Прогнозирование вероятности банкротства предприятия в современных условиях

Прогнозирование вероятности банкротства предприятия

в современных условиях

В условиях рыночных отношений, при наличии конкуренции и возникновении порой непредсказуемых ситуаций финансово-хозяйственная деятельность предприятия невозможна без рисков. Появление рисков связано с самой сущностью рыночных отношений, которые всегда сопряжены с неопределенностью достижения конечных результатов предпринимательства.

На любом предприятии возникают риски связанные с его производственной и финансовой деятельностью, но наиболее опасным из них является риск банкротства, так как при его наступлении предприятие теряет возможность дальнейшего функционирования и в дальнейшем, как правило, разоряется, что, в свою очередь, пагубно отражается на экономике в целом. Поэтому оценка и прогнозирование риска банкротства с целью предотвращения финансового краха предприятия становится очевидной.

Оценка и прогнозирование неплатежеспособности и вероятности банкротства предприятия представляют интерес не только для акционеров, кредиторов, поставщиков, заказчиков и других лиц в выборе наиболее надежных и перспективных деловых партнеров, но и для собственной самооценки, которая позволяет раньше распознать признаки ухудшения положения, выявить причины возникновения, оперативно отреагировать на них и с большей вероятностью избежать или уменьшить риск банкротства путем своевременного принятия соответствующих мероприятий для вывода предприятия из неплатежеспособного состояния.

В этом случае менеджерам по риску необходима методика диагностики риска банкротства предприятия, с помощью которой можно определить, оценить и спрогнозировать вероятность банкротства анализируемого предприятия.

Экономически развитые и наиболее стабильные страны мира уже давно занимаются решением данной проблемы. Первые методики были разработаны банками для оценки своих клиентов и назывались «Оценка риска неплатежеспособности заемщика». В начале 1960 года термин «риск банкротства» прочно вошел в сферу экономики США, Великобритании и Франции. Таким образам, зарубежными странами накоплен огромный опыт в решении данной проблемы.

В России данный вопрос все еще остается открытым. В настоящее время многие предприятия не предают достаточного значения оценке и прогнозированию финансового состояния. В результате чего процедуры банкротства вводятся на поздней стадии, когда финансовый кризис достиг своего развития и финансовое оздоровление уже невозможно. В этой связи по большинству дел о банкротстве в РФ открыты ликвидационные процедуры.

Таким образом, проблема предотвращения банкротства и разработка комплексной методики оценки и прогнозирования риска банкротства является весьма актуальными как для экономической науки, так и для практики.

Интерес к данной проблематике весьма оправдан, абсолютно любое предприятие может столкнуться с неустойчивостью финансового состояния, неплатежеспособностью, банкротством.

В Российской Федерации пока еще нет статистических данных предприятий - банкротов по причине «молодости» института банкротства, что затрудняет проведение исследований, основанных на реалиях нашей экономики и направленных на достоверное прогнозирование возможной несостоятельности предприятий.

Существует также проблема достоверности информации о состоянии дел на конкретных предприятиях и трудности ее получения. Ограниченность же использования в российской практике зарубежных моделей финансового анализа обусловливается, прежде всего, тем, что они были разработаны на основе данных финансовой отчетности иностранных государств. Поэтому в данной ситуации возможны два пути решения. Первый – адаптация иностранных моделей к российской экономике и проведение дискриминантного анализа данных конкретных предприятий, второй – по нашему мнению, наиболее  приемлемый и актуальный, но более трудоёмкий – создание математической модели прогнозирования платежеспособности предприятия, которая бы в наибольшей степени соответствовала реалиям российской экономики. Использование такой модели позволило бы прогнозировать возникновение на предприятии кризисной ситуации, ещё до появления её очевидных признаков. Такой прогноз особенно актуален, так как жизненные циклы предприятий в рыночной экономике коротки (4–5 лет). В связи с этим малы и временные рамки применения  антикризисных стратегий, и в условиях уже наступившего кризиса их несвоевременное применение может привести к финансовой несостоятельности.

В настоящее время в мировой теории и практике получили распространение различные методы и модели оценки и прогнозирования банкротства, использование которых позволяет с достаточно высокой степенью точности предсказывать наступление финансовых кризисов на предприятии.

Цель данной статьи - характеристика основных методик прогнозирования и диагностики банкротства, рассмотреть их преимущества и недостатки. Выбрать наиболее целесообразный состав методов для оценки риска банкротства и снижения финансовой устойчивости возможно только при четком представлении относительно их достоинств и недостатков.

Вероятность банкротства - это одна из оценочных характеристик текущего состояния и обстановки на исследуемом предприятии. Если же проводить анализ вероятности ежемесячно, то руководство предприятия может постоянно поддерживать эту вероятность на низком уровне.

Рассмотрим три основных подхода к прогнозированию финансового состояния с позиции возможного банкротства предприятия:

• расчёт индекса кредитоспособности, который базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами (Бивера, Альтмана);
• использование системы формализованных и неформализованных критериев;
• оценка и прогнозирование показателей удовлетворительности структуры баланса.

Первый подход, бесспорно эффективный при прогнозировании банкротства, имеет существенные недостатки. Во-первых, компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкретные данные могут годами оставаться недоступными. Во-вторых, если отчёты предприятиями публикуются, то они реально не отражают экономическое положение данного предприятия. В-третьих, многие коэффициенты отражают  различные  стороны  деятельности  предприятий,  имеют разную направленность и поэтому не дают оснований для достоверных прогнозов.

Второй подход, расчёт индекса кредитоспособности в наиболее законченном виде возможен лишь для компаний, котирующих свои акции на фондовых биржах. Доля таких фирм относительно не велика. Поэтому многие крупные аудиторские фирмы и компании, используют для своих аналитических оценок системы критериев. Безусловно, в этом есть и свои «минусы»: гораздо легче принять решение в условиях однокритериальной задачи.

Третий подход основан на изучении отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству. Основной его недостаток связан с тем, что большинство данных по таким предприятиям не упорядочены  по  степени  важности,  а  также  отсутствует  чёткая последовательность.

В зарубежных странах для оценки риска банкротства используются факторные модели, разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа. Наиболее известные, авторами, которых являются Э. Альтман, Дж. Фулмер, Ж. Конан и М. Голдер, Р. Тафлер и Г. Тишоу, и Г. Спрингейт.

При изучении зарубежных методик в области оценки риска банкротства, следует учитывать, некоторые обстоятельства:

1) в отечественных публикациях, возникают проблемы со сложностями перевода, применить модели к российской постоянно изменяющейся отчетности, применяется разная терминология и дается различный порядок расчета некоторых факторов;

2) при использовании зарубежных моделей сразу хочется отметить, что при разработке не учитывался весь спектр внешних факторов: модели основаны на данных предприятий тех государств, в которых они были созданы, и не совсем подходят для оценки риска банкротства отечественных субъектов из-за: разной финансовой обстановке в стране, разной структуры капитала, особенностей налоговой системы, условий кредитования, а также различий в законодательной, информационной базе.

Одной из первых считается работа У. Бивера 1940г. использовать аналитические коэффициенты для прогнозирования банкротства. Он проанализировал за 5-ти летний период 30 коэффициентов по группе компаний, половина из которых обанкротилась. Все коэффициенты он сгруппировал в 6 групп, при этом исследование показало, что наибольшую значимость для прогнозирования имел показатель, соотношение денежных средств и заемного капитала.

Модель даёт возможность оценить финансовое состояние предприятия с точки зрения возможного будущего банкротства. Сама модель по содержанию представляет комплекс финансовых показателей, характеризующих такие показатели как: платёжеспособность, рентабельность организации для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства. Уильям Бивер пришёл к выводу что, отношение чистых денежных потоков к общей сумме долга является наилучшим показателем предстоящего банкротства, который теперь носит название коэффициента Бивера.

Таблица 1 - Модель оценки вероятности банкротства У. Бивера

Показатель	Расчет	Значения показателей
		Благополучные предприятия	За 5 лет до банкротства	За 1 год до банкротства
Экономическая рентабельность	(Чистая прибыль / Активы организации)*100%	6%-8%	4%	1-22%
Финансовый  леверидж	(Привлеченный капитал / Сумма активов) * 100%	≤37%	≤50%	≤80%
Коэффициент  текущей  ликвидности	Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	≤3.2	<2	<1
Коэффициент Бивера	(Чистая прибыль +Амортизация основных  средств и не материальных активов) / Привлеченный капитал	0,4-0,45	≈0,17	0-0,15

 

Наибольшее распространение и известность в области прогнозирования возможного банкротства получили модели Эдварда Альтмана 1941г., разработавшего методику расчета индекса кредитоспособности. Этот индекс позволяет разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса банкротства Э. Альтман обследовал 66 промышленных компаний, одна половина из которых обанкротилась, а другая половина работала успешно. Впервые в 1968 г. Э. Альтман исследовал 22 финансовых коэффициента, базировавшихся на данных одного периода перед банкротством, отобрал пять наиболее значимых из них для прогноза.

Одной из простейших является двухфакторная модель, основанная на коэффициенте покрытия, характеризующего ликвидность и коэффициенте финансовой зависимости, характеризующего уровень финансовой устойчивости. Но она не дает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента финансовой зависимости и коэффициента покрытия не учитывает влияния других важных показателей (деловой активности предприятия, рентабельности, отдачи активов). В связи с этим велика ошибка прогноза.

Следующая модель Альтмана - пятифакторная - также не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее, на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства.

               Z5 = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0Х5,                    (1)

где: X1 - отношение собственных оборотных активов (чистого оборотного капитала) к сумме активов;

X2 - рентабельность активов;

X3 - уровень доходности активов (отношение прибыли к сумме активов);

X4 - отношение рыночной стоимости акций к заемному капиталу;

X5 - оборачиваемость активов.

Вероятность угрозы банкротства предприятия по модели Альтмана оценивается согласно шкале, представленной в таблице 2. Практика показывает, что по модели Альтмана прогноз банкротства оправдывается: за год - 90%, 2 года - 70%, 3 года - 50%.

Банкротство реально возникает в том случае, когда на счете предприятия нет денег, но за то имеются долги, кредиторы не желают ждать, и подают в суд; или же предприятие само объявляет себя банкротом.

 Таблица 2 – Уровень угрозы банкротства в модели Альтмана

Значение z	до 1,8	1,81 - 2,70	2,71 - 2,99	3 и выше
Вероятность банкротства	очень высокая	высокая	возможная	очень низкая

 

Значимость методики Альтмана определяется не столько приведенным в ней критериальным значением показателя Z, сколько  собственно техникой оценивания. Сильными сторонами данной методики является простота расчётов элементов модели и хорошая опробированность на практике.