сумма чистой прибыли;

Диагностика вероятности банкротства

на основе дискриминантных и скоринговых моделей

На основе анализа финансовой отчетности организаций за несколько лет до их банкротства аналитики разных стран сформировали различные модели предсказания риска деловой несостоятельности.

Более ранние модели прогнозирования банкротства были одномерными, т.е. построенными на значениях какого-либо одного коэффициента. Впоследствии они стали усложняться за счет вовлечения в анализ все большего количества коэффициентов.

Наиболее распространенными выступают прогнозные модели, основанные на множественном дискриминантном анализе (МДА).

Дискриминантная функция имеет следующий общий вид:

(9.39)

где ао и ai –– некоторые параметры (коэффициенты регрессии);

f1 –– факторы, характеризующие финансовое состояние заемщика (например, финансовые коэффициенты).

Коэффициенты регрессии рассчитываются в результате статистической обработки данных по выборке фирм, которые либо обанкротились, либо сумели выжить в течение некоторого периода. Все компании делятся на две группы: на тех, кому финансовые затруднения вплоть до банкротства в ближайшем будущем не грозят, и на тех, кому это грозит. Если Z –– оценка некоторой компании находится ближе к показателю средней компании –– банкрота, то при условии продолжающего ухудшения ее положения она обанкротится. Если менеджеры компании и банк, осознав финансовые трудности, предпринимают шаги, чтобы предотвратить усугубление ситуации, то банкротства не произойдет, следовательно, Z –– оценка является сигналом раннего предупреждения.

Для применения МДА необходима достаточно репрезентативная выборка предприятий, дифференцированных по отраслям, размерам. Трудность заключается в том, что внутри отрасли не всегда возможно найти достаточное количество обанкротившихся фирм, чтобы рассчитать коэффициенты регрессии.

В начале ХХ века многие зарубежные исследователи занимались вопросами прогнозирования банкротства. Так, изучив 183 фирмы, испытывавшие финансовые трудности с 1921 по 1930 г., Р. Смитт и A. Винакор (R.F. Smith, A.H. WinaKor) сделали предположение, что наиболее надежным показателем предстоящего банкротства представляется снижение отношения чистого оборотного капитала к сумме активов.

Сравнение показателей 20 обанкротившихся в период с 1920 по 1929 г. предприятий с показателями 19 предприятий, не потерпевших финансового краха, проведенное П.Г. Фицпатриком (P.O. Fitzpat-ricK), позволило сделать вывод о том. что такими показателями считаются отношения прибыли к чистому собственному капиталу и чистого собственного капитала к сумме задолженности.

Изучение В.Б. Хикманом (W.B. HicK-man) опыта выпуска корпоративных облигаций за период с 1900 по 1943 г. свидетельствовало, что надежными предсказателями невыполнения обязательств по корпоративным ценным бумагам (с предсказанием за 5 лет до дефолта) считается коэффициент покрытия процентных выплат и отношение чистой прибыли к объему продаж.

Исследование С.Л. Мервином (C.L. Mer-vin) данных по 939 предприятиям за десятилетний период показало возможность предсказания банкротства за 4—5 лет до него по динамике трех коэффициентов: коэффициента покрытия процентных выплат, отношения чистого оборотного капитала к сумме активов и отношения чистого собственного капитала к сумме задолженности. Перед банкротством наблюдается снижение этих коэффициентов.

Самой простой (и наименее точной) моделью диагностики банкротства признается двухфакторная модель. Она основывается на двух ключевых показателях: текущей ликвидности (характеризует ликвидность) и доле заемных средств в общей сумме источников, от которых зависит вероятность банкротства предприятия (характеризует финансовую устойчивость). Эти показатели умножаются на весовые значения коэффициентов, найденные эмпирическим путем, и результаты суммируются с постоянной величиной, также полученной опытно-статистическим способом.

В американской практике установлены следующие значения коэффициентов:

― текущей ликвидности (покрытия) (–1,0736);

― удельного веса заемных средств в пассивах предприятия (+0,0579);

― постоянной величины (–0,3877).

Отсюда формула расчета вероятности банкротства имеет следующий вид:

(9.40)

где –– надежность, степень отдаленности от банкротства;

–– коэффициент покрытия (отношение текущих активов к текущим обязательствам);

–– коэффициент финансовой зависимости (отношение заемных средств к общей величине пассивов).

При вероятность банкротства равна 50%; при вероятность банкротства велика (больше 50%) и возрастает по мере увеличения Z; и при вероятность банкротства мала (меньше 50%) и снижается по мере уменьшения Z.

Достоинством двухфакторной модели считается ее простота и возможность применения в условиях ограниченного объема информации о предприятии. В то же время данная модель не обеспечивает высокую точность прогнозирования банкротства, так как не учитывает влияние на финансовое состояние предприятия других важных показателей (рентабельность, отдачу активов, деловую активность предприятия). Ошибка прогноза оценивается интервалом 0,65. Кроме того, относительно весовых значений коэффициентов и постоянной величины, фигурирующей в модели, известно лишь то, что они найдены эмпирическим путем. По этой причине они, по всей вероятности, справедливы для США, причем для США 60-х и 70-х гг. В связи с этим показатели не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства и т. д.

Поскольку двухфакторная модель не обеспечивает всесторонней оценки финансового состояния предприятия, то для получения более точного прогноза американская практика рекомендует принимать во внимание уровень рентабельности проданной продукции, влияющий на финансовую устойчивость предприятия. В процессе анализа сравнивают показатель степени отдаленности от банкротства (Z) и уровень рентабельности продаж продукции. Если показатель (Z) находится в безопасных границах, а уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне невелика.

С целью более точного прогнозирования вероятности банкротства предприятии в промышленно развитых западных странах используются экономико-математические модели известных зарубежных экономистов Альтмана, Лиса, Таффлера, Тишоу и др., разработанные на основе вышеизложенного дискриминантного анализа.

В 1968 г. Э. Альтман разработал с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа индекс кредитоспособности (Z-счет), который позволяет выделить среди хозяйствующих субъектов потенциальных банкротов. Исследование финансового состояния 33 обанкротившихся американских компаний с помощью 22 аналитических коэффициентов и сравнение их с соответствующими показателями процветающих предприятий тех же отраслей и аналогичных отраслей позволило экономисту выявить 5 основополагающих показателей и определить их весовые значения, от которых зависит определение вероятности банкротства.

Пятифакторная модель Э. Альтмана имеет следующий вид:

(9.41)

где Z –– надежность, степень отдаленности от банкротства;

x₁ –– собственные оборотные средства / всего активов (степень ликвидности активов);

x₂ –– чистая прибыль / всего активов (показывает уровень генерирования прибыли);

x₃ –– прибыль до уплаты налогов и процентов / всего активов (показывает, в какой степени доходы предприятия достаточны для возмещения текущих затрат и формирования прибыли);

x₄ –– собственный капитал (рыночная оценка) / привлеченный капитал;

x₅ –– выручка (нетто) от реализации / всего активов.

Отнесение организации к определенному классу надежности производится на основании следующих значений индекса Z:

Z < 1,81 –– предприятие станет банкротом: через один год с вероятностью 95%, через два года –– с вероятностью 72%, через 3 года –– с вероятностью 48%, через 4 года –– с вероятностью 30%, через 5 лет –– с вероятностью 30%,

1,81 < Z < 2,765 –– вероятность банкротства средняя,

2,765 < Z < 2,99 –– вероятность банкротства невелика, предприятие отличается исключительной надежностью,

Z > 2,99 –– вероятность банкротства ничтожно мала.

Факт банкротства на один год можно установить с точностью до 95%, на два года –– 83%.

Пятифакторная модель Альтмана также не лишена недостатков в плане применимости ее в России. Здесь по-прежнему ничего не известно о базе расчета весовых значений коэффициентов. Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий. Кроме того, пока что вызывает некоторое смущение коэффициент x₄, в котором фигурирует суммарная рыночная стоимость акций предприятия. В настоящий момент в Российской Федерации отсутствует информация о рыночной стоимости акций большинства предприятий, да и в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл.

В 1973 г. Э. Альтман модифицировал формулу (9.41) для компаний, акции которых не котировались на бирже:

(9.42)

где Х₄ –– соотношение между балансовой стоимостью собственного капитала и заемных капиталом.

Пороговое значение вероятности банкротства в этом случае составляет 1,23.

Семифакторная модель прогнозирования банкротства, разработанная Э. Альтманом со своими коллегами в 1977 г., позволяет прогнозировать банкротство на горизонте в 5 лет с точностью до 70% и включает следующие показатели: рентабельность активов, изменчивость (динамику) прибыли, коэффициент покрытия процентов по кредитам, кумулятивную прибыльность, коэффициент покрытия (ликвидности), коэффициент автономии, совокупные траты. Достоинство этой модели — максимальная точность, однако ее применение затруднено из-за недостатка информации: требуются данные аналитического учета, которых нет у внешних пользователей.

В 1972 г. экономист Лис разработал формулу Z-счета для Великобритании:

(9.43)

где x₁ –– оборотный капитал / всего активов;

x₂ ––прибыль от реализации / всего активов;

x₃ –– нераспределенная прибыль / всего активов;

x₄ –– собственный капитал / заемный капитал.

В этой формуле минимально предельное значение вероятного банкротства равно 0,0347.

На основании обработки данных 60 предприятий –– 30 потерпевших крах и 30 нормально работавших — со средним годовым балансом в 455 тысяч американских долларов была создана модель Фулмера, которая изначально содержала 40 коэффициентов, тогда как окончательный ее вариант использует всего девять:

где

Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели на год вперёд составляет 98%, а на два года — 81%. При этом если H < 0, то крах неизбежен. [34].

В 1978 г. с помощью пошагового дискриминантного анализа методом, который разработал Э. Альтман в 1968 г., была построена Гордоном Л. В. Спрингейтом следующая модель [35]:

(9.44)

где

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 вперёд.

В той среде, где вышеприведенные две модели были разработаны, они проявили весьма высокую степень надёжности. Кроме того, обе модели подготовлены на основе данных малых и средних предприятий и используют исключительно данные отчета о прибылях и убытках и отчета о финансовом состоянии. В отличие — например — от более известной модели Альтмана, не принимается во внимание рыночная капитализация. Таким образом, круг применения не сужается на акционерные общества, чьи акции находятся в свободном (биржевой) обороте.

В 1977 г. британские исследователи Р. Таффлер и Г. Тишоу (R. Taffler. G. Tishaw) применили подход Альтмана и на выборке из 80 британских компаний построили четырехфакторную прогнозную модель финансовой несостоятельности, описываемую следующим уравнением:

(9.45)

где x₁ –– прибыль от реализации / краткосрочные обязательства;

x₂ –– оборотные активы / сумма обязательств;

x₃ –– краткосрочные обязательства / всего активов;

x₄ –– выручка от реализации / всего активов.

При Z > 0,3 вероятность банкротства низкая, а при Z < 0,2 высокая.

Отметим, что в уравнении Р. Таффлера и Г. Тишоу переменная X₁ играет доминирующую роль по сравнению с тремя другими, а различительная прогностическая способность модели ниже по сравнению с Z-счетом Альтмана, в результате чего незначительные колебания экономической обстановки и возможные ошибки в исходных данных, в вычислении финансовых коэффициентов и всего индекса могут приводить к ошибочным выводам.

Несмотря на то, что прогнозная модель Р. Таффлера и Г. Тишоу построена на более современных данных и не включает в себя рыночную оценку бизнеса (котировку акций), ее применимость к российским условиям также вызывает сомнения из-за различий в финансово-экономических условиях в Великобритании и России, в частности, в условиях кредитования промышленности.

Первая французская модель оценки платежеспособности фирм на основе многомерного дискриминантного анализа (MDA) была построена в 1979 г. Ж. Конаном и М. Голдером (J. Conan, M. Holder) по выборке из 95 малых и средних предприятий Франции, изученных за период с 1970 по 1975 гг.:

(9.46)

где — денежные средства и дебиторская задолженность / итог актива;

–– собственный капитал и долгосрочные пассивы / итог пассива;

–– финансовые расходы / выручка от реализации (после налогообложения);

–– расходы на персонал / добавленная стоимость (после налогообложения);

–– прибыль до выплаты процентов и налогов / заемный капитал.

Вероятность задержки платежей фирмами, имеющими различные значения показателя Z, можно представить в виде шкалы:

Z	0,21	0,048	0,002	0,026	0,068	0,087	0,107	0,131	0,164
Вероятность задержки платежа, %

В уравнении Ж. Конана и М. Голдера обращает на себя внимание доминирующая роль фактора — отношения финансовых издержек к выручке от реализации по сравнению с другими четырьмя коэффициентами. Фактически влияние этого фактора превышает совокупное влияние всех остальных.

Работа Ж. Конана и М. Голдера была продолжена аудиторской компанией под руководством М. Голдера, которая построила Z-уравнения для трех отраслей: строительства, оптовой торговли и транспорта.

В 1983 г. для оценки средних и малых промышленных предприятийбыл построен показатель платежеспособности Z управления отчетности Банка Франции:

(9.47)

где –– доля финансовых расходов в финансовом результате (финансовые расходы / валовой финансовый результат);

–– покрытие инвестированного капитала (постоянный капитал / инвестированный капитал);

— платежеспособность (способность к самофинансированию / привлеченный капитал)

–– норма валовой прибыли (валовой экономический результат / объем продаж (после налогообложения);

–– период погашения кредита поставщиков (дней) (коммерческая кредиторская задолженность / закупки (включая налоги);

–– процент изменения добавленной стоимости;

–– период погашения дебиторской задолженности (дней) (запасы в незавершенном производстве авансы клиентов + коммерческая дебиторская задолженность / объем продаж (до налогообложения);

–– процент реальных инвестиций (реальные инвестиции / добавленная стоимость).

Величина показателя Z позволяет судить об уровне риска банкротства предприятия. Если полученный показатель > 0,125, то положение предприятия считается удовлетворительным, если < -0,25, то имеются основания полагать, что предприятию грозят серьезные финансовые трудности. При показателях, находящихся в промежутке –0,25 и 0,125, положение предприятия и риск его банкротства признаются неопределяемыми, эта так называемая «зона неведения».

Z-функция, построенная первоначально на выборках предприятий по балансовым данным 1972—1979 гг., ежегодно тестируется на новых выборках предприятий с тем, чтобы проверить ее различительную способность.

Финансовая ситуация на предприятии может быть охарактеризована также с помощью пяти показателей, составляющих в совокупности метод credit-men, разработанный Ж. Депаляном (Франция):

1) Коэффициент быстрой ликвидности:

(9.48)

2) Коэффициент кредитоспособности:

(9.49)

3) Коэффициент иммобилизации собственного капитала:

(9.50)

4) Коэффициент оборачиваемости запасов:

(9.51)

5) Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности:

(9.52)

Для каждого коэффициента определяют его нормативное значение с учетом специфики отрасли, сравнивают с показателем на предприятии и вычисляют значение функции N:

(9.53)

где

Если N=100, то финансовая ситуация предприятия нормальная, если N>100, то ситуация хорошая, если N<100, то ситуация на предприятии вызывает беспокойство.

Факторы, принятые во внимание в вышерассмотренных моделях Z-счета, влияют на определение вероятности банкротства и российских предприятий. Использование этих моделей в отечественной практике вполне правомерно, однако влияние внешних факторов в российских условиях намного выше, поэтому количественные значения Z-счета, определяющие вероятность банкротства отличаются от западных. Отечественные экономисты внесли некоторые изменения в первую модель Z-счета Э. Альтмана, которая приняла следующий вид:

(9.54)

где x₁ –– оборотный капитал / всего активов;

x₂ –– резервный капитал и нераспределенная прибыль / всего активов;

x₃ –– прибыль до налогообложения / всего активов;

x₄ –– уставной и добавочный капитал / заемные средства;

x₅ –– выручка от реализации / всего активов.

Хотя практика применения этой модели для прогнозирования деятельности российских предприятий подтвердила правильность полученных значений, тем не менее, использование этой модели в отечественных условиях требует большой осторожности.

Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число:

(9.55)

где К_о –– коэффициент обеспеченности собственными средствами;

К_тл — коэффициент текущей ликвидности;

К_и — коэффициент оборачиваемости активов;

К_м –– коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);

К_пр — рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице и организация имеет удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

Учеными Иркутской государственной экономической академии предложена своя четырехфакторная модель прогноза риска банкротства (модель R-счета), которая внешне похожа на модель Э. Альтмана для предприятий, акции которых не котируются на бирже:

(9.56)

где К₁ = оборотный капитал / актив;

К₂ = чистая прибыль / собственный капитал;

К₃ = выручка от реализации / актив;

К₄ = читая прибыль / затраты на производство и реализацию (себестоимость проданных товаров, коммерческие расходы, управленческие расходы).

Вероятность банкротства предприятия в соответствии со значением модели R определяется следующим образом (табл. 9.17). Таблица 9.17

Вероятность банкротства

Значение R	Вероятность банкротства, %
Менее 0	Максимальная (90—100)
0—0,18	Высокая (60—80)
0,18—0,32	Средняя (35—50)
0,32—0,42	Низкая (15—20)
Более 0,42	Минимальная (до 10)

В оценке кредитоспособности предприятия и риска его банкротства, многие отечественные и зарубежные экономисты рекомендуют использовать также интегральную оценку финансовой устойчивости на основе скорингового анализа. Методика кредитного скоринга впервые была предложена американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х гг. 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. 9.19). Таблица 9.19

Группировка предприятий на классы по уровню платежеспособности

Показатели	Границы классов согласно критериям
Показатели	I класс	II класс	III класс	IV класс	V класс
Рентабельность совокупного капитала, %	30 и выше (50 баллов)	29,9 - 20 (49,9-35 баллов)	19,9-10 (34,9 - 20 баллов)	9,9-1 (19,9-5 баллов)	менее 1 (0 баллов)
Коэффициент текущей ликвидности	2,0 и выше (30 баллов)	1,99-1,7 (29,9-20 баллов)	1,69-1,4 (19,9 -10 баллов)	1,39:1,1 (9,9-1 баллов)	1 и ниже (0 баллов)
Коэффициент финансовой независимости	0,7 и выше (20 баллов)	0,69-0,45 (19,9- 10 баллов)	0,44-0,30 (9,9 -5 баллов)	0,29-0,20 (5-1 баллов)	менее 0,2 (0 баллов)
Границы классов	100 баллов и выше	99-65 баллов	64-35 баллов	34-6 баллов	0 баллов

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

II класс — предприятия, демонстрирующие некоторую степень риска по задолженности, но еще не рассматривающиеся как рискованные;

III класс –– проблемные предприятия;

IV 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.

Подводя итоги, необходимо отметить, что ни одну из вышерассмотренных моделей прогнозирования банкротства нельзя считать совершенной, поэтому их следует рассматривать как вспомогательные средства анализа предприятий.

Модель Фулмера классификации банкротства была создана на основании обработки данных 60-ти предприятий: 30 потерпевших крах и 30 нормально работающих – со средним годовым оборотом в 455 тысяч американских долларов.

Формула определения вероятности банкротства по модель Фулмера имеет вид:

H = 5,528Х1 + 0,212Х2 + 0,073Х3 + 1,270Х4 – 0,120Х5 + 2,335Х6 + 0,575Х7 + 1,083Х8 + 0,894Х9 – 6,075

где,
Х1 – нераспределенная прибыль прошлых лет/баланс;
Х2 – выручка от реализации/баланс;
Х3 – прибыль до уплаты налогов/собственный капитал;
Х4 – денежный поток/долгосрочные и краткосрочные обязательства;
Х5 – долгосрочные обязательства/баланс;
Х6 – краткосрочные обязательства/совокупные активы;
Х7 – log (материальные активы);
Х8 – оборотный капитал/ долгосрочные и краткосрочные обязательства;
Х9 – log (прибыль до налогообложения + проценты к уплате/выплаченные проценты).

Анализ моделей показывает, что:

основная часть факторов, входящих в уравнения критериев, либо совпадает, либо тесно между собой связана;
большая часть входящих в них компонент непосредственно связана с объемом инвестиций. Так, входящий в определение подавляющего большинства компонент критериев показатель стоимости совокупных активов (валюта баланса) функционально определяется именно этим показателем, по крайней мере, в линейной пропорции.

Последнее обстоятельство является весьма важным, поскольку определяет нижнюю границу скорости их прироста. Сами же компоненты модели в обратной пропорции зависят от стоимости совокупных активов. Показатели полной задолженности и балансовой стоимости долговых обязательств также связаны с объемами инвестиций, поскольку значительная доля последних осуществляется за счет займов.

Первоначальный вариант модели содержал 40 коэффициентов, окончательный использует всего 9. Модель Фулмера использует большое количество факторов, поэтому и при обстоятельствах, отличных от оригинальных, более стабильнее, чем другие методики. Кроме того, модель учитывает и размер фирмы, что, наверное, справедливо как в Америке, так и в любой другой стране с рыночной экономикой.

Модель с одинаковой надежностью определяет как банкротов, так и платежеспособные фирмы. При этом Х7 корректнее определять в пересчете элементов актива в тысячи долларов США на дату составления анализируемого отчета. Точность прогнозов, сделанных с помощью данной модели на год вперёд – 98 %, на два и более года – 81 %.

Четырехфакторная R-модель Иркутской государственной экономической академииВ январе-марте 1997 года в г. Иркутск был проведен опрос директоров торговых негосударственных предприятий, в ходе которого задавался следующий вопрос: «С помощью каких показателей Вы оцениваете состояние своего бизнеса и работу всей фирмы?». Торговые предприятия были выбраны по трем основным причинам: В настоящее время они являются наиболее устойчивыми и работоспособными;Предприятия торговли являются наиболее быстро развивающимися и обеспечивают рабочими местами большое число трудоспособного населения и пенсионеров;Они, в отличие от большинства промышленных предприятий, не являются монополистами, а, следовательно может быть решена задача формирования репрезентативной выборки и объективного анализа их положения на рынке.

Большинство респондентов (96%) оценивают состояние своей фирмы, используя вариации следующих показателей:

сумма чистой прибыли;

12 Следующая ⇒