CC BY
63
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ КРИЗИСНЫХ ЯВЛЕНИЙ 2008 ГОДА НА ЭКОНОМИЧЕСКУЮ УСТОЙЧИВОСТЬ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ ОТДЕЛЬНОГО РЕГИОНА
В. Н. УРОДОВСКИХ, А. А. ОБУХОВА
Статья посвящена оценке влияния негативных тенденций в мировой экономике, порожденных кризисными явлениями на экономическую устойчивость предприятий отдельного региона с помощью девяти моделей оценки риска банкротства. По данным бухгалтерской отчетности предприятий, включенных в выборку, выполнены расчеты, которые подтверждают противоречивость оценок риска, полученных с помощью зарубежных и отечественных моделей. На основе проведенного анализа сделаны выводы и предложения, в том числе по разработке новых методологий оценки банкротства, адаптированных под конкретные предприятия, позволяющие адекватно оценивать их реальное состояние.
Ключевые слова: модель оценки риска банкротства, бухгалтерская отчетность, структура, структурно-динамический анализ, индексы структурных сдвигов А. Салаи, К. Гатева, В. Рябцева.
Известно, что на количественные показатели экономической устойчивости предприятий и организаций оказывают существенное влияние внешние и внутренние факторы. В статье анализируется экономическая устойчивость промышленных предприятий Липецкого региона к негативному воздействию внешних факторов, вызванных кризисными явлениями в мировой экономике, в течение трех лет (включая два предкризисных и кризисный 2008 г.). В качестве исходных данных для проведения анализа с помощью моделей оценки вероятности банкротства брались показатели бухгалтерской отчетности.
Объектами исследования были выбраны 62 предприятия региона, составившие выборочную совокупность. Структура выборки предприятий, с учетом их регистрации по основному виду деятельности (ОКВЭД), в процентах представлена ниже: предприятия целлюлозно-бумажного производства, издательской и полиграфической деятельности - 41,9 %, металлургического производства и производство готовых металлических изделий - 38,7 %, производства электрооборудования, электронного и оптического оборудования -11,3 %, текстильного и швейного производства -4,9 %, производство транспортных средств и оборудования - 1,6 %, предприятий прочего производства - 1,6%.
Предметом данного исследования выбраны показатели экономической устойчивости предприятий различных отраслей к внешним экономиче-
ским воздействиям в период с 2006 по 2008 гг. включительно.
При этом ставились следующие цели: по данным бухгалтерской отчетности предприятий в исследуемый период требовалось:
1) оценить устойчивость предприятий к банкротству в предкризисный и кризисный период с помощью различных моделей и сравнить полученные результаты с их фактическим состоянием на начало 2009 г.;
2) провести структурно-динамический анализ изменений состояния предприятий региона, вызванных кризисными явлениями на основе показателей устойчивости и критериев структурных сдвигов, и оценить значимость изменения структуры под влиянием внешних воздействий.
Постановка задачи. Оценить воздействие кризисных явлений в мировой экономике на показатели устойчивости промышленных предприятий региона в исследуемом периоде по данным бухгалтерской отчетности, с использованием моделей вероятности банкротства.
1. Рассмотрим результаты оценки устойчивости предприятий к банкротству по девяти наиболее известным из экономической литературы моделям и сравним их с фактическим состоянием исследуемых предприятий. В работах ряда авторов, в том числе [1; 2; 4; 5], расчет вероятности банкротства предприятий проводился по усредненным за год данным, что дает менее информативную оценку их состояния. Здесь расчет пока-
зателей вероятности банкротства производился для каждого года в отдельности: на начало 2007, 2008 и 2009 гг. Исходные данные для проведения расчетов с помощью моделей выбирались из
В дальнейшем, используя данные из сводных таблиц, на начало каждого года по каждому предприятию, включенному в выборку, строились вспомогательные таблицы с коэффициентами и показателями, задействованными в конкретных моделях оценки вероятности банкротства [8]. В таблицах 2 и 3 отражены результаты расчета показателей вероятности банкротства по различным моделям на начало 2007 и 2009 г., которые впоследствии сравнивались с их граничными значениями, представленными в
форм 1 и 2 бухгалтерской отчетности (действовавших в тот период), которые впоследствии оформлялись в сводные таблицы в среде Excel, фрагмент которых приведен в таблице 1.
виде интервальных шкал. Количественные характеристики интервалов приведены в статьях «Об адекватности оценки риска банкротства отечественных предприятий» [8] и «Об унификации шкал измерения в моделях оценки риска вероятности банкротства организаций» [9]. По результатам сравнения ставилась оценка состояния конкретного предприятия (указана в скобках). Фактически обанкротившиеся предприятия и организации в кризисном 2008 г. в таблицах выделены полужирным шрифтом.
№ предприятия Модель оценки вероятности банкротства
Альтмана, двухфакторная Альтмана, пятифакторная Фулмера Чессера Спрингейта Таффлера Лиса Иркутская Сайфуллина и Кадыкова
1 -2,64(н) 6,12(min) -0,12(в) 0,04(н) 2,89(н) 1,42(н) 0,09(н) 1,11(min) 1,91(н)
2 -1,25(н) 5,61(min) -4,15(в) 0,71(в) 2,04(н) 1,01(н) 0,04(н) 1,04(min) 2,40(н)
3 -32,69(н) 9,52(min) 36,94(н) 0,01(н) 39,19(н) 12,01(н) 0,13(н) 0,84(min) 5,01(н)
4 -1,47(н) 6,07(min) -0,93(в) 0,88(в) 2,02(н) 1,13(н) 0,05(н) 4,29(min) 1,83(н)
5 -0,42(н) 4,33(min) -0,37(в) 0,94(в) 1,31(н) 0,87(н) 0,04(н) 2,90(min) 1,17(н)
6 -11,57(н) 11,93(min) 18,54(н) 0,01(н) 5,12(н) 4,53(н) 0,12(н) 1,14(min) 2,25(н)
7 -0,08(н) 4,49(min) -14,84(в) 1,00(в) 2,53(н) 0,53(н) -0,12(в) 3,01(min) -0,37(в)
8 -0,91(н) 4,60(min) 0,09(н) 0,27(н) 1,79(н) 0,87(н) 0,07(н) 1,39(min) 1,29(н)
9 -3,13(н) 5,01(min) -1,10(в) 0,18(н) 1,71(н) 0,86(н) 0,06(н) 13,4(min) 2,34(н)
10 -0,65(н) 4,64(min) -5,50(в) 0,96(в) 1,52(н) 0,93(н) 0,01(в) 3,46(min) 2,45(н)
Таблица 1
Фрагмент сводной таблицы исходных данных для расчета вероятности банкротства предприятий
№ предприятия Форма бухгалтерской отчетности
Фо рма 1 Форма 2
Долгосрочные финансовые вложения, ст.110 Баланс, ст. 120 Выручка (нетто) от продажи товаров, продукции, работ, услуг (за минусом налога на добавленную стоимость, акцизов и аналогичных обязательных платежей) ст. 10 Постоянные налоговые обязательства (активы), ст. 200
1 71 54141 228681 -181
2 1045 123498 117390 -1768
62 7379 283164 514177 73098
Таблица 2
Результаты расчета и оценки состояния предприятий по моделям на начало 2007 г.
№ предприятия Модель оценки вероятности банкротства
Альтмана, двухфакторная Альтмана, пятифакторная Фулмера Чессера Спрингейта Таффлера Лиса Иркутская Сайфуллина и Кадыкова
11 -0,56(н) 4,69(шт) -2,84(в) 0,33(н) 2,69(н) 0,27(с) 0,01(в) 7,75(шгп) 2,33(н)
12 -0,23(н) 8,49(шт) -5,59(в) 1,00(в) 15,40(н) 6,52(н) 0,01(в) 2,38(шгп) 4,84(н)
13 -4,52(н) 17,81(шт) 23,76(н) 0,01(н) 8,139н) 6,25(н) 0,24(н) 4,32(шгп) 3,13(н)
14 -0,79(н) 4,60(шт) -0,90(в) 1,00(в) 6,98(н) 0,89(н) 0,06(н) 5,01(шт) 1,63(н)
15 -1,14(н) 2,44(в) -2,96(в) 0,63(в) 0,86(в) 0,53(н) 0,04(н) 3,63(шгп) 1,43(н)
16 0,26(в) -0,20(шах) -5,13(в) 1,00(в) -0,26(в) 0,26(с) -0,05(н) -3,1(шах) 0,59(в)
17 -2,06(н) 1,42(шах) -3,21(в) 0,11(н) -0,48(в) 0,20(в) 0,02(в) 4,85(шгп) 0,95(в)
18 -0,72(н) 31,57(шт) 4,53(н) 0,96(в) 12,64(н) 5,23(н) 0,24(н) 1,65(шгп) 3,02(н)
19 -0,90(н) 8,94(шт) -1,73(в) 0,74(в) 4,14(н) 1,32(н) 0,04(н) 3,61(шт) 3,89(н)
20 -0,76(н) 7,56(шт) 2,01(н) 0,36(н) 3,94(н) 1,19(н) 0,14(н) 1,07(шгп) 2,55(н)
21 -0,92(н) 4,02(шт) -4,28(в) 0,48(н) 1,42(н) 0,81(н) 0,01(н) -3,02(шах) 1,36(н)
22 -1,14(н) 3,84(шт) -1,58(в) 1,00(в) 1,90(н) 0,86(н) 0,07(н) 1,4(шах) 1,79(н)
23 -1,33(н) 4,66(шт) -4,93(в) 0,32(н) 2,03(н) 0,81(н) 0,03(в) 1,07(шгп) 3,94(н)
24 -0,24(н) 1,29(тах) -5,92(в) 1,00(в) -0,65(в) -2,13(в) -0,57(в) 6,76(т1и) -0,19(в)
25 -1,28(н) 2,53(в) -3,35(в) 0,46(н) -0,16(в) -7,45(в) -0,67(в) 0,56(шгп) -3,40(в)
26 -1,88(н) 9,34(тт) -6,10(в) 0,97(в) 2,70(н) 1,42(н) 0,00(в) 5,45(тт) 1,96(н)
27 -3,98(н) 4,80(шт) 0,49(н) 0,22(н) 3,19(н) 1,03(н) 0,10(н) 18,0(шгп) 2,28(н)
28 -5,04(н) 7,79(шт) 5,26(н) 0,04(н) 3,24(н) 2,29(н) 0,11(н) 1,03(шгп) 1,98(н)
29 -3,44(н) 9,03(шт) 2,81(н) 0,02(н) 4,64(н) 2,44(н) 0,14(н) 1,51(шгп) 2,00(н)
30 -12,24(н) 8,19(шт) 7,35(н) 0,06(н) 3,20(н) 2,04(н) 0,11(н) 5,7 (шт) 2,68(н)
31 -5,41(н) 8,58(шт) 9,41(н) 0,10(н) 1,18(н) 1,40(н) 0,10(н) 1,75(шгп) 1,52(н)
32 -0,26(н) 0,60(шах) -6,63(в) 1,00(в) -0,53(в) 0,31(н) -0,03(в) -2,2(шах) -0,23(в)
33 -1,32(н) 2,14(в) -3,94(в) 0,76(в) 0,53(в) 0,39(н) 0,03(в) 6,8(шгп) 2,17(н)
34 -0,58(н) 1,02(шах) -0,68(в) 0,50(в) -0,38(в) 0,18(в) 0,01(в) -0,92(шах) 0,52(в)
35 -2,25(н) 4,12(шт) -1,99(в) 0,12(н) 1,74(н) 0,77(н) 0,04(н) 3,34(шт) 2,16(н)
36 -0,58(н) 2,99(н) -3,03(в) 0,84(в) 0,93(н) 0,63(н) 0,02(в) 1,72(шгп) 1,33(н)
37 -0,16(н) 13,04(тт) -8,72(в) 1,00(в) 3,95(н) 0,10(в) -0,94(в) -0,87(тах) 1,00(в)
38 -0,79(н) 1,81(в) -5,65(в) 0,86(в) 0,16(в) -2,67(в) -0,50(в) 0,55(н) -1,71(в)
39 -6,09(н) 10,31(тт) -3,30(в) 0,07(н) 4,63(н) 0,83(н) 0,06(н) 1,57(тт) 1,52(н)
40 -3,60(н) 4,66(тт) -0,15(в) 0,30(н) 1,34(н) 0,80(н) 0,07(н) 6,32(т1и) 1,90(н)
41 -0,52(н) -0,03(шах) -4,06(в) 0,85(в) -1,95(в) -0,21(в) 0,00(в) 0,98(шгп) -0,21(в)
42 -3,22(н) 7,52(шт) 6,56(н) 0,02(н) 3,46(н) 1,86(н) 0,13(н) 1,76(шгп) 1,27(н)
43 -0,17(н) 1,53(шах) -3,36(в) 1,00(в) 0,41(в) 0,49(в) 0,01(в) -2,74(шах) 0,37(в)
44 -2,43(н) 6,89(тт) 6,69(н) 0,08(н) 1,48(н) 1,79(н) 0,17(н) 1,78(т1и) 2,28(н)
45 -1,12(н) 1,71(шах) -1,68(в) 0,93(в) -1,83(в) 0,04(в) 0,02(в) 8,00(шгп) 0,59(в)
46 -3,10(н) 6,10(шт) -3,13(в) 1,00(в) 3,90(н) 1,53(в) 0,08(н) 11,45(шгп) 3,28(н)
№ предприятия Модель оценки вероятности банкротства
Альтмана, двухфакторная Альтмана, пятифакторная Фулмера Чессера Спрингейта Таффлера Лиса Иркутская Сайфуллина и Кадыкова
47 -1,00(н) 7,66(min) -4,19(в) 1,00(в) 3,01(н) 1,34(в) 0,04(н) 4,71(min) 2,98(н)
48 -1,21(н) 7,19(min) -2,19(в) 0,18(н) 3,95(н) 1,39(н) 0,12(н) 0,49(min) 1,87(н)
49 -0,31(н) 5,74(min) -1,76(в) 0,98(в) 2,129н) 1,18(н) 0,03(в) 0,17 (в) 1,87(н)
50 -1,37(н) 2,35(в) -0,41(в) 1,00(в) -0,45(в) 0,31(н) 0,04(н) 0,88(min) 1,18(н)
51 -0,63(н) 13,28(min) -3,31(в) 0,41(н) 6,41(н) 2,22(н) 0,08(н) 1,40(min) 3,97(н)
52 -2,14(н) 3,44(min) -0,73(в) 0,41(н) 1,29(н) 0,41(н) 0,06(н) 06,15(min) 1,56(н)
53 -3,35(н) 2,49(н) -1,89(в) 0,99(в) 2,61(н) 1,18(н) 0,04(н) 0,39(н) 1,84(н)
54 0,91(в) 5,28(min) -19,33(н) 1,00(в) 0,97(н) 0,26(с) -1,69(в) -2,33(max) 1,51(н)
55 -8,57(н) 13,06(min) 17,15(н) 0,61(в) 0,13(в) 2,80(н) 0,11(н) 0,69(min) 2,13(н)
56 -0,65(н) 2,89(н) -0,04(в) 0,86(в) 1,48(н) 0,61(н) 0,07(н) 1,51(min) 1,42(н)
57 -0,82(н) -12,47(max) -6,73(в) 1,00(в) -32,02(в) 0,25(с) -0,68(в) -1,06(max) 2,56(н)
58 -2,31(н) 4,24(min) 1,80(н) 0,91(в) 1,01(н) 0,85(н) 0,08(н) 0,44(min) 1,38(н)
59 -1,07(н) 2,25(в) -5,64(в) 0,97(в) -0,52(в) 0,91(н) 0,08(н) 0,31(с) 0,00(в)
60 -3,11(н) 4,68(min) 1,07(н) 0,09(н) 1,33(н) 0,83(н) 0,06(н) 0,71(min) 1,30(н)
61 0,26(в) -0,81(max) -20,11(в) 1,00(в) -1,04(в) 0,47(н) -0,23(в) -6,24(max) 1,58(н)
62 -0,49(н) 2,11(в) -3,48(в) 0,08(н) 0,57(в) 0,45(н) 0,02(в) 0,40(н) 0,78(в)
*Примечание. В таблицах 2 и 3 в скобках использованы следующие обозначения: 1) оценка вероятности банкротства (max) - максимальная, (в) - высокая, (с) - средняя, (н) - низкая. (min) - минимальная; 2) полужирным шрифтом выделены фактически обанкротившиеся предприятия в 2008 г.; 3) результаты, смещенные влево соответствуют предприятиям, в которых оценки вероятности банкротства значительно изменялись в диапазоне от минимальной до максимальной.
Таблица 3
Результаты расчета и оценки вероятности банкротства предприятий по моделям на начало 2009 г.
Модель оценки вероятности банкротства а
s т я и р п д о а п № Альтмана, двухфакторная Альтмана, пятифакторная Фулмера Чессера Спрингейта Таффлера Лиса Иркутская Сайфуллина и Кадыкова
1 -2,16(н) 5,93(min) 0,01(н) 0,03(н) 2,60(н) 1,53(н) 0,10(н) 7,85(min) 1,80(н)
2 -0,70(н) 6,61(min) 0,04(н) 0,96(в) 2,30(н) 1,20(н) 0,01(в) 8,25(min) 2,44(н)
3 -33,30(н) 29,58(max) -0,01(в) 0,02(н) 12,52(н) 7,31(н) 0,02(в) 14,55(min) 2,94(н)
4 -0,01(н) 0,10(в) 0,02(н) 0,01(н) 0,12(в) 0,19(в) 0,01(в) 0,02(в) 0,91(в)
5 -0,05(н) 4,39(н) 85,72(н) 0,99(в) 0,89(н) 1,09(н) 0,01(в) -2,34(max) -0,88(в)
6 -11,27(н) 12,69(н) 0,07(н) 0,01(н) 5,21(н) 5,98(н) 0,14(н) 5,50(min) 2,83(н)
7 -0,21(н) 1,86(в) -0,04(в) 1,01(в) 0,63(в) 0,41(н) -0,09(в) 6,46(min) 0,92(в)
8 -0,40(н) 3,04(н) -0,01(в) 0,86(в) 0,62(в) 0,49(н) -0,01(в) 3,57(min) 0,79(в)
№ предприятия Модель оценки вероятности банкротства
Альтмана, двухфакторная Альтмана, пятифакторная Фулмера Чессера Спрингейта Таффлера Лиса Иркутская Сайфуллина и Кадыкова
9 -0,41(н) -2,30(тах) 0,10(н) 0,04(н) -64,77(в) 3,77(н) 16,07(н) 0,11(в) 0,58(в)
10 -1,22(н) 8,71(тт) 61,64(н) 0,08(н) 5,22(н) 1,61(н) 0,17(н) 2,32(т1п) 2,37(н)
11 -1,01(н) 2,94(н) 0,02(н) 0,99(в) 0,09(в) 0,57(н) 0,03(в) 0,18(с) 0,77(в)
12 -0,14(н) 7,86(шт) -0,01(в) 1,21(в) 3,03(н) 1,62(н) 0,02(в) 1,26(шт) 2,74(н)
13 -16,23(н) 15,56(шт) 0,04(н) 0,37(н) 10,14(н) 7,95(н) 0,13(н) 20,33(шт) 3,32(н)
14 -0,45(н) 5,78(шт) 33,21(н) 1,08(в) 4,43(н) 1,13(н) 0,09(н) 9,54(шт) 1,84(н)
15 -1,22(н) 2,34(в) 11,41(н) 0,80(в) 0,64(в) 0,49(н) 0,02(в) 2,36(шт) 1,41(н)
16 0,36(в) 0,75(шах) 70,12(н) 0,99(в) 0,51(в) 0,35(н) -0,05(в) 2,41(шт) 0,35(в)
17 -1,02(н) 0,68(шах) 9,27(н) 0,52(в) -0,39(в) 0,20(в) -0,01(в) 1,87(шт) 0,72(в)
18 -0,37(н) 33,28(шт) 0,01(н) 1,67(в) 11,83(н) 6,52(н) 0,18(н) -7,51(шах) 2,05(н)
19 -0,24(н) 10,93(шт) 523,18(н) 1,28(в) 3,70(н) 2,13(н) -0,03(в) -5,08(шах) 3,36(н)
20 -0,17(н) 5,28(шт) 183,75(н) 1,47(в) 1,93(н) 1,12(н) 0,11(н) 5,03(шт) 1,61(н)
21 -0,54(н) 5,23(шт) 0,01(н) 0,30(н) 2,66(н) 0,95(н) 0,02(в) 7,71(шт) 1,48(н)
22 -1,20(н) 3,10(шт) 48,17(н) 0,56(в) 1,46(н) 0,64(н) 0,07(н) 8,11(шт) 1,60(н)
23 -0,57(н) 9,15(шт) 0,01(н) 1,01(в) 2,98(н) 1,72(н) -0,01(в) 0,19(с) 0,81(в)
24 -0,91(н) 2,32(в) -0,01(в) 0,94(в) 0,47(в) 0,49(н) 0,02(в) 0,67(т1п) 2,52(н)
25 -1,93(н) 6,98(шт) 0,02(н) 0,10(н) 1,51(н) 25,37(н) -1,08(в) 9,22(шт) -0,21(в)
26 -1,53(н) 1,93(в) 0,12(н) 0,79(в) -0,08(в) -0,06(в) -0,06(в) 3,26(тт) 1,05(н)
27 -2,68(н) 7,35(шт) 46,09(н) 0,06(н) 3,16(н) 1,48(н) 0,18(н) 7,32(шт) 2,37(н)
28 -4,31(н) 8,99(шт) -0,03(в) 0,21(н) 3,27(н) 2,09(н) 0,15(н) 9,73(шт) 2,16(н)
29 -3,13(н) 9,25(шт) 0,04(н) 0,02(н) 4,32(н) 2,53(н) 0,15(н) 2,24(шт) 1,63(н)
30 -11,01 (н) 5,52(шт) 0,24(н) 0,11(н) 2,31(н) 1,66(н) 0,11(н) 4,27(шт) 2,77(н)
31 -6,96(н) 11,84(шт) 0,07(н) 0,37(н) 1,62(н) 1,89(н) 0,11(н) 8,16(шт) 1,89(н)
32 -0,14(н) 0,57(шах) -0,14(в) 0,99(в) 0,19(в) 0,21 (в) -0,09(в) 6,24(шт) 0,53(в)
33 -1,19(н) 1,89(в) -0,03(в) 0,98(в) 0,31(в) 0,40(н) 0,02(в) 4,81(шт) 2,19(н)
34 -0,54(н) -1,53(н) 0,08(н) 0,11(н) -1,82(в) 0,26(в) -0,08(в) -5,07(шах) 0,48(в)
35 -1,22(н) 8,71(шт) 61,64(н) 0,08(н) 5,22(н) 1,61(н) 0,17(н) 12,32(шт) 2,37(н)
36 -1,81(н) 3,66(шт) 47,10(н) 0,93(в) 0,76(в) 0,53(н) 0,01(в) 1,19(шт) 1,23(н)
37 -0,87(н) 1,20(тах) 0,25(н) 0,02(н) 0,01(в) 0,31(н) 0,32(н) 0,12(в) 0,26(в)
38 -1,25(н) 32,11(т1п) 0,12(н) 0,29(н) 14,18(н) 5,27(н) 0,29(в) 8,05(т1п) 3,59(н)
39 -2,00(н) 29,52(т1п) 0,09(н) 0,34(н) 11,79(н) -0,15(в) -0,66(в) 0,04(в) 0,79(в)
40 -15,14(н) 9,10(т1п) -0,01(в) 0,07(н) 0,12(в) 1,85(н) 0,04(н) 0,17(в) 0,89(в)
41 -0,02(н) 0,64(шах) -1,59(в) 0,76(в) 1,13(н) 0,68(н) 0,02(в) 1,24(шт) 0,88(в)
42 -1,65(н) 6,66(шт) 0,06(н) 0,03(н) 3,20(н) 1,87(н) 0,12(н) 10,66(шт) 1,40(н)
43 0,05(в) -0,75(шах) -2,50(в) 1,98(в) -2,04(в) 0,36(н) -0,07(в) -9,06(шах) 1,99(н)
№ предприятия Модель оценки вероятности банкротства
Альтмана, двухфакторная Альтмана, пятифакторная Фулмера Чессера Спрингейта Таффлера Лиса Иркутская Сайфуллина и Кадыкова
44 -0,01(н) 0,01(тах) 0,17(н) 0,07(н) 0,27(в) -0,01(в) 0,14(н) 0,16(в) 0,09(в)
45 -0,66(н) 1,34(тах) 0,21(н) 0,19(н) 0,23(в) 0,32(н) 0,02(в) 3,95(тт) 1,11(н)
46 0,63(в) 7,68(тт) 0,05(н) 1,53(в) 3,64(н) 1,39(н) -0,11(в) -5,31(тах) 2,14(н)
47 -0,45(н) 6,44(тт) -0,02(в) 1,09(в) 2,08(н) 1,28(н) 0,01(в) -7,20(тах) -0,82(в)
48 -1,57(н) 4,74(тт) 0,04(н) 0,41(н) 2,37(н) 1,25(н) 0,12(н) 4,87(тт) 1,57(н)
49 -0,32(н) 2,96(н) 21,44(н) 0,99(в) 0,98(н) 0,72(н) 0,02(в) 1,15(тт) 1,24(н)
50 -0,65(н) 3,34(тт) 82,20(н) 0,31(н) 0,82(в) 0,76(н) 0,01(в) 2,70(тт) 1,79(н)
51 -0,65(н) 4,14(тт) 0,04(н) 1,04(в) 1,32(н) 0,80(н) 0,02(в) -3,88(тах) 1,63(н)
52 0,11(в) 40,75(тт) 0,24(н) 1,12(в) 16,26(н) 7,10(н) 0,05(н) 16,60(т1п) 3,90(н)
53 -2,75(н) 2,37(в) 38,57(н) 1,07(в) 0,97(н) 0,70(н) 0,06(н) 5,07(тп) 1,33(н)
54 0,01(в) 13,34(тт) 0,14(н) 1,02(в) 5,10(н) 0,50(н) -1,80(в) -2,02(max) 2,49(н)
55 -0,84(н) 0,55(тах) -0,24(в) 0,98(в) -2,65(в) 0,21(в) -0,09(в) 1,56(тт) -1,08(в)
56 -0,82(н) 4,58(тт) 43,62(н) 0,87(в) 2,16(н) 1,02(н) 0,12(н) 5,78(тп) 1,42(н)
57 -1,29(н) 9,97(тт) -0,32(в) 0,59(в) 3,20(н) -3,42(в) -0,68(в) 0,07(в) 0,98(в)
58 -3,97(н) 5,04(тт) 12,52(н) 0,70(в) 2,68(н) 1,54(н) 0,09(н) 7,62(тт) 2,05(н)
59 -1,05(н) 6,69(тт) 0,64(н) 0,86(в) 2,91(н) 1,12(н) 0,06(н) 8,39(т1п) 3,88(н)
60 0,02(в) 0,10(тах) -0,02(в) 0,16(н) 0,71(в) 0,06(н) 0,02(в) 0,13(в) 0,49(в)
61 -0,48(н) 23,19(тт) 0,52(н) 0,39(н) 13,04(н) 3,14(н) 0,24(н) 3,89(тт) 6,12(н)
62 -0,56(н) 1,87(в) 30,99(н) 0,48(н) 0,44(в) 0,40(н) 0,02(в) 3,64(тт) 0,98(в)
Затем делались выводы о финансовом состоянии предприятий по результатам сравнения рассчитанных показателей по моделям с их граничными значениями, представленными в виде интервальных шкал [8; 9].
Показатели оценок вероятности банкротства предприятий, рассчитанные по различным моделям для отдельных предприятий, варьируются в широком диапазоне (табл. 2 и 3). Например, для восьми предприятий под номерами 17, 21, 22, 24, 37, 41, 45, 54 по состоянию на начало 2007 года (см. табл. 2) и тринадцати предприятий под номерами 3, 16, 17, 18, 19, 32, 41, 45, 46, 47, 51, 54, 55 на начало 2009 г. (табл. 3) оценки показателей изменяются в диапазоне от минимального до максимального значения. Интересно заметить, что предприятия с номерами 17, 41, 45, 54 (выделены жирным шрифтом) с предельными разбросами оценок (табл. 2 и 3) в перечень обанкротившихся предприятий не попали. Данный факт еще раз
подтверждает некорректность оценок, полученных с помощью известных моделей, которые должны были бы достаточно достоверно оценивать реальное состояние предприятий.
Абсолютные значения количества моделей предсказавших и определивших кризисное состояние предприятий по каждому предкризисному и кризисному году в отдельности, а также их процентные соотношения по отношению к 13 фактически обанкротившимся предприятиям в 2008 г. представлены в таблице 4. Несмотря на сделанные выше замечания, приведенные в таблице данные позволяют судить о динамике развития кризисных явлений в экономике и чувствительности к ним моделей, т. е. они отражают какое количество раз та или иная модель смогла предсказать банкротство в течение трех предшествующих банкротству лет.
Как видно из таблицы 4, на начало 2007 и 2008 гг. лишь две модели Фулмера и Чессера
смогли заблаговременно предсказать возможное банкротство от 7 до 11 предприятий. В то же время эти модели не сработали в 2008 г., но более точной на начало 2009 г. оказалась одна модель (Спрингейта), которая с опозданием смогла опре-
делить банкротство 7 предприятий. Что касается двухфакторной модели Альтмана, то она практически не смогла выявить влияние кризисных явлений в экономике на показатели экономической устойчивости предприятий.
Количество предприятий, которым была предсказана высокая вероятность банкротства по моделям в текущем году, ед. (в %)
Таблица 4
Название модели Год
2007 2008 2009
Альтмана, двухфакторная 1 (7,7) 1(7,7) 2(15,4)
Альтмана, пятифакторная 3(23,1) 3(23,1) 6(46,2)
Фулмера 11(84,6) 8(61,5) 3(23,1)
Чессера 7(53,8) 7(53,8) 4(30,8)
Спрингейта 4(30,8) 4(30,8) 7(53,8)
Таффлера 3(23,1) 3(23,1) 3(23,1)
Лиса 6(46,2) 6(46,2) 5(38,5)
Иркутская 2(15,4) 3(23,1) 6(46,2)
Сайфуллина и Кадыкова 4(3,8) 2(15,4) 6(46,2)
Таким образом, рассмотренные модели, построенные на показателях финансово-хозяйственной деятельности других предприятий (особенно иностранных), невозможно формально применять для оценки вероятности банкротства (табл. 4) реально существующих отечественных
предприятий, поскольку они недостаточно достоверно отражают фактическое состояние предприятий.
Обобщенные результаты по количеству методик, использованных для определения банкротства предприятий по годам, представлены в таблице 5.
Таблица 5
Число методик, характеризующих уровни вероятности банкротства предприятий на начало анализируемого периода
Вероятность банкротства На начало года Модель оценки вероятности банкротства
Альтмана, двухфакторная Альтмана, пятифакторная Фулмера Чессера Спрингейта Таффлера Лиса Иркутская Сайфуллина и Кадыкова
минимальная 2007 42 47
2008 41 46
2009 36 43
низкая 2007 59 3 17 27 44 47 39 3 48
2008 58 2 16 27 43 52 33 1 47
2009 56 6 15 28 39 53 26 40
Вероятность банкротства На начало года Модель оценки вероятности банкротства
Альтмана, двухфакторная Альтмана, пятифакторная Фулмера Чессера Спрингейта Таффлера Лиса Иркутская Сайфуллина и Кадыкова
средняя 2007 4 1
2008 3 1
2009 2
высокая 2007 3 7 45 35 18 11 23 1 14
2008 4 8 46 35 19 7 29 2 15
2009 6 8 47 34 23 9 36 8 22
максимальная 2007 10 10
2008 11 12
2009 12 9
Данные, представленные в таблице 5, позволяют оценить динамику изменения структуры оценок вероятности банкротства предприятий по годам, которая произошла под влиянием внешних и внутренних факторов, вызванных кризисными явлениями (вертикальный анализ). Горизонтальный анализ таблицы позволяет проследить, каким образом различные модели дают оценки вероятности банкротства по соответствующим уровням для каждого года.
Поскольку практически ни одна из рассматриваемых моделей не позволила с высокой вероятностью оценить кризисное состояние фактически обанкротившихся предприятий, то следует предположить, что исследования по разработке новых более точных методов и моделей оценки вероятности банкротства отечественных предприятий с учетом их отраслевой принадлежности будут продолжаться в будущем.
2. Структурно-динамический анализ изменений финансового состояния предприятий проводился с целью выявления влияния кризисных явлений на изменение структуры оценок состояния предприятий, составивших выборочную совокупность. Для оценки структурных изменений в исследуемой выборке по годам использовался ряд показателей структуры [3; 6].
Наиболее простым обобщающим показателем структурных сдвигов является линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов:
I К"
I=^-
(1)
где dij, dij-1 _ удельный вес признаков, п - число градаций в исследуемой структуре.
Данный коэффициент (1) показывает, на сколько процентных пунктов в среднем отклоняются друг от друга сравниваемые удельные веса. При отсутствии сдвигов он равен 0, верхней границы изменения коэффициент не имеет, чем больше изменения структуры, тем выше его значение [3; 4; 6].
Более совершенными аналитическими свойствами, чем линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов обладают индекс А. Салаи:
(К - К ^ и ъ ии
I
1С =
V и и + Ки
(2)
где d2i - удельные значения градации структур;
п
1=1
п
и интегральный коэффициент структурных различий К. Гатева:
IГ =
IZd - d)2
n
Z (di>+ d 2 )
(3)
Главным недостатком этих двух коэффициентов является зависимость их значений от числа градаций. Названный недостаток устраняет индекс В. Рябцева:
Ip =
n (d2i - d1i )2 <=1 (d2i + di,. )2
(4)
он является наиболее востребованным в практических исследованиях.
Значения последних трех коэффициентов (2, 3 и 4) изменяются в диапазоне от 0 до 1.
Интервальные значения приведенных показателей структурных сдвигов и соответствующие им уровни различий структуры представлены в таблице 6 [7].
Таблица 6
Интервальные значения коэффициентов (индексов) структурных различий и соответствующие им уровни
n
¡=1
Интервалы значений коэффициентов А. Салаи, К. Гатева, В. Рябцева Уровень различий структуры
0,000 - 0,030 тождественность структур (т. с.)
0,031- 0,070 весьма низкий (в. н.)
0,071- 0,150 низкий (н.)
0,151- 0,300 существенный (с.)
0,301- 0,500 значительный (з.)
0,501- 0,700 весьма значительный (в.з.)
0,701- 0,900 противоположный (п.)
0,901 - 1,000 полная противоположность (п. п.)
Результаты расчета коэффициентов изменения 2007-2008 и 2008-2009 гг. по коэффициентам струк-структуры (по индексам А. Салаи, К. Гатева и турных различий и уровни различия структуры В. Рябцева) при оценке вероятности банкротства в представлены в таблице 7.
Таблица 7
Значения коэффициентов структурных сдвигов и уровни структурных различий в оценках вероятности банкротства предприятий
Название модели Значения коэффициента
А. Салаи К. Гатева В. Рябцева
2007-2008 гг. 2008-2009 гг. 2007-2008 гг. 2008-2009 гг. 2007-2008 гг. 2008-2009 гг.
Альтмана, двухфакторная 0,002 (т. с.) 0,004 (т. с.) 0,017( т. с.) 0,034 (в.н) 0,001 (т. с.) 0,003 (т. с.)
Альтмана, пятифакторная 0,002 (т. с.) 0,010 (т. с.) 0,071 (н.) 0,098 (н.) 0,003 (т. с.) 0,010 (т. с.)
Фулмера 0,002 (т. с.) 0,002 (т. с.) 0,020 (т. с.) 0,020 (т. с.) 0,002 (т. с.) 0,002 (т. с.)
Чессера 0 (т. с.) 0,002 (т. с.) 0 (т. с.) 0,022 (т. с.) 0 (т. с.) 0,002 (т. с.)
Спрингейта 0,002 (т. с.) 0,008 (т. с.) 0,020 (т. с.) 0,079 ( н.) 0,002 (т. с.) 0,008 (т. с.)
Таффлера 0,010 (т. с.) 0,002 (т. с.) 0,083 (н.) 0,083( н.) 0,008 (т. с.) 0,004 (т. с.)
Лиса 0,012 (т. с.) 0,014 (т. с.) 0,135 (н.) 0,157 (с.) 0,012 (т. с.) 0,014 (т. с.)
Иркутская 0,002 (т. с.) 0,007 (т. с.) 0,098 (н.) 0,098 (н.) 0,004 (т. с.) 0,011 (т. с.)
Сайфулина и Кадыкова 0,002 (т. с.) 0,014 (т. с.) 0,020 (т. с.) 0,144 (н.) 0,002 (т. с.) 0,013 (т. с.)
Примечание: сокращения в скобках соответствуют обозначениям, приведенным в таблице 6.
Анализ данных, приведенных в таблице 7, позволяет сделать вывод о том, что изменение структуры показателей вероятности банкротства предприятий, рассчитанные по различным моделям как в 2007/2008 г., так и в 2008/2009 гг. по коэффициентам Салаи и Рябцева не превышают значения 0,03 и соответствуют уровню тождественности структур, т. е. эти показатели не позволяют выявить влияния кризисных явлений на изменение структуры, вызванное ростом количества предприятий с худшими финансово-экономическими показателями. При этом сравнение изменений структуры по годам показывает, что значения индексов структурных сдвигов в 2008/09 г. по сравнению с 2007/08 г. по некоторым моделям возрастают, но все равно это происходит в пределах границ одного уровня различий, преимущественно (т. с.).
Таким образом, многие модели отражают тождественность структур в предкризисный и кризисный периоды, т. е. они имеют низкий уровень чувствительности к ухудшению экономического состояния предприятий, вызванного кризисными явлениями, поэтому их нецелесообразно использовать для прогнозирования и оценки вероятности банкротства.
По результатам проведенного исследования можно сделать ряд выводов и предложений.
1. Формальное применение методов и моделей оценки вероятности банкротства отечественных и зарубежных авторов для отечественных предприятий не позволяет получать даже косвенную информацию о фактическом (реальном) финансовом состоянии конкретного предприятия или организации.
2. Современные математические методы и инструментальные средства пока не позволяют создавать обобщенные модели оценки состояния предприятия по совокупности показателей, представленных в бухгалтерской отчетности.
3. Существующие модели оценки вероятности банкротства учитывают лишь экономическую составляющую и не учитывают политические факторы, маркетинговую политику, конкуренцию, криминальные и прочие аспекты.
4. Все рассмотренные модели не учитывают стадии жизненного цикла, как самого предприятия (организации), так и выпускаемой им продукции.
5. Модель оценки вероятности банкротства должна строиться не по итоговым результатам деятельности предприятия за определенный пе-
риод времени, представленным в бухгалтерской отчетности, она должна быть адаптивной к текущим показателям и постоянно корректироваться, что позволит принимать управленческие решения с учетом сложившихся тенденций на текущий момент времени.
6. Поскольку точность моделей, рассчитанных по усредненным показателям предприятий, принадлежащим даже к одной отрасли, будет достаточно низка, то целесообразно разрабатывать такие модели, которые можно настраивать на конкретное предприятие с учетом его специфики, используя определенные алгоритмы, опираясь на данные текущей финансовой и бухгалтерской отчетности.
7. Повысить эффективность моделей оценки риска банкротства можно за счет использования современных алгоритмов и технологий, обеспечивающих учет многомерности показателей, характеризующих состояние предприятия.
Полученные результаты анализа могут быть полезны научным работникам, экономистам и руководителями предприятий для разработки конкретных мероприятий при принятии управленческих решений, направленных на повышение устойчивости предприятий к внешним воздействиям и выборе моделей оценки вероятности банкротства, адекватно отражающих реальную ситуацию на конкретном предприятии или в организации.
Литература
1. Банк В. Р., Банк С. В., Солоненко А. А. Бухгалтерский учет и аудит в условиях банкротства: учеб. пособие. М., 2006.
2. Бердникова Т. Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: учеб. пособие. М., 2007.
3. Булгакова Л. Н., Чеботарев А. Н. Методические аспекты оптимизации воспроизводственного процесса в регионе // Региональная экономика. 2012. № 10.
4. Донцова Л. В., Никифорова Н. А. Анализ финансовой отчетности. М., 2007.
5. Кукунина И. Г., Астраханцева И. А. Учет и анализ банкротств. М., 2008.
6. Перстнева Н. П. Критерии классификации показателей структурных различий и сдвигов // Экономические науки. 2012. № 3. С. 478-482.
7. Подзоров Н. Г. Анализ влияния факторов на объем валового регионального продукта республики Мордовия // Системное управление. 2010. № 1. URL: http://sisupr.mrsu.ru
8. Уродовских В. Н., Бахаева А. А. Об адекватности оценки риска банкротства отечественных предпри-
ятий // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2010. № 6. С. 178-182.
9. Уродовских В. Н., Бахаева А. А. Об унификации шкал измерения в моделях оценки риска вероятности банкротства организаций // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2011. № 12. С. 255-260.
* * *
ASSESSMENT OF INFLUENCE
OF THE CRISIS PHENOMENA OF 2008 ON ECONOMIC STABILITY OF THE INDUSTRIAL ENTERPRISES OF THE CERTAIN REGION
V. N. Urodovskikh, A. A. Obukhova
Article is devoted to an assessment of influence of negative tendencies in world economy generated by the crisis phenomena on economic stability of the enterprises of the certain region by means of nine models of an assessment of risk of bankruptcy. According to accounting reports of the enterprises included in selection, calculations which confirm discrepancy of estimates of the risk received by means of foreign and domestic models are executed. On the basis of the carried-out analysis conclusions and offers, including on development of new methodologies of an assessment of bankruptcy adapted under the concrete enterprises allowing adequately to estimate their real condition are drawn.
Key words: model of assessment of bankruptcy risk, accounting reports, structure, structural and dynamic analysis, A. Szalai, K. Gatev, V. Ryabtsev's indexes of structural shifts.
