Методы диагностики вероятности банкротства

Обобщая результаты анализа прогнозных методик, необходимо отметить разнообразие методов и моделей, применяемых в целях оценки и прогнозирования несостоятельности либо восстановления платежеспособности экономического субъекта.

Для диагностики вероятности банкротства используется несколько подходов, основанных на применении:

а) анализа обширной системы критериев и признаков;

б) ограниченного круга показателей;

в) интегральных показателей, рассчитанных с помощью:

• скоринговых моделей;
• матричных моделей;
• мультипликативного дискриминантного анализа и др.

Анализ финансового состояния организаций, введенных в процедуру банкротства, можно отнести к такому виду анализа, как регламентируемый анализ. Такого рода анализ является обязатель­ным для ряда организаций, цели проведения анализа и требуемые к раскрытию показатели и коэффициенты достаточно жестко про­писаны в соответствующих нормативных актах.

В соответствии с Федеральным законом «О несостоятельности (банкротстве)» от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ (ред. от 30 декабря 2008 г.) признаками банкротства для юридических лиц считается неспособность удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей, если соответствующие обязательства и (или) обязанность не исполнены им в течение трех месяцев с даты, когда они должны были быть исполнены.

Несостоятельность (банкротство) - признан­ная арбитражным судом неспособность должника в полном объеме удовлетворить требования кредиторов по денежным обязательствам и (или) исполнить обязанность по уплате обязательных платежей.

Рисунок 1 – Классификация методов диагностики вероятности банкротства

Таблица 1 - Соотнесение стадий финансового состояния и действующих процедур банкротства

Этапы кризисного финансового состояния	Процедура банкротства
Неплатежеспособность	Досудебная санация	Мировое соглашение
Несостоятельность	Наблюдение
Финансовое оздоровление
Внешнее управление
Банкротство	Конкурсное производство

Пункт 2 статьи 29 закона определяет, что Правила про­ведения финансового анализа и Правила проверки наличия при­знаков фиктивного и преднамеренного банкротства утверждаются Правительством РФ.

В соответствии с указанной статьей на сегодняшний день дей­ствуют следующие акты:

1. Правила проведения арбитражным управляющим финансо­вого анализа, утвержденные Постановлением Правительства РФ от 25 июня 2003 г. № 367.
2. Постановление Правительства РФ «Об утверждении временных правил проверки арбитражным управляющим наличия признаков фиктивного и преднамеренного банкротства» от 27 декабря 2004 г. № 855.

Для доказательства несостоятельности неплатежеспособного предприятия и возможности восстановления платежеспособнос­ти, ликвидации причин неплатежеспособности следует провести комплексный экономический анализ финансового состояния по данным документам.

Модели, построенные на основе стохастического факторного анализа, к которым принадлежат общеизвестные Z-модели зарубежных и отечественных авторов (Э. Альтмана, Р. Тафлера, Р. Лиса, Фулмера, Г. Тишоу, Спрингейта, Ж. Лего, Чессера, Л. Философова, М.А. Федотовой и В.М. Радионовой, Г.В. Давыдовой и А.Ю. Беликова, Г.В. Савицкой, В.А. Пареной и И.А. Долгалева), основаны на разделении всей совокупности исследуемых организаций путем моделирования классифицирующей функции в виде корреляционной модели на два класса, подлежащие банкротству и способные его избежать.

Наиболее приемлемыми и точными прогнозными моделями на сегодняшний день остаются модели, разработанные на основе многомерного дискриминантного анализа. При этом существует возможность не только оценки вероятности банкротства на текущий момент, но и расчет такой вероятности на перспективу.

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 Эдварда Альтмана, разработанная им в 1968 г. для предприятий, акции которых котировались на фондовом рынке США.

Оригинальная модель имеет вид:

Z = 1,2 · Х₁ + 1,4 ∙ Х₂ + 3,3 · Х₃ + 0,6 · Х₄ + 1,0 · Х₅,

где Х₁ = Чистый оборотный капитал/Общие активы;

Х₂ =

Х₃ = ;

Х₄ =

Х₅ = Выручка (нетто) от продажи/Общие активы.

В зависимости от полученного значения для Z-счета можно судить об угрозе банкротства.

Таблица 2 – Пограничные значения Z-счета

Z-счет	Угроза банкротства с вероятностью 95% в течение ближайшего года
1,8 и менее	Очень высокая
1,81 – 2,7	Высокая
2,8 – 2,9	Возможная
2,99 и более	Очень низкая

Оригинальная пятифакторная модель Э. Альтмана обладает высокой предсказательной вероятностью на ближайший год – 85%. Эту модель рекомендуется применять для крупных промышленных предприятий, чьи акции котируются на фондовой бирже.

Усовершенствованная модель имеет вид:

для производственных предприятий –

Z = 0,717 · Х₁ + 0,847 ∙ Х₂ + 3,107 · Х₃ + 0,420 · Х₄ + 0,998 · Х₅,

где Х₁ = Чистый оборотный капитал / Общие активы

Х₂=

Х₃ =

Х₄ = Капитал и резервы / Общие обязательства;

Х₅ = Выручка (нетто) от продажи / Общие активы.

В зависимости от полученного значения для Z-счета можно судить об угрозе банкротства.

Таблица 3 – Пограничные значения Z-счета

Степень угрозы	Для производственных предприятий	Для непроизводственных предприятий
Высокая угроза банкротства	Менее 1,23	Менее 1,10
Зона неведения	1,23 – 2,90	1,10 – 2,60
Низкая угроза банкротства	Более 2,90	Более 2,60

Группа методов, основанных на детерминированном анализе:

1) однокритериальные модели;

2) многокритериальные модели, основанные на методах обратного детерминированного факторного анализа (методах комплексного анализа);

3) методы скоррингового (сравнительного) анализа.

┌──────────────────────────────────────────────┐

│ Модели детерминированного анализа │

└──────────────────────┬───────────────────────┘

┌─────────────────────────────────┼────────────────────────────┐

\│/ \│/ \│/

┌───────┴──────────────────┐┌─────────────┴────────────┐┌──────────────┴─────────────┐

│ Однокритериальные модели ││ Многокритериальные модели││Модели скоррингового анализа│

└┬─────────────────────────┘└┬─────────────────────────┘└┬───────────────────────────┘

│ ┌───────────────────────┐ │ ┌───────────────────────┐ │ ┌─────────────────────────┐

├>│Коэффициент ликвидности│ ├>│Комплексный показатель │ ├>│Методика Д. Дюрана │

│ │перманентный │ │ │Шеремета - Сайфулина │ │ └─────────────────────────┘

│ └───────────────────────┘ │ └───────────────────────┘ │ ┌─────────────────────────┐

│ ┌───────────────────────┐ │ ┌───────────────────────┐ ├>│Методика У. Бивера │

├>│Запас быстрой │ ├>│Метод Credit-men │ │ └─────────────────────────┘

│ │ликвидности в днях │ │ │Дж. Деполяна │ │ ┌─────────────────────────┐

│ └───────────────────────┘ │ └───────────────────────┘ ├>│Методика Г.Ф. Сысоевой │

│ ┌───────────────────────┐ │ ┌───────────────────────┐ │ └─────────────────────────┘

├>│Коэффициент ликвидности│ ├>│Анализ чувствительности│ │ ┌─────────────────────────┐

│ │с учетом банкротства │ │ │(метод Д.А. Ендовицкого│ │ │Методика Л.В. Донцовой │

│ └───────────────────────┘ │ │и М.В. Щербакова) │ ├>│и Н.А. Никифоровой │

│ ┌───────────────────────┐ │ └───────────────────────┘ │ └─────────────────────────┘

├>│Индекс банкротства │ │ ┌───────────────────────┐ │ ┌─────────────────────────┐

│ └───────────────────────┘ │ │Комплексные показатели │ │ │Методика ученых │

│ ┌───────────────────────┐ └>│в сочетании с методами │ └>│Казанского │

│ │Коэффициент │ │экспертных оценок │ │государственного │

├>│долгосрочной │ │(комбинированные) │ │технологического │

│ │платежеспособности │ └──-─────────────────-──┘ │университета │

│ └───────────────────────┘ └─────────────────────────┘

│ ┌───────────────────────┐

│ │Коэффициент степени │

├>│риска банкротства │

│ └───────────────────────┘

│ ┌───────────────────────┐

├>│Коэффициент банкротства│

│ └───────────────────────┘

│ ┌───────────────────────┐

│ │Коэффициент прогноза │

├>│банкротства │

│ └───────────────────────┘

│ ┌───────────────────────┐

│ │Коэффициент соотношения│

└>│кредиторской и │

│дебиторской │

│задолженности │

└───────────────────────┘

Рисунок 2 - Методы диагностики вероятности банкротства на основе детерминированного анализа

Однокритериальные модели позволяют осуществить диагностику вероятности наступления банкротства организации на основе локального параметрического анализа, т.е. построения детерминированной модели в виде одного относительного частного показателя, позволяющего количественно оценить вероятность банкротства организации. Как показало исследование данной системы показателей, все они имеют единый подход к оценке вероятности банкротства, который строится на основе одной характеристики - ликвидности.

В основе детерминированных методов антикризисной диагностики с применением многокритериальных моделей (комплексных показателей) лежит тот факт, что деятельность предприятия представляет собой комплекс взаимосвязанных хозяйственных процессов, зависящих от многочисленных и разнообразных факторов. Расчет интегрального показателя осуществляется с помощью методов обратного детерминированного факторного анализа и предполагает наличие весов значимости частных показателей. Выбор совокупности частных оценочных показателей осуществляется исходя из целей исследования и строится на основе применения двух ограничений: частные показатели должны иметь одинаковую направленность и быть максимально информативными с точки зрения решаемой аналитической задачи.

Д.А. Ендовицким и М.В. Щербаковым рекомендуется проводить анализ чувствительности организации к воздействию факторов риска финансовой несостоятельности. Данная методика основана на расчете финансовой чувствительности по ряду факторов, в качестве которых выступают 10 финансовых коэффициентов. Расчет финансовой чувствительности осуществляется в виде отношения разницы фактического и нормативного значения соответствующего показателя к значению последнего. После этого с учетом установленных нормативных значений коэффициентов осуществляется расчет интегрального коэффициента финансовой чувствительности.

Многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют производить интегральную оценку финансовой устойчи­вости на основе скорингового анализа. 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.

Применение неформализованных критериев диагностики вероятности банкротства основано на системе качественных характеристик, составляющих основу экспертных оценок. Формирование экспертом требуемой информации осуществляется в результате интуитивно-логического анализа задачи, в ходе которого каждый из экспертов не только моделирует, но и производит сравнительный анализ альтернатив решения. Таким образом, задача эксперта состоит в том, чтобы разместить сопоставляемые альтернативы в определенной последовательности с учетом их экономической значимости. Хорошо известны система качественных характеристик, предложенная В.В. Ковалевым и В.П. Приваловым, рекомендации комитета по обобщению практики аудирования Великобритании, методика Аргенти, а также практика обработки экспертных оценок на базе теории нечетких множеств.

Признаки банкротства при многокритериальном подходе в соот­ветствии с рекомендациями Комитета по обобщению практики ауди­рования (Великобритания) можно разделить на две группы.

К первой группе относятся показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем:

- повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объ­емов продаж и хронической убыточности;

- наличие хронически просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;

- низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция к их снижению;

- увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме;

- дефицит собственного оборотного капитала;

- систематическое увеличение продолжительности оборота капи­тала;

- наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;

- использование новых источников финансовых ресурсов на невы­годных условиях;

- неблагоприятные изменения в портфеле заказов;

- падение рыночной стоимости акций предприятия;

- снижение производственного потенциала.

Во вторую группу 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:

- чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного кон­кретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;

- потеря ключевых контрагентов;

- недооценка обновления техники и технологии;

- потеря опытных сотрудников аппарата управления;

- вынужденные простои, неритмичная работа;

- неэффективные долгосрочные соглашения;

- недостаточность капитальных вложений и т.д.

К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкрот­ства можно отнести системный и комплексный подходы, а к недос­таткам — высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, информативный характер рассчитанных показателей, субъективность прогнозного решения.

Характеристика каждой группы методов говорит о многообразии методического содержания каждого из них.

Анализ финансовых результатов деятельности организации

1. Задачи анализа финансовых результатов

2. Анализ состава и динамики прибыли

3. Анализ финансовых результатов от продаж

4. Анализ прочих доходов и расходов

5. Анализ формирования и использования прибыли

Дата добавления: 2014-01-07