Читайте также:
|
Оценка состоятельности предприятия шире, чем финансовая диагностика текущей его деятельности и, тем более, чем оценка текущей платежеспособности фирмы. Она подразумевает оценку того, как далеко предприятие находится от того, чтобы быть не только временно («технически») неплатежеспособным (что может быть преодолено за счет продажи имущества и дебиторской задолженности), но и быть признанным несостоятельным.
Согласно методическим рекомендациям Федеральной Службы РФ по делам о несостоятельности (банкротстве) и финансовому оздоровлению (Распоряжение ФУДН при Госкомимуществе РФ от 12.08.1994 N 31-Р (ред. от 12.09.1994 N 56-Р), предприятие может быть признано неплатежеспособным (с учетом проверки возможности восстановления платежеспособности), если выполняется хотя бы одно из следующих условий:
КТЛ = (Оборотные средства) / (Краткосрочная задолженность) < 2.
2. Коэффициент обеспеченности собственными [оборотными] средствами (КОСС) меньше или равен 0,1:
КОСС = (((Источники собственных средств) - (Основные фонды предприятия)) / Краткосрочная задолженность) <. 0,1.
Такой способ оценки считается достаточно жестким, так как в мире принято квалифицировать любые финансовые коэффициенты как неудовлетворительные, если они оказываются хуже среднеотраслевых значений соответствующих коэффициентов. В России, когда вся отрасль может быть финансово кризисной, разумно сравнивать финансовые коэффициенты предприятия с такими же коэффициентами финансово здоровых открытых компаний отрасли, чьи акции в реальном выражении не падают в цене на фондовом рынке - или хотя бы падают не быстрее, чем снижается индекс цен всего фондового рынка.
Из изложенного следует, что:
Известные методики предсказания банкротства выявляют различные виды кризисов, поэтому оценки, получаемые при их помощи, сильно различаются. Но любой из названных видов кризисов может привести к ликвидации организации. В практике не существует универсальной методики предсказания банкротства по причине «специализации» на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому целесообразно отслеживание динамики результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик должен диктоваться особенностями отрасли, в которой функционирует предприятие.
Несмотря на наличие большого количества всевозможных моделей и методик (Р. Лис, Д. Фулмер, Г. Спрингейт, Р. Таффлер, Ж. Конан и М. Гольдер, У. Бивер, Д. Дюран, Л.В. Донцова, А.В.Грачев, Е.С. Стоянова, М.А. Федотова, Р.С. Сайфулина, П.А. Фомина, О.П. Зайцева, В.В. Ковалева, Г.В. Савицкая, Т.Б. Бердникова), позволяющих прогнозировать наступление банкротства фирмы с той или иной степенью вероятности, в этой области существует много проблем прогнозирования банкротства, особенно в такой специфической отрасли, как сельское хозяйство. Несовершенство института банкротства в нашей стране затрудняет осуществление разработок, основанных на реалиях нашей экономики и направленных на достоверное прогнозирование возможного банкротства предприятий.
Применение зарубежных и отечественных методик диагностики банкротства не лишено недостатков, в частности — используемые в официальных методиках весовые коэффициенты требуют корректировки применительно к отечественным, региональным и отраслевым условиям функционирования хозяйствующих субъектов; существующая статистика не отражает в полном объеме сведения о работе успешных, и слабых предприятий, о динамике и структуре собственного и заемного капитала, оборотных средств, оценке ликвидности баланса предприятия, т. е. существует сложность сбора необходимой финансовой информации, характеризующей финансовое положение сельскохозяйственной организации изнутри.
В настоящее время проблема прогнозирования банкротства для отдельного предприятия состоит, с одной стороны, в отсутствии общепризнанных действующих методик прогнозирования банкротства и платежеспособности субъектов предпринимательской деятельности, с другой, эти методики ориентированы в основном на установление факта неплатежеспособности тогда, когда признаки банкротства коммерческой организации уже налицо. Предсказание риска банкротства также представляет собой опасность наступления «неплатежеспособности сельскохозяйственных организаций, имеющей или приобретающей устойчивый характер», прекращение поступлений в бюджет, а порой и дополнительные расходы бюджета. Поэтому финансовые службы региона, также как и организации заинтересованы в предвидении тенденции изменения финансового состояния сельхозтоваропроизводителей с целью прогноза возможных изменений своей доходной базы. Для местного бюджета это означает риск прямых финансовых потерь, включающий в себя и риск банкротства налогоплательщиков. Своевременный анализ тенденций текущей платежеспособности и диагностика банкротства сельскохозяйственных организаций позволит рассчитать величину финансового риска и возможные сроки наступления потерь дохода; разработать оздоровительные мероприятия по предупреждению кризисных ситуаций, до введения процедуры банкротства, когда финансовые потери у субъекта хозяйствования уже состоялись, источники дохода для бюджета практически потеряны, и риски рассчитывать нецелесообразно.
В современной экономической науке в последнее время появились многочисленные разработки в сфере анализа и прогноза деятельности коммерческих организаций, в том числе методы расчета степени отдаленности фирм от банкротства и степени их надежности. По итогам финансового анализа система стандартных показателей (ликвидности, финансовой устойчивости, эффективности используемых ресурсов, отдачи активов) позволяет выявить слабые места в экономике коммерческой организации, охарактеризовать состояние финансово-хозяйственной деятельности сельхозпредприятия. При этом, учитывая нормативную базу, одни показатели могут находиться в критической зоне, а другие быть вполне удовлетворительными. Общие показатели, используемые в качестве критерия неплатежеспособности сельхозпредприятия, часто не учитывают особенностей региональной и отраслевой специфики. Многие показатели ликвидности и финансовой устойчивости взаимодополняют и взаимозаменяют друг друга, в нормативных документах анализа финансового состояния организации нет четкого определения установленных отраслевых нормативов, а чаще эти нормативы отсутствуют вообще. Поэтому на основе такого анализа затруднительно сделать однозначный вывод о том, что данное сельскохозяйственное предприятие обязательно обанкротится в ближайшее время или, наоборот, выживет, т.к. предприятия АПК обладают различной организационно-технической спецификой, своими уникальными рыночными нишами, стратегиями и целями, фазами жизненного цикла. В этом случае для общего анализа необходимо использовать оптимальное количество коэффициентов, учитывая специфику, размеры организации и основные цели и задачи анализа. Достоверность анализа вероятности банкротства значительно повышается при сопоставлении показателей данного предприятия и аналогичных предприятий, обанкротившихся или избежавших банкротства. Однако в России для аграрного сектора экономики подыскать подходящий аналог для сравнения очень проблематично, или такой аналог отсутствует вообще. Возникает необходимость использования инструментария, повышающего надежность выводов прогнозирования вероятности банкротства. Одним из таких методов является метод дискриминантного анализа, с помощью которого решаются задачи классификации, то есть разбиения совокупности анализируемых объектов на группы путем построения классифицирующей функции в виде корреляционной модели.
Метод дискриминантных показателей впервые появился в США (1960), когда ученые попытались сформулировать модели предсказания банкротства. Известно несколько многофакторных прогнозных моделей, с помощью которых субъекты хозяйствования можно разделить на потенциальных банкротов и небанкротов. Самое фундаментальное исследование в практике зарубежных финансовых организаций опубликовано в 1968 г. в Journal of Finance Э.И. Альтманом<1> и явилось отправной точкой многочисленных последующих исследований, проводимых в области диагностики банкротства. Данный метод представляет собой поэтапный анализ, который на базе ряда коэффициентов позволяет оценить финансовую ситуацию фирмы с точки зрения ее жизнеспособности и непрерывности хозяйственной деятельности в краткосрочном периоде.
<1> Altman, Edward I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance (September 1968), pp. 589—609.
Суть исследования заключается в следующем.
— Сравнительный анализ за один и тот же период на основе ряда коэффициентов двух выборок, включающих фирмы, имеющие трудности по платежам, и «здоровые» фирмы.
— Отбор с помощью различных статистических тестов коэффициентов, позволяющих определить лучшую фирму, представленную в одной из выборок.
— Разработка с помощью приемов дискриминантного анализа линейной комбинации Z из определяющих коэффициентов, которая позволит установить различие между неплатежеспособными и здоровыми коммерческими организациями и может служить инструментом предсказания.
Модель Альтмана была построена при помощи множественного дискриминантного анализа (Multiple discriminant analysis — MDA). Автор исследовал 22 различных финансовых коэффициента, на основе которых был осуществлен пошаговый дискриминантный анализ 66 компаний (33 из которых успешно функционировали и 33 потерпели банкротство в период между 1946 и 1965 гг.), позволивший оценивать веса отдельных расчетных показателей. В итоге в модели остались только пять основных финансовых коэффициентов, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими методами. При помощи своего аналитического метода Альтман вывел следующее уравнение надежности («Z score model»):
Z = 1,2 Х1 + 1,4 Х2 + 3,3 Х3 + 0,6 Х4 + 1,0 Х5,
где Х1 — доля чистого оборотного капитала в активах;
Х2 — отношение накопленной прибыли к активам;
Х3 — рентабельность активов;
Х4 — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заемным средствам;
Х5 — оборачиваемость активов.
В рассматриваемой модели первый фактор представляет собой долю покрытия активов собственным оборотным капиталом и характеризует платежеспособность предприятия; второй и четвертый — отражают структуру капитала; третий — рентабельность активов, исчисленную исходя из балансовой прибыли; пятый — оборот капитала.
Отнесение предприятия к определенному классу надежности производится на основании следующих значений индекса Z:
Z <1,81, то вероятность банкротства очень велика;
1,81 < Z < 2,675, то вероятность банкротства средняя;
Z = 2,675, то вероятность банкротства равна 0,5;
2,675 < Z < 2,99, то вероятность банкротства невелика;
Z > 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.
В 1977 г.<2> Э.И. Альтман, Р.Г. Холдмен и П. Нараян разработали более точную модель (модель ZETA), позволяющую прогнозировать банкротство на горизонте в пять лет с точностью в 70%<3>. Она показала большую точность, чем Z score model, особенно при прогнозировании на продолжительные временные горизонты. Первоначально в модели использовались 27 финансовых коэффициентов, из которых впоследствии было отобрано только семь:
Х1 — рентабельность активов: отношение прибыли до выплаты процентов и налогов к совокупным активам;
Х2 — стабильность прибыли, оцениваемая за последние 5—10 лет;
Х3 — коэффициент покрытия процентов: отношение прибыли до выплаты процентов и налогов к общей сумме процентных платежей;
Х4 — совокупная прибыльность: отношение нераспределенной прибыли к сумме активов;
Х5 — коэффициент текущей ликвидности: отношение оборотного капитала к краткосрочной кредиторской задолженности компании;
Х6 — отношение рыночной капитализации к балансовой стоимости капитала, которая оценивается в среднем за последние 5 лет;
Х7 — размер компании, оцениваемый как логарифм совокупных активов компании.
<2> Зачастую данную модель датируют 1978 годом. См.: Агапцов С.А., Мордвинцев А.И., Фомин П.А., Шаховская Л.С. Индикативное планирование как основа стратегического развития промышленного предприятия: Монография. – М.: Высшая школа, 2002.
<3> Altman E.I., Haldeman R.G., Narayanan P. Zeta Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporation, Journal of Banking and Finance, June 1977.
В 1983 г. Э. Альтман<4> получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на рынке:
Z = 0,717 Х1 + 0,84 Х2 + 3,107 Х3 + 0,42 Х4 + 0,995 Х5,
где К4 — балансовая стоимость собственного капитала в отношении к заемному капиталу. При Z < 1,23 Альтман диагностирует высокую вероятность банкротства.
<4> Altman E.I. Corporate Financial Distress. – New York, John Wiley, 1983; Altman E.I. Further Empirical Investigation of the Bankruptcy Cost Question, Journal of Finance, September 1984, pp. 1067 – 1089.
На предприятиях, акции которых на рынке не котируются, а также в связи с недостаточной развитостью российского фондового рынка и с отсутствием в России информации о рыночной стоимости акций в виде исключения можно использовать вариант, предложенный экономистом Ю.В. Адамовым, который при расчете коэффициента К4 заменяет рыночную стоимость акций на сумму уставного и добавочного капитала, так как увеличение стоимости активов предприятия приводит либо к увеличению его уставного капитала (увеличение номинала или дополнительный выпуск акций), либо к росту добавочного капитала (повышение курсовой стоимости акций в силу роста их надежности).
Разработанные на Западе модели прогнозирования банкротства соответствуют условиям развитой рыночной экономики. Для российской экономики применение модели Альтмана имеет ряд ограничений из-за разной методики отражения инфляционных факторов, разной структуры капитала, из-за различий в информационной и законодательной базах. К примеру, коэффициент покрытия по рыночной стоимости собственного капитала при использовании в расчетах получает очень высокую оценку, что не соответствует российской действительности в связи с несовершенством действующей методики переоценки основного капитала. Необоснованно завышается доля собственного капитала за счет фонда переоценки (добавочного капитала). В результате высокий уровень показателя Z-модели Альтмана достигается даже по хронически убыточным организациям из-за того, что они имеют малую долю заемного капитала в общей его сумме, и, соответственно, рассматриваемый показатель искажает фактическое финансовое положение фирмы.
С развитием системы банкротств и появлением достаточного количества банкротов в разных отраслях хозяйственной деятельности становится возможной адаптация модели прогнозирования Э. Альтмана к реалиям российской экономики. Актуальность этой задачи усиливается по мере развития рынка и создания здоровой конкурентной среды. До настоящего времени в финансовом анализе активно применяются как оригинальные модели Альтмана, так и критерии. К примеру, у Северно-западного общества оценщиков в методиках оценки бизнеса содержится тестирование фирм моделями Альтмана. Идеи формул Альтмана заложены в программе «Аудит—эксперт» (Audit Expеrt 3,71). В описании применения программы «Аудит—эксперт» указывается область применения методики «Z-показатель Альтмана»:
— Коммерческими предприятиями – для анализа вероятности угрозы возможного банкротства (утраты платежеспособности).
— Аудиторскими компаниями – для составления заключения о финансовом состоянии (перспектив банкротства) предприятия – заказчика.
— Государственными предприятиями – для представления финансовых показателей хозяйственной деятельности в вышестоящие структуры.
— Потенциальными контрагентами и акционерами предприятия – для оценки его перспективной платежеспособности и принятия стратегических решений в отношении данного предприятия.
Пользователи лишь по косвенным признакам могут догадываться, что в программном обеспечении заложена модель 1968 г. (построена с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа; итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается при помощи пяти показателей; в зависимости от значения Z-показателя по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет).
Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства предприятий торговли (модель R-счета), аналогичная модели Э.И. Альтмана 1968 г.:
R = 8,38 К1 + К2 + 0,054 К3 + 0,63К4,
К1 — чистый оборотный капитал/ общие активы;
К2 — резервный капитал + нераспределенная прибыль/ общие активы;
К3 — прибыль (убыток) + проценты к уплате/ общие активы;
К4 — капитал и резервы/ общие обязательства;
К5 — выручка от продажи/общие активы.
Для оценки значений модели R-счета используется шкала из 5 интервалов, по которой можно судить об угрозе банкротства:
R < 0 — вероятность банкротства максимальная (90—100%);
R < 0 < 0,18 — вероятность банкротства высокая (60—80%);
0,18 < R < 0,32 — вероятность банкротства средняя (35—50%);
0,32 < R < 0,42 — вероятность банкротства низкая (15—20%);
R > 0,42 — вероятность банкротства минимальная (до 10%).
С учетом мирового опыта антикризисного управления для диагностики банкротства отечественных предприятий коллективом ученых Санкт-Петербургского государственного университета под руководством д-ра экон. наук, профессора С. В. Валдайцева эмпирически был сформулирован критерий Альтмана <5>.
<5> Методика оценки надежности российских предприятий на основании официальных данных консолидированного баланса и прочей косвенной информации: http://nwsa.ru/pub/7/61_1.php.
Этот критерий представляет собой дискриминантную функцию от четырех финансовых коэффициентов, рассчитываемых по балансу и отчету о прибылях и убытках предприятия. Различия в принятых в разных странах системах бухгалтерского учета в этом критерии нивелируются тем, что дискриминантная функция критерия Альтмана предполагает перемножение нескольких относительных показателей, в каждом из которых к сумме остаточной балансовой стоимости активов или обязательств предприятия нормируются наиболее зависимые от системы бухгалтерского учета величины прибыли.
Критерий Альтмана (Z) рассчитывается следующим образом:
Z = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4,
где Х1 — отношение оборотных средств к сумме стоимости всех активов;
Х2 — отношение балансовой прибыли к сумме стоимости всех активов;
X3 — отношение прибыли до процентов и налога к сумме стоимости всех активов;
X4 —отношение балансовой стоимости собственного капитала (чистых активов) к общей сумме стоимости всех обязательств фирмы.
Считается, что если показатель Z меньше 1,10, то существует угроза неплатежеспособности предприятия.
Если этот показатель больше 2,90, то можно утверждать, что угрозы неплатежеспособности предприятия не существует.
Предприятия, для которых критериальный показатель Альтмана находится между 1,10 и 2,90, квалифицируются как находящиеся в «серой зоне». Это означает, что ничего определенного о перспективах сохранения ими платежеспособности сказать нельзя.
Первая модель прогнозирования банкротства была предложена в 1966 году Бивером. Данная модель основывалась на расчете финансовых коэффициентов и давала относительно точный прогноз будущего статуса фирмы, модель Бивера вызвала множество критических замечаний, но в тоже время дала огромный толчок для развития исследований в этой области.
Известный финансовый аналитик Уильям Бивер предложил свою систему показателей для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства - пятифакторную систему, содержащую следующие индикаторы:
- 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).
Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается. 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. Система показателей У. Бивера и их значения для диагностики банкротства представлены в таблице 7.7.
Таблица 7.7
Дискриминантная модель, разработанная Лис для Великобритании, получила выражение:
Z = 0,063 х1 + 0,092 х2 + 0,057 х3 +0,001 х4, (7.7)
где х1 – отношение оборотного капитала к сумме активов;
х2 – отношение прибыли от продажи к сумме активов;
х3 – отношение нераспределённой прибыли к сумме активов;
х4 – отношение собственного капитала к заёмному капиталу.
Предельное значение 0,037.
Таффлер разработал следующую модель:
Z = 0,53 x1 + 0,13 х2+ 0,18 х3 +0,16 х4, (7.8)
где x1 – отношение прибыли от продажи к величине краткосрочных обязательств;
х2 – отношение оборотных активов к сумме обязательств;
х3 – отношение краткосрочных обязательств к сумме активов;
х4 – отношение выручки от продажи к сумме активов.
Если величина Z - счёта больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.
Все последующие модели можно условно разделить на три группы. Исследования первой группы в значительной мере касались теоретического моделирования (модель Wilcox, 1971 и модель Santomero-Vinso, 1977). Вторая группа моделей была связана с поиском наилучших прогнозных переменных (модели Mensah, 1983, Casey-Bartczak, 1985, Gentry, 1987) и исследованием нефинансовых показателей (модели Peel, 1986, Keasy-Watson, 1987, Betts-Belhoul, 1987) и модели из третьей группы занимались поиском наиболее эффективного метода прогнозирования.
Наши отечественные экономисты Р.С. Сайфулин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для экспресс-диагностики финансового состояния предприятия рейтинговое число:
R = 2* К1 + 0,1 * К2 + 0,08 * К3 + 0,45 * К4 + К5
где К1 - коэффициент обеспеченности собственными средствами (К1 > 0.1)
К 2 - коэффициент текущей ликвидности (К2 > 2)
К 3 – интенсивность оборота авансируемого капитала, которая характеризует объем реализованной продукции, приходящейся на один рубль средств, вложенных в деятельность предприятия (К3 > 2.5)
К 4 – коэффициент менеджмента, характеризуется отношением прибыли от реализации к величине выручки от реализации (К4 > (n-1) / r, где r - учетная ставка Центробанка.
К 5 – рентабельность собственного капитала – отношение балансовой прибыли к собственному капиталу (K 5 > 0.2)/
При полном соответствии значений финансовых коэффициентов минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно 1. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.
Рейтинговая оценка финансового состояния может применяться в целях классификации предприятий по уровню риска взаимоотношений с ними банков, инвестиционных компаний, партнеров.
Диагностика предприятий на базе рейтингового числа не позволяет оценить причины попадания предприятия 2в зону неплатежеспособности». Кроме того, нормативное значение коэффициентов, используемых для рейтинговой оценки, также не учитывает отраслевых особенностей предприятий.
Дата добавления: 2015-07-25; просмотров: 75 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Принципы диагностики | | | Показатели ликвидности |