Сравнение оценок финансового состояния предприятий методами показателей Бивера и скорингового анализа Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

BernnuxßTyWT/Proceedmgs of VSUET, Т. 79, № 1, 2018-

Оригинальная статья/Original article_

УДК 657 (075.8)

DOI: http://doi.org/10.20914/2310-1202-2018-1-261-266

Сравнение оценок финансового состояния предприятий методами показателей Бивера и скорингового анализа

Александр И. Хорев 1 [email protected] Сергей В. Бухарин 1 [email protected]

Виктория В. Параскевич 1 [email protected]

1 Воронежский государственный университет инженерных технологий, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия

Реферат. Среди зарубежных методов оценки степени близости к банкротству наиболее популярными являются метод системы показателей Бивера и скоринговый анализ. Рассчитываемые для конкретного предприятия финансовые коэффициенты зачастую противоречат друг другу или не удовлетворяют нормальным ограничениям, что приводит к неоднозначности оценки финансового состояния. Для устранения этой неоднозначности вводится обобщенный показатель финансового состояния как рейтинговое число, переменные (признаки) которого нормируются делением на соответствующие границы нормальных ограничений для каждого финансового коэффициента. Скоринговый анализ определяет методику формирования упомянутого рейтингового числа, а стандартный метод Бивера оценивает лишь разрозненные финансовые коэффициенты. Поэтому в работе предлагается методика расчета рейтингового числа для этого метода с определением весовых коэффициентов современным методом анализа иерархий. Для представленных данных балансов 10 конкретных предприятий рассчитаны обобщенные показатели финансового состояния, построены графики и определены наиболее неблагополучные предприятия. Далее решается очень важная задача о связи полученных методом Бивера оценок с результатами оценки финансового состояния по методу скорингового анализа. Сравнение соответствующих графиков показывает качественное совпадение, а для количественного подтверждения связи использован корреляционный анализ. Коэффициент корреляции Пирсона для рассматриваемых предприятий равен 0,827, а используемый для проверки упорядоченности численных оценок коэффициент ранговой корреляции Спирмена равен 0,818, что свидетельствует о тесной корреляционной связи результатов, полученных методом обобщенного

показателя системы Бивера и методом скорингового анализа._

Ключевые слова: система показателей Бивера, обобщенный показатель, метод анализа иерархий, скоринговый анализ, коэффициент корреляции

Comparison of estimates of a financial condition of the enterprises by methods of Biver's indicators and scoring analysis

Aleksandr I. Khorev 1 [email protected] Sergei V. Bukharin 1 [email protected] Victoriya V. Paraskevich 1 [email protected]

1 Voronezh state university of engineering technologies, Revolution Av., 19 Voronezh, 394036, Russia

Summary Among foreign methods of assessment of degree of proximity to bankruptcy the method of system of Biver indicators and the scoring analysis are the most popular. The financial coefficients counted for the concrete enterprise often contradict each other or don't satisfy to normal restrictions what results in ambiguity of assessment of a financial state. For elimination o f this ambiguity the generalized indicator of a financial state as rating number which variable (signs) are normalized by division into the corresponding borders of normal restrictions for each financial coefficient is entered. The scoring analysis defines a technique of formation of the mentioned rating number, but the standard Biver's method estimates only separate financial coeffic ients. Therefore in work the method of calculation of rating number for this method with determination of weight coefficients by a modern method of the analysis of hierarchies is offered. For the presented these balances of 10 concrete enterprises the gene ralized indicators of a financial state are calculated, schedules are constructed and the most unsuccessful enterprises are defined. Further very important problem about communication of the estimates received by the Biver's method with results of assessme nt of a financial state on a method of the scoring analysis is solved. Comparison of the corresponding schedules shows high-quality coincidence, and for quantitative confirmation of communication the correlation analysis is used. The coefficient of correlation of Pearson for the considered enterprises is equal 0,827, and the coefficient of rank correlation of Spirmen used for check of orderliness of numerical estimates is equal 0,818 that demonstrates close correlation connection of the results received by method of the generalized

indicator of the Biver's system and method of the scoring analysis._

Keywords: system of Biver's indicators, the generalized indicator, method of the analysis of hierarchies, the scoring analysis, correlation coefficient

Для цитирования

Хорев А.И., Бухарин С.В., Параскевич В.В. Сравнение оценок финансового состояния предприятий методами показателей Бивера и скорингового анализа // Вестник ВГУИТ. 2018. Т. 79. № 1. С. 261— 266. doi:10.20914/2310-1202-2018-1-261-266

For citation

Horev A.I., Bukharin S.V., Paraskevich V.V. Comparison of estimates of a financial condition of the enterprises by methods of Biver's indicators and scoring analysis. Vestnik VGUIT [Proceedings of VSUET]. 2018. vol. 79. no. 1. pp. 261-266. (in Russian). doi:10.20914/2310-1202-2018-1-261-266

Ветшк&ТУИТ/Ргоахб^ о/ Т.

Введение

Среди зарубежных методов оценки близости предприятий к банкротству наиболее известными являются метод Бивера и скорин-говый анализ, в основе которых лежит расчет финансовых коэффициентов [1-3]. Оба метода используют общие принципы теории экспертных систем: выбор наиболее информативных финансовых коэффициентов (признаков), нормировку признаков на границы соответствующих нормальных ограничений, классификацию финансового состояния предприятий.

Вместе с тем, прямое сравнение результатов оценки этих методов невозможно по следующим причинам: в скоринговом анализе определяется единое рейтинговое число, выраженное в баллах, а методом Бивера оцениваются разрозненные финансовые коэффициенты. Часть из этих коэффициентов может удовлетворять нормальным ограничениям (соответствующим неравенствам), а другая часть -не удовлетворять. В результате невозможно сделать уверенный вывод о качестве финансового состояния в целом. Распространенным способом преодоления этого недостатка является использование рейтинговых оценок финансового состояния [4-6].

Первой задачей, решаемой в данной работе, является введение обобщенного показателя финансового состояния для метода Бивера, сочетающего учет наиболее информативных финансовых коэффициентов с определением весовых коэффициентов рейтинга научно обоснованным методом анализа иерархий Т. Саати. Известно, что экономика российских предприятий имеет ряд особенностей [7, 8], поэтому в качестве информационной базы будут использованы данные балансов отечественных промышленных предприятий.

Другой актуальной задачей является установление соответствия между оценками финансового состояния предприятия, оцениваемыми на основе системы показателей Бивера и соответствующими оценками скорингового анализа Д. Дюрана. Эффективным инструментом установления такого соответствия является корреляционный анализ. Для повышения надежности оценивания связи множества результатов следует использовать два различных подхода: расчет коэффициента корреляции Пирсона и коэффициента ранговой корреляции Спирмена.

79, № 1, 2018-

Обобщенный показатель системы Бивера

Согласно теории экспертных систем [9], введем обобщенный показатель системы Би-вера по формуле:

(1)

где X - переменные, называемые признаками (в нашем случае - финансовые коэффициенты системы Бивера В ); X - признаки, нормированные делением на границу нормальных ограничений Внорм; V - весовые коэффициенты, характеризующие относительную важность отдельных признаков, т - общее количество учитываемых признаков.

Используемые финансовые коэффици-

0 ту норм

г и нормальные ограничения В имеют следующий вид:

1 Коэффициент Бивера В1

Чистая прибыль+Амортизация

' (2)

В =

Заемный капитал

внорм > 0,з5

В2 =-

2 Коэффициент текущей ликвидности В Оборотные активы

Текущие обязательства' (3)

Внорм > 2

3 Экономическая рентабельность В

в = Чистаяприбыль X100%, Валюта баланса ,

Внорм > 6%

4 Финансовый рычаг (леверидж) В Заемный капитал

(4)

В =

Валюта баланса

Внорм < 0,35

(5)

5 Коэффициент покрытия оборотных активов собственными оборотными средствами

СОС

В5 =

Оборотные активы.

(6)

Внорм > 0,1

где СОС = Собственный капитал - Внеоборотные активы.

Рассчитаем финансовые коэффициенты системы Бивера для 10 предприятий, данные статей балансов которых представлены далее (таблица 1).

00 -О CT\ Ol

S!

13 о

в.

I

<

s ft

ft

to ft

H «

Я ft

td о ■ö

о «

ft

to го Ol

о

о

to £

! td о ■ö

о «

го

в

F

St

§

ft ■ö

о Я

в-SS. Ol ■ö я я

Р

О ■ö

S

I m в-н ft

X

Я

g

w

PS »

О

to E

£ fi

to

ë

H

я »

И в fi -a

3.

ЧО 4^

00

о

Q\

О "о

ю

On U>

о к»

1 Я о ■ö

S . о.

К

о •в

£ I

ft о-

0Q

сз

СГ ft

и

ft

3 &

о'

а

о

W

s

я Е ft

Я •в s

ы Я

о S о H ft

я о

я р

ы

ft

и ft Яс

СП

я

W ft

•в р

о w ft

to

ft р S я я

а

w н й.

и я

с р

to

H р

ст* ft

ю

H р

Ol

а я

с р

ю

ы Я

s ft я я to

^ я to

Я g

с я р ^

^ 2

_^ со

• р

Я Я №

Я •в я

ы

Я g

я о

W

й

и to

•в

0

g

1

я

W р

ft

g

№

я •в ft

to Я •в

H

я

Яс •в 8

j*>

II

ta

ui а-

►S

ï

il

ta

bo

bo

OJ

P bo

J-!> II

J=a

! и

JM

On

I j

II

bo

(j

bo

1 и

bo

I j

Ю

2400 1600 1500 1540 1530 1400 1300 1200 ООП Строки баланса Lines of balance

ЧО (л 2123,1 1304,99 о о о о 278,9 539,2 1875,6 247,5 Оргнефтехим заводы

U) Q\ 111,2 12,39 1 1 0,24 ЧО ОС Ui ON J-J Ui 43,7 БКМЗ

5,167 123,4 к» Ъо 1 0,555 U) 00 (Л Ui Ut Ui ЧО ON Q\ Чугунолитейный БКМЗ

ON V U) £ о 1995,9 1796,5 U) Чл 1 U) 196,2 1657,7 338,2 МЭЗ Лискинский

(л "o о ■S Я Ol № 124,6 Q\ "о 4,99 1 U) Ъ\ 76,04 (л о V 74,2 Хлебозавод № 1

185,26 3232,2 1468,6 28,083 1 28,88 1734,69 595,75 2636,4 Воронежская кондитерская фабрика

2,389 39,683 23,85 1 1 1 15,828 00 (Л 31,33 Каширская земля

Ui 49,27 5,188 1 1 1 44,08 33,93 15,34 Разноошторг

6,153 00 4^ 35,25 6,475 1 12,404 36,753 36,855 47,55 Хлебозавод № 2

448,4 5360,7 1549,3 303,5 485,25 40,349 3771 1322,7 4037,9 Газпром газораспределение Воронеж

&етнщ&ТУМТ/Фгосее^^ о/Т. 79, № 1, 2018-

Следующим этапом является определение весовых коэффициентов V , учитываемых в формуле (1). Выберем в качестве основного (опорного) признака х - нормированный коэффициент Бивера. Признаки х2 — х5 имеют меньшую значимость, и согласно методике Т. Саати, выберем их ранги снижения предпочтительности равными 2, 3, 4, 5. В результате матрица парных сравнений примет вид:

W =

1 2 3 4 51

0,5 1 2 3 4

0,33 0,5 1 2 3

0,25 0,33 0,5 1 2

0,2 0,25 0,33 0,5 1,

(8)

Для определения вектора приоритетов V согласно методу Т. Саати необходимо решить уравнение для собственных чисел и векторов [9]:

Ш = ХУ,

где Х- вектор собственных чисел.

Воспользовавшись программой Ымксай, определим максимальное собственное число для матрицы Ж : Хтах = 5,053. Тогда индекс и отношение согласованности матрицы парных сравнений будут равны, соответственно = 0,0157 и ОБ = 0,0141, т. е. значительно меньшим значениям, чем пороговый уровень 0,1. Это означает, что матрица Ж хорошо согласована. Применяя процедуру eigenvecs (Ж),

определим собственные векторы матрицы Ж, первый из которых и является вектором приоритетов:

V = (0,787 0,494 0,301 0,183 0,116). (9)

Воспользовавшись данными табл. 2 и формулами (1), (9), рассчитаем для исследуемых предприятий значения обобщенного показателя системы Бивера (последний столбец табл. 2). Представим результаты в виде вектора:

J = (0,540 2,000 1,096 0,127 1,111 -0,462 -1,228 2,000 0,486 0,938).

(10)

Как видим, согласно терминологии Бивера, 4, 6, 7 предприятия имеют - кризисное финансовое положение (за 1 год до банкротства), 1, 3, 5, 9, 10 предприятия - среднее или неустойчивое финансовое положение (за 5 лет до банкротства); а 2,8 предприятия - нормальное финансовое положение.

С учетом формулы (10) построим график обобщенных показателей системы Бивера для всех предприятий (рисунок 1).

¡4" 1

го (/) 0.5 Я.

a

1 г з

1 s е 7 Предприятия (г1.) Enterprises in)

Рисунок 1. Значения обобщенного показателя Jв для 10 предприятий

Figure 1. Value of the generalized indicator for the 10 enterprises

Скоринговый анализ

Для сравнения двух методов рассмотрим интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа. Сущность этой методики - классификация предприятий по степени риска, исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Нашей целью является установление связи результатов, полученных на основе обобщенного показателя финансового состояния JB, полученного с помощью системы Бивера и интегральных оценок скорингового анализа S, выраженных в баллах.

Простая скоринговая модель с тремя финансовыми показателями Д. Дюрана предполагает разбиение финансового состояния предприятий на 5 классов, где первый класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств, а последний, пятый класс - предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные. Таблица разделения предприятий на классы, согласно оценкам показателей, приведена в работе [10] и поэтому здесь не дублируется.

Согласно методике Д. Дюрана, выберем в качестве признаков объектов экспертизы: X - рентабельность совокупного капитала, %; x2 - коэффициент текущей ликвидности; x - коэффициент финансовой независимости. Анализируя границы финансовых показателей xizv для 1-го класса и соответствующее количество

баллов S , можно ввести формулы для расчета

конкретных значений этих показателей и их балльной оценки:

hp = X /\гр, St = SUpXt, i = 1,2,3 (11) где X- нормированные значения признаков.

&етнщ&ТУМТ/Фгосее^^ о/Т. 79, № 1, 2018-

Окончательное суждение о принадлежности финансового состояния предприятия тому или иному классу в скоринговом анализе выносится на основании суммирования значений баллов % :

5 = £ % = 50 х + 30Х2 + 20Х3. (12)

Используем формулы (11), (12) и рассчитаем значения признаков Хг и соответствующих им балльных оценок S для десяти сравниваемых предприятий (таблица 3).

Результаты скорингового анализа Results of the scoring analysis

Таблица 3. Table 3.

Предприятия Епегрп8е8 X (rated R) X2 (rated L4) X3 (rated U3) Сумма баллов Balls sum 3 S = z Si i=1

Число, % Value, % Балл Ball S1 Число Value Балл Ball S 2 Число Value Балл Ball S3

1. Оргнефтехимзаводы 4,481 % 7,48 1,438 21,57 0,254 7,26 36,31

2. БКМЗ 3,307 % 5,52 5,446 30,00 0,886 20,00 55,52

3. Чугунолитейный БКМЗ 4,184 % 6,99 2,303 30,00 0,692 19,77 56,76

4. МЭЗ Лискинский 0,322 % 0,54 0,925 13,88 0,098 0,00 14,41

5. Хлебозавод № 1 4,759 % 7,95 4,218 30,00 0,610 17,43 55,38

6. Воронежская кондитерская фабрика 5,732 % 9,57 0,414 0,00 0,537 15,34 24,91

7. Каширская земля -6,020 % 0,00 0,350 0,00 0,399 11,40 11,40

8. Разнооптторг 5,101 % 8,52 6,539 30,00 0,895 20,00 58,52

9. Хлебозавод № 2 7,290 % 12,17 1,281 19,22 0,435 12,43 43,82

10. Газпром газораспределение Воронеж 8,364 % 13,97 1,739 26,09 0,703 20,00 60,05

Представим результаты скорингового анализа графически (рисунок 2).

Сравнивая результаты анализа обобщенного показателя системы Бивера (формула (10) и скорингового анализа финансового состояния (последний столбец таблицы 3) видим, что они дают качественно похожую картину разделения предприятий на «нормальные» и «неудовлетворительные». Оценим сходство полученных результатов количественно двумя способами.

1. Вычислим коэффициент корреляции Пирсона показателей 3в и %:

к = согг( 3, %) = 0,827 (13)

что свидетельствует об очень сильной корреляционной связи.

1 23456789 10 Предприятия (п) Enterprises (п)

Рисунок 2. Баллы скорингового анализа финансового состояния в целом Figure 2. Points of the scoring analysis of a financial state in general

2. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена р используется в экономике для оценки тесноты связи между двумя рядами сопоставляемых количественных показателей.

В том случае, если ранги показателей, упорядоченных по степени возрастания или убывания, совпадают, делается вывод о наличии прямой корреляционной связи.

При сопоставлении последовательностей значений и % коэффициент корреляции Спирмена р = 0,818. Таким образом, связь между показателями - прямая, теснота (сила) связи по шкале Чеддока - весьма высокая. Зависимость признаков статистически значима.

Выводы

1. Введение обобщенного показателя в виде рейтингового числа 3 для системы показателей Бивера позволяет получить однозначную оценку финансового состояния предприятия в отличие от неоднозначной оценки, получаемой при традиционном вычислении разрозненных финансовых коэффициентов для этого метода.

2. Сравнение двух распространенных методов определения степени близости предприятия к банкротству (системы показателей Бивера и скорингового анализа) показывает качественное совпадение результатов для 10 исследуемых предприятий, а количественно степень близости оценок целесообразно определить на основе корреляционного анализа.

Для связи с редакцией: [email protected]

265

BemmxBryWT/Proceedmgs of VSUET, Т. 79, № 1, 2018-

3. Установлена сильная корреляционная связь между вектором обобщенного показателя системы Бивера J и вектором баллов скорингового

ЛИТЕРАТУРА

1 Bich N.N. The effect of capital structure and legal status on financial sustainability of mfis in developing countries // Review of Business and Economics Studies. 2016. №2. P.12-18.

2 Poberezhets O.V. Multi-criteria system of evaluating the economic situation sectors enterprises // Економша: реали часу. Науковий журнал. 2015. № 4 (20). С. 52-58. URL: http://econom-ics.opu.ua/files/

archive/2015/n4.html

3 Polyakov К., Polyakova М. The role of financial factors interactions in the capital structure determination // Journal of corporate finance research. 2015. №4 (36). P. 17-23.

4 Bezborodova Y.E. The analysis of financial statements as approach to the assessment of financial stability of the enterprise» // The Russian Academic Journal. 2013. V. 24. № 2. P. 10-16.

5 Faden C. Alignment of Operational Success Drivers on the Basis of Empirical Data. Berlin: Optimizing Firm Performance: Springer, 2015. 189 p.

6 Алферина O.H. Казакова C.B. Анализ структуры капитала и повышение финансовой устойчивости предприятия // Инновационная наука. 2015. № 6. С. 4-9.

7 Makeeva E.Y., Kozenkova Т. Taxation and capital structure: evidence from Russian companies // Asian Online Journal. 2015. V. 2. № 1. P. 39-16.

8 Necliaeva I., Zavertiaeva M.A. Impact of Market Timing on the Capital Structure of Russian Companies // Journal of Economics and Business. 2017. № 92. P. 10-28.

9 Бухарин C.B., Навоев В.В. Методы теории нейронных сетей в экспертизе технических и экономических объектов: монография. Воронеж: Научная книга, 2015. 276 с.

10 Хорев А.И., Баркалова И.И., Бухарин С.В. Обобщенный показатель и классификация структуры капитала промышленных предприятий // Вестник ВГУ ИТ. 2017. Т.79. № 3(73). С. 187-193.

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ

Александр И. Хорев д.э.н., профессор, кафедра экономической безопасности и финансового мониторинга, Воронежский государственный университет инженерных технологий, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия, а[email protected] Сергей В. Бухарин д.т.н., профессор, кафедра экономической безопасности и финансового мониторинга, Воронежский государственный университет инженерных технологий, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия, [email protected] Виктория В. Параскевич студент, кафедра экономической безопасности и финансового мониторинга, Воронежский государственный университет инженерных технологий, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия, [email protected]

КРИТЕРИЙ АВТОРСТВА

Все авторы в равной степени принимали участие в написании рукописи и несут ответственность за плагиат

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

ПОСТУПИЛА 29.12.2017

ПРИНЯТА В ПЕЧАТЬ 22.02.2018

анализа S финансового состояния предприятий (коэффициент корреляции Пирсона k = 0,827, коэффициент ранговой корреляции Спирмена р = 0,818).

REFERENCES

1 Bich N.N. The effect of capital structure and legal status on financial sustainability of mfis in developing countries. Review of Business and Economics Studies. 2016. no. 2. pp.12-18.

2 Poberezhets O.V. Multi-criteria system of evaluating the economic situation sectors enterprises. Economics: realities of time. Scientific Journal. 2015. no. 4 (20). pp. 52-58. Available at: http://economics.opu.ua/files/ar-chive/2015/n4.html

3 Polyakov K., Polyakova M. The role of financial factors interactions in the capital structure determination Journal of corporate finance research. 2015. no. 4 (36). pp. 17-23.

4 Веzborodova Y.E. The analysis of financial statements as approach to the assessment of financial stability of the enterprise». The Russian Academic Journal. 2013. vol. 24. no. 2. pp.10-16.

5 Faden C. Alignment of Operational Success Drivers on the Basis of Empirical Data. Berlin, Optimizing Firm Performance: Springer, 2015. 189 p.

6 Alferina O.N. Kazakova S.V. Analysis of structure of the capital and in-crease in financial stability of the enterprise. Innovatzionnaya nauka [Innovative science] 2015. no. 6. pp 4-9. (in Russian)

7 Makeeva E.Y., Kozenkova T. Taxation and capital structure: evidence from Russian companies. Asian Online Journal. 2015. vol. 2. no. 1. pp. 39-46.

8 Nechaeva I., Zavertiaeva M.A. Impact of Market Timing on the Capital Structure of Russian Companies. Journal ofEconomics and Business. 2017. no. 92. pp. 10-28.

9 Bukharin S.V., Navoyev V.V. Metody teorii neironnykh setei [Methods of the theory of neural networks in examination of technical and economical objects: monograph] Voronezh, Scientific book, 2015. 276 p. (in Russian).

10 Khorev A.I., Barkalova I.I., Bukharin S.V. The generalized indicator and classification of structure of the capital of the industrial enterprises. Vestnik VGUIT [Proceedings of VSUET] 2017. vol. 79. no. 3(73). pp. 187-193. (in Russian)

INFORMATION ABOUT AUTHORS Aleksandr 1 K^rey Dr. Sci. (Econ.), professor, economic security and financial monitoring department, Voronezh state university of engineering technologies, Revolution Av., 19 Voronezh, 394036, Russia, а[email protected]

Sergei V. Bukharin Dr. Sci. (Techn.), professor, economic security and financial monitoring department, Voronezh state university of engineering technologies, Revolution Av., 19 Voronezh, 394036, Russia, [email protected]

Victoriya V. Paraskevich student, economic security and financial monitoring department, Voronezh state university of engineering technologies, Revolution Av., 19 Voronezh, 394036, Russia, [email protected]

CONTRIBUTION

All authors equally took part in writing the manuscript and are responsible for plagiarism

CONFLICT OF INTEREST The authors declare no conflict of interest. RECEIVED 12.29.2017 ACCEPTED 2.22.2018