CC BY
63ДИАГНОСТИКА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ С ЦЕЛЬЮ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ВОЗМОЖНОСТИ ЕГО БАНКРОТСТВА
DIAGNOSTICS OF A FINANCIAL CONDITION OF THE ORGANIZATION FOR THE PURPOSE OF THE PREVENTION OF A POSSIBILITY OF ITS BANKRUPTCY
Научный руководитель: И.А. Сергеева - профессор кафедры «Менеджмент и экономическая безопасность» Пензенского государственного
Research supervisor: I .A. Sergeeva - professor of chair of Management and economic safety" of Penza state University, Doctor of Economic Sciences, Associate Professor.
В данной работе раскрывается сущность банкротства и диагностики финансового состояния предприятия. Изучаются и анализируются уже известные зарубежные и отечественные модели, позволяющие оценить финансовое состояние предприятия. На основе изученного разрабатывается новая модель, которая более адаптирована к современным условиям.
Т.С. ШЕЙКИНА
Студентка 4-го курса факультета экономики и управления Пензенского государственного
T.S. SHEYKINA
Student of the 4th year Faculty of Economics and Management Penza State University
АННОТАЦИЯ
ABSTRACT
In this work reveals the essence of bankruptcy and diagnostics of a financial condition of the company. Already known foreign and domestic models allowing to estimate a financial condition of the entity are studied and analyzed. On the basis of studied developed new model which is more adapted to modern conditions.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Экономическая безопасность, финансовое состояние, банкротство, ме-KEYWORDS
Economic safety, financial condition, bankruptcy, assessment techniques, diagnostics.
Рыночные отношения, сопряженные с риском потерь и неопределенностью результатов, предопределяют наступление банкротства. В Федеральном законе № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» содержится конкретное определение банкротства.
Фактически организация считается банкротом после установления арбитражным судом факта ее финансовой несостоятельности. На разных стадиях банкротства возникают управленческие проблемы, от решения которых зависит экономическая безопасность предприятия. Для этого необходима диагностика состояния организации, основной задачей которой является своевременное распознание и обеспечение принятия управленческих решений1.
Диагностика финансового состояния организации — это комплекс методов, необходимых для выявления проблем, сла-
1 Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ (ред. от 03.07.2016 с изменениями, вступившими в силу с 15.07.2016) «О несостоятельности (банкротстве)»// www.garant.ru.
2М
бых сторон, входящих в систему управления и приводящих организацию к неблагополучному финансовому состоянию и отклонению показателей деятельности от допустимых1.
Большой вклад в оценку финансового состояния предприятия и прогнозирования его будущего внесен экономистами зарубежных стран.
Известным методом прогнозирования банкротства в качественном направлении является методика по показателю Аргента (А-счета), предполагающая ведущий к банкротству процесс. Данному процессу необходимо до своего завершения несколько лет, обычно процесс делится на три стадии, которые характеризуются недостатками, ошибками и симптомами. Существует сложность в применении данной методики, состоящая в субъективном характере экспертной оценки.
В настоящее время, чтобы оценить вероятность банкротства зарубежных компаний, широко используются интегральные модели Э. Альтмана, Ж. Конана и М. Голдера, Ж. Лего, Р. Лиса, Г. Спрингейта, Р. Тафлера, Г. Тишоу, Дж. Фул-мера и других западных экономистов2.
Э. Альтман предложил оценивать вероятность банкротства предприятия с помощью Z-моделей. Достоинством двухфакторной модели является возможность применять ее при ограниченном объеме информации об организации. Однако отрицательной стороной данной модели является то, что она не может с высокой точностью прогнозировать банкротство предприятия, так как в ней не учитывается другие, не менее важные показатели.
1 Докукина A.A., Иванова Е.А. Прогнозирование банкротства организации на основе оценки финансового состояния // Человеческий капитал и профессиональное образование. 2015. № 1.С. 35-47.
2 Пучкова Н.В. Анализ методов оценки финансового состояния организации // Символ науки. 2016.№ 3-1. С.4.
Применимость в России предложенной Альтманом пяти-факторной модели имеет также свои недостатки. Так, рентабельность каждого предприятия существенно подвергается опасности внешних изменений. В 1983 году Э. Альтман создал модифицированную модель для организаций, чьи акции не котировались на бирже. Данная модель более адаптирована к российским организациям1.
В Великобритании в 1972 году экономистом Р. Лисом была разработана модель Z-счета. При использовании модели Лиса в российских организациях не стоит забывать, что данная модель несколько завышает оценки, так как на конечный показатель влияет прибыль от продаж, не учитывая финансовую деятельность и налоговый режим2.
Британскими исследователями Р. Таффлером и Г. Ти-шоу в 1977 году была построена четырехфакторная модель. В данной модели важная роль отводится фактору, определяемому отношением прибыли от реализации к краткосрочным обязательствам. Применяется данная модель для компаний, чьи акции котируются на рынке3.
В США в 1984 году Дж. Фулмером была разработана де-вятифакторная модель, в которой многие компоненты связаны с объемом инвестиций. В данной модели учитывается размер фирмы4.
В 1979 году Ж. Конаном совместно с М. Голдером была разработана пятифакторная модель, в которой особое внимание уделяется фактору, определяемому отношением расходов по
1 Мельников Г.А. Архитектура зарубежного моделирования оценки вероятности банкротства // Молодой ученый. 2015. № 11.3. С. 55-58.
2 Пучкова Н.В. Анализ методов оценки финансового состояния организации // Символ науки. 2016. 3-1. С. 4.
3 Никитин Ю.В. Анализ адекватности отечественных и зарубежных моделей определения вероятности банкротства в отношении компаний пищевой промышленности РФ //Проблемы экономики и менеджмента. 2016. № 5. С. 7.
4 Мешков С.А., Мешкова Г.В. Оценка и диагностика финансового состояния предприятия // Экономические науки. 2016. № 3, часть 1. С. 41-43.
обслуживанию займов к выручке от реализации, влияние которого превосходит общее влияние оставшихся факторов1.
В 1987 году канадский экономист Ж. Лего разработал трехфакторную модель (СА Score), при этом он использовал метод дискриминантного анализа. Главным ее недостатком является определение платежеспособности только промышленных предприятий.
Канадский экономист Г. Спрингейт в 1978 году, основываясь на разработках Э. Альтмана и пошаговом дискрими-нантном анализе, создал четырехфакторную модель2.
В связи с существующими недостатками российские ученые стараются адаптировать зарубежные модели к своим условиям либо создают собственные методики.
Одна из первых отечественных моделей, прогнозирующих банкротство предприятия, была предложена ученым А.Ю. Беликовым, под руководством Г.В. Давыдовой, — модель ИГЭА5. Данная модель не привязывается ни к отрасли, ни к виду деятельности организации, так как отсутствует плавающая шкала. Достоинства модели: возможность применения в российских условиях, более точные расчеты, употребление коэффициента рентабельности, процентная вероятность банкротства. Недостатки модели: сложная интерпретация итогового значения, точность расчетов зависит от исходной информации, не учитываемая специфика отраслевой деятельности организации, употребление устаревших данных4.
1 Илясов Г. Оценка финансового состояния предприятия //Экономист. 2014. № 6. С. 49-54.
2 Игнатьева Е.В. Методика анализа финансового состояния предприятия // Молодой ученый. 2015. №5. С. 272-275.
3 Мешков С.А. Мешкова Г.В. Оценка и диагностика финансового состояния предприятия// Экономические науки. 2016. № 3 часть 1. С. 41-43.
4 Никитина Ю.В. Анализ адекватности отечественных и зарубежных моделей определения
вероятности банкротства в отношении компаний пищевой промышленности РФ // Проблемы экономики и менеджмента. 2016. № 5. С. 7.
В 1998 году при поддержке Сибирского университета потребительской коммерции О.П. Зайцевой была предложена шестифакторная модель, прогнозирующая вероятность наступления банкротства. В данной модели недостаточно точно определены коэффициенты, так как в России отсутствуют статистические материалы по организациям-банкротам. Этот факт препятствует корректировке методики исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений, учитывая российские экономические условия1.
Предложенная P.C. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым среднесрочная рейтинговая модель оценки финансового состояния предприятий применяется для различных отраслей и предприятий разных масштабов2. Высокая восприимчивость модели P.C. Сайфулина, Г.Г. Кадыкова к изменению доли краткосрочных обязательств разъясняется применением в модели немного завышенного весового коэффициента для показателя отношения чистого оборотного капитала к активу5.
При анализе существующих на сегодняшний момент методов определения платежеспособности компаний выявлялись их недостатки, в связи с чем возникла потребность разработать новую модель.
За основу разработки новой современной модели оценки финансового состояния организаций была выбрана пя-тифакторная модель P.C. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова, так как данная модель наиболее точно определяет состояние предприятий.
1 Тюрина В.Ю. Сравнение отечественных методик проведения финансового анализа организации // Молодой ученый. 2013. № 11. С. 477-481.
2 Федорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования. 2013. № 2. С. 85-92.
3 Игнатьева Е.В. Методика анализа финансового состояния предприятия // Молодой ученый.
2015. №5. С. 272-275.
Для установления связи между входящими в данную модель коэффициентами взяты отчетные документы 30 предприятий, имеющих различные сферы деятельности и формы собственности за 2015 год. С помощью корреляционного анализа было выявлено, что тесная связь между коэффициентами в выбранной нами модели отсутствует, поэтому был рассчитан еще ряд коэффициентов и установлена взаимосвязь между ними. В результате было выявлено, что наиболее тесная парная связь существует между коэффициентом обеспеченности собственными средствами и соотношением внеоборотных и оборотных активов (-0,9292), коэффициентом финансовой устойчивости и коэффициентом независимости (0,8867), поэтому была создана модель, представленная на рисунке 1.
Полученная модель включает только два значимых фактора из взятой за основу модели Сайфуллина — Кадыкова. Другие коэффициенты были заменены на более значимые.
Чтобы оценить эффективность полученной модели, необходимо сравнить ее с распространенными моделями, рассмотренными во второй главе. Объектом для сравнения была выбрана финансовая отчетность ПАО «МРСК Волги» за 2015 год1. Сравнительный анализ моделей приведен на рисунке 2.
В результате сравнительного анализа моделей только два из них характеризуют состояние данного предприятия как устойчивое, остальные характеризуют его как несостоятельное, так как в данных моделях учитываются важные показатели, характеризующие финансовое состояние предприятия. Данный факт подтверждается расчетом основных показателей, характеризующих финансовое состояние компании.
Часть показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия, не соответствуют нормативным зна-
1 ПАО «МРСК Волги» [офиц. сайт] // http://www.mrsk-volgi.ru
Пяти факторная модель Я =-0,458Косс- 0,543 Ксоот.в.о. -0,324Ктл+ 0,939Кфу + Кнез.
где Кос с - коэффициент обссисчс!тностн собственными средствам Ксоот.в.о, - соотношение внеоборотных и оборотных активов Ктл - коэффициент текущей ликвидности Кфу - коэффициент финансовой устойчивости К но}. - коэффициент финансовой независимости
Косс=[си6ствс][нын капитал-внеоборотные активы Уо&ирт иые _актним:_
Ксоит.в.о. =
ВНСобортП [ЫС
акт ивы/оборотные
активы
Ктл=о6срстные астивы/кратюхроч и ьге обязательства:
Кфу ■ (собственный Кнез. -
капитал + долгосрочные Собственный
обязательства) /сунна кашгал/суша
пассива: актинов
Значение итогового показателя
вероятность- банкротства предприятия высокая
- вероятность банкротст ва низкая.
Рис.1. Скорректированная модель определения финансового состояния организаций [составлено автором]
чениям. Таким образом, можно сделать вывод о том, что ПАО «МРСК Волги» характеризуется неустойчивым финансовым состоянием, которое связано со снижением собственного капитала, оборотных и внеоборотных активов и т.д.1
Исходя из полученных результатов, предприятию необходимо: сокращать продолжительность оборота оборотных средств; пролонгировать краткосрочные финансовые кредиты; предоставляемого поставщиками; дополнительная эмиссия простых акций; сдача в аренду неиспользуемых активов; использовать амортизационные отчисления.
Увеличить денежный поток предприятия за короткий период времени, чтобы погасить просроченные и срочные обязательства, можно за счет операции обратного лизинга.
1 Тюрина В.Ю., Альмухаметова Э.Р. Сравнение отечественных методик проведения финансового анализа организации // Молодой ученый. 2013. № 11. С. 477-481.
770
Модифицированная шпифакгарная модель Э. Альтмана > ♦г^о.эз ♦Оченъ высокая аеронтность банкротства -
?-■> Чстъгрехфаиорная модель Лиса > • Очень высокая вероятность банкротства _/
Г "N Четырех факторна* модель Сиримгсйта v J -1=0,6 • Компания является потенциальным банкротом _у
Четарехф алтарная модедьИГЭА (R) •11=1,45 * Вероятность банкротства минимальная (до 10%)
■ Я=0,45 Л • Куп =0; Кэ = 0,8; Кс = 0,92; Кур - 0, Кфр =0,5; Кзаг -1,34 * Степень вероятное™ банкротства не высокая.
Шестифакторная математическая модель 0.П. Зайцевой
s-s Ийтифаюорман модель F.C. Сайфуллина ж Г JT. Кадыкова • Л" -1,84 1 * Характеризует неудовлетворительное финансовое состояние предприятия, 1
Г Разработанная модель -ч »Характеризует предприятие как неустойчивое
Рис. 2. Сравнительный анализ моделей, определяющих вероятность банкротства [составлено автором]
Основные показатели обратного лизинга, а также анализ налоговой экономии при реализации оборудования предприятия лизинговому центру с рассрочкой оплаты с последующей передачей этого же оборудования этому же предприятию в лизинг на срок, равный сроку рассрочки, представлен в таблице 1.
Та б л и ц а 1
Основные показатели возвратного лизинга и анализ налоговой экономии [составлено автором]
№ Показатели Ед. изм. Значения
1 Стоимость оборудования с НДС руб. 8700000
2 Срок лизинга/кредита мес. 60
№ Показатели Ед. изм. Значения
3 Месячная норма амортизации о/ /0 1,67
4 Единоразовая комиссия о/ /0 1
5 Процент лизинга/кредита о/ /0 16
6 Первичный взнос за объект о/ /0 10
7 НДС о/ /0 18
8 Налог на прибыль % 20
9 Сумма авансового платежа с НДС руб. 870000
Реализация оборудования лизинговому центру
10 Сумма выручки от продажи оборудования и зачета авансового платежа руб. 7830000
11 НДС к уплате с суммы вырученной при продаже объекта лизинга лизинговому центру руб. 1327119
12 Величина налога на прибыль с суммы реальной выручки предприятия руб. 1566000
Банковский кредит для лизингового центра
13 Величина кредита и сумма оплаты за объект лизинга руб. 7830000
14 Начисленные проценты за исследуемый срок руб. 3589570
15 Итого: Величина кредита с процентами руб. 11419570
Лизинг
16 Сумма всех платежей по договору лизинга руб. 12381527
17 В том числе авансовый платеж лизингополучателя руб. 870000
18 НДС к зачету с сумм лизинговых платежей руб. 1888708
19 Сумма уменьшения налогооблагаемой базы по налогу на прибыль руб. 10492820
20 Экономия по налогу на прибыль руб. 2098564
21 Сумма, уменьшающая расходы предприятия по налогам руб. 2660153
22 Сумма всех затрат предприятия при схеме возвратного лизинга руб. 2587374
777
По налогу на прибыль в данном случае удастся сэкономить на 20 985 644 руб., а в сумме с начисленным НДС на всю сумму лизинговых платежей, с учетом НДС к уплате, полученным при реализации основных средств лизинговому центру, позволяет сэкономить средства организации по налогам в размере 5 314 390 руб.
В итоге расходы организации при использовании возвратного лизинга включают сумму всех лизинговых платежей за срок лизингового договора, начисленный налог на прибыль, сумму от реализации основных средств за минусом авансового платежа, величины экономии средств предприятия по налогам, с учетом НДС, полученным к уплате и к зачету, и суммы полученного предприятием кредита.
При использовании возвратного лизинга расходы предприятия составят 2 587 374 руб.
Используя обратный лизинг, предприятие может применять метод ускоренной амортизации. Тогда расходы предприятия составят 1 317 512 руб.
Также одной из мер является продажа неиспользуемых материалов и комплектующих. Совершенствование политики продаж будет способствовать росту прибыли, а также увеличит ликвидность и платежеспособность организации.
Еще в качестве меры по увеличению собственных средств является факторинг просроченной дебиторской задолженности. Сумма резервных отчислений возвращается организации после погашения задолженности дебиторами. Расчет основных показателей факторинга дебиторской задолженности представлен в таблице 2.
Таким образом, каждое предприятие в какой-либо степени испытывало проблемы, которые довольно часто могут привести к банкротству. Поэтому особая роль отводится ди-
агностике финансового состояния предприятия, так как позволяет более полно представить исследуемый объект.
Та б л и ц а 2
Основные показатели факторинга дебиторской задолженности [составлено автором]
Показатели Ед. изм. Значения
Дебиторская задолженность руб. 3004685
Оборачиваемость дебиторской задолженности 6,86
Размер резервирования % 15
Комиссионное вознаграждение банка о/ /о 0,5
Процентная ставка за факторинговый кредит % 25
Средняя дебиторская задолженность предприятия за год руб. 20612139
Размер резервных отчислений руб. 3091821
Сумма начисленных комиссионных по инкассации счетов руб. 103061
Сумма начисленных процентов за кредит руб. 365007
Сумма, перечисляемая на счет заемщика руб. 17052251
В результате исследований была составлена и предложена пятифакторная модель, в которую были включены важные показатели, характеризующие финансовое состояние предприятия. Эффективность разработанной модели была оценена на примере предприятия ПАО «МРСК Волги». Входе оценки выяснили, что данное предприятие имеет неустойчивое финансовое состояние, и был предложен ряд мер по его улучшению, таких как факторинг, обратный лизинг, эмиссия простых акций и др.
Кроме того, данную модель могут использовать банки и кредитные организации при осуществлении анали-
774
за кредитоспособности заемщика. Необходимо отметить, что данная модель не оценивает риск невозвратности заемных средств, но покажет общее финансовое состояние заемщика.
Библиографический список
1. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ (ред. от 03.07.2016 с изменениями, вступившими в силу с 15.07.2016) «О несостоятельности (банкротстве)»// www.garant.ru.
2. Докукина A.A., Иванова Е.А. Прогнозирование банкротства организации на основе оценки финансового состояния//Человеческий капитал и профессиональное образование. 2015. № 1. С. 35-47.
3. Игнатьева Е.В. Методика анализа финансового состояния предприятия // Молодой ученый. 2015. № 5. С. 272-275.
4. Илясов Г. Оценка финансового состояния предприятия //Экономист. 2014. № 6. С. 49-54.
5. Кадочникова Е.И. Моделирование влияния финансовых показателей предприятия на его кредитоспособность // Вестник экономики, права и социологии. 2016. № 1. С. 21-25.
6. Мельников Г.А. Архитектура зарубежного моделирования оценки вероятности банкротства //Молодой ученый. 2015. № 11.3. С. 55-58.
7. Мешков С.А., Мешкова Г.В. Оценка и диагностика финансового состояния предприятия // Экономические науки. 2016. № 3 часть 1. С. 41-43.
8. Никитина Ю.В. Анализ адекватности отечественных и зарубежных моделей определения вероятности банкротства в отношении компаний пищевой промышленности РФ // Проблемы экономики и менеджмента. 2016. № 5. С. 7.
9. Пучкова H.B. Анализ методов оценки финансового состояния организации//Символ науки. 2016. № 3-1. С. 4.
10. Тюрина В.Ю., Альмухаметова Э.Р. Сравнение отечественных методик проведения финансового анализа организации // Молодой ученый. 2013. № 11. С. 477-481.
11. Федорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий// Проблемы прогнозирования. 2013. № 2. С. 85-92.
12. ПАО «МРСК Волги» [офиц. сайт] // http://www.mrsk-volgi.ru
Bibliographical list
1. Federal'nyj zakon ot 26.10.2002 № 127-FZ (red. ot 03.07.2016 s izmenenijami, vstupivshimi vsilu s 15.07.2016) «О nesostoja-tel'nosti (bankrotstve)»// www.garant.ru.
2. Dokukina A.A., Ivanova E.A., Prognozirovanie bankrotstva orga-nizacii na osnove ocenki finansovogo sostojanija // Chelovecheskij kapital i professional'noe obrazovanie. — 2015. — № 1. — S. 35-47.
3. Ignat'eva, E. V. Metodika analiza finansovogo sostojanija predpri-jatija//Molodoj uchenyj. 2015. № 5. S. 272-275.
4. Iljasov G. Ocenka finansovogo sostojanija predprijatija // Jekono-mist. 2014. № 6.49-54 s.
5. Kadochnikova E.I., Modelirovanie vlijanija finansovyh pokazatelej predprijatija na ego kreditosposobnostV/Vestnik jekonomiki, prava i sociologii. 2016. № 1. S. 21-25.
6. Mel'nikov, G. A., Arhitektura zarubezhnogo modelirovanija ocenki verojatnosti bankrotstva//Molodoj uchenyj. 2015. №11.3. S. 55-58.
7. Meshkov S.A., Meshkova G.V. Ocenka idiagnostika finansovogo sostojanija predprijatija // Jekonomicheskie nauki. 2016. № 3 chast' l.S. 41-43.
8. Nikitina, ¡u.V., Analiz adekvatnosti otechestvennyh i zarubezhnyh modelej opredelenija verojatnosti bankrotstva v otnoshenii kom-
276
panij pishhevoj promyshlennosti RF // Problemy jekonomiki i menedzhmenta. 2016. № 5. S. 7.
9. Puchkova, N.V., Analiz metodov ocenki finansovogo sostojanija or-ganizacii // Simvol nauki. 2016. 3-1. S. 4.
10. Tjurina V. Ju., Al'muhametova Je. R. Sravnenie otechestvennyh metodik provedenija finansovogo analiza organizacii // Molodoj uchenyj. 2013. № 11. S. 477-481.
11. Fedorova E.A., Gilenko E.V., Dovzhenko S.E. Modeli prognoziro-vanija bankrotstva: osobennosti rossijskih predprijatij // Problemy prognozirovanija. 2013. № 2. S. 85-92.
12. PAO «MRSK Volgi» [ofic. sajt] // http://www.mrsk-volgi.ru
Контактная информация:
440026, г. Пенза, ул. Красная, д. 40.
Пензенский государственный университет
Телефон 89374455215, E-mail - Tsheykinall@ya.ru
Contact links:
440026, Penza, Krasnaya street 40.
Penza state University
Phone 89374455215, E-mail - Tsheykinall@ya.ru
