Существенное значение для выбора методики оценки финансового состояния предприятий имеют происходящие в экономике страны интенсивные структурные сдвиги на макро-, мезо- и микроуровнях, в том числе рост числа банкротств в связи с резким сокращением военных заказов и изменением структуры государственного заказа, постоянное воспроизводство неплатежеспособности предприятий государственного и частного секторов, неравномерность развития отраслей, территориальных образований, отдельных предприятий и их объединений, падающий спрос на продукцию традиционных отраслей, усиление процессов глобализации и международной конкуренции.
В связи с этим представляется достаточно обоснованным применение методов оценки финансового состояния предприятий на основе статистических данных по обанкротившимся компаниям и сравнение их с соответствующими параметрами анализируемых предприятий. Такие методы оценки финансового состояния предприятий принято именовать моделями прогнозирования банкротства. Но поскольку банкротство представляет собой не только, а зачастую не столько финансовое, сколько юридическое явление, то нам представляется предпочтительным употребление термина кризис-прогнозные (К-прогнозные) модели.
В соответствии с данным подходом, если для анализируемого предприятия характерно наличие определенных, статистически установленных характеристик, то можно сделать прогноз о неблагоприятных тенденциях развития предприятия.
В то же время следует отметить, что ни одна из моделей не может претендовать на использование в качестве универсальной именно в силу акцентов на какой-либо вид кризиса или на совокупность отдельных показателей. Поэтому в общем случае целесообразно отслеживать динамику изменения результирующих показателей по целому ряду методик.
Применение множества различных К-прогнозных методик имеет как минимум два существенных недостатка: во-первых, достаточно высокая трудоемкость сбора и обработки информации (этот недостаток постепенно сглаживается по мере внедрения компьютерных технологий); во-вторых, сложность интерпретации противоречивых результатов, полученных по различным методикам.
Поэтому достаточно применения небольшого количества методик, возможно даже одной, акцентирующих внимание на той или иной группе показателей, важных для реализации конкретных целей, стоящих перед руководством или собственниками предприятия.
Рассмотрим в этой связи некоторые наиболее распространенные в отечественной практике методики.
Метод выявления неудовлетворительной структуры баланса был предложен официальными российскими структурами в середине 90-х годов ХХ века. Анализ структуры баланса предприятия проводится с целью выявления того, является ли это предприятие платежеспособным или нет, находится ли на грани банкротства или его можно охарактеризовать как состоятельное.
Постановлением Правительства РФ от 20 мая 1994 г. № 498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий» была утверждена система критериев, на основании которых принимаются решения: о признании структуры баланса предприятия неудовлетворительной, а предприятия – неплатежеспособным; о наличии реальной возможности у предприятия-должника восстановить свою платежеспособность; о наличии реальной возможности утраты платежеспособности предприятия, когда оно в ближайшее время не сможет выполнить свои обязательства перед кредиторами. Несмотря на длительный период времени, прошедший с момента принятия постановления, и его явные методические просчеты, он применялся в практике работы органов государственного управления на протяжении почти десяти лет и уже в силу этого заслуживает внимания.
Показателями для оценки удовлетворительности структуры баланса предприятия являются: коэффициент текущей ликвидности; коэффициент обеспеченности собственными средствами; коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности.
1. Коэффициент текущей ликвидности (Клт) характеризует общую обеспеченность предприятия оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения срочных обязательств предприятия:
Клт = Аоб.: (ЗС+КЗ);
где Аоб. – оборотные активы (стр. 290 бухгалтерского баланса); ЗС – заемные средства (стр. 610); КЗ – кредиторская задолженность (стр. 620).
2. Коэффициент обеспеченности собственными средствами (Ксос) характеризует наличие собственных оборотных средств у предприятия, необходимых для его финансовой устойчивости:
Ксос = ((СК+ДП) – ВА): Аоб.,
где СК – собственный капитал (стр. 490); ДП – долгосрочные пассивы (стр. 590); ВА – внеоборотные активы (стр. 190).
3. Коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности (Кв/у) характеризует наличие реальной возможности у предприятия восстановить либо утратить свою платежеспособность в течение определенного периода:
Кв/у = (Клт1 + (t: Т) · (К лт1 + Клт0)): 2;
где К лт1 – фактическое значение (в конце отчетного периода) коэффициента текущей ликвидности;
К лт0 – значение коэффициента текущей ликвидности в начале периода;
t – период восстановления платежеспособности;
Т – продолжительность отчетного периода.
Далее рассматриваются указанные коэффициенты, и положение предприятия оценивается с точки зрения наличия у него признаков банкротства. При этом «барьерными» значениями коэффициентов являются: Клт – 2,0; Ксос – 0,1. Определенные значения придаются также коэффициентам восстановления (утраты) платежеспособности.
Отметим, что оценка финансовой состоятельности предприятия по этим показателям весьма условна. Во-первых, нормативные показатели не учитывают специфику отдельных отраслей (длительность производственного цикла, характер используемого сырья и пр.). Для производств с длительным производственным циклом (например, тяжелого машиностроения) значение Ксос = 0,1 явно недостаточно, для предприятий легкой, пищевой промышленности, а тем более торговли, данное значение более чем достаточно.
Во-вторых, увеличение показателей Клт и Ксос может означать не улучшение, а ухудшение финансового положения предприятия. Например, при значительном росте дебиторской задолженности показатели возрастут, а финансовое положение может ухудшиться. Здесь многое зависит от состава задолженности, анализ которого методикой не предполагается.
В-третьих, при оценке коэффициентов не учитывается реальная экономическая ситуация в России. Клт = 2 – нормальная ликвидность предприятия, работающего в условиях стабильного рынка и высокой доли «длинных» денег в активах предприятия. Для российских предприятий Клт больше 1 уже достаточно хорошо.
В-четвертых, методика не учитывает динамики производства и рентабельности.
В то же время несомненным достоинством методики является четкость в определении величины конкретных показателей, что и обеспечило длительность ее практического применения.
Весьма распространенными для прогнозирования банкротства и, соответственно, оценки финансового состояния предприятия, являются предложенные Э. Альтманом Z-модели. Одной из простейших, но в ряде случаев пригодной к применению, является двухфакторная модель Альтмана. Она основывается на двух ключевых показателях (текущей ликвидности и доле заемных средств), от которых зависит вероятность банкротства предприятия. Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем. Полученные результаты корректируются на некоторую постоянную величину, также полученную опытно-статистическим путем. Если результат (Z) оказывается меньше нуля, вероятность банкротства невелика. Положительное значение Z указывает на высокую вероятность банкротства.
В американской практике выявлены и используются следующие весовые значения коэффициентов: для показателя текущей ликвидности (покрытия) (Кп) – (–1,0736); для показателя удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (Кз) – (+0,0579); постоянная величина – (–0,3877).
Отсюда формула расчета Z принимает следующий вид:
Z = – 0,3877 + Кп · (–1,0736) + Кз · 0,0579.
Если Z = 0 – вероятность банкротства равна 50 %.
Если Z < 0 – вероятность банкротства меньше 50 % и далее снижается по мере уменьшения Z.
Если Z > 0 – вероятность банкротства больше 50 % и возрастает с ростом Z.
Ошибка прогноза с помощью двухфакторной модели оценивается интервалом Δ Z = ±0,65.
Естественно, что в общем случае возможности данной модели ограничены в силу действия двух групп факторов. С одной стороны, в нашей стране иные темпы инфляции, иные циклы макро- и микроэкономики, а также уровни фондо-, энерго- и трудоемкости производства, производительности труда, иное налоговое бремя. С другой – состав принимаемых во внимание факторов весьма ограничен. Поэтому невозможно механически использовать приведенные выше значения коэффициентов в российских условиях.
Применение двухфакторной модели показало высокую степень устойчивости значительного числа анализируемых российских предприятий. Это связано с двумя обстоятельствами. Во-первых, в модели дается известный «аванс» на устойчивость в силу применения свободного члена уравнения, имеющего отрицательное значение. Во-вторых, весовой коэффициент при показателе текущей ликвидности имеет значение, на два порядка превышающее значение коэффициента при показателе удельного веса заемных средств. При этом значение первого коэффициента отрицательное, а второго положительное. Следовательно, весомость ликвидности предполагается многократно более высокой, чем финансовой устойчивости, связанной с привлечением заемных средств.
В целом оценка финансового состояния предприятий при применении данной модели является существенно упрощенной. В известном смысле можно сделать вывод, что модель работает достаточно хорошо, если для предприятия не принципиально важны источники, из которых получены привлеченные средства и уровень его рентабельности. Модель можно использовать в тех случаях, когда предприятие выполняет роль процессингового звена в системе бизнеса и средства привлекаются именно из смежных звеньев бизнеса. Это обусловливает возможности и ограничения в применении двухфакторной модели для анализа финансового состояния предприятий.
Те же самые факторы, обусловливающие ограниченность модели, могут быть продуктивно использованы для моделирования нескольких важных параметров, характеризующих финансовую устойчивость предприятия: объема привлеченных средств для формирования основных производственных фондов и оборотных средств при заданной величине собственного капитала предприятия. Такое моделирование становится реально возможным, поскольку с величиной заемных средств связана как первая, так и вторая независимая переменная в модели.
Не менее известна в составе К-прогнозных моделей пятифакторная модель Э. Альтмана, представляющая собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за определенный период. В общем виде данная модель (Z-счет) имеет вид:
Z = 1,2 К1 + 1,4 К2 + 3,3 К3 + 0,6 К4 + К5,
где К1 – доля оборотных средств в общей сумме активов;
К2 – рентабельность активов, рассчитанная по нераспределенной прибыли, выраженная в долях единицы (отношение нераспределенной прибыли к сумме активов);
К3 – рентабельность активов, рассчитанная по операционной прибыли, выраженная в долях единицы (отношение операционной прибыли к сумме активов);
К4 – отношение рыночной стоимости акций к общей сумме задолженности;
К5 – фондоотдача, рассчитанная по общей сумме активов (отношение выручки от реализации к сумме активов).
Нормативные значение параметров модели: при Z > 2,99 предприятие финансово устойчиво, при Z < 1,81 предприятие безусловно несостоятельно, в интервале [1,81–2,99] состояние предприятия неопределенно.
Применение данной модели для анализа финансового состояния предприятий может быть эффективным в нескольких случаях. Прежде всего ее можно использовать для крупных акционерных обществ, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких предприятий можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала предприятия. В случае искажающего действия рыночных и политических факторов на биржевой механизм можно использовать модифицированный вариант модели Альтмана, разработанный для компаний, акции которых не котируются на бирже. В этом случае используется модель, имеющая следующий вид:
Z = 0,717 К1 + 0,847 К2 + 3,107 К3 + 0,42 К4 + 0,995 К5.
(Содержание независимых переменных то же, что в предыдущем случае, но К4 представляет балансовую, а не рыночную стоимость акций.)
Данная пятифакторная модель принимает во внимание иные параметры деятельности предприятия, чем двухфакторная. Основные акценты делаются на соотношении собственных источников в составе активов и рентабельности. Это прямо или косвенно выражается в таких категориях, как собственный оборотный капитал, нераспределенная прибыль, операционная прибыль.
Существенное значение имеет также объем выручки в соотношении с объемом активов. Коэффициенты в составе показателей демонстрируют относительное «безразличие» модели к конкретным характеристикам деятельности предприятия – их весовые значения однопорядковы. В связи с вышеуказанным, пятифакторная модель в ряде случаев демонстрирует противоположный результат в прогнозировании неблагоприятной финансовой ситуации по сравнению с прогнозом по двухфакторной модели.
Модель в большей степени ориентирована на анализ состояния «предприятия-одиночки», которое представляет бизнес целиком. Естественно, модель не является универсальной, но в ней представлены, на наш взгляд, наиболее существенные финансовые показатели, характеризующие состояние и перспективы предприятий такого рода.
Отметим, что особенностью данной модели является сильный акцент на уровень рентабельности, поэтому предприятия с рентабельностью выше некоторой границы выглядят как совершенно устойчивые независимо от величины других параметров.
В ряде случаев высокая рентабельность не является очень важной для предприятий. Иногда она может свидетельствовать о развитии неблагоприятных тенденций, в частности о возможности обострения конкурентной борьбы на рынке прибыльного продукта, о перспективе сокращения рыночного сегмента из-за высокой цены или появления товаров-заменителей. Кроме того, обычным спутником высокой прибыльности является низкая оборачиваемость капитала.
Дополнительные возможности для анализа финансового состояния предприятия может обеспечить применение PAS-коэффициента (Performanсе Analysis Score) – показателя, позволяющего отслеживать деятельность компании во времени. PAS-коэффициент представляет собой относительный уровень деятельности компании, выведенный на основе ее Z-коэффициента за определенный отчетный период и выраженный в процентах от 1 до 100. PAS-коэффициент, равный 50, указывает на то, что деятельность компании оценивается как средняя, или удовлетворительная, в ряду анализируемых предприятий; PAS-коэффициент, равный 10, свидетельствует о том, что лишь 10 % компаний находятся в худшем положении (неудовлетворительная ситуация). Рассчитав Z-коэффициент, можно преобразовать абсолютную величину, характеризующую его финансовое положение, в относительную характеристику финансовой деятельности.
Сильной стороной такого подхода является возможность сочетать ключевые характеристики отчета о прибылях и убытках и баланса в едином представительном соотношении. Так, предприятие рентабельное, но слабое с точки зрения структуры баланса, может быть сопоставлено с менее прибыльным, чей баланс уравновешен по источникам и направлениям их использования. Таким образом, рассчитав PAS-коэффициент, можно оценить финансовые риски, связанные с эксплуатацией данного предприятия, и соответственно варьировать условия купли-продажи пакетов акций или всего предприятия.
Дополнительную возможность применения моделей Альтмана обеспечивает возможность использования рейтинга риска. Рейтинг риска статистически определяется в тех случаях, когда предприятие имеет отрицательный Z-коэффициент. Рейтинг вычисляется на основе динамики 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», владельцы предприятия могут принять обоснованное решение о необходимости его сохранения в собственности.
В определенных случаях можно успешно применять подход Таффлера (Taffler), использовавшего для построения К-прогнозной модели статистический метод, известный как анализ многомерного дискриминанта, и построившего модель платежеспособности, основанную на некоторых частных соотношениях. В модели выделены некоторые ключевые параметры деятельности предприятия, такие как прибыльность, соответствие оборотного капитала общей сумме активов, финансовый риск и ликвидность. Модель платежеспособности, объединяющая соответствующим образом эти показатели, характеризует финансовое состояние предприятия. Типичная модель для анализа предприятий, акции которых котируются на биржах, имеет вид:
Z = c0 + c1к1 + c2к2 + c3к3 + c4к4,
где к1 – отношение прибыли до налогообложения к текущим обязательствам;
к2 – отношение текущих активов к общей сумме обязательств;
к3 – отношение текущих обязательств к общей сумме активов;
к4 – отсутствие интервала кредитования;
с0,…с4 – коэффициенты, характеризующие значимость показателей.
Модель представляется достаточно сбалансированной, поскольку отражает целый ряд важных финансовых характеристик предприятия: к1 показывает рентабельность использования привлеченных средств; к2 – риск текущей деятельности предприятия; к3 – состояние оборотного капитала; к4 – ликвидность.
Но недостатком модели является ориентация интегрального показателя на любые положительные значения, только получение отрицательного значения этого показателя считается отрицательной финансовой характеристикой предприятия. При условии, что все весовые коэффициенты положительны, получить отрицательное значение интегрального показателя в реальных условиях достаточно проблематично даже для предприятий с плохим финансовым состоянием. Для этого необходимо, как минимум, иметь значительные убытки от привлеченных средств. Остальные пропорции по определению могут иметь только положительный знак. Рекомендуемое значение, характеризующее достаточную степень устойчивости, равное 0,2, также легко преодолевается при низких значениях ликвидности и финансовой устойчивости. Поэтому не стоит обольщаться, если предприятие имеет положительный результат при применении модели Таффлера.
В наибольшей степени оправдано использование модели для оценки достаточности источников оборотных средств и эффективности их использования. Достаточно реальный случай, когда можно применить данную модель, – банковское или коммерческое кредитование. В этом случае можно судить о том, приведет ли к росту убытков дополнительное предоставление средств предприятию. Модель можно использовать и для предприятия, функционирующего в бизнес-системе, так как предоставленные партнерами средства в отчете предприятия выступают как привлеченные.
Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R), которая имеет следующий вид:
R = 8,38 · К1 + К2 + 0,054 · К3 + 0,63 · К4,
где К1 – доля собственного оборотного капитала в активах;
К2 – рентабельность собственного капитала (отношение чистой прибыли к собственному капиталу);
К3 – фондоотдача, рассчитанная по всему объему активов (отношение выручки от реализации к сумме активов);
К4 – рентабельность производства (отношение чистой прибыли к интегральным затратам).
Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом:
значение R меньше 0 – вероятность банкротства максимальная (90–100 %);
0–0,18 – вероятность банкротства высокая (60–80 %); 0,18–0,32 – вероятность средняя (35–50 %); 0,32 – 0,42 – вероятность низкая (15–20 %); больше 0,42 – вероятность минимальная (до 10 %).
Достаточно очевидно, что Иркутская модель принципиально похожа на пятифакторную модель Альтмана. В то же время наиболее важное значение придается такому параметру деятельности предприятия, как доля собственного капитала в активах, – весовой коэффициент при данном показателе наиболее высок. Поэтому отсутствие собственного оборотного капитала однозначно определяет качественную сторону результатов анализа – вероятность банкротства оценивается в этом случае как максимальная (от 90 до 100 %) или высокая (60–80 %).
Достаточно весом показатель прибыльности собственного капитала, усиливающий влияние предыдущего. Соотношение выручки и активов при неблагоприятных результатах, полученных по первым двум показателям, не может изменить общий результат. Коэффициент К4 просто не может иметь иной направленности, чем коэффициент К2. Исключение может составлять чисто теоретический случай убыточной работы предприятия на заемных средствах при крайне низкой, но положительной величине собственного оборотного капитала.
При применении модели следует учитывать, что очень незначительное с практической точки зрения изменение объема собственных оборотных средств, вызывающее изменение знака коэффициента К1 с отрицательного (при отсутствии собственных оборотных средств) на положительное (при их недостаточном объеме), кардинально изменяет значимость фондоотдачи (К3) и, соответственно, выручки от реализации.
Наиболее перспективно использование данной модели для экспресс-анализа совокупности предприятий с акцентом на эффективность структуры и использования собственного капитала.
Р. Сайфуллин и Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число:
R = 2Ко + 0,1Клт + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр,
где Ко – коэффициент обеспеченности собственными средствами;
Клт – коэффициент текущей ликвидности;
Ки – коэффициент оборачиваемости активов;
Км – коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);
Кпр – рентабельность собственного капитала.
При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице, что позволяет оценить финансовое состояние предприятия как удовлетворительное. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.
Модель довольно сбалансирована, учитывает различные характеристики предприятия: ликвидность, обеспеченность собственными средствами, рентабельность собственного капитала, коэффициент оборачиваемости активов. При ее применении следует учитывать явно выраженный акцент на обеспеченность собственными средствами, так как при их отсутствии или незначительной величине никакие реально достижимые показатели текущей ликвидности, деловой активности (оборачиваемости) и прибыльности не могут обеспечить достижения интегральным показателем значения «единица».
В шестифакторной модели О. Зайцевой предлагается использовать следующие частные коэффициенты:
Куп – коэффициент убыточности предприятия, характеризующийся отношением чистого убытка к собственному капиталу;
Кз – соотношение кредиторской и дебиторской задолженности;
Кс – показатель соотношения краткосрочных обязательств и наиболее ликвидных активов (этот коэффициент является обратной величиной показателя абсолютной ликвидности);
Кур – коэффициент убыточности реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объему реализации этой продукции;
Кфр – соотношение заемного и собственного капитала;
Кзаг – коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.
Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:
Ккомпл = 0,25Куп + 0,1Кз + 0,2Кс + 0,25Кур + 0,1Кфр + 0,1Кзаг.
Фактически полученное значение комплексного коэффициента сопоставляется с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей: Кур = 0; Кз = 1; Кс = 7;
Кур = 0; Кфр = 0,7; Кзаг = значение Кзаг в предыдущем периоде.
Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше – то вероятность банкротства мала.
Весовые коэффициенты в модели О.П. Зайцевой представлены без учета относительной величины значений частных 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.
Попытка применения на практике модели Лиса выявила ее чрезмерно жесткий характер. Весьма высокое пороговое значение интегрального коэффициента (0,04) при низких значениях весовых коэффициентов делает применение модели достаточно проблематичным. Если представить себе условное предприятие с долей оборотных средств в активах 0,2; рентабельностью активов 10 %; рентабельностью активов, рассчитанной по нераспределенной прибыли, 5 %; соотношением собственного и привлеченного капитала 1/1, то интегральный коэффициент окажется равным только 0,0056, то есть на порядок ниже рекомендуемого значения.
В целом модель Лиса чрезмерно жесткая. Ориентация на получение положительного значения с ее использованием может привести к неоправданно высоким затратам на формирование собственного капитала предприятия.
В.В. Ковалев и В.В. Патров и ряд других авторов предлагают применение для прогнозирования неблагоприятных тенденций двухуровневой системы показателей.
К первой группе автором отнесены показатели, характеризующие неблагоприятную текущую ситуацию. К ним относятся:
- повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности;
- превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности;
- чрезмерное использование краткосрочных заемных средств в качестве источников финансирования долгосрочных вложений;
- устойчиво низкие значения коэффициентов ликвидности;
- хроническая нехватка оборотных средств;
- устойчиво увеличивающаяся до опасных пределов доля заемных средств в общей сумме источников средств;
- неправильная инвестиционная политика;
- превышение размеров заемных средств над установленными лимитами;
- хроническое невыполнение обязательств перед инвесторами, кредиторами и акционерами (в отношении своевременности возврата ссуд, выплаты процентов и дивидендов);
- высокий удельный вес просроченной дебиторской задолженности;
- наличие сверхнормативных и залежалых товаров и производственных запасов;
- ухудшение отношений с учреждениями банковской системы;
- использование (вынужденное) новых источников финансовых ресурсов на относительно невыгодных условиях;
- применение в производственном процессе оборудования с истекшими сроками эксплуатации;
- потенциальные потери долгосрочных контрактов;
- неблагоприятные изменения в портфеле заказов.
Во вторую группу входят показатели, неблагоприятные значения которых не дают основания рассматривать текущее финансовое состояние как критическое. Вместе с тем они указывают, что при определенных условиях или непринятии действенных мер ситуация может ухудшиться. К ним относятся:
– потеря ключевых сотрудников аппарата управления;
– вынужденные остановки, а также нарушения производственно-технологического процесса;
– недостаточная диверсификация деятельности предприятия, то есть чрезмерная зависимость финансовых результатов от какого-то одного конкретного проекта, типа оборудования, вида активов и др.;
– излишняя ставка на прогнозируемую успешность и прибыльность нового проекта;
– участие предприятия в судебных разбирательствах с непредсказуемым исходом;
– потеря ключевых контрагентов;
– недооценка технического и технологического обновления предприятия;
– неэффективные долгосрочные соглашения;
– политический риск, связанный с предприятием в целом или его ключевыми подразделениями.
В качестве дополнительного критерия вероятности банкротства следует оценивать состояние бухгалтерского учета на предприятии. Практика показывает, что предприятия, деятельность которых характеризуется низким качеством учетной работы (неполным и несвоевременным отражением хозяйственных операций; необеспеченностью учетных данных документальным подтверждением; небрежностью и запутанностью учета и др.), в большей степени сталкиваются с финансовыми трудностями, имеют меньшую свободу маневра именно из-за отсутствия адекватной информации у лиц, принимающих управленческие решения.
На стадии снижения финансовой устойчивости начинаются трудности с денежными средствами, проявляются некоторые ранние признаки банкротства, в частности резкие изменения в структуре баланса в любом направлении. Особую тревогу, на наш взгляд, должны вызвать:
– резкое уменьшение денежных средств на счетах и в расчетах;
– увеличение дебиторской задолженности (резкое снижение может говорить о затруднениях со сбытом, особенно если оно сопровождается ростом запасов готовой продукции);
– старение дебиторских счетов;
– разбалансирование дебиторской и кредиторской задолженности;
– снижение объемов продаж (в отдельных случаях рост объемов продаж может свидетельствовать о сбросе продукции перед ликвидацией предприятия).
Из состава нефинансовых показателей, свидетельствующих о неблагополучном положении предприятия, следует указать:
– задержки с предоставлением отчетности (эти задержки, возможно, сигнализируют о плохой работе финансовых служб);
– конфликты на предприятии, увольнение кого-либо из руководства и т.д.
В настоящее время известны попытки интегрирования различного рода показателей, изменение которых можно использовать для характеристики финансового состояния предприятий.
Один из таких методов предложен У. Бивером. Наиболее значимым показателем, по его мнению, является отношение величины финансового потока организации к общей величине задолженности организации. В то же время следует использовать и другие показатели, в той или иной мере характеризующие современное состояние предприятия и его предстоящую динамику.
Результаты применения модели показали, что по точности расчетов она в значительном числе случаев превосходит модель Альтмана. Трудности применения модели Бивера в наших условиях состоят в том, что если в практике США данные для расчетов берутся непосредственно из баланса, то из наших балансов они не все извлекаются. Кроме того, возможны различные трактовки составляющих эти показатели характеристик.
Модель Фулмера была создана на основании обработки данных шестидесяти предприятий – 30 потерпевших крах и 30 нормально работавших – со средним годовым балансом в 455 тысяч долларов США. Изначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, что представляется неоправданным в связи с неизбежными многочисленными корреляционными связями между показателями. В окончательном варианте модели используется девять показателей.
Общий вид модели:
Н = 5,528х1 + 0,212х2 + 0,073х3 + 1,270х4 + 0,120х5 + 2,335х6 +
+ 0,575х7 + 1,083х8 + 0,894х9 – 3,075,
где х1 = отношение нераспределенной прибыли прошлых лет к валюте баланса;
х2 = отношение выручки (нетто) от реализации к валюте баланса;
х3 = отношение прибыли до налогообложения к собственному капиталу;
х4 = отношение денежного потока к сумме краткосрочных и долгосрочных обязательств;
х5 = отношение долгосрочных обязательств к валюте баланса;
х6 = отношение краткосрочных обязательств к валюте баланса;
х7 = log величины материальных активов;
х8 = отношение оборотного капитала к общей сумме обязательств;
х9 = log (прибыль до налогообложения + проценты к уплате) / проценты к уплате).
Если H < 0, крах неизбежен. Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели, на год вперед – 98 %, на два года – 81 %.
Как видим, даже при сокращении количества показателей в модели, в ней сохранились многократно повторяющиеся показатели в самых различных вариантах. Кроме того, часть показателей нормирована посредством логарифмирования, другая – через отношение. Применение показателя х4, содержащего отношение «потока» (денежный поток) к «состоянию» (сумма обязательств), представляется некорректным. При необходимости таких сопоставлений «состояние» обычно приводится к «потоку» посредством усреднения показателей состояния за определенный период.
Модель Спрингейта была построена Гордоном Л. В. Спрингейтом [SPRINGATE] в университете Симона Фрейзера в 1978 году с помощью пошагового дискриминантного анализа. В процессе создания модели из 19 – считавшихся лучшими – финансовых коэффициентов в окончательном варианте осталось только четыре. Общий вид модели:
Z = 1,03х1 +3,07х2 + 0,66х3 + 0,4х4,
где х1 = оборотный капитал / валюта баланса;
х2 = (прибыль до налогообложения + проценты к уплате) / валюта баланса;
х3 = прибыль до налогообложения / краткосрочные обязательства;
х4 = выручка (нетто) от реализации / валюта баланса.
Если Z < 0,862, предприятие получает оценку «крах». При создании модели Спрингейт использовал данные 40 предприятий и достиг 92,5-процентной точности предсказания неплатежеспособности на год вперед. Позднее Бодерас [Botheras], используя модель Спрингейта на данных 50 предприятий со средним балансом в 2,5 миллиона долларов, достиг 88-процентной точности предсказания.
В принципе данный подход, восходящий к методологии Э. Альтмана, можно считать приемлемым для анализа и прогноза состояния больших групп предприятий, что, на наш взгляд, малоперспективно для частного бизнеса, но может быть использовано в практике мониторинга государственного сектора и крупных бизнес-систем, включающих в свой состав значительное количество предприятий.
