Методика определения банкротства по Российскому законодательству

       Второй исходит из данных по обанкротившимся компаниям и сравнивает их с соответствующими данными исследуемой компании.

       Первый  подход, бесспорно эффективный при  прогнозировании банкротства, имеет  три существенных недостатка.

       Во-первых, компании, испытывающие трудности, всячески задерживают публикацию своих отчетов, и, таким образом, конкретные данные могут годами оставаться недоступными.

       Во-вторых, даже если данные и сообщаются, они могут оказаться "творчески обработанными". Для компаний в подобных обстоятельствах характерно стремление обелить свою деятельность, иногда доводящее до фальсификации. Требуется особое умение, присущее даже не всем опытным исследователям, чтобы выделить массивы подправленных данных и оценить степень завуалированности.

       Третья  трудность заключается в том, что некоторые соотношения, выведенные по данным деятельности компании, могут  свидетельствовать о неплатежеспособности в то время, как другие – давать основания для заключения о стабильности или даже некотором улучшении. В таких условиях трудно судить о реальном состоянии дел.

       Второй  подход основан на сравнении признаков  уже обанкротившихся компаний с  таковыми же признаками "подозрительной" компании. Некоторые из них содержат их описание по десяткам показателей. К сожалению, большинство списков не упорядочивают эти данные по степени важности и ни в одном не проявлена забота о последовательности. Попыткой компенсировать эти недостатки является метод балльной оценки (А-счет Аргенти).

       Прежде  чем переходить непосредственно  к описанию методик, реализующих  эти подходы, необходимо четко уяснить, что именно собираемся предсказывать. Общепринятым является мнение, что банкротство и кризис на предприятии – понятия синонимичные; банкротство, собственно, и рассматривается как крайнее проявление кризиса. В действительности же дело обстоит иначе – предприятие подвержено различным видам кризисов (экономическим, финансовым, управленческим) и банкротство – лишь один из них.  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.

         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.

       Одной из простейших моделей прогнозирования вероятности банкротства считается двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевых показателях (например, показатель текущей ликвидности и показатель доли заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты затем складываются с некой постоянной величиной , также полученной тем же (опытно-статистическим) способом. Если результат (С₁) оказывается отрицательным, вероятность банкротства невелика. Положительное значение С₁ указывает на высокую вероятность банкротства, формула 2.1. 

       C₁=-0.3877+Kп*(-1.0736)+Кз*0.0579 , (2.1)

где, (Кп)- показатель ликвидности (покрытия) ;

(Кз)-для показателя удельного веса заемных средств в пассивах . 

       Надо  заметить, что источник, приводящий данную методику, не дает информации о  базе расчета весовых значений коэффициентов. Тем не менее, в любом случае следует  иметь в виду, что в нашей  стране иные темпы инфляции, иные циклы  макро- и микроэкономики, а также другие уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. В силу этого невозможно механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях. Однако саму модель, с числовыми значениями, соответствующими реалиям российского рынка, можно было бы применить, если бы отечественные учет и отчетность обеспечивали достаточно представительную информацию о финансовом состоянии предприятия.

       Рассмотренная двухфакторная модель не обеспечивает всестороннюю оценку финансового состояния предприятия, а потому возможны слишком значительные отклонения прогноза от реальности. Для получения более точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень и тенденцию изменения рентабельности проданной продукции, так как данный показатель существенно влияет на финансовую устойчивость предприятия. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства (С₁) и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах, и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная.

       Коэффициент Альтмана (индекс кредитоспособности).Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Альтманом . Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

       В общем, виде индекс кредитоспособности (Z-счет)  формула 2.2. 

       Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3 +0.6X4+X5,     (2.2)

       где ,Х1 – оборотный капитал/сумма активов;

       Х2 – нераспределенная прибыль/сумма  активов;

       Х3 – операционная прибыль/сумма активов;

       Х4 – рыночная стоимость акций/задолженность;

       Х5 – выручка/сумма активов. 

       Результаты  многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [-14, +22], при этом предприятия, для  которых Z>2,99 попадают в число финансово устойчивых, предприятия, для которых Z<1,81 являются безусловно-несостоятельными, а интервал [1,81-2,99] составляет зону неопределенности.

       Z-коэффициент  имеет общий серьезный недостаток - по существу его можно использовать лишь в отношении крупных кампаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

       В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для  компаний, акции которых не котировались на бирже формула 2.3. 

       K=8.38Х1+Х2+0.054Х3+0.63Х4 , (2.3)

         где, Х1 – оборотный капитал/сумма активов;

       Х2 – нераспределенная прибыль/сумма  активов;

       Х3 – операционная прибыль/сумма активов;

       Х4 – балансоваястоимость акций. 

       Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных. Однако, при внимательном его изучении видно, что он составлен некорректно: член Х1 связан с кризисом управления, Х4 характеризует наступление финансового кризиса, в то время как остальные – экономического. С точки зрения системного подхода данный показатель не имеет права на существование.

       Известны  другие подобные критерии. Так британский ученый Таффлер предложил в 1977 г. четырехфакторную прогнозную модель, при разработке которой использовал следующий подход.

       При использовании компьютерной техники  на первой стадии вычисляются 80 отношений  по данным обанкротившихся и платежеспособных компаний. Затем, используя статистический 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, таких, как 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.

       Типичная  модель для анализа компаний, акции которых котируются на биржах, принимает формулу 2.4. 

       Z=C0+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+ ,    (2.4)

       где, х₁=прибыль до уплаты налога/текущие обязательства (53%)

       х₂=текущие активы/общая сумма обязательств (13%)

       х₃=текущие обязательства/общая сумма активов (18%)

       х₄=отсутствие интервала кредитования (16%) 

       с₀,…с₄ – коэффициенты, проценты в скобках указывают на пропорции модели; х₁ измеряет прибыльность, х₂ – состояние оборотного капитала, х₃ – финансовый риск и х₄ – ликвидность.

       Для усиления прогнозирующей роли моделей можно трансформировать Z-коэффициент в PAS-коэффициент – коэффициент, позволяющий отслеживать деятельность компании во времени. Изучая PAS-коэффициент как выше, так и ниже критического уровня, легко определить моменты упадка и возрождения компании.

       PAS-коэффициент  – это просто относительный  уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента  за определенный год и выраженный  в процентах от 1 до 100.

         Например, PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается удовлетворительно, тогда как PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10% компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Итак, подсчитав Z-коэффициент для компании, можно затем трансформировать абсолютную меру финансового положения в относительную меру финансовой деятельности. Другими словами, если Z-коэффициент может свидетельствовать о том, что компания находится в рискованном положении, то PAS-коэффициент отражает историческую тенденцию и текущую деятельность на перспективу.

       Сильной стороной такого подхода является его  способность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и  баланса в представительное единое соотношение. Так, компания, получающая большие прибыли, но слабая с точки зрения баланса, может быть сопоставлена с менее прибыльной, баланс которой уравновешен.

       Таким образом, рассчитав PAS-коэффициент, можно  быстро оценить финансовый риск, связанный  с данной компанией, и соответственно варьировать условия сделки. В  сущности, подход основан на принципе, что целое более ценно, чем сумма его составляющих.

       Дополнительной  особенностью этого подхода является использование "рейтинга риска" для  дальнейшего выявления скрытого риска. Этот рейтинг статистически  определяется только, если компания имеет отрицательный Z-коэффициент, и вычисляется на основе тренда Z-коэффициента, величины отрицательного Z-коэффициента и числа лет, в продолжение которых компания находилась в рискованном финансовом положении. Используя пятибалльную шкалу, в которой 1 указывает на "риск, но незначительную вероятность немедленного бедствия", а 5 означает "абсолютную невозможность сохранения прежнего состояния", менеджер оперирует готовыми средствами для оценки общего баланса рисков, связанных с кредитами клиента.

            Учеными Иркутской  государственной экономической  академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующею формулу 2.5. 

K=8.38K1+K2+0.054K3+0.063K4, (2.5)

где, К1 – оборотный капитал/актив;

К2 –  чистая прибыль/собственный капитал;

К3 –  выручка от реализации/актив;

К4 –  чистая прибыль/интегральные затраты. 

       Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R представлены в таблице 2.1.

Таблица 2.1

Вероятность банкротства предприятия. 

 

       Кризис  управления характеризует показатель Аргенти (А-счет). Согласно данной методике, исследование начинается с предположений, что идет процесс, ведущий к банкротству,процесс этот для своего завершения требует нескольких лет и 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 .
3. Симптомы. Совершенные компанией ошибки начинают выявлять все известные симптомы приближающейся неплатежеспособности: ухудшение показателей 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.