CC BY
319
Методы прогнозирования банкротства предприятия Methods of forecasting bankruptcy of an enterprise
Ярская Александра Андреевна
Бакалавриант
Санкт-Петербургский государственный университет
Санкт-Петербург, Россия
Yarskaya Aleksandra Andreevna
bachelor's degree Saint-Petersburg State University Saint-Petersburg, Russia
Аннотация.
Статья посвящена методам прогнозирования банкротства юридических лиц, рассматриваются как зарубежные методики, так и отечественные модификации. Автор рассматривает достоинства и недостатки методик в рамках наиболее распространенной классификации методов прогнозирования банкротства: разделении всех подходов на количественные и качественные. Также особое внимание автор уделяет обоснованности применения данных методик в российских реалиях. Детальное рассмотрение одной из самых распространенных прогнозных методик в России и мире - пятифакторной модели Э. Альтмана, представлено автором на основе данных финансовой отчетности крупнейшего производителя легковых автомобилей в России и Восточной Европе ПАО «АвтоВАЗ».
Annotation.
The article is devoted to the methods of forecasting the bankruptcy of legal bodies; both foreign and native methods are considered. The author reviews the advantages and disadvantages of the methods within the scope of the most common classification of methods of forecasting the bankruptcy: the division of all the methods into quantitative and qualitative. The author also places special emphasis on the feasibility of using these methods in Russian environment. The author gives a detailed consideration of one of the most widespread forecasting methods in Russia and the world - the five-factor modal by E.Altman, basing on the financial accounts of the biggest carmakers in Russia and Eastern Europe - PAO "AvtoVAZ".
Ключевые слова: Экономика предприятия, банкротство юридических лиц, методы прогнозирования банкротства, количественные методы, метод Альтмана.
Key words: ^rporate economics, bankruptcy of legal bodies, methods of forecasting the bankruptcy, quantitative methods, Altman's method.
Введение
Согласно данным Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП) по итогам IV квартала 2017 г. число зарегистрированных случаев банкротств в экономике РФ составило 13 408, что на 3% выше уровня предыдущего квартала и на 13,2% выше уровня IV кв. 2016 года, а также на 6.5% выше показателей 2015 года, в котором наблюдались пиковые значения числа банкротств юридических лиц относительно предыдущих периодов (2010-2015 гг.). Как видно из статистических данных, экономическая нестабильность в экономике и политике РФ требует более детального изучения механизма прогнозирования несостоятельности организации с целью предотвращения банкротств предприятий.
Практика финансового анализа фирмы и последующего выявления на его основе с помощью специальных математических моделей угрозы банкротства достаточно широко рассмотрена в научной литературе. К методам диагностики финансовой несостоятельности предприятия обращается Н. А. Львова в монографии «Финансовая диагностика предприятия». Автор приводит обширную классификацию кризис -прогнозных методик, рассматривает традиционные (системы финансовых показателей, метод мультипликативного дискриминантного анализа) и нетрадиционные (методы стохастического анализа) методы,
критически оценивает преимущества и недостатки данных методик, а также дает характеристику наиболее распространенных в России методов диагностики финансовой несостоятельности.
Всесторонний анализ западного инструментария диагностики банкротства проведен О.Ю. Патласовым и О.В. Сергиенко в учебном пособии «Антикризисное управление. Финансовое моделирование и диагностика банкротства коммерческой организации». В целом, зарубежные институты банкротства были исследованы в монографии «Предупреждение банкротства организации» С.Е. Кована, а также в монографии Н.Д. Найденова, А.В. Румянцева, Л.Г. Лиханова «Инструменты повышения финансовой устойчивости предприятия в процессе его банкротства».
Среди западных моделей в научной литературе наиболее часто рассматриваются модели Альтмана, Таффлера, Лиса, Бивера, Честера. Однако зарубежный опыт не всегда может успешно применяться в нашей стране в силу существенных различий в экономической среде, в которой функционируют предприятия. Именно поэтому в отечественной практике разработаны свои модели, например, пятифакторная модель Сайфулина и Кадыкова, четырехфакторная модель Иркутской ГЭА, модель Колышкина и др., адаптированные к российским экономическим реалиям.
В своей работе мы выделили основные методы прогнозирования банкротства, выявили их достоинства и недостатки. Также мы провели структурный анализ одной из моделей, с подробной характеристикой каждого входящего в модель компонента, поскольку в большинстве имеющихся научных работ авторы в основном ограничивались обобщенными диагностиками кризис-прогнозных моделей. Обоснованность применения одной из самых распространенных моделей прогнозирования банкротства в России - модели Э. Альтмана - мы рассмотрели на примере данных финансовой отчетности ПАО «АвтоВАЗ».
Классификация кризис-прогнозных методик
Все кризис-прогнозные методики можно разделить на две группы: количественные и качественные. Первый подход - количественный - основан на построении экономико-математической модели и дальнейшем оперировании некоторыми коэффициентами. Наиболее известными методиками являются индексы кредитоспособности Альтмана, четырехфакторная прогнозная модель Таффлера, коэффициент Бивера, модель Лиса, прогнозная модель платежеспособности Спрингейта, модель Фулмера, модель Ж. Конана и М. Голдера оценки платежеспособности и другие. Разработано также множество модификаций данных моделей, адаптированных к российским экономическим реалиям. Например, модель О.П. Зайцевой, А.В. Колышкина, модель Сайфуллина-Кадыкова и другие. Количественный подход считается более эффективным, чем качественный, поэтому применяется для оценки вероятности банкротства чаще. Однако данные методики имеют три существенных недостатка. Как отмечает Ю.А. Трифонов, компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию и предоставление своей финансовой отчетности, поэтому некоторые показатели долгое время могут оставаться недоступными. Кроме того, даже если данные сообщаются, то они могут оказаться «творчески обработанными». Третья трудность заключается в том, что некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности компании, могут свидетельствовать о неплатежеспособности в то время как другие - давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. В таких условиях трудно судить о реальном состоянии дел [ 1, с. 26-29].
Второй подход - качественный - основан на изучении определенных показателей обанкротившихся предприятий и сравнении их с данными финансовой отчетности исследуемой организации. Качественными кризис-прогнозными методиками являются счет Аргенти, метод Скоуна и другие. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, то можно сделать вывод о неблагоприятной тенденции развития организации. Не существует единых рекомендаций для выбора количественного или качественного
подхода. Выбор конкретных методик, очевидно, должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает
предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей [2, c. 36-40].
Множественный дискриминантный анализ. Модель альтмана
Метод Альтмана был разработан в США в 1968 году, данная методика относится к количественным кризис-прогнозным методам. Американский экономист Э. Альтман проанализировал финансовую отчетность 66 предприятий, часть из которых обанкротилась, а часть продолжала функционировать. По результатам анализа Альтман выделил 22 коэффициента, которые в определенной мере отражали вероятность кризисных ситуаций и которые могли быть использованы для прогнозирования кризиса или банкротства предприятия. Из этих показателей было отобрано пять наиболее значимых, на основе которых была построены пятифакторная модель оценки кризисного развития предприятий. Данная модель была предназначена для крупных промышленных предприятий, акции которых котируются на фондовой бирже. При помощи своего аналитического метода Альтман вывел следующее уравнение надежности (Z-score model):
Z = 1,2*X1 + 1,4*X2 + 3,3*X3 + 0,6*X4 + X5
Где X1 - это соотношение оборотного капитала и активов предприятия. Коэффициент отражает долю чистых и ликвидных активов компании в общей сумме активов;
В отечественном финансовом менеджменте под чистым оборотным капиталом понимают рабочий капитал, собственные оборотные средства. Этот показатель может рассчитываться двумя способами, во-первых, как разность текущих активов и текущих пассивов, во-вторых, сумма собственных средств и долгосрочных обязательств за минусом основных активов [3, c.308-309]. Следует отметить, что данный показатель будет давать оценки в очень широком диапазоне для предприятий разных отраслей. Так, например, у фирмы, оказывающей консалтинговые услуги, величина оборотных средств будет крайне мала по сравнению с оборотным капиталом крупного промышленного предприятия. Именно по этой причине позже Э.Альтманом была разработана усовершенствованная пятифакторная модель, которая имела разные весовые коэффициенты для производственных и непроизводственных предприятий.
X2 - соотношение нераспределенной прибыли и активов компании (финансовый рычаг);
Что касается соотношения нераспределенной прибыли и активов компании, то коэффициент слишком сильно коррелирует со способом налогообложения, в рамках которого функционирует предприятие. Вследствие разных моделей налогообложения в США и России показатель не может интерпретироваться как статистически надежный.
X3 - этот показатель характеризуют величину прибыли до налогообложения по отношению к стоимости активов;
Данный показатель в российских условиях будет иметь принципиально другие значения, нежели те, которые были заложены в модели. Данное утверждение обосновывается тем, что модель была разработана в США для предприятий, акции которых котируются на фондовой бирже. Именно поэтому в финансовой отчетности данных предприятий нераспределенная прибыль искусственно не занижается, чтобы предприятие было привлекательным для будущих акционеров. В России же другие подходы в бухгалтерском учете: с помощью различных способов ведения бухгалтерского учета показатель прибыли намеренно уменьшают с целью оптимизации налогообложения.
X4 - это стоимость собственного капитала компании в рыночной оценке по отношению к балансовой стоимости всей суммы обязательств;
В рамках данного показателя некоторые искажения может внести проблема оценки рыночной стоимости собственного капитала компании, в результате которой может быть необоснованно завышена доля собственного капитала.
X5 - отношение объема продаж к общему количеству активов.
Интерпретация полученного коэффициента осуществляется посредством следующих критических значений:
Если Z>2,9 - зона финансовой устойчивости («зеленая» зона), если 1,8<Z<2,9 - зона неопределенности («серая» зона), если Z<1,8 - зона финансового риска («красная» зона).
Прогнозная точность пятифакторной модели Альтмана была рассмотрена в работе доктора экономических наук Федорой Е.А., доцента, кандидата экономических наук Гиленко, В.А., Довженко С.Е. (аналитик, ООО «Гейм Ченджерс»). Данная модель была применена для выборки из 3505 средних и крупных предприятий, из которых 444 являлись банкротами. В результате расчетов Z коэффициентов точность предсказания составила для функционирующих предприятий 62,4%, для предприятий-банкротов - 92,4%. На основании полученных данных авторами работы был сделан вывод, что модель не вполне применима для предсказания банкротств здоровых предприятий в российских условиях.
Тем не менее, на сегодняшний день пятифакторная модель Альтмана является наиболее распространенной не только в США, но и в Австралии, Японии, Канаде, Бразилии. На основе пятифакторной модели в России разработаны различные компьютерные программы, такие как «1С: Предприятие 8.0.Управление производственным предприятием», «ИНЭК-АФСП», «Альт- Финансы», «Audit Expert», «АБФИ-Предприятие», «Финансовый анализ: ПРОФ», «МАСТЕР ФИНАНСОВ: Анализ и планирование», Renaissance, аналитическое приложение РСФО на платформе аналитического программного комплекса «Super Cell» компании «Sun IT» и др.
Таким образом, можно сделать обобщение: в качестве основных достоинств пятифакторной модели Э.Альтмана можно выделить высокую точность прогноза, простоту расчетов и возможность применения при ограниченной информации, сравнимость показателей, возможность разделения анализируемых компаний на потенциальных банкротов и не банкротов.
Недостатком же является, прежде всего, трудность адаптации данных моделей к российским условиям, вследствие чего итоговое рассчитанное значение Z-счета может давать необъективную оценку. Обусловлено это множеством факторов: и разными способами учета некоторых показателей, несоответствие балансовой и рыночной стоимости активов, разными налоговыми ставками, иными макро- и микроэкономическими циклами, и другими причинами. В данной модели необходимо критически подходить к рассчитываемым показателям, поскольку все коэффициенты, содержащие в числителе прибыль, будут заметно разниться для предприятий, применяющих разные способы бухгалтерского учета прибыли (например, по методу оценки средней себестоимости или методу ФИФО и др.). В целом показатель прибыли нельзя считать статически надежным, поскольку его значение во многом зависит от финансово-учетной политики предприятия. Как известно, многие фирмы искусственно занижают прибыль в финансовой отчетности с целью экономии на налогах.
Диагностика вероятности банкротства ПАО «Автоваз» на основе множественного дискриминантного анализа э. Альтмана
Рассмотрим применение пятифакторной модели Э. Альтмана для оценки вероятности банкротства ПАО «АвтоВАЗ». ПАО «АвтовВАЗ» - российская автомобилестроительная компания, крупнейший производитель легковых автомобилей в России и Восточной Европе.
Расчет показателей проводился на основе «Бухгалтерского баланса на 31.12.2017г. (31.12.2016г.), (31.12.2015г.)» и «Отчета о финансовых результатах за 2015-2017 гг.».
Для расчета будем использовать оригинальную пятифакторную модель Альтмана, поскольку она применяется для предприятий, акции которых котируются на фондовом рынке. Согласно методике множественного дискриминантного анализа на основе финансовой отчетности предприятия производится расчет 5 коэффициентов, которые затем перемножаются на постоянные множители. Сумма этих произведений является основанием для признания финансового состояния предприятия близким к банкротству или наоборот устойчивым. Подробные расчеты с использованием модели Альтмана на основании финансовой отчетности ПАО «АвтоВАЗ» представлены в Таблице 1.
Таблица 1. Расчет финансовой устойчивости ПАО «АвтоВАЗ» на основе пятифакторной модели Э.
Альтмана
коэф-т Расчет значение на 31.12.2017 г. значение на 31.12.2016 г. значение на 31.12.2015 г. Множит ель Произведение (гр.3 *гр.6), (гр.4 *гр.6), (гр.5 *гр.6)
1 2 3 4 5 6 7
Х1 отношение оборотного капитала и активов 0,3555 0,3446 0,2487 1,2 2017 2016 2015
предприятия (с.1200 / с.1600) 0,427 0,414 0,298
Х2 соотношение (1,007) (0,821) (0,606) 1,4 2017 2016 2015
нераспределенной прибыли (убытка) и активов компании (с.1370 / с.1600) 1,409 1,194 0,848
Х3 величина прибыли до налогообложения по отношению к стоимости активов (код 2300/с. 1600) 0,094 0,228 0,213 3,3 2017 2016 2015
0,310 0,752 0,703
Х4 стоимость собственного капитала компании в -0,311 -0,325 -0,269 0,6 2017 2016 2015
рыночной оценке по отношению к балансовой стоимости всей суммы обязательств (с. 1600-с.1400-с.1500) / (с. 1400+с.1500) 0,187 0,245 0,212
Х5 отношение объема 1,622 1,173 1,058 1 2017 2016 2015
продаж к общему количеству активов (код 2110 /с1600) 1,622 1,173 1,058
Исходя из полученных значений 2-счет Альтмана для ПАО «АвтоВАЗ» составил:
2017 г. 2016 г. 2015 г.
0,763 0,9 0,999
Таким образом, за период наблюдения (2015-2017 гг.) значение 2- счета находилось ниже 1,8 ед., что
соответствует зоне финансового риска («красная» зона), т.е., высокой степени вероятности банкротства ПАО «АвтоВАЗ». Кроме того, модель Э. Альтмана свидетельствует о том, что финансовое состояние ПАО «АвтоВАЗ» ухудшалось в период 2015-2017 гг.
В результате проведенной диагностики можно сделать вывод, что множественный дискриминантный анализ на основе пятифакторной модели Э.Альтмана в данном случае дал объективную оценку финансовому состоянию «АвтоВАЗ». Полученный результат совпадает с результатами независимой аудиторской проверки, проведенной аудиторско-консалтинговой компанией Ernst&Young в феврале 2017 г. В аудиторском заключении указано на наличие существенной неопределенности в финансовом положении ПАО «АвтоВАЗ», которая вызывает сомнения в способности общества продолжать свою деятельность непрерывно, и, таким образом, общество может быть неспособно к реализации своих активов и выполнению обязательств в ходе обычной деятельности [4, электронный ресурс].
Однако стоит отметить, что пятифакторная модель Альтмана является лишь одним из многих подходов к прогнозированию банкротства. В соответствии с этой методикой ПАО «АвтоВАЗ» классифицируется как предприятие, имеющее высокий риск банкротства в ближайшем будущем. Кроме того, анализ показал, что предприятие находится в «красной» зоне риска уже несколько лет. Однако ПАО «АвтоВАЗ» продолжает свою деятельность. Данный факт объясняется тем, что ПАО «АвтоВАЗ» получает дополнительные инвестиции со стороны госкорпорации «Ростех», альянса Renault-Nissan, а также Минпромторга. Таким образом, пятифакторная модель дает достаточно точный результат для российского предприятия, поскольку ПАО «АвтоВАЗ» наиболее близок к требованиям модели (применяется за рубежом для крупных промышленных предприятий, акции которых котируются на фондовой бирже), также достаточно корректный результат объясняется особенностями самого «АвтоВАЗа» (критическими значениями большинства финансовых показателей).
По результатам анализа ПАО «АвтоВАЗ» могут быть предложены следующие рекомендации: для того чтобы предприятие вышло из зоны высокой вероятности банкротства в рамках финансового анализа, ему необходимо повысить долю оборотного капитала в активах, увеличить объем выручки, а также добиться прибыльности продаж. Однако стратегии, заключающиеся в росте объемов выручки за счет увеличения производства (поскольку мощности предприятия позволяют это сделать), росте среднереализационных цен, разработке мер в области улучшения управления дебиторской задолженностью, снижении себестоимости продукции, сокращении издержек путем уменьшения количества рабочих мест представляются сомнительными. Данные мероприятия были неоднократно применены «АвтоВАЗом» ранее и не принесли желаемого результата. На наш взгляд, это объясняется тем, что бессмысленно наращивать объемы производства автомобилей, не решив проблему низкого спроса на товар. Кроме того, «АвтоВАЗ» не однократно применял меру сокращений рабочего и управленческого персонала. Только этой зимой было уволено около 2% сотрудников.
Именно поэтому нашими рекомендациями является увеличение рентабельности продаж существующих моделей, таких как Lada Ellada, Lada Vesta и Lada XRay, поскольку именно они являются лидерами продаж «АвтоВАЗа». Отдельно стоит остановиться на модели Lada Ellada - это первый серийный российский электромобиль производства «АвтоВАЗа». На данный момент рынок электрокаров в России представляет собой свободную нишу при ожидаемом росте. Так, например, в Санкт-Петербурге для этого создана необходимая инфраструктура: на сегодняшний день в городе построено 8 зарядочных станций. По нашему мнению, ПАО «АвтоВАЗ» следует осваивать рынок электромобилей и, таким образом, увеличить (на данный момент они практически не осуществляются) продажи Lada Ellada. Привлечь потребителей можно посредством рекламных компаний, информируя население о привилегиях для владельцев электромобилей со стороны законодательства, различных бонусных программ.
Выводы
Банкротство является неотъемлемой частью рыночной экономики. Становление института банкротства в России во многом опирается на зарубежный опыт. Данный факт справедлив и для методик прогнозирования банкротства в нашей стране. Диагностика банкротства предприятия является самостоятельным и относительно малоисследованным направлением финансового анализа. Весьма часто в научной литературе можно встретить рекомендации по применению зарубежных кризис-прогнозных моделей, не адаптированных к нашей экономике.
Все методы прогнозирования банкротства можно разделить на количественные и качественные. В работе особое внимание было уделено количественным методам, а именно модели 2- счета Э. Альтмана. Данная методика считается наиболее точной, именно поэтому было разработано множество её модификаций. Однако при внимательном изучении видно, что часть показателей не может считаться статистически надежными в силу разных особенностей экономик, налогового обложения, бухгалтерского учета. Очевидно, что Россия, особенно в кризисный период, остро ощущает нехватку в методе, который давал бы наиболее близкое к реальности отражение финансового состояния предприятия.
На наиболее точные результаты можно рассчитывать, если модель Э. Альтмана применяется для диагностики банкротства крупных промышленных предприятий, акции которых обращаются на фондовой бирже. Так, в работе был проведен анализ вероятности банкротства крупной автомобилестроительной компании «АвтоВАЗ», в результате которого было выявлено, что «АвтоВАЗ» находится в зоне высокой угрозы банкротства, что соответствует независимому аудиторскому заключению. В работе были предложены рекомендации по увеличению объема выручки путем роста продаж наиболее перспективных моделей, а также освоения нового сегмента рынка - рынка электромобилей.
Список используемой литературы:
1. Трифонов, Ю. А. Количественные и качественные методы прогнозирования несостоятельности (банкротства) предприятия / Ю.А. Трифонов // Микроэкономика.-2008. - №3.
2. Стрекалов, О.Б. Кризисы в организации и управление проектами: учебное пособие // О.Б. Стрекалов, Э.Р. Зарипов. - Казань: Казан. гос. технол. ун-т, 1997. - 160 с.
3. Финансовый менеджмент: теория и практика. / Учебник. Под ред. Е.С. Стояновой. 6-е изд., перераб. и доп. -М.: Изд-во, «Перспектива», 2008.
4. Аудиторское заключение о бухгалтерской (финансовой) отчетности ПАО «Автоваз» в 2017 г., проведенное аудиторско-консалтинговой компанией Emst&Young [Электронный ресурс] URL: http://info.avtovaz.ru/index.php?id=307 (Дата обращения 04.05.2018 г.).
5. Федеральный закон от 26.10.2002 N 127-ФЗ (ред. от 03.07.2016) "О несостоятельности (банкротстве)" (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2017).
6. Астафурова И.С. Оптимизация процесса формирования и анализа показателей финансового состояния хозяйствующего субъекта - основа качественного менеджмента // Экономика и предпринимательство. - 2014. -№ 10.
7. И.П. Бойко. Лекции по курсу «Экономика предприятия и предпринимательства». Лекция 2 «Жизненный путь предприятия».
8. Давыдова, Г.В. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий. / Г.В. Давыдова, А.Ю. Беликов // Управление риском. Издательство: ОАО «Анкил». № 3. 1999 г.
9. Колышкин, А.В. Прогнозирование финансовой несостоятельности предприятия / А.В. Колышкин, Е.В. Гиленко, С.Е. Довженко// Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 5. Экономика. №2, 2014.
10. Львова, Н.А. Финансовая диагностика предприятия: монография / под редакцией В.В. Иванова / Н.А. Львова. - М.- «Проспект». - 2015. - 304 с.
11. Мокрушин, П.С. Институт банкротства (несостоятельности) в США / П.С. Мокрушин // Конференция молодых ученых «Банкротство в системе рыночных отношений: актуальные проблемы нормотворчества и правоприменения (г. Пермь, 17 апреля 2015 года) / Пермский государственный национальный исследовательский университет. 2015.
12. Найденов, Н.Д. Инструменты повышения финансовой устойчивости предприятия в процессе его банкротства: монография / Н.Д. Найденов. - г. Сыктывкар, 2006г. - 248 с.
13. Патласов, О.Ю. Антикризисное управление. Финансовое моделирование и диагностика банкротства коммерческой организации: учебное пособие. / О. Ю. Патласов, О.В. Сергиенко. Омск : Изд-во НОУ ВПО «ОГИ», 2008. - 544 с.
14. Полещук, Т.А. Банкротство юридических лиц в России / Т.А. Полещук, Д.А. Маркова // Общество: политика, экономика, право. Номер: 8. Издательский дом «Хорс». 2016.
15. Федотова, М.А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия / М.А. Федотова. // Финансы. - 1995. -№6.
16. «Бухгалтерский баланса на 31.12.2017г. (31.12.2016г.), (31.12.2015г.)» и «Отчет о финансовых результатах за 2015-2017 гг.» ПАО «Автоваз».
Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП): [Электронный ресурс]. Банкротство юридических лиц в России (архив). URL: http://www.forecast.ru/default.aspx (Дата обращения 04.04.2018 г.).
