CC BY
56
УДК 339.279
Помулев Александр Александрович Alexander Pomulev
НОВЫЕ ПОДХОДЫ В ОПРЕДЕЛЕНИИ РИСКА БАНКРОТСТВА СУБЪЕКТОВ МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА
NEW APPROACHES ТО EVALUATING THE LEVEL OF BANKRUTCY RISK FOR SMALL BUSINESS ENTERPRISES
Представлена методика прогнозирования риска банкротства малых фирм, позволяющая решить проблему своевременной диагностики «катастрофического» риска для данного типа предприятий
Ключевые слова: риск банкротства, прогнозирование, субъекты малого предпринимательства
The technique of forecasting the level of bankruptcy risk for the small firms is presented. Offered technique timely allows to reveal the “catastrophic” bankruptcy risk level for the given type of enterprises
Key words: risk of bankruptcy, forecasting, small businesses enterprises
В современных экономических условиях прогнозирование банкротства представляет собой трудоемкий и в большинстве случаев не эффективный процесс. Существующие методики не учитывают все специфические аспекты деятельности малых предприятий, что ставит задачу поиска новых подходов к интерпретации показателей и, в частности, уровня риска банкротства. В статье излагаются новые подходы в определении риска банкротства субъектов малого предпринимательства (МП).
В экономической литературе редко встречаются методики, разработанные специально для МП. Из неформальных подходов стоит отметить индекс финансовой честности А.Е. Криони [4] и балльный счет Л.Ю. Филобоковой [И], среди количественных — рейтинговую оценку заемщиков Ю.В. Ефимовой [3] и систему индикаторов С.С. Морковиной [7]. Однако в ходе исследований установлено, что эти подходы демонстрируют противоречивые прогнозы и вряд ли возможно их применение в качестве самостоятельного инструмента анализа [2].
В настоящий момент существует несколько способов построения модели, ха-
рактеризующей вероятность банкротства. В зависимости от состава показателей модель будет различаться функциональными областями диагностики предприятия, длительностью прогнозного периода и т.д. Методика, включающая широкий спектр финансовых и производственных особенностей предприятия, считается комплексной. Однако на практике такой подход применить сложно, поскольку проблематичен выбор показателей, характеризующихся наилучшей распределительной способностью [1].
В рамках исследования принято решение использовать инструментарий, который основан на нечетко множественном анализе и построении комплексного показателя методом двойной свертки [8]. При применении этого подхода возникают трудности в выборе и взвешивании показателей, значения которых сопряжены с состоянием объекта исследования. Также при отсутствии необходимой статистической выборки будет проблематично распределить значения факторов по пяти уровням: очень низкий, низкий, средний, высокий, очень высокий. Однако при правильном подборе показателей названный метод позволит интегриро-
вать количественные и качественные оценки, что наилучшим образом подходит для определения риска неплатежеспособности МП.
В своем исследовании мы оперируем понятием «риск неплатежеспособности». По мнению автора исследования, риск неплатежеспособности характеризует уровень утраты предприятием способности рассчитываться по своим обязательствам в силу неверно определенной, неудачно реализованной или отсутствующей стратегии под влиянием внешних обстоятельств, а также внутренних специфичных особенностей данных субъектов. При этом снижаются требования к распределительной способности индикаторов состояния МП. Использование данного подхода позволяет не проводить анализ на мультиколлинеарность, т.к. показатели могут содержать и лингвистические термы. В таком случае появляется возможность построения модели на том наборе показателей, который финансовый аналитик считает целесообразным использовать без проведения предварительного исследования на наличие между ними функциональных зависимостей. В рамках данного исследования представляется целесообразным провести корреляционный анализ с использованием формулы 1 с целью исключения показателей, которые перегружают методику:
X(х - х)(у - у)
№*-х)2(У -у)2 ^ ^
где хшу — результаты сравниваемых наборов показателей;
х, у — средние значения показателей.
Для анализа на предмет вероятного банкротства МП автор считает возможным использовать следующие финансовые показатели:
1) рентабельность активов (Ра);
2) рентабельность продаж (Рп);
3) рентабельность собственного капитала (Р );
' ск' ’
4) рентабельность основной деятельности (Р );
' ОД ' ’
5) коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности (К0дз) (вднях);
6) коэффициент оборачиваемости запасов (К0з) (в днях);
7) коэффициент оборачиваемости кре-дигорскойзадолженности (К0кз) (вднях);
8) коэффициент текущей ликвидности
(ктл);
9) коэффициент финансовой автономии (Кав);
10) коэффициент финансового левериджа (Кфл);
11) коэффициент соотношения дебиторской и кредиторской задолженности (К /К );
' ДЗ' КЗ ' 7
12) фондоотдача (Ф0);
13) темп прироста выручки (Тв);
14) темп прироста собственного капитала (Т );
' СК' ’
15) производительность труда (Пт).
По результатам корреляционного анализа автором установлена высокая степень взаимосвязи между Ра и К0кз (0,8). На основании того, что Ра обладает большей информативностью о хозяйственной деятельности предприятия, исключаем из состава показателей КО ,Р иР также тесно кор-
кз п од *
релируют друг с другом (0,87). Род взаимосвязана с финансовой автономией (0,96). Принято решение исключить Р , т.к. Рп наиболее полно дает представление о коммерческой деятельности предприятия. По такому же принципу исключаем из анализа Т из-за связи сР (0,88). Наблюдается
ск ск ' 7 ' ^
тесная взаимосвязь между Кав иРп (0,84). При построении регрессионного уравнения следовало бы исключить один из показателей. Но в силу того, что они достаточно информативны, представляется целесообразным включить их в состав методики.
Помимо финансовых, автором предлагается использовать нефинансовые показатели, которые оказывают существенное влияние на МП (табл. 1). К таким показателям относятся следующие:
1) уровень диверсификации бизнеса, определяемый по разработанной автором шкале в зависимости от количества направлений бизнеса;
2) индекс реальных доходов населения;
3) динамикаВВП;
4) возрастпредприятия;
5) профессиональная перспективность персонала;
6) уровень теневого оборота.
Как было отмечено, одним из ключевых моментов методики является выбор показателей и разбиение их критериев на пять уровней, что представляет достаточ-
но трудоемкий процесс, базирующийся как по данным собственных, так и исследований других авторов. Собственная выборка включает данные по 200 предприятиям малого бизнеса, находящимся в устойчивом финансово-экономическом положении, и 100 предприятиям, в отношении которых возбуждена процедура банкротства.
Таблица 1
Нефинансовые показатели, характеризующие МП
Наименование показателей Характеристика Обоснование включения
Уровень диверсификации бизнеса Предприятие считается более устойчивым, если для бизнеса характерен высокий уровень диверсификации, т.е. многочисленных направлений равнозначного по объему бизнеса Как показал кризис, предприятия с низкой степенью диверсификации подвержены большим рискам
Возраст предприятия, лет Для предприятий на начальном этапе наиболее вероятен дефолт. Предлагается оценивать возраст по разработанным критериям Чем больше возраст предприятия, тем менее вероятен риск банкротства
Профессиональная перспективность персонала С помощью коэффициента профессиональной перспективности представляется целесообразным отслеживать данный показатель по разработанным критериям с использованием формулы, предложенной Г. Тугускиной Деятельность МП в большей степени зависит от качества персонала из-за большой унификации. Во многом от образования, квалификации и опыта работы зависит эффективность и результативность деятельности МП и тем самым риск возможного банкротства
Уровень теневого оборота, % Представляется целесообразным включение данного фактора, с учетом двух функций теневой экономики. Определяется по разработанным критериям Установлено, что, помимо негативного эффекта, теневой деятельности присуща функция сглаживания недостатков (минимизации потерь), существующих в официальном секторе экономики
Динамика ВВП, % Темп прироста ВВП России за отчетный период Установлена тесная взаимосвязь между динамикой выручки предприятий и изменениями данных макроэкономических индикаторов
Индекс реальных доходов населения, % Значение индекса за отчетный период
В результате анализа установлены следующие особенности МП в целом:
1) теневой характер деятельности, что выражается в скрытой чистой прибыли и снижении официальных показателей эффективности бизнеса;
2) низкая реальная стоимость капитала и чистых активов МП;
3) низкая производительность труда;
4) высокий уровень кредиторской и дебиторской задолженности;
5) зависимость от уровня управления ставит задачу более детального анализа
кадровой составляющей и выявление определенных зависимостей;
6) низкая информационная «прозрачность» деятельности.
При составлении классификации показателей автор учитывает их отраслевую специфику в силу того, что у различных отраслей деятельности различная природа деловой активности, длительности операционного цикла и рентабельности. С учетом работ С.С. Морковиной [7] представляется целесообразным разделить МП по трем отраслям:
1) фондоемкие виды экономической деятельности (строительство и транспорт);
2) промышленность (кроме тяжелой промышленности);
3) торговля и общественное питание.
По данным собственных исследований установлены критериальные значения анализируемых показателей по основным видам деятельности МП. Значимость критериев определена на основании анкетирования, в ходе которого опрошены 100 специалистов в области кредитования ведущих банков, экспертов финансов и предпринимателей.
Значимость определялась экспертами на основе шкалы Ренсиса Лайкерта, предусматривающей пять градаций в оценке значимости фактора:
1 — совсем неважно;
2 — неважно;
3 — затрудняюсь ответить;
4 — важно;
5 — очень важно.
Далее осуществлялась процедура статистической обработки полученных данных: построение доверительных интервалов, расчет коэффициента вариации (2, 3).
Коэффициент вариации рассчитывается по формуле 2
а
(2)
а =
X (хі — х)2
п — 1
(3)
где хі — величина значения і показателя; п — объем выборки.
Влияние факторов на итоговый результат определялось с помощью нормирования средневзвешенных величии с использованием формулы 4
Я, =^> (4)
V = — х 100%,
х
где и — среднеквадратическое отклонение
(3)^
х — средневзвешенное значение показателя.
X
где X — средневзвешенное значение показателя.
Построение комплексного показателя осуществляется методом двойной свертки (5), в ходе чего используется две системы весовых коэффициентов — значимости факторов (В) и опорные веса (О) для сведения нескольких отдельных показателей в единицу:
5,(5)
где Бк — показатель, характеризующий риск неплатежеспособности:
_ 0,1 х(2(] -1), (6)
где Д. — значимость показателей, определенная с соблюдением правила Фишберна
(7);
Ь — определяется по разработанным таблицам значений в соответствии с отраслевой принадлежностью.
_ _ 2 х (К -1 +1)
^1 (И +1) х N ’ У ’
где N — число показателей.
Комплексный показатель Як характеризуется следующим образом: чем выше его значение, тем лучше состояние МП и ниже рискнеплатежеспособности (табл. 2).
Таблица 2
Заключение о степени риска неплатежеспособности МП
Интервал значений показателя Заключение о риске неплатежеспособности
0-0,2 Очень высокий риск. Предельное состояние предприятия
0,2-0,4 Высокий риск. Неудовлетворительное состояние предприятия
0,4-0,6 Умеренный риск. Удовлетворительное состояние предприятия
0.6-0.8 Низкий риск. Хорошее состояние предприятия
0,8-1 Очень низкий риск. Отличное состояние предприятия
Таким образом, в статье обоснованы новые подходы к методике определения риска неплатежеспособности МП, которая учитывает различные стороны деятельности предприятия, макроэкономическую ситуацию в стране, отраслевую специфику и теневую экономику. Проведена апроба-
ция методики на 100 предприятиях малого бизнеса, что позволяет сделать вывод о ее применимости в современной хозяйственной практике. Применение данного подхода позволяет быстро и эффективно решить проблему определения риска несостоятельности МП.
Литература
1. Бусалаев Д.А. Система моделей банкротства и их роль в финансовом управлении предприятием // Научный журнал КубГАУ [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ. — 2006. — № 06(22). — Шифр Информрегистра: 0420600012V0142. — Режим доступа: http://ej.kubagro. ru/2006/06/pdf/26.pdf.
2. Буров В.Ю., Помулев А.А Прогнозирование банкротства субъектов малого предпринимательства // Электронный науч. журнал «Известия ИГЭА». — Иркутск, 2010. — № 5.
3. Ефимова Ю.В. Оценка заемщиков малого бизнеса с учетом международных требований // Банковское кредитование. — 2009. — №6, — С. 76-87.
4. Криони А.Е. Риск банкротства российских малых предприятий и методы его предотвращения // Менеджмент в России и за рубежом. — 2009. — №1. — С. 94-100.
5. Кучеренко С.А. Прогнозирование банкротства сельскохозяйственных товаропроизводителей с использованием методов дискриминантного анализа // Экономический анализ: теория и практика. — 2008. — №12.—С. 24-27.
6. Матвийчук A.B. Диагностика банкротства предприятий в условиях трансформационной экономики // Экономическая наука современной России. — 2008. — №4, — С. 90-104.
7. Морковина С.С. Обеспечение устойчивого развития малого предпринимательства в сфере промышленного производства // Социально-экономические явления и процессы, 2009. — № 1 (013). — С. 38-41.
8. Недосекин А.О. Нечетко множественный анализ риска фондовых инвестиций [Электронный ресурс] // Санкт-Петербург, 2002. — Режим доступа: http://www.mirkin.ru /_docs/book23. pdf. — Загл. с экрана.
9. Пакова О.Н., Рыбникова М.С. Неформальные методы прогнозирования финансовой устойчивости организации // Вузовская наука — Северо-Кавказскому региону: материалы XII региональной научно-технической конф. Экономика. — Ставрополь: СевКавГТУ. — 2008. — Вып. 3-247 с.
10. Тугускина Г. Оценка стоимости человеческого капитала предприятий // Кадровик. Кадровый менеджмент. — 2009. — №11.—С. 30-49.
11. Филобокова Л. Ю. Неформальные методы прогнозирования финансовой устойчивости малых предприятий // Экономический анализ: теория и практика. — 2008. — №9.—С. 50-63.
Коротко об авторе________________________________________________Briefly about the author
Помулев A.A., аспирант, Читинский государствен- A. Pomulev, Postgraduate of the Chita State Univer-
ныйуниверситет (ЧитГУ) sity
sasha-pomuIev@yandex.ru
Научные интересы: прогнозирование банкроте- Scientific interests: bankruptcy forecasting, small
тва, малые предприятия, теневая экономика, инно- businesses, shadow economy, innovative economy, the
вационная экономика, риски risks
