CC BY
26I <
0. s с
о <
CK
Прогнозирование модели оценки риска финансовой несостоятельности
Financial Insolvency Risk-Assessment Model Projection
УДК 347.736:658
Кобринская Оксана Григорьевна
аспирант Белорусского государственного экономического университета (г Минск) 220070, Республика Беларусь, г Минск, Партизанский пр., д. 26А
Kobrinskaya Oksana Grigor'evna
Belarus State Economic University Partizanskiy Ave 26A, Minsk, Republic of Belarus, 220070
В настоящее время практически не разработаны модели, связанные с оценкой риска финансовой несостоятельности предприятия. В этой связи актуальными становятся вопросы выработки прогнозной модели оценки риска финансовой несостоятельности предприятия, адекватной современной реальности развития экономики Республики Беларусь.
Цель. Разработать модель оценки риска финансовой несостоятельности с применением логит-ре-грессии с целью прогнозирования финансовой несостоятельности организаций.
Методология. Прогнозирование риска финансовой несостоятельности предприятия проводится с применением программы Statistica, используя методику построения нелинейных моделей бинарного выбора.
Результаты. В данной статье сформулированы понятия финансовой несостоятельности и банкротства, а также показаны отличия данных категорий. Рассматриваются зарубежные методики оценки риска банкротства и прогнозируются 4- и 5-факторные ло-гит-модели оценки риска финансовой несостоятельности предприятий, которые позволяют с достаточно большой точностью предсказывать финансовую несостоятельность и своевременно принимать меры по финансовому оздоровлению организаций.
Ключевые слова: финансовая несостоятельность, модель оценки риска финансовой несостоятельности, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, логит-модели, банкротство
Models for companies' financial insolvency risk assessment have hardly been developed. Thus, developing a projection model is essential to assess a company's financial insolvency risk that will be adequate for the needs of the modern state of the Republic of Belarus's economy.
Aim. To develop a model for financial insolvency risk assessment using logit regression to model a company's financial insolvency risk.
Methods. Firm-level financial insolvency risk projection is performed by a Statistica program using non-linear binary choice models.
Results. This study defines financial insolvency and bankruptcy, identifies differences between these two categories, examines foreign methods for bakruptcy risk assessment, and projects four- and five-factor logit models for company's financial insolvency risk assessment that provide rather accurate projections of financial insolvency risk and allow timely measures to be taken to restore the organization's financial health.
Keywords: financial insolvency, financial insolvency risk assessment model, working capital to current assets ratio, logit models, bankruptcy
В современных условиях хозяйствования для любого предприятия важно оценивать свою платежеспособность и определять степень угрозы банкротства или риска его финансовой несостоятельности.
Диагностика финансовой несостоятельности предприятия, осуществляемая на базе различных финансовых показателей, представляет собой систему регулярной оценки кризисных параметров его финансового развития.
Финансовая несостоятельность определяется факторами финансового характера и может быть диагностирована с использованием показателей платежеспособности и финансовой устойчивости.
Проведенное исследование позволило выявить основные признаки финансовой несостоятельности:
1) убытки от текущей и других видов деятельности;
2) неспособность организации погасить срочные обязательства;
3) уменьшение поступления денежных средств от основной и других видов деятельности;
4) недостаток собственных оборотных средств.
Во многих отечественных экономических исследованиях, посвященных понятиям несостоятельности и банкротства, нет той отличительной черты, которая бы разграничивала или идентифицировала определения банкротства и финансовой несостоятельности.
Финансовая несостоятельность предприятия может закончиться как банкротством, так и его оздоровлением (санацией). Если банкротство является негативным результатом несостоятельности предприятия, то процесс, в результате которого обеспечивается переход от финансовой несостоятельности к финансовому оздоровлению, характеризуется как позитивный. Поэтому в зависимости от дальнейших перспектив функционирования предприятия можно выделить два направления его развития:
1) с возможным улучшением финансового состояния и выходом из кризисного состояния;
2) без реальной возможности улучшения финансового состояния (банкротство).
По нашему мнению, финансовая несостоятельность — это одна из характеристик финансового состояния, крайняя точка финансовой состоятельности, которая характеризуется отсутствием собственных оборотных средств, низкой эффективностью использования ресурсов, высокой зависимостью от внешнего финансирования (при этом характеристики финансовых показателей должны быть на нестабильно низком уровне: низкая рентабельность, неэффективная деятельность, убытки, непогашенные кредиты).
Банкротство является экономической и юридической категорией, крайней формой кризисного состояния, когда предприятие не в силах оплатить свою задолженность и восстановить платежеспособность за счет собственных доходов в течение определенного периода времени. Оно проявляется в результате накопления дебиторской задолженности, недостаточности выручки для покрытия расходов, диспропорций
в структуре активов и обязательств, неплатежеспособности, признанной хозяйственным судом.
В настоящее время разработаны и активно применяются различные модели оценки риска банкротства предприятия. Ранее нами было показано, что банкротство и финансовая несостоятельность не являются идентичными понятиями, хотя и имеют определенное количество схожих признаков, характеризующих их.
В действующей практике наибольшее распространение получили зарубежные и российские модели оценки риска банкротства.
В зарубежных странах для оценки риска банкротства широко используются факторные модели, разработанные с помощью многомерного дискриминант-ного анализа. Наиболее известны модели количественной оценки вероятности банкротства, авторами которых являются Э. Альтман, Дж. Фулмер, Ж. Конан и М. Голдер, Р. Лис, Р. Тафлер и Г. Тишоу, Ж. Лего и Г. Спрингейт, О. П. Зайцева, А. Д. Шеремет и Р. С. Сай-фуллин, В. В. Ковалев и О. Н. Волкова, Г. В. Савицкая, В. И.Бариленко.
Наряду с этим cуществуют более ранние модели, разработанные П.Дж. Фитцпатриком, А. Винакором и Р. Смитом, К. Л. Мервином, В.Хикманом и др.
Рассматривая зарубежные разработки в области оценки риска банкротства, следует учитывать несколько основных обстоятельств:
1) сложность приспособления моделей банкротства к белорусской постоянно изменяющейся отчетности, неоднозначность толкования авторами ряда понятий, разную терминологию и различный порядок расчета некоторых показателей, учтенных в моделях;
2)использование зарубежных моделей для прогнозирования банкротства белорусских организаций (предприятий) должно происходить с большой осторожностью, так как они основаны на данных предприятий тех государств, в которых они были созданы, и не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных субъектов хозяйствования из-за разной методики отражения инфляционных факторов, разной структуры капитала, а также различий в законодательной, информационной базе и т. п.;
3) процедуре банкротства предприятий могут предшествовать разные сценарии развития событий. Однако большинство существующих методик прогнозирования банкротства не учитывают особенности этих сценариев и оценивают финансовое состояние предприятий по данным за один временной период, что приводит к снижению прогнозной точности моделей.
В связи с этим существует потребность в разработке подходов и методов прогнозирования банкротства, учитывающих ретроспективную динамику изменения финансовых показателей.
Однако в настоящее время практически не разработаны модели, связанные с оценкой риска финансовой несостоятельности, следовательно, существует необходимость разработки модели оценки риска финансовой несостоятельности организаций, адекватной современной реальности развития экономики Республики Беларусь.
Как ранее было указано, одним из основных признаков финансовой несостоятельности является недостаток у предприятий собственных оборотных средств, который является характерной чертой для большинства белорусских предприятий. По официальным данным Национального статистического комитета Респуб-
лики Беларусь по состоянию на 1 сентября 2014 г., 36,4% предприятий промышленности являлись неплатежеспособными, по экономике в целом — 35% [1]. Эти предприятия имеют, как правило, неудовлетворительную структуру баланса и неустойчивое финансовое состояние. Отсутствие собственного оборотного капитала свидетельствует о том, что все оборотные средства предприятия и, возможно, часть долгосрочных активов (при отрицательном значении собственных оборотных средств) сформированы за счет заемных источников (привлеченных средств). Улучшение финансового состояния предприятия невозможно без эффективного управления оборотным капиталом, основанного на выявлении наиболее существенных факторов и реализации мероприятий по повышению обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами.
Для оценки платежеспособности предприятия используется ряд коэффициентов. Один из них — коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, который характеризует наличие собственных оборотных средств у предприятия, необходимых для его финансовой устойчивости.
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (К2) рассчитывается как отношение суммы итога раздела III бухгалтерского баланса и итога IV бухгалтерского баланса за вычетом итога раздела I бухгалтерского баланса к итогу раздела II бухгалтерского баланса по следующей формуле:
К2 -
СК + ДО - ДА КА ,
(1
о
где СК — собственный капитал (строка 490 бухгалтерского баланса); ДО — долгосрочные обязательства (строка 590 бухгалтерского баланса); ДА — долгосрочные активы (строка 190 бухгалтерского баланса); КА — краткосрочные активы (строка 290 бухгалтерского баланса).
С 2012 г. методика расчета коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами претерпела изменения, внесенные Инструкцией о порядке расчета коэффициентов платежеспособности и проведения анализа финансового состояния и платежеспособности субъектов хозяйствования [2]:
• при расчете данного коэффициента учитывается величина не только собственного капитала, но и долгосрочных обязательств;
• собственный капитал не корректируется на величину резервов предстоящих платежей.
При расчете данного коэффициента собственные оборотные средства определяются как разница перманентного капитала (собственного капитала и долгосрочных обязательств) и долгосрочных активов. Это обусловлено тем, что самые труднореализуемые (долгосрочные) активы должны финансироваться за счет самых устойчивых источников — собственного капитала. Более того, должна оставаться еще некоторая часть собственного капитала для финансирования текущей деятельности. Поэтому улучшение финансового состояния предприятия невозможно без эффективного управления оборотным капиталом, основанного на выявлении наиболее существенных факторов и реализации мер по повышению обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами.
В качестве основного критерия финансовой несостоятельности и признака его неплатежеспособности целесообразно использовать коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами.
Прогнозирование риска финансовой несостоятельности предприятия проведем с применением программы Б1а1181юа, используя методику построения нелинейных моделей бинарного выбора. С этой целью воспользуемся модулем «нелинейное оце-
нивание», применив логит-регрессию.
Допустим, система состоит из п предприятий. Модель бинарного выбора для ¿-го предприятия ^ = 1, 2, ... п) включает два типа переменных: зависимую бинарную переменную У е {0, 1} и независимые переменные, или факторы, образующие вектор Х; =
= (ХШ, ХЦ, ... Х1к).
С помощью логит-модели зависимость устанавливается не между переменной У и набором независимых переменных Х, а между вероятностью того, что ¿-е значение бинарной переменной равно 1 при указанных значениях Хг.
Поэтому значения зависимой переменной У имеют следующую интерпретацию:
У = 1, если в исследуемом периоде финан- р _ совое состояние предприятия признается _ 1 неустойчивым;
У = 0 — в противном случае финансовое состояние признается устойчивым.
В качестве зависимой переменной при оценке финансовой несостоятельности предлагается использовать обеспеченность предприятия собственными оборотными средствами. Значение коэффициента обеспеченности оборотными активами собственными источниками менее нормативного свидетельствует о финансовой несостоятельности предприятия, в бинарной модели отражается как У = 1. Значение показателя на уровне нормативного и выше трактуется как устойчивое финансовое состояние в модели у = 0.
Таким образом, вероятность финансовой несостоятельности ¿-го предприятия Р1 равна вероятности того, что у = 1.
Модель бинарного выбора для рассматриваемой задачи описывает зависимость вероятности финансовой несостоятельности предприятия (Р;) от включенных в модель факторов, задаваемых вектором Х;.
Нелинейное оценивание проведем на базе пространственных данных 51 предприятия Республики Беларусь.
Как видно из параметров, модель обеспечивает достаточную надежность, что подтверждается расчетным значением %2 (65,023) и нулевой вероятностью и не отвергает нулевую гипотезу.
Модель с вероятностью 96,8% правильно относит финансово устойчивые предприятия к категории устойчивых, а в случае 100% верно предсказывает кризисные финансовые ситуации на предприятиях. Проведенный анализ позволяет сделать выводы о корректности предложенной модели, демонстрирует возможность использования логит-регрессии для оценки риска финансовой несостоятельности предприятий и их ранжирования.
Принимая во внимание результаты 4-факторной логит-модели, формула расчета вероятности финансовой неустойчивости предприятия примет следующий вид:
„20-23,0106-А, +0,1956-А2-39,1632-А3 -5,16197-А4
р = -Л_:_^_2_:_—_—, (2)
1 + е 20-23,0106-А1 +0,1956-А2-39,1632-А3 -5,1697-А4
где Р — вероятность наступления события (предприятие является финансово несостоятельным, т. е. У = 1); е — основание натурального логарифма (2,718281828459...); А1 — коэффициент автономии;
А2 — коэффициент промежуточной ликвидности; А3 — коэффициент маневренности; А4 — соотношение ликвидных и неликвидных активов.
Проиллюстрируем возможность практического применения данной модели. Например, вектор значений показателей факторов, приведенных в модели (А^ А2, А3, А4), формула (2) предприятий промышленности в анализируемом периоде имеет вид (0,748; 0,848; 0,195; 0,271). Подставив значения в вышеприведенную формулу, получаем, что вероятность финансовой несостоятельности предприятия пищевой промышленности (Р) равна 0,0023 (или 0,23%), что в полной мере соответствует фактическому финансовому состоянию предприятия.
Построим 5-факторную логит-модель с учетом показателей деловой активности, формула расчета вероятности финансовой несостоятельности предприятия примет следующий вид:
^52,52124- 64,8444-Л1- 2,97400-Л2- 3,31751-Л3+0,696-Л4- 12,7369-Л5
+ g52,52124- 64,8444-A1 - 2,97400-A2- 3,31751-A3+0,696-A4- 12,7369-Л5
(3)
где P — вероятность наступления события (предприятие является финансово несостоятельным, т. е. Y = 1); е — основание натурального логарифма (2,718281828459...); Аг — коэффициент автономии; А2 — коэффициент промежуточной ликвидности; А3 — соотношение выручки от реализации и себестоимости реализованной продукции; А4 — коэффициент оборачиваемости оборотных активов; А5 — соотношение ликвидных и неликвидных активов.
Как видно из параметров, модель обеспечивает достаточную надежность, что подтверждается расчетным значением %2 (60,186) и нулевой вероятностью, не отрицая нулевую гипотезу.
Модель с вероятностью 96,7% правильно относит финансово устойчивые предприятия к категории устойчивых, а в случае 95% верно предсказывает кризисные финансовые ситуации на предприятиях.
Данная модель финансовой несостоятельности позволяет прогнозировать риск ее наступления.
Основными преимуществами разработанных моделей являются:
1) показатели-факторы, используемые в моделях, отражают разные стороны финансового состояния предприятия (рентабельность, финансовую независимость, маневренность, ликвидность и др.);
2) при построении моделей использовались данные бухгалтерской и статистической отчетности национальных предприятий различных отраслей промышленности;
3)при построении моделей использовалась бухгалтерская отчетность предприятий, расчет проводился с использованием важнейших показателей финансово-хозяйственной деятельности, прошедших широкую апробацию в отечественной практике. Методика расчета используемых показателей приведена в соответствии с требованиями действующих нормативно-правовых актов [2].
Литература
1. Статистический ежегодник Республики Беларусь. 2014 / Сайт Национального статистического комитета Республики Беларусь: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http:// www.belstat.gov.by/bgd/public_compilation/index_528/.
2. Инструкция о порядке расчета коэффициентов платежеспособности и проведения анализа финансового состояния и платежеспособности субъектов хозяйствования / Утв.
Мин-вом финансов Республики Беларусь и Мин-вом экономики Республики Беларусь 27 декабря 2011 г.: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://belarus.news-city. info/docs/2011by/crfxfnm-tcgkfnyj06443.htm.
References
1. Statistical Yearbook of the Republic of Belarus, 2014. Official website of the National Statistics Committee of Belarus.
Available at: http://www.belstat.gov.by/bgd/public_compila-tion/index_528/. Accessed May 05, 2015. (in Russ.). Instruction on the procedure for calculating solvency ratios and analysis of financial condition and solvency of business entities. Approved by the Ministry of Finance of the Republic of Belarus and the Ministry of Economy of the Republic of Belarus on December 27, 2011. Available at: http://belarus. news-city.info/docs/2011by/crfxfnm-tcgkfnyj06443.htm. (in Russ.).
о
о о
> <
Концептуально-методические основы формирования стратегии социального инвестирования российских корпораций
Conceptual and Methodological Basis for Social Investment Strategy Development in Russian Corporations
УДК 341.461:330.322
Третьяков Олег Владимирович
аспирант Санкт-Петербургского университета управления и экономики 190103, Санкт-Петербург, Лермонтовский пр., д. 44, лит. А
Tret'yakov Oleg Vladimirovich
St. Petersburg University of Management and Economics
Lermontovskiy Ave 44/A, St. Petersburg, 190103, Russian Federation
Неоднозначная трактовка корпоративной социальной ответственности (КСО) субъектами взаимодействия в системе «бизнес — общество — государство», большой спектр экономических, социальных, культурных проблем, которые необходимо учитывать корпорациям при принятии бизнес-решений, является почвой для конфликта интересов и ограничивает возможности развития бизнеса. Новые тренды в практике КСО российских корпораций касаются изменения характера и сущности их социальной деятельности, что отражает более адекватный уровень рефлексивности бизнес-сообществом требований изменившегося социума.
Цель. Проанализировать концептуально-методические основы и условия построения социальных стратегий крупными российскими корпорациями.
Результаты. На основе использования общенаучных методов познания выявлена динамика в подходе российских корпораций к выбору сфер приложения социальных инвестиций, изменение мотивации социально ответственного поведения и форм взаимодействия с органами власти и общественными группами. Установлено, что наиболее эффективной с точки зрения бизнеса моделью взаимодействия бизнеса и государства является совместное определение приоритетов социальной политики и тех областей, в которых бизнес может принять активное участие. Крупные корпорации начинают выступать инициаторами диалога и партнерского взаимодействия с представителями органов власти и местных сообществ, появляются социальные инновации, инициированные бизнес-сообществом и направленные на повышение эффективности социальных инвестиций, развитие социального партнерства и социального предпри-
нимательства. Определен алгоритм формирования стратегии социального инвестирования, а также представлена разработанная модель управления социальным инвестированием в корпорации.
Ключевые слова: социальные инновации, корпоративная социальная ответственность, модели корпоративной социальной ответственности, принципы социальной ответственности, социальные стратегии, социальное предпринимательство, система управления социальным инвестированием
The ambiguous representation of corporate social responsibility (CSR) by the subjects of interaction in the "business — society — government" system and the wide range of economic, social, and cultural issues that corporations need to consider when making business decisions provoke a conflict of interests and limit the opportunities for business development. New trends in Russian corporations' CSR practices involve altering the character and nature of their social activities, which mirrors a more suitable requirement of the altered society by the business community.
Aim. To analyze the conceptual and methodological foundations for social strategy development in Russian corporations.
Results. The dynamics of Russian corporations' approach to the selection of social investment application areas, motivational changes in socially responsible behavior, and changes in the forms of cooperation between public authorities and social groups were determined using general methods of scientific cognition. It was established that joint determination of social policy priorities and areas where businesses can undertake an active role is the most effective model of cooperation between businesses and the government. Large corporations are initiating dialogue and partnership with the representatives of public authorities and local communities; joint innovations initiated by the business community are emerging with an aim to increase the effectiveness of social investments and social entrepreneurship. The algorithm for social investment strategy development was determined and a model for corporate social investment management was developed.
Keywords: social innovations, corporate social responsibility, corporate social responsibility models, social responsibility principles, social strategies, social entrepreneurship, social investment management system
