Лекции по "Финансовому менеджменту"

2) коэффициент  финансовой независимости (Кф.н) (коэффициент автономии) – удельный вес собственных средств в общей сумме источников финансирования.

Рекомендуемые значения для показателей: Кт. л ? 2,0; Кф.н = 0,5 – 1,0.

При значении Кф.н < 0,5 возникает риск для кредиторов предприятия.

Модель прогнозирования риска несостоятельности имеет вид

Z = 0,3872 + 0,2614Кт.л + 1,0595Кф.н.

Расчетные зависимости для определения  параметров модели приведены ниже:

Кт.л = стр. 290 / (стр. 610 + стр. 620 + стр. 630 + стр. 660);

Кф.н = стр. 490 / стр. 700.

Как следует  из конструкции модели, в прогнозировании возможного состояния банкротства определяющее значение имеет фактор финансовой независимости (Кт.л / Кф.н = 1 / 4,05). Это объясняется следующим парадоксом: при нестабильной среде предпринимательства предприятие увеличивает запасы, что приводит к росту показателя Кт.л, но одновременно растет вероятность риска их ликвидности (группа А3 – средний риск ликвидности), что снижает платежеспособность предприятия.

Шкала оценки риска банкротства включает в себя пять классов градации, и в зависимости от значения рейтингового числа Z она осуществляется по следующему правилу:

если Z < 1,3257 – вероятность банкротства очень высокая;

если 1,3257 ? Z < 1,5457 – вероятность банкротства высокая;

если 1,5457 ? Z < 1,7693 – вероятность банкротства средняя;

если 1,7693 ? Z < 1,9911 – вероятность банкротства низкая;

если Z > 1,9911 – вероятность банкротства очень низкая.

Для проверки работоспособности предлагаемой модели рассмотрим следующий тест: нормированные  значения финансовых показателей равны: Кт.л = 2, Кф.н = 1. При данных значениях показателей рейтинговое число Z = 1,9695, что соответствует низкой вероятности банкротства.

В качестве недостатков модели следует отметить следующее. Вероятность банкротства  имеет качественный характер (очень  высокая, высокая, средняя, низкая, очень низкая) и отсутствует оценка эффективности методики (точность прогноза и временной лаг).

Четырехфакторная модель прогнозирования  банкротства^[41] . Модель разработана для прогнозирования риска несостоятельности торгово-посреднических организаций.

Необходимость разработки данной модели была вызвана тем, что модель Альтмана применительно к данной группе предприятий давала долю ошибочного прогноза – 84%, вероятностного – 11%. И только в 5% случаях прогноз соответствовал действительности.

В соответствии с методикой разработки модели первоначально  было выбрано 13 финансовых показателей. Исследования проводились по данным 2040 финансовых отчетов предприятий в течение трех лет.

На  основе результатов дискриминантного анализа предложенная модель прогнозирования банкротства торговых предприятий включает в себя четыре фактора и имеет следующий вид:

Z = 0,838X1 + Х2 + 0,054Х3 + 0,63Х4,

где X1 – доля чистого оборотного капитала: чистый оборотный капитал / общая сумма активов; Х2 – рентабельность собственного капитала: чистая прибыль / собственный капитал; Х3 – коэффициент оборачиваемости активов: выручка от реализации / общая сумма активов; Х4 – норма прибыли: чистая прибыль / интегральные затраты.

Фактор Х4 – интегральные затраты – включает данные Отчета о прибылях и убытках (форма № 2), в частности: себестоимость (стр. 020); коммерческие расходы (стр. 030); управленческие расходы (стр. 040). Расчетные зависимости параметров модели приведены ниже:

X1 = (стр. 290 – стр. 230 – стр. 610 –  стр. 620 – стр. 630 – стр. 660) / стр. 300;

Х2 = стр. 190 (форма № 2) / стр. 490;

Х3 = стр. 010 (форма № 2) / стр. 300;

Х4 = стр. 190 (форма № 2) / (стр. 020 + стр. 030 + стр. 040) (форма № 4).

Шкала оценки риска банкротства имеет пять градаций и осуществляется по следующим правилам:

если Z < 0 – вероятность банкротства максимальная (90–100%);

если 0 ? Z < 0,18 – вероятность банкротства высокая (60–80%);

если 0,18 < Z < 0,32 – вероятность банкротства средняя (35–50%);

если 0,32 < Z < 0,42 – вероятность банкротства низкая (15–20%);

если Z > 0,42 – вероятность банкротства минимальная (до 10%).

В данной системе оценки между каждыми  соседними интервалами оставлен лаг (5–15%), так как невозможно точно  распределить значение рейтингового числа  по вероятности банкротства. Особенно сложен переход между низкой и  средней степенью банкротства.

Средние значения задействованных в модели факторов равны:

X1 = 0,0108198; Х2 = 0,090673; Х3 = 1,685214; Х4 = 0,143342.

Если  значение исследуемого фактора выходит  по анализируемому предприятию за пределы  границ и данный факт не может быть объяснен особенностями предприятия или спецификой его работы, в этом случае возможно появление неучтенного источника риска.

Точность  прогноза банкротства – до 81% на временном интервале до девяти месяцев.

Шестифакторная модель прогнозирования  риска потери платежеспособности^[42] . Данная модель разработана для предприятий цветной промышленности (предпринимательские структуры типа холдинг). В этой модели введен фактор капитализации предприятий для компенсации заниженного уровня балансовой стоимости активов и учитывается фактор, характеризующий качество менеджмента.

При разработке модели распределение показателей  по их важности осуществлялось на основе экспертного оценивания, а весовые  коэффициенты – на основе метода линейного  программирования.

Модель прогнозирования банкротства имеет следующий вид:

Z = 0,83X1 + 5,83Х2 + 3,83X3 + 2,83Х4 + 4,83X5+ X6,

где X1 – коэффициент обеспеченности собственными средствами: собственные оборотные средства / общая сумма активов; Х2 – коэффициент текущей ликвидности; Х3 – рентабельность собственного капитала по чистой прибыли (чистая прибыль ? 100% / стоимость собственного капитала); Х4 – коэффициент капитализации: рыночная стоимость собственного капитала / заемные средства; X5 – показатель общей платежеспособности (рыночная стоимость активов / сумма обязательств); Х6 – коэффициент менеджмента (выручка от реализации / краткосрочные обязательства).

Оценивание  вероятности банкротства осуществляется по следующему правилу:

если Z ? 10–50, то предприятие находится  в зоне неплатежеспособности.

Модель  позволяет:

– ответить на вопрос, находится ли предприятие на грани банкротства;

– выявить основные причины ухудшения финансового состояния предприятия;

– оценить факторы риска среды предпринимательства;

– разработать меры по снижению финансовых рисков, угрожающих предприятию банкротством.

Данная  модель учитывает реалии российского  финансового рынка и уровень  менеджмента. Ограниченность ее применения вызвана большим объемом требуемого информационного и программного обеспечения.

Модели прогнозирования восстановления платежеспособности предприятия. Если структура баланса признана неудовлетворительной, но при этом наметилась тенденция роста показателей Кт.л (коэффициента текущей ликвидности) и Ко.о.с (коэффициент оборачиваемости оборотных средств), то определяется коэффициент восстановления платежеспособности (Кв.п) за период, равный шести месяцам. Расчетная модель определения значения этого показателя имеет вид

Кв.п = [Кт.л.к + 6 / Т (Кт.л.к – Кт.л.н)] / 2 > 1,

где Кт.л.к, Кт.л.н – фактическое значение коэффициента текущей ликвидности в конце и начале отчетного периода соответственно; Т – продолжительность отчетного периода (3, 6, 9, 12 месяцев).

Физический  смысл показателя коэффициента восстановления платежеспособности заключается в прогнозируемой оценке показателя текущей ликвидности в ближайшей среднесрочной перспективе.

В зависимости  от значения показателя Кв.п принимается следующее решение:

если Кв.п > 1, то у предприятия есть реальная возможность выхода из кризиса и преодоления риска потери платежеспособности. В этом случае признание неудовлетворительности структуры баланса и неплатежеспособности предприятия откладывается на шесть месяцев;

если Кв.п < 1, то у предприятия нет реальной возможности восстановить свою платежеспособность в ближайшее время.

Завершая  анализ методик прогнозирования  риска банкротства предприятий, можно сделать следующие выводы.

1. Двух–  и трехфакторные модели не  являются достаточно точными и являются скорее индикаторами прогноза риска банкротства.

2. Зарубежные  модели не полностью соответствуют  специфике экономической ситуации  и организации предпринимательства  в России, которые отличаются  в том числе системами бухгалтерского  учета и налогового законодательства, что находит отражение как в наборе факторов-признаков, так и в весовых коэффициентах при них.

3. Отсутствие  в российской статистике достаточного  материала по организациям-банкротам  не позволяет скорректировать  зарубежные методики для различных отраслей и организационно-правовых форм, а определение весовых значений индикаторов экспертным путем не обеспечивает их достаточной точности.

4. Период  прогноза риска банкротства с  учетом нестабильной и динамично  реформируемой российской экономики не должен превышать одного года.

5. Методики  дают возможность определить  вероятность приближения стадии  кризиса (банкротства), не позволяя  прогнозировать наступление фазы  роста и других фаз жизненного  цикла предприятия.

7.3. Финансовый менеджмент  в условиях кризиса и банкротства организации

Рационально организованный финансовый менеджмент может ослабить влияние кризиса  в виде финансовой несостоятельности  и добиться восстановления платежеспособности и финансовой устойчивости организации  в целях ее сохранения от банкротства. Может произойти обновление организации при сохранении собственников и руководителей или реструктуризация организации (слияние, разделение, присоединение, выделение). При других условиях финансовая несостоятельность может привести к полной ликвидации организации или смене собственника и перестройке процесса функционирования организации.

Система антикризисного управления предполагает изучение характера, тенденций и  практики развития кризиса предприятия, методов диагностики и раннего  обнаружения его признаков, путей и средств, стратегии и тактики, применение которых может обеспечить его финансовое оздоровление.

К числу  наиболее актуальных задач антикризисного управления в условиях финансового  оздоровления относятся (рис. 7.3):

Рис. 7.3. Задачи антикризисного управления

 

Реализация  первого комплекса задач –  предварительной диагностики причин возникновения кризисной ситуации на предприятии – достигается  выявлением внутренних рассогласований в деятельности организации (сбоев и упущений в работе). Первыми сигналами, свидетельствующими о возможном ухудшении финансового положения предприятия в будущем, даже при общем благоприятном на сегодняшний день его состоянии, могут быть:

– недостаточная диверсификация деятельности предприятия, чрезмерная зависимость сегодняшних и будущих результатов его функционирования от узкой номенклатуры продукции, какого-либо конкретного вида проекта, вида актива и т.д.;

– потеря ключевых партнеров или осложнения во взаимоотношениях с ними;

– недооценка или невозможность постоянного технического и технологического обновления производства, переобучения персонала;

– появление сильных конкурентов на том же сегменте рынка.

Для снижения затрат компании в условиях кризиса необходимы ужесточение процедур авторизации расходов, мотивирование персонала на снижение затрат и сокращение издержек, не связанных с основной деятельностью компании. В рамках перечисленных направлений деятельности нужно выполнить следующие процедуры.

1. Формирование  бюджета компании. Планирование  затрат и передача полномочий  по их управлению менеджерам  подразделений позволят значительно  снизить издержки компании. Если  на момент наступления финансового  кризиса бюджетирование не велось, можно порекомендовать ограничиться составлением мастер-бюджета (прогнозный баланс, БДДС и БДиР), бюджетов ключевых производственных подразделений, а также сформировать бюджеты дебиторской и кредиторской задолженностей и движения сырья и материалов. Это позволит оптимизировать движение денежных потоков и удержать за траты на заданном уровне.

2. Горизонтальная  и вертикальная интеграция. Горизонтальная интеграция предполагает поиск возможностей осуществления закупок совместно с другим покупателем. Увеличение объемов закупки позволит получить так называемые объемные скидки. Вертикальная интеграция подразумевает более тесную работу с поставщиками ключевых наименований сырья и материалов (своевременное исполнение договорных обязательств, финансовая прозрачность и т.д.).

3. Анализ  возможностей передачи на аутсорсинг  дорогостоящих процессов. Следует оценить, какие компоненты выгодно производить самостоятельно, а какие дешевле закупать у других производителей. Например, большинство предприятий, имеющих свои котельные, передали их в собственность администраций городов, поскольку содержание и обслуживание обходились слишком дорого.