CC BY
256
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ
БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ
Н.Н. Трушина, канд. экон. наук, доцент
Рязанский филиал Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя (Россия, г. Рязань)
DOI: 10.24411/2411-0450-2020-10740
Аннотация. В условиях рыночной экономики предприятия нередко сталкиваются с несостоятельностью, невозможностью рассчитаться по своим обязательствам в установленные сроки и форме. Для того, что минимизировать риски несостоятельности, предотвратить банкротство и своевременно предпринять необходимые меры важно диагностировать финансовое состояние субъекта хозяйствования. На сегодняшний день существует большое число моделей оценки и прогнозирования вероятности банкротства. В статье представлена краткая характеристика наиболее распространенных методик диагностики вероятности банкротства предприятия, обобщены их преимущества и недостатки.
Ключевые слова: банкротство, зарубежные методики прогнозирование банкротства, российские методики прогнозирования банкротства, преимущества и недостатки методик прогнозирования банкротства, практика прогнозирования банкротства.
Определение риска банкротства является важным аспектом управленческой деятельности как для самого предприятия в лице его руководителя, собственников, так и для кредиторов. При этом методы прогнозирования финансовой неустойчивости достаточно разнообразны. В целях систематизации методы прогнозирования банкротства можно классифицировать на две группы:
1. Качественные (или коэффициентные) - предполагают проведения анализа системы финансовых коэффициентов деятельности предприятия; направлены в большей мере на выявление причин несостоятельности.
2. Количественные (или факторные) модели оценки вероятности наступления
несостоятельности (банкротства) - ориентированы на временные оценки возможного наступления банкротства [1].
В практике анализа вероятности наступления несостоятельности (банкротства) специалистами используются различные методики и модели, как российские, так и зарубежные. Одной из актуальных моделей оценки вероятности банкротства является модель Альтмана, которая впервые была опубликована в 1968 году и имеет множество модификаций [2].
Наибольшее практическое распространение имеет пятифакторная модель Альтмана для компаний, акции которых котируются на бирже (рис. 1).
Z = 1.2*Х(1) + 1.4*Х(2) + 3.3*Х(3) + 0.6*Х(4) + Х(5)
Х(1) - отношение оборотного капитала к сумме активов предприятия Х(2) - отношение суммы распределенной прибыли к сумме активов предприятия
Х(3) - отношение суммы прибыли до налогообложения к общей стоимости активов
Х(4) - отношение рыночной стоимости собственного капитала к бухгалтерской (балансовой) стоимости всех обязательств
Х(5) - отношение объема продаж к общей величине активов предприятия
^—
Рис. 1. Методика оценки вероятности банкротства предприятия в соответствии
с моделью Э. Альтмана
Шкала оценки 2-показателя включает четыре диапазона. Если расчетное значение Z <1,81, то вероятность банкротства составляет 80-100%; при 1,81 < Z < 2,77 вероятность банкротства 35-50%; при 2,77 < Z < 2,99 вероятность банкротства 1520%; 2,99 < Z вероятность банкротства близка к нулю.
Среди достоинств модели Альтмана отмечают высокую точность прогноза (если период оценки составляет не более года,
точность составляет 95%). Однако сфера применения ограничена крупными компаниями, акции которых котируются на бирже.
Британскими учеными Р. Таффлером и Г. Тишоу в 1977 г. была разработана четы-рехфакторная модель, которая также может быть применена для оценки вероятности банкротства компания, чьи акции котируются на биржах (рис. 2).
r = 0.53*Х(1) + 0.13(Х2) + 0.18 (Х3) + 0.16*Х(4)
Х(1) - отношение прибыли до уплаты налога к сумме текущих обязательств
Х(2) - отношение суммы текущих активов к общей сумме активов
Х(3) - отношение суммы текущих обязательств к общей сумме активов
Х(4) - отношение выручки к общей сумме активов
Рис. 2. Методика оценки вероятности банкротства предприятия в соответствии
с моделью Таффлера
В случае если значение г > 0,3 вероятность банкротства компании низкая, если г < 0,2, то вероятность банкротства высокая, значение г в интервале от 0,2 до 0,3 зона неопределенности будущего компании.
Представленная модель Таффлера характеризуется высокой точностью прогнозов вероятности банкротства компании,
что связано с большим числом проанализированных компаний.
В 1972 году Р. Лисом была разработана четырехфакторная модель, которая стала первой моделью адаптированной для европейского рынка. Для расчета интегрального значения (рейтингового числа 2) учитываются четыре показателя (рис. 3).
Z = 0.063*Х(1) + 0.092*Х(2) + 0.057*Х(3) + 0.001*Х(4)
Х(1) - отношение оборотного капитала к сумме активов
Х(2) - отношение прибыли от реализации к сумме активов
Х(3) - отношение нераспределенной прибыли к сумме активов
Х(4) - отношение собственного капитала к заемному капиталу
Рис. 3. Методика оценки вероятности банкротства предприятия в соответствии с моделью
Р. Лиса
Пороговые значение для определения вероятности банкротства составляет 0,037. Если итоговое значение Z < 0,037 - вероятность банкротства высокая; в случае, если Z > 0,037 - вероятность банкротства малая.
Данная модель основана на предположении о том, что чем больше активов, тем выше их ликвидность. При этом по мнению аналитиков в российской практике анализа вероятности банкротства данная модель дает завышенные оценки, так большое влияние на формирование рейтингового числа Ъ оказывает сумма прибыли от продаж (без учета финансовой деятельности и налогообложения).
Большинство экспертов, изучив практические аспекты реализации зарубежных методик для диагностики вероятности банкротства российских предприятий, заявляют о том, что получаемые оценки являются неточными. Низкое качество получаемых результатов связано с различными методиками отражения инфляционных процессов, особенностями структуры капитала, различиями в российском и зарубежном законодательстве [4].
Методики анализа вероятности банкротства, выработанные в отечественной
практике, пока также не могут характеризоваться высокой надежностью формулируемых аналитических прогнозов. В данном случае причина связана с небольшим периодом времени, в течение которого ведутся соответствующие разработки и недостаточностью статистических данных для исследования [3].
В 90-х годах 20 века на основе анализа статистики производственных предприятий была разработана модель Зайцевой, которая стала одной из первых в российской практике (рис. 4). В основу оценки автором было включено шесть показателей: коэффициент убыточности предприятия (нормативное значение 0), отношение кредиторской задолженности к дебиторской (норматив 1), соотношение краткосрочных обязательств и ликвидных активов (нормативное значение 7), убыточность при реализации продукции (нормативное значение 0), коэффициент финансового левериджа (нормативное значение 0,7), коэффициент загрузки активов (нормативное значение х6 соответствует показателю прошлого года) [5].
К = 0.25 * Х1 + 0.1 * Х2 + 0.2 * Х3 + 0.25 * Х4 + 0.1 * Х5 + 0.1 * Х6
Х1 - отношение чистого убытка к собственному капиталу (коэффициент убыточности)
Х2 - отношение кредиторской задолженности к дебиторской
Х3 - соотношение краткосрочных обязательств и ликвидных активов
Х4 - отношение чистого убытка к объему продаж продукции (убыточность при реализации продукции )
- отношение заемного капитала к собственным источникам финансирования коэффициент финансового левериджа)
Х6 -отношение общей величины активов к выручке (коэффициент загрузки активов)
Рис. 4. Методика оценки вероятности банкротства предприятия в соответствии
с моделью О.П. Зайцевой
Значение комплексного коэффициента следует рассчитать исходя из фактических значение Х1...Х6 (К) и их нормативов (КК). Если К > КК, вероятность наступления банкротства высокая, в противном случае - наоборот, незначительная.
Таким образом, в модели Зайцевой в отличие от представленных ранее, сформированы нормативные значения для рас-
считываемых показателей, что вносит конкретность и является однозначным преимуществом. Однако специалисты заявляют о невысокой адекватности прогнозов, получаемых по результатам расчетов.
Универсальную рейтинговую модель диагностики риска банкротства на основе рейтинговой оценки предложили Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков.
Рис. 5. Методика оценки вероятности банкротства предприятия в соответствии с моделью Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова
Значение Я по результатам расчетов может быть больше или меньше единицы: если R>1, вероятность банкротства низкая, и, наоборот, если R<1, предприятие имеет высокий риск банкротства.
Модель Сайфуллина-Кадыкова реализует принципы экспресс-оценки и может применяться для предприятий любой отрасли и размера. При этом, отсутствует возможность оценить причины, оказавшие влияние на потерю платежеспособности.
Среди российских моделей анализа вероятности банкротства (несостоятельности) наиболее высокой точностью характеризуется модель Беликовой-Давыдовой (Я-модель, ИГЭА-модель). Модель включает оценку четырех факторов и предполагает расчет на основе регрессионного уравнения интегрального показателя Я -риска банкротства предприятия (рис. 6).
R = 8.38*X1 + 1*X2 + 0.054*X3 + 0.63*X4
X1 - отношение чистого оборотного капитала к активам
Х2 - отношение чистой прибыли к собственному капиталу
Х3 - отношение чистого дохода к валюте баланса
Х4 - отношение чистой прибыли к суммарным затратам
Рис. 6. Методика оценки вероятности банкротства предприятия в соответствии с моделью Беликовой-Давыдовой
Полученное значение R позволяет оце- и методики очень разнообразны, при этом нить риск банкротства по следующей шка- все они обладают определенными недос-ле: R < 0, вероятность банкротства макси- татками. Изучение действующей практики мальная (90-100%); 0 < R < 0,18, вероят- анализа свидетельствует об отсутствии ка-ность банкротства высокая (60-80%); 0,18 кой-либо единой универсальной модели, < R < 0,32, вероятность банкротства сред- которая позволит достоверно определить няя (35-50%); 0,32 < R < 0,42, вероятность вероятность наступления банкротства. В банкротства низкая (15-20%); R > 0,42, ве- связи с этим для целей диагностики веро-роятность банкротства минимальная (до ятности банкротства целесообразно ис-10%). пользовать одновременно несколько моде-
Таким образом, разработанные и ис- лей. пользуемые на сегодняшний день модели
Библиографический список
1. Чесноков А.А. Проблемы совершенствования официальных методик экономического анализа в процедурах банкротства // Алтайский юридический вестник. - 2014. - №4 (8). -С. 117-121.
2. Габдуллина Г.К. Зарубежные методы экономического анализа прогнозирования банкротства предприятия // Глобальный научный потенциал. - 2014. - № 9 (42). - С. 59-63.
3. Саенко И.И., Сухина Т.В. Финансово-экономический анализ агропромышленных предприятий зарубежными и отечественными моделями // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. -2015. - № 110. - С. 1351-1363.
4. Власова И.А., Докукина А.А. Сравнительный анализ моделей прогнозирования банкротства предприятий в российских условиях // Актуальные вопросы современной науки. - 2016. - № 46. - С. 168-175.
5. Нехайчук Ю.С., Ногас И.Л. Анализ моделей диагностики банкротства в современных условиях // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. - 2016. - № 1 (34). - С. 42-46.
COMPARATIVE CHARACTERISTICS OF MODELS FOR ASSESSING THE PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF AN ENTERPRISE
N.N. Trushina, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor
Ryazan branch of the Moscow University of the Ministry of internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot (Russia, Ryazan)
Abstract. In a market economy, enterprises often face insolvency, the inability to pay for their obligations in the prescribed time and form. In order to minimize the risks of insolvency, prevent bankruptcy and take the necessary measures in a timely manner, it is important to diagnose the financial condition of the business entity in a timely manner. Today, there are a large number of models for assessing and predicting the probability of bankruptcy. The article presents a brief description of the most common methods for diagnosing the probability of bankruptcy of an enterprise, summarizes their advantages and disadvantages.
Keywords: bankruptcy, foreign methods of bankruptcy forecasting, Russian methods of bankruptcy forecasting, advantages and disadvantages of methods of bankruptcy forecasting, practice of bankruptcy forecasting.
