11чае в качестве исходных данных задается для проверяемой партии количество элементов для каждого сорта или для каждой оценки.
Список использованной литературы
1. Соболь И. М. Метод Монте-Карло. — М.: Наука, 1968. — 64 с. — (Популярные лекции по математике). — 79 000 экз.
2. Харьков В.П., Имитационное моделирование выборочного контроля методом статистических испытаний (метод Монте-Карло), Вестник Национального института бизнеса Выпуск 34, 2018г. М.: Изд-во МосГУ, 2018.
Чекуров С.Ю.1 - Национальный институт бизнеса Капцова О.А.2- Национальный институт бизнеса
К ВОПРОСУ О МЕТОДИКАХ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИХ СТРУКТУР
Аннотация: Статья посвящена проблеме формирования оптимального подхода к использованию моделей оценки вероятности несостоятельности (банкротства) предпринимательских структур.
Ключевые слова: банкротство, несостоятельность, анализ, оценка, ликвидность, платежеспособность, финансовая устойчивость, коэффициенты, должник, кредитор, предпринимательство, предпринимательские структуры.
В настоящее время основным нормативным документом, регламентирующим процедуру банкротства, является Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 г. № 127-ФЗ. Признаком банкротства юридического лица по данному закону считается «неспособность юридического лица удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей, если соответствующие обязательства и (или) обязанности не исполнены им в течение трех месяцев с момента наступления даты их исполнения» [1].
Оценка вероятности наступления банкротства является одним из важнейших направлений анализа финансового состояния предприятия [2-11]. В современных условиях хозяйствования для любого предприятия важно оценивать свою платежеспособность и определять степень угрозы банкротства или риска потери имеющейся финансовой устойчивости [12-15]. В нормативно-правовых документах по развитию бухгалтерского учета и отчетности в РФ отмечается, что для выявления признаков банкротства хозяйствующих субъектов предназначена индивидуальная бухгалтерская отчетность [16-19].
1 Чекуров Сергей Юрьевич - магистрант, направление «Экономика» АНО ВО «Национальный институт бизнеса».
2 Капцова Ольга Александровна - преподаватель кафедры гражданско-правовых дисциплин АНО ВО «Национальный институт бизнеса».
Действующие нормативные документы, а также зарубежная и отечественная экономическая литература содержат различные методы и подходы к выявлению признаков возможного банкротства. В связи с этим в данной статье представляется необходимым последовательно рассмотреть достоинства и недостатки российских и зарубежных моделей оценки несостоятельности.
Основные отечественные методики анализа банкротства
Для оценки вероятности банкротства в зарубежной и отечественной практике используют методы, использующие различные сочетания ряда коэффициентов. Эти методы, как правило, основаны на применении детерминированного факторного анализа [20-26]. Далее рассмотрим отечественные методики
Российские исследователи Р.С. Сайфулин и Г.Г Кадыков предлагают использовать для оценки несостоятельности (банкротства) предприятия рейтинговое число.
R = 2Ко + 0,1 Ктл + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр, где
Ко - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами;
Ктл - коэффициент текущей ликвидности;
Ки - коэффициент оборачиваемости активов;
Км - коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);
Кпр - рентабельность собственного капитала.
При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно 1, и состояние предприятия можно считать удовлетворительным. Финансовое состояние предприятия с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное [27, 28].
В шестифакторной модели О.П. Зайцева использует следующие коэффициенты:
• Куп - коэффициент убыточности предприятия, характеризующейся отношением чистого убытка к собственному капиталу;
• Кз - соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;
• Кс - показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов (этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности);
• Кур - убыточность реализации продукции, характеризующаяся отношением чистого убытка к объему реализации этой продукции;
• Кфр - соотношение заемного и собственного капитала;
• Кзаг - коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.
Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:
Ккомпл. = 0,25 Куп + 0,1 Кз + 0,2 Кс + 0,25 Кур + 0,1 Кфр + 0,1 Кзаг
Весовые значения частных показателей для коммерческих предприятий были определены экспертным путем, а фактически комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить нормативным, рассчитанным на основе реко-
мендуемых минимальных значений частных показателей: Куп = 0; Кз = 1; Кс = 7; Кур = 0; Кфр = 0,7; Кзаг = значение в предыдущем периоде [28, 29].
Также отечественные экономисты А.И. Ковалев, В.П. Привалов предлагают следующий перечень неформализованных критериев для прогнозирования банкротства предприятия:
• неудовлетворительная структура имущества, в первую очередь активов;
• замедление оборачиваемости средств предприятия;
• сокращение периода погашения кредиторской задолженности при замедлении оборачиваемости текущих активов;
• тенденция к вытеснению в составе обязательств дешевых заемных средств дорогостоящими и их неэффективное размещение в активе;
• наличие просроченной кредиторской задолженности и увеличение ее удельного веса в составе обязательств предприятия;
• значительные суммы дебиторской задолженности, относимые на убытки;
• тенденция опережающего роста наиболее срочных обязательств в сравнении с изменением высоколиквидных активов;
• устойчивое падение значений коэффициентов ликвидности;
• нерациональная структура привлечения и размещения средств, формирование долгосрочных активов за счет краткосрочных источников средств;
• убытки, отражаемые в бухгалтерском балансе;
• состояние бухгалтерского учета на предприятии.
Решение проблемы методического обеспечения прогнозирования банкротства предлагает А.О. Недосекин. Его подход гораздо более трудоемок по сравнению с прочими методами прогнозирования банкротства предприятий, т.к. учитывает очень много показателей:
• отраслевую дифференциацию;
• включает в себя комплексный анализ сразу нескольких независимых показателей финансового состояния предприятия;
• сглаживает временной, а следовательно, и инфляционный фактор при оценке параметров, по которым проводится исследование;
• исключает некорректное применение классической вероятности при распознавании сложившейся на предприятии ситуации [31].
Основные зарубежные методы оценки несостоятельности (банкротства)
В зарубежных странах для оценки риска банкротства широко используются факторные модели, разработанные с помощью многомерного дискрими-нантного анализа.
Двухфакторная модель Альтмана - это одна из самых простых и наглядных методик прогнозирования вероятности банкротства, при использовании которой необходимо рассчитать влияние только двух показателей (коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах) [28, 3234].
Формула модели Альтмана имеет вид: Ъ = - 0,3877 - 1,0736x1 + 0,0579x2,
где Ъ - показатель, дающий оценку вероятности наступления банкротства;
х1 - коэффициент текущей ликвидности (оборотные активы / краткосрочные обязательства);
х2 - коэффициент финансовой зависимости (заемные средства / валюта баланса).
Выводы по данной оценке вероятности банкротства делают так:
а) Ъ > 0, вероятность банкротства велика (более 50%) и возрастает по мере увеличения Ъ;
б) Ъ = 0, вероятность банкротства равна 50%;
в) Ъ < 0, вероятность банкротства невелика (менее 50%) и снижается по мере снижения Ъ.
Дж. Фулмер (США, 1984 г.) при построении модели использовал данные 60-ти предприятий (30-ти обанкротившихся и 30-ти - успешно функционирующих) [27, 28, 36-38]. Его девятифакторная модель имеет вид:
Н = 5,528x1 + 0,212x2 + 0,073x3 + 1,27x4 + 0,12x5 + 2,335x6 + 0,575x7 + 1,083x8 + 0,894x9 - 6,075,
где Н - показатель, дающий оценку вероятности наступления банкротства;
x1 - доля формирования активов за счет нераспределенной прибыли (нераспределенная прибыль / общая величина активов);
x2 - коэффициент оборачиваемости активов (выручка от продаж / общая величина активов);
x3 - рентабельность собственного капитала, рассчитанная исxодя из прибыли до налогообложения (прибыль до налогообложения / собственный капитал);
x4 - коэффициент покрытия изменением остатка денежный средств кредиторской задолженности (изменение остатка денежные средств / кредиторская задолженность);
x5 - доля формирования активов за счет заемные средств (заемные средства / общая величина активов);
x6 - доля формирования активов за счет краткосрочные обязательств (краткосрочные обязательства / общая величина активов);
x7 - доля материальные внеоборотные активов в общей величине активов;
x8 - коэффициент покрытия обязательств оборотным капиталом (оборотный капитал / обязательства);
x9 - коэффициент соотношения прибыли до уплаты процентов и налогов и суммы процентов к уплате ((прибыль до налогообложения + проценты к уплате) / проценты к уплате).
Оценка вероятности банкротства: а) критическая точка для Н равна нулю;
б) если Н < 0, банкротство неизбежно.
Ж. Конан и М. Голдер (Франция, 1979 г.) при построении своей модели использовали данные 180-ти предприятий за период 1970-1975 гг. Их пятифак-торная модель имеет вид:
Ъ = - 0,16х1 - 0,22х2 + 0,87х3 + 0,1х4 - 0,24х5,
где х1 - доля быстрореализуемых активов в общей величине активов ((денежные средства + краткосрочная дебиторская задолженность) / общая величина активов);
х2 - доля постоянного капитала в общей сумме источников средств (собственный капитал / валюта баланса);
х3 - доля финансовых расходов в выручке (финансовые расходы / выручка от продажи);
х4 - доля расходов на персонал в добавленной стоимости (после налогообложения) (расходы на персонал / добавленная стоимость (стоимость сырья, энергии, услуг сторонних организаций));
х5 - коэффициент соотношения прибыли до уплаты процентов и налогов и заемного капитала ((прибыль до налогообложения + проценты к уплате) / долгосрочные и краткосрочные обязательства).
Модель Р. Лиса, разработанная им в 1972 г., для предприятий Великобритании имеет следующий вид:
Ъ = 0,063х1 - 0,092х2 + 0,057х3 + 0,001х4,
где х1 - доля оборотного капитала в общей величине активов (оборотный капитал / общая величина активов);
х2 - рентабельность активов, рассчитанная исходя из прибыли от продаж (прибыль от продаж / общая величина активов);
х3 - доля формирования активов за счет нераспределенной прибыли (нераспределенная прибыль / общая величина активов);
х4 - коэффициент соотношения собственного и заемного капиталов (собственный капитал / заемный капитал). Оценка вероятности банкротства:
а) предельное значение для Ъ равняется 0,037;
б) чем выше значение Ъ, тем выше платежеспособность предприятия [40].
Конечно, получение прогноза будущего состояния предприятия, возможности наступления его банкротства является целью исследователя. Но для руководства предприятия эта цель промежуточная, поскольку для него важнее не спрогнозировать возможное приближение негативных событий, а избежать их. Этого можно добиться при помощи комплекса процедур, по-разному обозначаемого в разных источниках - «реформирование», «реструктуризация» и пр., подразумевающего, в первую очередь, изменение структуры предприятия -структуры его управления, структуры его производства, структуры его бизнеса. Этот инструмент оздоровления предприятия может быть эффективным для убыточных и низкорентабельных предприятий, может помочь вывести их из-за грани банкротства, и часто толчком к началу активного процесса реструктури-
зации как раз и служит утрата платежеспособности и угроза банкротства. Кроме того, этот инструмент оздоровления предприятия может быть эффективным для совсем молодые, неокрепшиx предприятий.
В дальнейшем же, после осуществления этиx кардинальные изменений в структуре, любому предприятию во избежание кризисные ситуаций показан постоянный мониторинг его состояния с применением наиболее подxодящиx методик прогнозирования возможного банкротства в сочетании с совершенствованием его структуры - это залог успешного развития предприятия.
Следует отметить, что отечественные методики прогнозирования банкротства основаны в большинстве своем на зарубежном опыте.
Достоинства и недостатки российских и зарубежных моделей Конечно, ни одна методика не может претендовать на универсальный метод по причине узко направленности каждой из ниx. В следующей таблице представлены обобщенные преимущества и недостатки отечественные и зарубежные методик.
Таблица 1
Сравнение отечественные и иностранные моделей оценки несостоятельности (банкротства)
Российские модели оценки банкротства Зарубежные модели оценки
банкротства
Достоинства Недостатки Достоинства Недостатки
- явным достоин- - зачастую модели - простота в - методики не
ством является не учитывают неко- объяснении ре- учитывают спе-
применение иx в торые макроэконо- зультатов; цифические осо-
российскиx услови- мические факторы; бенности дея-
яx; - возможность тельности рос-
- методики не учи- дистанционной сийскиx органи-
- вполне удовле- тывают качествен- оценки заций;
творительная тру- ные показатели дея-
доемкость расче- тельности организа- - методики не
тов; ции учитывают каче-
ственные пока-
- возможность ди- затели деятель-
станционной оцен- ности организа-
ки ции
Опираясь на представленные недостатки и достоинства в данной таблице, можно сделать вывод о необxодимости разработки новой модели оценки вероятности банкротства компании на основе современные данные, которая была бы легко интерпретируема и имела бы меньшее количество недостатков.
В заключении следует отметить, что банкротства организаций в условиях рыночной экономики являются довольно частым явлением. Несомненно, у любой компании могут возникнуть определенные сложности в работе. Именно поэтому так важно выявить предпосылки для несостоятельности на самых ранних этапах проявления для своевременного принятия мер по их устранению.
Очевидно, что в кризисной экономике особенно остро ощущается потребность в создании такой методики, которая давала бы наиболее близкое к реальности отражение финансового состояния. В тоже время попытка создания универсальной методики, которая подошла бы разным сферам экономики, представляется сомнительной уже в силу того, что слишком велики отличия в балансовых пропорциях одной отрасли от другой.
Исследования зарубежных ученых в области прогнозирования банкротства показывают, что из множества финансовых показателей можно выбрать лишь несколько полезных и более точно прогнозировать банкротство. Вслед за многими российскими авторами можно отметить, что многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов в силу различий ситуации в экономике. Многие методики трудно применять из-за условий ограниченности данных, в которые попадает практически каждый сторонний исследователь состояния предприятия. Обычно приходится использовать только данные бухгалтерской отчетности. Это обстоятельство ограничивает круг методик, которые могут быть применены исключительно количественными коэффициентными. Нет возможности использовать качественные методы и методы балльных оценок.
Существует достаточно большое количество отечественных и иностранных методик оценки вероятности банкротства предприятия. В работе рассмотрены некоторые из них: Модель Р.С. Сайфулина и Г.Г Кадыкова; Шестифакторная модель О.П. Зайцева; Модель А.И. Ковалева и В.П. Привалова; Модель А.О. Недосекина; Двухфакторная модель Альтмана; Модель Дж. Фулмера; Модель Ж. Конана и М. Голдера; Модель Р. Лиса.
Рассмотрев различные подходы к оценке вероятности банкротства предпринимательских структурах, можно утверждать, что данная тема изучена российскими и иностранными исследователями недостаточно. Методы оценки рисков банкротства не вездеэффективны и имеют ряд существенных недостатков. Таким образом, можно сделать вывод о необходимости дальнейших исследований с целью улучшения моделей прогнозирования вероятности банкротства организаций.
Список использованных источников и литературы
1. Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ // Собрание законодательства Российской Федерации, 2002, № 42, ст. 1378.
2. Дудин М.Н. и др. Экономико-математическое моделирование процессов разработки и принятия управленческих решений на предприятиях и в предпринимательских структурах // Экономика и предпринимательство. 2015. № 2 (55). С. 924-930.
3. Фомина В.П., Пирогов Н.Л., Попова Е.Н. Экономическая теория. - М.,
2001.
4. Решетов К.Ю. Налоговое планирование. - М., 2015.
5. Романова Ю.А., Павлова И.В. и др. Повышение конкурентоспособности отечественной промышленности в условиях инновационного подъема: Коллективная монография. - М., 2018.
6. Мысаченко В.И., Тимофеев М.И., Жеребцов В.И. и др. О причинах низкой предпринимательской активности // Экономика и предпринимательство. 2018. № 2 (91). С. 491-494.
7. Дудин М.Н., Лясников Н.В., Сенин А.С. и др. Государственные и муниципальные финансы: учебное пособие для бакалавров и магистров. - М., 2015.
8. Решетов К.Ю. Бухгалтерский финансовый учет. - М., 2013.
9. Кириков О.И., Емельянов С.Г., Копылов В.И. и др. Современное предпринимательство: социально-экономическое измерение / Под общ. ред. О. И. Кирикова. - Воронеж, 2004. Том Книга 8.
10. Морозюк Ю.В., Гнездова Ю.В. и др. Повышение инновационной активности промышленных предприятий: Коллективная монография. - М., 2018.
11. Дудин М.Н., Федорова И.Ю. и др. Обеспечение конкурентоспособности и устойчивого развития банковского сектора в условиях реализации денежно-кредитной и макропруденциальной политики // Экономика и предпринимательство. 2015. № 12-4 (65-4). С. 199-204.
12. Мысаченко В.И. Формирование и развитие механизма структурных преобразований в промышленности России // автореферат диссертации. - М., 2009.
13. Решетов К.Ю. Налоги и налогообложение. - М., 2013.
14. Пирогов Н.Л., Федорчукова С.Г. Основы предпринимательства. - М., 2007. Том Часть 1.
15. Дудин М.Н., Федорова И.Ю. и др. Основные аспекты применяемых методик анализа кредитоспособности заемщика // Экономика и предпринимательство. 2016. № 4-2 (69-2). С. 358-362.
16. Решетов К.Ю. Бухгалтерский финансовый учет и финансовая отчетность (продвинутый уровень). - М., 2015.
17. Dudin M.N., Lyasnikov N.V. etc. Economic profit as indicator of food retailing enterprises performance // European Research Studies Journal. 2018. Т. 21. № 1. P. 468-479.
18. Ефремова А.А., Юсковец Т.В. Методология анализа вероятности банкротства предприятия // Современные научные исследования и разработки. 2017. Т. 2. № 1 (9). С. 72-75.
19. Решетов К.Ю. Организация налогового учета. - М., 2013.
20. Дудин М.Н. и др. Использование методов анализа и оценки рисков в обеспечении устойчивого развития промышленных предприятий // Экономика и предпринимательство. 2016. № 5 (70). С. 37-45.
21. Афанасьева А.Н., Ефимова Н.Ф. Применение моделей оценки степени банкротства предприятий // Синергия Наук. 2017. №2 8. С. 129-139.
22. Reshetov K.Yu., Khoroshavina N.S., Mysachenko V.I., Komarov V.Yu., Timofeev M.I. State policy in the area of implementation of innovations in industrial production // The Journal of Social Sciences Research. 2018. № S3. P. 271-276.
23. Пирогов Н.Л. Оценка эффективности деятельности персонала // В сборнике: Проблемы управления национальной экономикой материалы Всероссийской научно-практической конференции. 2006. С. 51-55.
24. Решетов К.Ю. Учет и анализ. - М., 2013.
25. Kaldiyarov D.A., Dudin M.N., Reshetov K.Y., Bashilov B. I., Noskov I.Y. Developing vehicles for collective investment in real estate in the Russian Federation // Journal of Real Estate Literature. 2018. № 26. P. 313-329.
26. Мочалина А.А. Выявление признаков банкротства предприятия на ранних этапах и методы, используемые при диагностике вероятности банкротства // Инновационная наука. 2016. № 4-1. С. 216-219.
27. Методы оценки вероятности банкротства предприятия / И.И. Мазурова,
H.П. Белозерова, Т.М. Леонова, М.М. Подшивалова. - СПб., 2012.
28. Безвезюк К.В. и др. Сравнение зарубежных методов оценки финансовой несостоятельности (банкротства) организации // Экономика и предпринимательство. 2016. № 12-1 (77-1). С. 564-571.
29. Решетов К.Ю. Учет и анализ банкротств. - М., 2013.
30. Dudin M.N., Mysachenko V.I., Mironova N.N. etc. Green technology and renewable energy in the system of the steel industry in Europe // International Journal of Energy Economics and Policy. 2017. Т. 7. № 2. P. 310-315.
31. Бехтина О.Е. Современные проблемы прогнозирования банкротства предприятий // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2017. Т. 1. №
I. С. 75-81.
32. Решетов К.Ю. Бухгалтерский учет и анализ. - М., 2013.
33. Вдовченко Н.А., Скачкова О.С. Банкротство как форма реструктуризации: актуальные проблемы банкротства // Наука XXI века: актуальные направления развития. 2016. № 1-1. С. 72-74.
34. Савицкая Г.В. Экономический анализ: Учебник для вузов. - М., 2018.
35. Решетов К.Ю. Аудит. - М., 2013.
36. Дягель О.Ю. Методы диагностики вероятности банкротства предприятий. - Красноярск, 1999.
37. Дудин М.Н. и др. Современные тенденции развития антикризисного управления банковским сектором // Экономика и предпринимательство. 2016. № 9 (74). С. 617-623.
38. Любушин Н.П. Экономический анализ: учебник. - М., 2016.
39. Решетов К.Ю. Налоговое право. - М., 2013.
40. Войтоловский Н.В. Экономический анализ: учебник. - М., 2016.
41. Дюсенов Д.С. Банкротство и несостоятельность в РФ // Отечественная юриспруденция. 2016. № 8 (10). С. 19-22.
