CC BY
76<<шушетим~^©и©ма1>#1]&(ш),2©2© / economic sciences
УДК: 658.14
Рыбянцева М. С., Чиж И. Ю.
Кубанский государственный технологический университет DOI: 10.24411/2520-6990-2020-11974 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДИК ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА РОССИЙСКИХ И ЗАРУБЕЖНЫХ АВТОРОВ
Rybyantseva M.S., Chizh I. Yu.
Kuban State Technological University
COMPARATIVE ANALYSIS OF RUSSIAN AND FOREIGN AUTHORS' METHODS FOR BANKRUPTCY PROBABILITY ASSESSING
Аннотация
В статье представлены результаты проведенного сравнительного анализа методик оценки вероятности банкротства как отечественных, так и зарубежных авторов. Сделаны выводы о достоинствах и недостатках моделей. Abstract
The article presents the results of a comparative analysis of methods for assessing the probability of bankruptcy of both domestic and foreign authors. Conclusions are made about the advantages and disadvantages of models.
Ключевые слова: банкротство, платежеспособность, финансовая устойчивость, риск, модель Keywords: bankruptcy, solvency, financial stability, risk, model
Банкротство есть финансовая несостоятельность лица, предприятия, фирмы, а также неспособность платить кредиторам по долговым обязательствам и продолжать нормальную деятельность. Прогнозирование риска банкротства и результатов деятельности крайне необходимы для обеспечения эффективного функционирования предприятий всех отраслей экономики и форм собственности. Данная ситуация возможна лишь при условии объективной оценки их финансового состояния и представляет интерес как для собственников и менеджмента коммерческих организаций, так и для потенциальных и настоящих инвесторов, кредиторов, контролирующих государственных органов.
Банкротство хозяйствующего субъекта практически невозможно по одной отдельно взятой причине, обычно причиной нестабильности становится целый комплекс факторов. Риск возникновения банкротства всегда продиктован определенными факторами, которые могут быть как внешними, например, покупательская способность населения, развитие науки и техники, политическая ситуация в стране, так и внутренними, а именно, принципы деятельности организации, ее обеспеченность ресурсами и рациональность их использования.
Также при многокритериальном подходе проведении анализа вероятности банкротства, его признаки 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 непринятии действенных мер. К ним относятся потеря ключевых клиентов и опытных сотрудников, недооценка обновления, неэффективные долгосрочные вложения.
Для оценки риска используются экономические модели, которые определяют значение того или иного фактора, и прогнозируют степень угрозы.
В данном исследовании используются такие методики оценки вероятности банкротства как:
- двухфакторная модель Альтмана;
- модель Таффлера;
- модель Иркутской государственной экономической академии (ИГЭА);
- модель Зайцевой.
Объектом исследования является торговая организация АО «Тандер». Расчеты проведены на основе бухгалтерской (финансовой) отчетности организации за 2017-2019 гг.
ECONOMIC SCIENCES / «Ш11ШетУМ~^©УГМа1>#Щ6Ш,2©2©
Таблица 1
Основные показатели, используемые для расчета вероятности банкротства в миллионах рублей
Показатель На 31.12.2017 На 31.12.2018 На 31.12.2019
Выручка 1180335 1280930 1396525
Себестоимость продаж 886694 963071 1055633
Прибыль (убыток) от продаж -17985 -9023 -22050
Чистая прибыль 6482 23377 12985
Прибыль до налогообложения 8834 28515 17999
Собственные оборотные средства 45646 -49292 -31725
Внеоборотные активы 243796 279969 280448
Оборотные активы 198557 231924 259495
Собственный капитал 56070 115147 139832
Заемный капитал 386282 396746 400111
Нераспределенная прибыль 55955 55032 29717
Краткосрочные обязательства 152911 281216 291220
Валюта баланса 442352 511893 539943
Данные, представленные в таблице 1, представляют собой основные показатели, необходимые для расчета как зарубежных, так и отечественных моделей оценки вероятности банкротства.
На основании данных таблицы 1 проведем оценку вероятности банкротства АО «Тандер» по методике Альтмана.
Двухфакторная модель Альтмана является одной из первых и наиболее простых моделей для прогнозирования банкротства. При использовании этой модели рассчитываются всего две показателя - коэффициент текущей ликвидности и удельный вес в заемных средствах в пассивах.
Для расчета модели используется следующая формула:
Ъ = -0,3877 - 1,0736 Х1 + 0,0579 Х2,
где Х1- коэффициент текущей ликвидности;
Х2- коэффициент капитализации.
На основе данных из таблицы 1 рассчитаем вероятность банкротства по двухфакторной модели Альтмана за 2017-2019 гг.:
Ъ2017 = -0,3877 - 1,0736 х 1,30 + 0,0579 х 6,89 = -0,3877 - 1,3957 + 0,3989 = -1,3845
Ъ2018 = -0,3877 - 1,0736 х 0,82 + 0,0579 х 3,45 = -0,3877 - 0,8804 + 0,1998 = -1,0683
Ъ2019 = -0,3877 - 1,0736 х 0,89 + 0,0579 х 2,86= -0,3877 - 0,9555 + 0,1656 = -1,1776
Для данного метода используется следующая шкала оценки вероятности банкротства:
- при значении Ъ > 0 ситуация в анализируемой компании критична, вероятность наступления банкротства высока;
- при значении Ъ = 0 в анализируемой компании наблюдается зона неопределенности;
- при значении Ъ < 0 ситуация в анализируемой компании стабильна, вероятность наступления банкротства низкая.
Проведя соответствующие расчеты можно сказать, что в период с 2017 г. по 2019 г. ситуация в
АО «Тандер» по данной модели являлась стабильной, что означает низкую вероятность наступления банкротства.
Не менее актуальной зарубежной моделью оценки вероятности банкротства является модель Таффлера, основанная на таких данных компании, как прибыль, оборотный капитал, финансовый риск и ликвидность. Данная модель была разработана по результатам тестирования более ранней модели Альтмана на данных отчетности британских компаний как более соответствовавшая новым экономическим реалиям.
Для расчета модели используется следующая формула:
Ъ = 0,53 Х1 + 0,13 Х2 + 0,18 Х3 + 0,16 Х4,
где Х1 - прибыль от продаж/ краткосрочные обязательства;
Х2 - оборотные активы / сумма обязательств;
Х3 - краткосрочные обязательства / сумма активов;
Х4 - выручка / сумма активов.
На основе данных из таблицы 1 рассчитаем вероятность банкротства по модели Таффлера за 2017-2019 гг.:
Ъ2017 = 0,53 х (-0,12) + 0,13 х 0,45 + 0,18 х 0,35 + 0,16 х 2,67 = -0,0636 + 0,0585 + 0,0630 + 0,4272 = 0,4851
Ъ2018 = 0,53 х (-0,03) + 0,13 х 0,45 + 0,18 х 0,55 + 0,16 х 2,50 = -0,0159 + 0,0585 + 0,0990 + 0,4000 = 0,5416
Ъ2019 = 0,53 х (-0,08) + 0,13 х 0,48 + 0,18 х 0,54 + 0,16 х 2,59 = -0,0424 + 0,0624 + 0,0972 + 0,4144 = 0,5316
Для данного метода используется следующая шкала оценки вероятности банкротства:
- Ъ > 0,3 - у организации присутствуют неплохие долгосрочные перспективы, минимальная вероятность банкротства;
- 0,2 > Ъ > 0,3 - зона неопределенности;
- Ъ < 0,2 - у организации имеется максимальная вероятность банкротства.
<<шушетим~^©и©ма1>#1]б(ш),2©2© / economic sciences
Проведя соответствующие расчеты можно сказать, что в период с 2017 года по 2019 год ситуация в АО «Тандер» по данной модели являлась стабильной, у организации присутствуют неплохие долгосрочные перспективы, что означает низкую вероятность наступления банкротства.
Также наравне с зарубежными методиками существует несколько отечественных методик, рассмотрим каждую из них:
- методика Иркутской государственной экономической академии
Данная модель должна обеспечить более высокую точность прогноза банкротства предприятия, так как лишена недостатков присущих иностранным разработкам.
Для расчета модели используется следующая формула:
Z = 8,38 Х1 + Х2 + 0,054 Х3 + 0,63 Х4,
где Х1 - собственный оборотный капитал/ активы;
Х2 - чистая прибыль / собственный капитал;
Х3 - выручка/ активы;
Х4 - чистая прибыль / себестоимость продаж.
На основе данных из таблицы 1 рассчитаем вероятность банкротства по модели ИГЭА за 20172019 гг.:
Z20l7 = 8,38 х 0,10+ 0,12 + 0,054 х 2,67 + 0,63 х 0,01 = 0,8380 + 0,1200 + 0,1442 + 0,0063 = 1,1085
Z20l8 = 8,38 х (-0,10) + 0,20 + 0,054 х 2,50 + 0,63 х 0,02 = -0,8380+ 0,2000 + 0,1350 + 0,0126 = -0,4904
Z2019 = 8,38 х (-0,26) + 0,09 + 0,054 х 2,59 + 0,63 х 0,01 = -2,1788+ 0,0900 + 0,1399 + 0,0063 = -1,9426
Для данного метода используется следующая шкала оценки вероятности банкротства:
- Z < 0 - вероятность банкротства максимальная (90 - 100%);
- 0 < Z < 0,18 - вероятность банкротства высока (60 - 80%);
- 0,18 < Z < 0,32 - риск банкротства средний (35 - 50%);
- 0,32 < Z < 0,42 - риск банкротства низкий (15 - 20%);
- Z > 0,42 - риск банкротства минимальный (до 10%).
Проведя соответствующие расчеты можно сказать, что в период с 2017 года по 2019 год ситуация в АО «Тандер» по данной модели ухудшилась и Z-показатель снизился до -1,9426, что означает максимальную вероятность наступления банкротства. Подобная ситуация вызвана уменьшением собственных оборотных средств в 2019 г.
- модель Зайцевой
Данная модель является наиболее широкой и включает в себя шесть показателей, за счет этого
она должна обеспечить более высокую точность прогноза банкротства предприятия.
Для расчета модели используется следующая формула:
Ъ = 0,25Х1 + 0,1Х2 + 0,2 Х3 + 0,25 Х4+ 0,1Х5+ 0,1Х6,
где Х1 - прибыль до налогообложения / собственный капитал;
Х2 - кредиторская задолженность / дебиторская задолженность;
Х3 - краткосрочные обязательства / оборотные активы;
Х4 - прибыль до налогообложения / выручка;
Х5 - заемный капитал / собственный капитал;
Х6 - активы / выручка.
На основе данных из таблицы 1 рассчитаем фактические значения вероятности банкротства по модели Зайцевой за 2017-2019 гг.:
- Zфакт20l7 = 1,589;
- Zфакт20l8 = 1,4035;
- Zфакт20l9 = 1,2560.
Для определения вероятности банкротства необходимо сравнить фактическое значение Zфакт с нормативным значением ^п), которое рассчитывается по формуле:
Zn = 0,25 х 0 + 0,1 х 1 + 0,2 х 7 + 0,25 х 0 + 0,1 х 0,7 + 0,1 х Х6пред
При сокращении данная формула имеет следующий вид: Zn = 1,57 + 0,1 х Х6пред.
Если фактический коэффициент больше нормативного Zфакт > Zn, то крайне высокая вероятность наступления банкротства предприятия, в обратном случае вероятность наступления банкротства организации крайне незначительна.
Рассчитаем Zn:
Zn20l7 = 1,5700 + 0,1 х 0,35 = 1,5700 + 0,0350 = 1,6050
Zn20l8 = 1,5700 + 0,1 х 0,38 = 1,5700 + 0,0380 = 1,6080
Zn20l9 = 1,5700 + 0,1 х 0,40 = 1,5700 + 0,0400 = 1,6100
После проведения соответствующих расчетов можно сказать, что в 2017-2019 гг. по данной модели, используемой для оценки вероятности банкротства, фактический коэффициент меньше нормативного все три года, что означает, что АО «Тан-дер» находится в зоне с незначительной вероятностью банкротства.
На основании рассмотренных зарубежных и отечественных моделей и проведенных расчетов по ним, необходимо составить сводную таблицу оценки вероятности банкротства, включающую в себя выводы по всем методам (таблица 2). В качестве оценки предлагается 2 варианта: высокая и низкая вероятность банкротства.
БСОШМГС 8С!Б]ЧСБ8 / «Ш11ШетУМ~^©УГМа1>#Щ6Ш,2©2©
Таблица 2
Сводная таблица по оценке вероятности банкротства АО «Тандер»
Модель Значение на 31.12. 2017 Значение на 31.12. 2018 Значение на 31.12. 2019 Норматив
Двухфакторная Альтмана -1,3845 (низкая) -1,0683 (низкая) -1,1776 (низкая) Ъ < 0
Таффлера 0,4851 (низкая) 0,5416 (низкая) 0,5316 (низкая) Ъ > 0,3
ИГЭА 1,1085 (низкая) -0,4904 (высокая) -1,9426 (высокая) Ъ > 0,32
Зайцевой 1,5890 (низкая) 1,4035 (низкая) 1,2560 (низкая) Ъфакт < Ъп
В ходе анализа не получено четкого ответа от- прогнозирования вероятности банкротства воз-
носительно вероятности банкротства организации, можно получение противоречивых выводов об
что свидетельствует о том, что на сегодняшний уровне финансового состояния предприятия и
день нет четкой и универсальной модели прогнози- угрозы банкротства, так как некоторые модели не
рования банкротства. Рассмотрим положительные учитывают специфику деятельности организации и
и отрицательные моменты каждой модели в таб- все модели имеют свои преимущества и недо-
лице 3. При использовании имеющихся методик статки.
Таблица 3
Сравнительный анализ методик по оценке вероятности банкротства
Модель Преимущества модели Недостатки модели
Двухфакторная Альтмана Простота расчета, возможность применения при проведении внешнего анализа на основе бухгалтерского баланса Не рассматривается влияние показателей, характеризующих эффективность использования ресурсов, деловую и рыночную активность и пр. Нет учета отраслевой и региональной специфики
Таф- флера Простота расчета, возможность применения при проведении внешнего диагностического анализа Большинство обследованных должников были признаны финансово устойчивыми. Получаемые прогнозы неадекватны, поскольку достичь критического (отрицательного) уровня 2-счета практически невозможно
ИГЭА Механизм разработки и все основные этапы расчетов подробно описаны, что облегчает практическое применение методики Значение R-счета практически не коррелирует с результатами, получаемыми при помощи других методов. Получаемые прогнозы не соответствуют реальному финансовому состоянию. Нет отраслевой дифференциации
Зайцевой Модель использует в качестве переменных 6 финансовых показателей, для которых определены нормативные значения, возможно использование в российских условиях, возможна дистанционная оценка Невысокая адекватность прогнозов. Существует необходимость привлечения данных о коэффициенте загрузки за предыдущие периоды, что ограничивает возможности использования модели при проведении внешнего анализа
Однако, наиболее оптимальной является модель Зайцевой, так как она затрагивает большее количество показателей, а, следовательно, является более развернутой и достоверной. Также данная модель наиболее адаптирована к российским реалиям.
Список литературы
1. Казакова, Н. А. Финансовый анализ : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / Н. А. Казакова. - М. : Издательство Юрайт, 2018. - 470 с.
2. Финансовый анализ : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / под общ. ред. И. Ю. Евстафьевой, В. А. Черненко. - М. : Издательство Юрайт, 2019. - 337 с.
