Прийняття рішень з управління фірмою в умовах невизначеності

В настоящее время  в науке известно несколько моделей принятия решений, таких как теория игр, модели теории очередей, модели управления запасами, модель линейного программирования, транспортные задачи, имитационное моделирование, сетевой анализ, экономический анализ. Однако эти модели более пригодны для принятия решений в определенных (четких) условиях. В нашем же случае – принятии решений в условиях неопределенности, я считаю наиболее подходящим вариантом теорию нечетких множеств, которую я применила в предложенной структурно-функциональной модели.

РАЗДЕЛ 2

МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ РИСКА БАНКРОТСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ КАК ОСНОВА НА ПУТИ ПРИНЯТИЯ ПРАВИЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ

2.1. Существующие методы анализа риска банкротства

Степень риска банкротства – это комплексный показатель, характеризующий как финансовое положение предприятия, так и качество управления им, которое, в конечном счете, получает свое выражение в финансовом эквиваленте, но не исчерпывается одними лишь финансовыми последствиями.

В практике финансового анализа очень хорошо известен ряд показателей, характеризующих отдельные стороны текущего финансового положения предприятия. Сюда относятся показатели ликвидности, рентабельности, устойчивости,  оборачиваемости капитала, прибыльности и т.д. По ряду показателей известны некие нормативы, характеризующие их значение положительно или отрицательно. Но в большинстве случаев показатели, оцениваемые при анализе, однозначно нормировать невозможно. Это связано со спецификой отраслей экономики, с текущими особенностями действующих предприятий, с состоянием экономической среды, в которой они работают.

Тем не менее, лицо, принимающее решения, не довольствуется простой количественной оценкой показателей. Для него важно знать, приемлемы ли полученные значения, хороши ли они, и в какой степени. Кроме того,  лицо, принимающее решения стремится установить логическую связь количественных значений показателей выделенной группы с риском банкротства. То есть лицо, принимающее решения не может быть удовлетворено бинарной оценкой "хорошо - плохо", его интересуют оттенки ситуации и экономическая интерпретация этих оттеночных значений. Задача осложняется тем, что показателей много, изменяются они зачастую разнонаправлено, и поэтому лицо, принимающее решения стремится  "свернуть" набор всех исследуемых частных финансовых показателей в один комплексный, по значению которого и судить о степени благополучия фирмы и о том, насколько далеко или близко предприятие отстоит от банкротства.

В настоящее время известно несколько методов анализа риска банкротства предприятия.

Наиболее широко распространенным подходом к анализу риска банкротства предприятия является подход  Альтмана, который состоит в следующем:

-           Применительно к данной стране и к интервалу времени формируется набор отдельных финансовых показателей предприятия, которые на основании предварительного анализа имеют наибольшую относительность к свойству банкротства. Пусть таких показателей N.

-           В N-мерном пространстве, образованном выделенными показателями, проводится гиперплоскость, которая наилучшим образом отделяет успешные предприятия от предприятий-банкротов, на основании данных исследованной статистики. Уравнение этой гиперплоскости имеет вид

                                                                                                        (2.1)

где i  - полученные в результате анализа веса;

Ki - функции показателей бухгалтерской отчетности.

-           Осуществляя параллельный перенос плоскости (2.1), можно наблюдать, как перераспределяется  число успешных и неуспешных предприятий, попадающих в ту или иную подобласть, отсеченную данной плоскостью. Соответственно, можно установить пороговые нормативы Z1 и Z2: когда Z < Z1 , риск банкротства предприятия высок, когда Z > Z2 - риск банкротства низок, Z1 < Z < Z2 - состояние предприятия не определимо.

Отмеченный подход, разработанный в 1968 г. Эдвардом Альтманом, был применен им самим в том же году применительно к экономике США. В результате появилось широко известная формула:

                                                 (2.2)

где К1 = собственный оборотный капитал/сумма активов;

К2 = нераспределенная прибыль/сумма активов;

К3 = прибыль до уплаты процентов/сумма активов;

К4 = рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал;

К5 = объем продаж/сумма активов.

Интервальная оценка Альтмана: при Z<1.81 – высокая вероятность банкротства, при Z>2.67 – низкая вероятность банкротства.

Позже Альтман распространил свой подход на компании, чьи акции не котируются на рынке. Соотношение (2.2) в этом случае приобрело вид

,                              (2.3)

Здесь К4  - уже балансовая стоимость собственного капитала в отношении к заемному капиталу. При Z<1.23 Альтман диагностирует высокую вероятность банкротства.

Подход Альтмана, называемый также методом дискриминантного анализа, был впоследствии применен самим Альтманом и его последователями в ряде стран (Англия, Франция, Бразилия и т.п.). Так, например Тоффлер и Тисшоу, для случая Великобритании получили следующую зависимость:

                                                                    (2.4)

где К1 = прибыль от реализации /краткосрочные обязательства;

К2 = оборотный капитал/сумма обязательств;

К3 = краткосрочные обязательства / сумма активов;

К4 = объем продаж/сумма активов.

При Z>0.3 исследователи признают  вероятность банкротства низкой.

Приведем еще ряд аналогичных моделей.

Модель Лиса:

                                                   (2.5)

где К1 = оборотный капитал/сумма активов;

К2 = прибыль от реализации/сумма активов;

К3 = нераспределенная прибыль/ сумма активов;

К4 = рыночная стоимость собственного капитала/заемный капитал.

При Z<0.037 – высокая вероятность банкротства.

Метод рейтинговой оценки финансового состояния предприятия Р.С. Сайфулина и Г.Г. Кадикова:

R=2К0+0,1Кпл+0,08Кинт+0,45Км+Кпр,                                         (2.6)

где К0 – коэффициент обеспеченности собственными средствами (К0>0,1);

Кпл – коэффициент текущей ликвидности (Кпл>2);

Кинт – интенсивность оборота авансового капитала, которая характеризует объем реализованной продукции,,, которая приходится на 1 гривну средств, которые вложены в деятельность предприятия (Кинт>2,5);

Км – коэффициент менеджмента, который характеризуется отношением прибыли от реализации к величине выручки от реализации;

  Кпр – рентабельность собственного капитала   - отношение балансовой прибыли   к собственному капиталу (Кпр>0,2).

Если рейтинговое число для предприятия R>1, то оно находится в удовлетворительном состоянии, если R<1, то в неудовлетворительном.

  Модель Чессера:

                                                                                                  (2.7)

где

        (2.8)

К1 = быстрореализуемые активы/сумма активов;

К2 = объем продаж/ быстрореализуемые активы;

К3 = валовая прибыль/ сумма активов;

К4 = заемный капитал / сумма активов;

К5 = основной капитал / чистые активы;

К6 = оборотный капитал / объем продаж.

При P>0.5 – высокая вероятность банкротства.

Первым российским опытом применения подхода Альтмана является сравнительно недавно разработанная модель Давыдовой-Беликова:

                                                                    (2.9)

где К1 = оборотный капитал/сумма активов;

К2 = чистая прибыль/собственный капитал;

К3 = объем продаж/ сумма активов;

К4 = чистая прибыль/себестоимость.

При: Z<0 - вероятность банкротства максимальная (0.9 – 1), 0<Z<0.18 – вероятность банкротства высокая (0.6 – 0.8), 0.18 < Z < 0.32 – вероятность банкротства средняя (0.35-0.5), 0.32 < Z < 0.42 – вероятность банкротства низкая (0.15-0.20), Z >0.42 -  вероятность банкротства незначительна (до 0.1).

Сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в Z - свертке и пороговый интервал [Z1 , Z2] сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны. Получается, что подход Альтмана не обладает устойчивостью к вариациям в исходных данных. Статистика, на которую опирается Альтман и его последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным свойством статистической однородности выборки событий. Здесь невозможно говорить о статистической однородности событий, и, следовательно, допустимость применения вероятностных методов, самого термина "вероятность банкротства" ставится под сомнение.

В ходе использования методов Альтмана часто возникают передержки. В переводной литературе по финансовому анализу, а также во всевозможных российских компиляциях часто встретишь формулу Альтмана образца 1968 года, и ни слова не говорится о допустимости этого соотношения в анализе ожидаемого банкротства. С таким же успехом в формуле Альтмана могли бы стоять любые другие веса.

Одним из «качественных» подходов является подход Аргенти. Суть его в том, что исследование в рамках подхода начинается с предположений, что:

а) идет процесс, ведущий к банкротству;

б) процесс этот для своего завершения требует нескольких лет;

в) процесс может быть разделен на три стадии:

1.      Недостатки. Компании, скатывающиеся к банкротству, годами демонстрируют ряд недостатков, очевидных задолго до фактического банкротства.

2.      Ошибки. Вследствие накопления этих недостатков компания может совершить ошибку, ведущую к банкротству (компании, не имеющие недостатков, не совершают ошибок, ведущих к банкротству).

3.      Симптомы. Совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей (скрытое при помощи "творческих" расчетов), признаки недостатка денег. Эти симптомы проявляются в последние два или три года процесса, ведущего к банкротству, который часто растягивается на срок от пяти до десяти лет.

При расчете А-счета конкретной компании необходимо ставить либо количество баллов согласно Аргенти, либо 0 – промежуточные значения не допускаются. Каждому фактору каждой стадии присваивают определенное количество баллов и рассчитывают агрегированный показатель – А-счет.

Метод А-счета для предсказания банкротства представлен таблицей 2.1.

Таблица 2.1

Метод А-счета для предсказания банкротства