Антикризисный менеджмент

Все методы прогнозирования опираются на некоторые предположения. Наиболее обычным является предположение стабильности: «если существующие тенденции и связи сохранятся», «если не произойдет ничего необычного». Таким образом, все методы прогнозирования, в том числе и в экономике, нацелены на поиск ретроспективных тенденций и связей. При прогнозировании банкротства этот поиск осуществляется путем сопоставления ретроспективной информации обанкротившихся и избежавших банкротства предприятий.

В настоящее время в мире разработано большое число моделей оценки вероятности банкротства предприятий. В основе этих моделей лежат различные показатели. Это и данные о котируемых рамочных инструментах, и данные бухгалтерской отчетности компаний, и информация об особенностях структуры, внутренних и внешних связях предприятия, денежных и материальных потоках.

Методические подходы, касающиеся прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и белорусскими экономистами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия. Как правило, на их основе в большинстве методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства.

Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации предприятия заранее, ещё до появления очевидных признаков. Такой подход особенно необходим, так как жизненные циклы предприятий в рыночной экономике достаточно коротки. В связи с этим коротки и временные рамки применения в них антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризиса предприятия их применение может привести к банкротству. Указанные методики должны позволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, еще до наступления кризиса коммерческой организации, с целью его предотвращения.

Вероятность банкротства любой компании зависит в первую очередь от эффективности ее производственной и финансово-хозяйственной деятельности. Для внутренней оценки эффективности управляющий может использовать помимо бухгалтерской также и управленческую отчетность, дополнительную информацию о перспективах развития предприятия, планируемых сделках, поступлениях, приобретениях. Для аналитика, лишенного доступа к такой внутренней информации, источниками знаний о положении дел в оцениваемой компании является, прежде всего, публикуемая бухгалтерская отчетность и рыночные данные по котируемым ценным бумагам.

Обычно выделяют две группы методов прогнозирования: эвристические и экономико-математические. Применительно к прогнозированию банкротства эти методы образуют два подхода: качественный и количественный.

Эвристические методы предполагают, что при разработке прогноза доминируют интуиция, прежний опыт, творчество и воображение, то есть субъективные начала. К этой группе методов относятся различные методы экспертных оценок. Эвристические методы образуют, так называемый, «качественный» подход к прогнозированию банкротства. Суть качественного подхода заключается в изучении экспертом отдельных характеристик, присущих бизнесу, развивающемуся по направлению к банкротству и сравнении их с соответствующими признаками анализируемого предприятия. Если для данного предприятия характерно наличие таких признаков, то делается субъективное экспертное заключение о высокой вероятности банкротства.

Экономико-математические методы, предусматривают использование для формирования прогноза, полученных на основе анализа статистических данных, предикативных моделей. К данной группе относят: методы экстраполяции трендов, методы регрессионного анализа, методы экономико-математического программирования. Экономико-математические методы составляют так называемый количественный подход к прогнозированию банкротства. Его суть заключается в определении нормативных (пороговых, критических) значений аналитических показателей или их комбинации, характеризующих финансовое состояние предприятия как благополучное. Выход фактических значений показателей за нормативные рамки означает повышение вероятности банкротства.

 

Для отличника. Некоторые исследователи полагают, что прогнозирование банкротства с помощью качественного подхода приводит к более точным результатам, чем использование любой из предикативных моделей, составляющих количественный подход. Это связывают с тем, что модели прогнозирования неизменно сосредотачиваются на более ограниченном наборе информации, чем тот который доступен аналитику.

С другой стороны, методы экспертных оценок основаны на субъективных суждениях аналитиков, и поэтому им присущи недостатки психологического характера. Экспериментальное доказательство превосходства количественного подхода над качественным было получено в 1974 году Альтманом и Макгоем. Исследователи сравнили точность заключений о дальнейшей судьбе 34 предприятий, которые обанкротились в течение 1970-1973 гг., сделанных с помощью предикативной модели и на основе экспертных заключений. Результаты показали, что предикативные модели правильно прогнозировали надвигающееся банкротство в 82% случаев, в то время как экспертные заключения аудиторов правильно сообщали о надвигающемся банкротстве только в 46% случаев. Позднее в 1975 г. Либи попросил 43 банковских служащих, занимающихся предоставлением ссуд, на основании финансовых отчетов сделать заключение о том, какие 30 из 60 фирм обанкротились. В среднем точность экспертных заключений составила 74%, что было ниже точности прогнозов полученных при использовании коэффициента заемного капитала (отношения общей задолженности к общим активам).

 

В первую группу можно выделить модели, полученные с помощью дискриминантного анализа. Здесь в частности можно выделить работы следующих авторов: Дикин (Deakin, 1972), Лис (Lis, 1972), Р. Тафлер и Г. Тишоу (Taffler, Tisshaw, 1974), Лев (Lev, 1974), Альтман, Халдеман и Нара-уанан (Edward 1. Altman, Robert G. Haldeman, P. Narayanan, 1977); Спрингэит (Springate, 1978); Альтман (Altman, 1983); Фулмер (Fulmer, 1984); Бафори (Bathory, 1984); Аргенти (Argenti, 1985); Мейерс и Фогу (Myers, Forgy 1986); Кохен и Гилмор (Cohen, Gilmore 1990).

 

Для отличника. Дискриминантный анализ – это метод обработки статистической информации, позволяющий выделить наиболее важные показатели для предсказания банкротства и построить уравнение регрессии, которое связывает эти показатели в единую функциональную зависимость. Особенностью дискриминантного анализа является построение так называемой классифицирующей функции, определяющей степень вероятности банкротства предприятия в зависимости от значения интегрального показателя. Для успешного проведения дискриминантного анализа необходимо иметь статистические данные о показателях деятельности предприятий, работающих успешно, а также предприятий-банкротов.

 

Позднее для получения моделей прогнозирования банкротства, был использован множественный регрессионный анализ (Multiple Regression Analysis), общее назначение которого состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными, называемыми также регрессорами или предикторами (в данном случае, значениями финансовых коэффициентов) и зависимой переменной – результативным показателем (в данном случае, вероятностью банкротства). Функция, описывающая зависимость значения результативного признака от значений предикторов, называется функцией (уравнением) регрессии, а такие модели называют – предикативными. Среди исследователей, которые использовали множественный регрессионный анализ для разработки модели прогнозирования банкротства можно отметить: Плата и Плата (Piatt & Piatt, 1980), Змиджевского (Zmijewski, 1984), Завгрен (Zavgren, 1985); Гилберта, Минона и Шварца (Gilbert, Menon, и Schwartz, 1990); Коха и Килоха (Koh and Killough, 1990); Гриса (Grice, 1998).

 

Рассмотрим наиболее известные модели прогнозирования банкротства предприятий.

 

 

Модель Альтмана имеет вид:

 

Z = 1,2А + 1,4В + 3,ЗС + 0,6D + 0,999Е

 

где: А – (оборотный капитал) / (сумма активов);

В – (неопределенная прибыль) / (сумма активов);

С – (операционная прибыль) / (сумма активов);

D – (рыночная стоимость акций) / (заемные пассивы);

Е – (выручка) / (сумма активов).

 

Критическое значение индекса Z рассчитывалось Э. Альтманом по данным статистической выборки и составило 2,675. Сопоставление с этой величиной расчетного значения индекса Z для конкретной фирмы позволяет говорить о возможном в будущем (2-3 года) банкротстве одних (Z < 2,675) и устойчивом положении других (Z > 2,675) фирм.

 

Значения Z	Вероятность банкротства
1,8 и меньше	Очень высокая
От 1,81 до 2,7	Высокая
От 2,8 до 2,9	Возможная
3,0 и выше	Очень низкая

Таблица. Определение вероятности банкротства по значению модели Альтмана

 

 

 

 

 

 

Точность прогноза является достаточно высокой и составляет 95% для обследованных 66 компаний.

Модель Э. Альтмана в настоящее время является наиболее известной. Но она имеет один недостаток: ее можно применять лишь в отношении предприятий, котирующих свои акции на фондовых биржах, так как только для таких компаний можно получить рыночную оценку стоимости собственного капитала.

Для отличника. Методология построения модели Э. Альтмана. При построении Z-счета Э. Альтман исследовал 66 фирм, из которых одна половина обанкротилась за период 1946-1965 гг., а другая – работала успешно, проанализировал 22 аналитических коэффициента на уровне микроэкономики, которые могли быть использованы для прогнозирования возможного банкротства, затем отобрал из них пять наиболее значимых для прогноза и построил многофакторное регрессионное уравнение. На основе исследования Э. Альтман вывел формулу пятифакторного анализа, которая является единственной до сегодняшнего дня.

 

Принцип Парето. В методологическом плане при отборе нужных показателей модель Альтмана и другие подобные модели сознательно или нет, но опираются на так называемый принцип Парето. Принцип Парето (или по другому его еще называют – принцип 20/80) означает, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий – лишь 20% результата.

В контексте антикризисного управления правило Парето может быть применено следующим образом. Необходимо устранить причины, составляющие 20% из всех существующих дел того, чтобы проблема была решена. Для эффективного использования правила Парето очень важно правильно  сформулировать проблему и собрать в соответствии с проблемой статистические данные.

_______________________________________________________________

 

Модель Спрингейта имеет вид:

 

Z = 1,03А + 3,07В + 0,66С + 0,4D

 

где: А – (собственные оборотные средства) / (всего активов);

В – (прибыль до уплаты налога и процентов) / (всего активов);

С – (прибыль до налогообложения) / (текущие обязательства);

D – (оборот) / (всего активов).

 

Критическое значение Z для данной модели равно 0,862. Сопоставление с этой величиной расчетного значения индекса Z для конкретной фирмы позволяет говорить о возможном в будущем (2-3 года) банкротстве одних (Z < 0,862) и устойчивом положении других (Z > 0,862) фирм.

Точность этой модели составляет 92,5% для 40 компаний, исследованных Г. Спрингейтом.

 

Для отличника. Методология построения модели Г. Спрингейта. В 1978 г. была разработана модель Г. Спрингейта. Он использовал мультипликативный дискриминантный анализ для выбора четырех из 19 самых известных финансовых показателей, которые наибольшим образом различаются для успешно действующих фирм и фирм-банкротов.

_______________________________________________________________

 

Модель Фулмера имеет вид:

 

Z = 5,528А  + 0,212В + 0,073С + 1,270D – 0,120Е + 2,335F + 0,575G + 1,083Н + 0,894I – 6,075

 

где: А – (нераспределенная прибыль) / (всего активов);

В – (оборот) / (всего активов);

С – (прибыль до налогообложения) / (собственный капитал

D – (изменение остатка денежных средств) / (кредиторская задолженность);

Е – (заемные средства) / (всего активов);

^{F – (текущие обязательства) / ( всего активов);}

G – (материальные внеоборотные активы) / (всего активов);

Н – (собственные оборотные средства) / (кредиторская задолженность);

I – (прибыль до уплаты процентов и налога) / (проценты).

 

Критическим значением Z является 0. Сопоставление с этой величиной расчетного значения индекса Z для конкретной фирмы позволяет говорить о возможном в будущем (2-3 года) банкротстве одних (Z < 0) и устойчивом положении других (Z > 0) фирм.

Д. Фулмер объявил точность для своей модели в 98% – при прогнозировании банкротства в течение года и точность в 81 % – при прогнозировании банкротства за период больше года.

Для отличника. Методология построения модели Д. Фулмера. Американский экономист Д. Фулмер в 1984 г. предложил модель, полученную при анализе 40 финансовых показателей 60 компаний – 30 действующих успешно и 30 фирм-банкротов со средней стоимостью активов, равной $455 тыс.

_______________________________________________________________

 

Модель Лего имеет вид:

Z = 4,5913А + 4,5080В + 0,3936С – 2,7616

где: А – (акционерный капитал) / (всего активов);

В – (прибыль до налогообложения + издержки финансирования) / (всего активов);

С – (оборот за два предыдущих периода) / (всего активов за два предыдущих периода).

 

Критическим значением для Z является 0,3. Сопоставление с этой величиной расчетного значения индекса Z для конкретной фирмы позволяет говорить о возможном в будущем (2-3 года) банкротстве одних (Z < 0) и устойчивом положении других (Z > 0) фирм. Точность данной модели составляет 83% . Она может быть использована только для прогнозирования банкротства промышленных компаний.

Для отличника. Методология построения модели Ж. Лего. При создании этой модели канадский специалист Ж. Лего проанализировал 30 финансовых показателей 173 промышленных компаний Квебека, имеющих ежегодную выручку от $1 до $20 млн.

__________________________________________________________________

 

Модель Таффлера. Британский ученый Р. Таффлер в 1977 г. предлог четырехфакторную прогнозную модель. С помощью соответствующего программного пакета на первой стадии вычисляют 80 отношений по данным обанкротившихся и платеж способных компаний. Затем, используя статистически метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, можно построить модель платежеспособности, определяя частные соотношения, которые наилучшим образом выделяют две группы компаний и их коэффициенты. Такой выборочный подсчет соотношений является типичным для определения некоторых ключевых измерений деятельности корпорации (прибыльность соответствие оборотного капитала, финансовый риск и ликвидность). Объединяя эти показатели и сводя их соответствующим образом воедино, модель платежеспособности производит точную картину финансового состояния корпорации.