CC BY
558
УДК 338.27
Модели прогнозирования банкротства
Аннотация. В условиях современных финансовых взаимоотношений любое предприятие может оказаться на грани банкротства. Целью статьи является анализ адекватности применения зарубежных и отечественных моделей прогнозирования банкротства для оценки финансово-хозяйственной деятельности российских предприятий.
Ключевые слова: риск банкротства; модели диагностики банкротства; меры для выхода из банкротства. Abstract. This article deals with the problem of risk assessment bankruptcy with the help of various financial instruments. Particular attention is paid to the subtleties of risk assessment in the modern Russian economic practice. Keywords: risk of bankruptcy; insolvency model of diagnosis; measures to emerge from bankruptcy.
Виноградов С.А.,
магистрант Финансового университета H [email protected]
В условиях рыночной экономики большое значение имеют не только финансовый анализ текущей деятельности предприятия, но и ранняя диагностика возможности банкротства в будущем. Прогнозирование банкротства приобретает первостепенное значение в условиях сложившейся кризисной ситуации.
В теории и практике финансового анализа существует немало методик прогнозирования риска банкротства. Среди них зарубежные методики на основе Z-счета Альтмана [3]; модель Романа Лиса для оценки финансового состояния предприятия; оценка по показателям Ж. Лего, П Спрингейта [4]; модель Р Таффлер и П Тишоу; А-счет Ар-генти и др. [5] (см. табл. 1).
Среди российских методик предвидения риска банкротства предприятий распространены и используются: методика ФУДН (Федеральное управление по делам о несостоятельности); сравнительно недавно разработанная модель Давыдовой - Беликова, представляющая собой модернизированную модель Альтмана с учетом российских условий; модель с учетом особенностей отраслей, разработанная учеными Казанского государственного технологического университета (табл. 2).
Для оценки банкротства используются в основном разделы актива и пассива баланса, такие как оборотные активы (стр. 1200), активы (стр. 1600), капитал и резервы (стр. 1300), долгосрочные обязательства (стр. 1400), а их подразделы встречаются довольно редко (исключение
составляют краткосрочные обязательства, они исследуются в моделях более полно). Из формы 2 «Отчет о прибылях и убытках» обычно берутся данные о выручке (стр. 2110), прибыли (убытке) до налогообложения (стр. 2300) и чистой прибыли (стр. 2400). Такая ситуация, по нашему мнению, не может дать достаточной точности прогноза моделей.
Также одни данные бухгалтерской отчетности применяются для расчета факторов только в зарубежных моделях, а другие только в российских моделях. Так, в иностранных методиках для прогнозирования вероятности банкротства проводится исследование основных средств (стр. 1130 ф.1), доходных вложений в материальные ценности (стр. 1140 ф.1), нераспределенной прибыли (стр. 1370 ф.1), валовой прибыли (стр. 2100 ф.2), управленческих расходов (стр. 2220 ф.2), процентов к уплате (стр. 2330 ф.2) и др. А в отечественных методиках дается анализ оборотных активов (стр. 1100 ф.1), финансовых вложений (стр. 1240 ф.1), денежных средств (стр. 1250 ф.1), прочих оборотных активов (стр. 1260 ф.1) и др.
Применение вышеназванных моделей прогнозирования вероятности банкротства может привести к искажению итогового значения, чему способствуют следующие факторы.
1. неодинаковый порядок расчета некоторых показателей. К примеру, по мнению одних авторов, величина собственного капитала равна III разделу баланса «Капитал и резервы» (Н. В. Климов, Н. А. Кокорев, И. Н. Турчаева и др.). Другие считают, что она рассчитывается как сумма III раздела баланса «Капитал и резервы», доходов будущих периодов и оценочных обязательств (И. П Кукина, И. А. Астраханцева, П В. Федорова и др.) [5].
2. отличия отечественной и иностранной бухгалтерской отчетности. Так, в российской отчетности не показывается чистый оборотный капитал, но ряд эко-
Научный руководитель Солодов А. К., кандидат экономических наук, доцент.
Таблица 1
Зарубежные модели количественной оценки вероятности банкротства предприятий
Автор, модель, оценки результата Название и порядок расчета факторов
1. Э. Альтман (США), пятифакторная модель. 1 = 0,717 Х1 + 0,847 Х + 3,107 Х3 + 0,42 Х4 + 0,995 Х5. Оценка вероятности (банкротства, если: а) 1 < 1,23, вероятность банкротства очень высокая, т.е. предприятие практически является несостоятельным (банкротом); б) 1,23 < 1 < 2,89 (зона неопределенности), вероятность банкротства достаточно высокая; в) 1 ? 2,89, вероятность банкротства ничтожна Х1 (доля чистого оборотного капитала в активах = чистый оборотный капитал / общая величина активов, где чистый оборотный капитал = оборотные активы - краткосрочные обязательства; Х2 (доля формирования активов за счет нераспределенной прибыли) = нераспределенная прибыль / общая величина активов; Х3 (рентабельность активов, рассчитанная исходя из прибыли до уплаты процентов и налогов) = (прибыль до налогообложения + проценты к уплате) / общая величина активов; Х4 (коэффициент соотношения рыночной стоимости акций и обязательств) = рыночная стоимость всех обыкновенных и привилегированных акций / балансовая стоимость долгосрочных и краткосрочных обязательств; Х5 (коэффициент оборачиваемости активов) = выручка (нетто) от продажи / общая величина активов
2. Р. Лис (Великобритания). Четырехфакторная модель: 1 = 0,063 Х - 0,092 Х + 0,057 Х + 0,001 Х. 1 2 3 4 Оценка вероятности банкротства, если: а) предельное значение для 1 равняется 0,037; б) чем выше значение 1, тем выше платежеспособность предприятия Х1 (доля оборотного капитала в общей величине активов) = оборотный капитал / общая величина активов; Х2 (рентабельность активов, рассчитанная исходя из прибыли от продаж) = прибыль от продаж / общая величина активов; Х3 (доля формирования активов за счет нераспределенной прибыли) = нераспределенная прибыль / общая величина активов; Х4 (коэффициент соотношения собственного и заемного капиталов) = собственный капитал / заемный капитал
3. Ж. Лето (Канада). Трехфакторная модель: 1 = 4,5913 Х1 + 4,508 Х2 + 0,3936 Х3 - 2,7616. Критическое значение для 1 равно - 0,3 Х1 (доля формирования активов за счет акционерного капитала) = акционерный капитал / общая величина активов; Х2 (рентабельность активов, рассчитанная исходя из прибыли до уплаты процентов и налогов) = (прибыль до налогообложения + проценты к уплате) / общая величина активов; Х3 (коэффициент оборачиваемости активов за два предыдущих периода) = выручка (нетто) за два предыдущих периода / общая величина активов
4. Г. Спринтейт (Канада). Четырехфакторная модель: 1 = 1,03 Х1 + 3,07 Х2 + 0,66 Х3 + 0,4 Х4. Критическое значение для 1 равно 0,862, если: а) 1 > 0,862, предприятие платежеспособно; б) 1< 0,862, предприятие является банкротом (получает оценку «крах») Х1 (доля оборотного капитала в валюте баланса) = оборотный капитал / валюта баланса; Х2 (рентабельность активов, рассчитанная исходя из прибыли до уплаты процентов и налогов) = (прибыль до налогообложения + проценты к уплате) / общая величина активов; Х3 (коэффициент соотношения прибыли до налогообложения и краткосрочных обязательств) = прибыль до налогообложения / краткосрочные обязательства; Х4 (коэффициент оборачиваемости активов) = выручка (нетто) от продажи / общая величина активов
номистов определяют данный показатель как разность оборотных активов и краткосрочных обязательств [6, с. 146].
3. Изменение форм бухгалтерской отчетности. Основанные на коэффициентном анализе, все модели были разработаны на основе старых форм, но согласно Приказу Минфина РФ от 02.07.2010 г. № 66н отчетность существенно изменилась.
Использование вышеназванных методов оценки риска банкротства в российских компаниях нельзя признать эффективным, что, на наш взгляд, вызвано следующими основными причинами.
1. Несхожесть данных, используемых для построения моделей. Зарубежные модели строятся на основе выборки иностранных компаний с нормативными параметрами структуры баланса и эффективности деятельности, отличными от российских.
2. Несхожесть макроэкономической ситуации. Так как существует значительная неравномерность уровня экономического развития государств в мировом масштабе, то коэффициенты моделей оценки риска банкротства, разработанные для предприятий стран с развитой ры-
ночной экономикой, не подходят для стран с переходной экономикой.
3. Не учитывается отраслевая специфика деятельности компаний. Подавляющее число моделей изначально разрабатывались как «универсальные», т. е. применимые для фирм любой отрасли. Однако нормальные значения ключевых величин финансового состояния значительно варьируются для предприятий различных отраслей.
С учетом достоинств и недостатков подходов к оценке риска банкротства была создана комплексная модель, которая состоит из ряда этапов [8].
На первом этапе - формирования статистических выборок российских предприятий (банкроты и не банкроты) и массивов данных в ретроспективном периоде, был создан массив данных из 48 показателей, характеризующих различные аспекты деятельности компании, а также макроэкономическое положение предприятий в России.
Второй этап - отбор на основе факторного анализа (с предварительным анализом мультиколлинеарности) индикаторов, которые обусловливают наибольший вклад в дисперсию результирующего показателя, характеризующего факт банкротства фирмы.
Таблица 2
Модели количественной оценки вероятности банкротства предприятий, предложенные российскими авторами
Автор, модель, оценки результата Название и порядок расчета факторов
1. Г. В. Давыдова и А. Ю. Беликов, ученые Иркутской государственной экономической академии. Четырехфакторная модель: R = 8,38К1 + К2 + 0,054К3 + 0,63К4, где R - показатель банкротства предприятия. Оценка вероятности банкротства: а) R < 0 - максимальная (90% - 100%); б) 0 < R < 0,18 - высокая (60% - 80%); в) 0,18 < R < 0,32 - средняя (35% - 50%); г) 0,32 < R < 0,42 - низкая (15% - 20%); д) R > 0,42 - минимальная (до 10%) К1 (доля работающего капитала в общей величине активов) = работающий капитал / общая величина активов; К2 (рентабельность собственного капитала) = чистая прибыль / собственный капитал; К3 (коэффициент оборачиваемости активов) = выручка (нетто) от продажи / общая величина активов; К4 (рентабельность затрат на проданную (произведенную) продукцию, рассчитанная исходя из чистой прибыли) = чистая прибыль / суммарные затраты на производство и продажу (полная себестоимость продукции)
2. В. И. Бариленко, С. И. Кузнецов, Л. К. Плотникова, О. В. Кайро. КРБ = КТЛ, деленный на соотношение заемных и собственных средств, где КРБ - коэффициент риска банкротства. Оценка вероятности банкротства: • поскольку минимально допустимый уровень КТЛ составляет 2, а максимальный уровень соотношения заемных и собственных средств равен 1, то минимально допустимый размер КРБ = 2; • если КРБ < 2, то предприятие находится в зоне риска банкротства; • чем ниже значение указанного ограничения, тем большим следует считать риск потенциальной возможности банкротства изучаемого предприятия КТЛ (коэффициент текущей ликвидности) = оборотные активы / (краткосрочные обязательства - (доходы будущих периодов + резервы предстоящих расходов))
3. А. Д. Шеремет. Оценка вероятности банкротства: если предприятие испытывает финансовые затруднения, КПБ снижается КПБ = (ДЗк + ФВк + ДС + ЗСк + КЗк) / Б ДЗк - краткосрочная дебиторская задолженность; ФВк - краткосрочные финансовые вложения; ДС - денежные средства; ЗСк - краткосрочные заемные средства; КЗк - краткосрочная кредиторская задолженность; Б - валюта баланса
Формирование с использованием Logit-регрессии на базе показателей, отобранных с помощью указанных выше процедур, многофакторного комплексного критерия оценки риска банкротства (CBR), обладающего наилучшей прогнозной способностью,- это третий этап, который предполагает непосредственно процесс построения модели.
На четвертом этапе определяются диапазоны критерия CBR, используемые для классификации анализируемых компаний в зависимости от уровня риска банкротства.
Сегодня в России достаточно баз данных, содержащих финансовую отчетность компаний различных отраслей. Основным принципом реализации предложенной модели служит расчет комплексного критерия риска банкротства на основе формулы следующего вида:
CBR = eY / 1 + eY (1)
Y= a0 + a j x Corp_age + а 2 x Cred + а 3 x Ктл + а 4 x x EBIT/INT + a5 x Ln (E) + a 6 x R + а 7 x Reg + а 8 x
x ROA + а9 x ROE + а 10 x TE + а11 x TA (2)
где C - комплексный критерий риска банкротства предприятия;
Corp_age - фактор, характеризующий «возраст» предприятия. Принимает значение 0, если предприятие было создано более 10 лет назад, и значение 1 - если менее 10 лет;
Cred - фактор, характеризующий кредитную историю предприятия. В случае если кредитная история является положительной, данный фактор принимает значение 0, в противном случае ему присваивается значение 1;
Ктл - коэффициент текущей ликвидности;
EBIT/INT - отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к уплаченным процентам;
Ln (E) - натуральный логарифм собственного капитала предприятия;
R - ставка рефинансирования ЦБ;
Reg - фактор, характеризующий деятельность предприятия с точки зрения его региональной принадлежности. Принимает значение 0, если предприятие находится в Москве или Санкт-Петербурге, и 1 - если в других регионах России;
ROA - рентабельность активов предприятия;
ROE - рентабельность собственного капитала предприятия;
Таблица 3
Значения коэффициентов комплексной модели оценки риска банкротства предприятий
в отраслевых сегментах
Фактор модели Коэффициент Наименование отраслевого сегмента
Промышленность ТЭК Торговля Сельское хозяйство
Константа « и 10,2137 30,7371 35,0326 13,5065
Corp_age a , 0,0303 3,7033 4,1834 0,2753
Cred a 2 6,7543 8,9734 9,0817 6,6637
К тп a, -3,7093 -8,6711 -8,7792 -7,0113
EBIT/INT a 4 -1,5985 -7,0110 -8,5601 -2,3915
Ln (E) a 5 -0,5640 -1,6427 -1,6834 -1,0028
R a 6 -0,1254 -0,1399 -0,4923 -0,2900
Reg a 7 -1,3698 -0,6913 -0,8023 -1,5742
ROA a 8 -6,3609 -5,0894 -8,4776 -6,1679
ROE a 9 -0,2833 -15,3882 -10,8005 -2,3624
TE a m 2,5966 7,3667 7,1862 2,8715
TA a „ -7,3087 -22,0294 -22,7614 -6,9339
ТЕ - темп прироста собственного капитала предприятия;
ТА - темп прироста активов предприятия.
Сравнение итогового показателя Свк, рассчитанного на основе данной модели, с пороговыми значениями позволяет сделать вывод о риске банкротства компании в течение одного года с момента расчетов.
Параметры модели в зависимости от отраслевых сегментов представлены в табл. 3.
Следует подчеркнуть, что существующие в настоящий момент методы оценки риска банкротства дают возможность учесть лишь некоторые из вышеприведенных аспектов деятельности компании, поэтому предложенная модель вполне может быть названа комплексной. В ней, например, впервые учитывается кредитная история предприятия, которая раньше не принималась в расчет ни в российских, ни в зарубежных моделях.
В соответствии с комплексной моделью зоны риска банкротства делятся на 5 категорий:
1. 0,8 < Свк < 1 - Максимальный риск банкротства.
2. 0,6 < Свк <= 0,8 - Высокий риск банкротства.
3. 0,4 < Свк <= 0,6 - Средний риск банкротства.
4. 0,2 < Свк <= 0,4 - Низкий риск банкротства.
5. 0 < Свк <= 0,2 - Минимальный риск банкротства.
Данное деление имеет «шаг» 20% и дает возможность отнести компанию к той или иной категории риска. Для большей достоверности расчет итогового показателя с использованием предложенной методики желательно проводить с определенной периодичностью и анализировать его динамику, что позволит аналитику определить тренд развития компании и своевременно принять меры по предотвращению банкротства.
Система, разработанная П А. Хайдаршиной,- это самый простой и достаточно эффективный способ прогно-
зирования банкротства для отечественных предприятий. Она не требует разработки собственных моделей, сбора статистической информации, применения методов математического моделирования. Данная система может быть использована в качестве эффективного дополнения к методам оценки финансового состояния компаний. Это даст возможность их финансовым службам проводить мониторинг на предмет возможного банкротства и, что особенно ценно в условиях нестабильной экономики, своевременно разработать пакет антикризисных мероприятий.
Литература
1. Федеральный закон РФ «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 г. № 127-ФЗ.
2. Степанов В. В. Несостоятельность (банкротство) в России, Франции, Англии, Германии.- М.: Статус, 2011.- 204 с.
3. Altman E. I. (1968), Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy, Journal of Finance, 23 (4) (1968) 589-609.
4. Springate G. L.V (1978) Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm, Unpublished M. B.A. Research Project, Simon Fraser University, 1 (1978).
5. Федорова Е. А., Гиленко Е. В., Довженко С. Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий. Проблемы прогнозирования.— 2013.- № 2.- С. 85-92.
6. Ендовицкий Д. А., Щербаков М. В. Диагностический анализ финансовой несостоятельности организаций: Учеб. пособие / Под ред. проф. Д. А. Ен-довицкого.- М.: Экономисту 2012.- 287 с.
7. Макарова Е. Н. Анализ понятий «несостоятельность» и «банкротство» // Экономический анализ: теория и практика.- 2013.- № 2.-С. 67-70.
8. Хайдаршина Г. А. Комплексная модель оценки риска банкротства // Экономические науки.- № 2.- 2012.- с. 67-69.
9. Шеремет А. Д. Методика финансового анализа / А. Д. Шеремет Р. С. Сай-фулин, Е. В. Негашев.- М.: ИНФРА-М, 2010.- 368 с.
