Анализ финансового состояния компании и прогнозирование банкротства в Казахстане

В Республике Казахстан термин банкротство определяется Законом «О банкротстве». Банкротство — признанная решением суда несостоятельность должника, являющаяся основанием для его ликвидации. Термин  «банкрот — должник, несостоятельность которого установлена судом». Таким образом, понятие банкрот, банкротство являются следствием платежной несостоятельности, которая была установлена судом. Если рассматривать условия, при которых наступает банкротство, и, опять же, обратиться к Закону «О банкротстве», то из внешних проявлений этого состояния определяют следующее условие — это неуплата долга в размере 150 месячных расчетных показателей более чем 3 месяца (со дня наступления крайнего срока исполнения обязательства). Разумеется, требования кредиторов должны иметь письменный характер. Зафиксированная неуплата по условиям выше — является основанием для обращения кредитора в суд и признания должника банкротом. Если со внешними проявлениями все понятно, то как быть с внутренними проявлениями? Под внутренними проявлениями банкротства подразумевается неудовлетворительная структура баланса компании. Как определить риск возникновения банкротства по внутренним проявлениям и как создать базовую модель для оценки подобного риска? Об этом мы и поговорим в данной статье.

На просторах интернета можно найти готовые модели по анализу риска. Как правило, это Российские модели, Российских авторов. Суть моделей состоит в анализе по балансу и ОПиУ. Если попробовать применить данные модели к Казахстанским реалиям, то можно наткнуться на несколько трудностей. Основная трудность — несоответствие форм баланса. Для опытных бухгалтеров или финансистов не составит труда приведение в соответствие баланса через его трансформацию. Но и в трансформации могут быть нюансы, с которыми необходимо будет разобраться. Трудности второстепенные — смена формы баланса в России. В общем, не будем более перечислять трудности, а приступим к написанию своей модели. Возможно, для облегчения этой задачи нам придется использовать Российскую модель, но об этом позже.

В Казахстане форма баланса это приложение 100.07 к декларации по КПН (форма 100.00). Приложение носит название «Сведения о компонентах годовой финансовой отчетности». Строки приложения 100.07 кодированы. По умолчанию, эта форма баланса является основной для предприятий, работающих в Казахстане. В свою очередь это означает, что при построении базовой модели будет лучше, если форма баланса будет соответствовать форме 100.07.

В Российской Федерации форма баланса до 2011 года, как и в целом формы отчетности, были закреплены Приказом МинФина от 22.07.2003 №67Н «О формах бухгалтерской отчетности организаций». Формы были пронумерованы и носили очень детализованный характер. В 2010 году бухгалтерская отчетность последний раз была сдана по формам Приказа 67Н. С 2011 года формы подверглись изменению. Не будем углубляться в подробности, но констатируем, что изменение формы баланса повлияло и на уровень детализации в рамках проводимого финансового анализа на местах, а так же и на особенности проведения анализа. Разумеется, речь идет об анализе на основе бухгалтерских данных и технике его исполнения.

Выше мы условились, что модель для Республики Казахстан будем строить на базе приложения —  ф.100.07. В этом случае модель будет иметь универсальный вид и сможет применяться к предприятиям, работающим на общеустановленном налоговом режиме в Республике. Разумеется, анализ будет проведен по данным управленческого учета, но форма управленческого баланса, сведенная к форме бухгалтерского (с чуть более укрупненной детализацией) – в разы уменьшит трудозатраты аналитика в виду того, что баланс будет иметь привычную для него форму.  Примем за данность, что моделирование должно носить модульный характер – так, в конечном итоге, будет проще консолидировать все модули в одну большую систему, и анализировать данные на более низких уровнях – закрепим это для нужд последующего моделирования. Зафиксируем цели. Целями построения данной конструкции будут являться финансовый анализ и анализ риска банкротства по пяти видам моделей анализа:

• Модели множественного дискриминантного анализа риска банкротства (MDA)
• Логистические модели анализа риска банкротства (Logit-модели)
• Экспертные модели анализа риска банкротства (EMA BR)
• Рейтинговые модели анализа риска банкротства (RMA BR)

При этом в каждой категории моделей разработаем и покажем по несколько их видов. Итак, начнем. Как это сделать? Начнем понемногу погружаться в задачу.Мы зафиксировали, что исходные данные для создания конструкции будут стандартизованы под форму 100.07 – приложение к форме 100.00. Данное решение позволит создать универсальную модель оценки финансового состояния и анализа риска банкротства. Универсальную – в смысле подходящую для всех предприятий, сдающую ф.100.00.
Первым шагом — обратимся к конечной цели и разберемся — какую обработку исходные данные должны получить, чтобы репрезентативно свидетельствовать нам о финансовом состоянии и показывать уровень риска банкротства. Обратите внимание, — первым делом мы не пытаемся понять КАКИЕ данные нам нужны, мы говорим, что при построении универсальной модели, в первую очередь, нужно понимать ЧТО будет происходить с данными. И лишь во вторую —  КАКИЕ данные нам нужны. Такой подход необходим для того, чтобы:

• Оптимизировать последующую обработку данных за счет подготовки специальных бланков для вноса исходной информации. Другими словами – когда мы знаем, что должно произойти с данными, наши бланки будут подготовлены таким образом, чтобы они были максимально удобными для конечного пользователя и оптимизированы для использования в обработке. В противном случае, мы будем несколько раз возвращаться к их реконструкции, что отнимает время и нервы. Тем не менее, возвращаться к ним придется, но не для того чтобы исправить, но для того чтобы дополнить.
• Определиться с инструментарием excel. Когда у нас есть понимание того, что должно произойти с данными – легче определиться с инструментарием обработки. Речь идет о прикладной обработке и инструментах в виде формул, макросов.
• Облегчить выход на цель. Когда у конструктора в голове есть понимание процессов, ему гораздо легче реализовать свой замысел. Понимание процесса обработки и целей – драйверы подготовки модели. Поэтому, повторюсь, сначала – изучение драйверов, потом работа с данными.
• Ответить себе на вопрос – смогу или нет. Понимание того, какие манипуляции нужно провести с данными для того чтобы достичь поставленных целей – залог верного и честного ответа для себя – смогу ли я это сделать. Если удалось однозначно ответить на вопрос о том, что мне под силу это реализовать в excel – есть смысл взяться.

Как видно из названия самой конструкции – цель у нас не одна. Значит и разобьем нашу работу на 2 этапа-драйвера. 1 – Фин.анализ. 2 – Анализ риска банкротства.После того, как мы определили первоочередной порядок  действий, начинаем вникать в «таинство черного ящика» последовательно. Имеется в виду – приступаем к изучению нашей цели номер 1, если все получится, то доберемся до цели 2.

Приступим.

•  Модели множественного дискриминантного анализа риска банкротства (MMDA BR)

Определимся с тем, какие модели MDA будут интересны для нашей конструкции. После поиска информации зафиксируем. Прежде всего, это:

1. Двухфакторные, пятифакторные и модифицированная модели Альтмана
2. Двухфакторная модель Федотовой
3. Четырехфакторная модель Таффлера
4. Четырехфакторная модель Лиса
5. Четырехфакторная модель Спрингейта
6. Прочие типовые модели.

• Логистические модели анализа риска банкротства (Logit-модели)

1. Модель Альтмана-Сабато
2. Модель Лина-Пьессе
3. Джуха-Техонга и прочие модели данной категории

• Экспертные модели анализа риска банкротства (EMA BR)

1. Возьмем модель Зайцевой.

Аналогичную выборку сделаем по рейтинговым моделям и регламентированным методикам. После выбора моделей определимся с действиями в отношении исходных данных.Из беглого просмотра всех моделей анализа риска банкротства видно, что минимальный срок, на базе которого делается заключение о риске банкротства – это три периода, максимальный срок – не ограничен, но для репрезентативности возьмем 5 периодов. Базовым периодом для анализа является год. Но договоримся, что это будет подразумеваться, т.е. не явно следовать из подхода. Ведь все зависит и от горизонта прогнозирования. Если горизонтом является 1 календарный месяц, то ретроспективные данные за пять лет, разумеется, не нужны. Итак, первое – подготовим бланк для исходников по форме 100.07, но для пяти периодов, как условились выше. В Excel это делается просто – перепечатываем ручками ф.100.07 или конвертируем текстовый файл в экселевский формат. Условимся, что перепечатанный бланк по форме 100.07 не будет являться конечным – это скелет, в который будут добавляться графы или столбцы по мере выявления необходимости. После подготовки первичного бланка, мы имеем следующую файл — Баланс 100.07 РК

Для понимания различий, а так же — для альтернативной выгоды конечного пользователя сопоставим старую версию Российского баланса с формой 100.07, сделаем таблицу соответствия и дополним ф.100.07 соответствующими статьями — подготовим следующий файл — Вариант трансформации. Не забудем, что нам нужно пять периодов и дополним файл соответствующими массивами.

Как видно из файла, данные из ф.100.07. мы перенесли в Российский баланс через функцию СУММЕСЛИМН(). Баланс сошелся и уже можно говорить о том, что для анализа риска банкротства мы можем применять Российскую модель через подготовленную таблицу соответствия. ОПиУ мы не изменяем, — большого смысла в этом нет. ОПиУ строится по стандартной схеме и будет иметь сокращенный (не расшитый по статьям) вид. Вернемся к методикам и продолжим работу.

Из методик оценки по разным категориям моделей заметим, что любая из них строится на базе финансового анализа. Сделаем вывод, что для достижения конечной поставленной цели нам необходимо провести финансовый анализ – достичь предшествующей цели. Закрепим, что первый драйвер – финансовый анализ, как было сказано раннее.

Для этого – в подготовленный нами раннее бланк внесем условный баланс, чтобы рассчитывать коэффициенты «не из воздуха».

Внесли.

Приступаем к анализу.

Из теории вспомним, что финансовые коэффициенты условно делятся на следующие категории:

• Коэффициенты ликвидности
• Коэффициенты рентабельности
• Коэффициенты структуры капитала
• Коэффициенты структуры капитала

Постараемся рассчитать максимум из них. Во-первых, подобный подход будет являть собой альтернативную ценность для конечного пользователя, а во-вторых – мы пока не знаем наверняка, какие коэффициенты нам понадобятся, ведь с моделями банкротства мы лишь бегло ознакомились. Приступим.

Коэффициенты ликвидности.

Характеризуют текущую платежеспособность предприятия.

1. Коэффициент текущей ликвидности
2. Коэффициент быстрой (срочной) ликвидности
3. Коэффициент абсолютной ликвидности
4. Общий показатель ликвидности баланса

1. Коэффициент текущей ликвидности — характеризует способность компании погашать текущие (краткосрочные) обязательства за счёт оборотных активов. Иногда называется коэффициентом покрытия (англ. Current ratio, CR).Это один из важнейших финансовых коэффициентов. Чем выше показатель, тем лучше платежеспособность организации. Неплохим считается значение коэффициента более 2. С иной стороны, значение более 3 может говорить о нерациональной структуре капитала, что может быть связано с замедлением оборачиваемости средств, вложенных в запасы, неоправданным ростом дебиторской задолженности.

• Формула расчета коэффициента текущей ликвидности

Ктл   =   Оборотные активы/ Краткосрочные обязательства = запишем формулу по кодам строк ф.100.07 = (сумма строк 100.07.001-100.07.007)/(сумма строк 100.07.019-100.07.024)

Текущие активы:

• Наличные деньги в кассе и на счетах в банках.
• Дебиторская задолженность нетто. Дебиторская задолженность нетто определяется путем вычитания из остатка дебиторской задолженности резерва на покрытие безнадежных долгов.
• Стоимость запасов товарно-материальных ценностей. Запасы товарно-материальных ценностей должны иметь относительно быструю оборачиваемость в пределах года.
• Прочие текущие активы (расходы будущих периодов, вложение средств в ценные бумаги и т.д.).

Текущие пассивы:

• Обязательства ближайших сроков погашения (в пределах года)
• Неоплаченные требования (поставщиков, бюджета и т.д.)
• Прочие текущие обязательства.

Определим соответствующие строки баланса по форме 100.07 и создадим расчетную таблицу на отдельном листе.

Формула расчета коэффициента текущей ликвидности по группам структуры активов и пассивов:

                А1 + А2 + А3
Ктл   =    —————— 
                     П1 + П2

В целях верной оценки ликвидности активов надо иметь в виду, что не все активы одинаково ликвидны.

Например:

• Часть товарных остатков может иметь нулевую ликвидность;
• Часть дебиторской задолженности может иметь срок погашения более одного года или вообще быть сомнительной;
• Выданные займы формально относятся к оборотным активам, но на практике могут быть средствами, переданными на длительный срок для финансирования связанных структур.

В целях контроля и информативности для конечного пользователя на этом же листе создадим таблицу со значениями активов и пассивов, разбитых по группам ликвидности. Эта таблица пригодится нам уже при расчете следующего коэффициента. Зафиксируем соответствие строк ф.100.07 структуре активов и пассивов.

• А1 (наиболее ликвидные активы) – денежные средства и их эквиваленты + краткосрочные финансовые инвестиции – стр. 100.07.001 + стр. 100.07.002
• А2 (быстро реализуемые активы) – краткосрочная дебиторская задолженность – формально это стр.100.07.003, но мы помним, что мы берем нетто дебиторскую задолженность, т.е. без резервов на сомнительную и безнадежную. Что это означает в прикладном смысле? На практике не всегда понятно, какая дебиторская задолженность рискует стать или уже является безнадежной или сомнительной. Эта информация становится явной лишь в момент просрочки платежа от контрагента. В бухгалтерском учете это будет означать, что резерв создастся лишь тогда, когда дебиторская задолженность окажется просроченной. Как правило, резерв «повисит» еще какое-то время (в соответствии с Законодательством), после чего спишется за счет накопленной прибыли или перенесется на убыток в случае, если предприятие пока (или уже) убыточно. Это рядовой случай. Но нередки случаи, когда глубоко просроченная дебиторская задолженность выявляется уже тогда, когда «все сроки вышли». Имеется в виду – либо после срока исковой давности, либо после срока, установленного Законодательством, когда задолженность может официально считаться просроченной. В этом случае – в несколько проводок и в один день – создается резерв и происходит списание резерва на прибыль/убыток. Возникает — вопрос как быть? Есть несколько вариантов. Во-первых, нужно брать значения резерва по факту – вариант хороший с точки зрения «все подтверждено цифрами – руководству можно будет ответить именно так – не подкопаются». С другой стороны – это не совсем по совести. Второй вариант более честный, но и более рискованный – если есть хоть какая-нибудь статистика по дебиторам (а она должна быть), можно попробовать отнять из общей задолженности суммы потенциальных неблагонадежных дебиторов. Почему рискованно? Потому как это придется обосновывать. Вариант третий. Как и в ситуации со вторым – для предприятий, которые должным образом не работают с дебиторской задолженностью. Его суть в том, чтобы условно зафиксировать сумму неблагонадёжной дебиторки в качестве резерва. Эту сумму отнять от общей на конкретную дату.
• А3 (медленно реализуемые активы) – запасы, текущие налоговые активы, долгосрочные активы предназначенные для продажи, прочие краткосрочные активы – 100.07.004+100.07.005+100.07.006+100.07.007
• А4 (трудно реализуемые активы) – внеоборотные (долгосрочные) активы – сумма строк 100.07.008-100.07.017

По такому же принципу распределим пассивы.

• П1 (наиболее срочные обязательства) – краткосрочные обязательства. Это краткосрочная кредиторская задолженность. В виде нетто, с подходами подобно дебиторской задолженности из А2. Это 100.07.022.
• П2 (краткосрочные обязательства) – краткосрочные финансовые обязательства, обязательства по налогам, обязательства по другим обязательным и добровольным платежам, краткосрочные оценочные обязательства – 100.07.019+100.07.020+100.07.021+100.07.023.
• П3 (долгосрочные обязательства) – сумма долгосрочных обязательств – сумма строк 100.07.025-100.07.029
• П4 (вечные обязательства) – прочие краткосрочные обязательства, капитал за вычетом прочих оборотных активов – 100.07.024+100.07.038+100.07.007

2. Коэффициент быстрой (срочной) ликвидности (характеризует способность компании погашать текущие (краткосрочные) обязательства за счёт оборотных активов)

Он схож с коэффициентом текущей ликвидности, но отличается от него тем, что в состав используемых для его расчета оборотных средств включаются только высоко — и среднеликвидные текущие активы (деньги на оперативных счетах, складской запас ликвидных материалов и сырья, товаров и готовой продукции, дебиторская задолженность с коротким сроком погашения). К подобным активам не относится незавершенное производство, а также запасы специальных компонентов, материалов и полуфабрикатов.

Это один из важнейших финансовых коэффициентов. Чем выше показатель, тем лучше платежеспособность предприятия. Нормальным считается значение коэффициента более 0.8. С другой стороны, значение более 3 может свидетельствовать о нерациональной структуре капитала, это может быть связано с медленной оборачиваемостью средств, вложенных в запасы, ростом дебиторской задолженности.

Кроме того, если коэффициент текущей ликвидности находится в допустимом интервале, в то время как коэффициент быстрой ликвидности недопустимо низок, то это значит, что предприятие может восстановить свою техническую платежеспособность за счет продажи своего складского запаса и дебиторской задолженности, однако вследствие этого оно, возможно, лишится возможности нормально функционировать.

Формула расчета коэффициента быстрой ликвидности:

                         Высоко — и среднеликвидные Оборотные активы
Кбл     =       ———————————————————————
                                           Краткосрочные обязательства

Высоко — и среднеликвидные текущие активы:

• Наличные деньги в кассе и на счетах в банках.
• Дебиторская задолженность, платежи по которой ожидаются в течение 12 месяцев после отчетной даты.

Текущие пассивы:

• ссуды ближайших сроков погашения (в пределах года).
• неоплаченные требования (поставщиков, бюджета и т.д.).
• прочие текущие обязательства.

Формула расчета коэффициента быстрой ликвидности по группам структуры активов и пассивов:

                      А1 + А2

Кбл    =          ———
                      П1 + П2

3. Коэффициент абсолютной ликвидности (характеризует способность компании погашать текущие (краткосрочные) обязательства за счёт денежных средств, средств на расчетный счетах и краткосрочных финансовых вложений)

Это один из самых важных финансовых коэффициентов. Нормальным считается значение коэффициента более 0.2. Чем выше показатель, тем лучше платежеспособность предприятия. С другой стороны, высокий показатель может свидетельствовать о нерациональной структуре капитала, о слишком высокой доле неработающих активов в виде наличных денег и средств на счетах.

Формула расчета коэффициента абсолютной ликвидности:

                          Высоколиквидные Оборотные активы

Кабл    =                ———————————————-
                               Краткосрочные обязательства

Высоколиквидные текущие активы предприятия:

• Наличные деньги в кассе и на расчетных счетах в банках.
• Краткосрочные финансовые вложения.

Текущие пассивы:

• ссуды ближайших сроков погашения (в пределах года).
• неоплаченные требования (поставщиков, бюджета и т.д.).
• прочие текущие обязательства.

Формула расчета коэффициента абсолютной ликвидности по группам структуры ликвидности активов и пассивов:

4. Общий показатель ликвидности (характеризует ликвидность баланса предприятия в целом)

Он показывает соотношение суммы всех ликвидных средств предприятия и суммы всех платежных обязательств (краткосрочных, долгосрочных, среднесрочных). При этом различные группы активов и обязательств входят в соответствующие суммы с разными весовыми коэффициентами, учитывающими сроки поступления средств и погашения обязательств. Более ликвидные активы и более срочные обязательства учитываются с более высокими коэффициентами.

                   А1 + 0.5*А2 + 0.3*А3
Кол =      ——————————
                   П1 + 0.5*П2 + 0.3*П3

А1, А2, А3 — группы ликвидности в структуре активов.

П1, П2, П3 — группы пассивов по степени срочности.

Значение этого коэффициента должно быть больше или равно 1. В этом случае можно говорить о том, что баланс ликвиден. Это одна из формул. Но для упрощения ее восприятия конечным пользователем мы просто добавим дополнительную таблицу и последовательно сравним А1 с П1, А2 с П2 и так до последней группы активов и пассивов. В случае если неравенство в каждой группе (А≥П) сохраняется, то с помощью формулы ЕСЛИ() выведем в ячейку фразу «баланс ликвиден», если же равенство не сохраняется – вернем значение «баланс не ликвиден».

Общий показатель ликвидности позволяет сравнивать балансы предприятия, относящиеся к разным отчетным периодам, а также балансы различных предприятий.

Вместе с тем, общий показатель ликвидности не дает представления о способности предприятия погашать обязательства за счет активов разной степени ликвидности. Для более детальной характеристики ликвидности используют:

• Коэффициент текущей ликвидности
• Коэффициент быстрой ликвидности
• Коэффициент абсолютной ликвидности

Их расчет и особенности мы подробно описали выше.

Чтобы с уверенностью сказать, что мы достигли нашу первую цель, – необходимо провести полный финансовый анализ по всем группам коэффициентов. Подробное описание каждого коэффициента можно найти на нашем сайте или в свободном доступе на тематических сайтах в интернете.

После расчета всех коэффициентов, посмотрим результат и оценим объем проделанной работы. Разработанный модуль уже на этом этапе сэкономит уйму времени не только вам, в случае необходимости проведения финансового анализа, но и конечному пользователю, который будет несказанно рад, если вы предложите ему результат своего труда. Напротив каждого финансового коэффициента хорошо было бы поставить его нормативное значение. Под нормативным значением понимается нормальное значение того или иного коэффициента. При желании с помощью условного форматирования в excel можно сделать подсвечивание тех показателей, которые сильно отличаются от нормативных значений.

Итак, мы провели вертикальный анализ баланса, вернулись к бланку для внесения исходных данных, добавили в бланк отчет о прибылях и убытках (убедились в том, что ОПиУ необходим для расчета коэффициентов рентабельности и деловой активности). Форма ОПиУ имеет классический вид и, по нашему глубокому убеждению, бланк можно не увязывать с формой бух.отчетности. Вертикальный анализ у нас получился следующего вида — 

Кликните по изображению мышкой, чтобы увеличить его

Все идет хорошо. Но вспомним, что для комплексного подхода в оценке баланса не хватает, так называемого, горизонтального анализа.

Проведем и этот вид анализа. Нам не сложно – лучше сделать один раз, потратив много времени, а потом получать удовольствие от его экономии. Вспомним, что горизонтальный анализ баланса – это сравнительный анализ результатов на разные даты. Возможные вариации – относительный анализ (в процентах, долях), абсолютный – выраженный в натуральных величинах. Сделаем оба варианта, добавив лист с горизонтальным анализом, в нашу модель. Горизонтальный анализ у нас получился следующего вида — 

Кликните по изображению мышкой, чтобы увеличить его

Согласно обозначенному подходу в самом начале (модульный подход), определим, что на данном этапе у нас готовы два полноразмерных модуля в рамках модели – это вертикальный и горизонтальный анализ. Ответим на вопрос – достигли ли мы первой цели. Достигли. Из этого следует, что можем приступить к цели номер 2, а именно – к подготовке расчетов риска возникновения банкротства на предприятии.

Из каждой категории моделей оценки рисков выберем по одному виду и изучим его досконально. Изученный материал лучше формализовать в виде технического задания самому себе, или путем письменного изложения, например, в ворде. Это позволит закрепить ключевые моменты накрепко в голове.

1. Модели множественного дискриминантного анализа (MDA)

В качестве примера для изучения возьмем одну из не самых сложных. Допустим, это будет двухфакторная модель Альтмана. Из названия следует, что влияние на результат анализа по данной модели оказывают всего 2 фактора. Разберем их. Условно обозначим первый фактор за Х1, фактор №2 за Х2. Запишем.

Х1 = коэффициент текущей ликвидности;

Х2 = удельный вес заёмных средств в пассивах.

Коэффициент текущей ликвидности у нас уже посчитан. Возьмем его из ранее подготовленной таблицы. Удельный вес заемных средств легко рассчитывается путем разделения заемных средств на общую сумму пассивов. Применительно к нашей форме 100.07 показатель Х2 будет рассчитываться, как сумма строк 100.07.019-100.07.024 разделенная на валюту баланса это строка 100.07.018.

Итак, нами рассчитано два фактора, которые по мнению Альтмана влияют на величину риска банкротства предприятия. Теперь для понимания ситуации необходимо определить, вернее – задать уровень влияния каждого показателя на величину риска. Почему задать? Потому как уровень влияния Х1 и Х2 на величину риска уже посчитан Альтманом. Поэтому мы используем его коэффициенты и просто вставляем их в наш расчет. Интегральный (итоговый) показатель оценки риска назовем Z и, используя формулу Альтмана, внесем наши данные.

Z = -0,3877 — 1,0736 * Ктл + 0,0579 * (ЗК/П), где

Ктл – коэффициент текущей ликвидности;

(ЗК/П) – удельный вес заемных средств в пассивах;

-0,3877 – условно-постоянная;

— 1,0736 – условно-постоянная;

+ 0,0579 — условно-постоянная.

Определим, какие значения для интегрального показателя Z будут являться приемлемыми, а какие – нет. Определим градацию риска. При значении Z > 0 ситуация в анализируемой компании критична, вероятность наступления банкротства высока. Добавим соответствующую формулу в данный расчет. Я использую ЕСЛИ() в различных комбинациях с И() или ИЛИ().

Сделаем вывод, что модели множественного дискриминантного анализа основаны на нескольких ключевых факторах, а уровень риска рассчитывается на основе интегрального показателя с условно-постоянными коэффициентами.

Так как в самом начале нами было определено, что для анализа мы будем использовать данные за 5 периодов, то есть смысл подготовить визуальное отображение полученных результатов. Для этого используем инструментарий excel и построим наглядный график.

Разберем и подготовим в рамках категории подобный расчет для каждой модели. Все расчеты разместим на отдельном листе.

2. Логистические модели оценки риска банкротства (Logit-модели).

Так же выберем самую простую для понимания модель и разберем ее. Самая простая к пониманию модель – это, на наш взгляд, модель Грузчинского (2003 год). В ней всего 2 фактора. Но главная задача – понять логику, по которой строятся Logit-модели. Простите за каламбур. Из материалов, находящихся в свободном доступе обнаружим, что данный подход к оценке риска банкротства строится на основе логистической регрессии. Логистическая регрессия или логит-регрессия — вид статистической модели, которая используется для определения вероятности возникновения определенного события через подгонку данных к логистической кривой. В свою очередь, логистическая кривая – это графическое отображение логистического уравнения (уравнения Ферхюлста), которое изначально появилось при рассмотрении модели роста численности населения. 

Исходные предположения для вывода уравнения при рассмотрении популяционной динамики выглядят следующим образом:

• скорость размножения популяции пропорциональна её текущей численности, при прочих равных условиях;
• скорость размножения популяции пропорциональна количеству доступных ресурсов, при прочих равных условиях.

Таким образом, второй член уравнения отражает конкуренцию за ресурсы, которая ограничивает рост популяции.

Если перевести эти условия в русло финансового моделирования, а именно – оценки риска банкротства, то можно сделать следующие исходные предположения:

• скорость ухудшения/улучшения финансового состояния организации пропорциональна ее текущему финансовому состоянию, при прочих равных условиях;
• скорость ухудшения/улучшения финансового состояния организации пропорциональна количеству доступных собственных ресурсов.

Формализуем:

Обозначая через P финансовое положение организации, а через t время, модель получится свести к дифференциальному уравнению –

dP/dt = rP(1-P/K), где

r – параметр, характеризующий скорость улучшения/ухудшения финансового положения огранизации,

K – термин «емкость среды», «емкость системы» — максимальный размер популяции вида, который среда безусловно стабильно может поддерживать. Опять же, переведем это из языка биологии в финансовый язык. Условно назовем этот термин запас прочности или подушка безопасности. Определим, что в нашем случае, это наличие собственной живой ликвидности, собственности предприятия, словом, — объем активов организации, который необходим для безусловно стабильного его функционирования.

Таким образом, исходное уравнение превращается в логистическую модель анализа риска банкротства – для общего случая.

Для случая Грузчинского модель рассчитывается так:

Х1 – прибыль до налогообложения/общая сумма активов

Х2 – общая сумма обязательств/общая сумма активов

Интегральный показатель Z, рассчитывается так:

Z = 1.3508 + 7.5153 * X1 – 6.1903 * X2

и в отличие от моделей множественного дискриминантного анализа является не конечным, а промежуточным. Вероятность (уровень риска) наступления неблагоприятного события Y, в нашем случае риск банкротства, — рассчитывается по формуле:

Y = 1/(1+2.7^(1/Z)), где Z – интегральный показатель

После того, как мы поняли суть предстоящих расчетов в рамках Logit-моделей – сделаем необходимые расчеты для каждого вида в рамках категории, добавив в каждый расчет градацию риска (высокая степень, не высокая, риска нет).

Из рассмотренных категорий становится понятным и общий подход к оценке риска банкротства. Если описать их в общем виде, то это набор ключевых показателей (факторов), которые через заранее рассчитанные коэффициенты (условно-постоянные) выражают вероятность наступления неблагоприятного события — банкротства.

Этот же подход характерен и для экспертных моделей оценки банкротства. Рейтинговые модели используют тот же подход, но значения каждого фактора в зависимости от их величины причисляются к определенному классу ( класс 1, класс 2, класс 3) – и в зависимости от принадлежности фактора к определенному классу – делается заключение о вероятности банкротства.

После того, как мы рассчитали все модели банкротства, нам нужно подготовить краткую сводную таблицу для удобства пользователя. В ней мы покажем только результаты расчетов и графики. Это будет очень удобно.

В конечном итоге, наша модель дополнится модулем с оценкой вероятности банкротства. Лист будет иметь следующий вид —

Кликните по изображению мышкой, чтобы увеличить его