Вопрос  о несостоятельности (банкротстве), как правило, рассматривается арбитражным судом.

     Во  всем мире под банкротством принято  понимать финансовый кризис, то есть неспособность фирмы выполнять свои текущие обязательства. Помимо этого, фирма может испытывать экономический кризис (ситуация, когда материальные ресурсы компании используются неэффективно) и кризис управления (неэффективное использование человеческих ресурсов, что часто означает также низкую компетентность руководства и, следовательно, неадекватность управленческих решений требованиям окружающей среды). Соответственно, различные методики предсказания банкротства, как принято называть их в отечественной практике, на самом деле, предсказывают различные виды кризисов. Именно поэтому оценки, получаемые при их помощи, нередко столь сильно различаются между собой. Видимо, все эти методики вернее было бы назвать кризис-прогнозными (К-прогнозными).

     Другое  дело, что любой из обозначенных видов кризисов может привести к  коллапсу, смерти предприятия. В этой связи, понимая механизм банкротства как юридическое признание такого коллапса, данные методики условно можно назвать методиками предсказания банкротства. Представляется, однако, что ни одна из них не может претендовать на использование в качестве универсальной именно по причине «специализации» на каком-либо одном виде кризиса. Поэтому кажется целесообразным отслеживание динамики изменения результирующих показателей по нескольким из них. Выбор конкретных методик, очевидно, должен диктоваться особенностями отрасли, в которой работает предприятие. Более того, даже сами методики могут и должны подвергаться корректировке с учетом специфики отраслей.

     1.2 Два подхода к прогнозированию  банкротства

     Известны  два основных подхода к предсказанию банкротства. Первый – количественный – базируется на финансовых данных и включает оперирование некоторыми коэффициентами, приобретающими все большую известность: Z-коэффициентом Альтмана (США), коэффициентом Таффлера, (Великобритания), коэффициентом Бивера, моделью R-счета (Россия) и другими, а также используется при оценке таких показателей вероятности банкротства, как цена предприятия, коэффициент восстановления платежеспособности, коэффициент финансирования труднореализуемых активов. Второй – качественный – исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании (А-счет Аргенти, метод Скоуна). Метод интегральной бальной оценки, используемый для обобщающей оценки финансовой устойчивости предприятия, несет в себе черты как количественного, так и качественного подхода.

     При сопоставлении методов на предмет целесообразности применения их в российских условиях, необходимо очертить круг проблем, связанных с рассмотренными методами прогнозирования банкротства:

     - отсутствие информации о базе  расчета весовых значений коэффициентов;

     - отсутствие информации о базе расчета критериев оценки, получаемых при расчете модели результатов;

     - отсутствие статистики банкротств;

     - проблема достоверности информации  и трудности ее получения.

     Однако, как отмечают В.А. Пареная и И.А. Долгалев, практически все банки обладают необходимой информацией по финансовому состоянию предприятий. Авторы предлагают проводить оценку финансового состояния предприятия на базе интегрального коэффициента. Перейдем к рассмотрению конкретных методик прогнозирования банкротства. 

     2 Зарубежные методики определения вероятности банкротства

     2.1 Три модели Альтмана 
 

     Среди качественных методик уделяется  наибольшее внимание рассмотрению трех моделей Э. Альтмана.

     Первая  модель – двухфакторная – отличается простотой и возможностью ее применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии, что как раз и имеет место в нашей стране. Но данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как учитывает влияние на финансовое состояние предприятия коэффициента покрытия и коэффициента финансовой зависимости и не учитывает влияния других важных показателей (рентабельности, отдачи активов, деловой активности предприятия). В связи с этим велика ошибка прогноза. Кроме того, про весовые значения коэффициентов и постоянную величину, фигурирующую в данной модели, известно лишь то, что они найдены эмпирическим путем. Так, двухфакторная модель была разработана Э.Альтманом на основе анализа финансового состояния 19 предприятий США, пятифакторная модель банкротства была построена им на основе изучения данных 66 фирм, половина из которых обанкротилась в 1946-1965 гг., что также несет в себе ошибки экстраполяции процессов, актуальных для 40-60-х гг., на современную действительность. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства и т. д.

Применение  данной модели для российских условий  было исследовано в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель – рентабельность активов. Однако, новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям – банкротам в России не были определены.

     Следующая модель Альтмана – пятифакторная – также не лишена недостатков в плане применимости в России, тем не менее, на ее основе в нашей стране разработана и используется на практике компьютерная модель прогнозирования вероятности банкротства. Здесь по-прежнему ничего не известно о базе расчета весовых значений коэффициентов. Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, в настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий, да и в условиях неразвитости вторичного рынка российских, ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл.

     Экономист Ю.В. Адамов предлагает заменить рыночную стоимость акций на сумму уставного  и добавочного капитала, так как увеличение стоимости активов предприятия приводит либо к увеличению его уставного капитала (увеличение номинала или дополнительный выпуск акций), либо к росту добавочного капитала (повышение курсовой стоимости акций в силу роста их надежности). Однако, и такая коррекция не лишена недостатка, т. к. в этом случае не учитывается возможное колебание курса акций под влиянием внешних факторов и поведение инвесторов, которые могут расценить дополнительный выпуск акций как приближение их эмитента к банкротству и отказаться от их приобретении, снижая тем самым их рыночную стоимость.

     Но  многие экономисты также считают, что  применение прочих коэффициентов в данной модели представляет большую проблему для российских предприятий. Таким образом, различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. 
 

     2.2 Методика балльных оценок 
 

     Альтернативным  методом прогнозирования банкротства является субъективный анализ, предполагающий экспертную оценку риска предприятия на основе разработанных стандартов. Это так называемый метод балльной оценки или метод А-счета (показатель Аргенти). Недостатком данного метода является субъективность оценки.

     В Великобритании разработаны рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования, которые содержат перечень показателей  для оценки банкротства предприятия: повторяющиеся убытки от основной производственной деятельности; превышение критического уровня просроченной кредиторской задолженности; чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источника финансирования долгосрочных капиталовложений; хроническая нехватка оборотных средств; устойчиво увеличивающаяся (сверх безопасного предела) доля заемных средств в общей сумме источников средств; устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности; реинвестиционная политика и др.

     К достоинствам этой методики можно отнести  системность, комплексный подход к пониманию финансового состояния предприятия. Трудности в использовании этих рекомендаций заключаются в многокритериальности используемых параметров, субъективности принимаемых решений, необходимости составления экономического баланса помимо бухгалтерской отчетности. 
 

     2.3 Рейтинговые модели банковского мониторинга 
 

     При построении моделей этого типа используется постулат, что в поведении банков в период перед банкротством или в условиях значительных финансовых трудностей можно выявить некие общие черты. Если они наличествуют, то это – предупреждение о высокой вероятности банкротства в ближайшем будущем.

     Один  из наиболее простых методов, используемых при первоначальной разработке модели данного типа, состоит в выявлении  тенденций в динамике различных показателей у банков, ставших впоследствии банкротами или сумевших избежать финансовых трудностей.

Таблица 2.1 – Компоненты рейтинговой модели SEER (прогнозирование

      банкротства или выживания)

     Вторая  модель, входящая в методику SEER (таблица 2.1), использует разнообразные экономические индикаторы и на выходе показывает вероятность того, что банк будет «критически недокапитализирован» либо объявлен банкротом в течение двух лет с момента проведения анализа.

     Также интересна модель Банковского калькулятора, применяемая в Службе валютного контроля США (Office of the Comptroller of the Currency – OCC). В ней наряду с показателями, характеризующими банк (таблица 2.2), используются сведения о внешней среде, а также корректирующие коэффициенты, позволяющие включать в базу прогноза периоды, которые предшествовали принятию нормативных актов, существенно повлиявших на банковскую отрасль. Для повышения надежности расчета в таких моделях широко применяется разделение кредитных учреждений на однородные группы.

Таблица 2.2 – Компоненты рейтинговой модели ОСС (прогнозирование

      банкротства или выживания)