CC BY
29МОДЕЛИ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ
MODELS OF THE ASSESSMENT AND FORECASTING OF RISK OF FINANCIAL INSOLVENCY OF THE ORGANIZATION
М.О. ЕЛФИМОВА
студент 5-го курса кафедры «Менеджмент и экономическая безопасность» ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет»
M.O. ELFIMOVA
student of the 5th course of the department «Management and Economic Security» of FGBOU VPO «The Penza state university»
Научный руководитель: И.А. Сергеева - профессор кафедры «Менеджмент и экономическая безопасность» ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет», д.э.н.
Research supervisor: I.A. Sergeyeva - professor of the department «Management and Economic Security» of FGBOU VPO «The Penza state university», Dr. Sc. Econ.
Аннотация
Многие компании на сегодняшний день оказались просто не в состоянии эффективно функционировать на рынке в условиях кризиса и постоянной нестабильности без возможности прогнозирования потенциальных финансовых угроз. Тем не менее не многие модели дают достоверные результаты в условиях нашей
страны. Поэтому данная работа посвящена вопросу совершенствования методических основ моделей оценки и прогнозирования риска финансовой несостоятельности организации с целью повышения их достоверности и адаптации к условиям российской экономики.
Abstract
Many companies have appeared simply today isn't able to function effectively in the market in the conditions of crisis and constant instability without a possibility of forecasting of potential financial threats. Nevertheless, not many models yield reliable results in the conditions of our country. Therefore this work is devoted to a question of improvement of methodical bases of models of an assessment and forecasting of risk of financial insolvency of the organization for the purpose of increase of their reliability and adaptation to conditions of the Russian economy.
Ключевые слова: финансовая несостоятельность, финансовая безопасность, экономическая безопасность, модели прогнозирования несостоятельности организации.
Keywords: financial insolvency, models predicting the risk of financial insolvency of the organization.
Финансовая несостоятельность предприятия - это одна из наиболее катастрофичных угроз для организаций, которая способна довести ее до полной ликвидации. В настоящее время данная угроза все быстрее нарастает из-за существующих проблем экономической безопасности страны. Проблема увеличивающегося банкротства фирм из-за нарастающего кризиса вызвала повышенное внимание отечественных предприятий и организаций к своему финансовому состоянию. В 2014 году 14,5 тысяч организаций признаны банкротами, что на 10% больше, чем в 2013 г. (13,2 тыс. компаний) [4].
В связи с этим многие собственники стали контролировать свою состоятельность посредством относительных показателей или с помощью моделей прогнозирования потенциальных угроз
финансовой безопасности организации. Тем не менее стоит отметить, что многие модели и относительные показатели не отражают достоверную информацию о финансовом и экономическом положении предприятия, так как просто являются устаревшими либо неприспособленными к нашей экономике. На практике можно проследить данную тенденцию по анализу финансовой состоятельности ООО «Горводоканала» г. Пензы, представленную в таблице 1 (расчетные данные для анализа вынесены в Приложение 1).
Таблица 1
Сводная оценка вероятности банкротства предприятия
Модель Оценка вероятности банкротства предприятия
2012 г. 2013 г. 2014 г.
Двухфакторная модель Альтмана высокая высокая высокая
Модель Таффлера-Тишоу низкая низкая низкая
Модель Спрингейта низкая низкая низкая
Четырехфакторная модель ИГЭА 90-100% 90-100% 90-100%
Модель О.П. Зайцевой высокая высокая
Модель Р.С. Сайфуллина, Г.Г. Кадыкова оценки финансового состояния высокая высокая высокая
Как видно из анализа, в основном зарубежные модели показывают положительные результаты, тем не менее они оказываются ошибочными, так как зарубежные методики не учитывают различия в структуре российской экономики, налоговом законодательстве, развитии отраслевой структуры и прочее. Применяя отечественные методики, можно опустить влияние перечисленных факторов, но принять во внимание, что весовые коэффициенты были рассчитаны в условиях отсутствия аналитических баз данных по предприятиям и предпринимательскому сектору, из-за чего страдает достоверность российских моделей.
Из всех существующих на сегодняшний день моделей наиболее достоверными можно считать модель - Сайфуллина Р.С., Ка-дыкова Г.Г. и Зайцевой О.П. Данные модели отражают наиболее достоверную информацию о нынешнем состоянии объекта, причем учитывают особенности ведения бизнеса в экономике нашей страны. Но модель О.П. Зайцевой менее точна из-за необоснованности весовых коэффициентов.
Именно поэтому новую модель прогнозирования риска несостоятельности организации целесообразнее всего разрабатывать на базе модели Сайфуллина Р.С., Кадыкова Г.Г. Для еще большей эффективности и точности результатов необходимо данную методику преобразовать, учитывая существующие минусы и особенности ведения бизнеса в нашей стране.
Изначально модель Сайфуллина Р.С., Кадыкова Г.Г. имела вид (в скобках отмечены наилучшие показатели вошедших в модель критериев) [1]:
R = 2 х Ко + 0,1 х Ктл + 0,08 х Коа + 0,45 х Км + Кр
где Ко - коэффициент обеспеченности собственными средствами (0,1);
Ктл - коэффициент текущей ликвидности (2);
Коа - коэффициент оборачиваемости активов (2,5);
Км - коммерческая маржа (0,44);
Кр - рентабельность собственного капитала (0,2).
Стоит отметить, что практически все существующие методики оценивают только нынешнее состояние предприятий, не рассматривая динамику показателей во времени. Именно поэтому процесс построения адекватной и своевременной политики повышения платежеспособности затрудняется. Именно поэтому текущая модель Сайфуллина Р.С., Кадыкова Г.Г. будет модернизирована и адаптирована к оценке на долгосрочную перспективу.
Такой коэффициент, как текущая ликвидность, в модели Сайфуллина Р.С., Кадыкова Г.Г. оспаривался многими экономистами, так как по нему не прослеживается динамика, а также небольшие изменения (на десятые доли) существенно искажают результаты исследования. Поэтому в разрабатываемой модели прогнозирования риска финансовой несостоятельности был заменен коэффициент текущей ликвидности на показатель динамики лик-
видности - коэффициент восстановления платежеспособности (Квп) за период, равный шести месяцам. Его расчет представлен формулой [2]:
Ктлфакт + Т * (Ктлфакт Ктлнач)
Квп =-К-
-^тл норм
где Т - отчетный период в месяцах;
Ктл факт. - фактическое значение коэффициента текущей ликвидности в конце отчетного периода;
Ктл нач. - значение коэффициента текущей ликвидности в начале отчетного периода;
Ктл норм. - нормативное значение коэффициента текущей ликвидности.
Если Квп < 1, то организация за 6 месяцев не восстановит платежеспособность, а если Квп> 1, то организация в течение 6 месяцев восстановит платежеспособность. Таким образом, в приведенных коэффициентах нормативное значение составляет 1.
Такой коэффициент позволяет не только проследить изменение ликвидности баланса в динамике, но и учесть возможность восстановления платежеспособности в будущем периоде.
Также стоит обратить внимание при определении риска финансовой несостоятельности на возможность организации за счет собственных свободных средств погашать краткосрочные обязательства. Для этого рекомендуется включить в методику такой показатель, как коэффициент погашения обязательств за счет денежного потока от операционной деятельности (отношение денежного потока с краткосрочным долгам). Такой коэффициент, по мнению зарубежных специалистов, а именно W.H. Веауега, наиболее полно предсказывает финансовую несостоятельность компаний. Он рассчитывается как [3]:
Денежный поток от операционной деятельности
Кд/к Краткосрочные обязательства
Денежный поток от операционной деятельности находится как сумма чистой прибыли и амортизации за минусом увеличения собственных оборотных (кроме денежных) средств за отчетный период. Данный коэффициент позволяет учесть в методике налоговую составляющую, затраты на уменьшение стоимости основ-
ных фондов, а также изменения оборотных активов (в частности - дебиторской задолженности, которая очень высока у предприятий данной отрасли), требующихся для производства. Нормативного коэффициента как такого нет, но специалисты считают, что если на 30-40%% денежный поток от операционной деятельности превысит краткосрочные обязательства, то платежеспособность находится на предельно-нормальном уровне.
В модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова веса рассчитаны по формуле [1]:
0,2
где I -нормативное значение коэффициента
Данную формулу нельзя считать совершенной, но, тем не менее, в условиях недостаточности информационной и аналитиче-ско-статистической базы в Российской Федерации, при помощи нее можно усреднить коэффициенты и создать достаточную точность модели. Так как в разрабатываемую модель прогнозирования риска финансовой несостоятельности предприятия будет введено 6 коэффициентов, то формула расчет весовых коэффициентов преобразуется к виду:
0,1667
Исходя из этого пересчет весовых показателей и формула в целом будет выглядеть следующим образом:
R=1,667*Ко + 0,167*Квп + 0,067*Коа + 0,379*Км + 0,833*Кр + 0,556*Кд/к
где Ко - коэффициент обеспеченности собственными средствами (0,1);
Квп - коэффициент восстановления платежеспособности (1);
Коа - коэффициент оборачиваемости активов (2,5);
Км - коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции) (0,44);
Кр - рентабельность собственного капитала (0,2).
Кд/к _ коэффициент погашения обязательств за счет денежного потока от операционной деятельности (0,3).
Данная методика также ориентирована на оценку платежеспособности с помощью рейтингового коэффициента, равного 1. Ес-
ли значение R>1, то предприятие находится в состоянии финансовой устойчивости и высокой платежеспособности. Если же R<1, то у предприятия есть определенные проблемы с платежеспособностью.
Для оценки уровня повышенной эффективности разработанной модели в таблице 2 представлено сравнение изначальной и усовершенствованной моделей.
Как видно из анализа, представленного в таблице 2, интегрированный показатель в 2013 году по новой разработанной модели был зафиксирован отрицательный. Также анализ показывает, что по итогам модели Сайфуллина Р.С., Кадыкова Г.Г. в 2013 году организация была более платежеспособной, нежели в 2014 году. Показания по новой разработанной модели для ООО «Горводо-канал» ситуация кардинально обратная.
Таблица 2
Сводная таблица по коэффициентам моделей
Базовая модель Сайфуллина Р.С., Кадыкова Г.Г. Усовершенствованная модель
Коэффициенты 2013 2014 Коэффициенты 2013 2014
Х1 - Коэффициент обеспеченности собственными средствами -0,39 -0,39 Х1 - Коэффициент обеспеченности собственными средствами -0,39 -0,39
Х2 - Коэффициент текущей ликвидности 0,80 0,79 Х2 - Коэффициент восстановления платежеспособности 0,39 0,40
Х3 - Интенсивность оборота авансируемого капитала 1,95 1,86 Х3 - Интенсивность оборота авансируемого капитала 1,95 1,86
Х4 - Коэффициент менеджмента 0,06 0,10 Х4 - Коэффициент менеджмента 0,06 0,10
Х5 - Рентабельность собственного капитала 0,38 0,55 Х5 - Рентабельность собственного капитала 0,38 0,55
Базовая модель Сайфуллина Р.С., Кадыкова Г.Г. Усовершенствованная модель
Коэффициенты 2013 2014 Коэффициенты 2013 2014
Х6 - Коэффициент погашения обязательств за счет денежного потока от операционной деятельности -0,03 0,23
R (интегральный показатель) 0,16 0,15 -0,13 0,17
Разработанная модель прогнозирования риска финансовой несостоятельности предприятия позволит отечественным организациям более достоверно оценивать риск и причины финансовой нестабильности. Также модель обладает рядом преимуществ: она разработана на базе отечественной модели и учитывает особенности российской экономики, в своей структуре содержит динамические показатели, позволяющие проводить анализ в динамике, формируя прогноз на будущее, и учитывает особенности ведения производства в организации, принимая во внимание влияние денежного потока от операционной деятельности.
В практическом применении данная модель достаточно проста и может использоваться как для производственных, так и непроизводственных предприятий. Широкий круг применения и увеличенная точность обуславливают актуальность и целесообразность внедрения данной модели в практику российских фирм.
Библиографический список
1. Гагарина С.А. Применение моделей количественных оценок состояния финансов коммерческих предприятий // Вестник Омского университета. Серия «Экономика». - 2012. - № 1. -С. 181-184.
2. Загидуллина Л.В., Курманова Л.В. Диагностика вероятности банкротства как основа управления финансовой устойчивостью организации // «Инновационная наука». - 2015. - № 6-1. - С. 103-108.
3. Микитухо А.А. Аналитические показатели ликвидности и платежеспособности в системе финансового анализа банкротства фирмы // Фундаментальные исследования. - 2014. - № 6. -С.309-313.
4. Портал ООО «Коммерсантъ КАРТОТЕКА» Статистика сообщений о несостоятельности (банкротстве) // (URL: http://www.kartoteka.ru/b_graphica/)
Bibliographical list
1. Gagarina S.A. Primenenie modelej kolichestvennyh ocenok sostojanija finansov kommercheskih predprijatij // Vestnik Omskogo universiteta. Serija «Ekonomika». - 2012. - № 1. - S. 181-184.
2. Zagidullina L.V., Kurmanova L.V. Diagnostika verojatnosti bankrotstva kak osnova upravlenija finansovoj ustojchivost'ju organi-zacii // «Innovacionnaja nauka». - 2015. - № 6-1. - S. 103-108.
3. Mikituho A.A. Analiticheskie pokazateli likvidnosti i platezhe-sposobnosti v sisteme finansovogo analiza bankrotstva firmy// Fun-damental'nye issledovanija. - 2014. - № 6. - S. 309-313.
4. Portal OOO «Kommersant# KARTOTEKA» Statistika soobshhenij o nesostojatel'nosti (bankrotstve)// (URL: http://www.kar-toteka.ru/b_graphica/
Приложение 1
Сводная таблица показателей, используемых для моделей
прогнозирования риска финансовой несостоятельности ООО «Горводоканал» г. Пензы
Модели Показатель 2013 г. 2014 г.
Двухфакторная модель Альтмана Коэффициент текущей ликвидности 0,79 0,78
Коэффициент финансовой независимости 0,67 0,65
Модель Таффлера- Тишоу Отношение прибыли до уплаты налога к сумме текущих обязательств 0,2 0,32
Отношение суммы текущих активов к общей сумме обязательств 0,72 0,72
Модели Показатель 2013 г. 2014 г.
Модель Таффлера- Тишоу Отношение суммы текущих обязательств к общей сумме активов 0,62 0,6
Отношение выручки к общей сумме активов 1,95 1,86
Модель Спрингейта Отношение оборотного капитала к валюте баланса -0,13 -0,13
Отношение операционной прибыли к валюте баланса 0,1 0,08
Отношение операционной прибыли к краткосрочным обязательствам 0,16 0,13
Отношение выручки к валюте баланса 1,95 1,86
Четырехфак-торная модель ИГЭА Отношение оборотного капитала к валюте баланса -0,13 -0,13
Отношение чистой прибыли к собственному капиталу 0,18 0,14
Отношение выручки к валюте баланса 1,95 1,86
Отношение чистой прибыли к суммарным затратам 0,03 0,03
Модель Зайцевой О.П. Коэффициент убыточности предприятия (отношение чистого убытка к собственному капиталу) - -
Коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности 1,46 1,4
Показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов 68,61 65,67
Отношение чистого убытка к объему реализации продукции - -
Отношение заемного капитала к собственным источникам финансирования 2,24 2
Модели Показатель 2013 г. 2014 г.
Отношение общей величины активов предприятия (валюты баланса) к выручке 0,51 0,54
Нормативный коэффициент 1,61 1,62
Модель Сай-фуллина Р.С., Кадыко-ва Г.Г. Коэффициент обеспеченности собственными средствами -0,39 -0,39
Коэффициент текущей ликвидности 0,79 0,78
Интенсивность оборота авансируемого капитала 1,95 1,86
Коэффициент менеджмента 0,06 0,1
Рентабельность собственного капитала 18,46 13,55
Контактная информация
Адрес: 440026, ул. Красная, 40, Пенза, Россия E-mail: va.mika@mail.ru
Contact links
Adres: 440026, ul. Krasnaja 40, Penza, Rossija E-mail: va.mika@mail.ru
