CC BY
75ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жеоркя ъ ЪРЖЖКМ
3 - 2004 (март)
аналое^
ПРИМЕНЕНИЕ К-прогнозных МОДЕЛЕЙ В ФИНАНСОВОМ АНАЛИЗЕ ПРЕДПРИЯТИЙ
И.Е. РИСИН, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой региональной экономики и территориального управления
Ю.И. ТРЕЩЕВСКИЙ, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики и управления, Воронежский государственный университет
Модели прогнозирования банкротства с момента своего появления вызывают противоречивые мнения о возможностях их применимости в условиях России. Модели в целом основаны на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, то делается прогноз о неблагоприятных тенденциях развития, которые могут привести к банкротству предприятия. Наши многолетние наблюдения за динамикой финансовых показателей ряда предприятий Воронежской области показали, что буквальное понимание смысла моделей прогнозирования банкротства, как зарубежных, так и отечественных, вряд ли оправданны.
В то же время их применение может иметь определенное значение с позиций финансового анализа. Рассматривая модели прогнозирования банкротства, следует учитывать отличие банкротства от кризисного состояния предприятия. При этом целесообразно выделить только одну группу кризисов - финансовую. Причем проведенное нами наблюдение показывает, что довольно часто финансовые кризисы развиваются по отдельным направлениям: ликвидность, финансовая зависимость, низкая прибыльность, и даже в рамках одного направления возможна противоположная динамика отдельных показателей. Поэтому представляется, что в плане оценки определенных проявлений различных видов финансовых кризисов мо-
дели прогнозирования банкротства более адекватны действительности, и их точнее называть кризис-прогнозными (К-прогнозными).
В то же время ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной в силу акцента на совокупность отдельных показателей, статистически значимых в рамках больших информационных массивов, но мало применимых для анализа и прогноза финансового состояния отдельного предприятия. Поэтому целесообразно отслеживать динамику изменения результирующих показателей по целому ряду методик.
Нами апробированы К-прогнозные модели как на предприятиях, официально признанных банкротами, так и на достаточно благополучных предприятиях. В первом результаты прогноза всегда оказываются подтвержденными реальностью (впрочем, большинство таких предприятий находится в столь плачевном финансовом состоянии, что оно проявляется при применении любой методики). В последнем случае результаты прогнозирования банкротства не всегда достоверны и обычно противоречивы. В качестве примера покажем результаты прогнозирования по одному из благополучных предприятий, имеющему, в целом, хорошую динамику производства, сбыта, но не избежавшему ухудшения ряда финансовых показателей. Не делая общих выводов о состоянии анализируемого нами предприятия, отметим особенности результатов, полученных с помощью различных моделей, представленные в обобщенном виде в табл. 1.
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: №ОРЪЯ Яг Ъ7>АЪЖЪЪ4
3 - 2004 (март)
Таблица 1
К-прогнозные модели
1. Двухфакторная математическая ¿'-модель =-0,3877-1,0736*<ЙЛ+0,0579*К2)
ПОКАЗАТЕЛЬ 01.01.1999 01.01.2000 01.01.2001 01.01.2002
К\ - общий коэффициент покрытия 1,00 0,81 0,88 1,05
К2 - коэффициент финансовой зависимости 0,36 0,56 0,71 0,69
Значимей -1,44 -1,22 -1,30 -1,48
Вероятнзсть банеротства Вероятность банкротства неветка Вероятность банкротства невелика Вероятность банеротства невелика Вероятность банкротства невелика
2. Пятифакторная г^лодхъ Ал>тмана (^=1 ¿*К1+1,4*К2+Ъ,3*АЗ+0,6*К4+К5)
ПОКАЗАТЕЛЬ 01.01.1999 0101.2000 01.01.2001 01.01.2002
К\ - соотношения собственного оборотного капитала с активами 0,00 -0,24 -0,17 -0,11
К2 - соотношение нераспределенной прибыли с активами 0,00 0,00 0,00 0,00
КЗ - соотношение прибыли до налогообложения с активак« 0,13 0,18 0,03 0,04
КЛ - соотношение собственных оборотных средств с заемным! средствам! -0,01 -0,43 -0,24 -0,16
К5 - соотношение выручки от реализации без НДС и акцизов с активами 0,88 1,84 1,18 1,05
Значеже ^ 1,30 1,88 0,94 0,95
Вероятность банкротства Очень высокая Высокая Очень высокая Очень высокая
3. Четыр ехфакторная Д-модел> Иркутской ГЭА (£=8,38 *К1 +£2+0,054* £3+0,63 *К4)
ПОКАЗАТЕЛЬ 01.01.1999 01.01.2000 01.01.2001 01.012002
К\ - соотношения собственного оборотного капитала с активами 0,00 -0,24 -0,17 -0,11
К2 - соотношение чистой прибыли с собственным капиталом 0,00 0,00 0,00 0,00
КЗ - соотношение выручки от реализации с активами п 0,88 1,84 1,18 1,05
КЛ - соотношение чистой прибыли с себестоимостью произведенной продукции 0,00 0,00 0,00 0,00
Значение Я 0,02 -1,88 -1,33 -0,85
Вероятность банкротства Высокая Максимальная Максимальная Макстальная
4. Четыр ехфакторная модель Та< £ флера (2=0,53ЧГ1+0, Ю-Ю+0,18**340, 16й К4)
ПОКАЗАТЕЛЬ 01.01.1999 0101.2000 01.01.2001 0101.2002
- соотношение чистой прибыли и краткосрочных обязательств 0,00 0,00 0,00 0,00
К2 - соотношение оборотных активов с суммой обязательств 0,25 0,32 0,54 0,70
КЗ - соотношение краткосрочных обязательств с активам! 0,36 0,56 0,71 0,69
КЛ - соотношение выручки от реализации с суммой активов 0,88 1,84 1,18 1,05
Значение 2Г 0,24 0,44 0,39 0,38
Вероятность банкротства Устойчивое положен» Устойчивое положение Устойчивое положение Устойчивое положение
5. Четырехфакторная модель Лиса ^=0,063**140,092**2-«) ,057ЧГЗ+0,001 *£4)
ПОКАЗАТЕЛЬ 01.01.1999 01.01.2000 01.01.2001 01.01.2002
К\ - соотношение оборотного капитала с суммой активов 0,00 -0,24 -0,17 -0,11
К2 - соотношение прибыли от реализации с сумдой активов 0,11 0,20 0,10 0,08
КЗ - соотношение нераспределенной прибыли с суммой активов 0,00 0,00 0,00 0,00
КЛ - соотношение собственного и заемного капитала 1,49 0,59 0,30 0,23
Значение 0,011 0,004 -0,001 0,001
Вероятность банеротства Положение неустойчиво Положение неустойчиво Положение неустойчиво Положение неустойчиво
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: ЖВОР-кЯ яг ЪРАХЖЪЫ
3 - 2004 (март)
Окончание таблицы 1
6. Пятифакторная модель Сайфуллина и Кадыкова (R = 2К0 + 0ДА"тл + 0,08А"ОТ + 0,45А*М + Кшр)
ПОКАЗАТЕЛЬ 01.01.1999 01.01.2000 01.01.2001 01.01.2002
КО - коэффициент обеспеченности собственными средствами -0,02 -1,24 -1,08 -0,86
Km - коэффициент текущей ликвидности 1,00 0,81 0,88 1,05
Km - коэффициент оборачиваемости активов 0,88 1,84 1,18 1,05
Км - коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции) 0,12 0,11 0,08 0,08
Кф - рентабельность собственного капитала 0,15 0,05 -0,01 0,01
Значение R 0,33 -2,16 -1,95 -1,48
Вероятность банкротства Положение неустойчиво Положение неустойчиво Положение неустойчиво Положение неустойчиво
7. Шестифакторная модель Зайцевой (Ккамял= QJSKy, + ОДА*, + 0ДА*с + 0,25Л*УР + ОД/Гфр + 0ДА*1тг)
ПОКАЗАТЕЛЬ 01.01.1999 01.01.2000 01.01.2001 01.01.2002
Ку„ - коэффициент убыточности предприятия 0 0 0 0
К, - соотношение кредиторской и дебиторской задолженности; 1,77 2,30 2,32 1,18
Кс - показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов 79,0 28,4 3,1 5,4
Кур - убыточность реализации продукции 0 0 0 0
Кфр - соотношение заемного и собственного капитала 0,67 1,71 3,35 4,33
КзщГ - коэффициент загрузки активов 1,14 0,54 0,85 0,96
Значение ^комшл 16,1 6,1 1,3 1,7
Вероятность банкротства Положение неустойчиво Положение неустойчиво Устойчивое положение Устойчивое положение
Отметим общие итоги прогнозирования банкротства по различным методикам.
По состоянию на 01.01.1999 двухфакторная модель Альтмана дает результат «вероятность банкротства невелика», пятифакторная модель Альтмана - «вероятность банкротства очень высокая», четырехфакторная модель Иркутской ГЭА - «вероятность банкротства высокая», четырехфакторная модель Таффлера - «финансовое положение устойчивое», четырехфакторная модель Лиса - «положение неустойчиво», пятифакторная модель P.C. Сай-фуллина и Г.Г. Кадыкова - «положение неустойчиво», шестифакторная модель О.П. Зайцевой - «положение неустойчиво». Также различаются результаты и по другим периодам.
Более того, результаты анализа по различным моделям дают не только различные результаты в статике, но и показывают сильно отличающиеся тренды изменения финансового состояния.
Так, двухфакторная модель Альтмана показывает стабильно устойчивое положение предприятия на протяжении всего анализируемого периода, относительно ухудшается ситуация на
01.01.2000 и 01.01.2001. Состояние на 01.01.2000 -наименее благоприятное.
Пятифакторная модель Альтмана дает противоположную картину - состояние предприятия неблагоприятное на протяжении всего периода, но общая динамика негативна, в конце анализируемого периода положение хуже, чем в начале. В противоположность оценке по двухфакторной модели произошло относительное улучшение состояния на 01.01.2000. Именно в этот период предприятие вышло из зоны безусловной несостоятельности и оказалось в интервале неопределенности (1,81-2,99).
Четырехфакторная модель Иркутской ГЭА показывает скачкообразное ухудшение финансового состояния на 01.01.2000. Итоговые значения комплексного показателя принимают отрицательные значения, довольно большие по абсолютной величине. Затем финансовое положение несколько улучшается, но тем не менее предприятие остается в зоне максимальной вероятности банкротства.
В соответствии с четырехфакторной моделью Таффлера предприятие демонстрирует стабильное
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж8б7>ъя аг деде
3 - 2004 (март)
финансовое состояние. Причем на 01.01.2000, когда по модели Иркутской ГЭА произошло резкое ухудшение, модель Таффлера показала сильный положительный сдвиг по итоговому значению Z Затем состояние предприятия несколько ухудшается, но остается существенно лучшим, чем в начале анализируемого периода.
Модель Лиса, ориентирующая на достижение интегральным показателем величины 0,04, показывает, как и в случае с применением модели Иркутской ГЭА, резкое ухудшение финансового состояния предприятия на 01.01.2000. Но наибольшее ухудшение происходит в период с 01.01.2000 по 01.01.2001, когда значение интегрального показателя стало отрицательным.
Модель P.C. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова показывает серьезное ухудшение финансового состояния предприятия на 01.01.2000 и последующее улучшение, хотя предприятие постоянно находится в зоне неустойчивости.
Наконец, в соответствии с моделью О.П. Зайцевой предприятие постоянно повышает свою финансовую устойчивость, переходя от неустойчивого положения в первом и втором временном интервале к устойчивому в третьем и четвертом.
Попытаемся объяснить полученные противоречивые результаты, исходя из состава используемых в моделях показателей и их весовых значений.
Весьма распространенной K-прогнозной моделью является двухфакторная модель Альтмана. Если результат (Z) в данной модели оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение ZyKa3biBaeT на высокую вероятность банкротства. Если Z= 0 - вероятность банкротства равна 50%; при Z< 0 - вероятность банкротства меньше 50% и далее снижается по мере уменьшения Z; при Z> 0 - вероятность банкротства больше 50% возрастает с ростом Z. Ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается интервалом ДZ= ±0,65.
Как отмечалось выше, применение двухфакторной модели показало высокую степень устойчивости анализируемого предприятия - все полученные значения Z имеют отрицательный знак. Причем в анализируемом периоде происходило достаточно сильное изменение показателей ликвидности, и особенно финансовой зависимости. Так, в крайних временных точках значения финансовой зависимости - 0,36 и 0,69. Налицо существенное ухудшение финансового состояния по данному показателю. При этом значение коэффициента покрытия практически неизменно (в край-
них временных точках- 1,00и 1,05), соответственно стабилен и итоговый результат (-1,44 и -1,48). Это связано, на наш взгляд, с двумя обстоятельствами. Во-первых, в модели дается известный «аванс» на устойчивость в силу применения свободного члена уравнения, имеющего отрицательное значение. Во-вторых, весовой коэффициент при показателе текущей ликвидности имеет значение, на два порядка превышающее значение коэффициента при показателе удельного веса заемных средств. Следовательно, значимость ликвидности предполагается многократно более высокой, чем финансовой устойчивости, связанной с привлечением заемных средств. На наш взгляд, оценка выглядит в данном случае весьма упрощенной. В известном смысле модель работает достаточно хорошо, если для предприятия не принципиально важны источники, из которых получены привлеченные средства, и уровень его рентабельности. Вероятно, модель можно использовать в тех случаях, когда предприятие выполняет роль процес-сингового звена в более крупной бизнес-системе и средства привлекаются именно из смежных звеньев общего бизнеса.
В прогнозировании банкротства применяется также коэффициент Альтмана (индекс кредитоспособности). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дис-криминантного анализа и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующих субъектов на устойчивых в финансовом отношении и потенциальных банкротов. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период. Условия модели Альтмана таковы, что предприятия, для которых Z> 2,99, попадают в число финансово устойчивых; предприятия, для которых 2Г<1,81, являются безусловно несостоятельными; а интервал (1,81 - 2,99) составляет зону неопределенности.
Анализ того же предприятия на основе пяти-факторной модели Альтмана показывает прямо •противоположный результат с точки зрения прогноза его банкротства. Это связано с тем, что данная пятифакторная модель принимает во внимание иные параметры деятельности предприятия, чем двухфакторная. Основные акценты делаются на соотношении собственных источников в составе активов. Коэффициенты в составе показателей демонстрируют относительное «безразличие» модели к конкретным характеристикам деятельнос-
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж£07>тсЯ тс -НРАКЖЪЪ*
3 - 2004 (март)
ти предприятия - их весовые значения однопоряд-ковы. Модель в большей степени ориентирована на оценку «предприятия-одиночки», которое представляет бизнес целиком. Естественно, модель не является всеобъемлющей, но в ней представлены, на наш взгляд, наиболее существенные финансовые показатели, характеризующие состояние и перспективы предприятий такого рода.
В то же время ^-коэффициент имеет, на наш взгляд, серьезные недостатки, прежде всего его можно использовать лишь в отношении крупных предприятий, котирующих свои акции на биржах.
Кроме того, одним из недостатков модели является чрезмерный акцент на уровень рентабельности, предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся теоретически «непотопляемыми». В то же время можно утверждать, что высокая рентабельность не является столь важной для предприятий и в ряде случаев может свидетельствовать о развитии неблагоприятных тенденций, в частности: возможности резкого обострения конкурентной борьбы на рынке прибыльного продукта, перспективе сокращения рыночного сегмента из-за высокой цены, риске появления продуктов-заменителей. Кроме того, обычным «спутником» высокой прибыльности, по нашим наблюдениям, является низкая оборачиваемость капитала.
Предложенная в 1977 г. британским ученым Таффлер (ТаАПег) четырехфакторная модель показала в случае с нашим предприятием наиболее стабильное положение. В модели выделяются такие финансовые показатели, как прибыльность, соответствие оборотного капитала общей сумме активов, финансовый риск и ликвидность. Внешне модель Таффлера выглядит сбалансированной, поскольку в ней представлены ликвидность, финансовая устойчивость, рентабельность привлеченного капитала, фондоотдача. Коэффициенты при показателях однопорядковые. Негативным явлением считается получение отрицательного значения интегрального показателя. На практике получить отрицательное значение этого показателя сложно, для этого необходимо как минимум иметь значительные убытки от привлекаемых средств, поскольку остальные коэффициенты, в принципе, не могут иметь отрицательных значений. Поэтому не стоит обольщаться, если предприятие имеет положительный результат при применении данной модели, как это имеет место на анализируемом предприятии. Достаточно реальный случай, когда можно эффективно применить дан-
ную модель, - банковское или коммерческое кредитование. В этом случае мы можем судить о том, приведут ли дополнительно предоставленные средства к росту убытков предприятия. Представляется, что модель можно использовать и для предприятия, функционирующего в качестве процессин-гового центра в бизнес-системе, так как предоставленные партнерами средства в отчете предприятия выступают как привлеченные. Рассматривая показатели в динамике, кредитующие предприятие партнеры могут корректировать в нужную сторону трансфертные цены, оптимизируя налогообложение в бизнес-системе.
Попытка применить для анализируемого предприятия прогностическую модель Лиса выявила внешне негативный результат. Во всех случаях предприятие охарактеризовано как неустойчивое. Однако весьма высокое пороговое значение интегрального коэффициента (0,04) при столь низких весовых коэффициентах делает применение модели достаточно проблематичным. Если представить себе условное предприятие с долей оборотных средств в активах 0,2, рентабельностью активов 10%, рентабельностью активов, рассчитанной по нераспределенной прибыли, 5%, соотношением собственного и привлеченного капитала 1/1, то интегральный коэффициент окажется равным только 0,0056, что очень далеко от заданного результата, но вполне приемлемо для устойчивого функционирования практически в любой отрасли. По нашему мнению, модель Лиса, неоправданно жесткая.
Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель К). Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели Я определяется по данным, представленным в табл. 2.
Таблица 2
Вероятность банкротства в соответствии со значением модели Я
Значение Я Вероятность банкротства, %
Меньше 0 Максимальная (90 - 100)
0-0,18 Высокая (60 - 80)
0,18-0,32 Средняя (35 - 50)
0,32 - 0,42 Низкая (15-20)
Больше 0,42 Минимальная (до 10)
Нетрудно заметить, что прогнозирование с помощью Иркутской модели принципиально похоже на прогнозирование по пятифакторной модели Альтмана. Прежде всего принимается во внимание такой параметр деятельности предприятия,
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгоръя тс кратяпска
3 - 2004 (март)
как доля собственного капитала в активах, причем с наиболее высоким весовым коэффициентом. Поэтому отсутствие собственного оборотного капитала однозначно определяет качественную сторону прогноза - вероятность банкротства оценивается в основном как максимальная. Достаточно весом показатель прибыльности собственного капитала, усиливающий влияние предыдущего.
К явно выраженным недостаткам модели с точки зрения применения для оценки и прогнозирования состояния конкретного предприятия следует отнести то, что очень незначительное с практической точки зрения изменение объема собственных оборотных средств кардинально изменяет значимость фондоотдачи и, соответственно, выручки от реализации. Оказывается, что при отрицательных значениях оцениваются перспективы «предпри-ятия-бизнеса» (предприятия-одиночки), а при положительных - предприятия в бизнес-системе.
P.C. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число. При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, и организация имеет удовлетворительное финансовое состояние. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.
Модель P.C. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова представляется довольно сбалансированной, поскольку учитывает различные характеристики предприятия: ликвидность, обеспеченность собственными средствами, рентабельность собственного капитала, коэффициент оборачиваемости активов. Но представляется излишним акцент на обеспеченности собственными средствами, так как при их отсутствии никакие реально достижимые показатели текущей ликвидности, деловой активности и прибыльности не могут обеспечить достижения интегральным показателем значения 1.
В шестифакторной модели О.П. Зайцевой комплексный коэффициент банкротства рассчи-
тывается по формуле, представленной в табл. 1. При оценке финансового состояния предприятия фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых значений частных показателей:
К =0;К = 1; К = 7; К = 0; К. = 0,7; К =
уп ' з 'с УР ФР ' 7 за г
значение Кж в предыдущем периоде. Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше - то вероятность банкротства мала.
Надо заметить, что значения весовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой оказывают несбалансированное влияние на общий результат анализа финансового состояния конкретного предприятия, так как они не учитывают относительной величины значений частных коэффициентов. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов. Следует отметить, что обращение автора модели к показателям, которые являются обратными величинами (или величинами с обратным знаком) хорошо известных коэффициентов (рентабельность собственного капитала, рентабельность реализации продукции, коэффициент абсолютной ликвидности и коэффициент оборачиваемости активов), затрудняет ее использование. Усложняется понимание сути протекающих на предприятии финансовых изменений.
При применении модели сильное влияние на общий результат оказывает изменение соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов. Это достаточно отчетливо проявилось при анализе реального предприятия. Как только значения Кс оказалось ниже нормативного, предприятие попало в разряд устойчивых.
