Прогнозирование банкротства субъектов малого предпринимательства Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ю

©

тН

О

(N

УДК 334.012.64:005.5 ББК 65.291.93

В.Ю. Буров А.А. Помулев

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БАНКРОТСТВА СУБЪЕКТОВ МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА

В условиях трансформации экономических отношений в России для представителей малого предпринимательства особенно характерна высокая степень неопределенности, что существенно повышает риск банкротства в результате воздействия как внешних, так и внутренних факторов.

Ключевые слова: прогнозирование банкротства, субъекты малого предпринимательства, теневая экономика.

V.Yu. Burov А.А. Pomulev SMALL BUSINESS BANKRUPTCY FORECASTING

ssi

Zsl

Д s =

§«!■

H5i

НА

Ой"

%<s ^ 1

5s 1

^ П £

S I

8s! ИН 25 о

СнО!

£яц

МО I £й4

See

«

н

н

о

н

PQ

со

н

Under the conditions of transformation of economic relations in Russia small businesses are characterized by a high degree of uncertainty, which increases the risk of bankruptcy caused by both external and internal factors.

Keywords: bankruptcy forecasting, small businesses, shadow economy.

Риск банкротства представляет собой вероятность утраты предприятием способности в полном объеме удовлетворить требования кредиторов, а также исполнить обязанность по внесению обязательных платежей в ходе реализации принятого решения.

В научной литературе представлено достаточное многообразие количественных и качественных методик прогнозирования банкротства предприятий: модели Э. Альтмана, М.А. Федотовой и В.М. Родионовой, А.Ю. Беликова, Г.А. Хайдаршиной, М. Евстропова, методика У. Бивера, Д. Аргенти, Л.Ю. Филобоковой, работы в области теории нечетко-множественного анализа А.О. Недосекина.

В настоящее время нет достаточно объективной и достоверной методики определения риска банкротства для предприятий малого бизнеса, за исключением качественной методики Л.Ю. Филобоковой. Также существенным недостатком методик является невозможность учесть внешние факторы (например, макроэкономическую ситуацию в стране, уровень покупательского спроса и конкуренции и т.д.), которые играют одну из определяющих ролей в бизнесе.

Авторы согласны с мнением О.Ю. Дягеля [3], что ни одна из методик не учитывает тот факт, что банкротство — результат трех кризисов на предприятии: управленческого, экономического и финансового. Все они идентифицируют только определенную форму кризиса, и их оценка носит статичный характер.

Достаточно проблематично выбрать модель, в которой были бы учтены особенности российской экономики, динамика показателей деятельности и факторы внешней среды. Одной из таких методик является количественная методика Г.А. Хайдаршиной [6].

© В.Ю. Буров, АА. Помулев, 2010

©

тН

©

<М

Ключевым моментом предложенной модели является расчет комплексного критерия риска банкротства на основе уравнения следующего вида:

лУ

Свв =-

«К1

Яз =

Н£ї

н51

ой-

%<ї ^ і

і

«Л*

« VI

8Н! Й§ о

ЕнО а

£мщ

МО I £И4

Н®Є

И

н

н

о

н

м

со

Н

1 + еУ при условии, что

У = а0 + асаее + а2Сг + аса + аЕВ1Т / ШТ +

+а31п(Е) + а6Б + a7Reg + а8БА + а9БЕ + а10ТЕ + а10ТА,

где СВБ — комплексный критерий риска банкротства предприятия; Сат — возраст предприятия (принимает значение 0, если предприятие было создано более 10 лет назад, и значение 1 — если менее 10 лет); Сг — кредитная история предприятия (в случае если кредитная история положительная, принимает значение 0, в противном случае 1); Са — коэффициент текущей ликвидности; EBIT/INT — отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к уплаченным процентам; 1п(Е) — натуральный логарифм собственного капитала предприятия; Б — ставка рефинансирования Центрального Банка РФ; — региональная принадлежность (принимает значение 0, если предприятие находится в Москве, 1 — если в других регионах России); БА — рентабельность активов предприятия; БЕ — рентабельность собственного капитала предприятия; ТЕ — темп прироста собственного капитала предприятия; ТА — темп прироста активов предприятия.

Если значение СВБ находится в интервале от 0 до 0,2 — риск банкротства минимальный, от 0,2 до 0,4 — низкий риск, от 0,4 до 0,6 средний риск, от 0,6 до 0,8 — высокий риск, от 0,8 до 1 — максимальный риск банкротства.

Г.А. Хайдаршина указывает на возможность применения данной модели на российских предприятиях различных отраслей экономики, имеющие разные масштабы деятельности. Однако использование модели ограничено в силу особенностей эмпирической базы по отношению к предприятиям «микробизнеса» и фирмам, ведущим теневую деятельность.

По нашему мнению, данная методика применима для прогнозирования риска банкротства малых предприятий только с учетом корректировок, применяемых к комплексному критерию СВБ.

В частности, наличие теневой деятельности существенно искажает риск банкротства субъектов малого бизнеса, что подтверждается высоким уровнем теневого оборота: в розничной торговле — до 70%, в сфере услуг — до 80% и в секторе «Аренда» — до 80%.

Достаточно объективным является мнение, что чем выше уровень теневого оборота предприятия, тем выше риск получить значительные финансовые убытки, которые могут привести к банкротству. Аналогичной точки зрения придерживается В.И. Авдийский [1], который считает, что деятельность в теневом секторе сопряжена с более высокими рисками, которые компенсируются большей доходностью.

Из-за сложностей получения банковские кредиты доступны лишь 12% предприятий малого бизнеса. В связи с этим, источником повышенного риска для предприятия может послужить получение кредита в теневом секторе экономики. При этом возрастает процент по кредитам и опасность применения насильственных действий со стороны кредитора в случае его невозврата. По данным исследований В.Ю. Бурова [2], уровень процентов по кредитам в этом случае колеблется в среднем от 36% до 72% годовых, а

©

тН

©

<М

«К1

2нё Яч > нД

ОЙ"

^ 1

5к 1

^ Л £ ё§! ь Е

« ЦТ I

8Н! й§ о

ЕнО а

£М1| МО I £И4

нее

И

н

н

о

н

м

со

Н

предельные значения достигают 150%. При оформлении теневого кредита залог превышает сумму выдаваемого кредита в 3-5 раз. Риск банкротства для предприятия, в данном случае, может возрасти существенно.

В качестве контрольных показателей, характеризующих наличие теневой деятельности на предприятии, целесообразно использовать критерии, предложенные в методике оценки финансовой устойчивости малых предприятий, разработанную Московским центром развития предпринимательства [4]. В частности: отсутствие изменений в величине основных средств; нулевые значения выручки; отсутствие задолженности перед персоналом организации; отсутствие динамики выручки и себестоимости; нулевые значения расходов (себестоимость, прочие коммерческие расходы).

Авторы исследования предлагают дополнить вышеперечисленные критерии следующими показателями:

- использование теневых источников финансирования;

- расхождение показателей рентабельности активов, собственного капитала и проданных товаров со средними значениями по отрасли;

- значительное отклонение уровня заработной платы от среднего значения по району (табл. 1).

Таблица 1

Критерии оценки наличия теневой деятельности

Критерий | Максимальный балл

Главный критерий

Использование теневых источников финансирования | 1

Вспомогательные критерии

Нулевая или отрицательная динамика изменения в величине основных средств 1

Отсутствие задолженности перед персоналом организации 1

Нулевая или отрицательная динамика выручки 1

Нулевые значения расходов 1

Расхождение показателей рентабельности активов, собственного капитала и проданных товаров со средними значениями по отрасли 1

Значительное отклонение уровня заработной плате от среднего значения по данным статистики 1

Общая сумма баллов 7

По результатам анализа 147 предприятий Забайкальского края1 установлено, что при отсутствии главного критерия — теневых источников финансирования, наличие одного балла свидетельствует о теневой деятельности и целесообразности внесения понижающей корректировки (0,1 балла — 10% теневого оборота) на риск банкротства (табл. 2).

Таблица 2

Шкала корректировок на уровень теневого оборота при отсутствии теневых источников финансирования

Уровень теневого оборота, % Шкала корректировки Уровень теневого оборота, % Шкала корректировки

10 0,9 40 0,6

20 0,8 50 0,5

30 0,7 60 0,4

1 Исследования проведены по данным финансовых показателей малого и среднего бизнеса в Забайкальском крае в количестве 147 предприятий в 2009 г.

©

тН

©

<М

«651

2нё Яч >

нйе

«31

Ен^ 1

ой-

^ 1

5к 1

^ Л £ ё§|

« яг I

8Н! й§ о

ул* ЕнО а

£мц

МО I £И4

нее

и

н

н

о

н

м

со

Н

При наличии теневых источников финансирования целесообразно внести в комплексный показатель корректировку, повышающую риск банкротства для малого предприятия (табл. 3).

Таблица 3

Шкала корректировок на уровень теневого оборота при наличии теневых источников финансирования

Уровень теневого оборота, % Шкала корректировки Уровень теневого оборота, % Шкала корректировки

10 1,10 50 1,50

20 1,20 60 1,60

30 1,30 70 1,70

40 1,40 - -

Также Г.А. Хайдаршина [6] определяет возраст для предприятий на уровне 10 лет, что характерно для среднего и крупного бизнеса. Авторы считают, что некорректно использовать такой критерий для предприятий малого бизнеса. По данным анализа динамики создания и ликвидации малых предприятий, проведенного в 2006 г. Московским центром развития предпринимательства, средний возраст малых предприятий в 2006 г., по группам ОКВЭД, составляет 4,13 лет [7]. Таким образом, предприятие малого бизнеса в возрасте 1,5 лет, автоматически попадет в зону повышенного риска. В данном случае, целесообразно снизить возрастную планку до 4,13 лет.

Вызывает сомнение значение показателя кредитной истории. Если проанализировать данные по источникам финансирования деятельности малых предприятий, то основными источниками выступают личные сбережения (60%), а также средства друзей и знакомых (35%). Банковские кредиты доступны лишь 12% опрошенных респондентов [5]. Таким образом, при апробации данной модели, практически все предприятия малого бизнеса попадут в зону повышенного риска, так как не имеют опыта кредитования. В случае отсутствия кредитной истории, на основании вышеизложенного, целесообразно снизить значение данного фактора на 50%, т.е. применить значение поправочного коэффициента к комплексному показателю риска банкротства в размере 0,5.

Фактор региональной принадлежности также оказывает значительное влияние на результирующий показатель. По логике Г.А. Хай-даршиной [6], предприятия, расположенные на территории Москвы и Санкт-Петербурга автоматически попадают в зону пониженного риска банкротства. По данным аналитического агентства РА «Эксперт» инвестиционный риск Забайкальского края превышает инвестиционный риск Москвы (субъекта с наименьшим риском) в 1,237 раз [8]. Таким образом, поправочный коэффициент на региональный риск Забайкальского края составляет 0,81 (1/1,237).

Данная методика апробирована на 25 предприятиях в сфере торговли и промышленности. Проведенные исследования позволяют сделать вывод о том, что в большинстве случаев методика Г.А. Хайдаршиной характеризует высокий уровень банкротства, что не соответствует экспертному мнению о финансовом состоянии предприятий. После внесения разработанных авторами корректирующих коэффициентов риск приобретает, как правило, умеренную или низкую степень.

Внесение данных корректировок позволит количественно интерпретировать и учесть признаки теневых отношений на предприятии, нивелировать недостатки в части региональной принадлежности, кредитной

О

тН

О

(N

SS1

2нё Яч >

MhSI

HSS

«31

оК %<s ^ 1

5s 1

^ Л £ g§! h Е

« V I

8s! Й§ о

ЕнО а

*МЦ МО I £И4

нее

«

н

н

о

н

PQ

со

Н

истории и возраста, что позволит более достоверно оценить риск банкротства субъектов малого бизнеса.

Список использованной литературы

1. Авдийский В.И. Об особенностях построения российской системы финансового мониторинга как инструмента выявления масштабов теневой экономики / В.И. Авдийский, Е.В. Крупин // Официальные материалы для бухгалтера. Комментарии и консультации. — 2009. — № 18.

2. Буров В.Ю. Теневая деятельность субъектов малого предпринимательства и пути ее легализации / В.Ю. Буров. — Чита: ЧитГУ, 2010. — 215 с.

3. Дягель О.Ю. Диагностика вероятности банкротства организаций: сущность, задачи и сравнительная характеристика методов / О.Ю. Дягель, Е.О. Эне-гельгардт. — Экономический анализ: теория и практика. — 2008. — № 13 (118).

4. Методика оценки финансовой устойчивости малых предприятий / Московский центр развития предпринимательства. — М., 2005.

5. Сорокин М.Ю. Банковское кредитование малого бизнеса в России / М.Ю. Сорокин; Общерос. организации малого и среднего бизнеса «Опора России» // Банковское кредитование. — 2006. — № 3.

6. Хайдаршина Г.А. Совершенствование методов оценки риска банкротства российских предприятий в современных условиях / Г.А. Хайдаршина // Имущественные отношения в Российской Федерации. — 2009. — № 8.

7. URL: http://www.allmedia.ru/content/document_r_AFA8A435-E57C-4BED-AD5A-F419231701E3.html.

8. URL: http://www.raexpert.ru/database/regions/chita/.

Bibliography (transliterated)

1. Avdiiskii V.I. Ob osobennostyakh postroeniya rossiiskoi sistemy finansovogo monitoringa kak instrumenta vyyavleniya masshtabov tenevoi ekonomiki / V.I. Avdiiskii, E.V. Krupin // Ofitsial’nye materialy dlya bukhgaltera. Kommen-tarii i konsul’tatsii. — 2009. — № 18.

2. Burov V.Yu. Tenevaya deyatel’nost’ sub’ektov malogo predprinimatel’stva i puti ee legalizatsii / V.Yu. Burov. — Chita: ChitGU, 2010. — 215 s.

3. Dyagel’ O.Yu. Diagnostika veroyatnosti bankrotstva organizatsii: sushch-nost’, zadachi i sravnitel’naya kharakteristika metodov / O.Yu. Dyagel’, E.O. Enegel’-gardt. — Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika. — 2008. — № 13 (118).

4. Metodika otsenki finansovoi ustoichivosti malykh predpriyatii / Moskovskii tsentr razvitiya predprinimatel’stva. — M., 2005.

5. Sorokin M.Yu. Bankovskoe kreditovanie malogo biznesa v Rossii / M.Yu. Sorokin; Obshcheros. organizatsii malogo i srednego biznesa «Opora Rossii» // Bankovskoe kreditovanie. — 2006. — № 3.

6. Khaidarshina G.A. Sovershenstvovanie metodov otsenki riska bankrotstva rossiiskikh predpriyatii v sovremennykh usloviyakh / G.A. Khaidarshina // Imushchestvennye otnosheniya v Rossiiskoi Federatsii. — 2009. — № 8.

7. URL: http://www.allmedia.ru/content/document_r_AFA8A435-E57C-4BED-AD5A-F419231701E3.html.

8. URL: http://www.raexpert.ru/database/regions/chita/.

Информация об авторах

Буров Виталий Юрьевич — доцент, заведующий кафедрой антикризисного управления, финансов и кредита Читинского государственного университета, г. Чита, e-mail: burovschool@rambler.ru.

Помулев Александр Александрович — аспирант Читинского государственного университета, г. Чита, e-mail: sasha-pomulev@yandex.ru.

Authors

Burov Vitaly Yurievich — Associate Professor, Chairholder, Chair of AntiCrisis Management, Finance and Credit, Chita State University, Chita, e-mail: burovschool@rambler.ru.

Pomulev Aleksandr Aleksandrovich — post-graduate student, Chita State University, Chita, e-mail: sasha-pomulev@yandex.ru.