Рекомендації щодо оптимізації фінансової діагностики на ЗАТ Артемівський машинобудівний завод „ВІСТЕК”

   Найбільш відомими методиками, що відносяться до першого підходу, є:

  1) метод Аргенті (А-рахунок), або оцінки вірогідності краху;

  2) метод Скоуна;

  3) методика компанії ERNST&WHINNEY;

  4) методика якісного аналізу В. У. Ковальова.

  Ці методики засновані на якісній оцінці вірогідності банкрутства підприємств. Розглянемо деякі з них детальніше.

  Наприклад, метод оцінки вірогідності краху (А-рахунок) в 1979 р. був сформований професором Аргенті, він є формалізацією вражень, відчуттів, різноманітних відомостей про діяльність підприємства у вигляді експертних оцінок.

  Згідно даній методиці, дослідження починається з ряду припущень:

  • має місце процес, що веде до банкрутства;

  • процес цей займе декілька років;

  • процес може бути розділено на три стадії (недоліки, помилки, симптоми).

  Суть вказаних стадій процесу банкрутства згідно даного підходу така.

  1. Недоліки.  Компанії, що скачуються до  банкрутства, роками демонструють ряд недоліків, очевидних задовго до фактичного банкрутства.

  2. Помилки. Унаслідок накопичення цих недоліків компанія може зробити помилку, що веде до банкрутства (компанії, що не мають недоліків, не здійснюють помилок, що ведуть до банкрутства).

  3. Симптоми. Здійснені компанією помилки починають виявляти всі відомі симптоми неплатоспроможності, що наближається: погіршення показників (приховане за допомогою „творчих” розрахунків), ознаки недоліку грошових коштів.

  Ці симптоми виявляються в останні два або три роки процесу, що веде до банкрутства, які часто розтягуються на термін від п'яти до десяти років.

  При розрахунку А-рахунку конкретної компанії необхідно приймати або кількість балів згідно Аргенті, або 0 - проміжні значення не допускаються. Кожному чиннику кожної стадії привласнюють певну кількість балів і розраховують агрегований показник - А-рахунок.

  Даний метод ґрунтується на деякій формалізації і систематизації критеріїв, на підставі яких встановлюється вірогідність краху компанії, але для його застосування необхідно володіти значним досвідом в даній області аналізу, що значно обмежує сферу його застосування у вітчизняних умовах. Проте, І. Жучковою і В. Федюрко була зроблена спроба адаптації даної методики при аналізі схильності до банкрутства вітчизняних банків.

  Метод Скоуна базується на евристичному, якісному аналізі відповідей на такі питання:

  • компанії менше п'яти років?

  • компанія працює в циклічній галузі?

  • короткострокові зобов'язання більше оборотних активів?

  • співвідношення позикових і власних засобів більше 100%?

  • за останні чотири роки виручка збільшилася більше, ніж на 50%?

  • резерви негативні і за абсолютною величиною перевищують вартість власного капіталу?

  • компанія переїздить або має намір переїхати?

  • чи використовує компанія „творчий” бухгалтерський облік?

  • чи не дуже збільшилося співвідношення позикових і власних засобів за минулий рік?

  • чи не змінила компанія за останній час банк, аудиторів, директорів?

  • чи є глава ради директорів виконавчим директором?

  • чи не перевершує сума короткострокового капіталу суму довгострокового капіталу?

  • чи є облік і звітність надмірно детальними або нестандартними?

  Якщо більш ніж на п'ять з приведених вище питань відповідь позитивна, ситуація в компанії за останній час ускладнилася, а якщо відповідь більш ніж на вісім питань є позитивною, фінансовий стан дуже нестабільний.

  До другого підходу відносяться методи прогнозування вірогідності банкрутства, засновані на побудові економіко-математичних моделей. До них відносяться: 1) дискримінантний аналіз; 2) кластерний аналіз; 3) дерева класифікації і 4) імітаційне моделювання.

  З економіко-математичних методів, використовуваних для прогнозування банкрутства підприємств, найбільш часто вживаним на практиці є дискримінантний аналіз.

  Найбільш відомими дослідниками, що використовують для діагностики банкрутства підприємств метод побудови дискримінантної функції, є Э.Альтман (США), Р. Ліс, Таффлер, Тішоу (Великобританія), М. Гольдер, Конан (Франція). Згідно даній методиці метою дослідження фінансового стану підприємства є використання методології дискримінантного аналізу на основі фінансових показників сукупності підприємств, що знаходяться в кризовому стані, і побудові оптимальної дискримінантної функції (моделі), за допомогою якої можна з певним ступенем точності прогнозувати вірогідність банкрутства підприємства.

  В процесі аналізу здійснюється вибір значущих фінансових показників, для кожного з яких визначається ваговий коефіцієнт дискримінантної функції, що визначають значення критерію Z, якогось інтегрального показника, що характеризує фінансовий стан підприємства, за допомогою такого рівняння:

       

 де Z - інтегральний показник фінансового  стану підприємства;

  a1...an - параметри дискримінантної моделі, що визначають ступінь значущості відповідного фінансового коефіцієнта;

  х1...хn - показники дискримінантної функції, фінансові коефіцієнти;

  а0 - вільний член дискримінантної функції, що приводить значення Z-показника до наперед відомої величини, наприклад, може мати нульове значення.

  Далі за допомогою розробленої шкали по значенню розрахованих дається якісна характеристика фінансової ситуації на підприємстві.

  Найбільш відомими методами, заснованими на побудові дискримінантної функції, є:

   1) моделі оцінки вірогідності банкрутства на основі Z-критерію Альтмана;

  2) модель Р. Ліса оцінки фінансового стану;

  3) метод рейтингового числа;

  4) R-модель прогнозу ризику банкрутства;

  5) прогнозна модель Таффлера;

  6) модель Фулмера;

  7) модель Спрінгейта;

  8) модель оцінки вірогідності банкрутства малих і середніх підприємств Конана і Гольдера;

  9) модель Чессера;

  10) узагальнена модель оцінки вірогідності банкрутства;

  11) галузеві моделі оцінки вірогідності банкрутства;

  12) модель PAS-коефіцієнта.

  Аналіз методів оцінки і прогнозування вірогідності банкрутства підприємства, заснованих на побудові дискримінантних функцій, дозволив виділити такі істотні недоліки, властиві даному підходу.

  По-перше, відбір чинників, що включаються в модель, носить елемент суб'єктивізму.

  По-друге, не враховується чинник часу при побудові прогнозних моделей (аналіз фінансової звітності за один рік не дає надійної картини фінансового стану підприємства), що знижує ступінь точності прогнозу при прогнозуванні вірогідності банкрутства більш ніж на два роки.

  По-третє, моделі повинні щороку тестуватися на нових вибірках з метою уточнення їх дискримінантної сили.

  По-четверте, не об'єктивний процес обґрунтування однорідності первинних вибірок підприємств.

  По-п'яте, передбачається, що у міру наближення банкрутства фінансові показники компанії погіршуються лінійно, тобто не враховується можливість адаптації підприємств до змін середовища, в якому вони діють.

  Ще одним підходом до прогнозування банкрутства підприємств на підставі економіко-математичних методів є імітаційне моделювання.

  Методи розрахунку вірогідності банкрутства на основі імітаційного моделювання можуть бути застосовані в умовах вітчизняної економіки. Аналізована група методів заснована на розрахунку вірогідності банкрутства аналізованого підприємства шляхом аналізу результатів, який дозволяє оцінити схильність підприємства до банкрутства в майбутньому. Так, менш фінансово стійкі підприємства мають велику вірогідність збанкрутіти в найближчий період, чим стійкіші.

  Оскільки показники діяльності підприємства формуються випадковим чином під впливом великої кількості чинників внутрішнього і зовнішнього середовища, для прогнозування вірогідності банкрутства підприємства можуть бути застосовані методи стохастичного комп'ютерного моделювання, зокрема метод Монте-Карло.

  Дані методи є найбільш актуальними, коли необхідно здійснити перспективний прогноз вірогідності банкрутства. Ці методи дозволяють враховувати різні варіанти розвитку за допомогою серії комп'ютерних експериментів майбутнього розвитку компанії. Для оцінки вірогідності банкрутства підприємства може бути використана модель рухи грошових коштів (оцінка дефіциту засобів у будь-який момент часу) і модель обслуговування зовнішнього боргу (оцінка можливості генерувати грошові кошти для погашення зовнішнього боргу протягом всього аналізованого періоду).

  Найбільш значущій для аналізованої методики визначення вірогідності банкрутства є проблема розробки алгоритму моделювання, вибір значущих показників, критеріїв оцінки, механізмів розрахунку показників, що характеризують фінансову стійкість підприємства. Крім того, цей метод не дозволяє врахувати особливості функціонування кожного аналізованого підприємства. Не завжди можна точно інтерпретувати отримані результати прогнозу і зробити на їх підставі правильні висновки про схильність підприємства до банкрутства.

      Методи, засновані на використанні експертних систем і направлені на прогнозування вірогідності банкрутства підприємства, умовно можна підрозділити на дві групи: 1) діагностичні експертні системи; 2) системи нейромережевих обчислень.

  Діагностичні експертні системи призначені для виявлення причин, що викликали незадовільний стан підприємства. Крім того, діагностичні експертні системи дозволяють моделювати механізм мислення людини щодо рішення задач у відповідній наочній області. Окрім обчислень, експертні системи формують висновки, ґрунтуючись на наявній в ній інформації, базуючись на евристичних підходах до отримання результатів.

  Ю. Ф. Тельнов описує експертну систему аналізу фінансового стану підприємства, на підставі якої можна діагностувати банкрутство підприємства. Основними функціями такої експертної системи є: введення і оцінка правильності складання бухгалтерської звітності; аналіз фінансового стану підприємства; аналіз результатів фінансово-господарської діяльності підприємства.

  Рішення задачі оцінки фінансового стану підприємства за допомогою експертної системи зводиться до вибірки з бази знань на основі відомих початкових даних взаємозв'язаного ланцюжка правил логічного виведення висновку. В процесі експлуатації експертної системи допускається настройка бази даних з урахуванням особливостей підприємства, що дозволяє розширити можливості при використанні.

  Розглянуті вище методики побудови експертних систем базуються на аналізі і діагностиці фінансових показників діяльності підприємства, тобто мають чіткий кількісний вираз. Але при діагностиці банкрутства підприємства, як вже наголошувалося раніше, може виникати необхідність оцінки інформації, яка не має формалізованої оцінки, тобто аналізу якісних показників. Для аналізу такої інформації може бути застосований апарат нечітких множин.

  У роботі Л. О. Лігоненко описується побудова експертної системи, в якій узагальнена оцінка вірогідності банкрутства базується на застосуванні теорії нечітких множин і принципу Парето.

  Побудована на основі теорії непарних множин експертна система дозволяє здійснити прогноз вірогідності банкрутства підприємства з обліком не тільки кількісної, але і якісної інформації, що дозволяє усунути недоліки методів оцінки вірогідності банкрутства підприємства, що ґрунтуються виключно на аналізі фінансових коефіцієнтів.