CC BY
68
НАУЧНЫЕ СООБЩЕНИЯ
С. В. Чупров
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КРИЗИСНОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ*
На примере обсуждения финансовых индикаторов, прогностической модели и процедуры мониторинга предлагаются подходы к решению некоторых проблем прогнозирования кризиса отечественных предприятий.
Своевременное предупреждение кризиса предприятия вызывает необходимость обоснования аналитических средств прогнозирования негативных процессов на предприятии. Наблюдая и оценивая динамику изменения показателей работы предприятия, прогностический блок мониторинга дает возможность предвидеть последствия внешних и внутренних угроз и принять программу их нейтрализации или ослабления.
Поскольку влияние кризиса испытывают материально-технический, трудовой, организационный, управленческий, экономический, финансовый, социально-психологический и иные аспекты его деятельности, требуется принять во внимание противоречия, возникающие в ходе прогнозирования и осложняющие его осуществление с помощью процедуры мониторинга.
Во-первых, системность и комплексность кризиса приводят к необходимости расширения круга обозреваемых показателей работы предприятия. Не умаляя роли финансовых параметров как сигнальных индикаторов ресурсной сбалансированности и платежеспособности, следует рассматривать их в увязке с организационными, управленческими, экономическими и другими показателями, чтобы воспроизвести целостную картину деятельности предприятия и обнаружить доминирующие в ней тенденции.
Во-вторых, стремление к наращиванию многообразия оцениваемых показателей оборачивается трудностями обработки и анализа огромного объема данных. Появляется задача отсеять второстепенные показатели, избегая при этом потери информативности мониторинга. Добиться формирования представительного набора прогнозируемых показателей помогает формализация и изучение связи между ними.
В-третьих, интерпретация прогнозных оценок предполагает нахождение пороговых уровней показателей, за которыми кризисное развитие предприятия может принять хронический и необратимый характер. Поэтому для ряда показателей следует определить норматив или границы допустимого диапазона их величины, внутри которых они сохраняют свою устойчивость, а предприятие - приемлемый режим функционирования.
В-четвертых, известные финансовые индикаторы часто сопровождаются указанием нормативных значений или допустимых диапазонов, которые в действительности противоречат друг другу: соблюдение их для одного показателя сводит на нет возможность поддержания своего норматива или допуска для некоторых остальных показателей, поэтому «нестыковка» пороговых уровней должна быть устранена.
В-пятых, выявление и формализация зависимостей между показателями объективизируют поиск закономерностей их динамики и позволяют провести сравнительный анализ результатов модельного расчета прогноза и рекомендуемых пороговых уровней показателей, а также уточнить, если требуется, вид математический модели и пороговые уровни (нормативы, границы допуска) наблюдаемых показателей.
В-шестых, информационная технология мониторинга наряду с инструментальным обеспечением прогнозирования деятельности предприятия призвана отслеживать обоснованность принятых пороговых уровней и устойчивость показателей. Это достигается с помощью статистического оценивания динамики показателей относительно этих уровней и корректировки пороговых уровней по мере накопления и освоения опыта мониторинга поведения предприятий.
Задача - выйти за рамки сугубо финансового оценивания кризисного развития и придать его мониторингу многоаспектность - привела к поиску зависимостей, связывающих организационно-управленческие, экономические, финансовые и другие показатели. Для измерения структурных сдвигов в имуществе предприятия применяют коэффициенты, характеризующие пропорции между собственными и заемными, основными и оборотными средствами. На примере этих коэффициентов рассмотрим проблемные вопросы.
* Статья подготовлена при финансовой поддержке Министерства образования РФ (грант Г00-3.3-313 в области гуманитарных наук за 2000 г.).
Поскольку стоимость имущества Си предприятия складывается из стоимости собственных Ссс и заемных Сзс средств, для них справедливо равенство Ссс + Сзс = Си, которое после деления обеих частей на величину Си
Ссс/Си + Сзс/Си = 1 можно представить в виде суммы двух коэффициентов
Ксс + Кзс = 1, (1)
где коэффициент автономии
Ксс = Ссс/Си, (2)
и коэффициент финансовой напряженности
Кзс = Сзс/Си. (3)
Присущая деятельности предприятия комплексность находит выражение, в частности, в зависимости среднегодовой величины коэффициента автономии Ксс от финансового (среднегодовой доли первоначальной или восстановительной стоимости основных фондов в имуществе предприятия - Кофп), информационно-управляющего (уровня знаний на предприятии, определяемых количеством и полезностью вводимой управляющей информации и использованными знаниями при создании предприятия [1], - УЗ), финансово-экономического (эффективности собственных средств предприятия, т. е. отношения изготовленного чистого продукта к среднегодовой величине этих средств, - Эссч) и организационно-экономического (производительности труда, измеренной по выработанному чистому продукту, - ПТч) показателей. При этом и уровень знаний, и производительность труда несут на себе отпечаток действия трудовых (профессиональноквалификационного уровня работников, деловой активности и др.), социально-психологических (условий труда и быта, мотивации и стимулирования труда, дисциплины и др.) и иных факторов. Формализация связи Ксс с этими показателями принимает следующее выражение:
Ксс = (Кофп • УЗ)/(ПТч • Эссч).
По полученной зависимости можно определить степень влияния учитываемых в ней факторов на динамику показателя Ксс, прогнозировать его изменение и устойчивость. Такой многоаспектный анализ позволяет раскрыть и оценить взаимодействие организационных, управленческих, экономических, финансовых и иных процессов. В результате формируется объемное представление о кризисе, направлении и характере его развития на предприятии.
Пример пофакторного разложения усредненного коэффициента автономии Ксс для ОАО «Свирский завод "Востсибэлемент"» в виде динамического ряда значений показателей (варианты А, В и С) приведен ниже в табл. 1.
Таблица 1
Динамический ряд значений показателей ОАО «Свирский завод "Востсибэлемент"»
Показатель Вариант
А В С
Кофп 0,5246 0,9022 0,8109
УЗ, руб./чел. 479,30 62,09 167,37
ПТч, руб./чел. 2190,60 1860,78 2887,62
Эссч 0,1673 0,0348 0,0567
Ксс 0,6861 0,8651 0,8289
Рассмотрим особенности приведенной динамики показателей при прогнозировании поведения предприятия.
Для показателей типична крайняя неравномерность изменения в течение периода наблюдения, что говорит об утрате их устойчивости и развитии кризиса. Большой разброс значений, характеризующий расстройство механизма ресурсообеспечения предприятия, ухудшает возможности разработки прогноза показателей с необходимой точностью. Среди примечательных черт анализируемой динамики прямая зависимость между показателями уровня знаний УЗ, производительности труда ПТч и эффективности собственных средств Эссч. И это понятно: с возрастанием объема насыщающей структуру предприятия полезной информации его деятельность становится более продуктивной (варианты А и С), и наоборот, с потерей управляемости предприятия результативность его работы уменьшается (вариант В).
Вместе с тем тенденция изменения количества полезной информации и эффективности деятельности предприятия контрастирует с ожидаемым изменением коэффициента автономии Ксс . Ведь по предположению улучшение экономических показателей должно вести к росту доли соб
ственных средств в имуществе предприятия, т. е. к увеличению Ксс , а ухудшение эффективности работы предприятия - к уменьшению Ксс . Однако по фактическим данным между вычисленными значениями УЗ, ПТч, Эссч, с одной стороны, и Ксс с другой, устанавливается зависимость обратного характера. Подобная противоречивость в динамике этих показателей объясняется, по-видимому, не только различной величиной прироста величин УЗ, ПТч, Эссч на протяжении обозреваемого периода, но и превалированием в стоимости имущества предприятия основных фондов (Копф).
Вследствие переоценки этих фондов (вариант В) прогнозируется рост величины Копф и коэффициента автономии Ксс . Однако нельзя рассчитывать на пропорциональное наращивание чистого продукта, так как это влечет за собой снижение показателей фондоотдачи, эффективности собственных средств и уровня знаний. Таким образом, прогрессивная динамика коэффициента Ксс (ср. варианты А и В) сочетается с падением показателей эффективности деятельности предприятия, тогда как уменьшение коэффициента Ксс (ср. варианты В и С) - с ростом показателей эффективности, что лишь убеждает в нетривиальном поведении предприятия и целесообразности охвата широкого набора показателей.
Наряду с этим, приступая к проведению мониторинга, необходимо выделить среди множества финансовых показателей базовые, которые отражают коренные сдвиги в структуре имущества предприятия и становятся признаками его грядущего оздоровления или банкротства. Выбор подобных показателей облегчается благодаря тому, что многие из них рассчитываются по одному и тому же источнику (бухгалтерскому балансу) и потому связаны друг с другом однозначной функциональной зависимостью. Следовательно, задача сводится к тому, чтобы выявить такие показатели, которые не добавляют новых сведений и не загромождают мониторинг излишними данными и вычислениями.
Возвращаясь к равенству (1), заметим, что Ксс или Кзс может быть опущен, поскольку он всегда дополняет другой коэффициент до единицы и не требует привлечения бухгалтерской отчетности для прогнозного расчета коэффициента, его хранения и накопления по нему динамического ряда значений.
В этом смысле информационная избыточность может быть свойственна и большему кругу показателей, если часть из них может быть вычислена на основе других коэффициентов. Для
примера введем известный из финансового анализа коэффициент текущей ликвидности Ктл,
который при наличии у предприятия краткосрочных и отсутствии долгосрочных пассивов (типичной сегодня ситуации) может быть рассчитан как отношение стоимости оборотных средств Сос к заемным Сзс:
Ктл = Сос/Сзс. (4)
Введем коэффициент, измеряющий долю оборотных средств в стоимости имущества предприятия Си
Кос = Сос/Си. (5)
С помощью формул (3) - (5) выражение для коэффициента Кзс можно представить в виде:
Кзс = Сзс/Си = (Сос/Си) : (Сос/Сзс) = Кос/Ктл. (6)
Любой из коэффициентов Кзс, Кос или Ктл определяется двумя другими, и потому он в этом наборе уже «заложен» в математической структуре остальных коэффициентов и легко может быть «синтезирован» ими. Подобное суждение вовсе не означает, что такой коэффициент теряет свое экономическое содержание и выводится за рамки мониторинга: его избыточность носит лишь информационно-вычислительный характер, и он по-прежнему может оставаться в поле зрения аналитика, если представляет для него интерес.
Поиск формальной зависимости между коэффициентами обогащает знание о закономерных сдвигах в составе имущества предприятия и избавляет от необходимости прогнозирования изменения всего множества коэффициентов. Ведь избыточные коэффициенты являются производными от базовых и будут однозначно обусловливаться ими и в будущем. Вместе с тем выявленные зависимости между коэффициентами дают возможность проверить корректность назначенных для них пороговых уровней (нормативов, границ допустимых диапазонов значений).
Приводимые в экономической литературе пороговые уровни в ряде случаев не могут быть выдержаны в одно и то же время для некоторых взаимосвязанных коэффициентов, поэтому прогнозные оценки лишены ясной интерпретации: ожидает ли показателей деятельности предприятия безрисковая зона, дрейф у опасной черты или оценки окажутся в полосе критических значений и т. д. Иллюстрацией такой некорректности пороговых уровней могут служить рекомендуемые (см. [2, 3]) нормальные ограничения для значений коэффициентов: Ксс > 0,5 и Ктл > 2,0.
Действительно, учитывая связь между этими коэффициентами и формул (1) и (6), можно найти выражение для коэффициента текущей ликвидности Ктл относительно Ксс:
Ктл = Кос/(1 - Ксс). (7)
Подставляя в эту формулу значение предлагаемого порогового уровня коэффициента Ксс = 0,5, найдем, что в таком случае
Ктл = 2Кос. (8)
Вместе с тем, согласно формуле (5), Кос < 1,0, поскольку всегда Сос < Си. Принимая во внимание равенство (8), при предельном Кос = 1,0 максимальное значение коэффициента Ктл равно 2,0. Однако одновременное достижение пороговых значений Ксс = 0,5 и Ктл = 2,0 является для предприятия скорее гипотетической, чем реальной ситуацией: это возможно лишь в исключительном случае, когда величина коэффициента Кос = 1,0 или Сос = Си, т. е. в имуществе предприятия имеются только оборотные активы и отсутствуют какие бы то ни было внеоборотные, в том числе основные средства.
Ввиду этого повышение верхнего предела нормальных значений Ктл с 2,0 до 3,0, как предлагается в [4], при Ксс = 0,5 в соответствии с равенством (8) не осуществимо даже теоретически. Но с увеличением порогового уровня величины Ксс с 0,5 до 0,67 доведение значений Ктл до 3,0 (опять-таки при Кос = 1,0) с формальной точки зрения по выражению (7) уже допустимо.
Пороговые уровни коэффициентов должны быть нормализованы в ходе экономикоматематического моделирования поведения предприятия и не противоречить друг другу, иначе их значения могут дезориентировать управленческий персонал предприятия.
Отечественная экономическая литература [4, 5, 6] указывает на широкое распространение в западной практике ряда математических моделей, полученных в результате обработки статистических данных и оценивающих вероятность наступления банкротства предприятий. Среди них приводится двухфакторная модель прогнозирования вероятности банкротства предприятия [4], использующая в качестве факторов коэффициенты текущей ликвидности Ктл и финансовой напряженности Кзс и имеющая в наших обозначениях вид:
г = - 0,3877 - 1,0736Ктл + 5,79Кзс. (9)
В том случае, если величина 1 оказывается отрицательной, вероятность банкротства предприятия оценивается как «невеликая», а если положительной - «высокая».
Правомерно отмечая недостаточность двух факторов для определения вероятности банкротства и вызванную этим значительную погрешность ее прогноза в наших экономических условиях, аналитики между тем обходят вниманием специфику расхождения выводов, вытекающих из использования этой модели и порогового уровня коэффициента Ктл, равного 2,0. Поскольку они склонны рекомендовать величину этого коэффициента, не меньшей 2,0, сравним результаты модельных расчетов и граничного условия Ктл > 2,0.
Благодаря описанной выше связи коэффициентов Кзс, Кос и Ктл, становится возможным преобразовать выражение (9) и провести анализ этой модели. Подставляя правую дробь формулы (6) вместо избыточного коэффициента Кзс в запись (9), будем иметь:
г = -0,3877 - 1,0736Ктл + 5,79(Кос/Ктл).
Поскольку переход от «невеликой» (при 1 < 0) вероятности банкротства к «высокой» (при 1 > 0) происходит скачкообразно, и разделительной точкой является значение 1 = 0, приравняем последнее выражение к нулю и после преобразований получим:
1 = -1,0736Ктл2 - 0,3877Ктл + 5,79Кос = 0.
Решая это квадратное уравнение относительно Ктл, находим его положительный корень (по определению величина Ктл отрицательной быть не может), с достаточным приближением равный
Ктл « 2,32Кос0,5 - 0,18. (10)
Выявленная зависимость между Ктл и Кос позволяет, с одной стороны, определить области значений коэффициентов, при которых прогнозируемая вероятность банкротства предприятия «невеликая» или «высокая», а с другой - сравнить эти области с рекомендуемым аналитиками пороговым уровнем Ктл = 2,0. График зависимости (10) представляет собой пологую кривую, вид которой изображен на рис. 1.
На основании анализа рис. 1 можно сделать следующие выводы:
- во-первых, чем больше величина Кос, тем шире диапазон значений Ктл, для которых моделью прогнозируется «высокая» вероятность банкротства предприятия. Так, при Кос = 0,9 вероятность банкротства становится «невеликой» лишь при Ктл > 2,02, что весьма проблематично для большинства отечественных предприятий;
- во-вторых, отказавшись от Кзс вследствие его избыточности и заменив этот коэффициент в модели (9) коэффициентами Кос и Ктл, уместно обратить внимание и на его динамику наряду с изменением значений Кос и Ктл. Примечательно, что даже при Ктл = 2,0 и Кзс = 0,45 модель предсказывает «высокую» вероятность банкротства предприятия;
- в-третьих, имеет место расхождение между толкованием результатов по модели и относительно порогового уровня Ктл = 2,0. Налицо широкий спектр пар значений Кос и Ктл, которые по модельным расчетам говорят о «невеликой» прогнозной вероятности банкротства (на рис. 1
они образуют область под прямой Ктл = 2,0), тогда как по мнению аналитиков - о неплатежеспособности предприятия, поскольку в этом случае Ктл < 2,0.
Рис. 1. Области различной вероятности банкротства предприятий, образованных кривой зависимости Ктл от Кос, и пороговым уровнем Ктл
Применение анализируемой прогностической модели на фактическом материале ОАО «Свир-ский завод "Востсибэлемент"» подтверждает спорность ее выводов. В табл. 2 представлен динамический ряд значений коэффициентов Кос, Кзс и Ктл по вариантам А, В, С, Б и Е.
Таблица 2
Динамика значений коэффициентов Кос, Кзс и Ктл, прогнозируемая величина Ъ и вероятность банкротства ОАО «Свирский завод “Востсибэлемент”»
Коэффициент Вариант
А В С Б Е
Кос 0,13 0,31 0,32 0,11 0,11
Кзс 0,11 0,29 0,34 0,13 0,15
Ктл 1,18 1,07 0,94 0,85 0,73
Ъ -1,02 0,14 0,57 -0,55 -0,30
Вероятность банкротства невелика высока высока невелика невелика
При продолжающемся ухудшении соотношения оборотных и заемных средств предприятия и как следствие монотонном снижении значения коэффициента Ктл модель оценивает вероятность банкротства предприятия попеременно «невеликой», затем «высокой» и вновь «невеликой». Причем, если в варианте А коэффициент текущей ликвидности имеет по сравнению с другими вариантами предпочтительное значение Ктл = 1,18 (но, заметим, почти вдвое меньше рекомендуемого 2,0!) и вероятность банкротства можно признать «невеликой», то остальные варианты плохо согласуются с представлениями о неплатежеспособности предприятия. Там, где оборотные средства еще превышают, хотя и ненамного, заемные (вариант В), модельные расчеты предсказывают «высокую» вероятность банкротства. И наоборот, в наиболее рискованных ситуациях, при которых стоимость оборотных средств уже уступает заемным (варианты Б и Е), вероятность банкротства по модели «невелика».
Объяснение этой противоречивости кроется, в частности, в «весомой» доле в модели (9) коэффициента Кзс, приобретаемой им с помощью положительной постоянной 5,79. Действительно, при низкой величине Кзс = 0,11 4 0,15 (варианты А, Б и Е) вероятность банкротства прогнозируется моделью «невеликой», тогда как при возросшей величине Кзс = 0,29 4 0,34 (варианты В и С)
- «высокой». Однако в последних вариантах более чем в 2 раза увеличилась доля и оборотных средств в имуществе предприятия (Кос = 0,31 4 0,32), что повышает мобильность его активов и благоприятно для повышения платежеспособности предприятия.
С наложением отвечающих вариантам А, В, С, Б и Е точек на координатную плоскость можно наглядно увидеть их положение относительно областей, определяемых прогностической моделью (рис. 2).
Как и следовало ожидать, в соответствии с величиной 1 у линии раздела областей расположились точки вариантов В (1 = +0,14) и Е (1 = -0,30), находящиеся на грани между «высокой» и
«невеликой» вероятностью банкротства предприятия. В отличие от них не оставляет сомнений вариант С (1 = +0,57), точка которого однозначно показывает на «высокую» вероятность банкротства, несмотря на то, что у этого варианта коэффициент текущей ликвидности Ктл = 0,94 близок к 1,0 и занимает среднюю позицию в ряду Ктл, а величина коэффициента Кос = 0,32 -самая большая из всех рассчитанных значений. Зато имеющий меньшие значения Ктл и Кос и потому более уязвимый в отношении платежеспособности вариант Б (1 = -0,55) оценивается моделью оптимистично, о чем свидетельствует и позиция его точки в области «невеликой» вероятности банкротства предприятия.
Рис. 2. Области различной вероятности банкротства предприятий с нанесенными на них точками вариантов А, В, С, Б и Е
Толкование выводов прогностической модели вызывает много вопросов, хотя проведенное обсуждение ее, разумеется, не исчерпывает всего анализа свойств модели и требует углубленного исследования в рамках нынешних финансово-экономических процессов в комплексе с другими формальными средствами и показателями.
Между тем вряд ли можно достоверно судить о развитии кризиса предприятия в будущем на основании локальных сведений о сигнальных индикаторах вне общей закономерности их изменения. Представляется логичным в ходе проведения мониторинга работы предприятия осуществлять тенденциальный анализ индикаторов с тем, чтобы в полной мере использовать информацию о их динамике и степени устойчивости. Для этого процедура мониторинга должна располагать средствами статистического оценивания, в том числе, и на фоне заданных пороговых уровней значений индикаторов.
Литература
1. Трапезников В.А. Управление и научно-технический прогресс. М.: Наука, 1983.
2. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. М. : ИНФРА-М, 1995.
3. Финансовый менеджмент / Под ред. проф. Поляка Г.Б. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997.
4. Родионова В.М., Федотова М.А. Финансовая устойчивость предприятия в условиях инфляции. М.: Изд-во «Перспектива», 1995.
5. Стоянова Е.С., Штерн М.Г. Финансовый менеджмент для практиков. М.: Изд-во «Перспектива», 1998.
6. Кошкин В.И. и др. Антикризисное управление. М.: ИНФРА-М, 2000.
7. Чупров С.В., Каневский А.Б. Мониторинг деятельности предприятия: сущность, функции и программные средства //Известия Иркутской государственной экономической академии. 2001. № 4 (29).
