Теоретические основы диагностики вероятности банкротства

Учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют производить оценку финансовой устойчивости, используя интегральные показатели, для расчета которых можно использовать:

- скоринговые модели,

- многомерный рейтинговый анализ,

- мультипликативный дискриминантный анализ и др.

Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 1940-х годов.

Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями, позволяющую распределить предприятия по классам:

I класс — предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

II класс — предприятия, которые демонстрируют некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;

III класс — проблемные предприятия;

IV класс — предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;

V класс — предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

Для оценки рейтинга субъектов хозяйствования и степени финансового риска довольно часто используются методы многомерного рейтингового анализа, методика которого выглядит следующим образом:

Этап 1. Обосновывается система показателей, по которым будут оцениваться результаты хозяйственной деятельности предприятий, собираются данные по этим показателям и формируется матрица исходных данных.

Этап 2. В таблице исходных данных определяется в каждой графе максимальный элемент, который принимается за единицу. Затем все элементы этой графы (ац) делятся на максимальный элемент предприятия-эталона (шах aJ). В результате создается матрица стандартизованных коэффициентов (xv).

 

Этап 3. Все элементы матрицы координат возводятся в квадрат. Если задача решается с учетом разного веса показателей, тогда полученные квадраты умножаются на величину соответствующих весовых коэффициентов (К), установленных экспертным путем, после чего результаты складываются по строкам.

 

Этап 4. Полученные рейтинговые оценки (Л) размещаются по ранжиру и определяется рейтинг каждого предприятия. Первое место занимает предприятие, которому соответствует наибольшая сумма, второе место — предприятие, имеющее следующий результат, и т.д.

В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Наиболее широкую известность получила модель Альтмана:

,

где – собственный оборотный капитал/сумма активов;

      х2 – нераспределенная прибыль/сумма активов;

      х3 – прибыль до уплаты процентов/сумма активов;

      х4 – балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал;

      х5 – объем продаж (выручка)/сумма активов.

Константа сравнения — 1,23.

Если значение Z < 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z > 1,23 и более свидетельствует о малой его вероятности.

Дискриминантная модель, разработанная Лис для Великобритании, получила следующее выражение:

,

где – оборотный капитал/сумма активов;

      х2 – прибыль от реализации/сумма активов;

      х3 – нераспределенная прибыль/ сумма активов;

     х4 – собственный капитал/заемный капитал.

Здесь предельное значение равняется 0,037.

Таффлер разработал следующую модель:

,

где – прибыль от реализации/краткосрочные обязательства;

      х2 – оборотные активы/сумма обязательств;

      х3 – краткосрочные обязательства/сумма активов;

               х4 – выручка/сумма активов.

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

Недостатком дискриминантных моделей является отсутствие четких границ для отнесения предприятий к классу банкротов или не банкротов. Если предприятие по модели набирает значение Z-счета, близкое или равное константе дискриминации, то трудно его квалифицировать на предмет финансовой устойчивости или неустойчивости.

 

 

 

 

 

2.2. Классификация подходов к прогнозированию банкротства предприятий

 

Попытки спрогнозировать гипотетический крах компании предпринимались еще в 20-30-х годах XX-го века. Рэймонд Смит, Уильм Лоу, Пол Фитцпатрик и Артур Винакор выполняли исследования, нацеленные на определение эффективных методов оценки банкротства.

Более серьезные попытки по разработке эффективной методики прогнозирования банкротства, связанные с развитием вычислительной техники и машин, можно отнести к 60-м годам [17].

Все методы прогнозирования опираются на определенные допущения, гипотезы. Самая распространённая и обычная гипотеза – это гипотеза, затрагивающая фактор стабильности: «неизменность действующих связей и тенденций», «отсутствие проявлений чего-нибудь экстраординарного». Таким образом, все методы прогнозирования, в том числе и в экономической сфере, направлены на обнаружение ретроспективных тенденций и связей. При желании спрогнозировать банкротство такой поиск производится путем сравнения ретроспективных данных между обанкротившимися и избежавшими банкротства фирмами.

Методические подходы, касательно попыток спрогнозировать банкротство, сформулированные иностранными и отечественными экономистами, обычно содержат (от двух до девяти) основных коэффициентов или показателей, определяющих финансовое положение предприятия. Как правило, путем использования этих коэффициентов вычисляется итоговый показатель, характеризующий вероятность потенциальной несостоятельности.

Основное назначение этих моделей и методик – прогнозирование с целью предупреждения, предотвращения реализации кризиса еще на ранних этапах, то есть до выявления симптомов банкротства, очевидных уже всем. Без такого подхода нельзя обойтись, поскольку в реалиях рынка жизненный цикл организации невелик. Поэтому временной интервал на выполнение антикризисных мер зачастую сильно ограничен, а в ситуации уже развивающегося кризиса в компании реализация таких мер может быть запоздалой – итог банкротство.

Вероятность реализации несостоятельности любого предприятия в первую очередь связана с эффективностью его производственной и финансово-экономической деятельности. Управляющий для оценки внутренней эффективности может пользоваться кроме бухгалтерской, также и управленческой отчетностью, дополнительной информацией, отображающей перспективы развития компании, о сделках, которые планируется совершить, о новых поступлениях, внедрениях и приобретениях. Для аналитика, который не обладает доступом к вышеуказанной информации внутреннего характера, источниками сведений о состоянии дел в оцениваемой фирме выступают публикуемая бухгалтерская отчетность и информация по динамике торгов ценными бумагами [10].

Обычно выделяют две основные группы методов: эвристические и экономико-математические. Касательно к прогнозированию банкротства данные методы включают два подхода: качественный и количественный (рис. 2).

 

Рисунок 2. Классификация подходов к прогнозированию банкротства

 

Эвристические методы исходят из предположения того, что при разработке прогноза в качестве доминант выступают субъективные начала, например интуитивный опыт, опыт прошлых лет, творческие начала, способности к воображению. Среди методов этой группы в том числе выделяют и методы, основанные на экспертных оценках. Эвристические методы формируют, иначе говоря, «качественный» подход к оценке потенциальной несостоятельности. Суть качественных подходов состоит в изучении экспертом тех или иных характеристик, которые присущи бизнесу, движущемуся в направлении краха и сопоставлении их с аналогичными факторами и показателями анализируемой фирмы. В ситуации, когда для данной фирмы характерным является наличие таких показателей, тогда выполняется экспертное заключение о значительном риске несостоятельности. Отметим еще раз, что такое заключение субъективно.

Признаки банкротства при данном подходе обычно делят на два сегмента.

К первому сегменту принадлежат факторы, указывающие на гипотетические финансовые трудности и вероятность реализации несостоятельности в ближайшем времени:

- хронические значительные  убытки в основной деятельности, вызванные спадом продаж и  производства;

- существование просрочек в погашении заемных источников финансирования;

- недостаток собственных  средств и оборотного капитала;

- постоянное возрастание  длительности оборота капитала;

- существование запасов  готовой продукции и сырья  сверх нормативных величин;

- невыгодные условия получения  новых источников финансирования;

- снижение рыночной стоимости  компании;

- падение потенциала производства.

Ко второму сегменту относят показатели, величины которых не позволяют оценивать существующее финансовое положение как кризисное, но свидетельствующих о возможности быстрого и значительного его ухудшения в ближайшем времени при не использовании антикризисных мер. К ним причисляют:

- сверхсильная зависимость  компании от того или иного  одного проекта, поставщика, рынка  сбыта, вида оборудования, типа актива, вида сырья;

- утрата главных партнеров;

- утрата ключевых менеджеров;

- отсутствие ритмичности  работы, непредусмотренные простои;

- отсутствие обновления  основных фондов, отсутствие внедрения  новых методов и технологий;

- отсутствие эффективных  долгосрочных соглашений;

- недостаточность реинвестирования.

Во второй сегмент входят показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер. К ним относятся:

- сверхсильная зависимость  компании от того или иного  одного проекта, поставщика, рынка  сбыта, вида оборудования, типа актива, вида сырья;

- утрата главных партнеров;

- утрата ключевых менеджеров;

- отсутствие ритмичности  работы, непредусмотренные простои;

- отсутствие обновления  основных фондов, отсутствие внедрения  новых методов и технологий;

- отсутствие эффективных  долгосрочных соглашений;

- недостаточность реинвестирования.

Среди достоинств указанной системы показателей потенциального банкротства можно подчеркнуть системность и комплексность подхода, а среди недостатков – субъективность принятия и последующего внедрения решений, базирующихся в основе на нечетком прогнозировании в контексте многофакторной постановки [18. C. 12-24].

Экономико-математические методики для формирования прогнозов используют предикативные модели, основанные на получении с последующим анализом статистических данных. К этой совокупности можно отнести: методику экстраполяции трендов, модели анализа с использованием регрессий, методы эконом- и матпрограммирования. Данные методы образуют так называемые количественные подходы к прогнозированиям банкротств. Их суть состоит в нахождении пороговых величин расчетных коэффициентов или их комбинаций, обрисовывающих финансовое положение компании как надежное. Если фактические значения показателей и коэффициентов выходят за критические рамки, значит, вероятность несостоятельности повышается.

Отдельные ученые предполагают, что оценка несостоятельности, основанная на применении качественных подходов, приведет к более достоверным данным и результатам, в сравнении с применением моделей количественного подхода, т.е. предикативных методик. Это объясняют тем, что методики оценки вынуждены сосредотачиваться на более узкой совокупности данных, чем та, которая доступна аналитику.

Но с другого края, методики, основанные на экспертных оценках, в своей базе имеют субъективные суждения аналитиков, в связи с чем данные подходы не лишены присущим им изъянов психологического характера. Альтаман и Макгой в 1974 году экспериментально доказали превосходство количественных подходов над качественными.

К первой группе можно отнести модели, основанные на применении дискриминантного анализа (MDA). В частности здесь принято выделять работы таких авторов, как: Дикина (1972), Лиса (1972), Р. Тафлера и Г. Тишоу (1974), Лева (1974), Альтмана, Халдемана (1977); Спрингэйта (1978); Альтмана (1983); Фулмера (1984); Бафори (1984); Аргенти (1985); Мейерса и Фогу (1986); Кохен аи Гилмора (1990).

В последствие для создания методик прогнозирования банкротства стали использовать множественный регрессионный анализ (MRA), общее назначение которого заключается в изучении взаимозависимости нескольких независимых меняющихся параметров, именуемых предикторами и регрессорами (в данном случае, значения финансовых коэффициентов) и зависимого изменяющего параметра – итогового показателя (в данном случае, вероятностью потенциальной несостоятельности). Функциональная зависимость, которая описывает зависимость значений результативных признаков от значения предиктовых переменных, получила название уравнения регрессии. В среде ученых, использующих мультипликативных регрессионных анализ, можно зафиксировать: Плат (1981), Змиджевский 1985), Завгренерман (1986); Гилберт, Минон и Шварц (1991); Кох и Килох (1991); Грис (1997) [19].