СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ И ЗАРУБЕЖНЫХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА КОМПАНИЙ: НЕОБХОДИМОСТЬ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ В РОССИИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Анализируя данные таблицы 7, приходим к выводу, что коэффициент детерминации не снижается, а наоборот, при включении каждого следующего фактора в модель, наблюдается рост показателя. При включении всех четырёх факторов в модель, коэффициент детерминации принял значение единицы. Следовательно, можно говорить о том, что все факторы, присутствующие в модели, объясняют переменную Y, а значит, имеют прямое отношение к расчету показателя прогнозирования банкротства R-scoгe.

Анализ методов прогнозирования банкротства. . . . 281 предприятий Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Батова Татьяна Николаевна, Катунькина Наталья Владимировна

Методы комплексного оценивания в процессах разработки концепции интегрального показателя оценки эффективности деятельности предприятий

Текст научной работы на тему «Анализ методов прогнозирования банкротства. . . . 281 предприятий»

АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ Т.Н. Батова, Н.В. Катунькина

На современном этапе развития российской экономики выявление неблагоприятных тенденций в деятельности предприятий, предсказание банкротства приобретают первостепенное значение. За последние годы многие предприятия различных форм собственности оказались на грани банкротства. В первую очередь это связано с реформированием российской экономики и развитием рыночных отношений.

Предсказание банкротства стало необходимым в развитых странах (и в первую очередь, в США) сразу после окончания второй мировой войны. Этому способствовал рост числа банкротств в связи с резким сокращением военных заказов, неравномерностью развития предприятий, процветанием одних и разорением других. Естественно, возникла задача априорного определения условий, ведущих к банкротству. Вначале этот вопрос решался на эмпирическом уровне, что приводило к существенным ошибкам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к 60-м гг. и связаны с развитием компьютерной техники.

Помимо этого, предприятие может испытывать экономический кризис (ситуация, когда материальные ресурсы компании используются неэффективно) и кризис управления (неэффективное использование человеческих ресурсов, что часто означает также низкую компетентность руководства и, следовательно, неадекватность управленческих решений требованиям окружающей среды). Соответственно, различные методики прогнозирования банкротства на самом деле предсказывают различные виды кризисов.

Именно поэтому оценки, получаемые при их помощи, нередко сильно различаются. В то же время любой из обозначенных видов кризисов может привести к ликвидации предприятия.

Таким образом, ни одна из существующих методик прогнозирования банкротства не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине «специализации» на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому целесообразным является отслеживание динамики изменения результирующих показателей одновременно по нескольким из них. Выбор конкретных методик должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отрасли и особенностей развития российской экономики.

Существуют два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами. Второй основывается на данных по обанкротившимся предприятиям и сравнении их с соответствующими данными исследуемого предприятия.

К методам прогнозирования банкротства, основанным на первом подходе, относятся следующие.

1. Использование индекса кредитоспособности Альтмана, являющегося одним из наиболее распространенных методов. Этот индекс был построен с помощью аппарата мультипликативного дескриминантного анализа. Индекс Альтмана ^-счет) представляет собой функцию пяти показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы:

Результаты многочисленных расчетов показали, что индекс Альтмана ^-счет) может принимать значения в пределах [-14^2,99, попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z

К недостаткам данного метода можно отнести:

• возможность использования лишь в отношении крупных кампаний, котирующих свои акции на биржах, так как только для них можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала;

• показатель оборотного капитала связан с кризисом управления, рыночная стоимость акций характеризует наступление финансового кризиса, в то время как остальные -экономического, т. е. имеет место противоречивость самого индекса с точки зрения системного подхода;

• сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса показателей сильно отличаются не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны, т. е. индекс Альтмана не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных;

• сложность применения для российских условий, так как в настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий, к тому же в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства предприятий данный показатель теряет свой смысл [3].

Таким образом, следует отметить, что различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками

оказывают влияние не только на веса, но и на сам набор финансовых показателей, используемых в модели Альтмана. Поэтому существуют предложения руководствоваться Z-счетом без его четвертой составляющей (рыночная стоимость акций/задолженность) или заменить числитель этого показателя на стоимость основных фондов и нематериальных активов [3].

2. Модель Я-прогнозирования вероятности банкротства, разработанная учеными Иркутской государственной экономической академии. В ее основе — четырехфак-торная модель прогноза риска банкротства, учитывающая такие показатели, как:

К очевидным достоинствам данной модели можно отнести то, что механизм ее построения и все основные этапы расчетов достаточно подробно разработаны. Недостатком является то, что результаты, полученные с помощью других методов и моделей, не коррелируют с результатами Я-модели [2]. Возможно, Я-модель можно использовать для прогнозирования кризисной ситуации, когда уже заметны очевидные ее признаки, а не заранее, еще до появления таковых.

3. Методика прогнозирования банкротства по показателю Аргенти (А-счета) предполагает, что:

• процесс этот для своего завершения требует нескольких лет;

• процесс может быть разделен на три стадии, характеризуемые недостатками, ошибками и симптомами.

Недостатки. Предприятия, скатывающиеся к банкротству, годами демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства.

Ошибки. Вследствие накопления этих недостатков предприятие может совершить ошибку, ведущую к банкротству (предприятия, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству).

Симптомы. Совершенные предприятием ошибки выявляют симптомы приближающейся неплатежеспособности. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

При расчете А-счета конкретного предприятия показателям, характеризующим недостатки, ошибки и симптомы, присваивают определенное количество баллов: либо согласно Аргенти, либо нуль; промежуточные значения не допускаются. На основе проставленных баллов рассчитывают агрегированный показатель — А-счет. Если сумма баллов больше 25, то предприятие может обанкротиться в течение ближайших пяти лет. Чем больше А-счет, тем скорее это может произойти (максимально возможный А-счет равен 100 баллам).

К методам прогнозирования банкротства, основанным на данных по обанкротившимся предприятиям, относятся следующие.

• Рейтинговая оценка финансового состояния предприятия, учитывающая важнейшие параметры финансово-хозяйственной и производственной деятельности [5]. При ее расчете используются данные о производственном потенциале предприятия, рентабельности продукции, состоянии и размещении средств, их источниках и другие показатели. Система показателей базируется на данных официальной отчетности предприятий. Исходные показатели для рейтинговой оценки объединены в четыре группы

• показатели оценки прибыльности хозяйственной деятельности;

• показатели оценки эффективности управления;

• показатели оценки ликвидности и финансовой устойчивости.

В основе расчета итогового показателя рейтинговой оценки лежит сравнение предприятий по каждому показателю финансового состояния, рентабельности и деловой активности с условным эталонным предприятием, имеющим наилучшие результаты по всем сравниваемым показателям. Эталоном сравнения может быть конкурент, у которого все показатели наилучшие. Предприятия ранжируются в порядке возрастания рейтинговой оценки.

• методика базируется на комплексном, многомерном подходе к оценке такого сложного явления, как финансовое состояние предприятия;

• рейтинговая оценка финансовой деятельности осуществляется на основе данных официальной отчетности предприятия по важнейшим показателям финансовой деятельности;

• рейтинговая оценка — сравнительная, учитывающая реальные достижения конкурентов.

Методы, относящиеся ко второму подходу, основаны на сравнении признаков уже обанкротившихся компаний с такими же признаками исследуемого предприятия. Общим недостатком этого подхода является наличие большого количества неупорядоченной информации, трудно поддающейся обработке.

В заключение можно отметить, что многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. И хотя многие специалисты предлагают различные способы адаптации иностранных моделей к российским условиям, их корректность также вызывает сомнения у специалистов. В сложившейся ситуации представляется более целесообразным использование зарубежного опыта для разработки новых моделей, отражающих специфику развития российской экономики.

1. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий. // Управление риском. 1999. № 3.

2. Новый комплексный показатель оценки финансового состояния предприятия. // Вопросы анализа риска. 1999. №2-3.

3. Семеней А. Проблемы прогнозирования банкротства на отечественных предприятиях. // Люди дела. 2003. № 36.

4. Эйтингтон В.Н. Прогнозирование банкротства: основные методики и проблемы. М.: ИНФРА-М, 2002.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ И ЗАРУБЕЖНЫХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА КОМПАНИЙ: НЕОБХОДИМОСТЬ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ В РОССИИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

вероятность банкротства / оценка / модели / анализ финансового состояния / методы прогнозирования / несостоятельность / кризис / диагностика. / probability of bankruptcy / assessment / models / financial condition analysis / forecasting methods / insolvency / crisis / diagnostics.

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — О.А. Котлярова, А.А. Бжассо

В статье описана необходимость прогнозирования вероятности банкротства компаний. Представлен сравнительный анализ отечественных и зарубежных моделей оценки и прогнозирования вероятности банкротства . Рассмотрены преимущества, недостатки моделей оценки и прогнозирования вероятности банкротства зарубежных и отечественных авторов. Обоснована необходимость применения моделей оценки вероятности банкротства в России в современных условиях.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — О.А. Котлярова, А.А. Бжассо

К вопросу о применимости моделей прогнозирования вероятности банкротства к российским компаниям строительной отрасли

COMPARATIVE ANALYSIS OF DOMESTIC AND FOREIGN MODELS FOR ASSESSING AND PREDICTING THE PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF COMPANIES: THE NEED FOR THEIR APPLICATION IN RUSSIA IN MODERN CONDITIONS

The article describes the need to predict the probability of bankruptcy of companies. A comparative analysis of domestic and foreign models for assessing and predicting the probability of bankruptcy is presented. The advantages and disadvantages of models for assessing and predicting the probability of bankruptcy of foreign and domestic authors are considered. The necessity of applying models for assessing the probability of bankruptcy in Russia in modern conditions is justified.

Текст научной работы на тему «СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ И ЗАРУБЕЖНЫХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА КОМПАНИЙ: НЕОБХОДИМОСТЬ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ В РОССИИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ»

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ И ЗАРУБЕЖНЫХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА КОМПАНИЙ: НЕОБХОДИМОСТЬ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ В РОССИИ В

О.А. Котлярова, магистрант А.А. Бжассо, канд. экон. наук, доцент

Кубанский государственный технологический университет (Россия, г. Краснодар)

Аннотация. В статье описана необходимость прогнозирования вероятности банкротства компаний. Представлен сравнительный анализ отечественных и зарубежных моделей оценки и прогнозирования вероятности банкротства. Рассмотрены преимущества, недостатки моделей оценки и прогнозирования вероятности банкротства зарубежных и отечественных авторов. Обоснована необходимость применения моделей оценки вероятности банкротства в России в современных условиях.

Ключевые слова: вероятность банкротства, оценка, модели, анализ финансового состояния, методы прогнозирования, несостоятельность, кризис, диагностика.

В современных рыночных условиях прогнозирование риска банкротства и результатов деятельности компаний является необходимостью и неотъемлемой частью эффективного функционирования экономического субъекта любой формы собственности, всех отраслей экономики.

Деятельность любой компании — это сложный и многогранный процесс. Компания взаимодействует с разными субъектами на разных уровнях.

Прогнозную оценку общего финансового состояния компаний необходимо проводить на регулярной основе. Это дает возможность объективно оценить финансовое состояние компаний. В оценки финансового состояния компаний, прежде всего, заинтересованы собственники и менеджмент организации, но это также дает возможность привлечения капитала потенциальных инвесторов.

В экономической литературе довольно подробно описаны все риски, которые, как правило, делят на внешние и внутренние. Риск возникновения банкротства всегда продиктован определенными факторами, это несовершенная конкурентная среда, валютные и кредитные риски, недостаток источников финансирования текущей деятельности, отсутствие продуманной политики компаний в используемых техноло-

гиях, несовершенная система управления и

Использование современных методов диагностики банкротства позволяют вовремя определить надвигающиеся риски финансовой несостоятельности и устранить угрозу банкротства.

Вся методология определения риска банкротства основывается на применении методов анализа финансового потока и отчетности компании.

Современная экономическая наука в теории и практике имеет большое количество методик для прогнозирования вероятного риска банкротства.

Среди этих моделей чаще всего используются наиболее известные, такие как двухфакторная и пятифакторная модель Э. Альтмана, модель Ф. Лиса и другие [1]. Российские ученые, взяв за основу западные модели, попытались адаптировать их к нашим экономическим условиям. Наиболее известными являются модели, предложенные О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова, и четырехфакторная модель Иркутской государственной экономической школы [2].

Сравнительный анализ наиболее популярных российских и зарубежных моделей оценки вероятности банкротства представим в таблице.

Таблица. Сравнительный анализ моделей банкротства

Наименование модели, автор Модель Методика расчета Применение модели

Зарубежная практика Российская практика

Двухфакторная модель Э. Альтмана Z= — 0,3877 — 1,0736К1+ 0,0579К2 Анализ комплексных показателей. Рассчитываются финансовые коэффициенты компании. Информационная база бухгалтерская (финансовая) отчетность Применяется для предприятий одной отрасли Применяется, но не учитывает региональную и отраслевую специфику. Большая погрешность.

Пятифактор-ная модель Э. Альтмана Z=0,717*X1+0,847*X2+ 3,107*Х3+0,420*Х4+0,9 98*Х5 Анализ комплексных показателей. Рассчитываются финансовые коэффициенты компании. Информационная база бухгалтерская (финансовая) отчетность Применяется для больших корпораций, акции которых котируются на фондовой бирже Применяется только для АО, чьи акции обращаются на рынке ценных бумаг. Для остальных компаний применяется модифицированная модель Альтмана.

Модель Р. Лиса Z=0,063*X1- 0,092*Х2+0,057*Х3+0,0 01*Х4 Анализ комплексных показателей. Рассчитываются финансовые коэффициенты компании. Информационная база бухгалтерская (финансовая) отчетность Адаптированная модель для предприятий Великобритании Применяется, но не учитывает налоговый режим. Большое влияние оказывает показатель прибыли от продаж.

Модель О.П. Зайцевой К=0,25*Х1+0,0*Х2+0,2* Х3+0,25*Х4+0,1 *Х5+0,1 *Х6 Анализ комплексных показателей. Рассчитываются финансовые коэффициенты компании. Информационная база бухгалтерская (финансовая) отчетность Не применяется Адаптирована под российские условия. Подходит для производственных компаний

Модель Р.С. Сайфулли на и Г.Г. Кадыкова R=2K1+0.1К2+0.08К3+0 .45К4+К5 Анализ комплексных показателей. Рассчитываются финансовые коэффициенты компании. Информационная база бухгалтерская (финансовая) отчетность Не применяется Адаптирована под российские условия. Может применяться для любой отрасли российских предприятий

Модель R-счета ИГЭА R = 8,38 Xl + X2 + 0,054 X3 + 0,63 X4 Анализ комплексных показателей. Рассчитываются финансовые коэффициенты компании. Информационная база бухгалтерская (финансовая) отчетность Не применяется Адаптирована под российские условия. Наилучшие применения в кризисной ситуации.

Разработанные зарубежные модели оценки риска банкротства, основанные на многомерном дискриминантном анализе, обширно применяют факторные модели.

Так, двухфакторная модель 2-счета американского экономиста Э. Альтмана, является самой простой моделью. Учитывая, что современный бизнес многокомпонентный, то применение данной модели слишком примитивно. В данной модели упускаются такие важные факторы, как рентабельность, деловая активность и фондоотдача.

Пятифакторная модель Э. Альтмана наиболее популярна, но существенным недостатком этой модели является применение ее для больших компаний, чьи акции находятся в свободной продаже на фондовой бирже. Поэтому применение данной модели в российских условиях ограничено.

Модель британского экономиста Р. Лиса разрабатывалась на основе статистических данных предприятий Великобритании. Преимущества этой модели -это прогнозирование банкротства на год вперед. Применение данной модели в ры-

ночных условиях России возможно, но результат показывает несколько завышенную оценку, так как значительное влияние на итоговый показатель оказывает прибыль от продаж, без учета финансовой деятельности и налоговой нагрузки.

Поскольку институт банкротства в России сформировался совсем недавно, то и модели, предложенные нашими российскими учеными, разрабатывались гораздо позже и в основу разработок легли модели западных экономистов.

Финансовая модель О.П. Зайцевой, это математическая модель, основанная на многофакторном анализе. Данная модель составлена на основе данных производственных предприятий России. На практике применение этой модели показывает высокую точность и адаптивность к российским условиям.

Рейтинговая модель оценки вероятности банкротства Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадыкова принимает во внимание пять влияющих факторов, наиболее часто применяемых и полно характеризующих финансовое состояние. Недостатком этой модели является то, что, как и другие рассмотренные модели, она не учитывает отраслевых особенностей предприятия и полагается исключительно на усредненные нормальные значения финансовых показателей.

Модель R-счета Иркутской государственной экономической академии была разработана на основе опроса торговых негосударственных предприятий. Достоинством этой модели, несомненно, является возможность ее использования в российских условиях, высокая точность расчетов. Недостатком, является зависимость от точности предоставленной информации, не учитывается отраслевая специфика деятельности компании.

Рассматривая зарубежные и российские модели оценки вероятности банкротства, отметим, что ни одна из представленных моделей не является совершенной. Каждая модель использует свои особые методы, выделяет наиболее значимые критерии, но игнорирует другие.

Поскольку любая компания является частью экономики региона, области, края,

отрасли и страны в целом, то прекращение деятельности компании имеет массу отрицательных последствий. Тем не менее, банкротство компании можно спрогнозировать, минимизировать риски или предотвратить.

Не прекращающийся, финансовый кризис показал, что систематический финансовый анализ состояния компаний отсутствует или применяется в ненадлежащем виде, как результат увеличение роста количества банкротств.

Справедливо будет отметить, что со стороны государства принимаются меры по предотвращению риска банкротства компаний.

Так последние десять лет, применяется система антикризисного управления региональной экономике.

Надо сказать, что сегодня на уровне регионов разрабатываются и применяются новые инструменты антикризисного управления, в целях усиления устойчивости бизнес-структур в регионах, что также говорит о консолидации усилий государства и бизнеса.

Как показывает практика, обычные инструменты антикризисного управления оказываются эффективными до резкого усиления кризисных проявлений [3].

В последние кризисные годы проводится масштабная работа по формированию новых институтов, разработке механизмов взаимодействия государства и бизнеса, в том числе в рамках государственно-частного партнерства, совершенствуется система поддержки малого предпринимательства на федеральном и региональном уровне [4].

В кризисный период при выборе инвесторов и участников государственно-частного партнерства (ГЧП) оценка финансового состояния участников, в том числе оценка возможного банкротства имеет особое значение, т.к. национальные проекты имеют значительный период реализации (до 30 лет) и государство должно иметь гарантии того, что участник ГЧП не обанкротится в этот период [5].

На уровне регионов для достижения этой цели применяются различные инст-

рументы, например, сбалансированная система показателей (ССП).

Индикаторы, объединенные в составе ССП, обеспечивают соизмерение результатов деятельности со стратегическими целями, что позволяет использовать полученные оценки, как характеристики эффективности бизнес процессов корпорации [6].

Так же такой инструмент, как территориальный кризис-контроллинг, ориентированный на комплекс задач информативной и аналитической поддержки принятия решений антикризисного управления региональной экономикой [7].

Выбор показателей для комплексной оценки эффективности деятельности корпораций в рамках ГЧП должен отвечать следующим условиям: обеспечить воз-

количественного влияния факторов и их изменений; могут быть получены на основании доступных данных внутреннего учета.

Необходимость применения финансового анализа является залогом устойчивого финансового состояния хозяйствующего субъекта, в современных условиях.

Стоит отметить, что модели, разработанные российскими учеными, наиболее адаптированы к особенностям ведения бизнеса в нашей стране, и поэтому значительно выигрывают у зарубежных моделей. При этом для прогнозирования вероятности банкротства необходим комплексный подход, который учитывает не только официальную отчетность компаний, но и детальный внутренний управленческий анализ.

1. Ефимова Н.Ф. Применение моделей оценки степени банкротства предприятия // Синергия наук. — 2017. — №8. — С. 129-139.

2. Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Сибирская финансовая школа. — 1998. — №11-12. — С. 66-73.

3. Бжассо А.А., Мартынова Т.А. Необходимость применения когнитивных инструментов в антикризисном управлении на мезо- уровне // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. — 2014. — №3 (150). — С. 114-118.

4. Пивень, И.Г. Совершенствование организационного и методического обеспечения стратегического управления социально-экономическим развитием региона // Дис. . канд. экон. наук. — Адыгейский государственный университет. Краснодар. — 2014.

5. Пивень И.Г. Управление бизнес-структурами в рамках государственно-частного партнерства на современном этапе: проблемы и перспективы развития и взаимодействия с государством, вопросы оценки эффективности управления бизнес-структурами // Экономика и предпринимательство. — 2020. — №1 (114). — С. 655-660.

6. Бжассо А.А. Применение сбалансированной системы показателей в процессе антикризисного управления региональной экономикой // Экономика и предпринимательство. —

7. Бжассо А.А. Территориальный кризис-контроллинг — инструмент в системе антикризисного управления региональной экономикой // Экономика и предпринимательство. —

COMPARATIVE ANALYSIS OF DOMESTIC AND FOREIGN MODELS FOR ASSESSING AND PREDICTING THE PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF COMPANIES: THE NEED FOR THEIR APPLICATION IN RUSSIA IN MODERN

A.A. Bzhasso, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor Kuban State Technological University (Russia, Krasnodar)

Abstract. The article describes the need to predict the probability of bankruptcy of companies. A comparative analysis of domestic and foreign models for assessing and predicting the probability of bankruptcy is presented. The advantages and disadvantages of models for assessing and predicting the probability of bankruptcy offoreign and domestic authors are considered. The necessity of applying models for assessing the probability of bankruptcy in Russia in modern conditions is justified.

Keywords: probability of bankruptcy, assessment, models, financial condition analysis, forecasting methods, insolvency, crisis, diagnostics.

Проблемы использования современных методик для прогнозирования риска вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Статья посвящена исследованию основных методик оценки вероятности банкротства , используемых в настоящее время, проанализированы их основные недостатки, а также проблемы их использования для прогнозирования банкротства сельскохозяйственных предприятий на примере конкретного предприятия.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Давыдова Ю. В.

Прогнозирование банкротства сельскохозяйственных предприятий Курганской области с использованием западных моделей

PROBLEMS OF USE OF MODERN TECHNIQUES FOR FORECASTING OF RISK OF PROBABILITY OF BANKRUPTCY OF THE AGRICULTURAL ENTERPRISES

The article is devoted to study of basic techniques of bankruptcy probability estimation, used nowadays; their major shortcomings are analyzed as well as problems of applying them to predict the bankruptcy of agricultural enterprises on an example of a certain enterprise.

Текст научной работы на тему «Проблемы использования современных методик для прогнозирования риска вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий»

законодательства и социальной стабильностью. А российские налогоплательщики вынуждены поддерживать заведомо нежизнеспособный бизнес»,

Однако летом и осенью прошлого года рынок труда оживился, спрос стал больше, при этом большинство компаний уже провели сокращения. Ключевой вопрос сегодня: как долго будет продолжаться подъем? Как обеспечивать качество при сокращенных объемах численности?

«Учитывая сложность увольнений, компании выбирают тактику осторожности и не нанимают людей. Следовательно, теряют все стороны, производитель, потребитель в качестве или количестве продукта, а главное рынок труда. Ведь лучше работать на временном контракте, иметь доход и продолжать искать постоянную работу, нежели остаться вообще без дохода», — говорит Ирина Кондратова.

чески в любой сфере продаж существует своя сезонность. Это означает, что во время производственных пиков необходимо большее количество сотрудников. Но что делать с ними в момент спада? Вопрос кажется риторическим, но 90 % российских компаний, несмотря на кризис, имеют постоянную среднесписочную численность исходя из потребностей пикового сезона.

По словам эксперта, западные компании исходят из парадигмы минимально необходимой численности штата, а пиковые сезоны перекрывают за счет работы с поставщиками и использования временного персонала. Да, переменные расходы в пики растут, но в среднесрочной и долгосрочной перспективах это окупает себя, особенно с учетом цикличности экономики и жизни продукта. Конечно же, никто не отдает на аутсорсинг или не нанимает на временный контракт работников на ключевые функции. Чаще всего это

работники с минимальным опытом или сотрудники с часто встречающейся квалификацией и стандартными функциями, не зависящими от специфики деятельности компании.

Сезонность есть практически во всех отраслях: и в производстве продуктов питания (мороженое, пиво, кондитерские изделия и т. д.), и товаров народного потребления (стиральные машины, холодильники — лето-осень после ремонтов и т. д.). В некоторых компаниях не так явно выражена сезонность, но есть периоды простоя, заложенные технологическим процессом, как, например, продолжительный ремонт оборудования или переналадка линий.

Эффективное управление процессами на промышленном предприятии, прогнозирование и планирование промышленности, а также прогнозирование рынка труда являются ключом к его успеху.

1. Андрееев Б. Ф. Системный курс экономической теории. СПб, 2002.

2. Деловая активность базовых промышленных организаций. М. : ГУ-ВШЭ, 2010. 16 с.

3. Заславский И. К характеристике труда современной России. Очерк социально-трудовой политики // Вопросы экономики. 2001. № 2.

5. Управление бизнес-процессами современных организаций / Под ред. М. М. Максимцова. М. : МГСУ, 2009. 311 с.

6. Робсон М., Уллах Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов: Практическое руководство / пер. с англ. под ред. Н. Д. Эриаш-вили. М. : Юнити-Дана, 2003. 222 с.

7. Тельнов Ю. Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов. Компонентная методология. 2 е изд. М. : Финансы и статистика, 2005. 320 с.

8. Чернина Н. О новой модели занятости // Российский экономический журнал. 1998. № 11-12.

9. Четвернина Т. Положение безработных и государственная политика на рынке труда // Вопросы экономики. 2001. № 2.

ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДИК ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

610021, г. Киров, ул. Солнечная, д. 31, кв. 76; тел. (8332) 57-43-30

Ключевые слова: прогнозирование банкротства, прогнозные модели, оценка вероятности банкротства.

Оценка финансового состояния предприятия проводится с целью определения уязвимости предприятия по отношению к финансовым последствиям действия рисков. Однако для прогнозирования возникновения кризисных ситуаций необходимо дополнить анализ финансового состояния расчетом показателей вероятности возникновения банкротства.

Оценка вероятности банкротства позволяет на ранних стадиях возник-

новения кризисной ситуации разработать систему предупредительных мероприятий, тем самым сокращается вероятность наступления негативных последствий, как для самого предприятия, так и для его кредиторов и инвесторов.

Все существ ующие в настоящее время методики прогнозирования банкротства включают состав несколько (обычно от двух до семи) показателей,

наиболее полно характеризующих фи нансовое состояние предприятия. На основе этих показателей с учетом их значимости определяется комплексный показатель вероятности банкротства.

Наиболее известными и используемыми являются методики, разработанные зарубежными учеными-эконо-мистами Э. Альтманом, Р. Тафлером, Дж. Блиссом, Бивером.

дель, разработанная Э. Альтманом и называемая счет». Рассмотрим формулу для расчета вероятности банкротства для предприятий, чьи акции не котируются на бирже, т. к. большинство сельскохозяйственных предприятий относятся именно к этой категории: г = 0.717Х + 0.847Х2 + 3.107Х3 + 0.42У„ + 0.99Х5

где Х, — оборотный капитал / сумма активов;

Х2 — нераспределенная прибыль / сумма активов;

Х3 — прибыль до налогообложения / сумма активов;

Х4 — собственный капитал / заемный капитал;

При значении ‘У счета» менее 1,23 предприятия относятся к числу банкротов.

Четырехфакторная модель прогнозирования вероятности банкротства Дж. Блисса имеет вид:

где Х, — оборотный капитал /сумма активов;

Х2 -прибыль от реализации /сумма активов;

Х3 — нераспределенная прибыль / сумма активов;

Х4 — собственный капитал /заемный капитал.

Значение ‘^-счета», свидетельствующее о высокой вероятности банкротства, составляет менее 0,037.

Другие показатели для оценки вероятности наступления банкротства предлагают использовать Р. Тафлер и Г. Тишоу:

Z = 0 . 53X, ф 0 . 13X, ф 0 . 1 8X3 ф 0 . 1 6X4

Результаты использования различных методик оценки вероятности

Методика Значение коэффициента Вероятность наступления банкротства

Четырехфакторная модель Дж. Блисса 0,031 Высокая

Рейтинговая оценка Р. Сайфулина и Г. Кадыкова -1,32 Высокая

Двухфакторная модель М. А. Федотовой -3,54 Низкая

Методика ученых Иркутской государственной экономической академии 3,3 Низкая

где Х, — прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

Х2 — оборотный капитал / сумма обязательств;

Х3 — краткосрочные обязательства/ сумма активов;

Значение ‘^-счета» больше 0,3 го-во рит о невысоком риске банкротства предприятия, значение менее 0,2 — о том, что вероятность наступления банкротства высока. Величина в пределах 0,2-0,3 будет свидетельствовать о том, что предприятие находится в зоне неопределенности.

Рассмотрим основные методики прогнозирования банкротства для сельскохозяйственных предприятий по данным конкретного предприятия -ЗАО «Агрофирма Дороничи» Кировской области (табл. 1). Данное предприятие является одним из крупнейших сельскохозяйственных предприятий области.

Таким образом, зарубежные методики некорректно использовать для прогнозирования вероятности банкротства, особенно для сельскохозяй-

ственных предприятий, без предварительной их адаптации.

В основном это обусловлено отличием экономической ситуации в России и зарубежных странах. Данный факт оказывает влияние не только на коэффициенты значимости, которые разработаны в основном в 70-80 гг. прошлого века, но и на сам набор показателей, характеризующих финансовую устойчивость предприятий.

Следовательно, необходима разработка российских методик оценки вероятности банкротства с учетом специфики деятельности предприятий в стране.

Рейтинговая оценка финансового состояния Р. Сайфулина и Г. Кадыкова имеет следующий вид:

R = 2К о + 0 , 1 К тл + 0 , 0 8К и + 0 , 4 5К м + К ш (4),

где КО — коэффициент обеспеченности собственными средствами;

КИ — коэффициент оборачиваемости активов;

КМ — коэффициент менеджмента (рентабельность продаж);

КПР — рентабельность собственного капитала.

тия с рейтинговым числом менее 1 характеризуется как неудовлетворительное.

М. А. Федотова разработала двухфакторную модель оценки риска банкротства:

где КТЛ — коэффициент текущей ликвидности;

При Z > 0 вероятность банкротства предприятия будет высокой. Однако весовые коэффициенты были разработаны для США. Автор методики предлагает добавить в модель третий показатель — рентабельность активов, а также пересчитать коэффициенты для российской действительности. До настоящего момента данные действия не были осуществлены, отчасти из-за недостатка информации по предприя-тиям-банкротам.

Четырехфакторная модель прогнозирования банкротства, разработанная учеными Иркутской государственной экономической академии, имеет вид:

где К, — оборотный капитал/ сумма активов;

К2 — чистая прибыль / собственный капитал;

К3 — выручка от реализации / сумма активов;

К4 — чистая прибыль / интегральные затраты.

В зависимости от значения R вероятность банкротства следующая:

Наиболее часто прогнозирование банкротства в отечественной практике осуществляется на основе показателей неудовлетворительной структуры баланса, утвержденных Методичес-

Predicting bankruptcy, projection models, estimate the probability of bankruptcy.

кими положениями по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса.

Структура баланса признается неудовлетворительной, а предприятие -неплатежеспособным на основании выполнения одного из двух условий:

— коэффициент текущей ликвидности — менее 2;

— коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами — менее 0,1.

По данным отчетности, коэффициент текущей ликвидности для ЗАО «Агрофирма Дороничи» равен 2,97, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами равен -0,9. Одно из условий не соблюдается, следовательно, структура баланса предприятия является не удовлетворительной. В данном случае необходимо рассчитать коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности на период, равный 6 месяцам, по формуле:

где Кпф — фактическое значение коэффициента текущей ликвидности на конец отчетного периода;

Кпн — значение коэффициента текущей ликвидности в начале отчетного периода;

Кпнорм. — нормативное значение коэффициента текущей ликвидности, равное 2.

Значение коэффициента больше 1 свидетельствует о наличии реальной возможности не утратить или восстановить платежеспособность у предприятия. 6

Соответственно, российские методики прогнозирования вероятности наступления банкротства также дают неоднозначный результат. Так, согласно методикам М. А. Федотовой и ученых Иркутской государственной экономической академии, ЗАО «Агрофирм а До ро ничи » я в л я ется

финансово-устойчивым предприятием, две другие методики свидетельствуют о том, что вероятность банкротства предприятия высока.

Данный факт говорит о том, что все вышеперечисленные методики имеют недостатки, основными из которых, на наш взгляд, являются следующие.

Двух-трехфакторные модели не могут достаточно точно прогнозировать банкротство, для получения более достоверной оценки необходимо использование большего количества факторов.

— Необоснованность значений весовых коэффициентов. Как отмечалось выше, весовые коэффициенты в модели Федотовой определены для предприятий США. В модели Сайфуллина и

Кадакова весовые коэффициенты находятся в зависимости от нормативного значения каждого показателя.

В большинстве моделей не указывается прогнозный период. Показатели неудовлетворительной структуры баланса прогнозируют риск банкротства только на период, равный 6 месяцам.

Прогнозирование вероятности банкротства на основании показателей неудовлетворительной структуры баланса является наиболее упрощенной методикой, что, соответственно, является недостаточно корректным и приводит к возникновению ошибок. Кроме того, в настоящий момент многие российские предприятия имеют неудовлетворительную структуру баланса, что отчасти может действительно свидетельствовать о высокой степени вероятности банкротства. Отчасти это может быть связано с неадекватным отражением финансового состояния предприятия на основе применения существующих методик и критериев.

Значения показателей устанавливается на определенную дату, следовательно, не учитывается динамика показателей во времени.

Все вышеприведенные методики имеют еще один существенный недостаток — не учитывают особенности функционирования предприятий сельского хозяйства, поэтому для прогнозирования вероятности банкротства сельскохозяйственных предприятий должны использоваться с осторожностью.

Логит-регрессионная модель диагностики риска банкротства сельскохозяйственных предприятий, разработанная Г. В. Савицкой, имеет следующий вид:

где х1 — коэффициент обеспеченности собственными средствами;

х2 — коэффициент оборачиваемости оборотного капитала;

х3 — коэффициент финансовой независимости предприятия;

х4 — рентабельность собственного капитала.

Предприятие, набравшее 0 баллов или менее, считается финансово устойчивым. Если значение коэффициента более 1, вероятность наступления банкротства высока.

Для анализируемого предприятия значение данного показателя составит 2,86, следовательно, вероятность наступления банкротства предприятия минимальна.

Хотя данная модель разработана непосредственно для оценки вероятности наступления банкротства сельскохозяйственных предприятий, при ее составлении использовались данные по предприятиям Республики Бе-

ларусь, что ограничивает использование модели для оценки российских предприятий.

Департаментом финансов и бухгалтерского учета министерства сельского хозяйства РФ предлагается использовать следующую модель прогнозирования банкротства:

где Кф — коэффициент эффекта финансового рычага;

Косос — коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами;

Если величина N > 1, то риск банкротства малый или отсутствует; если N < 1, то риск банкротства присутствует: от 0,8 до 1 - небольшой, ниже 0,8 -большой.

Произведем расчет для ЗАО «Агрофирма Дороничи»:

Согласно данной методике, риск банкротства предприятия минимален.

Преимуществом данной методики является тот факт, что весовые коэффициенты в модели получены путем анализа данных обанкротившихся и избежавших банкротства предприятий. О достоверности данной методики судить рано, так как она разработана не так давно, следовательно, исследовать результаты использования относительно предприятий невозможно.

В связи со сложившейся кризисной ситуацией на сельхозпредприятиях России и отсутствием оптимального метода предсказания данного процесса, возникла необходимость разработки оптимальной модели прогнозирования банкротства, соответствующей условиям хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприя-ти й.

В заключение необходимо отметить следующее. Под банкротством в большинстве случаев понимается крайнее проявление кризиса. При этом деятельность предприятия может быть подвержена воздействию разного рода кризисов (финансового, экономического, управленческому). Следовательно, методики прогнозирования банкротства оценивают вероятность наступления различного вида кризисов. В результате использование данных методик может дать различные результаты. Наиболее целесообразным является анализ деятельности предприятия на основании нескольких методик в динамике за ряд лет. Выбор конкретных методик, используемых для анализа, должен зависеть от отрасли, к которой относится данное предприятие.