CC BY
128
электронный научно-экономический журнал стр 21
оценка достоверности моделей прогнозирования несостоятельности (банкротства)
Шпак С. в.
Студентка 4-го курса «Финансовый университет при Правительстве РФ»,
Москва, Ленинградские проспект, д. 49,
shpak.svetlan@gmail.com
Научный руководитель: Борисова о. в.
К.э.н., доцент «Финансовый университет при Правительстве РФ»,
Москва, Ленинградский проспект, д. 49,
olvborisova@fa.ru
Аннотация. Установление точной оценки финансовой устойчивости организации становится особенно актуальным в период нестабильного экономического положения. Достоверность применяемых при оценке вероятности наступления несостоятельности (банкротства) моделей и методик является ключевым фактором эффективности мониторинга финансовой устойчивости организации. В работе проведена сравнительная оценка точности отечественных моделей на основе исследования 709 действующих компаний и 1124 компаний-банкротов. В итоге была выявлена методика, показывающая наиболее точные результаты, что позволит финансовым службам повысить точность оценки и сократить время на ее проведение.
Ключевые слова: банкротство, модели банкротства, оценка банкротства, финансовая устойчивость.
то assess the reliability of models to predict the insolvency (bankruptcy) shpak s. V.
4th year student «Financial University under the Government of the Russian Federation»,
49 Leningradsky prospect, Moscow,
shpak.svetlan@gmail.com
Scientific supervisor: o. V. Borisova.
Ph. D., associate Professor «Financial University under the Government of the Russian Federation»,
49 Leningradsky prospect, Moscow,
olvborisova@fa.ru
Annotation. The establishment of an accurate assessment of the financial stability of the organization is particularly relevant in a period of unstable economic situation. The reliability of the models and methods used in assessing the likelihood of insolvency (bankruptcy) is a key factor in the effectiveness of monitoring the financial stability of an organization. A comparative evaluation of the accuracy of domestic models was carried out based on a study of 709 operating companies and 1,124 bankrupt companies. As a result, a technique was revealed that showed the most accurate results, which will allow financial services to improve the accuracy of the assessment and reduce the time for its implementation.
Keywords: insolvency, bankruptcy, assessment of insolvency (bankruptcy), models of bankruptcy.
В условиях нестабильного экономического положения необходимость точной оценки степени платежеспособности организации является ключевым фактором эффективного ведения деятельности. По результатам анализа, проведенного на основе информации, предоставленной Центральным банком Российской Федерации, отмечается рост доли просроченной кредиторской задолженности начиная с 2015 года (см. рис. 1). Подобного рода изменения приводят к необходимости поиска наиболее точного инструмента оценки риска несостоятельности (банкротства) с целью снижения экономических потерь.
электронный научно-экономический журнал
стр 22
40 000 35 000 30 000 25 000 20 000 15 000 10 000 5 000
35 418
28 011
29 557
30 529
26 477
22 481
24 337
13 934
607
15 562
667
754 851
884
1 635
27 527
1 847 1 803
1 962
1 035
5 000 4 500 4 000 3 500 3 000 2 500 2 000 1 500 1 000 500
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
■ Объем кредитов, депозитов и прочих размещенных средств, млрд. рублей ^■Просроченная задолженность организаций, млрд. рублей
Объем кредитов, дспозитов и прочих размещенных средств, в т.ч. просроченной задолженности организаций за 2009-2017 гг., млрд рублей
В настоящее время не существует единого определения банкротства, поскольку определение вероятности наступления несостоятельности (банкротства) осуществляется в различных целях. Федеральным законом «О несостоятельности (банкротстве)» банкротом признается должник, который по признанию арбитражным судоа не имеет способн ости удовлетоорить трабования кредиторов, вы платить пособия и /или оплатить труд лиц, ранее или ныне работающих в организации, а также исполнить обязанности по уплате обязательных платежео [13].
Савицкая Г. В. определяет банкротство организации как неспособность субъекта платить по обязательствам и финансироватотакущую деятельности по причине дефицита средств [2]. При этом определеноя российских авторов о сущности кредитоспособности затрагивают аналогичные аспекты финансовой устойчивости организации. Так, Лаврушин О. И. рассматривает кредитоспособность как способность заемщика в срок погашать обязательства [11]. Аналогичной точки зрения придеоживаекн Шеремет А. Д. [1].
Анализ существующих определений и понятий несостоятельности (банкротства) позволяет сделать вывод о многообразии существующих подиодов к оценае финансового состояния организацир Это приводит к необходимости включения в исследование финансового положения организации методик оценки платежеспособности, кредитоспособности и финднсовой устойчивости организацои.
Рассмотрим ряд методик/моделей российских авторов, оценивающих финансовую устойчивость, кредитоспо-србноста и тлэтежеспособность оргатизации, и определим ооновные птеазатели, использующиеся в этих целях.
IV!етодика оценки кредитоспособности ПАО «БАНК УРАЛСИо» волючает в себя следующие нтапы:
1. Расчет коэффициента абсолютной, быстрой, текущей ликвидности, коэффициент наличия собственных средств, коэффициент нентабельности продаж и деятельностр заемщика;
2. Расчет суммы баллов с целью определения рейтинга кредитоспособности заемщика;
3. Расчет дополнительных оценочных обязательств;
4. Проведение работ по установлению рисков, оказывающих влияние на основную деятельность заемщика;
5. Вынесенее решения о присвоении класса кредитоспоснбности заемщика.
Прослеживание динамики показателей баланса заемщика посредством горизонтального и вертикального анализа обеспечивает устранетое ошибок в лрисвоенои класса. Кроме того, методика предполагает запрос доьолнителкной информации у объертов оценки при наличои спо рных сетуаций.
Модель Будкина Е. С. основана на оценке основных финансовых показателей ликвидности, финансовой устойчивости к нозависимости. Для получения искомого результата автор присваивает баллы, согласно установленным критериям, на основе которых в дальнейшем определяется класс организации [9].
электронный научно-экономический журнал стр 23
Сущность модели финансовой устойчивости Донцовой Л. В. и Никифоровой Н. А. заключается в классификации организаций по степени риска на основе фактического уровня значений показателей финансовой устойчивости и рейтинга индикаторов. В данной модели финансовую устойчивость и ликвидность организации определяют относительные показатели. Таким образом, балльная оценка финансовой устойчивости организации включает в себя 6 показателей, отражающих финансовое состояние организации [7].
Заслуживает внимания методика Савицкой Г. В., широко применяющаяся при оценке финансовой устойчивости организаций сельскохозяйственной отрасли. Использование при оценке финансовой устойчивости показателей оборачиваемости оборотного капитала, финансовой независимости предприятия, рентабельности собственного капитала и доли собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов позволяет достаточно быстро установить уровень риска несостоятельности (банкротства) организации [2].
Одной из методик, наиболее полно оценивающей риск несостоятельности (банкротства) организации, является методика Давыдова Г. В., Беликова А. Ю., где в качестве основных показателей были выбраны:
1. Доля работающего капитала в общей величине активов;
2. Рентабельность собственного капитала;
3. Коэффициент оборачиваемости активов;
4. Рентабельность затрат на продажу/произведенную продукцию, рассчитанная исходя из чистой прибыли организации [8].
Методика Шеремета А. Д., и Сайфулина Р. С. представляет собой сравнительную пятифакторную рейтинговую оценку с расчетами основных показателей ликвидности и рентабельности.
Оценка ликвидности и платежеспособности с использованием абсолютных и относительных показателей осуществляется в модели Ковалева В. В. и Волковой О. Н. В качестве основного абсолютного показателя выступает СОС, характеризующий величину собственных оборотных средств. Модель также предполагает оценку основных показателей ликвидности, оценку наличия СОС и их маневренность.
Авторы методики Бариленко А. В. и Кузнецов С. И. предлагают использовать коэффициент текущей ликвидности и финансовый рычаг для оценки финансовой устойчивости организации.
Постюшков А. В. предложил модель мониторинга финансового состояния организации с применением рейтинговой оценки на основе показателя обеспеченности собственными оборотными средствами, оборачиваемости активов, текущей ликвидности и рентабельности собственного капитала. Оценка риска несостоятельности (банкротства) осуществляется согласно рейтинговой оценке [4].
Кроме перечисленных выше методик и моделей, также была использована модель определения финансового состояния организации, закрепленная в Постановлении Правительства РФ от 25 июня 2003 г. № 367 «Об утверждении правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа», где представлены показатели, характеризующие платежеспособность, финансовую устойчивость и деловую активность должника. также для оценки финансовой устойчивости организации автором была выбрана модель абсолютных показателей финансовой устойчивости [1]. Данная модель обеспечивает анализ наличия внутренних финансовых источников, обеспечивающих возможность погашать обязательства. Так, наличие собственных оборотных средств, собственных долгосрочных источников финансирования запасов и общая величина основных источников финансирования запасов отражает в рамках данной модели уровень платежеспособности организации.
Определим достоверность моделей прогнозирования несостоятельности (банкротства). Информационную основу исследования составила выборка финансовой отчетности за 2016-2017 годы, составленная с помощью информационной системы «СПАРК-Интерфакс». Объектом явились 1833 организации, из которых 1124 организации являются несостоятельными (банкротами) (по состоянию на 01.04.2019).
Оценка достоверности моделей прогнозирования несостоятельности (банкротства) проводилась по следующему алгоритму. На первом этапе проводилась диагностика кризисного состояния организаций на основе методики, установленной в нормативных актах, результаты которой представлены в табл. На втором этапе автором были использованы абсолютные показатели оценки финансовой устойчивости выборки. Для третьего этапа в качестве методики оценки кредитоспособности автором была выбрана методика ПАО «БАНК УРАЛСИБ». На четвертом этапе проводились расчеты по обобщающим показателям, применяемым в методиках Давыдова Г. В. и Беликовой А. Ю., Шеремета А. Д. и Сайфулина Р. С., Ковалева В. В. и Волковой О. Н. Савицкой Г. В., Бариленко А. В., Кузнецов С. И., Постюшкова А. В. На пятом этапе обобщались результаты достоверности моделей и методик, а также формировались выводы о точности их применения (табл.). На шестом этапе проверялась взаимосвязь между точностью методик и моделей при оценке вероятности наступления несостоятельности (банкротства).
По результатам проведенных расчетов автором была составлена сводная таблица, отражающая степень достоверности исследуемых методик и моделей оценки несостоятельности (банкротства) организаций (табл.).
электронный научно-экономическии журнал
Результаты диагностики достоверности моделей прогнозирования несостоятельности (банкротства)
стр 24
№ Наименование модели/методики Кол-во несостоятельных организаций (банкротов) Кол-во действующих организаций Точность методики, %
1 Постановлении Правительства РФ от 25 июня 2003 г. № 367 «Об утверждении правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа» 1109 724 58,90
2 Абсолютные показатели 616 1227 32,71
3 Методика оценки кредитоспособности ПАО «БАНК УРАЛСИБ» 1791 42 95,11
4 Модель Будкина Е.С. 604 1229 32,08
5 Модель Донцовой Л.В., Никифоровой Н. А. 1251 682 66,44
6 Методика Савицкой Г.В. 323 1510 17,15
7 Методика Давыдова Г.В., Беликова А. Ю. 749 1084 39,78
8 Методика Шеремета А.Д., Сайфулина Р. С. 1291 542 68,56
9 Методика Ковалева В.В., Волковой О. Н. 568 1265 30,16
10 Методика Бариленко А.В., Кузнецова С. И. 1461 372 77,59
11 Методика Постюшкова А.В. 1070 760 56,82
Источник: составлено автором
Таким образом, исследование показало, что методика оценки кредитоспособности ПАО «БАНК УРАЛСИБ» с наибольшей точностью (95,11%) определяет оценку вероятности наступления несостоятельности (банкротства). Точность оценки более 50% обеспечивают методики, представленные Бариленко А. В., Кузнецовым С. И., Шереметом А. Д., Сайфулиной Р. С., Донцовой Л. В., Никифоровой Н. А., Постюшоковым А. В. В свою очередь методика, представленная в Постановлении Правительства РФ от 25 июня 2003 г. № 367 «Об утверждении правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа» обеспечивает точность расчетов в 58,9%. Использование абсолютных показателей позволяет с точностью в 32,71 % оценить финансовую устойчивость организации. Методика Давыдова Г. В., Беликова А. Ю., Будкина Е. С., Ковалева В. В., Волковой О. Н. обеспечивает точность менее 35%. Методикой, отражающей наименьшую достоверность определения вероятности наступления несостоятельности (банкротства), по результатам анализа, является методика Савицкой Г. В. с точность в 17,15%.
По результатам проведенного анализа установлено, что для определения взаимосвязи между количеством финансовых показателей, применяемых в методиках/моделях, и степенью их достоверности автором был применен корреляционный анализ, который показал, что взаимосвязь между рассматриваемыми показателями отсутствует (-0,12).
В результате проведенного исследования автором было установлено, что методика ПАО «БАНК УРАЛСИБ» определяется как методика оценки несостоятельности (банкротства), которая с наибольшей достоверностью оценивает финансовое состояние организации, что позволяет сделать вывод о ее платежеспособности и кредитоспособности. Использование методик Бариленко А. В., Шеремета А. Д., Сайфулина Р. С., Донцовой Л. В., Никифоровой Н. А. и Постюшкова также приведет к приемлемым результатам точности оценки, при этом использование остальных методик, входящих в исследование, не представляется целесообразным.
электронный научно-экономический журнал
стр 25
список литературы
1. Шеремет А. Д., Негашев Е. В. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций. [Текст]./А. Д. Шеремет, Е. В. Негашев. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2008. 208 с.
2. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК: учеб. 8-e изд., испр. - М.: НИЦ ИН-ФРА-М, 2014. 519 с.
3. Проверка контрагентов СПАРК-Интерфакс. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.spark-interfax.ru.
4. Постюшков А. В. Прогнозирование банкротства./А. В. Постюшков // Арбитражный управляющий. 2007. № 6. С. 11-16.
5. Крылов С. И. Финансовый анализ: учебное пособие/С. И. Крылов. - Екатеринбург: Издательство Уральский университет, 2016. 160 с.
6. Ковалев В. В. Финансовая отчетность. Анализ финансовой отчетности (Основы балансоведения). Учебное пособие. - М., 2004.
7. Донцова Л. В., Никифорова Н. А. Анализ финансовой отчетности. [Текст]. 2-е изд. - М.: Дело и сервис, 2004. 336 с.
8. Давыдова Г. В., Беликов А. Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий/Управление риском. 1999. № 3. С. 13-20.
9. Будкина Е. С. Оценка вероятности наступления банкротства предприятия на основе комплексной балльной оценки риска финансовой несостоятельности// Глобальный научный потенциал. 2015. № 3 (48). С. 101-103.
10. Бариленко В. И. Анализ финансовой отчетности: Учеб. пособие/В. И. Бариленко, С. И. Кузнецов, Л. К. Плотникова, О. В. Кайро: под общ. ред. В. И. Бариленко. - М.: Кнорус, 2006.
11. Лаврушина О. И. Банковское дело/Под ред. О. И. Лаврушина. 3-е изд., перераб. и доп. М.: КНОРУС, 2005.
12. Постановление Правительства РФ от 25 июня 2003 г № 367 «Об утверждении Правил проведения арбитражным управляющим финансового анализа». URL: http://base.garant.ru/12131539/#ixzz5k2P7dHGb.
13. Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.10.2002 N 127-ФЗ (последняя редакция). URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_39331/8764f1ea3b4838d75bea542a4b17522b6649f3 5d//.
