Анализ признаков банкротства на примере ООО «Олипс»

Итак, применение стохастического факторного анализа в целях диагностики вероятности банкротства является в условиях однородности и представительности статистических данных, наиболее приемлемым в современных условиях. При этом необходимо учитывать:

– достаточно высокую точность прогноза;

– многокритериальность данных моделей, обеспечивающую охват широкого круга симптомов возможного кризисного состояния;

– возможность оценки их одновременного влияния;

– возможность исключения тех факторов, которые оказывают взаимное влияние друг на друга;

– простоту применения: практически все модели можно рассчитать, обладая информацией, содержащейся в бухгалтерской отчетности.

Однако его использование  в отечественной аналитической  практике связано с рядом трудностей. Отечественные методики построения Z-индексов основаны на использовании подходов, предложенных Альтманом и другими западными учеными, и представляют собой адаптированные к российским условиям их модификации. Все эти методики объединяет одна черта – они основаны на анализе большого массива статистических данных. Кроме того, практика применения этих методик в развитых странах показывает, что веса в Z-индексах и пороговые значения сильно различаются не только от страны к стране, но и год от года, а также по отраслям экономики в рамках одной страны. Это свидетельствует о том, что методики, основанные на построении Z-моделей, не обладают устойчивостью к вариациям в исходных данных.

Таким образом, основными специфичными недостатками, присущим методам стохастического факторного анализа в целях антикризисной диагностики организаций, являются:

1. Весовые константы зарубежных моделей установлены на основе статистических данных, отражающих динамику развития предприятий в иных, коренным образом отличных от российских, условиях функционирования, а в этой связи они не позволяют адекватно оценить степень воздействия каждого из факторов на оценочную характеристику вероятности банкротства, что в свою очередь делает не корректным сложившиеся критериальные значения Z-индексов.

2. Весовые константы отечественных моделей (речь идет прежде всего о Z-индексе Давыдовой – Беликова), а следовательно, и критериальные их границы, требуют периодического уточнения по истечении времени, для чего необходима специфичная, а главное представительная, статистическая информация о деятельности организаций-банкротов; при этом попытка практического решения данной задачи в рамках проведенного исследования натолкнулась на проблему отсутствия в органах статистики такой информации в необходимом разрезе и объеме.

3. Проблематичным представляется установление рыночной стоимости собственного капитала (в частности, при расчете пятифакторного Z-индекса Альтмана, использование которого получило наибольшее распространение на практике).

4. Специфичные условия функционирования организаций различных отраслей экономики делают не корректной для диагностики вероятности их банкротства применяемую систему коэффициентов, которая у зарубежных аналитиков имеет унифицированный характер, без дифференциации по отраслям.

Детерминированные однокритериальные  модели предполагают построение оценки вероятности банкротства на основе расчета и интерпретации одного частного показателя – коэффициента, в той или иной степени характеризующего ликвидность организации. Однако ориентация на какой-то один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдана. Многообразие экономических процессов в деятельности предприятий, множественность показателей характеристики их финансовой стабильности (отражающих, как правило, лишь один из аспектов функционирования предприятий), а также различия в уровне оптимального значения коэффициентов вызывают в данном случае трудности антикризисной диагностики.

Таким образом, оценка вероятности  банкротства организаций на основе однокритериального подхода не может быть объективной по следующим причинам:

1. Ограниченность индикаторов диагностирования: все отдельные коэффициенты, предлагаемые для оценки вероятности банкротства, исходят из характеристики ликвидности, оставляя без внимания другие сферы деятельности организации, не позволяя тем самым описать тенденцию развития с максимальной точностью прогноза.

2. Фактическое значение коэффициентов ликвидности недостаточно объективно отражает уровень финансового состояния предприятий по причине:

а) неоднородности и условности дифференциации активов по уровню ликвидности активов, а пассивов – по сроку их изъятия из оборота;

б) моментного характера значения коэффициентов.

Детерминированные модели, основанные на расчете комплексного показателя, а также на анализе чувствительности, дают возможность проведения более глубокого анализа. При этом надо учитывать, что они основаны на:

– многокритериальном подходе к диагностированию вероятности банкротства;

– возможности учета отраслевых особенностей деятельности изучаемой совокупности организаций.

В совокупности оба преимущества повышают точность и адекватность оценки ситуации на основе методов обратного детерминированного факторного анализа. Однако практика их применения обнаружила характерный недостаток, который присущ всем представителям данной группы. Это определение весов значимости частных показателей системы, методика расчета которых в условиях ограниченности статистической информации и невозможности использования в данных целях корреляционно-регрессионного анализа, строится по большей части на основе экспертных оценок, для которых типична высокая степень субъективизма.

Проведение скоррингового анализа как разновидности сравнительного позволяет:

– учесть комплексный подход к диагностированию признаков формирования кризисной ситуации;

– определить «рейтинг» банкротства;

– установить (в отдельных случаях, а именно при использовании методики У. Бивера) возможный временной интервал его наступления, т. е. получение векторного результата диагностирования, вследствие чего можно сформировать «... некоторое подобие динамической оценки».

Вместе с тем с  применением многокритериального  подхода в скорринговом анализе, справедливость которого бесспорна, возникают трудности в формировании точной обобщающей характеристики сложившейся ситуации по причине:

– наличия вероятности принадлежности организации к разным классам кредитоспособности по каждому из включенных в систему критериев;

– необходимости сравнения фактически рассчитанных значений коэффициентов с нормативными;

– невозможности объективного определения значений отдельных коэффициентов системы из-за ограниченности информации об исходных показателях (в частности, это касается сведений о рыночной стоимости капитала анализируемой организации, необходимых для расчета пятифакторной модели Альтмана, являющейся составным критерием классификации организации по методике Казанского государственного технологического университета).

При присущей качественным методам диагностирования вероятности банкротства возможности решения проблемы в условиях ограниченности исходной информационной базы и новизны изучаемой проблемы, а также универсальности относительно области применения, что, безусловно, является сильными сторонами аналитических возможностей качественных методов, ограниченность методов экспертных оценок состоит в том, что в них присутствует повышенная вероятность ошибочного суждения. Причиной этому могут быть: субъективные предпочтения эксперта; склонность к игнорированию новых фактов и гипотез, которые не вписываются в его научное мировоззрение; излишняя подверженность коллективному мнению. Кроме того, при некорректности постановки задачи перед экспертами со стороны аналитика или при большом массиве экспертных оценок в ходе их обработки могут быть допущены ошибки, снижающие качество (согласованность) экспертного решения.

Из изложенного следует, что  качественные методы антикризисной  диагностики имеют следующие характерные недостатки:

– трудность решения многокритериальных задач;

– субъективность прогнозного решения;

– рассчитанные значения критериев носят характер информации к размышлению, а не основы для принятия немедленных решений;

– отсутствие пограничных сочетаний значений изучаемых критериев, а в этой связи – интерпретации полученных результатов.

Рассмотрев специфические  недостатки, характерные отдельно для  каждой группы методов антикризисной  диагностики, следует выделить и общие, в частности:

1. Ни одна из существующих методик антикризисной диагностики не исходит из того, что банкротство является высшим проявлением трех кризисов предприятия – управленческого, экономического и финансового, т.е. ни одна из рассмотренных методик не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине «специализации» на каком-либо одном виде кризиса. Все они идентифицируют только определенную форму кризиса организации (в основном все – финансовый, иногда в сочетании с экономическим кризисом, и только метод А-счета – управленческий). Однако другие аспекты деятельности организации, учет которых необходим в целях диагностирования вероятности банкротства, в данном случае во внимание авторами не принимается, что ограничивает их практическое применение.

2. Методическое содержание большей части методов не подвержено корректировке с учетом особенностей деятельности организаций различных отраслей экономики, наделяя их необходимостью соответствовать одним и тем же требованиям проведения антикризисной диагностики. Если же в отдельных случаях такая возможность имеется (как, например, при использовании Z-индекса Давыдовой – Беликова), то модель не применима по другим параметрам, рассмотренным выше.

3. Получение оценок статического (моментного) характера: оценка вероятности банкротства на какую-либо дату или за один период – это «... не более чем результат некоторого фиксированного сочетания всех влияющих факторов. Конкретное статическое сочетание может быть абсолютно любым, поэтому делать на его основе какие-либо выводы относительно финансового состояния исследуемого объекта в конкретный момент, по-видимому, не вполне корректно». Таким образом, существующие методы выдают результаты анализа на момент принятия управленческого решения (т. е. подан иск в суд, предполагается диагностика по утвержденным методическим рекомендациям или, к примеру, предприятие лишь только организовано – производится диагностика состояния внешней среды для снижения риска от не зависящих от организации воздействий. Обе ситуации описывают статику – выработка информации под определенный образ действий на момент принятия решений). С другой стороны, диагностика может иметь характер регулярного и своевременного мониторинга, антиципативно ориентированного [6, с. 55].

Правомерно подчеркнуть, что отдельные рассмотренные методы диагностики вероятности банкротства содержат в себе рациональное начало, развитие которого лежит в основе направлений их совершенствования. Речь в данном случае идет о таких методах, как: А-счет, который единственный из всех содержит попытку увязать вероятность банкротства с качеством управления (хотя и на основе поверхностной оценки качества менеджмента), и анализ чувствительности, позволяющий учесть фактор динамичности оценки (но, к сожалению, применительно только к финансовому кризису).

Таким образом, можно сделать вывод о том, что существующая проблема упорядочения процесса применения методик, необходимости адаптации и уточнения некоторых из них требует их совершенствования в направлении устранения вышеуказанных недостатков, но при сохранении явных преимуществ отдельных подходов.

Данное обстоятельство предопределяет необходимость дальнейшего  исследования, приоритетными направлениями которого будут являться следующие:

– определение форм и этапов развития кризиса организаций;

– обоснование целесообразности и необходимости, а также создание методической основы формирования антикризисной диагностики на основе системного подхода; определение состава ее критериев в соответствии с целями превентивного выявления признаков развития управленческого, экономического и финансового кризисов.

 

2. АНАЛИЗ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ООО «ОЛИПС»

2.1. Анализ состава и структуры имущества ООО «Олипс»

 

На основании горизонтального (динамического) и вертикального (структурного) анализа баланса проводится экспресс-оценка финансового состояния предприятия. В ходе анализа баланса предприятия необходимо отразить абсолютные изменения в имуществе предприятия и источниках его формирования, сделать выводы об улучшении или ухудшении структуры активов и пассивов.

 

Таблица 1 – Анализ динамики и структуры имущества ООО «Олипс» в 2009 г.

Размещение  имущества	Начало года		Конец года		Изменение (+/-)		Темп  изменения, %
	тыс. руб.	в % к итогу	тыс. руб.	в % к итогу	абс., тыс. руб.	удельного  веса, %
1. Внеоборотные активы
1.1. Нематериальные активы	83	0,01	69	0,01	–14	0,00	83,13
1.2. Основные средства	331 993	33,06	416 607	37,59	84 614	4,53	125,49
1.3. Незавершенное строительство	442 232	44,04	239 979	21,65	–202253	–22,39	54,27
1.4. Доходные вложения  в материальные ценности	–	–	–	–	–	–	–
1.5. Долгосрочные финансовые вложения	13735	1,37	52868	4,77	39133	3,40	384,91
1.6. Отложенные налоговые  активы	198	0,02	747	0,07	549	0,05	377,27
1.7. Прочие внеоборотные активы	–	–	–	–	–	–	–
Итого по разделу	788 241	78,50	710 270	64,08	–77971	–14,42	90,11
2. Оборотные активы
2.1. Запасы	17139	1,71	69717	6,29	52578	4,58	406,77
2.2. НДС по приобретенным  ценностям	64 689	6,44	11 586	1,05	–53103	–5,40	17,91
2.3. Дебиторская задолженность	63 992	6,37	187 672	16,93	123 680	10,56	293,27
2.4. Краткосрочные финансовые вложения	59 173	5,89	23 115	2,09	–36058	–3,81	39,06
2.5. Денежные средства	3210	0,32	77 354	6,98	74144	6,66	2409,78
2.6. Прочие оборотные  активы	7728	0,77	28680	2,59	20952	1,82	371,12
Итого по разделу	215 931	21,50	398 124	35,92	182 193	14,42	184,38
Баланс	100 4172	100,00	1 108 394	100,00	104 222	0,00	110,38