CC BY
160
ПОЛИТИКА, ЭКОНОМИКА И ИННОВАЦИИ № 3 (20), 2018 УДК 332.055.3
Демич Ирина Евгеньевна, студент, Юго-Западный государственный университет, г. Курск, Россия
e-mail: ira.demich@gmail .com
Буглова Полина Александровна, Юго-Западный государственный университет, г. Курск, Россия
e-mail: polya-497@yandex.ru
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДИК ОЦЕНКИ ПОТЕНЦИАЛЬНОГО
БАНКРОТСТВА
Аннотация: в российской экономике одной из ключевых является проблема банкротства малых и средних предприятий. В данной статье рассмотрены теоретические аспекты основных зарубежных методик оценки экономического состояния предприятия и вероятности банкротства.
Ключевые слова: банкротство, диагностика, индикаторы банкротства, алгоритм оценки.
Demich Irina, student, Southwest state University, Kursk, Russia e-mail: ira.demich@gmail.com
Buglova Polina Aleksandrovna, Southwest state University, Kursk, Russia e-mail: polya-497@yandex.ru
COMPARATIVE ANALYSIS OF METHODS OF ESTIMATING POTENTIAL
BANKRUPTCY
In the Russian economy, one of the key problems is the bankruptcy of small and medium-sized enterprises. This article describes the theoretical aspects of the
ПОЛИТИКА, ЭКОНОМИКА И ИННОВАЦИИ № 3 (20), 2018 main foreign methods of assessing the economic condition of the enterprise and the probability of bankruptcy.
Keywords: bankruptcy, diagnostics, indicators of bankruptcy, evaluation algorithm.
Банкротство (финансовый крах, разорение) - это подтвержденная документально неспособность субъекта хозяйствования платить по своим обязательствам и финансировать текущую основную деятельность из-за отсутствия средств [1].
Главным знаком банкротства является неспособность организации обеспечить исполнение требования кредиторов в течение трех месяцев с момента наступления сроков оплат. Для того чтобы своевременно предвидеть и предотвратить его, нужно проводить анализ финансового состояния, который разрешает определить проблемы и исполнить конкретные меры по финансовому оздоровлению экономики организации.
Для диагностирования возможности банкротства применяется, по мнению Г.В. Савицкой, несколько подходов, сформированных на применении анализа: широкой системы критериев и признаков; узкого круга показателей; интегральных индикаторов, рассчитанных с помощью скорингового метода, многомерного рейтингового анализа и мультипликативного дискриминантного анализа [3, с. 238].
Признаки банкротства при многокритериальном подходе делят на две группы. К первой группе относят показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем, таких как хронический спад производства, наличие просроченных обязательств, высокая доля заемного капитала, замедление оборачиваемости капитала. Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при
ПОЛИТИКА, ЭКОНОМИКА И ИННОВАЦИИ № 3 (20), 2018 непринятии действенных мер. К ним относятся потеря ключевых клиентов и опытных сотрудников, недооценка обновления, неэффективные долгосрочные вложения.
К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный подходы, а к недостаткам - высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритариальной задачи, информативный характер рассчитанных показателей, субъективность прогнозного решения. При подходе диагностики банкротства на основе ограниченного круга показателей Российская практика базировалась до 2003 г. на сопоставлении расчетных значений трех показателей - текущей ликвидности, обеспеченности собственными средствами, восстановления (утраты) платежеспособности - с установленными значениями их нормативных величин. В настоящее время постановление Правительства Российской Федерации от 20 мая 1994 г. № 498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве)», где рассматривались данные показатели, утратили свою силу. Однако ни в одном, из вновь принятых, документах не определены правила оценки неудовлетворительной структуры. Поэтому алгоритм оценки банкротства отечественных предприятий остался прежним.
Зарубежный опыт прогнозирования банкротства базируется на интегральных показателях, сформированных факторными моделями. Среди множества моделей в составе данного метода можно выделить наиболее распространенные четырех - и пятифакторные модели. Рассмотрим основные из них [2].
Модель 7-счета Р. Тафлер и Г. Тишоу. Британские ученые Р. Тафлер и Г. Тишоу предложили четырехфакторную модель 7-счета. Модель отражает состояние платежеспособности кризисных компаний и их коэффициенты, таких как прибыльность, соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность. Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом
ПОЛИТИКА, ЭКОНОМИКА И ИННОВАЦИИ № 3 (20), 2018 воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации.
Модель Э. Альтмана. Многие зарубежные экономисты-аналитики используют пятифакторную модель Э. Альтмана (Коэффициент вероятности банкротства). Этот коэффициент рассчитан по данным исследования совокупности 33 компаний, испытывающих финансовые кризисы. Точность такой модели составляет до 70 %. Оценочная система вероятности банкротства по этой модели представлена в таблице 1.
Таблица 1 - Уровень угрозы банкротства по пятифакторной модели Альтмана
Значение Z до 1,8 1,81 - 2,70 2,71 - 2,91 3 и выше
Вероятность банкротства очень высокая высокая возможная очень малая
Метод Creditmen, разработанный Ж. Депаляном.
Французским экономистом Ж. Депаляном (Depalyan J.) было доказано, что финансовая ситуация предприятия может достаточно адекватно характеризоваться 5-ю коэффициентами: быстрой ликвидности, кредитоспособности, «иммобилизации» собственного капитала, оборачиваемости запасов, оборачиваемости дебиторской задолженности. Ситуация предприятия характеризуется с помощью полученных весовых значений уравнения, которые выражают удельный вес относительного влияния каждого показателя на финансовое состояние предприятия. Для каждого показателя определяют его нормативную величину, который сравнивают с показателем изучаемого предприятия. Если интегральный показатель равен 100, то финансовая ситуация предприятия нормальная, больше 100 - ситуация хорошая, меньше 100 - ситуация на предприятии вызывает беспокойство.
Модель Спрингейта. Л.В. Гордоном Спрингейтом (Gordon L.V. Springate) в 1978 года, на основании модели Альтмана и пошагового дискриминантного анализа была разработана модель прогнозирования вероятности банкротства предприятия. В процессе разработки модели из 19 лучших финансовых
ПОЛИТИКА, ЭКОНОМИКА И ИННОВАЦИИ № 3 (20), 2018 коэффициентов, Спрингейтом было отобрано четыре коэффициента: доля оборотных активов, рентабельность и оборачиваемость активов, эффективность привлечения краткосрочных обязательств. Модель показала свою жизнеспособность, достижением 92,5 % точности предсказания неплатежеспособности на год вперёд. Критическое значение модели соответствует следующему соотношению: при Ъ < 0,862 компания является потенциальным банкротом.
Модель У. Бивера. Американский ученый У. Бивер предложил иную систему показателей для диагностики банкротства [5]. В этой модели рассматриваются следующие пять факторов: рентабельность активов, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом, коэффициент Бивера и финансовый леверидж. В зависимости от результатов, полученных с помощью модели, предприятия можно разделить на несколько групп по их платежеспособности. К первой группе относятся финансово-устойчивые, платежеспособные организации. У организаций, входящих во вторую группу, возможно зарождение начальных признаков финансовой неустойчивости, а также возникновение эпизодических сбоев исполнения обязательств, не нарушающих процесс производства. У организаций, входящих в третью группу, наблюдается усиление финансовой неустойчивости, частые нарушения сроков исполнения обязательств, что негативно сказывается на процессе производства, и в результате эти организации в текущем периоде могут оказаться в кризисном финансовом состоянии. Следует отметить, что использование моделей зарубежных авторов требует больших предосторожностей [4].
Тестирование различных предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства отечественных предприятий из-за разной методики отражения инфляционных факторов и разной структуры капитала и различий в законодательной базе. По модели Альтмана несостоятельные предприятия, имеющие высокий уровень четвертого по-
ПОЛИТИКА, ЭКОНОМИКА И ИННОВАЦИИ № 3 (20), 2018 казателя (собственный капитал/заемный капитал), получают очень высокую оценку, что не соответствует действительности. Поэтому модели, в которых присутствует данный показатель, могут несколько исказить реальную картину.
Учитывая вышеизложенное, можно сделать вывод о необходимости использовать при анализе собственных дискриминантных функций для каждой отрасли, которые бы учитывали специфику нашей действительности. Более того, эти функции должны тестироваться каждый год на новых выборках с целью уточнения их дискриминантной силы.
Список источников:
1. Блажевич О.Г. Сравнительный анализ и применение методов прогнозирования банкротства / О.Г. Блажевич, А.И. Карачун, А.Л. Сулейманова//Бюллетень науки и практики. - 2017. - № 5 (18). - С. 161-175.
2. Зубкова В.И. Банкротство предприятий: теоретический аспект/В.И. Зубкова, Д.Г. Грач // Финансы и страхование: сборник трудов преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов. - Симферополь: ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского», 2017. - С. 37-40.
3. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности: Учеб. пособие. - М.: Инфра-М, 2013. - 388 с.
4. Ситникова Э.В., Комплексная оценка финансового состояния предприятия / Шумская Т.П. // Финансы. Управление. Инновации. - 2017- С. 248-254
5. Шеремет А.Д. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций / А.Д. Шеремет, Е.В. Негашев. - М.: Инфра-М, 2015. - 412 с.
