Методика оценки платежеспособности на основе интегральных показателей

Присутствие погрешностей при интерпретации финансовых коэффициентов, позволяют нивелировать интегральные модели оценки платежеспособности [47]. Рассмотрим основные модели:

1. Одной из первых попыток использовать аналитические коэффициенты считается работа У. Бивера, который проанализировал 30 коэффициентов за пятилетний период по группе компаний, половина из которых обанкротилась [48].

Уильям Бивер предложил пятифакторную модель, содержащую следующие индикаторы (таблица 2.3):

- рентабельность активов;

- удельный вес заёмных средств в пассивах;

- коэффициент текущей ликвидности;

- доля чистого оборотного капитала в активах;

- коэффициент Бивера (отношение суммы чистой прибыли и амортизации к заёмным средствам).

Таблица 2.3

Система показателей У. Бивера для диагностики банкротства

Показатель	Значения показателей
	Благоприятно	5 лет до банкротства	1 год до банкротства
Коэффициент Бивера	0,4-0,45	0,17	-0,15
Рентабельность активов, %	6-8		-22
Финансовый левиридж, %	<37	<50	<80
Коэффициент покрытия оборотных активов собственными оборотными средствами	0,4	<0,3	<0,06
Коэффициент текущей ликвидности	<3,2	<2	<1

Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет (таблица 2.4).

Таблица 2.4

Модель У. Бивера диагностики банкротства

Показатель	Формула расчета
Коэффициент Бивера	(стр. 190 ф. 2+стр. 140 ф.5)/(стр.590+стр.690 ф.1)
Рентабельность активов, %	стр.190 ф.2/стр.300 ф.1 х 100%
Финансовый левиридж, %	(стр. 590 + стр. 690 ф. 1)/ стр. 700 ф. 1 х 100%
Коэффициент покрытия оборотных активов собственными оборотными средствами	(стр. 490 ф. 1 – стр. 190 ф.2)/ стр. 300 ф. 1)
Коэффициент текущей ликвидности	(стр. 290 – стр. 230 ф. 1)/(стр. 610 + стр. 620 + стр. 660 ф. 1)

2. Модель Альтмана, известная также как Z - индекс кредитоспособности, является, наиболее распространенной в мировой практике. В группу Альтмана входит несколько моделей (таблицы 2.5 и 2.6). Наибольшую предсказательную силу по данным современной финансовой статистики показывает ZETA модель, однако ее параметры не разглашаются [40, с. 18].

Таблица 2.5

Двухфакторная модель Альтмана

	Формула	Источник: строки баланса
Показатель Z	- 0,3877 – 1,0736 х1 + 0,0579 х2
Х1	ОА КП	290
Х2	ВБ СК	300

Где ОА – оборотные активы;

КП – краткосрочные пассивы;

ВБ – валюта баланса;

СК – Собственный капитал.

Вероятность банкротства в двухфакторной модели определяется на уровне: 50 %, если Z=0; меньше 50 %, если Z < 0 и уменьшается вместе с уменьшением Z; больше 50 %, если Z > 0 и увеличивается вместе с увеличением Z.

Таблица 2.6

Пятифакторная модель Альтмана [20, с. 401].

	Формула	Источник
Показатель Z	1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + X5
Х1	СОС ВБ	290-690
Х2	ЧП ВБ	ф.2 190
Х3	Ппр ВБ	ф.2 050
Х4	Рыночная стоимость СК КП+ДП	Цена акц. капитала 590+690
Х5	Вр ВБ	ф.2 010

Где: СОС – собственные оборотные средства;

ЧБ – чистая прибыль;

Ппр – Валовая прибыль;

ДП – долгосрочные пассивы.

Интерпретация пятифакторной модели:

- Z > 2,99 финансово устойчивые предприятия;

- Z < 1,81 безусловно - несостоятельные предприятия;

- интервал [1,81 - 2,99] составляет зону неопределенности, то есть в данном интервале невозможно сказать что-либо определенное о возможности банкротства.

При расчете компонента Х4 возникает проблема рыночной оценки собственного капитала компании, так как в российских условиях торги по акциям большинства компаний не осуществляются, из-за чего цена акций не может служить оценкой акционерного капитала [30, с. 221].

Для оценки предприятияй, акции которых не котируются на бирже, Альтман предложил модифицированный вариант пятифакторной модели:

(2.6)

Здесь в числителе показателя Х4 стоит не рыночная, а балансовая оценка собственного капитала. «Пограничное» значение для модифицированной модели 1,23.

3. Модель разработанная Таффлером в 1997 году рекомендуется для анализа как модель, учитывающая современные тенденции бизнеса и влияние перспективных технологий на структуру показателей (таблица 2.7).

Таблица 2.7

Модель Таффлера [43, с. 61].

	Формула	Источник
Показатель Z	0,53X1 + 0,13Х2 + 0,18Х3 + 0,16X4
Х1	Ппр КП	ф.2 050
Х2	__ОА__ КП+ДП	__290__ 690+590)
Х3	КП ВБ	690
Х4	Вр ВБ	ф.2 010

Где: ВР – выручка;

Если величина Z-счета больше 0,3 - у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

4. В 1972 Лис разработал дискриминантную модель (таблица 2.8).

Таблица 2.8

Модель Лис [38].

	Формула	Источник
Показатель Z	0,063 Х1 + 0,092 Х2 + 0,057 Х3 + 0,001 Х4
Х1	ОА ВБ	290
Х2	Ппр ВБ	ф.2 050
Х3	ЧП ВБ	ф.2 190
Х4	__СК__ ДП+КП	__490__ 590+690

Предельное значение данной модели 0,037.

5. Модель Фулмера

Модель была создана на основании обработки данных шестидесяти предприятий - 30 потерпевших крах и 30 нормально работавших (таблица 2.9).

Таблица 2.9

Модель Фулмера

	Формула	Источник
H	5,528х1+0,212х2+0,073х3+1,27х4- -0,12х5+2,335х6+0,575х7+1,083х8-3,075
Х1	Пнераспр ВБ	460
Х2	Вр ВБ	ф.2 010
Х3	ПДН СК	ф.2 140
Х4	ЧП+Ам КП+ДП	ф.2 190+Ам 590+690
Х5	ДП ВБ	590
Х6	КП ВБ	690
Х7	Log10(ВБ-НМА-ДФВ-НДС-ДЗ)	Log10(300-110-140-220-230-240)
Х8	__ОА__ КП+ДП	__290__ 590+690
Х9	Log10(ПДН/% к уплате+1)	Log10(ф.2 140 / %+1)

Где: Пнераспр. – нераспределенная прибыль;

ПДН – прибыль до налогообложения;

Ам – амортизация;

ВФВ – долгосрочные финансовые вложения;

ДЗ – дебиторская задолженность.

Если H < 0, крах неизбежен. Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели на год вперёд - 98 %, на два года - 81 %.

6. Модель Спрингейта

Модель была построена Гордоном Л. В. Спрингейтом в университете Симона Фрейзера в 1978 году [35, с. 39]. В процессе создания модели из 19 - считавшихся лучшими - финансовых коэффициентов в окончательном варианте осталось только четыре (таблица 2.10).

В модели, если Z < 0,862 предприятие получает оценку «крах». При создании модели были использованы данные 40 предприятий и процент достиг 92,5 % точности предсказания неплатежеспособности на год вперёд.

Таблица 2.10

Модель Спрингейта

	Формула	Источник
Z	1,03х1+3,07х2+0,66х3+0,4х4
Х1	ОА ВБ	290
Х2	ПДН+% к уплате ВБ	ф.2 140+%
Х3	ПДН КП	ф.2 140
Х4	Вр ВБ	ф.2 010

Учитывая наработанные методики зарубежных авторов, российский экономисты разработали методики учитывающие российскую реальность.

7. В частности, в работе Л.В. Донцовой и Н.А. Никифоровой предложена система показателей и их рейтинговая оценка, выраженная в баллах. Сущность методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах [11, с. 253].

I класс - предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости;

II класс - предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска;

III класс - проблемные предприятия;

IV класс - предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению;

V класс - предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные;

VI класс - кризисные предприятия.

Группировка предприятий по классам в зависимости от значения финансовых показателей приведена в таблице (таблица 2.11).

Таблица 2.11

Группировка показателей по критериям рейтинговой оценки

Показатель	Границы классов согласно критериям, значение (балл)
I класс	II класс	III класс	IV класс	V класс	VI класс
Коэффициент абсолютной ликвидности	> 0,25 (20)	0,2 (16)	0,15 (12)	0,1 (8)	0,05 (4)	< 0,05 (0)
Коэффициент быстрой ликвидности	> 1 (18)	0,9 (15)	0,8 (12)	0,7 (9)	0,6 (6)	< 0,5 (0)
Коэффициент текущей ликвидности	> 2 (16,5)	1,9-1,7 (15-12)	1,6-1,4 (10,5-7,5)	1,3-1,1 (6-3)	1,0 (1,5)	< 1 (0)
Коэффициент финансовой независимости	> 0,6 (17)	0,59-0,54 (15-12)	0,53-0,43 (11,4-7,4)	0,42-0,41 (6,6-1,8)	0,4 (1)	< 0,4 (0)
Коэффициент обеспеченности СОС	> 0,5 (15)	0,4 (12)	0,3 (9)	0,2 (6)	0,1 (3)	< 0,1 (0)
Коэффициент обеспеченности запасов СК	> 1 (15)	0,9 (12)	0,8 (9)	0,7 (6)	0,6 (3)	< 0,5 (0)
Минимальное значение границы		85-64	63,9-56,9	41,6-28,3		—

8. Метод Салова А.Н. и Маслова В.Г также основан на экспертном ранжировании [22, с. 241]. Его суть заключается в проведении анализа финансовых коэффициентов путем сравнения полученных значений с нормативными величинами, используется при этом система «разнесения» этих значений по зонам удаленности от оптимального уровня (таблица 2.12).

Таблица 2.12

Метод Салова А.Н. и Маслова В.Г

Показатели	Зона риска	Зона опасности	Зона стаб-ти	Зона благ-я
I. Показатели оценки структуры баланса
Коэффициент текущей ликвидности	ниже 1,2	1,2-1,5	1,5-1,8	выше 1,8
Коэффициент обеспеченности собственными средствами	ниже 0,05	0,05-0,1	0,1-0,15	выше 0,15
Коэффициент соотношения чистых активов и уставного капитала	ниже 1,0	1,0-1,5	1,5-2,0	выше 2,0
II. Показатели рентабельности
Коэффициент рентабельности использования всего капитала	ниже 0,05	0,05-0,1	0,1-0,15	выше 0,15
Коэффициент использования собственных средств	ниже 0,07	0,07-0,15	0,15-0,2	выше 0,2
Коэффициент рентабельности продаж	ниже 0,1	0,1-0,2	0,2-0,3	выше 0,3
Коэффициент рентабельности по текущим затратам	ниже 0,15	0,15-0,3	0,3-0,4	выше 0,4
III. Показатели финансовой устойчивости
Коэффициент независимости или автономности	ниже 0,5	0,5-0,65	0,65-0,8	выше 0,8
Коэффициент соотношения привлеченных и собственных средств	выше 0,8	0,8-0,5	0,5-0,2	ниже 0,2
Коэффициент дебиторской задолженности	выше 0,15	0,15-0,1	0,1-0,05	ниже 0,05
IV. Показатели платежеспособности
Коэффициент абсолютной ликвидности	ниже 0,2	0,2-0,3	0,3-0,4	выше 0,4
Промежуточный коэффициент покрытия	ниже 0,7	0,7-0,85	0,85-1,0	выше 1,0
Коэффициент обеспеченности запасами краткосрочных обязательств	ниже 0,4	0,4-0,6	0,6-0,8	выше 0,8
V. Показатели деловой активности
Общий коэффициент оборачиваемости	ниже 0,4	0,4-0,6	0,6-0,8	выше 0,8
Коэффициент оборачиваемости запасов	ниже 2,0	2,0-3,0	3,0-4,0	выше 4,0
Коэффициент оборачиваемости собственных средств	ниже 0,8	0,8-0,9	0,9-1,0	выше 1,0

Чем удаленнее значения коэффициентов от нормативного уровня, тем ниже степень финансового благополучия предприятия и выше риск попадания в категорию несостоятельных предприятий.

Для каждого коэффициента рассчитывается бальная оценка в зависимости от зоны, в которую он попадает: зона риска - 0 баллов; зона опасности - 1 балл; зона стабильности - 3 балла; зона благополучия - 5 баллов.

Далее по каждой группе коэффициентов определяется средний балл и дается оценка: кризисное, неустойчивое, относительно устойчивое либо совершенно устойчивое состояние.

9. Модель (Модель - R) разработана учеными Иркутской государственной экономической академии по результатам анализа отчетности российских торговых предприятий (таблица 2.13).

Таблица 2.13

Модель ИГЭА [39].

	Формула	Источник
R	8,38 K1+ K2 + 0,054 K3 + 0,63 K4
Х1	ОА ВБ	290
Х2	ЧП СК	ф.2 190
Х3	Вр ВБ	ф.2 010
Х4	___ЧП___ Затраты	___________ф.2 190___________ ф.2 (020+030+040+070+100+130)

Оценка вероятности в модели R (таблица 2.14)

Таблица 2.14

Оценка вероятности

Значение R	Вероятность банкротства
R < 0	Максимальная (90 - 100 %)
0 - 0,18	Высокая (60 - 80 %)
0,18 - 0,32	Средняя (35 - 50 %)
0,32 - 0,42	Низкая (15 - 20 %)
R > 0,42	Минимальная (до 10 %)

10. Одной из наиболее известных рейтинговых моделей является модель Р.С. Сайфуллина, и Г.Г.Кадыкова [49].

Ученые разработали среднесрочную рейтинговую модель прогнозирования риска банкротства, которая может применяться для любой отрасли и предприятий различного масштаба. Общий вид модели:

(2.7)

Где:

К1 – коэффициент обеспеченности собственными средствами = стр.(490-190)/стр. 290;

К2 – коэффициент текущей ликвидности =стр.290/стр. (610+620+630+660);

К3 – коэффициент оборачиваемости активов =стр.010 Форма2/стр.(190+290);

К4 – коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции) =стр.050Форма 2/стр.010 Форма 2;

К5 – рентабельность собственного капитала =стр.050Форма 2/ стр.190 Форма 2.

Если значение итогового показателя R<1 вероятность банкротства предприятия высокая, если R>1, то вероятность низкая.

11. Методика Г.В. Савицкой [41, с. 24].

Сущность методики – классификация предприятий по степени риска, исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга этих показателей в баллах.

I класс – предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости;

II класс – предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности;

III класс – проблемные предприятия;

IV класс – предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению;

V класс – предприятия высочайшего риска, несостоятельные.

Согласно критериев определяется класс предприятия (таблица 2.15).

Таблица 2.15

Обобщающая оценка финансовой устойчивости

№ показателя	Фактический уровень	Количество баллов
Рентабельность совокупного капитала
Коэффициент текущей ликвидности
Коэффициент финансовой независимости
Итого	-

12. Шестифакторная математическая модель О.П. Зайцевой, основана на методах мультипликативного дискриминантного анализа (таблица 2.16).

Модель имеет вид:

(2.8)

где, Х1 = Куп - коэффициент убыточности предприятия;

Х2 = Кз - коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженности;

Х3 = Кс - показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов;

Х4 = Кур - убыточность реализации продукции;

Х5 = Кфл - коэффициент финансового левериджа;

Х6 = Кзаг - коэффициент загрузки активов.

Таблица 2.16

Шестифакторная математическая модель О.П. Зайцевой

Показатель	Формула расчета	Нормативное значение
х1	Чистый убыток / стр.490 ф.1	х1=0
х2	Стр. 620 / (стр. + 240) ф. 1	х2=1
х3	(стр. 610+стр.620+стр.660)/(стр.250+стр.260) ф.1	х3=7
х4	Чистый убыток/стр.010 ф.2	х4=0
х5	(стр.590+стр.690)/стр.490 ф.1	х5=0,7
х6	Стр.300 ф.1/стр. 010 ф.2	х6 = х6 прошлого года

Для определения вероятности банкротства необходимо сравнить фактическое значение Кфакт с нормативным значением (Кn), которое рассчитывается по формуле:

(2.9)

Если фактический коэффициент больше нормативного Кфакт > Кn, то крайне высока вероятность наступления банкротства предприятия, а если меньше - то вероятность банкротства незначительна [37, с. 6].

13. Одной из последних методик прогнозирования являются модели А.В. Колышкина [17, с. 289]. А.В. Колышкин отобрал показатели, наиболее часто встречающиеся в моделях других исследователей, и, исходя из этого, придал им вес. В общем виде модели выглядят следующим образом (таблица 2.17):

(2.10)

(2.11)

(2.12)

где К1 – рабочий капитал к активам;

К2 – рентабельность собственного капитала;

К3 – денежный поток к задолженности;

К4 – коэффициент покрытия;

К5 – рентабельность активов;

К6 – рентабельность продаж.

Таблица 2.17

Критические показатели рассматриваемых моделей

Модель	Благополучие	Банкроты	Зона неопределенности
I	0,08-0,16	(-020)-(-0,08)	(-0,08)-0,08
II	1,07-1,54	0,35-0,49	0,49-1,07
III	0,92-1,36	0,25-0,38	0,38-0,92

Рассматривая результаты расчетов по основным моделям можно увидеть, что все модели риска неплатежеспособности стремятся учитывать изменение ситуации на предприятии. Однако следует учитывать, что в каждом случае результаты разнятся и при принятии решения будут иметь различные последствия. Основной причиной заблуждений является не сама модель, а критерии, на основании которых она выбрана.

Выводы:

Изучение соотношений этих групп активов и пассивов за несколько периодов позволяет установить тенденции изменения в структуре ба­ланса и его ликвидности.

Для определения ликвидности баланса предприятия рассчитывается целая система показателей в виде коэффициентов, отражающих соотношения определенных статей баланса и других видов финансовой отчетности. Анализ коэффициентов ведется в динамике, в сопоставлении с рекомендуемыми значениями и данными других предприятий. По итогам анализа делается вывод о степени ликвидности организации и причинах ее изменения.

Присутствие погрешностей финансовых коэффициентов, позволяют нивелировать интегральные модели оценки платежеспособности. Основным инструментом интегральных оценок является математическая модель, позволяющая сопоставить характеристики значений с численными значениями и в итоге получить так называемый рейтинг, характеризующий платежеспособность и уровень дефолтности оцениваемого субъекта.

Несомненным достоинством рейтинговых моделей является простота. Расчет интегральных оценок позволяет автоматизировать и формализовать процесс определения платежеспособности предприятия. Вместе с тем, методы определения весовых значений показателей далеко не всегда обеспечивают необходимую точность.

Для более детального осмысления методик определения степени платежеспособности, проведем обоснование практической значимости каждой из рассматриваемых моделей на примере финансово-экономической деятельности предприятия ОАО «Ярославский шинный завод».

Дата добавления: 2015-07-24