Практика диагностики и прогнозирования несостоятельности предприятий за рубежом Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Электронный журнал Cloud of Science. 2013. № 4

http://cloudofscience.ru

Практика диагностики и прогнозирования несостоятельности предприятий за рубежом

Н. В. Чащина

Московский технологический институт «ВТУ»

Аннотация. Проведенный обзор зарубежных методов прогнозирования банкротства показал, что их практическое применение предусматривает использование ситуационного подхода. Кроме того, шаблонное внедрение зарубежных методик в отечественных реалиях бизнеса проблематично в виду отсутствия статистических массивов данных о банкротстве предприятий и других факторов, влияющих на банкротство, но не имеющих отражение в учетных документах. В статье рассматриваются показатели характеризующие положение предприятия, признаки банкротства, подходы к определению вероятности банкротства. Ключевые слова: характеристики предприятия, модели прогнозирования несостоятельности, дискриминантный анализ.

В зарубежной практике для определения вероятности банкротства выделяют количественные и качественные показатели, характеризующие положение предприятия [1, 7].

К количественным показателям относятся:

- превышение долговых обязательств над акционерным капиталом в валюте баланса;

- низкое значение показателя отношения денежных средств к совокупным обязательствам;

- снижение рентабельности;

- снижение величины оборотного капитала в общей структуре активов;

- нестабильность в получении прибыли;

- снижение рыночной стоимости компании;

- превышение величины постоянных затрат в структуре общих затрат;

- неспособность предприятия поддержания должного уровня долгосрочных активов.

К качественным показателям относят:

- недостаток опыта у руководства предприятия;

- конкуренция, экономический кризис;

- неквалифицированное управление;

- низкая мобильность в управлении, неспособность перестраиваться в соответствии с запросами потребителей;

С1оий о/Баепсе. 2013. № 4

- мошенничество;

- низкий контроль над затратами;

- высокий уровень предпринимательского риска.

Мировая практика свидетельствует, что банкротство предприятий — это не случайность, а определенная закономерность. Статистика банкротств зарубежных стран показывает, что до конца 2-го года «доживают» около 20-30% вновь созданных предприятий, а в течение первых 5 лет — 50% прекращают свое существование.

Различают формальные и неформальные признаки банкротства [2]. Наличие на предприятии неформальных признаков возможного банкротства должно стать причиной для более детального анализа положения дел на предприятии.

Неформальные признаки рассматриваются в двух направлениях:

- признаки, отраженные в финансовой отчетности;

- признаки, не подлежащие оценке в финансовой отчетности.

К первой группе относятся:

- низкое качество и невыполнение сроков предоставления финансовой отчётности (неэффективность работы финансовых служб);

- резкие изменения в статьях баланса (уменьшение либо резкое увеличение наличности на расчетном счете);

- рост (снижение) удельного веса дебиторской задолженности в общей структуре активов предприятия;

- резкие изменение величины товарно-материальных запасов (затоваривание либо перебои в снабжении);

- рост кредиторской задолженности перед работниками и финансовыми органами.

- Ко второй группе относятся:

- конфликт в высшем руководстве фирмы;

- резкое изменение стратегии предприятия;

- нереальность цен на товары и услуги;

- рискованные инновации;

- выход на новые рынки.

Целью диагностики финансового состояния предприятия с точки зрения вероятного банкротства является определение и выявление узких мест в деятельности предприятия и их устранение.

Представители четвертой школы аналитиков, занятых диагностикой банкротства компаний за рубежом, считали, что для предсказания банкротства предприя-

тий из общего количества используемых коэффициентов нужно выбрать лишь несколько, точно предсказывающих вероятность банкротства.

За рубежом выделяют два основных подхода к определению вероятности банкротства.

Первый основывается на данных финансовой отчетности и заключается в оперировании определенными коэффициентами (методики Э. Альтмана, Р. Таффлера, У. Бивера). Второй подход заключается в сравнении данных обанкротившихся компаний с соответствующими данными анализируемого предприятия (показатель Аргенти).

Э. Альтман, применяя мультипликативный дискриминантный анализ в 1968 г. провел исследование 22 финансовых коэффициентов и выбрал из них 5, которые были включены в окончательную модель. В исследовании были применены данные фирм и компаний, которые сначала были успешными, а позже, в течение пяти лет, стали банкротами. Применяя прямой статистический метод, который позволил дать оценку удельного веса отдельных расчетных показателей, он вывел уравнение надежности:

г = 1,2 Х1 + 1,4 Х2 + 3,ЭХ3 + 0,6Х4 + 1,0Х5, где Х1 — доля собственных оборотных средств в активах (чистый оборотный капитал/сумма активов); Х2 — доля накопленной прибыли в активах (нераспределенная (реинвестированная) прибыль/сумма активов); Х3 — рентабельность активов по прибыли до вычета процентов и налогов (прибыль до уплаты процентов и

Х

налогов/сумма активов); 4 — отношение рыночной стоимости собственного капитала к заемным средствам (рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал); Х5 — оборачиваемость активов (объем продаж (выручка)/сумма активов)

[3].

В табл. 1 приведена возможность отнесения предприятия к определенному классу надежности, исходя из значения 2.

Таблица 1. Вероятность потенциального банкротства

Значение Z Вероятность наступления банкротства

> 1,81 очень велика

1,81 — 2,675 средняя

2,675 равна 50%

2,675 — 2,99 невелика

< 2,99 ничтожна

С1оий о/Баепсе. 2013. № 4

Эта модель позволяет дать практически точный прогноз банкротства на 2-3 года вперед. Позже в 1977 г. была разработана уточненная модель, позволяющая спрогнозировать банкротство на 5 лет с 70% точностью. В 1983 г. Э. Альтман разработал вариант своей модели для компаний, акции которых не торгуются на бирже [3]. Расчет показателя Ъ модели Альтмана:

г = 0,717 Х1+ 0,84Х2+ 3,107 Х3 + 0,42Х4 + 0,995Х5, где Хг, Х2, Х3, Х5 рассчитываются как в модели 1968 года; Х4 — балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал. «Пограничное» значение X = 1,23.

В 2000 г. для компаний, функционирующих в странах с развивающимся рынком, была создана модифицированная модель Ъ-счета Альтмана [5]. Расчет показателя Ъ модели Альтмана:

2 = 3,25 + 6,56X1 3,26 Х2 + 6,72Х3 + 1,05 Х4, где Х1 — оборотный капитал/активы; Х2 — нераспределенная прибыль/активы; Х3 — прибыль до вычета процентов и налогов/активы; Х 4 — балансовая стоимость собственного капитала/балансовая стоимость совокупных обязательств.

Все перечисленные модели, за исключением модели Таффлера, имеют общие недостатки. В частности, из-за несовершенной методики переоценки основных средств, необоснованно увеличивается размер собственного капитала и получается нереальное соотношение собственного и заемного капитала.

Более реалистичными получаются значения при использовании модели Тафле-ра, применившего статистический метод анализа многомерного дискриминанта и на основе их, построившего модель платежеспособности, отражающей картину финансового положения предприятия [4, с. 156].

Согласно этой модели

г = 0,53X1 0,13Х2+ 0,18Х3 + 0,16Х4, где Х1 — выручка от реализации/текущие обязательства; Х2 — текущие активы/всего обязательств; Х3 — текущие обязательства/всего активов; Х4 — выручка от реализации/всего активов. Пограничное значение 0,3.

Существует также модель Ж. Конана и М. Гольдера, которая позволяет оценить вероятность задержки платежей предприятием:

2 = - 0,161; -0,2272 + 0,8773 + 0,10Г4 - 0,2475, где 1 — (денежные средства + дебиторская задолженность)/итог баланса; 12 — (собственный капитал + долгосрочные пассивы)/итог баланса; 13 — финансовые расходы (расходы по обслуживанию займов)/выручка от реализации; 14 — расходы на персонал/добавленная стоимость (после налогообложения); 15 — прибыль до выплаты процентов и налогов/заемный капитал.

При проведении расчетов на конкретном предприятии получаются разные данные.

Помимо рассмотренных нами дискриминантных моделей прогнозирования банкротства могут использоваться упрощенные модели, включающие систему показателей. Для оценки финансового положения предприятия, с позиции наступления вероятного банкротства, У. Бивером была разработана пятифакторная система показателей [4-6]. В табл. 2 представлена система показателей Бивера на примере ТОО «Savola Foods CIS» (Савола Фудс СиАйЭс).

Таблица 2. Диагностика банкротства ТОО «Savola Foods CIS

» по методике У. Бивера

Показатель Расчет Значение показателя Значение по-

Для благо- За 5 лет За 1 год казателя для

получных компаний до банк- банкротства до банк- банкротства ТОО «Savola Foods CIS»

Коэффици- (чистая прибыль + 0,40-0,45 0,17 -0,15 0,067 — отно-

ент Бивера амортизация) / заемный капитал сится ко 2 группе

Экономиче- Чистая прибыль / 6-8% 4% -22% 2,67% относит-

ская рента- баланс х100% ся ко 1 группе

бельность

Финансо- Заемный капитал / Меньше 40-50% 80% и 97,98% отно-

вый леве- баланс х100% 37% более сится к 3 груп-

ридж пе

Коэффици- (собственный капи- 0,4 0,4-0,3 0,06 -0,198 не вхо-

ент покры- тал — внеоборот- дит в норма-

тия активов ные активы) / ба- тивные рамки

чистым ланс

оборотным

капиталом

Коэффици- Оборотные активы / 2<L4<3,2 1<L4<2 L4<1 0,83 относится

ент текущей краткосрочные обя- к 3 группе

ликвидно- зательства

сти (Ь4)

Проведем диагностику потенциального банкротства ТОО «Savola Foods CIS» по зарубежным методикам, общий вывод представлен в табл. 3.

Можно констатировать, что ТОО «Savola Foods CIS» (Савола Фудс СиАйЭс), не смотря на большую зависимость от внешних источников финансирования, имеет неплохие долгосрочные перспективы развития, что подтверждается результатами проведённого анализа. Из пяти рассмотренных методик по трем получен результат, что вероятность наступления банкротства средняя или минимальная.

Cloud of Science. 2013. № 4

Таблица 3. Обобщение результатов анализа потенциального банкротства ТОО «Savola Foods CIS»

Методика Пороговое значение Полученный результат Вывод

Модель Альтмана 1,23 1,045 Вероятность наступления банкротства средняя

Модели Спрингейта 0,862 0,383 Имеется вероятность наступления банкротства

Модель Лиса 0,037 0,099 Вероятность наступления банкротства предприятия минимальная

Модель Тафлера 0,3 1,04 Имеет неплохие долгосрочные перспективы развития

Модель Ж. Конана и М. Гольдера Система показателей 0,048 80% вероятности задержки платежей

Модель Бивера Система показателей Соответствует показателям 3 группы Находится в положении за 1 год до банкротства

Проведенный обзор зарубежных методов прогнозирования банкротства показал, что их практическое применение предусматривает использование ситуационного подхода. Кроме того, шаблонное внедрение зарубежных методик в отечественных реалиях бизнеса проблематично в виду отсутствия статистических массивов данных о банкротстве предприятий и других факторов, влияющих на банкротство, но не имеющих отражение в учетных документах.

Литература

[1] Сабельфельд Т. В., Шавандина О. А. Анализ подходов и методов диагностики кризисного состояния предприятия // Ползуновский вестник. 2006. № 31. С. 185-190.

[2] Гаврилова В. Е. Банкротство в России: Вопросы истории, теории и практики : учеб. пособие. — М. : ТЕИС, 2003.

[3] Ковалев В. В., Ковалев Вит. В. Учет, анализ и финансовый менеджмент : учеб.-метод. пособие. — М. : Финансы и статистика, 2006.

[4] Beaver W. H. Financial Ratios and Predictors of Failure // Empirical Research in Accounting: Selected Studies, Supplement to Journal of Accounting Research, 1966. No. 4. Р. 71-111.

[5] Донцова Л. В., Никифорова Н. А. Анализ финансовой отчетности : учебник.— 3-е изд., перераб. и доп.— М. : Дело и Сервис, 2005.

[6] Борисова Е. В. Управление устойчивостью промышленных предприятий: метод и модели: монография. — Архангельск : Север. (Арктич.) федер. ун-т, 2010.

[7] Малышев Н. Г., Бубнов Г .Г. Опыт применения стратегий повышения конкурентоспособности зарубежных предприятий // Транспортное дело России. 2013. № 1. С. 131-134.

Автор.

Чащина Н. В., магистрант Московского технологического института «ВТУ»