CC BY
138
ЭКОНОМИКА И ПРЕДПРИЯТИЯ
Ю.Д. Шмидт
ЭКСПРЕСС-ДИАГНОСТИКА КРИЗИСНЫХ СИТУАЦИЙ НА ПРЕДПРИЯТИИ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
В статье рассматривается практика антикризисного управления в Приморском крае, предлагается методика экспресс-диагностики кризисных ситуаций на предприятии промышленности.
В рыночных условиях хозяйствования значительное влияние на развитие и функционирование любого предприятия оказывают изменения, происходящие в макроэкономической среде. В начальные годы реформирования экономики России многие отечественные предприятия промышленности утратили платежеспособность, не смогли противостоять тенденциям тотального ухудшения общеэкономической ситуации и разрушения институциональной среды функционирования предприятия. Среди убыточных предприятий можно было наблюдать как хронически неплатежеспособных, которые по объективным причинам не могут быть рентабельными, но выполняют важную социальную функцию, так и попавших в эту группу по субъективным причинам.
Количество убыточных предприятий промышленности в Приморском крае с 2003 г. стало снижаться (табл. 1). Доля таких предприятий в промышленности снизилась с 49,4% в 2003 г. до 36,7% к концу 2005 г. При анализе количества убыточных предприятий по отдельным отраслям промышленности отмечена положительная тенденция уменьшения их числа, по крайней мере, в течение последних двух лет. В 2005 г. наибольшее число убыточных предприятий наблюдается в пищевой промышленности. В 2001 г. оно составило 62 ед., т. е. 50,8% всех предприятий данной отрасли, в 2003 г. - 64 (58,2%), в 2005 г. - 35 ед. (35,3%). Наибольший удельный вес убыточных предприятий наблюдался в цветной металлургии: в 2001 г. -76,9%, в 2003 г. - 54,5, а в 2005 г. - 62,5%. За годы экономических реформ значительно усложнилась внешняя среда функционирования предприятий цветной металлургии. Однако в целом в последние годы в Приморском крае происходит повышение эффективности деятельности предприятий основных отраслей промышленности, что благотворно влияет на развитие экономики региона.
В годы реформирования экономики России существенную роль играл институт банкротства как инструмент оздоровления экономики и ликвидации хронически убыточных предприятий. Активизация этого института является приоритетом экономической политики, но его сложно реализовать в условиях российской действительности, учитывая особенности закона о банкротстве, специфику отношений российского федерализма и недоступность кредитов и инвестиций для реструктуризации убыточных предприятий.
Анализ практики антикризисного управления на предприятиях Приморского края подтверждает выводы, сформулированные в работе [1]: зачастую процедуры банкротства использовались не в целях укрепления финансовой и налоговой дисциплины, проведения реструктуризации предприятия или передаче его активов более эффективным собственникам, а для перераспределения прав контроля над ним в пользу региональных администраций и даже для защиты менеджеров от претензий федерального бюджета и внешних кредиторов.
Табл. 1 (в конце файла)
Подавляющее число банкротств предприятий в Приморском крае (89%) заканчивается конкурсным производством и продажей активов [3].
Процедуре банкротства в крае с 1994 по 2005 г. подверглось 1191 предприятие, 944 из них прошли конкурсное производство. Было ликвидировано в 2001 г. 104 предприятия, в 2002 г. - 191, в 2003 г. - 180, в 2004 г. - 201, в 2005 г. -263 предприятия. В 2006 г. процедуре банкротства подверглись 548 предприятий края. Из них 158 относятся к промышленности, 126 - торговле и общественному питанию, 101 - строительству, 55 - жилищно-коммунальному хозяйству и 52 -к сельскому.
Для более детальной оценки современного состояния практики антикризисного управления на предприятиях края рассмотрим статистические данные арбитражного суда Приморского края по делам о несостоятельности за последние пять лет (табл. 2).
Таблица 2
Статистика арбитражных дел о банкротстве в Приморском крае за 2001-2005 гг.
Количество дел 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Поступило заявлений о признании должника банкротом 440 975 234 199 501
из них принято дел к производству 307 746 114 125 295
По результатам процедуры наблюдения отказано
в признании должника банкротом 4 4 2 2 3
Количество дел, по которым проводилась процедура не прово- не прово-
финансового оздоровления дилась дилась 1 1 2
Количество дел, по которым проводилась процедура
внешнего управления 7 5 3 2 3
Принято решений о признании должников банкротами
и об открытии конкурсного производства 146 267 45 61 165
Вынесено определений о прекращении дела
с утверждением мирового соглашения 4 3 - 1 -
По данным статистики прошлых лет, с начала введения законодательства о банкротстве в 1994 г. и вплоть до 2002 г. количество возбуждаемых в Приморском крае дел о банкротстве неуклонно увеличивалось. Так, в 2002 г. в арбитражный суд поступило 975 заявлений о признании должников банкротами и 746 дел было принято к производству, что в 2,2 и 2,4 раза соответственно превышает уровень 2001 г. Но уже в 2003 г. наблюдается резкий спад этих показателей до 234 и 114 дел соответственно. По мнению специалистов, такое сокращение количества дел о банкротстве связано с определенными затруднениями в отношении их возбуждения, содержащимися в новой редакции Закона «О несостоятельности (банкротстве)» (2002 г.) (далее - Закон), согласно которой, кредитор может попытаться востребовать свои долги через исполнительное производство, но предварительно в суде следует доказать наличие такого долга. Начало возбуждения арбитражных процедур, таким образом, затягивается, что приводит к уменьшению их общего количества.
Это явление также обусловлено приостановкой процедур банкротства по отсутствующим должникам, т.е. юридическим лицам, которые не функционируют, что доказывается отсутствием операций по банковскому счету в течение 12 мес. Новым законом предусмотрено, что процедура банкротства по отсутствующим должникам осуществляется при наличии финансирования в порядке, утвержденном правительством, а именно из свободных средств местного бюджета. Так, на 2003 г. в Приморском крае было свыше 17 тыс. отсутствующих должников, а по данным 2005 г. - около 11,5 тыс. таких предприятий и 7,5 тыс. компаний имели долги перед бюджетом. Это - брошенные предприятия или такие, которые не выжили в рыночных условиях. Руководители в этих случаях отсутствуют, но долги перед бюдже-
тами остаются, на них начисляются пени и штрафы. Себестоимость банкротства отсутствующих должников, большинство которых составляют фирмы-однодневки, высока. Арбитражный суд согласно закону не принимает заявления о признании такого отсутствующего должника банкротом, если у уполномоченного органа власти есть средства, необходимые для финансирования процедур банкротства.
Кроме вышесказанного, уменьшение числа дел о несостоятельности отчасти можно объяснить снижением случаев фиктивного банкротства и укреплением защиты прав кредиторов от недобросовестных предприятий-должников и их учредителей.
После резкого сокращения в 2003-2004 гг. число поступивших в 2005 г. в арбитражные суды заявлений о признании должников банкротами вновь увеличивается, достигнув 501 дела, что превышает показатели 2004 г. в 2,5 раза. Такое увеличение количества поступивших заявлений во многом обусловлено определением порядка и условий финансирования процедур банкротства отсутствующих должников из средств федерального бюджета в соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации № 573 от 21 октября 2004 г.
По данным статистики, случаи отказа в признании должника банкротом по результатам процедуры наблюдения, которое обусловлено восстановлением платежеспособности предприятия-должника до введения судебных процедур, остаются редкими. Например, в 2001 г. арбитражным судом Приморского края отказано в признании предприятия банкротом по четырем делам, в 2003 г. - по двум, а в 2005 г. - по трем.
Рассмотрим практику арбитражных антикризисных процедур, направленных на восстановление платежеспособности должников, а именно финансового оздоровления и внешнего управления. В 2003 и в 2004 г. процедура финансового оздоровления вводилась только в отношении одного должника в Приморском крае, а в 2005 г. - двух, причем по ее результатам ни в одном из случаев не была погашена задолженность и в связи с этим прекращено производство по делу. Наибольшее количество случаев введения внешнего управления отмечено в 2001 г. - семь дел, тогда как в 2005 г. оно сократилось до трех. При этом проведение указанной процедуры также не завершилось погашением задолженности и удовлетворением требований кредиторов. Таким образом, за период 2001-2005 гг. не удалось оздоровить ни одно предприятие. На основании вышесказанного можно сделать вывод о неэффективности антикризисных процедур в Приморском крае.
Несмотря на неоднозначную динамику принятых к производству дел о банкротстве, процент принятых решений о признании должников банкротами и открытии конкурсного производства в последующие пять лет неуклонно растет. Так, в 2001 г. арбитражными судами инициировано открытие конкурсного производства по 146 делам, что составило 26,3% общего числа возбужденных дел, тогда как в 2005 г. - по 165 (56,1%).
К сожалению, в Приморском крае практически не работает такая арбитражная процедура, как заключение мирового соглашения. В 2001 г. таких соглашений было только четыре, в 2003 г. - три, а в 2005 г. не было заключено ни одного мирового соглашения между предприятием-банкротом и кредиторами. Это тем более странно, что конкурсное производство, так активно применяющееся в крае, не может в полном объеме удовлетворить требования кредиторов и погасить долги предприятия перед бюджетом.
Таким образом, в настоящее время подавляющее число банкротств, числящихся в Приморском крае, заканчивается конкурсным производством и продажей активов. В лучшем случае происходит переход предприятия к новому собственнику, в худшем - компания просто прекращает свое существование.
По нашему мнению, в современных экономических условиях в регионах необходимо формирование эффективной системы антикризисного управления, направ-
ленной на оздоровление и предотвращение банкротства предприятий. Важное значение при этом имеет развитие ее теоретико-методологических основ, совершенствование нормативно-правовой базы, а также повышение качества профессионального образования арбитражных управляющих и специалистов в сфере антикризисного управления.
Практика и теория банкротства предприятий в странах с рыночной экономикой имеют длительную историю развития. Поэтому накоплен большой опыт как в области законодательства по антикризисному регулированию, так и в практике оценки и прогнозирования вероятности банкротства предприятий, и этот опыт необходимо анализировать и по возможности использовать.
В настоящее время в российской практике неплатежеспособность предприятия определяется Методическими положениями по оценке финансового состояния предприятий и неудовлетворительной структуры баланса (далее - Методические положения), утвержденными Распоряжением ФУДН № 31-р от 12 августа 1994 г.
Согласно Методическим положениям, оценка неплатежеспособности предприятия проводится на основе двух показателей:
- коэффициента текущей ликвидности Ктл, (норматив равен 2);
- коэффициента обеспеченности собственными средствами (Косс), норматив которого равен 0,1.
К достоинствам и недостаткам Методических положений, а также вопросам их совершенствования неоднократно обращались российские ученые и практики, в частности А. Шеремет, Р. Сайфулин, В. Ковалев, М. Крейнина, Е. Мизиковскнй, А. Градов, Б. Кузин, В. Панагушин, И. Кузьмин и А. Сазонов и др. Выявленные в этих работах недостатки касаются, прежде всего, критериальных значений коэффициентов, состава активов и пассивов при их расчете. Необходимо отметить, что норматив Ктл = 2, с одной стороны, означает юридически равноправное участие в процессе финансово-хозяйственной деятельности предприятий вне зависимости от их отраслевой принадлежности, с другой - является достаточно жестким и практически не выполнимым для большинства российских предприятий, в том числе и промышленных.
Отмечая жесткость норматива, В. Панагушин сравнивает его с рыболовной сеткой: «Мы искусственно сделали мелкую сеточку, кинули ее в море, вытащили оттуда все, что шевелится, а сейчас пытаемся с этими предприятиями что-то решить. Но эти тысячи крупных и мелких предприятий попали в эту сетку, потому что она была слишком мелкой» [4].
В российской экономической литературе по-разному рассматривают нормативные значения коэффициента текущей ликвидности. Среди ученых и аналити-ков-экономистов нет единого мнения о величине норматива Ктл. Одни (их большинство) считают, что его норматив должен быть не менее 2, другие - что больше 1, третьи (в частности Л. Донцова и др.), что его необходимое значение должно быть не менее 1, а оптимальное - не менее 2 [5]. Существует также мнение, согласно которому должен быть установлен «нормальный» коэффициент текущей ликвидности для каждого конкретного предприятия. С ним можно сравнить фактический коэффициент текущей ликвидности, позволяющий сделать объективный вывод о платежеспособности предприятия.
В последнее время в российской экономической литературе находят широкое применение зарубежные экономико-математические модели прогнозирования банкротства. Однако, на наш взгляд, прямой и полный перенос зарубежных моделей прогнозирования в практику деятельности российских предприятий в на-
стоящее время представляется невозможным. Это объясняется, прежде всего, повышенной экономической и социально-политической нестабильностью в России.
В западной практике для прогнозирования вероятности банкротства предприятий широко используется многофакторная модель Э. Альтмана -пятифакторный индекс кредитоспособности. При построении модели Э. Альтман исследовал 22 аналитических коэффициента, характеризующих финансовое состояние 33-х обанкротившихся американских промышленных фирм в период между 1946 и 1965 г. и сравнил их с такими же показателями 33-х успешно работающих предприятий тех же отраслей и аналогичных масштабов. Из этих показателей Э. Альтман отобрал пять наиболее значимых для прогнозирования вероятности банкротства и построил пятифакторную модель, которая имеет следующий вид [6]:
2 = 1,2 X1 +1,4 X 2 + 3,3 Х3 + 0,6Х 4 + 1,0Х 5,
где 2 - дискриминантная функция, числовые значения которой диагностируют наличие кризисной ситуации; X] - отношение рабочего капитала к сумме всех активов предприятия (показатель отражает степень ликвидности активов); Х2 - уровень рентабельности активов или всего используемого капитала, представляющий собой отношение чистой прибыли к средней сумме используемых активов или всего капитала (показатель отражает уровень генерирования прибыли предприятия); Х3 - уровень доходности активов (или всего используемого капитала). Этот показатель представляет собой отношение чистого дохода (валового дохода за минусом налоговых платежей, входящих в цену продукции) к средней сумме используемых активов или всего капитала; Х4 - коэффициент отношения собственного капитала к объему заемных средств. В зарубежной практике собственный капитал оценивается обычно не по балансовой, а по рыночной стоимости (рыночной стоимости акций предприятия); Х5 - отношение выручки от реализации продукции к средней стоимости активов или всего используемого капитала.
В зависимости от значения 2 прогнозируется вероятность банкротства: 2<1,8 - очень высокая; 1,81<2<2,7 - высокая; 2,8<2<2,9 - невысокая; 2>2,9 -очень малая.
Несмотря на относительную простоту использования этой модели для оценки угрозы банкротства, следует обратить внимание на то, что ее применение в изложенном виде не позволяет получить объективных результатов в современных российских условиях [7]. Эта модель строилась по данным 1946-1965 гг., учитывающим особенности внешней и внутренней среды и оценки активов американских промышленных предприятий.
Внешняя и внутренняя среда функционирования российских предприятий динамично изменяется. В связи с этим для достижения более высокой точности результатов прогнозирования банкротства необходимо постоянно корректировать набор факторов и значения коэффициентов их весового влияния, анализировать получаемые результаты в соответствии с реально складывающимися экономическими условиями текущего периода. С этой целью необходим постоянный мониторинг финансового состояния предприятий как обанкротившихся, неплатежеспособных, так 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.
Практика показывает, что 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.
Для оценки возможности наступления кризисных ситуаций на предприятиях промышленности предлагается модификация функции Альтмана в виде линейной дискриминантной функции четырех переменных (2т):
2 = а0 + а, X, + а2 Х2 + а3 Х3 + а.Х.,
т 0 11 2 2 33 4 4’
где Х1, Х2, Х3, Х4 - финансовые показатели, которые вычисляются по следующим формулам:
Оборотные активы
Сумма всех активов Прибыль до налогообложения
Сумма всех активов
Х = Сумма долго- и краткосрочных пассивов - доходы будущих периодов - фонды потребления Капитал и резервы + доходы будущих периодов + фонды потребления Собственныйкапитал
Сумма всехобязательствпредприятия
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 предлагаемой модели количество переменных сокращается до четырех. Следует отметить, что изменение числа переменных дискриминантной функции (2т) влияет на результаты дискриминантного анализа. Чтобы судить о целесообразности включения (удаления) дискриминантной переменной обычно используют специальные статистические критерии, позволяющие оценить значимость ухудшения или улучшения разбиения на группы после включения (удаления) каждой из отобранных переменных. 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.
Вычисление коэффициентов модифицированной функции Альтмана было проведено в несколько этапов.
На первом этапе определялись элементы матрицы Т, которые являются суммами произведений отклонений значений показателей от общего среднего и вычисляются по формуле:
ё пк _ _
<Ч =££(-Ч, -Х<)(Х1т -ХА
к=1 т=1
где ё - число групп; пк - число наблюдений в к-й группе; Х1 - среднее значение переменной х по всем группам (общее среднее).
На втором этапе были найдены элементы матрицы W, которая характеризует степень разброса внутри групп и отличается от Т тем, что при вычислении ее элементов используются средние значения для отдельных групп по формуле:
ё пк _ _
"■»=ХХ< Х>,т - Хк )(Х>т - Х1, ),
к=1 т=1
где X^ - среднее значение переменной х, в к-й группе.
На третьем этапе вычислялись элементы матрицы В, которые представляют собой межгрупповую сумму квадратов отклонений и попарных произведений В = Т — W,
т.е. Ъц = — wij. При нахождении коэффициентов дискриминантной функции а,
рассматривается оптимизационная задача: минимизация внутригрупповой вариации и максимизация межгрупповой вариации. При этом возникает обобщенная задача на собственные значения и векторы.
На четвертом этапе с помощью программы МаАаЬ была решена обобщенная задача на собственные значения:
(В - 1ЩУ = 0, или ВУ = ШГ, где X - собственное число; У - собственный вектор с элементами V,.
Коэффициенты дискриминантной функции вычисляются по формулам [8]:
_____ р ___________________
ак = vAn - ё, а0к = -Е акХ,.
,=1
где п - общее число наблюдений по всем классам.
В результате вычислений была получена модифицированная функция Альтмана: 2т = -2,6473 + 6,2054Х1 +12,1853X2 + 0,0089X3 + 0,2538X4. (1)
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 сформирована экспериментальная выборка из промышленных предприятий Приморского края. Результаты показали, что если значение построенной функции меньше 0,64, то предприятию угрожает реальная угроза банкротства. 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.
Следует отметить, что коэффициенты дискриминантной функции (1) вычислялись на основе статистических данных по предприятиям промышленности Приморского края. Однако предлагаемая методика построения такой модели и экспресс-диагностики кризисных ситуаций на предприятии применима в любом регионе России.
Одним из инструментов определения наличия на предприятии кризисной ситуации может быть экспресс-диагностика - обобщенная оценка результатов хозяйственной деятельности и финансового состояния предприятия. Ее смысл в отборе небольшого количества самых существенных и несложных в исчислении показателей, их анализе в соответствии с нормативными значениями и в динамике.
Предлагаемая методика экспресс-диагностики кризисных ситуаций на промышленном предприятии на основе модифицированной функции Альтмана состоит из двух этапов.
На первом этапе рассчитывается значение модифицированной функции Альтмана, вычисляются значения показателя текущей ликвидности и показателя обеспеченности собственными средствами. Анализируя полученные значения модифицированной функции Альтмана, показателя текущей ликвидности и показателя обеспеченности собственными средствами, можно выявить две ситуации:
1) модифицированная функция Альтмана и Методические положения согласованно диагностируют наличие (если хотя бы один из показателей меньше нормативного) или отсутствие кризисной ситуации на предприятии;
2) модифицированная функция Альтмана и Методические положения не диагностируют согласованно наличия или отсутствия кризисной ситуации на предприятии.
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.
В случае получения разнонаправленных значений модифицированной функции Альтмана и показателей текущей ликвидности и обеспеченности собственными средствами необходимо перейти ко второму этапу - проведению дополнительного исследования, состоящего из расчета дополнительных показателей: индекса изменения выручки, показателя соотношения дебиторской задолженности и выручки. Выбор этих показателей определяется тем, что если значения модифицированной функции Альтмана, показателей текущей ликвидности и обеспеченности собственными средствами не диагностируют согласованно отсутствия или наличия кризисной ситуации на предприятии, то необходимо проанализировать достаточность поступлений финансовых средств на предприятие для его стабильной работы. Причем предлагается в первую очередь анализировать объемы поступления финансовых ресурсов на предприятие из основных возможных источников, а не эффективность их использования, так как в условиях кризисной ситуации существенно изменяется управление финансовыми потоками на предприятии и возможность восстановления платежеспособности предприятия во многом определяется объемами поступающих финансовых средств.
Расчетная формула для индекса изменения выручки имеет вид: к = Сумма выручки за текущий период
изм ^ Л
Сумма выручки за прошлый пер-иод Негативный тренд выручки является индикатором скорой потери прибыли и ликвидности предприятия. Нормативным значением данного показателя является величина больше единицы.
Предлагается использовать также показатель соотношения дебиторской задолженности и выручки:
д Дебиторская задолженность за три месяца о Выручка затри месяца
Отношение значения данного показателя к значению предыдущих периодов должно быть меньше единицы, если существует положительная динамика в уменьшении доли дебиторской задолженности.
Для точного определения, к какой группе относится исследуемое предприятие, вычисляем функцию вида:
1п1 = 6,279x1 - 0,578х2 - 1,625х3 + 0,972х4 - 0,036х5 - 4,991,
где х1 - значение модифицированной функции Альтмана, х2 - значение показателя текущей ликвидности, х3 - значение показателя обеспеченности собственными средствами, х4 - значение индекса изменения выручки, х5 - значение показателя
оборачиваемости дебиторской задолженности.
Данная функция является логарифмом отношения правдоподобия, вычисленным на основе выборки по формуле:
1пЬ = -2(а1 -а2)ТМч[2х -(а1 + а2)] = (а1 -а2)тМчх --2(а1 -а2)тМ-1(а1 +a2),
где а1, а2 - векторы средних значений модифицированной функции Альтмана, показателя текущей ликвидности, показателя обеспеченности собственными средствами, индекса изменения выручки, показателя соотношения дебиторской задолженности и выручки
для предприятий обучающей выборки, находящихся в устойчивом и кризисном положении соответственно, х - значения соответствующих показателей исследуемого предприятия, М - общая ковариационная матрица, М -1 - обратная матрица.
Если значение логарифма отношения правдоподобия положительно, то предприятие относится к классу находящихся в устойчивом положении, в противоположном случае предприятие относится к находящимся в кризисном состоянии.
Методика экспресс-диагностики, апробированная на предприятиях Приморского края, дала хорошие результаты. Для демонстрации этих результатов предлагаются два характерных примера. Один из них - ОАО «Приморский сахар» в рассматриваемые два периода находилось в кризисной ситуации, результатом которой было конкурсное производство 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).
Таблица 3
Значения модифицированной функции Альтмана для ЗАО «УМЖК «Приморская соя» и ОАО «Приморский сахар»
Показатель ЗАО «УМЖК «Приморская соя» ОАО «Приморский сахар»
период I период II период I период II
Х1 0,80 0,84 0,30 0,29
Х2 -0,02 0,01 -0,02 -0,02
Х3 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
Значения показателей текущей ликвидности и обеспеченности собственными средствами ЗАО «УМЖК «Приморская соя» (табл. 4) в 1-м и во 11-м периодах указывают на потерю платежеспособности, поэтому были рассчитаны дополнительные показатели: индекс изменения выручки, показатель соотношения дебиторской задолженности и выручки и логарифм отношения правдоподобия.
Таблица 4
Значения некоторых показателей по данным ЗАО «УМЖК «Приморская соя» и ОАО «Приморский сахар»
Показатель ЗАО «УМЖК «Приморская соя» ОАО «Приморский сахар»
период I период II период I период II
Показатель текущей ликвидности Показатель обеспеченности собствен- 1,97 2,07 2,28 2,13
ными средствами 0,12 0,09 -2,80 -3,06
Индекс изменения выручки Показатель соотношения дебиторской 0,45 2,13 0,37 1,27
задолженности и выручки 1,98 0,86 4,35 3,32
Логарифм отношения правдоподобия 8,11 13,04 -8,59 -7,84
Значения логарифма отношения правдоподобия свидетельствуют об устойчивом состоянии предприятия. Для ОАО «Приморский сахар» значения модифицированной функции Альтмана и показателей текущей ликвидности и обеспеченности собственными средствами свидетельствуют о кризисной ситуации на предприятии. Поэтому расчета дополнительных показателей не требуется, но и их значения в общем подтверждают результаты предыдущих этапов вычислений.
Полученные результаты свидетельствуют о возможности применения модифицированной функции Альтмана на предприятиях промышленности для экспресс-диагностики кризисных ситуаций. Основные преимущества предлагаемой методики экспресс-диагностики кризисных ситуаций состоят в том, что ее применение не является трудоемким, не требует большого объема исходной информации для расчетов, позволяет по полученным результатам определить наступление кризисной ситуации на ранней стадии.
Литература
1. Журавская Е., Соник К. Экономика и политика российских банкротств//Вопросы экономики. 2004. № 4.
2. Промышленность Приморского края. Стат. сб. Владивосток: Примкрайстат, 2006.
3. Хабалов Д. Банкротства ведут к «конкурсу» //Конкурент. 2003. № 50.
4. Панагушин В.П., Лапенков В.И., Лютер Е.В. Диагностика банкротства: возможна ли оценка по двум показателям // Финансы. 1995. № 7.
5. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Составление и анализ годовой бухгалтерской отчетности. М.: ИКЦ «ДИС», 1997.
6. Altman E. I. Corporate financial distress. New York: John Wiley, 1983.
7. Ле Хоа Суан. Оценка и прогнозирование банкротства предприятия. Дисс. на соиск. учен. степени канд. экон. наук. Москва, 1999.
8. Ким Дж. О. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1989.
Таблица 1
Количество убыточных предприятий Приморского края по отраслям промышленности в 2001-2005 гг.
Отрасль 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
ед. % ед. % ед. % ед. % ед. %
Промышленность, всего в том числе: 248 44,3 257 48,0 235 49,4 164 40,7 148 36,7
Электроэнергетика 21 47,7 19 46,3 29 64,4 18 42,9 16 38,1
Топливная 4 30,8 7 58,3 10 83,3 5 50,0 5 50,0
Цветная металлургия 10 76,9 11 78,6 6 54,5 6 75,0 5 62,5
Химия и нефтехимия 3 27,3 6 54,5 5 62,5 6 54,5 6 54,5
Машиностроение и металлообработка 46 35,4 39 32,5 38 37,3 26 28,0 23 24,7
Лесная и деревообрабатывающая 40 46,5 41 51,9 35 46,7 27 48,2 25 44,6
Строительных материалов 16 61,5 11 50,0 4 23,5 5 31,2 4 24,9
Легкая 23 46,9 23 46,9 25 54,3 9 32,1 8 28,5
Пищевая 62 50,8 70 58,3 64 58,2 44 44,4 35 35,3
в том числе рыбная 33 61,1 38 73,1 39 75 26 59,1 20 45,4
Источник: [2].
