Диагностика вероятности банкротства ОАО "Ростелеком"

Признаками  фиктивного банкротства является наличие  у должника возможности удовлетворить  требования кредиторов в полном объеме на дату обращения должника в арбитражный  суд с заявлением о признании  его несостоятельным (банкротом).

Для установления наличия (отсутствия) признаков фиктивного банкротства определяется обеспеченность краткосрочных обязательств должника его оборотными активами ([OA - НДС] / [краткосрочные пассивы - доходы буд. периодов, фондов потребления, резервы предстоящих расходов и платежей]).

На  основании рассчитанной величины К₀б делают следующие выводы о наличии признаков фиктивного банкротства:

1. Если значение К₀б > 1, то имеются признаки фиктивного банкротства
2. Если значение К₀б < 1, то признаки фиктивного банкротства отсутствуют.

С целью  выявления признаков преднамеренного  банкротства проводится анализ финансово-хозяйственной  деятельности должника, который делится  на 2 этапа:

1. Рассчитываются показатели, характеризующие изменения в обеспеченности обязательств должника перед его кредиторами, имевшие место за период проверки (обеспеченность обязательств должника всеми его активами; обеспеченность обязательств должника его оборотными активами; величина чистых активов);

2. Анализируются  условия совершения сделок должника  за этот же период, повлекших  существенные изменения в показателях  обеспеченности обязательств должника  перед его кредиторами.

В случае, если на первом этапе установлено  существенное ухудшение показателей, обеспечивающих обязательства, проводится экспертиза сделок должника за этот же период, реализация которых могла  быть причиной соответствующей динамики показателей.

В результате проведенной экспертизы делают следующие  выводы:

- если обеспеченность требований кредиторов за период проверки существенно не ухудшилась, то признаки преднамеренного банкротства отсутствуют;

если  обеспеченность требований кредиторов за период проверки существенно ухудшилась, но сделки, совершаемые должником, соответствуют  существовавшим рыночным условиям, нормам и обычаям делового оборота, то признаки преднамеренного банкротства отсутствуют;

- если обеспеченность требований кредиторов ухудшилась и сделки, совершенные должником, не соответствуют существовавшим рыночным условиям, нормам и обычаям делового оборота, то признаки преднамеренного банкротства усматриваются.

В случае если выявлено отсутствие признаков  банкротства или в ходе экспертизы установлено фиктивное банкротство, арбитражный суд выносит решение  об отказе в признании должника банкротом.

Таким образом, нормативно-правовая база полностью  регламентирует понятия, процедуру  и правовые признаки банкротства.

 

1.2. Отечественные методики прогнозирования банкротства

 

Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для  отечественных предприятий и, следовательно, лишенные по замыслу их авторов многих недостатков иностранных моделей  были разработаны в Иркутской государственной экономической академии О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым. Однако, и в этом случае не удалось искоренить все проблемы прогнозирования банкротства предприятий. В частности, определение весовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учета поправки на относительную величину значений отдельных коэффициентов. Так, нормативное значение показателя соотношения срочных обязательств и наиболее ликвидных активов равно семи, а нормативные значения коэффициента убыточности предприятия и коэффициента убыточности реализации продукции равны нулю. В связи с этим даже небольшие изменения первого из вышеназванных показателей приводят к колебаниям итогового значения, в десятки раз более сильным, чем изменение вышеназванных коэффициентов, хотя по замыслу автора этой модели они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов.

В другой попытке адаптации к  российским условиям - в модели, разработанной  Р. С. Сайфуллиным и Г. Г. Кадыковым, небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового  показателя («рейтингового числа») на:

R1 = (0,2 - 0,1) х 2 = 0,2 пункта.

К такому же результату приводит и  значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что  характеризует высоколиквидные  предприятия:

R2 = (2 - 0) х 0,1 = 0,2 пункта.

Поэтому и в этой модели, и у  О.П. Зайцевой значения весовых коэффициентов, по мнению А. Семеней [25], являются недостаточно обоснованными.

Также в качестве примера недостаточной  обоснованности адаптированных методик  можно отметить, что в некоторых  из них используются показатели, отличающиеся высокой положительной или отрицательной корреляцией или функциональной зависимостью между собой. Это приводит к ненужному усложнению этих методик, не увеличивая точности прогнозирования.

К очевидным достоинствам модели R-счета  можно отнести то, что механизм ее разработки и все основные этапы  расчетов достаточно подробно описаны  в источнике. Однако, по мнению А. Семеней [25], эта методика годится для прогнозирования кризисной ситуации, когда уже заметны очевидные ее признаки, а не заранее, еще до появления таковых.

В модели прогнозирования вероятности наступления  банкротства О.П.Зайцевой с помощью  корреляционного и многомерного факторного анализа было установлено, что наибольшую роль в изменении  финансового положения производственных предприятий играют показатели, которые  использованы в шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой, где предлагается рассчитывать следующие частные  коэффициенты:

1. КУП  – коэффициент убыточности предприятия,  характеризующийся отношением чистого  убытка к собственному капиталу (III раздел баланса)

х1 =

нормативное значение х1 = 0;

2. КЗ  – коэффициент соотношения кредиторской  и дебиторской задолженности

х2 =

нормативное значение х2 = 1;

3. КС  – показатель соотношения краткосрочных  обязательств и наиболее ликвидных  активов, этот коэффициент является  обратной величиной показателя  абсолютной ликвидности 

х3 =

нормативное значение х3 = 7;

4. КУР  – убыточность реализации продукции,  характеризующийся отношением чистого  убытка к объёму реализации  этой продукции

х4 =

нормативное значение х4 = 0;

5. КФНКИ  – коэффициент финансового левериджа  (финансового риска) - отношение заемного  капитала (долгосрочные и краткосрочные  обязательства) к собственным  источникам финансирования

х5 =

нормативное значение х5 = 0,7;

6. КЗАГ  – коэффициент загрузки активов  как величина, обратная коэффициенту  оборачиваемости активов – отношение  общей величины активов предприятия  (валюты баланса) к выручке

х6 =

нормативное значение х6 = х6прошлого периода.

Если  у предприятия нет убытков, то ставится 0.

Данные  показатели были положены в основу разработки дискриминантной факторной  модели диагностики риска банкротства  производственных предприятий. Комплексный  коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

К = 0,25*х1 + 0,1*х2 + 0,2*х3 + 0,25*х4+ 0,1*х5 + 0,1*х6

Весовые значения частных показателей для  коммерческих организаций были определены экспертным путём, а фактический  комплексный коэффициент банкротства  следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых  минимальных значений частных показателей - расчетное значение К надо сравнить с К нормативным.

Если  фактический комплексный коэффициент  больше нормативного Кфакт>КN, то вероятность банкротства велика, а если меньше – то вероятность банкротства мала.

Рассчитаем  нормативное значение К:

КN = 0,25*0 + 0,1*1 + 0,2*7 + 0,25*0 + 0,1*0,7 + 0,1*х6

КN = 1,57+0,1*х6

Тестирование  данной модели по исследуемой выборке  субъектов хозяйствования показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-анализ финансового  состояния производственных предприятий  и достаточно точно оценить степень  вероятности их банкротства

Учеными Казанского государственного технологического университета была разработана  методика, в которой предпринята  попытка корректировки существующих методик предсказания банкротства  с учетом специфики отраслей. Авторы методики предлагают деление всех предприятий  по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с  классификацией оборотных активов  по степени их ликвидности.

Особенности формирования оборотных  средств в нашей стране не позволяют  прямо использовать критериальные  уровни коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике. Поэтому, создание шкалы критериальных  уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих  коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли). Распределение предприятий  по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:

- к первому классу кредитоспособности  относят фирмы, имеющие хорошее  финансовое состояние (финансовые  показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата  кредита);

- ко второму - предприятия с  удовлетворительным финансовым  состоянием (с показателями на  уровне среднеотраслевых, с нормальным  риском невозврата кредита);

- к третьему - компании с неудовлетворительным  финансовым состоянием, имеющие  показатели на уровне ниже  среднеотраслевых, с повышенным  риском непогашения кредита.

Поскольку, с одной стороны, для  предприятий разных отраслей применяются  различные показатели ликвидности, а с другой, специфика отраслей предполагает использование для  каждой из них своих критериальных  уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей  отдельно для каждой из таких отраслей, как:

- промышленность (машиностроение);

- торговля (оптовая и розничная);

- строительство и проектные  организации;

- наука (научное обслуживание).

В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.

Отечественные экономисты А.И. Ковалев, В.П. Привалов [19] предлагают следующий  перечень неформализованных критериев  для прогнозирования банкротства  предприятия:

• неудовлетворительная структура имущества, в первую очередь активов;
• замедление оборачиваемости средств предприятия;
• сокращение периода погашения кредиторской задолженности при замедлении оборачиваемости текущих активов;
• тенденция к вытеснению в составе обязательств дешевых заемных средств дорогостоящими и их неэффективное размещение в активе;
• наличие просроченной кредиторской задолженности и увеличение ее удельного веса в составе обязательств предприятия;
• значительные суммы дебиторской задолженности, относимые на убытки;
• тенденция опережающего роста наиболее срочных обязательств в сравнении с изменением высоколиквидных активов;
• устойчивое падение значений коэффициентов ликвидности;
• нерациональная структура привлечения и размещения средств, формирование долгосрочных активов за счет краткосрочных источников средств;
• убытки, отражаемые в бухгалтерском балансе;
• состояние бухгалтерского учета на предприятии.

Решение проблемы методического обеспечения  прогнозирования банкротства предлагает А.О. Недосекин, соискатель ученой степени  доктора экономических наук при  СПГУЭиФ, победитель конкурса грантов  Международного научного фонда экономических  исследований (2002 г.). Данный подход гораздо  более трудоемок по сравнению  с прочими методами прогнозирования  банкротства предприятий, т.к. учитывает  очень много показателей:

- отраслевую дифференциацию;

- включает в себя комплексный  анализ сразу нескольких независимых  показателей финансового состояния  предприятия;