании.
Таблица 4 - Диагностика банкротства моделью Р. Лиса
| Показатель | 2012 год | 2013 год | 2014 год |
| Х1 | 0,13 | 0,32 | 0,33 |
| Х2 | 0,15 | 0,20 | 0,04 |
| Х3 | 0,18 | 0,32 | 0,32 |
| Х4 | 0,77 | 1,15 | 1,09 |
| Z = 0,063Х1 + 0,092Х2 + 0,057Х3 + 0,0014Х4 | |||
| Z-score | 0,03 | 0,06 | 0,04 |
| Если Z < 0,037- высокая вероятность, Если Z > 0,037 -низкая вероятность банкротства | |||
| Вероятность банкротства предприятия | Положение предприятия неустойчиво | Положение предприятия устойчиво | Положение предприятия устойчиво |
Важно отметить, что модель РЛиса при анализе российских предприятий показывает несколько завышенные оценки, так как значительное влияние на итоговый показатель оказывает прибыль от продаж, без учета финансовой деятельности и налогового режима. Даже при завышенных результатах согласно данным диагностики, в 2012 г. положение анализируемого предприятия определялось как неустойчивое, однако уже в 2013 и 2014 гг. оно перешло в разряд устойчивых [19, с. 49].
В 1978 г. Гордоном Л. В. Спрингейтом была разработана прогнозная модель вероятности банкротства предприятия. В процессе разработки модели из 19 финансовых коэффициентов, учёным было отобрано четыре коэффициента, которые наибольшим образом различаются для успешно действующих фирм и фирм-банкротов.
Таблица 5 - Прогнозная модель платежеспособности Г. Спрингейта
| Показатель | 2012 год | 2013 год | 2014 год |
| Х1 | 0,13 | 0,32 | 0,33 |
| Х2 | 0,17 | 0,22 | 0,03 |
| Х3 | 0,29 | 0,45 | 0,04 |
| Х4 | 2,64 | 2,78 | 2,19 |
| Z = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 | |||
| Z-score | 1,91 | 2,40 | 1,32 |
| Если Z < 0,862- компания является потенциальным банкротом | |||
| Вероятность банкротства предприятия | низкая | низкая | низкая |
Точность данной методики составляет 92,5 % для 40 компаний, исследованных Спрингейтом. Согласно модели, за анализируемый период вероятность банкротства ОАО «TZA» низкая.
Для объективной оценки финансовой устойчивости предприятия и вероятности банкротства использовались также отечественные модели. Модель прогнозирования банкротства Казанского государственного технологического университета определяет критериальные значения индикаторов для разных отраслей национальной экономики. Предприятие относится к отрасли промышленности (машиностроения). Результаты оценки по данной модели представлены в таблица 6.
Таблица 6 - Модель с учетом специфики отраслей
| Показатель | 2012 год | 2013 год | 2014 год |
| Соотношение заемных и собственных средств | 1,30 | 0,87 | 0,91 |
| Z-score Альтмана | 3,70 | 4,40 | 3,20 |
| Общий коэффициент покрытия (коэффициент текущей ликвидности) | 0,71 | 1,04 | 0,97 |
| Класс кредитоспособности предприятия и финансовое состояние | 2 класс удовлетворительное финансовое состояние | 2 класс удовлетворительное финансовое состояние | 2 класс удовлетворительное финансовое состояние |
Согласно результатам, приведенным в таблице 6, за рассматриваемый период предприятие относилось ко 2 классу кредитоспособности, то есть к категории компаний с удовлетворительным финансовым состоянием, значения показателей которых на уровне среднеотраслевых, со средним риском не возврата кредита.
Таблица 7 - Оценка риска банкротства предприятия моделью О.П. Зайцевой
| Показатель | 2012 год | 2013 год | 2014 год |
| Х1 | 0,00 | 0,00 | 0,00 |
| Х2 | 2,84 | 1,41 | 1,34 |
| Х3 | 244,40 | 592,67 | 14,87 |
| Х4 | 0,00 | 0,00 | 0,00 |
| Х5 | 1,53 | 1,02 | 0,93 |
| Х6 | 0,38 | 0,36 | 0,46 |
| Кфат | 49,35 | 118,81 | 3,25 |
| Кн | 1,61 | 1,61 | 1,61 |
| Если Кфакт>Кn- высокая вероятность, Если Кфакт<Кn- низкая вероятность | |||
| Вероятность банкротства предприятия | высокая | высокая | высокая |
На протяжении всего анализируемого периода значение интегрального показателя К превышает нормативное значение, что указывает на высокую вероятность банкротства предприятия.
Следующей попыткой адаптации к российским условиям является модель, разработанная Р. С. Сайфуллиным и Г. Г. Кадыковым.
Таблица 8 - Модель Р.С. Сайфуллина - Г.Г. Кадыкова
| Показатель | 2012 год | 2013 год | 2014 год |
| Х1 | 0,18 | 0,41 | 0,41 |
| Х2 | 1,26 | 1,87 | 1,86 |
| Х3 | 2,64 | 2,78 | 2,19 |
| Х4 | 0,06 | 0,07 | 0,02 |
| Х5 | 0,35 | 0,37 | 0,08 |
| R=2X1+0,1X2+0,08X3+0,45Х4+Х5 | |||
| R (интегральный показатель) | 1,08 | 1,62 | 1,27 |
| Если R < 1 - финансовое состояние предприятия характеризуется как неудовлетворительное, Если R > 1 - устойчивое состояние | |||
| Финансовое состояние предприятия | устойчивое | устойчивое | устойчивое |
Согласно данной методике финансовое состояние предприятия было устойчиво на протяжении всего анализируемого периода.
Объединив и отечественные, и зарубежные методики, получились следующие результаты диагностирования вероятности банкротства
Таблица 9 - Сводные результаты диагностики вероятности банкротства зарубежными и отечественными моделями
| Модель | Вероятность банкротства предприятия | ||
| 2012 год | 2013 год | 2014 год | |
| Модель Э. Альтмана | низкая | низкая | низкая |
| Модель Р. Таффлера и Г. Тишоу | низкая | низкая | низкая |
| Модель Р. Лиса | высокая | низкая | низкая |
| Модель Г. Спрингейта | низкая | низкая | низкая |
| Модель Г.В. Савицкой. | высокая | высокая | высокая |
| Модель предсказания банкротства с учетом специфики отраслей | низкая | низкая | низкая |
| Модель О.П. Зайцевой | высокая | высокая | высокая |
| Модель Р. Сайфуллина - Г. Кадыкова | низкая | низкая | низкая |
Таким образом, проведя полную диагностику вероятности наступления банкротства за анализируемый период зарубежными и отечественными моделями, сравнивая результаты расчетов, можно сказать, что существует определенная степень риска. Но все модели риска банкротства неоднозначно воспроизводят изменение ситуации на предприятии. Согласно отечественным моделям Г.В. Савицкой и О.П. Зайцевой за весь анализируемый период финансовое состояние предприятия определялось как неудовлетворительное, то есть близкое к несостоятельности. Финансовое оздоровление и своевременное устранение причин наличия неблагоприятной ситуации на предприятии позволит избежать дальнейших проблем и вернуться к нормальному функционированию. Однако в каждом случае управленческие решения по устранению негативного воздействия внешних и внутренних факторов будут различными, и иметь различные последствия для предприятия. Причем исходя из степени риска банкротства, мероприятия по финансовой санации можно разделить на следующие группы: финансовые, направленные на восстановление платежеспособности, и организационные - в целях восстановления прибыльности организаций.
Дата добавления: 2018-05-13; просмотров: 388; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!