CC BY
992
УДК 658.012.1
МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА Э.АЛЬТМАНА: ПРИМЕНИМОСТЬ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРИ РЕЙТИНГОВОЙ ОЦЕНКЕ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ
ХАСАНОВ РИНАТХАМИТОВИЧ
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Финансы и кредит» омского филиала Финансового университета при Правительстве рФ, омск, россия E-mail: [email protected]
КАШТАНОВ НИКОЛАЙ НИКОЛАЕВИЧ
старший преподаватель кафедры «Менеджмент, экономика и право» сибирского государственного университета физической культуры и спорта, омск, россия E-mail: [email protected]
МАРГАРЯН ЛИЛИТ ГРИШАЕВНА
студентка омского филиала Финансового университета при Правительстве рФ, омск, россия E-mail: [email protected]
АННОТАЦИЯ
В условиях нестабильности на финансовых рынках вопрос анализа вероятности банкротства, а значит и кредитоспособности, является одним из самых важных и приоритетных при принятии инвестиционных решений. Собственно анализ банкротства является частью процесса оценки рисков, который имеет значение не только в инвестиционном процессе, но и в повседневной жизни, так как все большее число отраслей требует оценки рисков банкротства. Примером служит туристическая отрасль, которая разбирается в статье.
В работе с использованием формулы Альтмана анализируется реальная бухгалтерская отчетность российских предприятий, которые признаны банкротами; тех фирм, которые имели сложности с платежеспособностью, но официально банкротами признаны не были, а также ряда туроператоров Российской Федерации. В статье рассматривается применимость модели оценки вероятности банкротства Альтмана в условиях России, предложено изменение границ вероятностей банкротства с учетом проведенных расчетов, разработана рейтинговая оценка кредитоспособности, которая также проверена на практике расчетами вероятности банкротства туристических компаний.
Результаты работы могут быть использованы в инвестиционном анализе, в практике деятельности как крупных фирм, так и розничных инвесторов, при анализе рисков деятельности туроператоров и в других отраслях, чувствительных к риску внезапных банкротств предприятий. Результаты исследования на практике применяются американской фирмой IK Business Solutions LLC при оценке инвестиционных рисков на сайте www.FTinvest.ru.
Ключевые слова: финансовый анализ; оценка рисков банкротства; кредитоспособность; формула Альтмана; Z-score; кредитные рейтинги.
THE ALTMAN MODEL FOR ASSESSING
THE BANKRUPTCY RISK: ITS APPLICABILITY
IN THE RUSSIAN FEDERATION AND USE
FOR RATING-SCALE ASSESSMENT OF SOLVENCY
RINAT KH.KHASANOV
PhD, Assistant Professor, the Finances and Credit Chair at the Omsk branch of the Financial University, Omsk, Russia
E-mail: [email protected] NIKOLAI N. KASHTANOV
Senior lecturer, the Management, Economics and Law Chair of the Siberian State University of Physical Education and Sport, Omsk, Russia E-mail: [email protected]
LILIT G.MARGARYAN
Student, the Omsk branch of the Financial University, Omsk, Russia E-mail: [email protected]
ABSTRACT
In the situation of non-stability on the financial markets the issue of bankruptcy (and hence solvency) risk analysis plays a predominant role and is a matter of top priority in investment decision-making. The bankruptcy analysis proper is a component of the risk assessment procedure that is significant not only for the investment process but also for every-day life due to an increasing number of industries in need of bankruptcy risk assessment. An example is the tourist industry considered in the paper.
In this paper the Altman formula is used for analyzing real financial statements of Russian companies recognized as bankrupts, companies that have solvency problems but are not considered bankrupts as well as a number of travel operators of the Russian Federation. The applicability of Altman bankruptcy predicting model to the Russian reality is considered in the paper; change of bankruptcy probability boundaries is suggested based on the estimations performed; a rating-based solvency assessment is developed that has been field-tested by evaluating bankruptcy probabilities for travel agencies.
The results of the work may be used in the investment analysis, in routine activities of both big companies and single investors, for predicting travel agency risks and in other industries sensitive to risks of sudden corporate bankruptcy. The results of the research are used by a US company IK Business Solutions LLC in practice for investment risk assessment, see www.FTinvest.ru. Keywords: financial analysis; bankruptcy risk assessment; solvency; Altman formula; Z-score; credit ratings.
Рост нестабильности финансовых рынков и, как следствие, значительное увеличение числа банкротств организаций на фоне замедления экономического роста во многом стали результатом мирового финансового кризиса. Среди современных проблем экономики Российской Федерации одной из основных является быстрое нарастание финансовой неустойчивости предприятий, их неспособность эффективно функционировать в текущих условиях. По этой причине для поддержания стабильности организации важно не только осуществление анализа текущего его финансового состояния, но и проведение ранней диагностики кредитоспособности и возможного дефолта в будущем. Это объясняет, почему настолько актуально иметь эффективную модель оценки вероятности банкротства, позволяющую эффективно оценивать риски кредитоспособности российских организаций.
Можно сказать, что вопрос о прогнозировании возможного банкротства предприятий в нашей стране стал чрезвычайно острым. За последние десять лет многие коммерческие организации различных форм собственности оказались на грани банкротства. Это, отчасти, было связано с реформами в российской экономике и постепенным вхождением России в зону кризисного развития [1].
В настоящее время важна проблема определения методов и методик, позволяющих предсказать наступление банкротства предприятия в ближайшем будущем. Фактически прогнозирование кризисов в развитии предприятия, приводящих к несостоятельности, призвано заранее предупреждать об угрозе возможного банкротства. Очевидно, что чем быстрее будут выявлены тенденции, ведущие предприятие к несостоятельности, и чем раньше будут предприняты меры по спасению предприятия, тем больше вероятности выхода компании из кризиса. Следственно, встает вопрос об определении показателей, способных прогнозировать развитие неблагоприятных событий на ранних стадиях.
Хотя институт банкротства давно и с успехом работает за рубежом, в России эта проблема стала актуальной сравнительно недавно, поэтому в нашей стране на данный момент нет статистических данных предприятий-банкротов.
Сложившаяся ситуация затрудняет проведение исследований, которые были бы основаны на реалиях нашей экономики и направлены на достоверное прогнозирование возможной несостоятельности предприятий.
Основной идеей данной работы является эмпирическая проверка прогнозной достоверности модели прогнозирования банкротства Альтмана в условиях Российской экономики.
Следует подчеркнуть, что многие ученые из России ставят под сомнение возможность применения модели Альтмана в условиях РФ. Действительно, хозяйственные и рыночные условия России и США отличаются очень существенно, в Соединенных Штатах существует развитый финансовый рынок, на протяжении многих лет ведутся исследования в области финансовых рисков. В России же, хотя фондовый рынок и существует более 20 лет, пока не выработана эффективная модель оценки кредитоспособности, а банки при выдаче кредитов, как правило, применяют собственные методики. В то же время отсутствует общепризнанная модель оценки вероятности банкротства, а значит и кредитоспособности.
Немаловажным фактором для России является также то, что с развитием в стране финансового рынка все большее значение вероятности банкротства приобретает как вариант оценки инвестиционных рисков. Инвестор, приобретающий ценные бумаги того или иного эмитента, мог бы учитывать вероятность банкротства данного предприятия при принятии инвестиционного решения, фактически это будет оценкой финансового риска, и чем выше будет вероятность банкротства, тем выше будет риск и тем менее привлекательной (с точки зрения потенциальных потерь инвестора) будет данная ценная бумага.
Рассмотрим пятифакторную модель Альтмана (1968 г.) для открытой компании, которая имеет следующий вид:
Z = 1,2 Ю + 1,4 И + 3,3 К3 + 0,6 К4 +1 К5,
где К1 — доля оборотных средств в активах, то есть отношение оборотных активов к общей величине активов; К2 — рентабельность активов, то есть отношение нераспределенной прибыли к величине активов; К3 — отношение
Таблица 1
Общие результаты применения модели Альтмана
№ п\п ОАО К1 К2 КЗ К4 К5 г
1 ОАО «Севкабель» 2009 г. 0,07 0,00 -0,04 0,00 0,08 0,0083
ОАО «Севкабель» 2010 г. 0,08 -0,41 -0,05 -0,29 0,07 -2,24
2 ОАО «Макси-Групп» 2009 г. 0,66 -1,12 -1,27 -0,46 0,001 -5,24
ОАО «Макси-Групп» 2010 г. 0,008 -2,34 1,17 -0,61 0,28 0,5
3 ОАО «Рассвет» 2009 г. 0,67 0,26 0,08 1,11 0,43 2,5
4 ОАО «Локтевское автотранспортное предприятие» 2007 г. 0,04 -2,57 -0,9 -1,14 1,18 -5,4
ОАО «Локтевское автотранспортное предприятие» 2008 г. 0,04 -3,05 -0,43 -0,37 1,33 -4,5
5 ОАО «КИТ-КЭПИТАЛ» 2009 г. 0,1 -0,24 -0,14 -0,02 0,21 -0,5
ОАО «КИТ-КЭПИТАЛ» 2010 г. 0,11 -0,38 -0,13 -0,13 0,12 -0,81
6 ОАО «Красавтодорстрой» 2008 г. 0,81 0,09 -0,05 0,11 2,75 3,75
ОАО «Красавтодорстрой» 2009 г. 0,89 0,07 0,01 0,08 1,29 2,53
7 ОАО «Серафимовичмежрайгаз» 2009 г. 0,09 -0,1 0,03 2,3 0,35 1,78
ОАО «Серафимовичмежрайгаз» 2010 г. 0,04 -0,09 0,03 3,05 0,47 2,33
8 ОАО «Молочный завод «Новочеркасский» 2009 г. 0,45 0,11 0,002 0,28 1,84 2,71
ОАО «Молочный завод «Новочеркасский» 2010 г. 0,52 0,02 -0,08 0,14 0,73 1,2
9 ОАО «Омскгазводпроект» 2009 г. 0,60 -0,89 -0,76 -0,41 0,67 -2,6
ОАО «Омскгазводпроект» 2010 г. 0,42 -1,95 -0,30 -0,63 1,37 -2,21
10 ОАО «НИИ Буммаш» 2009 г. 0,99 0,03 0,0041 0,09 0,68 1,97
ОАО «НИИ Буммаш» 2010 г. 0,9958 -0,11 -0,16 0,01 3,05 3,58
11 ОАО «Омский дом печати» 2009 г. 0,12 -0,02 -0,05 2,7 0,45 2,04
ОАО «Омский дом печати» 2010 г. 0,14 -0,08 -0,06 2,24 0,47 1,67
12 ОАО «Кинотеатр «Пролетарий» 2008 г. 0,08 -3,1 -0,11 -0,41 0,01 -4,86
ОАО «Кинотеатр «Пролетарий» 2009 г. 0,06 -3,39 -0,08 -0,45 0,01 -5,21
13 ОАО «Весенний» 2008 г. 0,29 0,23 0,0008 1,42 0,46 1,98
ОАО «Весенний» 2009 г. 0,35 0,12 0,0017 2,64 0,32 2,5
14 «Атлас-Сервис» 2008 г. 0,78 -0,43 -0,94 0,44 2,07 -0,44
15 ОАО «Завод ячеистых бетонов» 2008 г. 0,75 -0,11 -0,06 -0,07 0,89 1,4
ОАО «Завод ячеистых бетонов» 2009 г. 0,73 -0,12 -0,01 -0,08 0,35 0,98
16 ОАО «Мясокомбинат «Камышинский» 2009 г. 0,69 -0,65 -0,33 -0,13 0 -1,26
ОАО «Мясокомбинат «Камышинский» 2010 г. 0,87 -0,41 0,36 0,22 0 1,79
17 ОАО «Транс-Альфа» 2009 г. 1 -1,44 0,0018 -0,59 0,9 -0,27
ОАО «Транс-Альфа» 2010 г. 0,97 -3,02 -0,0034 -0,75 0,06 -3,47
18 ОАО «75-й автомобильный ремонтный завод» 2009 г. 0,34 -1,01 -0,98 -0,1 1,7 2,61
19 ОАО «АЛПИ» 2007 г. 0,39 0,01 0,01 0,03 0,79 1,32
ОАО «АЛПИ» 2008 г. 0,76 -0,05 0,0008 -0,02 1,28 2,11
20 ОАО «Авиационная компания «Континент» 2009 г. 0,997 -0,07 -0,01 -0,06 0,18 1,21
ОАО «Авиационная компания «Континент» 2010 г. 0,998 0,002 0,03 0,01 1,19 2,49
21 ООО «Алтайский лен» 2009 г. 0,431 -0,057 -0,063 -0,168 0,169 0,161
ООО «Алтайский лен» 2010 г. 0,243 -0,118 -0,085 -0,405 0,143 -0,207
22 ООО «ТагАвтоПром» 2010 г. 0,871 -0,495 -0,617 -0,331 0,725 -1,105
Среднее значение 0,49 -0,67 -0,15 0,23 0,73 0,12
прибыли до налогообложения к величине активов; К4 — отношение собственного капитала предприятия к краткосрочным обязательствам; К5 -отношение выручки к величине активов.
В зависимости от значения оценки Z по фирме делается вывод о вероятности банкротства. Интерпретация пятифакторной модели: чем выше на предприятии показатель Z, тем устойчивее ее положение. Если Z меньше 1,81, то риск банкротства составляет от 80 до 100%; если Z лежит в диапазоне от 1,81 до 2,77, то средняя вероятность несостоятельности компании от 35 до 50%; если значение Z варьирует от 2,77 до 2,99, следовательно, вероятность краха невелика от 15 до 20%; если Z больше 2,99, то компания признается финансово устойчивой, риск банкротства в течение ближайших двух лет весьма мал [2].
Несмотря на то что формула пятифактор-ной модели Альтмана получена эмпирическим путем, исследование ее применимости для предприятий РФ будет очень полезным как с теоретической, так и с практической точки зрения. Для этого нами были проведены расчеты коэффициентов К1, К2, К3, К4, К5 и Z для открытых акционерных обществ РФ, которые были признаны банкротами. Выборка предприятий определяется случайно, мы умышленно не сосредотачиваемся на единственной отрасли: предполагается, что модель Альтмана имеет универсальный характер и применима для предприятия любой отрасли. Полученные нами результаты применения модели Альтмана отражены в табл. 1.
По итогам проведения анализа бухгалтерской отчетности и расчета всех необходимых коэффициентов по двадцати двум ОАО можно сделать выводы о применимости модели Э. Альтмана к предприятиям Российской Федерации, точность прогноза составляет 93 %.
Необходимо отметить, что исследованные предприятия, видимо, довольно долго находились в сложном положении. Например, среднее значение показателя Z равно 0,12 и находится достаточно далеко от границы Z = 1,81, при которой вероятность банкротства составляет от 80 до 100%. Это говорит о том, что для предприятий России можно снизить рекомендуемую границу высокой вероятности банкротства. Для проверки данной гипотезы рассмотрим
отчетность организаций, которые не были официально объявлены банкротами, но испытывали серьезные сложности с оплатой текущих счетов и обязательств. Подход и методы идентичны методам, применяемым выше.
Таким образом, по итогам таблицы 2 видно, что предприятия, имеющие проблемы с платежеспособностью, имеют среднее значение Z, равное 1,78, что немного ниже значения Z = 1,81, рекомендованного Альтманом.
Поэтому, с учетом того, что для предприятий-банкротов среднее значение Z равно 0,12, а для близких к банкротству Z равно 1,78, можно предположить, что граница вероятного банкротства в 80-100% находится в диапазоне между 0,12 и 1,78. Следовательно, используя статистические методы, мы можем сделать выводы, что нижняя граница значения интегрального показателя уровня угрозы банкротства для условий РФ будет равна 1,23.
Тогда предполагаемые границы по модифицированной для Российской Федерации модели Альтмана будут следующие:
• Z < 1,23 — вероятность банкротства составляет от 80 до 100%;
• 1,23 <= Z < 2,77 — средняя вероятность краха компании от 35 до 50 %;
• 2,77 < Z < 2,99 — вероятность банкротства невелика — от 15 до 20%;
• 2,99 <= Z — ситуация на предприятии стабильна, риск неплатежеспособности в течение ближайших двух лет крайне мал.
Таким образом, мы считаем, что нами доказана применимость модели оценки вероятности банкротства Альтмана для условий РФ.
Считаем необходимым отметить, что проблема прогнозирования вероятного банкротства тесно перекликается с оценкой кредитоспособности предприятий. Современные технологии управления должны учитывать влияние рисков на финансовую деятельность, и главной задачей руководителя является своевременный анализ риска, включающий полное исследование производственно-хозяйственной деятельности компании, определение факторов, как внешних, так и и внутренних, оказывающих влияние на планируемый результат. Проводя анализ рисков предприятия, важно помнить, что большинство рисков, сопутствующих функционированию предприятий, детерминировано работой
Таблица 2
Общие результаты для предприятий, не объявленных банкротами
№ п/п ОАО К1 К2 КЗ К4 К5 1
1 ОАО «Мобильные ТелеСистемы» (МТС) 2009 г. 0,29 0,24 0,10 0,96 0,51 2,1
ОАО «Мобильные ТелеСистемы» (МТС) 2010 г. 0,17 0,16 0,09 1,24 0,55 2,03
2 ОАО «Омский каучук» 2009 г. 0,7 -0,13 0,01 0,57 1,01 2,04
ОАО «Омский каучук» 2010 г. 0,72 -0,1 0,01 0,65 0,91 2,05
3 ОАО «Аптечная сеть «36,6» 2009 г. 0,56 -0,22 0,07 0,87 1,09 2,19
ОАО «Аптечная сеть «36,6» 2010 г. 0,51 -0,18 0,05 0,85 1,22 2,26
4 ОАО «Осгроговицы» 2009 г. 0,41 0,08 0,012 1,47 0,18 1,71
ОАО «Осгроговицы» 2010 г. 0,44 0,1 0,01 2,44 0,23 2,39
5 ОАО «Детский Мир - Центр» 2009 г. 0,7 -0,29 -0,21 -0,11 1,6 1,28
ОАО «Детский Мир - Центр» 2010 г. 0,63 -0,37 -0,08 0,47 1,62 1,86
6 ОАО «Автоколонна 1880» 2009 г. 0,15 -0,98 -0,004 0,11 2,38 1,24
ОАО «Автоколонна 1880» 2010 г. 0,59 -0,3 -0,01 0,05 1,11 1,38
7 ОАО «Тульские городские электрические сети» 2009 г. 0,21 -0,05 0,02 4,74 0,81 3,91
ОАО «Тульские городские электрические сети» 2010 г. 0,22 -0,17 -0,1 2,2 0,75 1,77
8 ОАО «Русский магний» 2009 г. 0,32 -0,004 -0,002 0,12 0,00013 0,45
ОАО «Русский магний» 2010 г. 0,26 -0,001 -0,001 0,05 0,00012 0,34
9 ОАО «Северный Рейд» 2009 г. 0,63 -0,09 -0,12 0,49 0,63 1,16
ОАО «Северный Рейд» 2010 г. 0,68 -0,14 -0,08 0,24 0,23 0,73
10 ОАО «Авиакомпания «Московия» 2009 г. 0,86 0,015 0,001 0,02 2,7 2,04
ОАО «Авиакомпания «Московия» 2010 г. 0,85 0,012 0,008 0,1 2,8 2,05
11 ОАО «Торговая фирма «Санкт-Петербургский дом книги» 2009 г. 0,71 -1,09 -0,5 -0,45 1,13 2,04
ОАО «Торговая фирма «Санкт-Петербургский дом книги» 2010 г. 0,68 -1,32 -0,31 -0,52 1,01 2,05
Среднее значение 0,51 -0,22 -0,05 0,75 1,02 1,78
персонала. Далее следует разработать систему мер по управлению риском, включающую экономические и социальные механизмы снижения риска [3].
Наш собственный взгляд на такое понятие как кредитоспособность находится в русле двух подходов. С одной стороны, кредитоспособность — относительный показатель того, может
ли та или иная кредитная организация предоставить данной организации кредит на определенных условиях. С этой точки зрения необходимо также учитывать кредитную политику заемщика, его стратегию в отношении рисков, применяемые методики оценки кредитоспособности. С другой стороны, такое понятие, как кредитоспособность, можно использовать как
меру финансового риска при инвестировании в ценные бумаги рассматриваемого эмитента. Инвестору (либо в акции, либо в облигации) всегда важно понимать: сможет ли он в будущем вернуть свои средства, поэтому оценка кредитоспособности (или назовем это платежеспособностью, или кредитным рейтингом, как принято на рынках США) для него является важнейшим этапом при принятии инвестиционного решения. Мы считаем, что относительно простая в применении модель Альтмана, которая, как мы выше доказали, может применяться в Российской Федерации, может также использоваться как основа для построения кредитных рейтингов, которые позволят инвесторам и потребителям услуг самостоятельно оценивать риски.
Рассмотрим проблему влияния риска потери кредитоспособности на примере туристических компаний. Во многих трудах российских и иностранных авторов управление риском зачастую сводится к задачам финансового менеджмента или частным задачам страхования предпринимательской деятельности. Однако у туристических организаций есть собственные особенности, и на них воздействуют все существующие в экономике факторы риска, при этом выявление и идентификация этих риск-факторов представляет собой одну из главных задач в риск-менеджменте туристических организаций.
Со временем меняется негативное влияние тех или иных факторов на деятельность туристических компаний, на реализацию их стратегических и тактических решений. В начальный период реформирования российской экономики значительное отрицательное влияние на деятельность организаций оказывали внешние факторы риска, не регулируемые на уровне предприятия. В настоящее время период, когда макроэкономическая ситуация после кризиса 2008-2009 гг. начинает стабилизироваться, все больше возрастает значение управления рисками туристических организаций.
Считаем, что в любом случае задача устойчивого и эффективного развития бизнеса может быть успешно решена только такими туристическими фирмами, которые смогут проводить комплексную и систематическую работу по учету рисков своей деятельности. По сути, находясь
в столь рисковой отрасли, компании должны включать риск-менеджмент в общую систему управления бизнесом, во многом именно ему отводя ключевую роль.
Следует отметить, что в последние годы стремительно обостряется проблема внезапной неплатежеспособности российских туроператоров. В июне 2012 г. приостановила деятельность фирма «Вокруг света», которая работала в сфере туристических услуг с 2003 г. «Компания оказалась не в состоянии исполнить финансовые обязательства перед гражданами и юридическими лицами в связи со сложившейся ситуацией»,— говорится в официальном сообщении, размещенном на сайте туроператора.
Заметим, что это уже не первый случай, когда туристические компании сталкиваются с финансовыми осложнениями и оказываются неспособными реализовать свои обязательства. В апреле 2012 г. клиенты туроператора «Идеальный мир» не могли вернуться на родину из Израиля в связи с тем, что авиабилеты не были оплачены.
Одним из самых громких и неожиданных скандалов в туристической индустрии стало объявление «Ланта-тур вояж» о своем банкротстве и остановке своей деятельности. В связи с тем, что компания не сумела обеспечить финансирование туристических путевок, тогда пострадало более 3000 человек1.
Очевидно, что череда банкротств российских туроператоров является сверхактуальной проблемой индустрии туризма России. Причем проблема имеет не только финансовый, но и социальный аспект, так как часто без средств оказываются граждане России, находящиеся за рубежом, не оказываются оплаченные туристические услуги, подрывается доверие как к туроператорам, так и в целом к туристической отрасли.
Нам представляется, что наилучшим способом решения обозначенной проблемы будет публикация отчетов о вероятности банкротства туроператора саморегулируемой организацией (СРО) туроператоров. Возможно, что практика саморегулирования, которая активно развивается в нашей стране (достаточно вспомнить
1 иКЬ: http://www.cfin.ru/press/management (дата обращения: 19.03.2013).
Таблица 3
Рейтинговые оценки к зедитоспособности, разработанные на основе модели Альтмана
Рейтинг Границы Z Значение
AAA Z > 5 Исключительно высокий (наивысший) уровень кредитоспособности
AA 5 > Z > 4,2 Очень высокий уровень кредитоспособности
A 4,2 > Z > 3,7 Высокий уровень кредитоспособности
BBB 3,7 > Z > 3,3 Приемлемый уровень кредитоспособности
BB 3,3 > Z > 3 Достаточный уровень кредитоспособности
B 3 > Z > 2,77 Удовлетворительный уровень кредитоспособности
CCC 2,77 > Z > 2,4 Низкий уровень кредитоспособности
CC 2,4 > Z > 2 Очень низкий уровень кредитоспособности (преддефолтный)
C 2 > Z > 1,23 Неудовлетворительный уровень кредитоспособности (выборочный дефолт)
D Z < 1,23 Дефолт или банкротство
строительную отрасль), может быть распространена и на туристическую отрасль. Очевидным фактом является то, что качество услуг туроператоров, их обязательность и ответственность находятся на низком уровне. Главное, необходимо найти механизм определения вероятности банкротства туристических фирм, решить проблему измерения потенциального риска дефолта на уровне туроператора.
Для того чтобы объективно оценить кредитоспособность эмитентов долговых обязательств, в мировой практике в настоящее время используется понятие кредитного рейтинга [4]. Рейтинги, как правило, присваиваются независимыми рейтинговыми агентствами, которые с помощью собственных подходов оценивают кредитные риски, при этом методы определения рисков агентствами, как правило, не раскрываются.
Нами было проведено исследование экономико-математических методов прогнозирования банкротства компаний, которые позволяют выдвинуть свои критерии для оценки кредитоспособности отечественных предприятий. В основу были взяты показатели коэффициентов, рассчитанные по модели Альтмана. Значение Z (score) было взято нами как базовое для определения границ рейтинговых оценок.
Итоги наших исследований и расчетов по созданию собственной шкалы рейтинговых оценок кредитоспособности предприятия, основанных на анализе результатов применения
модели Альтмана к российским предприятиям, представлены в табл. 3.
Данный подход по оценке кредитоспособности через кредитный рейтинг широко применяется на практике, нам удалось внедрить его в деятельность инвестиционного портала www. FTinvest.ru, где фундаментальные аналитики еженедельно оценивают кредитные риски, используя предложенный нами подход.
Для практического применения предложенной системы рейтингов нами был проведен анализ бухгалтерской отчетности и рассчитаны необходимые коэффициенты по четырнадцати туроператорам России, расчеты представлены в табл. 4.
Итак, среднее значение интегрального показателя уровня угрозы банкротства (Z) равно 2,613; К1 — доля оборотных средств в активах (0,907); К2 — рентабельность активов (0,044); КЗ — уровень доходности активов (0,038); К4 — коэффициент соотношения собственного и заемного капитала, или коэффициент покрытия (0,147); К5 — оборачиваемость активов, или отдача всех активов (1,99).
Также в табл. 4 представлены результаты применения рейтинговой оценки кредитоспособности предприятия, которая основывается на анализе модели Э. Альтмана. В совокупности со значением уровня угрозы банкротства полученные нами данные позволяют сделать достоверные выводы о платежеспособности компании, а также о ее финансовом состоянии.
Таблица 4
Анализ вероятности банкротства 14 туроператоров России
N ЗАО и ООО К1 К2 К3 К4 К5 1 Рейтинг
1 ЗАО Агентство «ПАКТУР» 2009 г. 0,987 0,027 0,013 0,028 0,465 1,229 0
ЗАО Агентство «ПАКТУР» 2010 г. 0,995 0,018 0,010 0,018 0,286 1,034 0
2 ЗАО «Ланта-тур вояж» 2009 г. 0,949 -0,066 0,079 -0,061 0,479 1,310 С
ЗАО «Ланта-тур вояж» 2010 г. 0,987 0,004 0,051 0,005 0,252 1,107 0
3 ЗАО «Люкс Тур» 2009 г. 0,955 0,388 0,160 0,636 1,186 2,916 В
ЗАО «Люкс Тур» 2010 г. 0,943 0,370 0,044 0,587 1,302 2,631 ССС
4 Фл. ЗАО «Фирма Нева» 2009 г. 0,686 -0,063 0,002 0,096 5,027 5,500 ДДД
Фл. ЗАО «Фирма Нева» 2010 г. 0,725 -0,053 0,002 0,089 7,906 8,412 ДДД
5 ООО «Ванд Интернэшнл тур» 2009 г. 0,848 0,034 0,037 0,041 3,966 4,718 ДД
ООО «Ванд Интернэшнл тур» 2010 г. 0,844 0,031 0,005 0,039 5,635 6,283 ДДД
6 ООО «Лабиринт» 2009 г. 0,961 0,001 0,034 0,001 1,349 2,128 СС
ООО «Лабиринт» 2010 г. 0,975 0,002 0,002 0,002 0,909 1,601 С
7 ООО Агентство «Путешествуй!» 2009 г. 0,988 0,0003 0,0003 0,0004 0,160 0,853 0
ООО Агентство «Путешествуй!» 2010 г. 0,991 0,0004 0,0011 0,0004 0,090 0,787 0
8 ООО «Капитал Тур» 2009 г. 0,994 0,001 0,001 0,001 0,147 0,846 0
ООО «Капитал Тур» 2010 г. 0,053 -0,007 -0,007 -0,006 0,088 0,096 0
9 Фл. ООО «Карлсон туризм» в г. Новосибирске 2009 г. 0,967 -0,194 0,002 -0,139 2,095 2,567 ССС
Фл. ООО «Карлсон туризм» в г. Новосибирске 2010 г. 0,983 -0,120 0,009 -0,091 1,279 1,862 С
10 ООО «Фостур-Рус» 2009 г. 1 0,004 0,003 0,004 0,279 0,992 0
ООО «Фостур-Рус» 2010 г. 1 0,004 0,002 0,004 0,980 0,807 0
11 ООО «Туристическре бюро «Солвекс-Трэвл» 2008 г. 0,992 0,097 0,016 0,108 1,140 2,003 СС
ООО «Туристическре бюро «Солвекс-Трэвл» 2009 г. 0,993 0,102 0,018 0,114 1,166 2,045 СС
12 ООО «Спутник-Гермес» 2009 г. 0,970 0,228 0,255 0,296 6,196 7,965 ДДД
ООО «Спутник-Гермес» 2010 г. 0,973 0,168 0,058 0,202 4,885 5,961 ДДД
13 ООО «Коралл тревел» 2007 г. 0,881 -0,049 0,058 -0,047 3,660 4,405 ДД
ООО «Коралл тревел» 2008 г. 0,764 -0,025 0,011 -0,024 3,686 4,226 ДД
14 ООО «Компания «ТЕЗ ТУР» 2009 г. 0,966 0,071 0,022 0,504 0,383 1,405 С
ООО «Компания «ТЕЗ ТУР» 2009 г. 0,994 0,262 0,167 1,713 0,724 2,832 В
Среднее значение показателей 0,907 0,044 0,038 0,147 1,990 2,613
Из представленных расчетов видно, что общая ситуация в туристической индустрии довольно сложная. Наряду с финансово устойчивыми организациями, такими как ЗАО «Фирма Нева» и ООО «Корал Тревел», есть и фирмы, находящиеся в состоянии банкротства или неплатежеспособности, это, прежде всего, ЗАО «Лан-та-тур вояж» и ООО «Капитал Тур». Заметим, что модель вероятности банкротства с предложенными нами границами точно предсказывает высокую вероятность банкротства обозначенных фирм.
Очевидно, что подобные расчеты имеют ярко выраженный практический характер и очень полезны. Например, туроператор «PAC GROUP» продолжает активную деятельность в 2013 г., однако риски банкротства данной организации очень высокие, показатель Z имеет тенденцию к ухудшению и нам кажется, что существует вероятность неожиданной неплатежеспособности и этой фирмы.
В заключение следует отметить, что мы доказали гипотезу применимости модели оценки банкротства Э. Альтмана в условиях Российской Федерации, анализ 22 обанкротивших-
ся организаций показал точность прогноза в 93 %. Мы предложили снижение нижней границы высокой вероятности банкротства до 1,23 и подтвердили это соответствующими расчетами. Видоизмененная модель Альтмана была применена на 14 туроператорах Российской Федерации и позволила сделать обоснованные выводы относительно того или иного туроператора, а также определить их рейтинг кредитоспособности по предложенной нами шкале.
Считаем, что необходим постоянный мониторинг вероятности банкротства туристических организаций. Осуществлять подобную деятельность могут как саморегулируемые организации участников рынка, так и, при принятии соответствующих решений, государственные органы власти Российской Федерации.
Адаптированная к российским условиям модель прогнозирования банкротства может быть использована в качестве эффективного дополнения к методам оценки финансового состояния предприятий, что в свою очередь позволит проводить непрерывный мониторинг на предмет возможного банкротства.
ЛИТЕРАТУРА
1. Крылов Э. И., Власова В. М., Журавкова И. В. Анализ эффективности инвестиционной и инновационной деятельности предприятия: Учеб. пособие, перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2010. — 608 с.
2. Altman E. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journal of Finance, 1968, September. P. 63-69.
3. Глазунов В. Н. Финансовый анализ и управление доходами предприятия // Финансы. — 2005. — № 3. — С. 54-57.
4. Кипеев Ю. Ю. Оценка рисков финансово-хозяйственной деятельности предприятий на этапе принятия управленческого решения // Менеджмент в России и за рубежом. — 2000. — № 5. URL: http://www.cfin.ru/press/management (дата обращения: 19.03.2013).
REFERENCES
1. Krylov E. I., Vlasova V. M., Zhuravkova I. V. The Efficiency Analysis of Corporate Investment and Innovative Activities. — M.: Finansy i Statistika Publishers, 2010. — 608 pages. (in Russian)
2. Altman E. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, 1968, September. Pp. 63-69.
3. Glazunov V. N. The Financial Analysis and Corporate Income Management // "Finansy" (Finances) Journal. — 2005. — No.3. — pp. 54-57 (in Russian).
4. KipeyevYu.Yu. The Assessment of Economic Activity Risks of Companies at the Management Decision-Making Stage. "Menedzhment v Rossii i za Rubezhom" (Management in Russia and Abroad) Journal. — 2000. — No. 5. URL: http://www.cfin.ru/press/management (accessed date: 19.03.2013) (in Russian).
