CC BY
74
диагностика банкротства
для предприятий жкх
диагностика результатов производственно-
хозяйственной деятельности предприятий сферы
жилищно-коммунальных услуг
__Аннотация
В связи с нестабильностью сферы жилищно-коммунальных услуг проблема создания эффективной системы поиска причин банкротства приобретает все большую актуальность. В статье приводятся результаты прикладного использования эконометрической модели дискриминантного анализа для ранней диагностики проблемы банкротства предприятий сферы ЖКХ.
_Ключевые слова: жилищно-коммунальное хозяйство, кризис, диа-
_гностика банкротства
Романова Анна Ильинична
д-р экон. наук, профессор кафедры экономики и управления в городском хозяйстве, Казанский государственный архитектурно-строительный университет [email protected]
На основе анализа экономического механизма возникновения кризисного состояния предприятий жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ) и экономических аспектов их неплатежеспособности, можно заключить, что они существенно отличаются от механизма возникновения кризиса основной массы коммерческих предприятий. Возникновению кризиса в сфере отечественного ЖКХ способствовал процесс либерализации цен на все на услуги в этой сфере при их сохраняющемся государственном регулировании (сдерживании). Это привело к тому, что темпы роста тарифов на жилищные и коммунальные услуги в значительной степени отставали от роста иных цен. Позднее государство, меняя принципы финансирования, сокращая долю бюджетов разных уровней в расходах на содержание жилищно-коммунального комплекса и перекладывая их на население, способствовало быстрому повышению цен и тарифов при одновременном значительном снижении, по сравнению с другими предприятиями, заработной платы работников ЖКХ. Это привело к ухудшению кадрового потенциала и быстрой деградации материально-технической базы в этой сфере.
российское предпринимательство, 2011, № 12 (1)
Поэтому основной причиной кризиса ЖКХ является внешний фактор, а именно - за период реализации реформы ЖКХ происходит опережение роста цен и тарифов на первичном рынке услуг (электроэнергия, централизованное тепло - водоснабжение, ГСМ, топливо и др.), по сравнению с ростом тарифов на коммунальные услуги, оказываемые предприятиями ЖКХ.
Необходимо отметить также тенденцию вывода активов организаций непосредственно перед введением в отношении них процедур банкротства, что значительно сокращает конкурсную массу, ущемляет интересы кредиторов, а также собственника организаций. В отдельных случаях имущество организаций из-за невозможности оформить права на объекты недвижимости и земельные участки продается на слом.
Симптомы предкризисного состояния организаций ЖКХ
В таких условиях значительно усложняется процесс диагностики финансово-хозяйственной деятельности предприятий сферы жилищно-коммунальных услуг. Обобщение имеющихся исследований по теме диагностики банкротства в сфере коммунальных услуг в числе симптомов предкатастрофичес-кого состояния организаций ЖКХ позволяет выделить следующие:
1) на протяжении длительного времени происходит вложение в производство финансовых средств, от которого нет отдачи (неверно определен объект инвестиций, которые отягчают финансовое положение организации);
2) наличие нескольких вариантов устойчивого состояния организации, в которые она может быть переведена небольшими усилиями (например, пассивный сбыт, сдача в аренду площадей, сокращенный вариант производства, сокращение персонала, переход под управление другой организации);
3) необратимость отклонений в деятельности организации и возможных перемен (утрата способности к восполнению потерь, возвращению кредитов, поставкам продукции по авансовым платежам, перемены в структуре и системе организации);
4) неуклонное нарастание задолженности по налогам и платежам в темпе не менее 10% в квартал
возникновению
отечественного
ЖКХ способствовал
процесс
либерализации цен
на все на услуги
при их
сохраняющемся
государственном
регулировании
(сдерживании)
жилищно-коммунальное
йж
.TTzz- £
UJLXZJ
только полное
всестороннее
обследование
деятельности
организации
_позволит выявить
скрытые процессы,
_которые
в дальнейшем могут привести к кризису _(банкротству)
с учетом инфляции. Рост задолженности по зарплате в темпе не менее 10% в месяц. Нарастание задолженности перед организациями деловой среды (поставщиками ресурсов и получателями продукции, работ и услуг);
5) неспособность организации остановить массовые увольнения кадров базовых профессий при низкой зарплате. Групповые увольнения руководителей среднего звена.
Эти и другие симптомы могут сигнализировать о приближении организации к кризисной ситуации и требуют от менеджмента срочной разработки и осуществления предупредительных мероприятий.
Модель прогнозирования банкротства
Однако в качестве оценки кризисного положения предприятия (мы понимаем под этим ситуацию неплатежеспособности) целесообразно исполь-овать как количественные, так и качественные атели. Существует множество (в основном, западных) моделей прогнозирования кризисной ситуации на предприятиях, но они не могут использоваться в качестве универсальных: модель Альтмана, Бивера, Таффлера и Тишоу, credit-men. днозначный вывод по подобным моделям делать льзя: получается явный перекос в сторону гипертрофии неплатежеспособности: три четверти от общего числа предприятий оказываются несосто-_ ятельными. Никак не учитывают имеющиеся модели и особенностей сферы жилищно-коммуналь-
_ ных услуг. Полагаем, что при выявлении кризисной
ситуации организации необходимо анализировать не только показатели ликвидности и финансовой устойчивости, но и уделять особое внимание таким показателям, как фондоотдача, показатель рентабельности, коэффициент капитализации, оборачиваемость активов. Только полное всестороннее обследование деятельности организации позволит выявить скрытые процессы, которые в дальнейшем могут привести к кризису (банкротству). В силу перечисленных причин возникает необходимость в построении новой количественной модели прогнозирования банкротства с учетом современных реалий.
При построении модели мы частично воспользуемся методикой Э.Альтмана, для чего условимся
российское предпри
1редпринимательство, 2011, № 12 (1)
в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на условно благополучные и условно неблагополучные с финансовой точки зрения. В процессе построения нами многофакторного регрессионного уравнения было обследовано 118 предприятий сферы жилищно-коммунальных услуг в динамике за пять лет.
!Р8-критерий
Для формализации проблемы классификации удобно интерпретировать многомерное наблюдение. Совокупность объектов, относящихся к одному классу (группе), образует «облако» в этом же пространстве [2, 3, 4, 5]. Для нахождения неизвестных коэффициентов регрессионного уравнения воспользуемся линейным дискриминантным анализом, то есть наша цель состоит в построении линейной дискриминантной функции (ЛДФ). Первоначально при анализе мы рассматривали 14 наиболее информативных коэффициентов, характеризующих финансово-хозяйственную деятельность предприятия:
1) коэффициент обеспеченности собственными средствами;
2) коэффициент текущей платежеспособности;
3) коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом;
4) коэффициент автономии;
5 коэффициент финансовой устойчивости;
6) общая рентабельность активов;
7) отношение выручки к итогу актива;
8) чистая рентабельность актива;
9) отношение прибыли от реализации к краткосрочным обязательствам;
10) степень общей платежеспособности;
11) финансовый леверидж;
12) рентабельность продаж;
13) коэффициент обеспеченности оборотными средствами;
14) отношение оборотных активов к сумме обязательств.
Приведенные показатели были использованы нами по среднему значению для 118 предприятий за последние 5 лет. Далее мы разделили хозяйствующие субъекты на условно благополучные и условно неблагополучные с финансовой точки зрения,
...в качестве оценки кризисного положения предприятия (мы понимаем под этим ситуацию неплатежеспособности) целесообразно использовать как количественные, так и качественные показатели
после выявления
Ш-значения каждого предприятия можно
_определить условно
более благополучные предприятия и менее _благополучные
"Т// Vl/*
UJLXZJ
то есть определили два класса предприятий: условно благополучные и условно неблагополучные. Для этого воспользовались шестью коэффициентами из 14 указанных, согласно значениям которых определили суммарное количество баллов по каждому предприятию. После детально проведенного анализа было решено отобрать в качестве переменных уравнения следующие коэффициенты: коэффициент текущей платежеспособности (х1), коэффициент автономии (х2), коэффициент фондоотдачи (х3), отношение прибыли от реализации к выручке от реализации (х4). С использованием программного продукта SPSS были определены коэффициенты, характеризующие наклон гиперплоскости:
IPS= 2,326 х1 + 2,202 х2 + 0,069 х3 + 0,103 х4 - 1,381
Подставив в данное уравнение соответствующие значения переменных каждого предприятия, полу-м искомую информацию для ранжирования организаций по их финансовой устойчивости: так называемый IPS-критерий (IPS - identification of plant situation).
орная модель прогнозирования тности банкротства
к, нами была получена дискриминантная функ-оторая учитывает специфику сферы жилищно-коммунальных услуг. В дальнейшем эту функцию желательно время от времени тестировать на новых выборках с целью уточнения ее дискриминантной силы. После выявления IPS-значения каждого предприятия можно определить условно более благополучные предприятия и менее благополучные. Выполнив подобные расчеты для массы предприятий сферы жилищно-коммунальных услуг, можно в перспективе получить факторную модель прогнозирования вероятности банкротства в коммунальном комплексе с граничными критериями для ранжирования предприятий по их финансовому состоянию на конкретный период времени. Данный подход не заменяет собой подробного анализа производственно-хозяйственной деятельности коммунального предприятия, но позволяет аналитику и руководителю проводить сравнительную оценку результатов экономической деятельности
и
_россиис
кое предпринимательство, 2011, № 12 (1)
своего предприятия с конкурентами, и имеет перспективы развития, так как может быть качественно преобразован изменением входящих показателей.
Литература
1. Романова А.И. Мухаррамова Э.Р., Ахметов Ш.Р. Выявление кризисной ситуации на предприятиях рынка строительных услуг // Вестник ИНЖэКОНа.
- 2010. - №6. - С. 58-63.
2. Романова А.И., Юнусов И.И. Методический прием экспресс-анализа финансового состояния строительных предприятий // Известия вузов. Строительство. - Новосибирская ГАСА. - 2003. -№12.
3. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. - М.: Финансы и статистика, 1986.
4. Ким Дж.-О., Мьюглер Г.У., Клекка У.Р. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1989.
5. Федорова С.Ф. Совершенствование системы оплаты жилищно-коммунальных услуг в регионе // Российское предпринимательство. - 2009. - №11 (2).
- С.130-134.
Anna I. Romanova
Dr. of Econ. Sci., Professor, Department of Economics and Urban Management, Kazan State University of Architecture and Engineering
Analyzing Economic Output of Companies in Housing and Communal Services
Abstract
Insecurity of the whole sphere of housing and communal services makes the problem of effective systematic research into causes of bankruptcy ever more urgent. The paper presents the results of the applied version of the econometric model of discriminant analysis for the diagnostics of bankruptcy causes for companies in the housing and communal services sector.
Keywords: housing and communal services, crisis, bankruptcy diagnostics
