Модели прогнозирования банкротства как инструмент антикризисной стратегии предприятий Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 330.101

В.В. Глазкова

МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА КАК ИНСТРУМЕНТ АНТИКРИЗИСНОЙ СТРАТЕГИИ ПРЕДПРИЯТИЙ

Рассмотрены три наиболее известные модели прогнозирования банкротства предприятий (модели Фулмера, Спрингейта, Альтмана), проведен их сравнительный анализ. Построение каждой модели основано на расчете определенной системы индикаторов (коэффициентов). Практика применения указанных моделей на предприятиях развитых стран показала их высокую эффективность. Проведен анализ сельскохозяйственного предприятия на основе модифицированной функции Альтмана.

Модели банкротства, функция Альтмана, прогнозирование банкротства.

V.V. Glazkova BANKRUPTCY PROGNOSTICS MODELS AS AN INSTRUMENT OF ENTERPRISES CRISIS-PROOF STRATEGIES

There are three most known models of establishment bankruptcy forecasting (Fulmer, Springate, Altman models) in the article; the comparative analyses of these models are done here. The construction of every model is based on calculation of a certain system of indicators (factors). The implementation of these models at enterprises of industrially developed countries demonstrated their high effectiveness. The agricultural enterprises are analyzed on the basis of modified Altman function here.

Bankruptcy models, Altman function, bankruptcy forecasting.

В условиях рыночной экономики любая организация сталкивается с возможностью возникновения кризиса. И если организация не успела к нему подготовиться, например, разработать грамотную антикризисную стратегию, то даже небольшая кризисная ситуация может со временем перерасти в банкротство. Поэтому к кризисным явлениям в деятельности предприятия, организации, фирмы следует готовиться заранее и разрабатывать мероприятия по профилактике кризисных явлений, которые и станут составляющими элементами антикризисной стратегии.

Одним из инструментов антикризисной стратегии является комплексный финансовый анализ состояния предприятия. Он позволяет прогнозировать возможность наступления кризисных ситуаций (или даже банкротство) в деятельности предприятия. Это касается любой организации, в том числе и процветающей. Благодаря этому инструменту антикризисной стратегии можно эффективно управлять финансовыми ресурсами предприятия. Предприятие, на котором ведется систематический и системный финансовый анализ, способно заранее распознать надвигающийся кризис, оперативно

отреагировать на него и с большей вероятностью избежать «неприятностей» или уменьшить негативные последствия кризиса.

Для того, чтобы определить вероятность наступления банкротства на предприятии, во многих развитых странах обращаются к построению экономических моделей прогнозирования банкротства, которые основаны на расчете целой системы индикаторов, для каждого из которых устанавливаются нормативные значения. В данной статье рассмотрены три модели, проявившие весьма высокую степень надежности на практике. Любая из рассмотренных в статье моделей, на наш взгляд, может и должна быть использована при разработке антикризисной стратегии предприятий. Данные модели достаточно просты в использовании, так как используют данные отчета о прибылях и убытках, отчета о финансовом состоянии и баланса.

Модель Фулмера была создана на основании обработки данных 30 потерпевших крах и 30 нормально работавших предприятий со средним годовым балансом в 455000 долларов США (1984 г.). Изначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, окончательный использует всего 9. Общий вид модели представляет формула (1).

Н = 5,528x1 + 0,212x2 + 0,073Хз +1,270Х4 — 0,120X5 + (1)

+ 2,335х6 + 0,575х7 + 1,083х8 + 0,894х9 — 3,075, , ()

Г О X \ X О .. О .. О Г Г \ .. X \ г /\ .. .. .. х/\ .. /\ ~* .. О \

тоашоааа еаиау юеаиеи юшеио еао

где о =----------------------- „ „-----------------------;

ааёат

/\ г г о \ х о \ .. \ \ .. \ \

1аиа1 оааёесаоее

02 =-------ттттл-----------------;

ааёат

.. X \ Г /\ .. .. .. /V Г \ . Г ../У О г \ ..

1оеаиёи а1 1аё1апаё1 жашу

°3 =

°4 =

°5 =

°в =

nianoaanu е eaieoae

aaia^iue llOie

iay9aoaeunoaa (eQaoeinQK iua + aieainQi^i ua) aieainQi^i ua iay9aoaeunoaa; aaeain eQaoeinQi^ iua iay9aoaeunoaa

aaeain °7 = iog(iaoaQeaeui ua aeoeau); iaiQioiue eaieoae

°8 = Г7Г , _____ ~ , ;

iay9aoaeunoaa , (iQeaueu ai iaeiaiiaei ^aiey + iQioaiou e oieaoa ^

°9 = log ------------------------------------- ---------------- I

9 О .. X/\ .. О Г \ /\ /\ Г .... \ \ О

^ iQioaiou e oieaoa )

Если H<0, крах неизбежен. Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели на год вперед - 98%, на два года - 81%.

Модель Спрингейта была построена в университете Симона Фрейзера в 1978 году с помощью пошагового дискриминантного анализа методом, который разработал Эдуард И. Альтман в 1968 году.

В процессе создания модели из 19 финансовых коэффициентов, считавшихся лучшими, в окончательный вариант вошли только 4. Общий вид модели представлен формулой (2).

Z = 1,03х1 + 3,07 х2 + 0,66 х3 + 0,4 х4, (2)

iaiQioiue eaieoae

в которой х = —

Х2 =

aaeain

.. ж \ г /у .. .. ../у г \ г ../у О г \ .. , .. х/\ .. О г \ /\ /\ г .... \ \ О

iQeaueu ai iaeiaiiaei saiey + iQioaiou e oieaoa

aaeain

X3 —

X4 —

їбeauёu ai laёlallaёl saiey eoaoeinoi- iua їay9aoaёunoaa auoo-ea (laooi) io бaaёe9aoee

aaёaln

Если Z<0,862, то предприятие получает оценку «крах». При создании модели Гордон Л.В. Спрингейт использовал данные 40 предприятий и достиг 92,5-процентной точности предсказания неплатежеспособности на год вперед.

Модель Спрингейта более проста в использовании по сравнению с моделью Фулмера, вследствие небольшого числа показателей. Однако данные для расчета показателей этих моделей берутся из разных документов бухгалтерской отчетности (баланс, отчет о прибылях и убытках, отчет о движении денежных средств), а это, на наш взгляд, не совсем корректно. По нашему мнению, каждый из документов бухгалтерской отчетности должен подвергаться анализу отдельно и независимо от другого (а не совместно в одном и том же показателе). Заключение по поводу финансового состояния предприятия должно приниматься на основе комплексного анализа всех финансовых документов, т. е. исходя из результатов, полученных от анализа баланса, и результатов,

полученных на основе анализа отчета о прибылях и убытках и т. д. К сожалению,

нормативные значения коэффициентов (индикаторов) для данной модели пока не

разработаны и, вероятнее всего, должны разрабатываться самостоятельно на каждом предприятии с учетом ретроспективы.

В результате применения моделей Фулмера и Спрингейта для оценки предприятий сельского хозяйства и пищевой промышленности Венгрии были выявлены недостатки этих моделей. Работа выполнялась с использованием программы Microsoft Exel. При наборе формул моделей возникла необходимость применения условной функции «Если» (IF) с целью избежания деления на ноль и вычисления логарифма нуля и отрицательных чисел. В таких случаях критический параметр принимался за единицу. Полученные результаты значительно отличаются от

результатов применения тех же моделей на предприятиях США (табл. 1).

Таблица 1

Точность предсказания моделей на примере венгерских предприятий за год до несостоятельности [3]

Модели Предприятия-банкроты Работающие предприятия Всего

Модель Фулмера 66% 66% 66%

Модель Спрингейта 79% 40% 60%

Модель Фулмера учитывает больше факторов, поэтому работает стабильнее. Кроме того, при вычислении логарифмов модель учитывает и размер фирм, что справедливо не только в США, но и в любой стране с рыночной экономикой. По крайней мере, распределение венгерских фирм по уставному капиталу подтверждает правильность идеи. Модель с одинаковой надежностью определяет как банкротов, так и работающие фирмы. Результаты же модели Спрингейта очень несимметричны. Данная модель явно ориентирована на крах предприятий и поэтому ее применение возможно для разработки стратегии избежания риска.

Как отмечалось выше, надежность обеих моделей оказалась намного ниже, чем в среде ее разработки. Можно выявить несколько причин такого дисбаланса:

1. Значения переменных в оригинальных моделях давались в американских и канадских долларах. При применении в других странах нужно учитывать искажение значений логарифмов. Пересчет на доллары проблему решает, но изменения курса оставляют незначительные ошибки.

2. В венгерском бухучете значения в бланки отчётов вносятся в тысячах форинтов (в России аналогичная ситуация). Необходима коррекция, которая в свою очередь нарушает непрерывность.

3. Условия экономики венгерского сельскохозяйственного производства сильно отличаются от экономических условий США и Канады (то же самое можно сказать и про положение дел в сельском хозяйстве России).

4. Отличительной чертой политики и сельского хозяйства Венгрии является тот факт, что экономические трудности начинают принимать социальный характер (особенно среди мелких сельскохозяйственных предприятий). Таким образом, нарушаются принципы рыночной экономики.

Модель Альтмана (или пятифакторный индекс кредитоспособности) широко используется в западной практике для прогнозирования банкротства предприятий. При построении модели Э. Альтман анализировал 22 аналитических коэффициента, характеризующих финансовое состояние 33 обанкротившихся американских промышленных фирм в период между 1946 и 1965 гг. и сравнил с такими же показателями 33 успешно работающих предприятий тех же отраслей и аналогичных масштабов [5]. Из этих показателей Альтман отобрал 5 наиболее значимых для прогнозирования вероятности банкротства и построил пятифакторную модель, которая имеет следующий вид:

2 = 1,2X1 + 1,4^2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 , (3)

где 2 - интегральный показатель уровня угрозы банкротства; 1,2; 1,4; 3,3; 0,6; 1,0 -коэффициенты Альтмана.

Уровень угрозы банкротства предприятия в модели Альтмана оценивается по шкале, приведенной в табл. 2.

Таблица 2

Оценочная шкала для модели Альтмана

Значение показателя «7» Вероятность банкротства

до 1,80 Очень высокая

1,81 - 2,70 Высокая

2,71 - 2,99 Невысокая

3,00 и выше Очень низкая

Несмотря на относительную простоту использования этой модели для оценки угрозы банкротства, следует обратить внимание на то, что применение модели Альтмана в изложенном виде не позволяет получить объективных результатов в современных российских условиях [2]. Эта модель строилась по данным 1946-1965 гг., учитывающим особенности внешней и внутренней среды и оценки активов американских промышленных предприятий. Однако данный показатель стал практически стандартом при оценке вероятности банкротства предприятия [4]

Сложность применения модели Альтмана для российских предприятий связана с тем, что при расчетах показателей уровня рентабельности, доходности и оборачиваемости активов (соответственно Х2, Х3, Х5) в условиях инфляции нельзя использовать балансовую стоимость этих активов, т.к. в этом случае все рассматриваемые показатели будут искусственно завышены. Поэтому при расчетах должна быть использована восстановительная (рыночная) стоимость этих активов.

В этой связи наиболее интересной и состоятельной нам представляется модель Альтмана, предложенная Ю.Д. Шмидтом в статье «Экспресс-диагностика кризисных ситуаций на предприятии промышленности» [1]. В данной статье предлагается для наступления кризисных ситуаций на предприятиях промышленности использовать

модифицированную функцию Альтмана в виде линейной дискриминантной функции 4 переменных (2т):

2т = а0 + а1 Х1 + а2 Х2 + а3Х3 + а4Х4, (4)

где Х1, Х2, Х3, Х4 - финансовые показатели, которые вычисляются по следующим формулам:

_ шбюша аёоеаи

Х1 =______

Х2 =

попа апао аёоеат

..Ж \ Г /\ .. .. ,./\ Г \ ..А»ЛЛ Г ../V О Г \ ..

1оеаиеи а1 1ае1апае1 жашу

попа апао аёоеа1а

л* Г \ \ \ ../V .. \ Г \ ~ ~ \ /У/У /V ../V .. /V Г Г .. Г \ \ гъ, .. О X > л .. л л /\ /\ г .. /\ .^\ \ Ж О Г .. О Г \

попа а1еа1 - е ёоаоёто1- шо 1аппеа1а - а101аи аоаоиео 1аоеша - опаи иооааёзде у

/V \ .. \ \ \ .. \ X О О X л л .. /у г г .. г \ \ П* ..ОХ \ /\ /\ г .. /\ ,.Л1 X о г .. О г \

ёа1еоае е оа^аоаи + а101аи аоаоиео 1аоеша + опаи пооааеаю у

_ тапоааИи е ёа1еоаё

Х 4 = : : : .

Х 3 =

попа апао туфаоаёипоа юааюеуое у

В этих показателях собственный капитал, оборотные активы, активы и пассивы, обязательства предприятия оцениваются по балансовой стоимости, т.е. по соответствующим данным бухгалтерского баланса предприятия.

В отличие от классической модели Альтмана в предполагаемой модели количество переменных сокращается до 4. Следует отметить, что изменение числа переменных дискриминантной функции (2т) влияет на результаты дискриминантного анализа. Проведенные эксперименты с переменными дискриминантной функции в ходе исследования определили выбор переменных Х1, Х2, Х3, Х4.

Для построения модифицированной функции Альтмана были выбраны 38 промышленных предприятий, 18 из которых - банкроты, 11 предприятий находились в относительно устойчивом состоянии, 9 предприятий - в устойчивом состоянии.

В результате вычислений была получена модифицированная функция Альтмана:

2т = -2,6473 + 6,2054Х1 + 12,1853Х2 + 0,0089Х3 + 0,2538Х4 . (5)

Значения дискриминантной функции по исходным данным выбранной совокупности предприятий распределились следующим образом:

[-4,02; 0,59] - для предприятий-банкротов;

[0,68; 1,74] - для предприятий, находящихся в относительно устойчивом

состоянии;

[2,26; 4,79] - для предприятий, находящихся в устойчивом состоянии.

Для проверки работоспособности полученной модифицированной функции была сформулирована экспериментальная выборка из промышленных предприятий Приморского края. Результаты показали, что если значение построенной функции меньше

0,64, то предприятию угрожает банкротство. Если значение находится в интервале от 0,64 до 2,0, то предприятие находится в относительно устойчивом состоянии. Если же значение функции больше 2,0, то предприятие находится в устойчивом состоянии.

Коэффициенты функции 2т вычислялись на основе статистических данных по предприятиям промышленности Приморского края. Однако предлагаемая методика построения такой модели и экспресс-диагностика кризисных ситуаций на предприятии применима в любом регионе России.

В случае получения значений модифицированной функции и показателей текущей ликвидности и обеспеченности собственными средствами, свидетельствующих о кризисной ситуации на предприятии, руководству предприятия необходимо принять решение о проведении тщательного анализа состояния предприятия для выявления причин возникновения кризисной ситуации и разработке комплекса мер по их предотвращению.

Приведенная методика экспресс-диагностики была апробирована на предприятиях Приморского края, дала хорошие результаты. Для демонстрации этих результатов предлагаются 2 характерных примера. Один из них - ОАО «Приморский сахар» в рассматриваемые два периода находилось в кризисной ситуации, результатом которой было конкурсное управление и продажа данного предприятия. Второе предприятие - ЗАО «Уссурийский масложиркомбинат «Приморская соя» - в рассматриваемые два периода находилось в устойчивом состоянии и продолжает свою деятельность.

Значения модифицированной функции Альтмана в обоих периодах для ЗАО «УМЖК «Приморская соя» попадают в интервал, в котором находятся значения данной функции для предприятий, находящихся в устойчивом состоянии, что совпадает с мнением аудиторской фирмы, проводившей проверку на данном предприятии. Значения модифицированной функции Альтмана для ОАО «Приморский сахар» говорят о том, что на предприятии наблюдается кризисная ситуация (табл. 3).

На основе предложенной модели модифицированной функции Альтмана нами был проведен анализ агрофирмы ООО «Мальт», которая занимается выращиванием и продажей яблок и саженцев. Результаты этого анализа приведены в табл. 4.

Таблица 3

Значения модифицированной функции Альтмана для ЗАО «УМЖК «Приморская соя» и ОАО «Приморский сахар»

Показатель ЗАО «УМЖК «Приморская соя» ОАО «Приморский сахар»

Период 1 Период 2 Период 1 Период 2

Х1 0,80 0,84 0,30 0,29

Х2 -0,02 0,01 -0,02 -0,02

Хз 2,30 3,33 -8,60 -7,30

Х4 0,43 0,30 -0,13 -0,15

Значение модифицированной функции Альтмана 2,24 2,76 -1,12 -1,21

Таблица 4

Значения модифицированной функции Альтмана для ООО «Мальт» за 2005, 2006, 2007

гг.

Показатель ООО «Мальт»

2005 г. 2006 г. 2007 г.

Х1 0,12 0,08 0,14

Х2 -12,35 -15,97 -30,30

Х3 0,02 0,01 0,06

Х4 0,53 0,80 0,76

Значение модифицированной функции Альтмана -14,33 -17,73 -31,99

Произведенные расчеты показывают, что рассматриваемое предприятие находится в глубоком кризисе, и глубина кризиса с каждым годом увеличивается. Но все же ООО «Мальт» выживает. Главной причиной, за счет которой рассматриваемое предприятие до сих пор работает, является энтузиазм его сотрудников. Люди радеют за общее дело и пытаются сделать все возможное только для того, чтобы предприятие существовало. К сожалению, теперь очень сложно убедить руководство, что выживание - не главная цель и надо стараться работать на перспективу, т.е. не выживать, а работать эффективно. Но данная проблема очень актуальна для предприятий агропродовольственного комплекса (АПК) России, поскольку изначально большинство предприятий данного комплекса являются убыточными. Однако, надо все же стремиться работать на развитие тем более, что сейчас проблема кризиса в АПК стоит очень остро.

На наш взгляд, более достоверной в практике прогнозирования банкротства все-таки является модель Альтмана. Об этом свидетельствует мировой опыт применения, и тот факт, что данная модель считается практически стандартом при оценке вероятности банкротства предприятия. Наибольшую предсказательную силу по данным современной финансовой статистики показывает ZETAtm модель, однако ее параметры защищены патентом и не разглашаются [5].

Подводя итог, следует сказать, что все вышеуказанные модели, как и любые другие, следует использовать лишь как вспомогательные средства финансового анализа предприятий. Это совсем не означает, что данные, полученные в результате их построения, не могут быть использованы для разработки стратегии фирмы. Как отмечалось выше, необходимо проводить экспресс-диагностику на основе любой из вышеуказанных моделей, но помимо этого анализировать предприятие и с помощью других финансовых показателей для получения более достоверной информации о его финансовом состоянии.

Наиболее рациональным использование моделей прогнозирования банкротства будет в нескольких случаях:

1) обработка данных потенциальных заемщиков с целью определения риска неплатежеспособности;

2) определение условий кредита;

3) покупка или продажа предприятия;

4) «сигнал тревоги» для менеджмента предприятия;

5) проверка принятых решений в симуляции экономических ситуаций;

6) создание динамичной картины платежеспособности предприятия (анализ трендов), используя данные предыдущих отчетных периодов.

Практика показывает, что зачастую руководители мало внимания уделяют проблеме ранней диагностики кризисных ситуаций и начинают действовать лишь тогда, когда фактически предприятие уже находится в кризисном состоянии и выход из него практически неосуществим.

В связи с тем, что внешняя и внутренняя среда функционирования российских предприятий динамично изменяется, достижению более высокой точности результатов прогнозирования банкротства будет способствовать постоянная корректировка факторов и значений коэффициентов их весового влияния, анализ получаемых результатов в соответствии с реально складывающимися экономическими условиями текущего периода. Поэтому необходимо проводить постоянный мониторинг финансового состояния всех предприятий (обанкротившихся, неплатежеспособных и нормально функционирующих). Только на основе собранных и правильно проанализированных статистических данных можно построить многофакторные экономико-математические модели прогнозирования банкротства предприятий, адекватные российским условиям. Именно такие модели позволят дать достоверные и объективные результаты.

ЛИТЕРАТУРА

1. Шмидт Ю.Д. Экспресс-диагностика кризисных ситуаций на предприятии промышленности / Ю.Д. Шмидт // Проблемы прогнозирования. 2007. № 6. С. 108-118.

2. Ле Хоа Суан. Оценка и прогнозирование банкротства предприятия: дис. ... канд. экон. наук / Ле Хоа Суан. М., 1999. 180 с.

3. www.cfin.ru (Опыт применения моделей Фулмера и Спрингейта в оценке венгерских предприятий сельского хозяйства и пищевой промышленности).

4. www.finic.by.ru (Прогнозирование банкротства - модели Альтмана).

5. www.i2r.ru (Модели предсказания неплатежеспособности).

Глазкова Валентина Владимировна -

аспирант кафедры

Glazkova Valentina Vladimirovna -

Graduate Student of the Department

«Менеджмент, коммерция и право» of «Management, commerce and law »

Саратовского государственного of Saratov State Technical University

технического университета

Статья поступила в редакцию 13.06.08, принята к опубликованию 09.09.08