CC BY
163
УДК 330(075)
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ КАЧЕСТВЕННОГО ПОДХОДА К ОЦЕНКЕ ВОЗМОЖНОСТИ БАНКРОТСТВА ОРГАНИЗАЦИЙ
Л.Е. Романова, Д.М. Коршунова
Выявлены недостатки имеющихся моделей прогнозирования банкротства компаний, разработанных зарубежными и отечественными авторами. Рассмотрена модернизированная методика определения возможности банкротства организации на основе учета финансовых и управленческих характеристик предприятия с применением теории нечетких множеств.
Ключевые слова: банкротство, экспертное заключение, нечеткие множества, система показателей, степень риска.
Прогнозирование возможности банкротства является актуальной задачей как для собственников предприятия, так и для его кредиторов. Определить возможность банкротства возможно на основе комплексного показателя, характеризующего финансовое положение предприятия и качество управления им.
Согласно российскому законодательству [1], несостоятельность (банкротство) - признанная арбитражным судом или объявленная должником неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.
В практике финансового анализа известен ряд показателей, характеризующих отдельные стороны текущего финансового положения предприятия. Сюда относят показатели ликвидности, рентабельности, устойчивости, оборачиваемости капитала, прибыльности и т.д. По ряду показателей известны нормативы, характеризующие их значения положительно или отрицательно. Но большинство используемых для анализа показателей, однозначно их нормировать невозможно. Это связано со спецификой видов деятельности, с текущими особенностями функционирующих организаций, с состоянием и динамикой внешней среды.
Тем не менее, для любого заинтересованного положением предприятия лица (руководителя, инвестора, кредитора, аудитора и т.д.), не достаточно простой количественной оценкой показателей. Лицу, принимающему стратегические решения, касающиеся конкретной организации, важно установить логическую связь количественных значений показателей выделенной группы с риском банкротства.
Задача определения возможности банкротства организации осложняется тем, что имеется множество показателей, изменяющихся зачастую разнонаправлено, и поэтому при разработке методик прогнозирования банкротства компаний ряд ученых стремятся «свернуть» набор всех ис-
следуемых частных финансовых показателей в один комплексный, по значению которого можно судить о степени благополучия фирмы и о том, насколько состояние предприятие приближено к банкротству.
Наиболее широко распространенным подходом к анализу риска банкротства организации является подход, предложенный Э. Альтманом на основе 7-модели [2]. Аналогичные модели разработали Таффлер, Лис, Чессер и другие зарубежные ученые. Первым российским опытом применения подхода Альтмана является модель Давыдовой-Беликова [3].
Сопоставление различных методик прогнозирования банкротства, полученных для ряда стран, показывает, что веса в 7-свертке и пороговый интервал [71, 72] существенно различаются не только для различных стран, но и от года к году в рамках одной страны (можно сопоставить выводы Альтмана о положении предприятий США за 10 лет). Поэтому можно сделать вывод о том, что имеющиеся подходы не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных. Представляется не достаточно обоснованным применять единые критерии к организациям с различной организационно-технической спецификой, с различными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла и т.д. Поэтому можно утверждать о необходимости обеспечения статистической однородности событий, и, следовательно, более обоснованном применении вероятностных методов.
Подход Альтмана целесообразно применять, когда обеспечивается однородность и репрезентативность событий выживания/банкротства. Но существует не только проблема качественной статистики. Общеизвестно, что классическая вероятность - это характеристика не отдельного объекта или события, а характеристика генеральной совокупности событий. При характеристике отдельного предприятия с точки зрения вероятности его банкротства, происходит вероятностное описание его отношение к полной группе. Но практика показывает, что отдельные предприятия могут выжить и при очень слабых шансах, и, наоборот, могут не воспользоваться имеющимися возможностями.
Целесообразность учета уникальности предприятия обуславливает необходимость выполнить его более детальный анализ, расшифровать его специфику, не только определять схожесть с другими предприятиями, но и диагностировать отличия. При таком подходе целесообразно перейти от прогнозирования банкротства на основе 7-модели (которое при отсутствии надежной статистики маловероятно) к распознаванию сложившейся ситуации на основе определения критериев, позволяющих оценить приближенность (отдаленность) предприятия от состояния банкротства.
При выполнении анализа возможности банкротства предприятий-конкурентов, функционирующих на одних рынках необходимо обосновать их однородность. В этом случае сопоставительный анализ предприятий
выборки и их нечеткая классификация по уровню сравниваемых показателей становятся научно обоснованными.
Предлагаемый подход основываются на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Если для исследуемого предприятия характерно наличие таких характеристик, можно дать экспертное заключение о неблагоприятных тенденциях развития. Отличительной особенностью предлагаемого подхода к оценке возможности банкротства предприятия является то, что при анализе рассматриваются не только финансовые показатели, но и показатели, характеризующие уровень менеджмента на предприятии.
Применение нечетких множеств к финансовому анализу [4, 5] является способом бороться с неопределенностью не только статистической, но и лингвистической, т.е. с неопределенностью высказываний на естественном языке. Нечеткие описания в структуре метода анализа риска появляются в связи с неуверенностью эксперта, которая возникает в ходе различного рода классификаций. Например, эксперт не может четко разграничить понятия «высокой» и «максимальной» вероятности, или когда надо провести границу между средним и низким уровнем значения параметра. Тогда применение нечетких описаний означает следующее: эксперт строит лингвистическую переменную со своим терм-множеством значений. Например, переменная «Уровень менеджмента» может обладать терм-множеством значений «Очень низкий, Низкий, Средний, Высокий, Очень высокий».
Чтобы конструктивно описать лингвистическую переменную, эксперт выбирает соответствующий ей количественный признак - например, смоделированный специальным образом показатель уровня менеджмента, который принимает значения от нуля до единицы.
Далее эксперт каждому значению лингвистической переменной (которое, по своему построению, является нечетким подмножеством значений интервала (0,1) - области значений показателя уровня менеджмента) сопоставляет функцию принадлежности уровня менеджмента тому или иному нечеткому подмножеству.
Для целей компактного описания функции принадлежности /л(х) удобно описывать трапециевидными числами вида ¡5(а1, а2, а3, а4), где а1 и а4 - абсциссы нижнего основания, а2 и а3 - абсциссы верхнего основания трапеции, задающей ¡л(х) в области с ненулевой принадлежностью носителя х соответствующему нечеткому подмножеству.
После того, как будет дано описание лингвистической переменной, аналитик может употреблять его как математический объект в соответствующих операциях и методах.
Например:
а) Пусть лингвистическая переменная Е «Состояние предприятия» имеет пять значений:
Б! - нечеткое подмножество состояний «предельного неблагополучия»;
Е2 - нечеткое подмножество состояний «неблагополучия»;
Б3 - нечеткое подмножество состояний «среднего качества»;
Е4 - нечеткое подмножество состояний «относительного благополучия»;
Е5 - нечеткое подмножество состояний «предельного благополучия».
б) Соответствующая переменной Е лингвистическая переменная О «Риск банкротства» также имеет 5 значений:
01 - нечеткое подмножество «риск банкротства незначителен»;
02 - нечеткое подмножество «низкая степень риска банкротства»;
03 - нечеткое подмножество «степень риска банкротства средняя»;
04 - нечеткое подмножество «степень риска банкротства высокая»;
05 - нечеткое подмножество «предельный риск банкротства».
Носитель множества О - показатель степени риска банкротства g -
принимает значения от нуля до единицы по определению.
в) Для произвольного отдельного финансового или управленческого показателя задаем лингвистическую переменную Вi «Уровень показателя Х^> на нижеследующем терм-множестве значений:
Вп - подмножество «очень низкий уровень показателя Х!»,
В!2 - подмножество «низкий уровень показателя Х!»,
В!3 - подмножество «средний уровень показателя Х!»,
В!4 - подмножество «высокий уровень показателя Х!»,
В!5 - подмножество «очень высокий уровень показателя Х!».
Эксперту необходимо выбрать ряд отдельных показателей, по которым можно наилучшим образом характеризовать отдельные стороны деятельности предприятия, и при этом они должны дать исчерпывающее представление о предприятии.
Выбор системы показателей для анализа - один их сложных этапов определения возможности банкротства организации. Значимость конрет-ных показателей для оценки тех или иных предприятий может быть различной, поэтому перед экспертом встает задача отбора и ранжирования факторных признаков для анализа. Причем необходимо учитывать, что рост значения отдельного показателя Х} может быть сопряжен со снижением степени риска банкротства и с повышением выживаемости рассматриваемого предприятия. Если для данного показателя наблюдается противоположная тенденция, то целесообразно его заменить сопряженным.
Далее необходимо определить уровень значимости каждого показателя Х и ранжировать показатели (Л',) по их уровням значимости. Таким образом, все показатели будут расположены по порядку убывания значимости так, чтобы выполнялось правило формулы (1).
Г1 ^ Г2 ^ •••% . (1)
Если система показателей проранжирована в порядке убывания их значимости, то значимость 1-го показателя г следует определять по правилу Фишберна [5]:
2(К -1 +1)
(К + ^ . (2)
Правило Фишберна отражает тот факт, что об уровне значимости показателей неизвестно ничего кроме (1). Тогда оценка (2) отвечает максиму энтропии наличной информационной неопределенности об объекте исследования.
Если же все показатели обладают равной значимостью, тогда следует применить формулу (3)
Г = 1/Ы. (3)
Классификация текущего значения g показателя степени риска как критерия разбиения этого множества на нечеткие подмножества приведено в таблице 1.
Таблица 1
Классификация показателя степени риска
Интервал Классификация Степень оценочной
значений g уровня уверенности (функция
параметра принадлежности)
0 < g < 0.15 01 1
0 .15 < g < 0.25 01 щ = 10 х (0.25 - g)
02 1- Щ = Щ
0.25 < g < 0.35 02 1
0.35 < g < 0.45 02 щ = 10 х (0.45 - g)
Оз 1- Щ = Щз
0.45 < g < 0.55 0з 1
0.55< g < 0.65 0з щз = 10 х (0.65 - g)
04 1- Щз = Щ
0.65 < g < 0.75 04 1
0.75 < g < 0.85 04 щ = 10 х (0.85 - в)
05 1- щ = Щ
0.85 < g < 1.0 05 1
Классификация текущих значений х как критерия разбиения полного множества их значений на подмножества вида В приведена в таблице 2.
Таблица 2
Классификация значений показателей, влияющих на оценку риска
Наименование показателя Критерий разбиения по подмножествам
ВЦ Ви Вй В14 В*
Х1 Х1<Ьп Ьц< Х1<Ь12 Ь12< Х1<Ь13 Ь13< Х1<Ь14 Ь14< Х1
Х1 Х1<ЬЦ Ьц< Х!<ЬЙ Ьй< х^<Ь^з Ь13< ХХ<Ь!4 Ь:4< Х1
ХК<ЬК1 Ьк1< Хк<ЬК2 Ьк2< Хк<Ькз ЬШ< ХК<ЬШ ЬЫ4< ХЫ
Результаты оценки текущего уровня показателей сводится в таблицу 3.
Таблица 3
Измеренные значения показателей, влияющих на оценку риска
Наименование показателя Текущее значение
Х1 Х1
Х1 х1
хк
Результатом проведенной классификации текущих значений х по критерию таблицы 2 является таблица 4.
Таблица 4
Классификация измеренных значений по лингвистическим переменным
Наименование показателя Результат классификации по подмножествам
Вц Вй Вй В14 В*
Х1 Хц Х12 Х13 Х14 Х15
Х1 Х2 Х13 Х14 Х15
^N4 ^N5
где Ху=1, если Ь^.^х^Ьц, и Ху=0 в противоположном случае (когда значение не попадает в выбранный диапазон классификации). Поскольку степень уверенности эксперта в отнесении показателя к какому-либо подмножеству выражается трапециевидными числами, то значение может быть пропорционально распределено между двумя подмножествами, при этом сумма X в строке таблицы 5 должна быть равна 1.
Степень риска банкротства g рассчитывается по формуле 4.
5 N
g = Z gjZ r
j=i i=i , (4)
где gj= 0 9 - °-2() -1) (5)
^ij определяется по таблице 4, т - по формуле (2) или (3).
Сущность формул (4) и (5) состоит в следующем. Первоначально оцениваются веса того или иного подмножества из B в оценке состояния предприятия Е и в оценке степени риска G. Эти веса в последующем участвуют во внешнем суммировании для определения среднего значения показателя g, где gj есть не что иное как средняя оценка g из соответствующего диапазона таблицы 1.
Результатом классификации полученных значений степени риска являются лингвистическое описание степени риска банкротства. Рассмотренный подход позволяет эксперту наилучшим образом формализовать свои нечеткие представления, трансформировав их в язык количественных оценок. Если эксперт хорошо знает предприятие изнутри, то ему не составит никакого труда выделить именно те факторы, которые оказывают наибольшее влияние на процессы потери платежеспособности, выразить эти факторы через количественные показатели и пронормировать их.
Список литературы
1. Закон РФ «О несостоятельности (банкротстве)» (с изменениями на 12 марта 2014 года) (редакция, действующая с 1 июля 2014 года)/ http: //www.1 kadry.ru/#/document/99/901831019/ZA01PT43AS/
2. Altman E. Corporate Financial Distress. New York: John Wiley & Sons, 1983. 368 c.
3. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1999. № 3. C. 13-20.
4. Gottwald, Siegfried, A. Treatise on Many-Valued Logics. Research Studies Press LTD. (2001) Baldock, Hertfordshire, England.
5. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. - М.: Наука, 1978. - 352 с.
Романова Людмила Ефимовна, д-р экон. наук, профессор, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Коршунова Дарья Михайловна, магистрант, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет.
IMPROVEMENT OF QUALITATIVE APPROACH TO THE ESTIMATION OF THE POSSIBILITY OF BANKRUPTCY OF THE ORGANIZATIONS
L.E.Romanova, D.M. Korshunova
They are revealed deficiencies in the existing models of the prognostication of bankruptcy of companies, developed by the foreign and domestic authors. The modernized procedure of determination of the possibility of bankruptcy of organization on the basis of the calculation of the financial and administrative characteristics of enterprise with the application of theory of illegible sets is examined.
The keywords: bankruptcy, expert conclusion, illegible sets, the system of indices, the degree of risk.
Romanova Ludmila Efimovna, Dr. of econ. sciences, professor, [email protected], Russia, Tula, Tula state university,
Korshunova Darya Mikhaylovna, masters degree candidate, [email protected], Russia, Tula, Tula state university.
УДК 332.05:005
МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОПИСАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ МАЛОГО И СРЕДНЕГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА
Ю.С. Пиньковецкая
В статье приведен методический подход к созданию информационной базы показателей деятельности малых и средних предприятий, а также индивидуальных предпринимателей на основе формирования различных вариантов совокупностей этих предпринимательских структур. Предложено использование математического аппарата теории множеств для описания предпринимательства на федеральном, региональном и муниципальном уровнях. Рассмотрены взаимосвязи между показателями, характеризующими совокупности предпринимательских структур сформированных по размерно-организационному, отраслевому и территориальному признакам.
Ключевые слова: малые предприятия, средние предприятия, индивидуальные предприниматели, виды экономической деятельности, множества, методический подход.
Современное малое и среднее предпринимательство в Российской Федерации является одним из наиболее крупных секторов как национальной, так и региональных экономик. Предпринимательство является сложной системой, включающей большое количество самостоятельных хозяйствующих субъектов. Каждый из них сам определяет свои цели и задачи, исходя из конкретной ситуации, и является активным участником социально-экономических процессов. Развитие предпринимательства и повышение его эффективности требует решения проблемы анализа достигнутого предпринимательскими структурами уровня. Этот анализ должен основываться на достоверной и полной информации о деятельности хозяйствующих субъектов.
