CC BY
112
ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ОРГАНИЗАЦИИ
Д.М. Матвеев, канд. экон. наук, доцент К.И. Гнилицкая, магистрант
Новосибирский государственный аграрный университет (Россия, г. Новосибирск)
Аннотация. В работе описаны основные модели оценки риска финансовой несостоятельности (банкротства) организаций, предлагаемые зарубежными и отечественными учёными. Рассмотрены их основные преимущества и недостатки. Авторами обоснована необходимость использования нескольких методик при оценке риска банкротства организации, что позволяет существенно повысить объективность полученных результатов. Для сравнения эффективности применения описываемых моделей, авторами проведена диагностика вероятности банкротства крупной сельскохозяйственной организации.
Ключевые слова: сельскохозяйственные организации, финансовое состояние, методика оценки, банкротство.
В настоящее время существует множество моделей оценки риска несостоятельности (банкротства) организаций. Наиболее распространены факторные модели известных западных экономистов, таких как Альтман, Бивер, Лис, Таффлер и др. Отечественные экономисты разрабатывали собственные модели прогнозирования риска банкротства или адаптировали западные модели к российским условиям. Отдельно среди них можно выделить модели, разработанные О.П. Зайцевой, В.В. Ковалевым, учеными Иркутской государственной экономической академии, Р.С. Сайфулиным и Г.Г. Кадыковым и
др [1].
Все модели прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами и индикаторами.
Пятифакторная модель Альтмана получила большее распространение. Она обладает рядом неоспоримых достоинств: простота и возможность применения при ограниченной информации; сравнимость показателей; возможность разделения анализируемых компаний на потенциальных
банкротов и не банкротов; высокая точность расчетов.
К недостаткам модели относится то, что она не учитывает российские особенности экономики, не учитывает значение показателей рентабельности и основана на устаревших данных.
Британские ученые Р. Таффлер и Г. Тишоу в 1977 г. предложили четырех-факторную модель. При ее разработке использовался следующий подход: на первой стадии была собрана статистика по восьмидесяти компаниям, как обанкротившимся, так и платежеспособным. С помощью статистического метода, известного как «анализ многомерного дискриминанта», была построена модель платежеспособности.
Достоинством модели Таффлера является высокая точность прогноза вероятности банкротства компании, что связано с большим числом проанализированных компаний.
Недостатками модели являются: ограничение области применения (только для акционерных обществ, акции которых активно торгуются на фондовом рынке); сложность интерпретации итогового значения; использование устаревших данных.
Модель О.П. Зайцевой использует в качестве переменных 6 финансовых показателей, для которых определены нормативные значения. Методика недостаточно хо-
рошо описана, не дана техника расчета коэффициентов. Существует необходимость привлечения данных о коэффициенте загрузки за предыдущие периоды, что ограничивает возможности использования модели при проведении внешнего анализа.
Достоинством модели Иркутской государственной экономической академии является подробное описание механизма разработки и основных этапов расчета. Но значение R-счета практически не коррелирует с результатами, получаемыми при помощи других методов и моделей, поэтому получаемые прогнозы не соответствуют реальному финансовому состоянию предприятий [3].
Несмотря на наличие большого количества методик, позволяющих выполнить
анализ финансовой состоятельности организации с той или иной степенью вероятности, ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной. Поэтому при диагностике банкротства организации целесообразно использовать несколько методик одновременно, учитывая специфику ситуации, и сравнивать полученные результаты на предмет возможной угрозы потери платёжеспособности оцениваемого предприятия в перспективе.
Для сравнения эффективности применения описанных выше моделей оценки риска банкротства, авторами выполнен анализ финансовой отчётности
ЗАО «Коневское» Новосибирской области.
Таблица 1. Расчет вероятности банкротства по модифицированной пятифакторной модели Альтмана
Показатель 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г.
XI = оборотный капитал к сумме активов предприятия 0,68 0,74 0,77 0,31 0,38
Х2 = нераспределенная прибыль к сумме активов предприятия 0,56 0,62 0,65 0,64 0,68
Х3 = прибыль до налогообложения к общей стоимости активов 0,11 0,14 0,05 0,02 0,04
Х4 = собственный капитал/заемный капитал 2,26 2,81 3,34 3,15 3,74
Х5 = объем продаж к общей величине активов предприятия 0,28 0,32 0,28 0,20 0,30
Индекс Альтмана г=0,717*Х1+0,847*Х2+3,107*Х3+0,42*Х4+0,995*Х5 2,53 2,99 2,94 2,35 2,84
Результаты анализа по модифицирован- чение анализируемого периода был крайне
ной пятифакторной модели Альтмана по- мал, так как значение индекса Ъ больше
казали, что ситуация на предприятии ста- 1,23 (табл. 1). бильна, риск неплатежеспособности в те-
Таблица 2. Расчет комплексного показателя предсказания финансового кризиса по модели Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова_
Показатель 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г.
К1 - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами 0,4 0,5 0,7 1,0 0,8
К2 - коэффициент текущей ликвидности 8,0 27,4 42,3 40,6 33,8
КЗ - коэффициент оборачиваемости активов 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3
К4 - коэффициент менеджмента, рассчитываемый как отношение прибыли от реализации к выручке 0,3 0,4 0,1 0,0 (0,005) 0,1
К5 - рентабельность собственного капитала по прибыли от продаж 16,4 20,7 6,5 2,9 5,5
Я = 2*К1+ 0,1*К2 + 0,08*К3 + 0,45*К4 + К5 18,2 24,6 12,2 9,0 10,5
Расчёты, выполненные по методике Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова, дали схожие результаты. Комплексный показатель Р.С. Сайфулина показал, что финансовое состояние ЗАО «Коневское» является достаточно удовлетворительным. Фактическое значение показателя Я на протя-
Выполнив рейтинговую оценку финансового состояния исследуемого предприятия, и в ходе определения его класса платежеспособности, было выявлено, что оно относится к первому классу, так как совокупное значение показателей составляет 85 баллов (табл. 3). Это означает, что данное хозяйство финансово устойчиво и об-
жении исследуемого периода находится выше норматива, равного единице. При этом следует отметить негативную динамику по нему, сложившуюся за последние 5 лет. Наиболее сильное сокращение его значения было отмечено в 2012 году - на 12,4 пункта, по сравнению с 2011 годом.
ладает высоким уровнем кредитоспособности.
Из представленных выше методик оценки вероятности банкротства зарубежных экономистов, предпочтение было отдано предлагаемой Р. Таффлером и Г. Тишоу.
Показатель 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г.
Х1 = отношение прибыли от продаж к краткосрочным обязательствам 0,6 1,1 0,3 0,0 0,9
Х2 = отношение оборотного капитала к сумме обязательств 1,1 1,2 1,4 1,4 1,2
Х3 = отношение краткосрочных обязательств к сумме активов 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1
Х4 = отношение выручки от реализации к сумме активов 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3
Ъ = 0,053 Х1 + 0,13 Х2 + 0,18 Х3 + 0,16 Х4 0,2 0,3 0,3 0,2 0,3
Таблица 3. Рейтинговая оценка финансового состояния предприятия
Наименование коэффициента (нормативное значение) Значение на конец 2010 г. Значение на конец 2014 г. Изменение за период Оценка (в баллах) на конец 2010 г. Оценка (в баллах) на конец 2014 г.
Коэффициент независимости (>0,4) 0,7 0,8 0,1 20 20
Соотношение заемных и собственных средств (0,3 - 1) 0,4 0,3 - 0,1 15 15
Коэффициент покрытия (общий) (>1) 4,0 4,2 0,2 20 20
Промежуточный коэффициент покрытия (>0,6) 0,2 0,3 0,1 0 0
Коэффициент абсолютной ликвидности (>0,1) 0,3 0,5 0,2 10 10
Рентабельность продаж (>0,1) 38,6 12,7 - 25,9 10 10
Рентабельность основной деятельности (>0,1) 52,4 16,1 - 36,3 10 10
Выполнение «золотого правила» (да/нет) нет нет - 0 0
Рейтинговая оценка 85 85
Класс платежеспособности 1 1
Таблица 4. Расчет вероятности банкротства по модели Р. Таффлера и Г. Тишоу
бЗ
Значение Z на протяжении рассматриваемого периода находится в диапазоне 0,2-0,3, что указывает на некоторую неопределенность в финансовом состоянии изучаемой организации.
Ещё одной методикой используемой для оценки вероятности наступления бан-
кротства, была выбрана шестифакторная модель Зайцевой О.П. Она показала, что фактическое значение комплексного коэффициента банкротства (Я) ниже нормативного и говорит о низкой вероятности банкротства (табл. 5).
Таблица 5. Расчет вероятности банкротства по модели О.П. Зайцевой
Показатель 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г.
К1 - коэффициент убыточности предприятия 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
К2 - коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженностей 3,7 0,7 1,9 2,7 0,9
К3 - коэффициент соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов 0,4 0,3 0,4 0,4 0,3
К4 - убыточность продаж продукции 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
К5 - коэффициент соотношения заемного и собственного капитала 0,4 0,4 0,3 0,3 0,4
К6 - коэффициент загрузки активов 3,6 3,1 3,5 4,9 3,2
Я = 0,25К1 + 0,1К2 + 0,2К3 + 0,25К4 + 0,1К5+ 0,1Кв 0,81 0,44 0,62 0,84 0,50
Последней моделью используемой в исследовании была четырехфакторная Я-модель Иркутской государственной экономической академии. Данная модель на
основе регрессионного уравнения позволяет рассчитать интегральный показатель R, характеризующий уровень возможного риска банкротства предприятия [1].
Таблица 6. Расчет вероятности банкротства по модели Иркутской государственной экономической академии (ИГЭА)_
Показатель 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г.
X1= отношение чистого оборотного (работающего) капитала к активам 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3
X2= отношение чистой прибыли к собственному капиталу 0,2 0,2 0,1 0,0 (0,03) 0,2
X3= отношение чистого дохода к валюте баланса 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3
X4= отношение чистой прибыли к суммарным затратам 0,5 0,7 0,2 0,1 0,6
Я = 8,38 X1 + X2 + 0,054 X.; + 0,63 X4 3,0 3,2 2,8 2,6 3,1
Согласно полученным результатам выполненного анализа по данной модели, вероятность угрозы банкротства
ЗАО «Коневское» за период с 2010 по 2014 гг. оценивается как минимальная (до 10%).
Таблица 7. Сравнительная оценка результатов диагностики угрозы вероятности наступления банкротства ЗАО «Коневское» за 2010-2014 гг._
Наименование методики, ее автор Значение результативного показателя (оценка степени вероятности наступления банкротства)
2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г.
Пятифакторная модель Альтмана 2,53 (низкая) 2,99 (низкая) 2,94 (низкая) 2,35 (низкая) 2,86 (низкая)
Модель Р.С. Сайфулина 18,2 (низкая) 24,6 (низкая) 12,2 (низкая) 9,0 (низкая) 22,1 (низкая)
Модель Р. Таффлера и Г. Тишоу 0,2 (неопредлен-ное состояние) 0,3 (неопредлен-ное состояние) 0,3 (неопредлен-ное состояние) 0,2 (неопред-ленное состояние) 0,3 (неопределенное состояние)
Модель О.П. Зайцевой 0,81 (низкая) 0,44 (низкая) 0,62 (низкая) 0,84 (низкая) 0,56 (низкая)
Модель Иркутской государственной экономической академии (ИГЭА) 3,0 (низкая) 3,2 (низкая) 2,8 (низкая) 2,6 (низкая) 3,0 (низкая)
Анализ полученных данных указывает на наличие однородных выводов. Оценки угрозы банкротства ЗАО «Коневское», проведенные по методике О.П. Зайцевой, модели Сайфулина-Кадыкова, пятифак-торной модели прогнозирования и модели Иркутской государственной экономической академии позволяют констатировать, что предприятие находится в устойчивом финансовом состоянии, имеет высокий уровень платежеспособности и финансово устойчиво.
Однако, согласно оценкам, полученным по методике Р. Таффлера и Г. Тишоу, значение показателя Ъ варьирует от 0,2-0,3, что говорит о состоянии финансовой неопределенности в организации.
Ключевой причиной, влияющей на разрозненность выводов о финансовой устойчивости и диагностики угрозы банкротства, служит привязка моделей к определенному показателю. Так, например, согласно
лина-Кадыкова угроза банкротства ЗАО «Коневское» оценивается как низкая из-за основополагающего влияния коэффициента обеспеченности собственными средствами на результативный показатель (Ъ-счет) [4]. Для модели Иркутской государственной экономической академии ключевым фактором являются коэффициенты оборачиваемости запасов и эффективности использования активов предприятия.
Стоит отметить, что в уравнении Р. Таффлера и Г. Тишоу переменная Х1 играет доминирующую роль, а прогностическая способность модели ниже по сравнению с Ъ-счетом Альтмана, в результате чего незначительные колебания экономической обстановки и возможные ошибки в исходных данных, при расчете финансовых коэффициентов и индекса в целом, могут приводить к ошибочным выводам [5].
пятифакторной модели и модели Сайфу-
Библиографический список
1. Методы оценки вероятности банкротства предприятия: учеб. пособие / И.И. Мазурова, Н.П. Белозерова, Т.М. Леонова. - СПб.: Изд-во СПбГУ-ЭФ, 2012. - 53 с.
2. О несостоятельности (банкротстве): Федеральный Закон от 26 октября 2002 № 127-ФЗ (ред. от 29.12.2014). [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_173430/
3. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник / Г.В. Савицкая. - М.: ИНФРА-М, 2011. - 104 с.
4. Силион С.С. Зарубежный и отечественный подходы прогнозирования банкротства организации // Фундаментальные и прикладные исследования: проблемы и результаты. -2014. - № 12. - С. 184-188.
5. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа: учебное пособие. - М.: ИНФРА-М, 2005. - 35 с.
FEATURES ANALYSIS OF PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF AGRICULTURAL
DM Matveev, candidate of economic sciences, associate professor KI Gnilitskaya, graduate student Novosibirsk state agrarian university (Russia, Novosibirsk)
Abstract. The paper describes the basic model of risk assessment of financial insolvency (bankruptcy) of the organizations that offered by foreign and domestic scientists. We consider their advantages and disadvantages. The authors of the necessity of using several methods in assessing the risk of bankruptcy the Organization, which can significantly increase the objectivity of the results. To compare the effectiveness of the described model, the authors conducted a large probability of bankruptcy diagnostics Agriculture Organization.
Keywords: agricultural organizations, financial condition, estimation procedure, bankruptcy.
