CC BY
77
УДК 658
МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ РИСКОВ
финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий
И НАПРАВЛЕНИЯ ИХ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ
Данилова Н.Л.
Чебоксарский кооперативный институт (филиал) Российского университета кооперации E-mail: [email protected]
Леванова Т.А.
Чувашская государственная сельскохозяйственная академия E-mail: [email protected]
Статья посвящена вопросам диагностики рисков финансовой несостоятельности. Существует множество методик зарубежных и российских экономистов по оценке риска банкротства, однако имеются трудности их практического применения. Для того, чтобы диагностика финансового состояния была полезна для антикризисного управления, необходима оценка особенностей формирования информационной базы анализа, основу которой составляет бухгалтерская (финансовая) отчетность, а также учет отраслевой специфики организаций. Специализированные методики с учетом особенностей вида деятельности раскрыты на примере сельхозпредприятия.
Ключевые слова: банкротство, финансовая несостоятельность, оценка рисков банкротства.
RISK ASSESSMENT METHODOLOGIES OF THE FINANCIAL INSOLVENCY OF AGRICULTURAL ENTERPRISES AND wAYS OF ITS IMPROVEMENT
Danilova N.L.
Cheboksary Cooperative Institute (branch) of the Russian University of Cooperation E-mail: [email protected]
Levanova T.A.
Chuvash State Agricultural Academy E-mail: [email protected]
The article is devoted to questions of diagnostics of risks of financial insolvency. There are numerous techniques of foreign and Russian economists to assess the risk of bankruptcy, however, there are difficulties in practical application. In order to diagnosis of the financial condition was useful for crisis management, assessing the features of formation of information base of analysis, which is based on accounting (financial) statements, as well as the industry-specific organizations. Specialized techniques taking into account peculiarities of activity disclosed on the example of agricultural enterprises.
Keywords: bankruptcy, financial insolvency, bankruptcy risk assessment.
© Данилова Н.Л., Леванова Т.А., 2018
Институт несостоятельности (банкротства) является очень индивидуальным, в каждой развитой стране имеет свои значительные отличительные характеристики. В этой связи возникает необходимость информационно-методического обеспечения диагностики несостоятельности (банкротства), соответствующего отечественным макроэкономическим условиям, а также российскому законодательству.
Целью данного исследования является изучение информационно-методического обеспечения диагностики финансовой несостоятельности сельскохозяйственного предприятия, сравнительный анализ и оценка практического применения существующих методик для разработки антикризисных мероприятий.
Вопросам диагностики несостоятельности (банкротства) посвящены труды многих зарубежных ученых, среди них Э. Альтман (США, 1966) [27], У Бивер, Р Лис (Великобритания, 1972), Р Таффлер (Великобритания, 1977) [8], Г Спрингейт (Канада, 1978) [28], Конан и Гольдер (Франция, 1979), Дж. Ольсон (1980), Д. Фулмер (США, 1984), К. Завгрен (США, 1985), Джу-Ха, Техонг (Южная Корея, 2000), а также авторы, которые рассматривали проблемы диагностики финансовой несостоятельности в рамках финансового менеджмента (Л.А. Бернстайн, Дж.К. Ван Хорн, Д. Миддлтон и др.).
Российские ученые также уделяют существенное внимание данному вопросу, при раскрытии вопросов антикризисного и финансового управления (И.А. Бланк, ГП. Герасименко, В.В. Ковалев, ГВ. Савицкая, В.И. Ткач и др.) [6], а также при разработке собственных моделей диагностики риска финансовой несостоятельности.
Перечисленные методики рассматривают показатели финансовой деятельности обанкротившихся предприятий и их целью является установление вероятности банкротства по конкретному перечню финансовых коэффициентов, как правило, ликвидности, финансовой устойчивости, оборачиваемости и рентабельности. На сегодняшний день существует очень узкий круг методик, разработанных применительно к конкретному виду деятельности, а также включающих не только количественные, но и качественные показатели. Среди них можно выделить модели ГВ. Савицкой для сельхозтоваропроизводителей [13], методику Л.Ю. Филобоковой, которая предложила учитывать такие факторы, как низкий уровень менеджмента, отсутствие финансовой стратегии, низкий уровень экономического образования учредителей и руководителей, неэффективность системы контроля [24].
Таким образом, несмотря на широкое освещение проблем оценки риска банкротства в экономической литературе, на наш взгляд, остаются вопросы, не имеющие на сегодняшний день однозначного ответа. К ним относятся:
- характеристика понятия «банкротство»;
- влияние учетной политики на информационную базу для оценки риска финансовой несостоятельности;
- формирование системы показателей для оценки рисков банкротства;
- выбор методики оценки риска финансовой несостоятельности с учетом особенностей деятельности организации. При этом рассмотрим возможные методики оценки риска банкротства сельскохозяйственных предприятий.
Под термином «банкротство» понимается невозможность субъекта хозяйствования оплатить свои долговые обязательства вследствие отсутствия необходимой денежной суммы в нужный момент. В российском законодательстве нет различия между понятиями «банкротство» и «несостоятельность». В законе «О несостоятельности (банкротстве)» они используются как синонимы, что подтверждается также комментариями к этому закону [29]. В соответствии с этим законом «несостоятельность (банкротство) -это «признанная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей».
На наш взгляд, несостоятельность, банкротство, неплатежеспособность хотя и являются понятиями одного порядка и характеризуют неблагополучное положение предприятия, но не являются идентичными по своему содержанию. Несостоятельность рассматривается как финансовое состояние предприятия, при котором оно неспособно в течение установленного срока погасить обязательства и восстановить свою платежеспособность [2].
Для того чтобы получить необходимые индикаторы финансовой несостоятельности, нужна качественная информационная база, отражающая реальную оценку имущества и обязательств организации. Кроме того, необходима система экономических показателей, которые возможно рассчитать на основе доступных источников информации. При отсутствии необходимых источников и неразработанности системы экономических показателей невозможным становится применение методов их обработки. С другой стороны, при развитии инструментария (методики) анализа управление предприятием начинает требовать формирования той информации, которая позволяет применять передовые методики на практике [19].
В процессе диагностики рисков финансовой несостоятельности в основном используются данные бухгалтерской (финансовой) отчетности, однако, по нашему мнению, мало уделяется внимания особенностям и проблемам формирования отчетных показателей. При проведении анализа необходимо изучение особенностей учетной политики организации в части способов оценки активов и обязательств.
В настоящее время бухгалтерская отчетность составляется на основе данных бухгалтерского учета по установленным формам, утвержденным Приказом Минфина России от 02.072010 № 66н (в ред.) [14]. По данным бухгалтерского баланса можно осуществить следующие виды диагностики:
- оценить состав и структуру имущества, источников его формирования, а также их динамику;
- проанализировать ликвидность баланса предприятия путем сопоставления отдельных статей актива и пассива баланса;
- оценить финансовую устойчивость организации на основе расчета соотношений собственного и заемного капитала;
- диагностировать вероятность финансовой несостоятельности (банкротства).
Отчет о финансовых результатах позволяет проанализировать:
- формирование, состав, структуру и динамику финансовых результатов;
- изменение разных показателей прибыли под влиянием отдельных факторов;
- относительные показатели рентабельности;
- оборачиваемость активов и обязательств предприятия в целом и по видам.
По данным отчета об изменениях капитала можно провести:
- анализ динамики всех элементов собственного капитала;
- оценку формирования и изменения резервов предприятия;
- оценку чистых активов и целевого финансирования.
Отчет о движении денежных средств необходим для изучения денежных потоков организации в разрезе текущей (обычной), инвестиционной и финансовой деятельности в динамике.
Исходя из содержания разделов пояснений к бухгалтерскому балансу и отчету о финансовых результатах, при наличии данного источника информации можно проанализировать динамику и структуру: амортизируемого имущества; доходных вложений в материальные ценности; финансовых вложений; дебиторской и кредиторской задолженностей; расходов по обычным видам деятельности; расходов на НИОКР и освоение природных ресурсов; выданных и полученных обеспечений, а также средств целевого финансирования.
Однако в условиях, когда предприятия могут выбирать один из нескольких способов оценки объектов учета и бухгалтерской отчетности, возникает необходимость предварительного анализа этих способов, чтобы последующие выводы по оценке риска финансовой несостоятельности предприятия соответствовали действительности.
Для этого перед проведением расчетов финансовых показателей по данным бухгалтерской отчетности рекомендуется изучить учетную политику организации. Это касается, прежде всего, следующих объектов.
1. Амортизируемое имущество. Основные средства и нематериальные активы показываются в бухгалтерском балансе по остаточной стоимости. Вследствие этого их величина в балансе зависит от способа начисления амортизации. При линейном методе остаточная стоимость будет уменьшаться равномерно, но при иных методах (уменьшаемого остатка с применением повышающего коэффициента, способа суммы чисел лет срока полезного использования, пропорционально объему производства продукции, работ) остаточная стоимость может уменьшаться более быстрыми темпами в первые годы эксплуатации или изменяться неравномерно (при списании пропорционально объему деятельности). Кроме того, предприятия могут устанавливать различные стоимостные границы для учета активов долгосрочного пользования в составе запасов. В большинстве случаев активы стоимостью не более 40 000 руб. независимо от срока службы учитываются в составе запасов. Однако данная величина в учетной политике предприятий может оказаться и ниже. Тогда показатель основных средств может искажаться из-за малоценных активов, не влияющих на производственные мощности предприятия, но учитываемых наравне с существенными инвестиционными активами.
Величина амортизируемого имущества в балансе влияет на общую стоимость внеоборотных активов, что в свою очередь сказывается на оценке имущественного положения, ликвидности баланса, показателях финансовой устойчивости.
2. Способы оценки запасов. Предприятие может списывать материалы, товары по средней себестоимости, по себестоимости каждой единицы или методом ФИФО (по цене первых партий). В условиях, когда покупные цены постоянно растут, это может сказаться на величине остатка запасов в балансе. Кроме того, предприятие может создавать резерв под обесценение материальных ценностей, и в этом случае стоимость запасов в балансе может оказаться заниженной по сравнению с затратами на их приобретение. С другой стороны, в случае начисления такого резерва стоимость запасов будет более приближена к рыночной стоимости. В величину запасов входит также незавершенное производство, следовательно, методы его оценки (по цене материальных затрат, по прямым затратам, по плановой нормативной себестоимости и т.п.) также оказывают влияние на величину балансовой статьи «Запасы» в целом.
Величина статьи «Запасы» оказывает влияние на показатели ликвидности и финансовой устойчивости.
3. Оценка дебиторской задолженности. По дебиторской задолженности может начисляться резерв по сомнительным долгам. В этом случае стоимость по статье «Дебиторская задолженность» будет отличаться от ее учетной стоимости, хотя, возможно, с течением некоторого времени все обязательства дебиторов будут погашены и предприятие не понесет потерь.
Величина статьи «Дебиторская задолженность» оказывает влияние на показатели ликвидности и финансовой устойчивости.
4. Наличие или отсутствие расходов будущих периодов и резервов предстоящих расходов. Их величина сказывается на размере финансового результата отчетного периода, а следовательно, на показателях рентабельности.
5. Перевод долгосрочной задолженности в краткосрочную при оставшемся периоде до полного погашения не более 12 мес. Если предприятие не предусмотрело такой трансформации для своих долгосрочных кредитов и займов, то может быть искажена величина долгосрочных обязательств, что скажется на показателях финансовой устойчивости.
6. Учет полной или неполной себестоимости. В производственной сфере это сказывается на формировании статей отчета о финансовых результатах. Наличие или отсутствие статьи «Управленческие расходы» влияет на полноту факторного анализа прибыли.
На формировании показателей баланса и отчета о финансовых результатах сказывается также режим налогообложения предприятия, применение ПБУ 18/02 «Учет расчетов по налогу на прибыль» и некоторых других. Кроме учетной политики разобраться в оценке показателей бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах помогают пояснения к бухгалтерскому балансу и отчету о финансовых результатах, составляемые, к сожалению, не всеми предприятиями.
Следует отметить, что ограничение информационной базы только показателями бухгалтерской отчетности уменьшает возможности диагностики, снижает ее эффективность, так как не учитываются причины, связанные с отраслевой принадлежностью хозяйствующего субъекта, техническим состоянием основных средств, внешней средой и т.п. Проблема состоит только в ее доступности для целей анализа и трудоемкости обработки.
Аналитичность информации предполагает соответствие системы экономической информации потребностям эффективного антикризисного управления, т.е. информация должна быть с той периодичностью и детализацией, по тем направлениям деятельности, которые необходимы для объективной диагностики финансового состояния организации [15]. Поэтому вся система информационного обеспечения диагностики финансового состояния должна постоянно совершенствоваться в соответствии с запросами управления. Соответственно, в условиях финансовой несостоятельности необходимо выбирать соответствующие сложившейся ситуации показатели и методы их анализа.
Информационную базу любого экономического анализа составляют не только рассмотренные выше источники информации, но и система экономических показателей, характеризующих финансово-хозяйственную деятельность предприятия. Как правило, для диагностики финансовой несостоятельности используются количественные показатели. Среди них первостепенное значение имеют: соотношение собственных и заемных источников капитала, доля денежных средств в активах, рентабельность основной деятельности и ее динамика, доля оборотных активов в общей стоимости имущества, доля постоянных затрат в общей сумме расходов по обычным видам деятельности, величина долгосрочных инвестиций и способность к их финансированию, динамика рыночной стоимости акций и т.п. [9, 11, 20, 21, 25]. Однако уже давно стало ясно, что только количественные показатели не могут дать объективную оценку финансового положения организации. Поэтому привлекается информация по качественным показателям деятельности, а именно: квалификация руководства, наличие специалистов антикризисного управления, степень гибкости структуры управления, наличие системы внутреннего контроля (аудита), деловая репутация и т.п. [10, 13, 22].
Вопрос выбора универсальной методики анализа риска банкротства можно считать наиболее сложным, несмотря на множество существующих их вариантов. Применение зарубежных моделей количественной оценки риска банкротства невозможно без учета особенностей российской экономики в целом и системы бухгалтерской (финансовой) отчетности в частности. Поэтому на их базе (имеются в виду методологические подходы) разными авторами в разные годы (имеются в виду последние 20 лет) были разработаны отечественные аналитические модели прогнозирования банкротства [1, 3-5, 7, 17].
Для примера можно выделить следующие: модель ученых государственной экономической академии (г. Иркутск) [1]; методика прогнозирования банкротства, разработанная учеными государственного технологического университета (г. Казань); комплексный индикатор финансовой устойчивости предприятия, предложенный профессором В.В. Ковалевым (г. Санкт-Петербург) [5]; шестифакторная математическая модель О.П. Зайцевой (комплексный коэффициент банкротства, г. Новосибирск) [4]; модель ГВ. Савицкой (г. Минск) [17]; модель С.В. Бык (г. Орск Оренбургской области); модели А.В. Колышкина (г. Санкт-Петербург) [7] и это далеко не полный их перечень. В отдельную группу можно отнести аналитические инструменты, базирующиеся на интегральной балльной оценке финансо-
вого состояния хозяйствующего субъекта. Сторонниками и разработчиками таких методик являются Л.В. Донцова, Н.А. Никифорова [3], Б. Коласс, РС. Сайфулин, А.Д. Шеремет и др.
Мы рассматриваем проблемы многокритериальной оценки вероятности банкротства организаций, так как считаем, что ориентирование только на один критерий, ограниченный круг показателей не позволяет сформулировать объективные выводы. Экономия затрат труда и времени как достоинство таких методов полностью нивелируется отсутствием использования их результата для принятия антикризисных управленческих решений. Они носят, на наш взгляд, лишь информативный характер: есть проблема, но насколько она существенна и что делать - непонятно, требуется дополнительная информация.
Все перечисленные модели подробно рассматриваются в экономической литературе, в том числе в научных статьях на примерах различных предприятий, поэтому не ставится задача раскрытия методики расчета по каждой из них. Очевидна необходимость обоснования критериев для применения той или иной модели в отношении конкретных предприятий.
Для диагностики финансового состояния сельскохозяйственных предприятий разработана методика ГВ. Савицкой [17], основанная на корреляционном и многомерном анализе, с использованием 26 коэффициентов. Результаты ее исследования показали, что среди факторов изменения финансового положения хозяйствующих субъектов сельскохозяйственной направленности главную роль играет отношение оборотных активов к внеоборотным активам (К2), вторым по значимости выступает доля собственного капитала в источниках финансирования (К5). Кроме этих показателей также оказывают влияние на финансовую устойчивость оборачиваемость совокупного капитала (К3), рентабельность активов (К4) и доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов предприятия (Кг).
Вышеперечисленные факторы легли в основу построенной Г.В. Савицкой дискриминантной факторной модели диагностики риска банкротства сельскохозяйственных предприятий, имеющей следующий вид:
2 = 0,111 х К1 + 13,239 х К2 + 1,627 х К3 + 0,515 х К4 + 3,8 х К5. (1)
Результаты данной модели интерпретируются по установленной шкале, в которой при значении Z > 8 риск банкротства оценивается как малый или отсутствует; при Z < 8 риск банкротства присутствует: от 8 до 5 - небольшой, от 5 до 3 - средний, ниже 3 - большой, ниже 1 - 100%-я несостоятельность.
В табл. 1 приведены результаты применения модели ГВ. Савицкой по данным бухгалтерской (финансовой) отчетности ЗАО «Агрофирма «Оль-деевская», являющегося одним из крупнейших сельскохозяйственных предприятий Чувашской Республики. В соответствии с вышеприведенной шкалой выявлено, что вероятность банкротства исследуемого предприятия отсутствует на протяжении всего анализируемого периода.
Однако дискриминантные модели обладают тем недостатком, что не имеют четко определенных пределов для отнесения предприятий к классу банкротов или небанкротов. Если на практике предприятие имеет значе-
Таблица 1
Риск финансовой несостоятельности ЗАО «Агрофирма «Ольдеевская», рассчитанный по дискриминантной модели Г.В. Савицкой за 2014-2016 гг.
Показатель Год
2014 2015 2016
^ - доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов 0,84 0,80 0,69
K2 - отношение оборотных активов к внеоборотным активам 0,36 0,29 0,28
^ - коэффициент оборачиваемости совокупного капитала 0,48 0,47 0,44
^ - рентабельность активов 11,40 10,86 9,61
^ - коэффициент финансовой независимости 0,47 0,54 0,55
Z-счет 13,32 12,27 11,55
ние 2-счета, равное или близкое к порогу определенной границы, то возникают трудности с квалификацией его финансовой устойчивости. Поэтому ГВ. Савицкая построила логит-регрессионную модель, рекомендованную ею для оценки вероятности банкротства сельхозпредприятий. Из используемых в расчетах 15 коэффициентов, наиболее существенное влияние на степень финансовой устойчивости предприятий агропромышленного комплекса, по ее мнению, оказывают доля собственного оборотного капитала в формировании текущих активов 0^), оборачиваемость текущих активов доля собственного капитала в общей валюте баланса С^), рентабельность собственного капитала (Х^). Сама модель для диагностики риска банкротства сельскохозяйственных предприятий приобрела вид [23]:
2 = 1 - 0,98 х К1 - 1,8 х К2 - 1,83 х К3 - 0,28 х К4. (2)
При получении значения показателя Z = 0 и ниже анализируемое предприятие оценивается как финансово устойчивое; при Z > 1 сельхозпредприятие следует относить к группе высокого риска. Промежуточное значение 0 < Z < 1 характеризует степень близости или дальности предприятия от определенной группы.
Для оценки риска финансовой несостоятельности выбранного в качестве объекта исследования сельскохозяйственного предприятия по логит-регрессионной модели Г.В. Савицкой составлена табл. 2, данные которой подтверждают сделанный ранее вывод об отсутствии риска вероятности наступления финансовой несостоятельности ЗАО «Агрофирма «Ольдеевская».
В отношении диагностики рисков финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий интерес представляет также модель, разработанная учеными научно-исследовательского института экономики и организации агропромышленного комплекса Центрально-Черноземного района РФ, построенная с помощью пошагового дискриминантного анализа. Проведенный ими статистический анализ 52 значений финансовых коэффициентов позволил установить преимущественное влияние лишь четырех коэффициентов: финансовой независимости (K1), обеспеченности
Таблица 2
Риск финансовой несостоятельности ЗАО «Агрофирма «Ольдеевская» по логит-регрессионной модели Г.В. Савицкой за 2014-2016 гг.
Показатель Год
2014 2015 2016
К1 - доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов 0,84 0,80 0,69
К2 - коэффициент оборачиваемости оборотного капитала 1,98 1,93 2,01
К3 - коэффициент финансовой независимости 0,47 0,54 0,55
К4 - рентабельность собственного капитала 26,16 21,55 17,71
Z-счет -11,56 -10,27 -9,25
собственными средствами оборотных активов (К2), оборачиваемости собственного капитала (К3), нормы чистой прибыли (К4). С учетом выявленной значимости данных факторов 2-счет рассчитывается по формуле:
2 = 1,29378 х К1 - 0,06643 х К2 - 0,04551 х К3 - 0,00588 х К4. (3)
По модели делаются следующие выводы: если Z-счет имеет отрицательное значение, то вероятность наступления системного финансово-платежного кризиса невелика (и наоборот). Промежуточные значения показателя Z распределяются в соответствии со следующей шкалой: при Z < 0,87 вероятность наступления системного финансово-платежного кризиса признается незначительной (меньше 30 %); при 0,87 < Z < 1,38 вероятность наступления системного финансово-платежного кризиса находится на среднем уровне; если Z > 1,38, то вероятность наступления системного финансово-платежного кризиса является высокой (более 70 %) [25].
В табл. 3 представлены результаты применения вышеописанной модели по данным отчетности ЗАО «Агрофирма «Ольдеевская». По ее данным вероятность наступления системного финансово-платежного кризиса для исследуемого сельхозпредприятия является незначительной.
Таблица 3
Риск финансовой несостоятельности ЗАО «Агрофирма «Ольдеевская» по модели НИИ экономики и организации агропромышленного комплекса Центрально-Черноземного района РФ за 2014-2016 гг.
Показатель Год
2014 2015 2016
К1 - коэффициент автономии 0,47 0,54 0,55
К2 - коэффициент обеспеченности собственными средствами оборотных активов 0,84 0,80 0,69
К3 - коэффициент оборачиваемости собственного капитала 1,09 0,99 0,77
К4 - норма чистой прибыли 0,24 0,22 0,23
Z-счет 0,49 0,60 0,62
Таким образом, в рассмотренных логит-регрессионной модели Г.В. Савицкой и модели НИИ экономики и организации агропромышленного комплекса Центрально-Черноземного района РФ главенствующая роль отводится коэффициенту автономии (финансовой независимости). Это связано с особенностью источников финансирования деятельности сельскохозяйственных предприятий, которая заключается в высоком уровне заемных средств. Этот фактор, безусловно, оказывает влияние на финансовую устойчивость самих предприятий.
Отраслевая специфика сельскохозяйственных товаропроизводителей также учтена в «Методике расчета показателей финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей», утвержденной Постановлением Правительства РФ от 30.01.2003 г. № 52 [12]. По этой методике значение каждого из коэффициентов оценивается в баллах, общая сумма которых является основанием для отнесения предприятия-должника к одной из пяти групп финансовой устойчивости. Затем в зависимости от группы финансовой устойчивости межведомственная территориальная комиссия по финансовому оздоровлению сельскохозяйственных товаропроизводителей определяет для должника соответствующий вариант реструктуризации долгов (чем выше номер группы - тем предусматривается менее длительный срок отсрочки погашения долга с последующей рассрочкой его погашения). При этом коэффициентами для отнесения сельскохозяйственных товаропроизводителей к определенным группам финансовой устойчивости являются коэффициенты абсолютной ликвидности, критической оценки, текущей ликвидности, обеспеченности собственными средствами, финансовой независимости, финансовой независимости в отношении формирования запасов и затрат.
В табл. 4 продемонстрирован порядок отнесения предприятия к той или иной группе на примере ЗАО «Агрофирма «Ольдеевская». Полученные результаты свидетельствуют об отнесении объекта исследования в 2014 и 2015 гг. к I группе наиболее финансово устойчивых хозяйствующих субъектов, куда входят предприятия, набравшие от 81,8 до 100 баллов. К таким сельскохозяйственным товаропроизводителям применяется первый вариант реструктуризации долгов, т.е. предоставляется отсрочка погашения долга на 5 лет с последующей рассрочкой погашения долга в течение 4 лет. Однако в 2016 г. ЗАО «Агрофирма «Ольдеевская» входит во II группу предприятий, которым предоставляется отсрочка погашения долга на 5 лет с последующей рассрочкой погашения долга в течение 5 лет.
Перечисленные выше методики комплексной диагностики вероятности финансовой несостоятельности в качестве базы используют очень похожие факторы в количественной оценке. Они характеризуют ликвидность, структуру капитала, скорость оборота капитала, рентабельность и т.п. Однако значимость каждой группы факторов в разных методиках различна, что и подтверждает наш вывод о том, что комплекс причин финансовой несостоятельности индивидуален как во времени, так и в отношении отдельных предприятий, на статистических данных которых модели были разработаны. В этом заключается ограниченность применения вышеназванных моделей диагностики риска банкротства на практике.
Таблица 4
Значения коэффициентов ЗАО «Агрофирма «Ольдеевская» для отнесения к группам финансовой устойчивости должника согласно методике расчета показателей финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей за 2014-2016 гг.
Показатель Год
2014 2015 2016
Значение Баллы Значение Баллы Значение Баллы
Коэффициент абсолютной ликвидности 1,871 20,0 1,052 20,0 0,249 8,0
Коэффициент критической оценки 3,469 18,0 2,234 18,0 1,397 12,0
Коэффициент текущей ликвидности 6,158 16,5 4,968 16,5 3,19 16,5
Коэффициент обеспеченности собственными средствами 0,838 15,0 0,799 15,0 0,687 15,0
Коэффициенты финансовой независимости 0,465 4,4 0,540 9,4 0,545 9,4
Коэффициент финансовой независимости в отношении формирования запасов и затрат 1,918 13,5 1,451 13,5 1,221 13,5
Баллы х 87,4 х 92,4 х 74,4
Группа, к которой относится предприятие I I II
Принципиально другой подход к диагностике финансовой несостоятельности появился в связи с утверждением в 2003 г. Правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа [16]. Они устанавливают порядок проведения анализа деятельности предприятия при открытии процедуры банкротства. Эти правила имеют практическую ценность при введении, прежде всего, процедур наблюдения, финансового оздоровления, внешнего управления. Анализ проводится для принятия решения о введении той иной процедуры банкротства, в том числе и конкурсного производства.
Изучение Правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа позволяет использовать их информационно-методический подход для целей управления. Нормативное регулирование отношений несостоятельности в РФ показывает, что большое значение придается досудебной санации предприятия, т.е. недопущению банкротства предприятия благодаря усилиям его руководства и собственников. Для этого целесообразно регулярно диагностировать риск финансовой несостоятельности предприятия. Выбранные для этого методы могут быть различны, в том числе можно использовать критерии, рекомендуемые Правилами проведения арбитражным управляющим финансового анализа.
Отличительными особенностями методики диагностики риска финансовой несостоятельности в соответствии с Правилами проведения арбитражным управляющим финансового анализа являются:
- методика устанавливает только объекты, которые должны быть проанализированы, но не указывает конкретный перечень показателей по каждому разделу, которые надо рассчитать;
- методика предусматривает только 10 основных коэффициентов финансово-хозяйственной деятельности должника, которые должны быть рассчитаны, но не устанавливает для них количественных критериев;
- методика требует расчета всех количественных значений показателей минимум за два года в поквартальном разрезе;
- методика включает не только показатели анализа активов и пассивов, но также и показатели анализа хозяйственной, инвестиционной и финансовой деятельности должника, его положения на товарных и иных рынках, возможностей безубыточной деятельности предприятия-должника.
Таким образом, была предложена иная концепция анализа неплатежеспособных предприятий. Коэффициенты перестали играть основную роль в диагностике финансового состояния предприятия. Даже при наличии таких коэффициентов акцент делается не на сравнение их с нормативами в статике, а на оценку их поведения в динамике, для чего и было введено условие анализа минимум восьми значений каждого показателя. Это относится не только к коэффициентам, но и к любым показателям, используемым для анализа.
Дополнительно по каждому разделу Правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа подробно описывается информация, которая должна быть выявлена в ходе анализа, но при этом не указаны конкретные источники информации и механизмы определения тех или иных данных. В результате такого подхода арбитражный управляющий может и должен для реализации данной методики анализа использовать любые показатели и методики их расчета, которые считает приемлемыми, а при формулировании выводов он должен опираться на анализ причин, создавших неблагополучную финансовую ситуацию на предприятии.
Вклад Правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа в совершенствование информационно-методического обеспечения диагностики финансовой несостоятельности, на наш взгляд, заключается в следующем: комплексность анализа, увеличение информационной базы анализа, акцент на трендовый и сравнительный методы анализа, выбор показателей с учетом потребностей анализа для достижения поставленной цели. Методика согласно Правилам проведения арбитражным управляющим финансового анализа никак не ограничивается расчетом коэффициентов и именно поэтому является наиболее полной и объективной в настоящее время в РФ для диагностики финансовой несостоятельности предприятия. В целях более полной характеристики факторов финансовой несостоятельности следует изучать качественные показатели деятельности и управления, связанные в том числе с внешними и внутренними факторами.
Таким образом, изучение эволюции методик анализа финансовой несостоятельности выявило тенденцию движения от ограниченного круга показателей, характеризующих лишь платежеспособность предприятия, к комплексному анализу финансово-хозяйственной деятельности предприятия-должника. Принципиальные отличия Правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа от иных методик в этой области заключаются в расширении информационной базы анализа и в выборе системы показателей и методов расчета в соответствии с поставленной целью, т.е. не формально, а по существу.
Следовательно, при выборе того или иного методического обеспечения необходим ситуационный подход. Возможно, требуется предварительная оценка внешних и внутренних условий деятельности предприятия с тем, чтобы выделить слабые области управления и существующие угрозы. Выбор методики необходимо осуществлять уже исходя из этих знаний [2]. Например, для сельскохозяйственных предприятий это особенно актуально в силу специфики отрасли (зависимость от природно-климатических условий; сезонность производства, вызывающая неравномерность использования трудовых ресурсов, материалов, техники, а также неритмичность реализации продукции и неравномерность поступления выручки); влияние на результаты деятельности биологических, химических и физических законов; использование части производимой продукции на собственные нужды и отечественной действительности. Используя для диагностики рисков финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий коэффициент текущей ликвидности, необходимо помнить, что несмотря на имеющие место высокие его значения, на практике может наблюдаться абсолютная неплатежеспособность. Это связано с высокой долей запасов в общей величине оборотного капитала сельхозпредприятий. При этом значительная часть запасов этих организаций (семена, корма, удобрения, молодняк животных на выращивании и откорме) формируется в натуральной форме, минуя денежную фазу кругооборота.
Можно сделать вывод, что все методики оценки риска финансовой несостоятельности имеют дополнительные недостатки, кроме перечисленных выше. Среди них: субъективность прогнозного решения, они являются информацией к размышлению, а не базой принятия решения, не ранжируют полученный критерий в зависимости от значения по степени риска (если такие диапазоны и имеются, как в методике Бивера, ГВ. Савицкой, НИИ экономики и организации агропромышленного комплекса Центрально-Черноземного района РФ, то они составляют не более трех диапазонов). Если предприятие получает пограничные значения показателей, используемых для диагностики финансовой несостоятельности, то оно не может однозначно оцениваться как несостоятельное или благополучное. Следовательно, в этом случае применение методики теряет смысл. Требуется дополнительное суждение, которое может полностью оказаться противоположным полученным результатам. Рассмотренные нами методики, предусматривающие расчет комплексного показателя, объективны только в тех случаях, когда используемые показатели и сам комплексный показатель существенно отличается от пограничных значений установленных диапазонов.
Основным направлением совершенствования методик анализа риска финансовой несостоятельности (банкротства) является включение в них дополнительных качественных критериев, учет особенностей деятельности исследуемой организации. Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа являются примером реализации данного направления. Однако на практике их использование осложнено тем, что в них не прописаны конкретные источники информации и механизмы определения тех или иных данных, перечни показателей и порядок их расчета по группам, количественные критерии показателей отсутствуют полностью,
не указываются даже диапазоны значений. Мы считаем, что необходимы методические разработки рекомендательного характера по применению методики анализа в соответствии с Правилами проведения арбитражным управляющим финансового анализа, причем раздельно по видам деятельности. Такие разработки позволят использовать установленные Правилами подходы к анализу финансового положения организации не только в процедурах банкротства, но и для своевременной диагностики рисков финансовой несостоятельности и разработки соответствующих антикризисных мероприятий.
Литература
1. Давыдова ГВ., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1999. № 3. С. 13-20.
2. Данилова Н.Л. Информационно-методическое обеспечение диагностики финансовой несостоятельности предприятия // Вестник ТвГУ Серия «Экономика и управление». 2017. № 3. С. 22-28.
3. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ бухгалтерской (финансовой) отчетности: практикум: учеб. пособие / 5-е изд., перераб. и доп. М.: Дело и Сервис, 2015. 159 с.
4. Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Сибирская финансовая школа. 1998. № 11-12. C. 66-73.
5. Ковалев В.В. Финансовый менеджмент: теория и практика / 3-е изд., перераб. и доп. М.: Проспект, 2016. 1104 с.
6. Колесник В.С., Халявка И.Е., Похвала А.В. Методические подходы к оценке вероятности банкротства организации // Экономика и социум. 2015. № 6-3 (19). С. 298-300.
7. Колышкин А.В., Гиленко Е.В., Довженко С.Е., Жилкин С.А., Чое С.Е. Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятий // Вестник СПбГУ Сер. 5.
2014. Вып. 2. С. 122-142.
8. Маркач В.С., Эйсмонт Ю.Г., Саврас С.А. Проблемы применения зарубежных методик для анализа и оценки экономических процессов (на примере модели оценки риска банкротства Ричарда Таффлера) // Фундаментальные научные исследования: теоретические и практические аспекты: сб. мат-лов междунар. науч.-практ. конф.: в 3-х томах. Кемерово, 2016. С. 332-335.
9. Матвеев Д.М., Гнилицкая К.И. Особенности анализа вероятности банкротства сельскохозяйственной организации // Экономика и бизнес: теория и практика.
2015. № 7. С. 60-65.
10. Начарова Е.А. Оценка риска банкротства предприятия // Основные направления развития агробизнеса в современных условиях: Мат-лы I Всерос. науч.-практ. конф. Лесниково, 2017 С. 111-115.
11. Никандрова Р.С., Леванова Е.Ю. Анализ банкротства (несостоятельности) организации // Вестник Российского университета кооперации. 2017. № 3 (29). С. 66-69.
12. О реализации Федерального закона «О финансовом оздоровлении сельскохозяйственных товаропроизводителей» (вместе с «Методикой расчета показателей финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей», «Требованиями к участнику программы финансового оздоровления сельскохозяйственных товаропроизводителей»): Постановление Правительства РФ от 30.01.2003 № 52 (ред. от 27.11.2014). Российская газета. 2003. № 25.
13. Осетрова И.А. Обзор методик оценки риска несостоятельности (банкротства) сельскохозяйственных предприятий // Агротехнологии XXI в.: Материалы всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием (Пермь, 11-13 ноября 2015 г.) / Перм. гос. с.-х. акад. им. акад. Д.Н. Прянишникова. Пермь, 2015. Ч. 2. С. 129-134.
14. О формах бухгалтерской отчетности организаций: утверждено приказом Министерства финансов Российской Федерации от 02 июля 2010 г. № 66н (с изм. и доп.) // Нормативные акты для бухгалтера. 2010. № 18. С. 49-53.
15. Попова Л.В. Основные элементы анализа бухгалтерской финансовой отчетности предприятия // Управленческий учет. 2015. № 1. С. 77
16. Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа: Утверждены Постановлением Правительства РФ от 25.06.2003 № 367. Собрание законодательства РФ. 2003. № 26. Ст. 2664.
17 Савицкая ГВ. Экономический анализ: учебник / 14-е изд., перераб. и доп. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2015. С. 510.
18. Старцев П.В., Саркисова Р.А. Способы диагностики риска банкротства предприятия // Факторы успеха. 2017 № 2 (9). С. 74-77.
19. Суглобов А.Е., Воронцова А.И., Орлова Е.А. Методическое обеспечение аудита организаций в условиях несостоятельности. М: Инфра-М РИОР, 2016. С. 23.
20. Теслюк Ю.Е. Применение моделей прогнозирования вероятности банкротства организаций в оценке риска их неплатежеспособности // Предприятия, отрасли и регионы: генезис, формирование, развитие и прогнозирование: сб. науч. тр. по мат-лам III Междунар. науч.-практ. конф. Пермь, 2017. С. 682-688.
21. Филиппова И.А. Анализ и моделирование рисков снижения финансовой устойчивости в условиях экономической нестабильности // Экономический вестник Республики Татарстан. 2017. № 1. С. 57-62.
22. Фомина Е.А. Совершенствование методических подходов к диагностике банкротства // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2010. № 4. С. 80-84.
23. Чеглакова С.Г., Карпунин А.Ю. Прогнозирование риска банкротства сельскохозяйственных организаций // Бухучет в сельском хозяйстве. 2014. № 4. С. 56-65.
24. Филобокова Л.Ю. Неформальные методы прогнозирования финансовой устойчивости малых предприятий // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 9. С. 12.
25. Хицков И., Попов Д. Диагностика в антикризисном управлении сельхозоргани-зациями // АПК: экономика, управление. 2006. № 1. С. 126.
26. Яруллин Р.Р., Авсеенко К.И. Финансовые методы предупреждения банкротства предприятий // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики в условиях модернизации: сб. ст. по итогам Междунар. науч.-практ. конф. Омск, 2017. С. 4-11.
27 Altman E.I., Sabato G., Wilson N. The value of non-financial information in SME risk management // Journal of Credit Risk. 2010. Vol. 6 (2). P 95-127.
28. Springate Gordon L.V. Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm // Simon Fraser University, January 1978.
29. О несостоятельности (банкротстве): федеральный закон от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ (с изм. и доп.). [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru / document/cons_doc_LAW_39331/ (дата обращения: 02.03.2017).
Bibliography
1. Davydova G. V, Belikov AJu. Metodika kolichestvennoj ocenki riska bankrotstva predprijatij // Upravlenie riskom. 1999. № 3. P 13-20.
2 Danilova N.L. Informacionno-metodicheskoe obespechenie diagnostiki finansovoj nesostojatel'nosti predprijatija // Vestnik TvGU. Serija «Jekonomika i upravlenie». 2017 № 3. P 22-28.
3. Doncova L.V, Nikiforova N.A. Analiz buhgalterskoj (finansovoj) otchetnosti: praktikum: ucheb. posobie / 5-e izd., pererab. i dop. M.: Delo i Servis, 2015. 159 p.
4. Zajceva O.P. Antikrizisnyj menedzhment v rossijskoj firme // Sibirskaja finansovaja shkola. 1998. № 11-12. P 66-73.
5. Kovalev VV. Finansovyj menedzhment: teorija i praktika / 3-e izd., pererab. i dop. M.: Prospekt, 2016. 1104 p.
6. Kolesnik V.S., Haljavka I.E., Pohvala A.V. Metodicheskie podhody k ocenke verojat-nosti bankrotstva organizacii // Jekonomika i socium. 2015. № 6-3 (19). P 298-300.
7 Kolyshkin A.V, Gilenko E.V., Dovzhenko S.E., Zhilkin S.A., Choe S.E. Prognoziro-vanie finansovoj nesostojatel'nosti predprijatij // Vestnik SPbGU. Ser. 5. 2014. Vyp. 2. P. 122-142.
8. Markach V.S., Jejsmont Ju.G., Savras S.A. Problemy primenenija zarubezhnyh meto-dik dlja analiza i ocenki jekonomicheskih processov (na primere modeli ocenki riska bankrotstva Richarda Tafflera) // Fundamental'nye nauchnye issledovanija: teoreticheskie i prakticheskie aspekty: sb. mat-lov mezhdunar. nauchn.-prakt. konf.: v 3-h tomah. Kemerovo, 2016. P 332-335.
9. Matveev D.M., Gnilickaja K.I. Osobennosti analiza verojatnosti bankrotstva sel'sko-hozjajstvennoj organizacii // Jekonomika i biznes: teorija i praktika. 2015. № 7 P 60-65.
10. Nacharova E.A. Ocenka riska bankrotstva predprijatija // Osnovnye napravlenija razvitija agrobiznesa v sovremennyh uslovijah: Mat-ly I Vseros. nauch.-prakt. konf. Lesnikovo, 2017 P 111-115.
11. Nikandrova R.S., Levanova E.Ju. Analiz bankrotstva (nesostojatel'nosti) organizacii // Vestnik Rossijskogo universiteta kooperacii. 2017. № 3 (29). P 66-69.
12. O realizacii Federal'nogo zakona «O finansovom ozdorovlenii sel'skohozjajstven-nyh tovaroproizvoditelej» (vmeste s «Metodikoj rascheta pokazatelej finansovogo sostojanija sel'skohozjajstvennyh tovaroproizvoditelej», «Trebovanijami k uchastniku programmy finansovogo ozdorovlenija sel'skohozjajstvennyh tovaroproizvoditelej»): Postanovlenie Pravitel'stva RF ot 30.01.2003 № 52 (red. ot 2711.2014). Rossijskaja gazeta. 2003. № 25.
13. Osetrova I.A. Obzor metodik ocenki riska nesostojatel'nosti (bankrotstva) sel'skohozjajstvennyh predprijatij // Agrotehnologii XXI v.: Materialy vseros. nauch.-prakt. konf. s mezhdunar. uchastiem (Perm', 11-13 nojabrja 2015 g.) / Perm. gos. s.-h. akad. im. akad. D.N. Prjanishnikova. Perm', 2015. Ch. 2. P 129-134.
14. O formah buhgalterskoj otchetnosti organizacij: utverzhdeno prikazom Ministerstva finansov Rossijskoj Federacii ot 02 ijulja 2010 g. № 66n (s izm. i dop.) // Normativnye akty dlja buhgaltera. 2010. № 18. P 49-53.
15. Popova L.V. Osnovnye jelementy analiza buhgalterskoj finansovoj otchetnosti predprijatija // Upravlencheskij uchet. 2015. № 1. P 77
16. Pravila provedenija arbitrazhnym upravljajushhim finansovogo analiza: Utverzhdeny Postanovleniem Pravitel'stva RF ot 25.06.2003 № 367 Sobranie zakonodatel'stva RF 2003. № 26. St. 2664.
17 Savickaja G.V. Jekonomicheskij analiz: uchebnik / 14-e izd., pererab. i dop. M.: NIC INFRA-M, 2015. P. 510.
18. Starcev P.V., Sarkisova R.A. Sposoby diagnostiki riska bankrotstva predprijatija // Faktory uspeha. 2017 № 2 (9). P 74-77.
19. Suglobov A.E., Voroncova A.I., Orlova E.A. Metodicheskoe obespechenie audita organizacij v uslovijah nesostojatel'nosti. M: Infra-M RIOR, 2016. P 23.
20. TesljukJu.E. Primenenie modelej prognozirovanija verojatnosti bankrotstva organizacij v ocenke riska ih neplatezhesposobnosti // Predprijatija, otrasli i regiony: genezis, formirovanie, razvitie i prognozirovanie: sb. nauch. tr. po mat-lam III Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. Perm', 2017 P 682-688.
21. Filippova I.A. Analiz i modelirovanie riskov snizhenija finansovoj ustojchivosti v uslovijah jekonomicheskoj nestabil'nosti // Jekonomicheskij vestnik Respubliki Tatarstan. 2017. № 1. P. 57-62.
22. Fomina E.A. Sovershenstvovanie metodicheskih podhodov k diagnostike bankrot-stva. // Jekonomika i upravlenie: nauchno-prakticheskij zhurnal. 2010. № 4. P. 80-84.
23. Cheglakova S.G., Karpunin AJu. Prognozirovanie riska bankrotstva sel'skohozjajstvennyh organizacij // Buhuchet v sel'skom hozjajstve. 2014. № 4. P 56-65.
24. Filobokova L.Ju. Neformal'nye metody prognozirovanija finansovoj ustojchivosti malyh predprijatij // Jekonomicheskij analiz: teorija i praktika. 2013. № 9. P 12.
25. Hickov I., Popov D. Diagnostika v antikrizisnom upravlenii sel'hozorganizacijami // APK: jekonomika, upravlenie. 2006. № 1. P 126.
26. Jarullin R.R., Avseenko K.I. Finansovye metody preduprezhdenija bankrotstva predprijatij. // Aktual'nye problemy i perspektivy razvitija jekonomiki v uslovijah modernizacii: sb. st. po itogam Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. Omsk, 2017. P 4-11.
27 Altman E.I., Sabato G., Wilson N. The value of non-financial information in SME risk management // Journal of Credit Risk. 2010. Vol. 6 (2). P 95-127.
28. Springate Gordon L.V. Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm // Simon Fraser University, January 1978.
29. O nesostojatel'nosti (bankrotstve): federal'nyj zakon ot 26 oktjabrja 2002 g. № 127-FZ (s izm. i dop.). [Jelektronnyj resurs]. URL: http://www.consultant.ru / document/cons_doc_LAW_39331/ (data obrashhenija: 02.03.2017).
