CC BY
124УДК 658.14
Нехайчук Юлия Серафимовна,
к.э.н., доцент,
кафедра финансов предприятия и страхования,
Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского,
г. Симферополь.
Ногас Ирина Любомировна,
магистрант направления подготовки «Финансы и кредит», Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского, г. Симферополь.
Nekhaychuk Yuliya Serafimovna,
Ph.D. in Economics, associate professor, Department of Business Finance and Insurance, V.I. Vernadsky Crimean Federal University, Simferopol.
Nogas Irina Liubomirovna,
Мaster's degree student of specialization «Finance and credit»,
V.I. Vernadsky Crimean Federal University,
Simferopol.
АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ДИАГНОСТИКИ БАНКРОТСТВА В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ
THE ANALYSIS OF BANKRUPTCY DIAGNOSIS MODELS UNDER CURRENT CONDITIONS
В статье исследованы основные модели диагностики банкротства зарубежных и российских ученых. Проведена их сравнительная характеристика, выделены основные проблемы их реализации. Рассмотрено акционерное общество, по которому начата одна из процедур банкротства. На основании данных финансовой отчетности организации осуществлена практическая реализация рассмотренных моделей. Определена возможность их применения в российских условиях. Ключевые слова: банкротство, несостоятельность, диагностика банкротства.
The article examines the main bankruptcy diagnosis models of foreign and Russian scientists. Their comparative characteristics are fulfilled; the main problems of their implementation are highlighted. The corporation with started bankruptcy procedure is considered. The practical realization of considered models is carried out on the basis of the enterprise's financial statements. The possibility of these models application in Russian conditions is analyzed. Keywords: bankruptcy, insolvency, bankruptcy diagnosis.
ВВЕДЕНИЕ
В условиях нестабильной финансово-экономической ситуации в стране, все большего нарастания кризисных тенденций в экономике, а также негативного влияния внешнеполитических явлений, для каждой организации становится актуальной проблема своевременного прогнозирования вероятности наступления банкротства. Для предприятия жизненно важной является способность оценивать свою платежеспособность и определять степень угрозы банкротства, а также наступления других финансовых рисков. Объективная оценка вероятности банкротства позволяет своевременно реагировать на возникновение кризисных ситуаций, принимать эффективные управленческие решения.
В настоящее время разработано несколько десятков моделей, позволяющих прогнозировать вероятность наступления банкротства. Наиболее известными из них являются модели Э. Альтмана, Р. Таффлера, У. Бивера, Г. Стрингейта, Д. Фулмера, Р. Лиса. Российскими исследователями были предприняты попытки адаптировать работы зарубежных ученых к современным российским условиям. Среди них наиболее значимыми являются модели. О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфулли-на и Г.Г. Кадыкова, Н.В. Кондракова, Н.Н. Селезневой и А.Ф. Ионовой и др. Такой значительный интерес к теме исследования свидетельствует об актуальности проблемы диагностики банкротства на современном этапе.
42
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Целью данного исследования является определение возможности применения моделей оценки вероятности банкротства зарубежных и российских ученых в современных российских условиях.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Согласно Федеральному закону от 26 октября 2002 г. N° 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)», несостоятельность или банкротство - это признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и (или) об оплате труда лиц, работающих или работавших по трудовому договору, и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей» [5].
Существует ряд признаков, которые свидетельствуют о возможном наступлении банкротства организации. Основными из них являются:
• динамичный спад производства, сокращение продаж и выручки от реализации;
• постоянное наличие просроченных кредиторской и дебиторской задолженностей, их увеличение в динамике;
• динамическое снижение коэффициентов платежеспособности, ликвидности и рентабельности;
• рост доли заемного капитала при дефиците собственного оборотного капитала, высокая зависимость от внешних источников финансирования;
• систематическое увеличение продолжения производственного цикла и оборота капитала;
• зависимость предприятия от одного вида сырья/актива/рынка сбыта и др.
«Банкротство не является обязательным следствием наличия перечисленных признаков, но
если не предпринять меры по их устранению, то в перспективе финансовое состояние субъекта ухудшится, что, в конечном счете, может привести к банкротству» [7].
Своевременный и систематизированный анализ финансового состояния, а также разработка методов оценки вероятности банкротства, способны своевременно выявить возможное банкротство организации, существенно снизить риск его возникновения.
«Оценку вероятности банкротства организации можно определить, как комплекс мероприятий, направленных на выявление признаков, характеризующих степень потери финансовой устойчивости и платежеспособности предприятия» [7].
В настоящее время зарубежными и российскими исследователями предлагается множество методик и математических моделей определения вероятности наступления банкротства. Однако не существует универсальной и единственно верной модели, которая бы могла достоверно определить вероятность наступления банкротства.
Выделяют следующие основные проблемы, реализации моделей оценки вероятности наступления банкротства:
• «проблема адаптации зарубежных моделей прогнозирования банкротства к условиям деятельности российских предприятий;
• отсутствие в методиках учета особенностей хозяйственной деятельности (отраслевых особенностей);
• проблемы определения весовых коэффициентов для факторных математических моделей и пороговых значений результативного показателя;
• отсутствие динамических оценок вероятности банкротства (почти все методики основаны на статической оценке)» [3].
В табл. 1 представлена сравнительная характеристика основных моделей оценки вероятности наступления банкротства зарубежных и российских исследователей, выделены их достоинства и недостатки.
На основании вышеизложенных моделей определим возможность их практической реализации в российских условиях. Для этого воспользуемся финансовой отчетностью организации, которая проходит одну из процедур банкротства — ОАО «НОВОСИБСТАЛЬКОНСТРУКЦИЯ».
«Открытое акционерное общество «НОВОСИБСТАЛЬКОНСТРУКЦИЯ» является строительно-монтажной организацией, специализирующейся на монтаже металлических конструкций гражданских и промышленных зданий, изготовлении металлических конструкций. Начавшийся в 2008 г. экономический кризис, в том числе в строительной отрасли, послужил причиной возникновения неплатежей между предприятиями, банкротства контрагентов и, как следствие, роста дебиторской задолженности. Негативное влияние на предприятие оказало наличие высокой конкуренции на рынке по изготовлению и монтажу металлических конструкций. Также одним из негативных факторов является большой износ основных средств (техники и оборудования), который привел к невозможности осуществлять основную деятельность в виду отсутствия средств на их ремонт.
43
Таблица 1. Сравнительная характеристика моделей оценки вероятности банкротства *
Название модели Формула расчета Граничные показатели Достоинства и недостатки
Модель Альтмана г = 0,717 х X! + 0,847 х х2 + 3,107 х Х3 + 0,420 х Х4 + 0,998 х Х5, где Х1 — оборотный капитал /активы предприятия; Х2 — нераспределенная прибыль /активы предприятия; Х3 — прибыль до налогообложения / активы предприятия; Х4 — собственный капитал /сумма обязательств; Х5 — выручка /активы предприятия. Ъ < 1,81 —вероятность банкротства составляет от 80 до 100%; Ъ = 1,81-2,77 — средняя вероятность краха компании от 35 до 50%; Ъ = 2,77-2,99 —вероятность банкротства не велика от 15 до 20%; Ъ > 2,99 — ситуация на предприятии стабильна Простота и возможность применения. Переменные в модели отражают различные аспекты деятельности предприятия. Значение Ъ-счета дифференцировано для производственных и непроизводственных организаций. Однако, результаты модели могут неадекватно отражать ситуацию в современных российских условиях.
Модель Таффле- Ра г = 0,53 х х1 + 0,13 х х2 + 0,18 х х3 + 0,16 х Х4,где где Х1 — прибыль от реализации / краткосрочные обязательства; Х2 — оборотные активы / сумма обязательств; Х3 — краткосрочные обязательства / сумма активов; Х4 — выручка от реализации / сумма активов. Ъ > 0,3 — малая вероятность банкротства; Ъ < 0,2 — высокая вероятность банкротства. Простота расчета, возможность применения при проведении внешнего диагностического анализа. Аналогично модели Альтмана данная модель может давать неадекватные результаты в российских условиях.
Модель Лиса г = 0,063 хХ, + 0,092 х х2 + 0,057 х Х3 + 0,001 х х4, где Х1 — оборотный капитал / сумма активов; Х2 — прибыль от реализации / сумма активов; Х3 — нераспределенная прибыль / сумма активов; Х4 — собственный капитал / заемный капитал. Ъ < 0,037 — вероятность банкротства высокая; Ъ > 0,037 — вероятность банкротства малая. Включает комплексную оценку финансовых результатов деятельности организации. Однако, при анализе российских предприятий может показывать несколько завышенные результаты
Модель Сайфул- лина- Кадыко- ва г = 2 х Х1 + 0,1 х Х2 + 0,08 х Х3 + 0,45 х Х4 + Х5 Х1 — (собственный капитал — внеоборотные активы) / оборотные активы Х2 — оборотные активы / краткосрочные обязательства Х3 — выручка от продаж / среднегодовая стоимость активов) Х4 — чистая прибыль / выручка Х5 — чистая прибыль / собственный капитал Если Ъ < 1, высокий риск банкротства, если Ъ > 1 — низкий риск. Разработана для применения в российских условиях. Однако, не учитываются макроэкономические факторы, а также не рассматриваются специфические особенности деятельности предприятия.
Модель Зайцевой Ъфакг = 0,25 х Х1 + 0,1 х Х2 + 0,2 х Х3 + 0,25 х Х4 + 0,1 х Х5 + 0,1 х Х6, где Х1 — прибыль (убыток) до налогообложения / Х2 — кредиторская задолженность / дебиторская задолженность Х3 — краткосрочные обязательства / наиболее ликвидные активы Х4 — прибыль до налогообложения / выручка Х5 — заемный капитал / собственный капитал Х6 — активы / выручка. Ънорматив = 1.57 + °.1 х Х6прошлого года Если Ъфакт> Zнорматив, то высока вероятность банкротства предприятия. Если наоборот, то риск банкротства незначительный. Разработана для применения в российских условиях. Однако, не учитываются макроэкономические факторы, а также не рассматриваются специфические особенности деятельности предприятия. Модель недостаточно хорошо описана, не дана техника расчета коэффициентов.
* Составлено авторами
44
Выручка от реализации организации сократилась за период 2011-2014 гг. более чем в 7 раз — с 22349 тыс. руб. до 3882 тыс. руб. Причем темпы падения выручки значительно превышали темпы снижения себестоимости (за рассматриваемый период она снизилась с 29468 тыс. руб. до 7016 тыс. руб., или более чем в 4 раза). В 2013 году организация получила колоссальный убыток -29562 тыс. руб. В 2014 г. убытки организации снизились до 5236 тыс. руб. (рис. 1). Однако, это вызвано, в первую очередь, прекращением производственной деятельности и ходом процедуры внешнего управления.
08.08.2013 г. ОАО «НОВОСИБ-СТАЛЬКОНСТ-РУКЦИЯ» обратилось в Арбитражный суд Новосибирской области с заявлением о признании его банкротом.
В 2014 году общество находилось в процедуре ОАО «НОВОСИБСТАЛЬКОНСТРУКЦИЯ» В 2011-2014 гг., тыс. руб. (Со-банкротства и про- ставлено авторами на основании [1]) шло за этот период три стадии: наблюдение, конкурсное производство, внешнее управление. В 2015 году продолжалась процедура внешнего управления.
Согласно плану внешнего управления, предусмотрен комплекс мер по восстановлению платежеспособности общества: перепрофилирование производства, взыскание дебиторской задолженности, продажа части имущества, выполнение строительно-монтажных работ.
Осложняет выход общества из состояния банкротства ухудшение экономической ситуации в стране, ужесточившаяся конкуренция на рынке строительных работ, отсутствие кредитования банками» [1].
Проанализируем, совпадает ли заключение о финансовом положении организации с оценками, полученными на основании моделей оценки вероятности наступления банкротства. Результаты расчетов представлены в табл. 2.
По данным расчетов, можно сделать вывод о том, что оценка вероятности банкротства рассматриваемой организации по всем моделям — крайне высокая. Динамика показателей за период 2011-2014 гг. значительно изменилась в сторону увеличения риска банкротства, особенно в 2014 году. Необходимо отметить, что полученные показатели выходят далеко за границы нормативных показателей моделей. В частности, расчеты, проведенные с использованием модели Зайцевой превышают нормативные в десятки и сотни раз. Отдельным исключением является модель Таффлера: показатели 2014 года не дают достоверных результатов. Следовательно, модель Таффлера не может дать адекватных результатов.
Таким образом, применение рассматриваемых моделей возможно, однако использовать их, как единственный критерий для определения риска наступления банкротства, не представляется возможным. Особенно это касается зарубежных моделей, которые могут давать значительные погрешности в российских условиях. В связи с этим проблема разработки универсальной модели оценки вероятности наступления банкротства остается актуальной.
ВЫВОДЫ
В результате применения моделей диагностики банкротства была определена вероятность наступления риска банкротства для ОАО «НОВОСИБСТАЛЬКОНСТРУКЦИЯ» — организации, которая находится на одной из процедур банкротства — процедуре внешнего управления. В результате расчетов были получены подтверждающие оценки высокой вероятности банкротства
45
29486
I Выручка от реализации |_1 Себестоимость продаж -Чистая прибыль (убыток)
Рис. 1. Динамика выручки, себестоимости и чистой прибыли (убытка)
Таблица 2. Прогнозирование вероятности банкротства для ОАО «НОВОСИБСТАЛЬКОНСТ-РУКЦИЯ» *_
Модель Вероятность банкротства
2011 2012 2013 2014
Модель Альтмана 0,014 -0,001 -0,074 -0,618
высокая высокая высокая высокая
Модель Таффлера 0,151 0,113 0,170 1,449
высокая высокая высокая низкая
Модель Лиса 0,014 -0,001 -0,074 -0,618
высокая высокая высокая высокая
Модель Сайфуллина-Кадыкова 0,284 0,316 -5,447 -40,985
высокая высокая высокая высокая
Модель Зайцевой 96,790 44,248 87,395 547,287
очень высокая высокая высокая высокая
1 для модели Зайцевой нормативные показатели по годам составляют: в 2011 г. — 1,691, в
2012 г. — 1,746, в 2013 г. — 2,127, в 2014 г. — 1,665.
* Рассчитано авторами на основании [1]
для данной организации. Несмотря на наличие большого количества моделей и методик, позволяющих прогнозировать финансовую состоятельность предприятия с той или иной степенью вероятности, ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной. Поэтому является целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким моделям. Кроме того, для полноценной диагностики банкротства необходимо также отслеживать динамику коэффициентов платежеспособности, ликвидности, рентабельности и финансовой устойчивости организации.
Актуальным остается вопрос необходимости учета в моделях особенностей текущего экономического развития страны, региональных и отраслевых особенностей. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. АО «НОВОСИБСТАЛЬКОНСТРУКЦИЯ» [Электронный ресурс] / Система раскрытия информации на рынке ценных бумаг «Disclosure.ru». — Режим доступа: www.disclosure.ru/issuer/ 5403100649/ (дата обращения 14.01.2016).
2. Казиев К.В. Применение кризис-прогнозных моделей в диагностике финансовой состоятельности предприятий [Электронный ресурс] / К.В. Казиев, Б.В. Казиева // Science-bsea.narod.ru.
— Режим доступа: science-bsea.narod.ru/2007/ekonom_2007_2/kaziev_prim.htm (дата обращения 12.01.2016).
3. Лытнева Н.А. Методика определения вероятности банкротства организаций в российской и зарубежной практике / Н.А. Лытнева, С.Г. Семенов // Вестник ОрелГИЭТ. — 2010 г. — №2(12).
— С. 52-57.
4. Попов В.Б. Анализ моделей прогнозирования вероятности банкротства предприятий / В.Б. Попов, Э.Ш. Кадыров // Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вернадского. Серия «Экономика и управление». — 2014. — Том 27 (66). — №1. — C. 118-128.
5. О несостоятельности (банкротстве): Федеральный закон от 26.10.2002 №127-ФЗ [Электронный ресурс] // Информационно-правовая система «КонсультантПлюс». — Режим доступа: www.consultant.ru/popular/bankrupt/58_1.html#p85 (дата обращения 12.01.2016).
6. Диагностика кризисного состояния предприятия / А.Я. Фомин. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
— 349 с.
7. Хачатурова Т.О. Основные аспекты прогнозирования банкротства предприятий / Т.О. Хача-турова, Н.А. Ярыгина // Вектор науки ТГУ. — 2013. — №4. — С. 178-180.
8. Яковлева И.Н. Как спрогнозировать риск банкротства компании / И.Н. Яковлева [Электронный ресурс] // Справочник экономиста. — 2008. — №4. — Режим доступа: www.cfin.ru/finanalysis/ risk/bankruptcy.shtml (дата обращения 12.01.2016).
Статья поступила в редакцию 20 января 2016 года
46
