CC BY
12
DOI: 10.24412/2309-4788-2022-1-39-98-105
Н.К. Васильева - д.э.н., профессор кафедры экономического анализа, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, kennad@rambler.ru,
N.K. Vasilieva - Doctor of Economics, Professor of the Department of Economic Analysis, FSBEIHE Kuban SAU;
О.В. Тахумова - к.э.н., доцент кафедры экономического анализа, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ,
O.V. Takhumova - candidate of economic sciences, Associate Professor of the Department of Economic Analysis, FSBEI HE Kuban SAU;
М.И. Кулинич - студентка факультета Финансы и кредит, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, kulinichmarina1@gmail.com,
M.I. Kulinich - student of the Faculty of Finance and Credit, FSBEI HE Kuban SAU;
А.Д. Селецкая - студентка факультета Финансы и кредит, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, seletskayaann03@gmail.com,
A.D. Seletskaya - student of the Faculty of Finance and Credit, FSBEI HE Kuban SAU.
НАПРАВЛЕНИЯ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ DIRECTIONS FOR ASSESSING THE FINANCIAL INSOLVENCY OF AN AGRICULTURAL ORGANIZATIONS
Аннотация. В условиях финансовой нестабильности региональной экономики обостряются вопросы повышения эффективности функционирования хозяйствующих субъектов. Поиск направлений обусловлен не только внешними факторами развития, но и невозможностью быстрой адаптации компаний к институциональным изменениям, трансформациям в сфере законодательства и финансовой среде. В связи с этим проблемы выявления резервов обеспечения финансовой устойчивости, своевременной платёжеспособности организации являются одним из главных условий предотвращения банкротства. В работе рассмотрена проблема финансовой несостоятельности сельскохозяйственных предприятий на примере исходных данных ООО Агрофирма «Приволье» Краснодарского края. Проведена оценка на примере многофакторных экономико-статистических моделей: Э. Альтмана, В. В. Ковалева (N-модель) и фирмы «Дюпон», методические подходы которых используются при прогнозировании финансового состояния российских организаций. В процессе расчета выявлены все имеющиеся преимущества и недостатки применяемых методов, вследствие чего была определена адекватная модель, позволяющая дать наиболее достоверный и объективный прогноз угрозы банкротства сельскохозяйственного предприятия.
Abstract. In the conditions of financial instability of the regional economy, the issues of increasing the efficiency of the functioning of economic entities are becoming more acute. The search for directions is caused not only by external factors of development, but also by the inability of companies to quickly adapt to institutional changes, transformations in the field of legislation and the financial environment. In this regard, the problems of identifying reserves to ensure financial stability, timely solvency of the organization are one of the main conditions for preventing bankruptcy. The paper considers the problem of financial insolvency of agricultural enterprises on the example of the initial data of LLC Agrofirma "Privolye" of the Krasnodar Territory. The evaluation was carried out using the example of multifactorial economic and statistical models: E. Altman, V. V. Kovalev (N-model) and Dupont, whose methodological approaches are used in forecasting the financial condition of Russian organizations. In the calculation process, all the available advantages and disadvantages of the methods used were identified, as a result of which an adequate model was determined that allows us to give the most reliable and objective forecast of the threat of bankruptcy of an agricultural enterprise.
Ключевые слова: банкротство, многофакторный анализ, модель Альтмана, N-модель, DuPont, рентабельность капитала, весовые коэффициенты, финансовое состояние.
Keywords: insolvency, multifactor analysis, Altman model, N-model, DuPont, return on capital, weighting factors, financial condition.
В условиях современной экономики предпринимательская деятельность всегда связана с неопределенностью получения прибыли (убытка), в связи с чем предприятие часто подвергается рискам потерь и финансовой несостоятельности.
Нормативно-правовая база банкротства отражена в следующих основных документах:
1) Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)»;
2) Гражданский Кодекс РФ. Часть первая;
3) Федеральный закон от 09.07.2002 № 83-Ф3 «О финансовом оздоровлении сельскохозяйственных товаропроизводителей».
Федеральный закон от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)» дает определение несостоятельности (банкротству), под которым следует понимать признанную арбитражным судом или объявленную должником неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей [6].
Савицкая Г.В. подразумевает под банкротством организации неспособность платить по обязательствам и финансировать текущую деятельность по причине, связанной с дефицитом средств [3].
По мнению Е. Н. Макаровой, под несостоятельностью следует понимать комплекс правоотношений, возникающих в связи с недостаточностью имущества должника с момента принятия арбитражным судом заявления о признании должника банкротом к рассмотрению и до принятия соответствующего решения или об отказе в этом.
А. А. Попов и М. А. Яхъяев считают банкротство социально-экономическим явление, имеющим место в отборе хозяйствующих субъектов, которые по своим финансовым показателям не соответствуют требованиям рынка [4].
К причинам банкротства можно отнести следующие факторы, оказывающие на него существенное влияние:
- снижение доходов или увеличение обязательств;
- снижение спроса на продукцию;
- задержка платежей должниками;
- ограниченный доступ к рынку сбыта;
- недостаточность финансовых ресурсов;
- нехватка оборотных средств;
- низкий уровень финансового планирования.
С помощью следующих экономических показателей, формируемых внутри предприятия, определяют финансовое положение хозяйствующих субъектов: выручка, чистая прибыль, рентабельность, собственный капитал, объем оборотных средств и т.д.
Систематический финансовый анализ выступает в качестве универсального метода предотвращения банкротства организации. С его помощью можно определить слабые места компании и дать оценку различным сторонам ее деятельности.
Многофакторные модели прогнозирования риска несостоятельности предприятия выступают в качестве методов и компонентов финансового анализа, а также позволяют дать оценку его состояния на конкретный период времени. Они основаны на мультипликативном дискриминантном анализе, где риск банкротства определяется как функция, которая зависит от определённого набора переменных, соответствующим превалирующим весовым коэффициентам.
Одними из наиболее применяемых моделей факторного анализа являются модели Э. Альтмана, В. В. Ковалева и фирмы DuPont.
Рассмотрим применение многофакторных экономико-статистических моделей на примере бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах предприятия ООО Агрофирма «Приволье» Краснодарского края (таблица 1).
Таблица 1 - Исходные данные ООО Агрофирма «Приволье», тыс. руб.
Наименование показателя 2019 г. (базисный) 2020 г. (отчетный) Изменение (+,-)
Стоимость активов 1 779 561,5 2 197 939,5 +418 378
Стоимость оборотных активов 876 616,5 1 062 018,5 +185 402
Стоимость запасов 501 573,5 633 598,5 +132 025
Величина собственного капитала 1 412 379,5 1 753 811 +341 431,5
Краткосрочные обязательства 278 998 285 721 +6 723
Выручка 1 217 758 1 388 854 +171 096
Прибыль от продаж 265 522 449 773 +184 251
Прибыль до налогообложения (ЕВТ) 302 786 418 199 +115 413
Проценты куплате 10 242 8 436 -1 806
Прибыль до вычета процентов и налогов (ЕВ1Т) 313 028 426 635 +113 607
Чистая прибыль 296 465 412 548 +116 083
Текущие активы 939 256 1 184 781 +245 525
Текущие пассивы 278 998 285 721 +6 723
Чистый оборотный капитал 660 258 899 060 +238 802
Заемный капитал 368 709 519 548 +150 839
Нераспределенная прибыль 1 560 017 1 947 565 +387 548
В качестве примера подобного рода моделей рассмотрим одну из наиболее известных факторных моделей прогнозирования вероятности банкротства - пятифакторную модель (Ъ-счет) американского экономиста Эдварда Альтмана.
Усовершенствованная модель для производственных предприятий имеет вид [1]:
Ъ = 0,717x1+ 0,847x2 + 3,107x3+ 0,420x4 + 0,998x5 (1)
По этой модели можно составить прогноз банкротства за один год с точностью до 90 -95 %, за два - до 70-80 %, за три - до 48-50 %.
В таблице 2 представлена система расчета показателей х1-х5 [2].
Таблица 2 - Расчетные значения для создания прогноза модели Альтмана
Показатель Расчетная формула Итоговое значение
Числитель Знаменатель 2019 г. 2020 г.
Х1 Чистый оборотный капитал Валюта баланса 0,371 0,409
Х2 Нераспределенная прибыль 0,877 0,886
Х3 Прибыль до налогообложения и уплаты процентов 0,176 0,194
Х4 Собственный капитал Заемный капитал 4,231 3,749
Х5 Объем продаж Валюта баланса 0,684 0,632
Так, подставив соответствующие значения показателей в выше приведенное выражение, пятифакторная модель Альтмана в базисном и отчетном годах приняла следующий вид:
1) ¿2019 = 0,717x0,371 + 0,847x0,877 + 3,107x0,176 + 0,420x4,231 + 0,998x0,684 = 4,015
2) ^2020 = 0,717x0,409 + 0,847x0,886 + 3,107x0,194 + 0,420x3,749 + 0,998x0,632 = 3,852 Весовые коэффициенты отражают влияние изменений каждого показателя (х1 -х5) на
изменение финансового положения организации. Зависимость между значением Z и уровнем банкротства представлена в таблице 3.
Таблица 3 - Пограничные значения вероятности несостоятельности производственных предприятий
Степень угрозы Пограничные значения Ъ
Высокая вероятность банкротства Менее 1,23
Неопределенная зона банкротства 1,23-1,89
Низкая вероятность банкротства Более 2,9
На основании данной таблицы, можно сделать вывод, что ООО Агрофирма «Приволье», значение Z-счета которой в 2019-2020 гг. находится выше 2,9, является стабильной и устойчивой организацией с низкой вероятностью банкротства.
Упростив метод «credit-men» Ж. Депаляна и приспособив его к российским условиям, В. В. Ковалев предложил в качестве индикатора финансовой устойчивости предприятия следующую комплексную модель:
N = 25xR1+ 25xR2 + 20xR3+ 20xR4 + 10xR5 (2)
где R - значение показателя для изучаемого предприятия Ni / Нормативное значение этого показателя.
Комплексная модель охватывает различные направления деятельности предприятия и базируется не только на данных бухгалтерской отчетности, но и на внутренней информации организации.
В таблице 4 представлена система расчета показателей R1-R5.
Таблица 4 - Расчетные значения для создания прогноза модели В. В. Ковалева
Показатель Расчетная формула Ni Нормативное значение Ni Итоговое значение
Числитель Знаменатель 2019 г. 2020 г.
R1 Выручка Средняя стоимость запасов 3 0,809 1,096
R2 Оборотные средства Краткосрочные пассивы 2 1,571 1,858
R3 Собственный капитал Заемные средства 1 3,831 3,376
R4 Чистая прибыль Валюта баланса 3 0,056 0,063
R5 Выручка 2 0,122 0,149
Так, подставив соответствующие значения показателей в выше приведенное выражение, комплексная модель В. В. Ковалева в базисном и отчетном годах приняла следующий вид:
1) N2019 = 25x0,809 + 25x1,571 + 20x3,831 + 20x0,056 + 10x0,122 = 138
2) N2020 = 25x1,096 + 25x1,858 + 20x3,376+ 20x0,063 + 10x0,149 = 144
Исходя из данных расчетов в базисном и отчетном годах показатель N >100 (соответственно 138 и 144), следовательно, финансовая ситуация на предприятии ООО Агрофирма «Приволье» может считаться хорошей, а если была бы <100, то вызвала беспокойство.
В качестве дополнения оценки банкротства рассмотрим модель Дюпона - метод финансового анализа, осуществляемого через оценку ключевых факторов, определяющих рентабельность предприятия. Данный метод был впервые использован компанией «DuPont» в начале 20-го века и представляет собой факторный анализ эффективности деятельности предприятия. Модель позволяет изучить динамику основных показателей эффективности деятельности организации: оборачиваемости активов, рентабельности собственного капитала, коэффициента экономического роста и средневзвешенной стоимости капитала.
Пятифакторная модель Дюпона показывает эффективность собственного капитала для получения прибыли. В соответствии с этой методологией рентабельность собственного капитала (ROE) подразделяется на составные части. Каждая последующая часть уравнения вычисляется через предыдущую, как представлено на рисунке 1 [5].
Рисунок 1 - Схема расчета пятифакторной модели Дюпона Коэффициент налогового бремени (Tax Burden):
TB =
ЧП EBf
(3)
где ЧП - чистая прибыль;
EBT (Earnings before Tax)- прибыль до налогообложения.
Коэффициент процентного бремени (Interest Burden):
EBT
IB =
EBIT
(4)
где EBIT (Earnings Before Interest and Taxes) - прибыль до вычета налогов и %. Коэффициент рентабельности продаж (ROS):
ROS =
EBIT
(5)
где В - выручка.
Коэффициент оборачиваемости активов (Коб):
Knfi = —;
где А - активы.
Финансовый леверидж (FL):
А'
FL = —;
СК'
(6)
(7)
где СК - собственный капитал.
Отсюда, рентабельность собственного капитала (ROE) приняла вид:
ROE = — х — х — х В х — = TB х IBx ROS х Knñ х FL
EBT EBIT B А СК
(8)
Таблица 5 - Расчет показателей пятифакторной модели Дюпона
Наименование показателя 2019 г. (базисный) 2020 г. (отчетный) Абсолютное изменение, (+,-)
1. Коэфф ициент нало гового бремени (TB) 0,979 0,986 +0,007
2. Коэффициент процентного бремени (IB) 0,967 0,980 +0,013
3. Коэффициент рентабельности продаж (ROS) 0,257 0,307 +0,050
4. Коэффициент оборачиваемости активов (Коб) 0,684 0,632 -0,052
5. Коэффициент финансового левериджа (FL) 1,260 1,253 -0,007
6. Рентабельность собственного капитала (ROE) 0,210 0,235 +0,025
Проведем факторный анализ рентабельности собственного капитала с использованием метода цепных подстановок:
1) Значение ROE2019 в базисном году:
ROE2019 = ROS2019 X Коб 2019 X IB2019 X TB2019 X FL2019 = 0257x0,684x0,967x0,979x1260 = 0,210
2) Значение ROE2020 в отчетном году:
ROE2020 = ROS2020 X Коб 2020 X IB2020 X TB2020 X FL2020 = 0,307x0,632x0,980x0,986x1,253 = 0235
3) Изменение ROE за анализируемый период: AROE = ROE2020 - ROE2019 = +0,025
4) Условные величины:
ROEy1 = ROS2020 X Коб 2019 X IB2019 X TB2019 X FL2019 =,307x0,684x0,967x0,979x1,260 = 0,250 ROEy2 = ROS2020 X Коб 2020 X IB2019 X TB2019 X FL2019 =0,307x0,632x0,967x0,979x1,260 = 0,231 ROEy3 = ROS2020 X Коб 2020 X IB2020 X TB2019 X FL2019 =0,307x0,632x0,980x0,979x1,260 = 0235 ROEy4 = ROS2020 X Коб 2020 X IB2020 X TB2020 X FL2019 =0,307x0,632x0,980x0,986x1,260 = 0,236
5) Влияние факторов на ROE: AROEaros = ROEy1 - ROE2019 = 0,250-0,210= +0,040 AROEa^6 = ROEy2 - ROEy1 = 0,231-0,250= -0,019 AROEaib = ROEy3 - ROEy2 = 0,235-0,231= +0,004 AROEatb = ROEy4 - ROEy3 = 0,236-0,235= +0,001 AROEafl = ROE2020 - ROEy4 = 0,235-0,236= -0,001
6) Проверка факторов влияния:
AROEaros + AROEa^ +AROEaib + AROEatb + AROEafl = +0,040 + (-0,019) + 0,004 + 0,001 + (-0,001) = +0,025
На основании проведенного факторного анализа выяснилось, что положительному изменению рентабельности собственного капитала в отчетном году по сравнению с базисным на 0,025 или (2,5 %) способствовало:
- увеличение рентабельности продаж на 0,050, что привело к повышению ROE на 0,040;
- замедление оборачиваемости активов на 0,052, что подразумевает под собой отрицательную тенденцию, поскольку данный фактор повлиял на сокращение ROE на 0,019;
- рост коэффициента процентного бремени (+0,013), который в свою очередь вызвал повышение ROE на 0,004;
- рост коэффициента налогового бремени (+0,007), что повлекло за собой незначительное увеличение ROE на 0,001;
- сокращение коэффициента финансового левериджа на 0,007, который оказал незначительное влияние на сокращение ROE всего на 0,001.
Исходя из этого следует, что наибольшее влияние на коэффициент ROE оказали такие показатели, как рентабельность продаж и оборачиваемость активов.
Увеличение коэффициента рентабельности продаж на 0,050 свидетельствует о высокой результативности работы организации, поскольку он превышает нормативный показатель по отрасли сельского хозяйства - 20 %.
Под тенденцией сокращения коэффициента оборачиваемости активов подразумевается, что компания получила меньше выручки, приходящейся на единицу совокупных активов в сравнении с базисным годом, и как следствие, снизилась эффективность их использования.
Рост коэффициента процентного бремени (нагрузки) на 0,013 отражает следующее влияние процентной ставки по заимствованиям на ROE. Факторный анализ показал, что увеличение ROE говорит о более низких затратах.
Повышение коэффициента налоговой нагрузки на 0,007 свидетельствует о том, что организация в рассматриваемом периоде может поддерживать более высокую долю прибыли до уплаты налогов, из чего соответственно выходит более низкая налоговая ставка.
Снижение коэффициента финансового левериджа показало, что в отчетном году за счет собственного капитала финансируется меньше активов, чем в базисном году, но несмотря на это, данный показатель находится в рамках оптимально допустимого значения - (1-2).
На основании проведенного анализа модели Дюпона была выявлена проблема, заключающаяся в замедлении оборачиваемости активов, которая требует принятия определенных мер для ее решения: упрощение и сокращение длительности производственного процесса; контроль потребления активов при нормировании; продажа или сдача в аренду застоявшегося оборудования, не участвующего в операционных процессах.
Таблица 6 - Сравнительная характеристика моделей оценки несостоятельности
Модель Преимущества Недостатки
Усовершенствованная модель Э. Альтмана значение Z-счета применимо для производственных и непроизводственных предприятий; переменные Х1-Х5 отражают различные аспекты деятельности организации значения факторов существенно отличаются в результате особенностей российской экономики, что приводит к значительным отклонениям прогноза; не учитывает все внутренние источники финансирования предприятия
Комплексная модель В. В. Ковалева определены нормативы переменных (N1-N5), дифференцированные по отраслям установленные пороговые значения коэффициентов немного завышены
Пятифакторная модель фирмы «Дюпон» простота и гибкость расчета и анализа, подробное разложение ROE на составные части в процессе ее модификации данные бухгалтерской отчетности - основного источника информации, могут быть искажены в целях скрытия некоторых уязвимостей деятельности предприятия
Исходя из сравнительной характеристики модель Альтмана для более высокой точности результатов имеет необходимость в постоянной корректировке набора показателей и значений весовых коэффициентов с учетом отраслевой специфики.
Расчет комплексной модели В. В. Ковалева подразумевает под собой выбор показателей, которые полностью отражают уровень финансового состояния предприятия в соответствии с его отраслевой принадлежностью и фазой жизненного цикла, а также определение величины весовых коэффициентов.
Несмотря на то, что трех- и пятифакторные модели Дюпона позволяют компании быстро оценить степень влияния различных факторов на формирование оценки ее стоимости и показателя рентабельности собственного капитала, данная методика не всегда отражает целостную картину оценки банкротства. Конечный результат может быть получен только в случае корректной подготовки финансовой отчетности, т.е. при условии, что предприятие будет вести честную и открытую политику.
Отсюда сделан общий вывод, который заключается в том, что каждая рассмотренная модель имеет свои преимущества и недостатки, однако, комплексная модель В. В. Ковалева, адаптированная к российским условиям, считается наиболее адекватной, поскольку позволя-
ет дать наиболее достоверный и объективный прогноз вероятности финансовой несостоятельности организации.
Источники:
1. Анализ банкротств и антикризисное управление: учеб. пособие / Н.К. Васильева, Е.А Сапру-нова. - Краснодар: КубГАУ, 2017. - 85 с.
2. Анализ банкротств: учеб. пособие / В.И. Горматин. - Белгород: БелГАУ, 2017. - 212 с. [Электронный ресурс]. - URL: https://e.lanbook.com/book/123390.
3. Анализ хозяйственной деятельности предприятия АПК: учеб. 8-е изд., испр. / Г.В. Савицкая. -М.: НИЦ ИНФРА-М, 2014. - 519 с. [Электронный ресурс] // Консультант Плюс. Версия Проф.: Справ.-правов. система. - Режим доступа: http://www.consultant.ru.
4. Жданов В.Ю. Теоретический анализ понятий «Несостоятельность» и «Банкротство» предприятия / В.Ю. Жданов, В.Е. Рыгин // Регионология. - 2013. - №4 (85). - С. 164-170.
5. Многофакторная модель финансового анализа - модель Дюпона: сборник материалов международных научно-практических конференций / Д.И. Оськина, Е.Д. Орлова. - М: Центр научного развития «Большая книга», 2018. - 550 с. [Электронный ресурс]. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35389341&selid=35389376.
6. О несостоятельности (банкротстве): федеральный закон Российской Федерации от 26.10.2002 № 127-ФЗ (ред. от 30.12.2020).
References:
1. Bankruptcy analysis and crisis management: textbook. allowance / N.K. Vasilyeva, E.A Saprunova. - Krasnodar: KubGAU, 2017. - 85 p.
2. Bankruptcy analysis: textbook. allowance / V.I. Gormatin. - Belgorod: BelGAU, 2017. - 212 p. [Electronic resource]. - URL: https://e.lanbook.com/book/123390.
3. Analysis of the economic activity of the agro-industrial complex: textbook. 8th ed., rev. / G.V. Savit-skaya. - M.: NITs INFRA-M, 2014. - 519 p. [Electronic resource] // Consultant Plus. Prof. version: Ref.-rights. system. - Access mode: http://www.consultant.ru.
4. Zhdanov V.Yu. Theoretical analysis of the concepts of "insolvency" and "bankruptcy" of the enterprise / V.Yu. Zhdanov, V.E. Rygin // Regionology. - 2013. - No. 4 (85). - S. 164-170.
5. Multifactorial model of financial analysis - the DuPont model: collection of materials of international scientific and practical conferences / D.I. Oskina, E.D. Orlov. - M: Center for Scientific Development "Big Book", 2018. - 550 p. [Electronic resource]. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35389341 &selid=35389376.
6. On insolvency (bankruptcy): federal law of the Russian Federation of October 26, 2002 N 127-FZ (as amended on December 30, 2020).
