Оцінка ймовірності банкрутства підприємства

Типовою для багатьох підприємств є проблема неефективного управління ризиками (запізніла їх ідентифікація, оцінка, нейтралізація) та швидкого виявлення і використання додаткових шансів поліпшення діяльності. Наслідком цього може бути погіршення окремих параметрів діяльності підприємства та фінансова криза. З метою своєчасної ідентифікації чинників, які сигналізують про той чи інший напрям розвитку підприємства, вжиття превентивних заходів доцільно впроваджувати систему раннього попередження та реагування (СРПР).

До пріоритетних завдань системи належить моніторинг фінансового стану підприємства, перманентна оцінка ймовірності банкрутства та розроблення каталогу профілактичних антикризових заходів. Своєчасне виявлення загрози фінансової кризи створює передумови для прийняття оптимальних фінансових рішень.

На сьогодні існує чимало напрацювань щодо оцінки ймовірності фінансової кризи (чи банкрутства) підприємства. Фактично будь-яку методику оцінки кредитоспроможності позичальника, аналізу інвестиційної привабливості підприємства можна вважати такою, яка присвячена проблематиці прогнозування фінансової неспроможності. У разі високої ймовірності неплатоспроможності чи незадовільного фінансового стану підприємство вважається таким, якому загрожує фінансова криза та банкрутство. Аналіз проводиться здебільшого з використанням інформації, яка міститься в трьох основних формах звітності: Баланс (форма № 1), Звіт про фінансові результати (форма № 2) та Звіт про рух грошових коштів (форма № 3).

У вітчизняній практиці значного поширення набули методики аналізу фінансового стану та оцінки ймовірності загрози фінансової кризи підприємства, які ґрунтуються на однофакторному аналізі показників фінансової звітності або засновані на бальній системі оцінювання з визначенням індексу (класу) ризикованості фінансового стану підприємства. Спільним для цих методик є те, що вони передбачають вивчення простих математичних зв'язків між окремими позиціями фінансової звітності на основі обчислення певної вибірки показників (коефіцієнтів) і порівняння їх значень з нормативними та в динаміці. Висновки щодо якості фінансового стану робляться на підставі узагальнення результатів аналізу кожного показника (чи групи показників). Використовуючи подібні методики на практиці, слід зважати на притаманні їм недоліки, зокрема:

· неврахування галузевих особливостей об'єкта аналізу;

· довільність фіксування нормативних значень окремих показників;

· суб'єктивність формування вибірки показників, які підлягають аналізу;

· неврахування (або суб'єктивність урахування) чинника різної вагомості впливу окремих показників на загальні результати аналізу;

· окремі параметри фінансового стану характеризуються різною кількістю показників, що викривляє результати аналізу.

Зважаючи на ці та інші недоліки, наслідком застосування згаданих методик на практиці є високий рівень помилковості фінансових рішень. Уникнути зазначених недоліків під час оцінювання ймовірності фінансової кризи підприємства допомагає методологія дискримінантного аналізу, яка ґрунтується на емпірично-індуктивному способі дослідження та методах математичної статистики. В економічній літературі цей підхід є домінуючим саме при висвітленні питань, пов'язаних із оцінкою ймовірності банкрутства підприємства. Так, фінансистам усього світу відомі модель Альтмана (1968, США), система аналізу Вайбеля (1973,Швейцарія), модель Беєрмана (1976) та модель Краузе (1993, Німеччина), системи показників Бівера (1966, США).

У теорії і практиці здебільшого розрізняють однофакторний та багатофакторний дискримінантний аналіз. В основу однофакторного (одновимірного) дискримінантного аналізу покладено сепаратне дослідження окремих показників (які є складовою певної системи показників) та відповідна класифікація підприємств. Віднесення підприємства до категорії «хворих» чи «здорових» здійснюється у розрізі окремих показників відповідно до емпірично побудованої шкали інтерпретації. Загальний висновок про якість фінансового стану підприємства робиться на основі аналізу відповідності кожного із показників, які включені в спеціально підібрану систему, їх граничним значенням. Найбільш відомими моделями однофакторного дискримінантного аналізу є системи показників Бівера та Вайбеля.

Головним суперечливим моментом однофакторного дискримінантного аналізу є те, що значення окремих показників може свідчити про позитивний розвиток підприємства, а інших — про незадовільний. Така ситуація унеможливлює об'єктивне прогнозування банкрутства. Одним із шляхів вирішення цієї проблеми є застосування багатофакторного дискримінантного аналізу. Метою багатофакторного дискримінантного аналізу є виведення та інтерпретація значення однієї залежної (пояснюваної) змінної за допомогою значень багатьох незалежних (пояснювальних) змінних. У процесі аналізу підбирається низка показників, для кожного з яких визначається вага в так званій дискримінантній функції. Величина окремих ваг характеризує різний вплив окремих показників (змінних) на значення пояснюваної змінної, яка в інтегральному вигляді репрезентує фінансовий стан підприємства.

Модель прогнозування фінансової неспроможності, розроблена американським економістом Е. Альтманом, має також назву «розрахунок Z-показника» і є класичною у своїй сфері, оскільки включена до більшості підручників, присвячених фінансовому прогнозуванню та оцінці кредитоспроможності підприємств. Побудована Альтманом багатофакторна дискримінантна функція має такий вигляд:

Z = 0,012*Х₁ + 0,014*Х₂ + 0,033* Х₃ + 0,006*Х₄ + 0,999*Х₅,......(16.1)

де Z — залежна змінна (інтегральний показник фінансового стану підприємства);

Х₁ Х₂...Хр — незалежні змінні (показники) дискримінантної моделі.

Як бачимо, це п’яти факторна модель, де факторами виступають окремі показники фінансового стану підприємства. Адаптовані до вітчизняних стандартів фінансової звітності окремі змінні дискримінантної функції мають такий вигляд: Х₁— Робочий капітал / Валюта балансу; Х₂ — Сума нерозподіленого прибутку (непокритого збитку) та резервного капіталу / Валюта балансу; Х₃ — Звичайний прибуток до оподаткування + Проценти за кредит / Валюта балансу; Х₄ — Ринкова вартість підприємств (ринкова вартість корпоративних прав) / Позичковий капітал; Х₅ — Чиста виручка від реалізації продукції / Валюта балансу.

Провівши аналіз 33 пар промислових підприємств з обсягом валюти балансу від 1 млн. до 25 млн. дол. США, Альтман зробив такий висновок щодо інтерпретації значень Z – показника (табл. 16.2)/

За деякими джерелами, точність прогнозування банкрутства за цією моделлю становить: за 5 років до банкрутства — 36%; чотири роки до банкрутства — 29%; три роки до банкрутства — 48%; два роки до банкрутства — 83%; один рік до банкрутства – 95%.

Таблиця 16.2

Інтерпретації значень Z – показника

Значення « Z »	Імовірність банкрутства
до 1,8 1,81—2,67 2,67 і вище	ВИСОКА НЕ МОЖНА ОДНОЗНАЧНО ВИЗНАЧИТИ НИЗЬКА

У Німеччині вперше застосував методологію багатофакторного дискримінантного аналізу при дослідженні фінансового стану підприємств у 1976р. професор університету м. Мюнстер Клаус Беєрман. Свої висновки він базував на емпіричному дослідженні 21 пари підприємств, половина з яких були збиткові та перебували у фінансовій кризі. Основні характеристики дискримінантної функції Беермана наведено в таблиці 16.3.

Одержані значення інтегрального показника Беєрман рекомендує інтерпретувати так (горизонт прогнозування один рік):

Z > 0,32 — підприємство перебуває під загрозою банкрутства;

0,32 > Z > 0,236 — неможливо чітко ідентифікувати, потребує додаткового якісного аналізу;

Z < 0,236 — підприємству не загрожує банкрутство.

Таблиця 16.3

Параметри дискримінантної функції Беєрмана

Показник	Вагомість
Х1 = Позичковий капітал / Валюта балансу	+ 0,077
Х2 = Чистий прибуток / Валюта балансу	+ 0,813
Х3 = Чистий прибуток/ Позичковий капітал	+ 0,124
Х4 = Чистий прибуток / Чиста виручка від реалізації	-0,105
Х5 = Саsh-F1оw / Позичковий капітал	- 0,063
Х6 = Чиста виручка від реалізації / Валюта балансу	+ 0,061
Х7 = Запаси / Чиста виручка від реалізації	+ 0,268
Х8 = Сума амортизації / Вартість основних засобів на кінець періоду	+ 0,217
Х9 = Введені основні засоби/ Сума амортизації	+ 0,012
Х10 = Заборгованість за банківськими позиками / Позичковий капітал	+ 0,165

Кваліфіковані фінансові менеджери повинні володіти інструментарієм дискримінантного аналізу, що дасть можливість значною мірою вирішити проблему раннього попередження та профілактики фінансової кризи на підприємстві. Опишемо порядок застосування вказаного інструментарію у вітчизняній практиці антикризового управління.

Побудова дискримінантної моделі оцінки ймовірності банкрутства підприємства розпочинається із селекції незалежних змінних — підбір певної комбінації показників для багатофакторної лінійної дискримінантної функції. Проблема полягає в тому, щоб вибрати із широкої палітри наявних показників ті з них, які дають змогу зробити найбільш кваліфіковані висновки щодо потенційної фінансової спроможності підприємства. З цією метою слід скористатися такими критеріями відбору фінансових індикаторів: мінімальний рівень мультико лінеарності (кореляційного зв'язку між окремими показниками); кожен із показників повинен репрезентувати певну групу індикаторів, що характеризують той чи інший параметр фінансового стану підприємства; значення показників суттєво коливається у разі відповідних змін фінансового стану підприємства (максимізація відношення між групової варіації залежної змінної до внутрішньо групової варіації); показники повинні відображати реальний фінансовий стан підприємства (критерій об'єктивності).

Для вітчизняних підприємств розроблена і затверджена наказом Міністерства фінансів дискримінантна функція із шістьма змінними, яка одержана в результаті проведеного дослідження груп показників фінансового стану підприємств на предмет дотримання вказаних критеріїв:

Z = а₁ *Х₁ + а₂ *Х₂ + а₃ * Х₃ + а₄ *Х₄ + а₅ *Х₅ + а₆ * Х₅ +(–) а₀, (16.2)

де а₁,а₂,....,а₆– параметри дискримінантної функції, вагомість показників;

а₀— вільний член дискримінантної функції.

Розшифрування незалежних змінних пропонованої дискримінантної функції наведене в таблиці 16.4:

Таблиця 16.4

Незалежна змінна	Економічна інтерпретація
Х1	Коефіцієнт покриття (ліквідність третього ступеня)
Х2	Коефіцієнт фінансової автономії
Х3	Коефіцієнт оборотності вкладеного капіталу (активів)
Х4	Коефіцієнт рентабельності операційного продажу за Саsh-Flow 1
Х5	Коефіцієнт рентабельності активів за Саsh-Flow 2
Х6	Коефіцієнт оборотності позичкового капіталу

Рівень об'єктивності прогнозування банкрутства підвищується за використання галузевих дискримінантних моделей. Як приклад, наведемо алгоритм узагальненої дискримінантної моделі, розробленої на основі аналізу фінансових показників 850 підприємств усіх видів економічної діяльності:

Z = 1,04*Х₁ + 0,75*Х₂ + 0,15* Х₃ + 0,42*Х₄ + 1,8*Х₅ – 0,06 *Х₅ –

– 0,06 * Х₆ – 2,16 (16.3)

Використання цієї моделі дає змогу з високим рівнем імовірності спрогнозувати майбутній фінансовий стан підприємства, а отже, оцінити ймовірність його банкрутства. Точність оцінювання за використання пропонованої моделі є дещо нижчою, ніж у разі застосування відповідних галузевих алгоритмів. Для наведеної дискримінантної моделі рекомендується такий «ключ інтерпретації» значень інтегрального показника:

Z -0,55 – фінансовий стан підприємства є незадовільним

(перебуває у фінансовій кризі або вона йому загрожує);

-0,55 Z_і0,55 — однозначних висновків щодо якості фінансового стану підприємства зробити неможливо, необхідний додатковий експертний аналіз;

Z_і > 0,55 — фінансовий стан підприємства задовільний.

Якщо значення показника Z, перебуває в межах, для яких однозначні висновки щодо якості фінансового стану зробити неможливо, рекомендується додатково застосувати експертні методи аналізу. При цьому аналізується динаміка основних абсолютних показників фінансового стану підприємства за два-три роки: валюта балансу; робочий капітал; обсяг виручки від реалізації; величина чистого прибутку (збитку); чистий грошовий потік від операційної діяльності. За результатами додаткового аналізу базовий показник Z_і коригується на коефіцієнт (Z) зміни основних абсолютних показників. Для визначення вагомості впливу окремих абсолютних показників на коефіцієнт коригування можна застосувати загальну методологію дискримінантного аналізу. Скоригований за результатами додаткового експертного аналізу інтегральний показник слід інтерпретувати так само, як це рекомендується вище.

Дата добавления: 2014-01-04