<<
>>

19.2. Методы диагностики вероятности банкротства

Основные методы диагностики, их положительные стороны и недостатки.

Для диагностики вероятности банкротства используется несколько подходов, основанных на применении:

а) анализа обширной системы критериев и признаков;

б) ограниченного круга показателей;

в) интегральных показателей.

Признаки банкротства при многокритериальном подходе в соответствии с рекомендациями Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания) обычно делят на две группы.

К первой группе относятся показатели, свидетельствующие о возможных финансовых затруднениях и вероятности банкротства в недалеком будущем;

? повторяющиеся существенные потери в основной деятельности, выражающиеся в хроническом спаде производства, сокращении объемов продаж и хронической убыточности;

? наличие хронически просроченной кредиторской и дебиторской задолженности;

? низкие значения коэффициентов ликвидности и тенденция их к снижению;

? увеличение до опасных пределов доли заемного капитала в общей его сумме;

? дефицит собственного оборотного капитала;

? систематическое увеличение продолжительности оборота капитала;

? наличие сверхнормативных запасов сырья и готовой продукции;

? использование новых источников финансовых ресурсов на невыгодных условиях;

? неблагоприятные изменения в портфеле заказов;

? падение рыночной стоимости акций предприятия;

? снижение производственного потенциала и т.д.

Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое, но сигнализируют о возможности резкого его ухудшения в будущем при непринятии действенных мер.

К ним относятся:

Диагностика вероятности банкротства субъекта хозяйствования

619

? чрезмерная зависимость предприятия от какого-либо одного конкретного проекта, типа оборудования, вида актива, рынка сырья или рынка сбыта;

? потеря ключевых контрагентов;

? недооценка обновления техники и технологии;

? потеря опытных сотрудников аппарата управления;

? вынужденные простои, неритмичная работа;

? неэффективные долгосрочные соглашения;

? недостаточность капитальных вложений и т.д.

К достоинствам этой системы индикаторов возможного банкротства можно отнести системный и комплексный подходы, а к недостаткам — более высокую степень сложности принятия решения в условиях многокритериальной задачи, информативный характер рассчитанных показателей, субъективность прогнозного решения.

Этот подход нами использован в параграфе 19.1 при комплексной оценке финансового состояния анализируемого предприятия, в результате чего установлено, что данное предприятие является и будет платежеспособным Б ближайшей перспективе.

В соответствии с методическими указаниями Федеральной службы по финансовому оздоровлению и банкротству РФ для оценки и прогнозирования финансового состояния организаций используется следующий перечень показателей, характеризующих различные аспекты их деятельности.

1.

Общие показатели

Среднемесячная выручка (К1) характеризует масштаб бизнеса организации:

„ _ Валовая выручка по оплате

К*1--.

Число месяцев периода

Доля денежных средств в выручке (К2) характеризует финансовый ресурс организации, возможность своевременного исполнения своих обязательств:

Денежные средства в выручке валовая продукция по оплате

Среднесписочная численность персона/ia (КЗ) характеризует масштабы деятельности предприятия, соответствует строке 850 формы № 5 по ОКУД.

620

Глава 19

2. Показатели платежеспособности и финансовой устойчивости

Степень платежеспособности общая (К4) характеризует сроки возможного погашения всей кредиторской задолженности, если всю выручку направлять на расчеты с кредиторами:

Заемные средства (стр. 590 + стр. 690) ф. № I К. 4 - -.

К1

Коэффициент задолженности по кредитам (К5). Уменьшение его уровня характеризует перекос структуры долгов в сторону товарных кредитов, неплатежей бюджету и по внутренним долгам, что оценивается отрицательно:

(стр. 590 + стр. 610) ф. № 1 го =-.

К1

Коэффициент задолженности другим организациям (Кб). Повышение его уровня характеризует увеличение удельного веса товарных кредитов в обшей сумме долгов:

v, (стр. 621 + стр. 625) ф. № 1 Ко--.

К1

Коэффициент задолженности фискальной системе (К7). Повышение его уровня характеризует увеличение удельного веса задолженности бюджету в обшей сумме долгов:

(стр. 623 + стр. 624) ф. N° 1 К7" -.

К1

Коэффициент внутреннего долга (К8). Повышение его уровня характеризует увеличение удельного веса внутреннего долга в общей сумме долгов:

„с (стр. 622 + стр. 630 + стр. 640 + стр. 650 + стр. 660) ф. № 1

Ко =-.

К1

Степень платежеспособности по текущим обязательствам (К9) характеризует сроки возможного погашения текущей задолженности перед кредиторами:

va стр. 690 ф. № 1 К1

Диагностика вероятности банкротства субъекта хозяйствования

621

Коэффициент покрытия текущих обязательств оборотными активами (К10) показывает, насколько текущие обязательства покрываются оборотными активами:

к стр.

290 ф. № 1

стр. 690 ф. № Г

Собственный капитал в обороте (Kl 1). Отсутствие его показывает, что все оборотные активы сформированы за счет заемных средств:

Kl 1 = (стр. 490 - стр. 190) ф. № 1.

Доля собственного капитала в оборотных активах (К12) определяет степень обеспеченности организации собственными оборотными средствами:

(стр. 490 - стр. 190) ф. № 1 стр. 290 ф. № 1

Коэффициент финансовой автономии (К13) показывает, какая часть активов сформирована за счет собственных средств организации:

стр. 490 ф.№ 1

стр. 300 ф. № Г

3. Показатели деловой активности

Продолжительность оборота оборотных активов (К 14) показывает, за сколько месяцев оборачиваются оборотные активы:

КЩ-СТр' 290 Ф-№1 К1

Продолжительность оборота средств в производстве (К15) характеризует скорость оборачиваемости капитала в запасах:

(стр. 210 + стр. 220 - стр. 215) ф. № 1

К15 = -

К1

Продолжительность оборота средств в расчетах (К.16) характеризует скорость погашения дебиторской задолженности:

(стр- 29° ~ СТР- 2Ю - стр. 220 + стр. 215) ф. № 1 К1о--.

К1

622

Гпава 19

4. Показатели рентабельности

Рентабельность оборотного капитала (К17) характеризует эффективность использования оборотного капитала организации:

К17_стр, 160ф.№2 стр. 290 ф. № Г

Рентабельность продаж (К18) показывает, сколько получено прибыли на рубль выручки:

К18 = стр. 050ф.№2

стр. 010 ф. № 2 '

5. Показатели интенсификации процесса производства

Среднемесячная выработка на одного работника (К 19) характеризует уровень производительности (интенсивности) труда работников предприятия:

К19 = —. КЗ

Фондоотдача (К20) характеризует интенсивность использования основных средств:

К20 =-™-.

стр. 190 ф.№ 1

6. Показатели инвестиционной активности организации

Коэффициент инвестиционной активности (К21) характеризует инвестиционную активность организации:

v.. (стр. 130 + стр. 135 + стр. 140) ф. № ]

К.21 —-

стр.

190 ф. № 1

7. Показатели исполнения обязательств перед бюджетом и государственными небюджетными фондами

Коэффициенты исполнения текущих обязательств перед федеральным бюджетом (К22), бюджетом субъекта РФ (К23), местным бюджетом (К24), государственными небюджетными фондами (К25) и Пенсионным фондом РФ (К26) определяются как отношение величины уплаченных налогов (взносов) к величине начисленных налогов (взносов) за тот же период:

_ Налоги (взносы) уплаченные Налоги (взносы) начисленные

Диагностика вероятности банкротства субъекта хозяйствования

623

Изучение динамики данных показателей позволяет довольно полно охарактеризовать финансовое состояние предприятия и установить наметившиеся тенденции его изменения.

Данные табл. 19.1 показывают, что на анализируемом предприятии финансовая ситуация за отчетный период несколько ухудшилась судя по коэффициентам задолженности, деловой активности и рентабельности. Однако прямой угрозы банкротства нет, поскольку финансовый ресурс предприятия и довольно высокий уровень рентабельности позволяют хотя и медленнее, чем в прошлом году, но вовремя и в полном объеме погашать свои обязательства перед государством, кредиторами и персоналом предприятия.

Таблица 19.1

Динамика основных индикаторов финансового состояния предприятия Значение показателя Показатель На

начало периода На конец периода Изменение Среднемесячная выручка (К1), тыс. руб. 7940 8330 +390 Доля денежных средств в выручке (К2) 0,95 0,96 +0,01 Среднесписочная численность персонала (КЗ) 200 202 +2 Слепень платежеспособности общая (К4) 2,6 3,2 +0,4 Коэффициент задолженности по кредитам (К5> 1,66 1,86 +0,2 Коэффициент задолженности другим организациям (Кб) 0,71 1,07 +0,36 Коэффициент задолженности фискальной системе (К7) 0,14 0,19 +0,05 Коэффициент внутреннего долга (К8) 0,09 0,16 +0,07 Степень платежеспособности по текущим обязательствам (К9) 1,98 2,64 +0,66 Коэффициент покрытия текущих обязательств оборотными активами (К10) 1,78 1,72 -0,06 Собственный капитал в обороте (Kl I) 7300 10700 +3400 Доля собственного капитала в оборотных активах (К 12) 0,26 0,28 +0,02 624

Глава 19

Окончание табл.

19.1 Значение показателя Показатель На

начало На конец Изменение периода периода

Коэффициент финансовой автономии (К13) 0,55 0,52 -0,03 Продолжительность оборота оборотных активов, мес. (К 14) 3,52 4,56 +1,04 Продолжительность оборота средств в производстве, мес, (К15) 2,06 2,66 +0,6 Продолжительность оборота средств в расчетах, мес. (К16) 0,83 1,24 +0,41 Рентабельность оборотного капитала (К17), % 66,0 52,6 -13,4 Рентабельность продаж (К18) 18,8 19,3 +0,05 Среднемесячная выработка на одного работника (К 19) 39,7 41,2 + 1,5 Фондоотдача (К20) 0,45 0,44 -0,01 Коэффициент инвестиционной активности (К21) 0,30 0,34 +0,04 Коэффициент исполнения текущих обязательств перед бюджетом 0,92 0,90 -0,02 Для диагностики несостоятельности хозяйствующих субъектов довольно часто применяют ограниченный круг наиболее существенных ключевых показателей. Так, методика многих банков основана на проведении экспресс-анализа коэффициентов ликвидности, соотношения собственных и заемных средств, оборачиваемости и рентабельности.

Учитывая многообразие показателей финансовой устойчивости, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют производить оценку финансовой устойчивости, используя интегральные показатели, для расчета которых можно использовать:

Диагностчка вероятности банкротства субъекта хозяйствования

625

? скоринговые модели,

? многомерный рейтинговый анализ,

? мультипликативный дискриминантный анализ и др. Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 1940-х годов.

Сущность этой методики заключается в классификации предприятий по степени риска исходя из фактического уровня показателей финансовой устойчивости и рейтинга каждого показателя, выраженного в баллах на основе экспертных оценок.

Рассмотрим простую скоринговую модель с тремя балансовыми показателями (табл.

19.2), позволяющую распределить предприятия по классам:

I класс — предприятия с хорошим запасом финансовой устойчивости, позволяющим быть уверенным в возврате заемных средств;

II класс — предприятия, которые демонстрируют некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматриваются как рискованные;

III класс — проблемные предприятия;

ГУ класс — предприятия с высоким риском банкротства даже после принятия мер по финансовому оздоровлению. Кредиторы рискуют потерять свои средства и проценты;

V класс — предприятия высочайшего риска, практически несостоятельные.

Согласно этим критериям, определим, к какому классу относится анализируемое предприятие (табл. 19.3).

Таким образом, по степени финансового риска, исчисленной с помощью данной методики, анализируемое предприятие и в прошлом и в отчетном году относится ко второму классу. Причем за отчетный год оно несколько ухудшило свое положение.

Для оценки рейтинга субъектов хозяйствования и степени финансового риска довольно часто используются методы многомерного рейтингового анализа, методика которого выглядит следующим образом.

Этап 1. Обосновывается система показателей, по которым будут оцениваться результаты хозяйственной деятельности предприятий, собираются данные по этим показателям и формируется матрица исходных данных (табл. 19.4).

Таблица т.г

Гоуппировка предприятий на классы по уровню платежеспособности Показатель Границы классов согласно критериям

I класс И класс Ш класс IV класс V класс Рентабельность совокупного капитала, % 30% и выше (50 баллов) от 29,9 до 20%

(от 49,9 до 35 баллов) от 19,9 До 10%

(от 34,9 до 20 баллов) от 9,9 До 1%

(от 19,9 до 5 баллов) менее 1% (0 баллов) Коэффициент текущей ликвидности 2,0 и выше (30 баллов) от 1,99 до 1,7

(от 29,9 до 20 баллов) от 1,69 до 1,4

(от 19,9 до 10 баллов) от 1,39 до 1,1 (от 9,9 до 1 балла) 1 и ниже (0 баллов) Коэффициент финансовой независимости 0,7 и выше (20 баллов) от 0,69 до 0,45

(от 19,9 до 10 баллов) от 0,44 до 0,3

(от 9,9 до 5 баллов) от 0,29 до 0,20 (от 5 ло 1 балла) менее 0,2 (0 баллов) Границы классов 100 баллов и выше от 99 до 65 баллов от 64 до 35 баллов от 34 до 6 баллов 0 баллов Таблица 19.3

Обобщающая оценка финансовой устойчивости анализируемого предприятия Номер Прошлый период Отчетный период показате- ля фактический уровень показателя количество баллов фактический уровень показателя количество баллов 1 46,2 50 40 50 2 1,79 23 1,74 21,2 3 0,55 14 0,52 12,8 Диагностика вероятности банкротства субъекта хозяйствования

627

Таблица 19.4

Матрица исходных данных Номер предприятия Коэффициент ликвидности Коэффициент оборачиваемости капитала Рентабельность активов, % Коэффициент финансовой независимости Доля собственного капитала в оборотных активах,% 1 1,8 3,2 22 0,75 16 2 2,в 2,5 26 0,62 26 3 1,5 2,8 25 0,55 25 4 »,7 2,2 38 0,68 30 5 1,4 2,7 16 0,58 0 6 1,6 3,5 21 0,72 35 Исходные данные могут быть представлены как в виде моментных показателей, отражающих состояние предприятия на определенную дату, так и темповых показателей, характеризующих динамику деятельности предприятия и представленных в виде коэффициентов роста. Возможно изучение одновременно и моментных и темповых показателей.

Этап 2. В таблице исходных данных определяется в каждой графе максимальный элемент, который принимается за единицу. Затем все элементы этой графы (ду) делятся на максимальный элемент предприятия-эталона (max a J). В результате создается матрица стандартизованных коэффициентов (хч), представленных в табл. J 9.5:

maxdtf

Если с экономической стороны лучшим является минимальное значение показателя (например, затраты на рубль товарной продукции), то надо изменить шкалу расчета так, чтобы наименьшему результату соответствовала наибольшая сумма показателя.

Этап 3. Все элементы матрицы координат возводятся в квадрат. Если задача решается с учетом разного веса показателей, тогда полученные квадраты умножаются на величину соответствующих весовых коэффициентов (К), установленных экспертным путем, после чего результаты складываются по строкам (табл. 19.6):

R1=K,xl+K2xli+... + Knxl.

628

Глава 19

Таблица 19.5 Матрица стандартизованных коэффициентов (х,) Номер предприятия Коэффициент ликвидности -

Коэффициент оборачиваемости капитала 1-

Рентабельность активов,% Коэффициент финансовой независимости Доля собственного капитала в оборотных активах, % I 0,9 0,914 0,579 1 0,457 2 1 0,714 0,684 0,826 0,743 3 0,75 0,800 0,658 0,733 0,714 4 0,85 0,628 1 0,907 0,857 5 0,70 0,771 0,421 0,773 0 6 0,80 1 0,553 0,960 1 Таблица 19.6

Результаты сравнительной рейтинговой оценки деятельности предприятий Номер предприятия Номер показателя Место

1 2 3 4 5

I 0,81 0,835 0,335 1 0,209 3,189 IV 2 1 0,510 0,468 0,682 0,552 3,212 III 3 0,562 0,640 0,433 0,537 0,510 2,682 V 4 0,722 0,394 1 0,822 0,734 3,672 11 5 0,49 0,594 0,177 0,597 0 1,858 VI 6 0,64 1 0,306 0,921 1 3,867 I Этап 4. Полученные рейтинговые оценки (Л) размещаются по ранжиру и определяется рейтинг каждого предприятия. Первое место занимает предприятие, которому соответствует наибольшая сумма, второе место — предприятие, имеющее следующий результат, и т.д.

В зарубежных странах для оценки риска банкротства и кредитоспособности предприятий широко используются факторные модели известных западных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные с помощью многомерного дискриминантного анализа.

Наиболее широкую известность получила модель Альтмана:

Z =0,717*1 +0,847х2 +3,107*3 +0,42*4 + 0,995*5,

где*[ —собственный оборотный капитал/сумма активов; *2 —нераспределенная прибыль/сумма активов;

Диагностика вероятности банкротства субъекта хозяйствования

629

х3 — прибыль до уплаты процентов/сумма активов; лс4 — балансовая стоимость собственного капитала/заемный капитал;

х5 — объем продаж (выручка)/сумма активов. Константа сравнения — 1,23.

Если значение Z < 1,23, то это признак высокой вероятности банкротства, тогда как значение Z > 1,23 и более свидетельствует о малой его вероятности.

На анализируемом предприятии величина Z-счета по модели Альтмана составляет:

? на начало года

ZH = 0,717 х0,27+0,847х 0,09 + 3,107 х 0,328+0,42 х 1,2+0,995x1,5 = 3,27;

? на конец отчетного периода

ZK =0,717 х 0,28 + 0,847 х 0,11 + 3,107 х 0,352 + 0,42 х 1,08+0,995 х 1,76 = 3,59.

Следовательно, можно сделать заключение, что на данном предприятии вероятность банкротства мала.

Дискриминантная модель, разработанная Лис для Великобритании, получила следующее выражение:

Z = 0,063jC[ +0,092х2 +0,057х3 +0,001*4,

где*, — оборотный капитал/сумма активов;

х2 ~ прибыль от реализации/сумма активов;

Ху — нераспределенная прибыль/ сумма активов;

х4 — собственный капитал/заемный капитал.

Здесь предельное значение равняется 0,037.

По модели Лиса величина Z-счета для анализируемого предприятия равна:

ZH =0,063x0,613+0,092x0,328+0,057x0,09 + 0,001 х 1,2 = 0,075;

ZK =0,063x0,669+0,092x0,352 +0,057x0,11 + 0,001 х 1,08 = 0,087.

Таффлер разработал следующую модель:

Z =0,53*1 +0,13х2 +ОД8Х3 +0Д6*4,

где *, — прибыль от реализации/краткосрочные обязательства; х2 — оборотные активы/сумма обязательств; х3 — краткосрочные обязательства/сумма активов; х4 — выручка/сумма активов.

630

Глава 19

Если величина Z-счета больше 0,3, это говорит о том, что у фирмы неплохие долгосрочные перспективы, если меньше 0,2, то банкротство более чем вероятно.

По данной модели анализируемое предприятие выглядит следующим образом:

ZH = 0,53 х 0,923 + ОД 3 х 1,78+0,18 х 0,343+0,16 х 1,5 = 1,02233; ZK = 0,53 х 0,909+0,13 х 1,73 + 0,18х 0,387 + 0,16 х 1,76 = 1,05793.

Однако следует отметить, что использование таких моделей требует больших предосгорожносгей. Тесгирование предприятий по данным моделям показало, что они не в полной мере подходят для оценки риска банкротства наших субъектов хозяйствования по следующим обстоятельствам.

Во-первых, данные модели разрабатывались очень давно, в 1960-70-е гг., т.е. после их создания прошла целая эпоха. За это время изменилась макро- и микроэкономическая ситуация и в США, и в других странах. Изменились и многие нормативы (например, соотношение заемных и собственных средств). Модели, рассчитанные по статистическим данным тех лет, не могут правильно описывать и прогнозировать ситуацию сегодняшнего дня.

Во-вторых, не может быть универсальных моделей, которые бы идеально подходили для всех отраслей экономики даже отдельно взятой страны, поскольку в силу особенностей различных отраслей значимость отдельных индикаторов существенно различается. Так, для торговых предприятий норматив и фактическое значение коэффициента финансового левериджа может быть больше единицы, а для сельскохозяйственного предприятия величина этого коэффициента 0,5 очень значима. Имеются существенные различия и по скорости оборачиваемости капитала, по уровню дохода на вложенный капитал и т.п.

Поэтому заслуживает внимания сам подход к разработке подобных моделей, но они должны разрабатываться для каждой отрасли и подотрасли и при этом периодически уточняться по новым статистическим данным с учетом новых тенденций и закономерностей в экономике.

Вместе с тем следует отметить, что недостатком дискриминантных моделей является отсутствие четких границ для отнесения предприятий к классу банкротов или не банкротов. Если предприятие по мо

Диагностика вероятности банкротства субъекта хозяйствования

631

дели набирает значение Z-счета, близкое или равное константе дискриминации, то трудно его квалифицировать на предмет финансовой устойчивости или неустойчивости.

Изучение новейшего инструментария эконометрики показало, что более совершенными методами построения кризис-прогнозных моделей являются нелинейные модели бинарного выбора (логит-регрессия, пробит-регрессия и др.), которые учитывают качественное различие явлений. Качество может быть выражено специальными показателями, например, финансово устойчивые предприятия можно обозначить числом 0, а несостоятельные или обанкротившиеся предприятия — 1.

С помощью кластерного, корреляционного и многомерного факторного анализа установлено, что наибольшую роль в изменении финансового положения сельскохозяйственных предприятий играют следующие показатели:

JC] — доля собственного оборотного капитала в формировании оборотных активов, коэффициент;

х2 — коэффициент оборачиваемости оборотного капитала;

х3 — коэффициент финансовой независимости предприятия (доля собственного капитала в общей валюте баланса);

х4 — рентабельность собственного капитала, %;

Данные показатели положены в основу логит-регрессионной модели для диагностики риска банкротства сельскохозяйственных предприятий, которая получила следующее выражение:

Z = I-0,98xj -1,8*2 -1,83*3 -0,28х4.

Коэффициенты этой регрессии показывают вклад каждого фактора в изменение уровня интегрального показателя (Z-счета) при изменении соответствующего фактора на единицу. Если тестируемое предприятие по данной модели набирает значение 0 и ниже, то оно оценивается как финансово устойчивое. Напротив, предприятие, имеющее значение интегрального показателя 1 и выше, относится к группе высокого риска. Промежуточное значение от 0 до 1 характеризует степень близости или дальности предприятия до той или другой группы.

Тестирование 2160 предприятий по данной модели показало, что она позволяет довольно быстро провести экспресс-длагаостику финансового состояния сельскохозяйственных предприятий республики и достаточно точно оценить степень вероятности их банкротства.

632

Глава 19

<< | >>
Источник: Савицкая, Г.В.. Экономический анализ : учеб. / Г.В. Савицкая. — 11-е изд., испр. и доп. — М.: Новое знание. — 651 с. — (Экономическое образование).. 2005

Еще по теме 19.2. Методы диагностики вероятности банкротства:

  1. Методы диагностики вероятности банкротства
  2. 4.4. Методы и модели диагностики вероятности банкротства хозяйствующих субъектов
  3. Глава 19 ДИАГНОСТИКА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА СУБЪЕКТА ХОЗЯЙСТВОВАНИЯ
  4. 2. Диагностика банкротства и ее метод.
  5. Диагностика банкротства.
  6. 3.4 Прогнозирование вероятности банкротства
  7. Прогнозирование вероятности банкротства предприятия
  8. 10.2. Диагностика банкротства
  9. 9.3. Диагностика банкротства предприятия
  10. 2.10. КРИТЕРИИ НЕПЛАТЕЖЕСПОСОБНОСТИ И ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА ОРГАНИЗАЦИИ
  11. МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА СУБЪЕКТОВ ХОЗЯЙСТВОВАНИЯ