Библиотека управления

Система оповещения об угрозе банкротства

Светлана Субботина Финансовый аналитик ГК «Забайкальская зерновая компания»
Наталья Макарова Доцент кафедры бухгалтерского учета и аудита ЧИ БГУЭП, к.э.н.
Журнал «Финансовый директор», №1 за 2011 год

Не существует универсального метода, позволяющего оценить риски банкротства. Каждый бизнес уникален, и те тенденции, которые опасны для одного предприятия, — норма для другого. Тем не менее менеджменту нужны индикаторы, позволяющие судить о здоровье компании. Выстроить такую систему оповещения об угрозе банкротства можно, если выполнить пять простых шагов.

Протестировать классические модели прогнозирования банкротства

В книгах по финансовому менеджменту можно найти множество отечественных и западных методик диагностики банкротства. Среди них показатель Аргенти (А-счет), модель Альтмана, система индикаторов Бивера, метод Credit-men. Прежде чем приступать к разработке собственной системы, стоит протестировать существующие подходы. Для этого придется применить методики в отношении компании-аналога (действует в том же сегменте, сопоставима по объемам бизнеса и виду деятельности), о которой известно, что она на грани банкротства. Не исключено, что одна из систем окажется эффективной. Хотя шансы на успех невелики, и вот почему:

    – как правило (особенно если о предприятии нельзя с уверенностью сказать, что оно банкрот), результаты методик будут значительно отличаться, что заставляет усомниться в их применимости;

    – достоверность прогнозов, составленных с применением зарубежных методик, сомнительна из-за специфических условий, в которых работают российские компании (особенности налогообложения, неразвитый рынок финансовых инструментов, сомнительная оценка активов).

Пример

Финансисты ГК «Забайкальская зерновая компания» (далее — ЗЗК) протестировали популярные модели прогнозирования риска банкротства на примере машиностроительного завода, финансовое состояние которого было близко к банкротству. Но предприятие еще держалось на плаву благодаря государственной поддержке и реализации плана антикризисных мер. Достоверность анализируемой отчетности была подтверждена аудиторской проверкой. Другими словами, аналитики знали о глубоком кризисе и риске банкротства завода, оставалось найти отдельные показатели или систему диагностики, которая показала бы реальное положение дел. Результаты тестирования представлены в таблице 1. Практически все методики показали низкий или средний риск банкротства завода.

Чаще всего, когда речь заходит о прогнозировании банкротства, специалисты вспоминают Z-счет Альтмана. Но эта методика вряд ли даст приемлемые результаты. Дело в том, что индекс основан на анализе показателей обанкротившихся американских компаний. Можно было бы взять ту же логику на вооружение — вывести зависимость между несколькими коэффициентами, изучив финансовые показатели российских компаний-банкротов. Но, увы, статистическая база для проведения подобного анализа сильно искажена заказными и фиктивными банкротствами, поэтому попытка адаптации провалилась.

Таблица 1. Результаты тестирования классических моделей прогнозирования банкротства

Наименование методики прогнозирования банкротства

Оценка состояния завода (реальное положение дел — завод находится на грани банкротства)

Показатель Аргенти (А-счет)

Указывает на наличие недостатков, ошибок и симптомов кризиса в управлении предприятием. А-счет составил 52 балла, что гораздо больше, чем у предприятий, которые подвержены риску банкротства в течение пяти лет. Результат достоверен

Двухфакторная модель Альтмана

Малая вероятность банкротства в течение одного года. Результат недостоверен

Усовершенствованная модель Альтмана для производственных предприятий

Средний риск банкротства в течение одного-двух лет. Результат лишь отчасти отражает реальное положение дел

Коэффициент Бивера

Компания не испытывает сколько-нибудь серьезных трудностей. Результат недостоверен

Система индикаторов Бивера

Банкротство возможно в течение двух-пяти лет.

Результат лишь отчасти отражает реальное положение дел

Определить структуру и состав показателей собственной модели

Недостаток многих систем индикации риска банкротства в том, что они сконцентрированы на финансовых показателях. И в лучшем случае позволяют сделать вывод о проблемах предприятия, когда признаки банкротства заметны невооруженным глазом.

Предсказать проблемы будет проще, если в модель включить показатели, характеризующие различные аспекты деятельности. Кроме финансовых коэффициентов, имеет смысл использовать индикаторы, характеризующие управленческие решения, бизнес-процессы, кадровые тенденции, внешнюю среду. То, как влияет внешняя среда на состояние компании, все ощутили за время кризиса. Высокая текучесть кадров, особенно там, где сотрудники основной актив (консалтинговые компании, СМИ и т.д.), может стать причиной трудностей, которые скажутся на результатах. Что касается эффективности бизнес-процессов, в качестве примера можно привести коэффициент бракованной продукции (отношение количества брака к общему объему производства). Этот показатель можно использовать для отслеживания результатов работы производства.

По какому принципу выбирать показатели для групп? Многое зависит от экспертного суждения разработчика модели. Тем не менее можно рекомендовать руководствоваться несколькими простыми правилами, а именно:

    – включенный в модель коэффициент (показатель) не обязательно должен быть расчетным. Показатели, определяемые на основе экспертных оценок, выставляемые в баллах, могут быть не менее эффективны;

    – в каждой группе (внешняя среда, эффективность управления и т.д.) должно быть не более пяти-семи показателей. Усложнение модели не повысит точность прогноза, а лишь сделает более трудоемким анализ;

    – имеет смысл взять на вооружение некоторые коэффициенты, которые используются в классических моделях. Причем отбирать те из них, которые достоверно реагируют на тенденции, складывающиеся в бизнесе;

    – выбранные показатели нужно протестировать на релевантность. Проще говоря, применить модель к нескольким отчетным периодам. И если некоторые из показателей по мере ухудшения (улучшения) состояния компании меняются с некоторым запозданием, их лучше заменить;

    – оценка финансовых и нефинансовых показателей имеет одинаковую направленность. Другими словами, увеличение значения любого коэффициента расценивается как улучшение ситуации в бизнесе;

    – есть возможность установить нормативные значения для всех показателей, включенных в состав модели.

Пример

Для разработки системы показателей в ГК ЗЗК были отобраны классические методики и их элементы (отдельные показатели), применение которых позволило диагностировать развитие кризисов по отдельным направлениям деятельности машиностроительного завода и спрогнозировать высокий риск банкротства (см. табл. 2). Основное требование к показателю — его динамика должна сигнализировать о нарастающем кризисе и реагировать на управленческие решения. Были проанализированы данные за последние пять лет: бухгалтерская отчетность, отчеты аналитического отдела и начальников цехов, анонимные анкеты, личные беседы с работниками. Динамику коэффициентов и моделей сопоставили с проектами завода, сменой кадров, наличием прибыли. Так удалось найти индикаторы, которые в динамике отражали нарастающую угрозу.

Разработать систему весов и расчета комплексного индикатора банкротства

В модель могут попасть разные показатели и коэффициенты. Одни оцениваются в баллах (по пятибалльной шкале), значения других — десятые и сотые доли. Просто сложить их величины, чтобы получить комплексный индикатор, нельзя. Некоторые индикаторы могут быть рассчитаны абсолютно точно, а остальные — иметь погрешность в силу того, что определены экспертным путем. Чтобы выровнять перекосы, индикаторам надо присвоить веса. Это позволит нивелировать влияние погрешностей. Для того чтобы качественные и количественные показатели сделать однородными (однородные коэффициенты — ОК), можно воспользоваться формулой:

где ОК — оценка показателя, в баллах;

К, Кнорм — фактическое и нормативное значения показателя соответственно, в баллах или ед.;

Кприв — коэффициент приведения показателей в сопоставимый вид, в баллах. Этот коэффициент может использоваться в качестве веса, как инструмент настройки системы. Повышая его значение, можно увеличить чувствительность индикаторов к изменению тенденций развития кризиса.

Пример

Рассмотрим порядок приведения к единому знаменателю коэффициента обновления основных средств: Коэффициент интенсивности обновления основных средств = Стоимость введенных в эксплуатацию основных средств : Стоимость выбывших основных средств. Нормативное значение этого коэффициента — 1. Норматив установлен из предположения, что производственная база функционирующего предприятия не должна сокращаться. За предшествующий отчетный период коэффициент интенсивности обновления ОС был равен 0,4, в текущем периоде — 8 (заводу были направлены государственные субсидии для обновления производственного парка). Соответственно, для предшествующего периода ОК обновления ОС равен 2 [(0,4 : 1) X 5(коэффициент приведения)]. Несколько более неоднозначная ситуация с текущим периодом. Если слепо пользоваться формулой, ОК будет равен 40 [(8 : 1) X 5]. Но коэффициент приведения также играет роль ограничителя. Когда расчетное значение выше, в системе прогнозирования учитывается оценка, равная максимальному значению коэффициента приведения — 5 (см. табл. 2).

Таблица 2 Комплексный подход к оценке риска банкротства

Индикаторы банкротства

Предшествующий отчетный период, год

Текущий отчетный период, год

Примечания

значение

оценка*, балл.

значение

оценка, балл.

Внешняя среда

Оценка экономической ситуации в стране

**

4

-

3,2

Выявлено негативное влияние внешней среды. Необходимо:

– повысить конкуренто-
способность продукции;

– привлечь инвестиции, рассмотреть варианты льготного кредитования и получения субсидий из бюджета

Положение отрасли

3

3

Инвестиционная привлекательность региона

-

2,8

-

2,8

Доля предприятия на рынке

3

3

Поддержка государства

3

4

Сумма оценок по разделу

 

15,8

 

16

Финансовое состояние

Коэффициент абсолютной ликвидности (0,2)***

0,114

2,85

0,043

1,075

Риск потери финансовой устойчивости — средний. Однако нарастает угроза проблем с платеже-
способностью — из-за дефицита ликвидных средств. Необходимо проработать график движения денежных средств, рассмотреть возможность снижения кредитной нагрузки

Коэффициент быстрой ликвидности (1)

0,71

3,55

0,66

3,3

Коэффициент текущей ликвидности (2)

1,8

4,5

1,6

4

Коэффициент автономии (0,5)

0,52

5

0,48

4,8

Коэффициент финансовой устойчивости (0,6)

0,55

4,6

0,53

4,4

Сумма оценок по разделу

 

20,5

 

17,58

Производственные процессы

Коэффициент качества продукции (100)

94

4,7

94

4,7

Наблюдается интенсивная модернизация производственной базы. Однако износ основных средств остается достаточно высоким, а уровень использования мощностей — низким. Необходимо продолжать работу по обновлению ОС, снизить процент брака

Коэффициент интенсивности обновления основных средств (1)

0,4

2

8

5

Коэффициент годности основных средств (0,55)

0,36

3,3

0,42

3,8

Обеспеченность квалифицированными рабочими (1)

0,7

3,5

0,78

3,9

Коэффициент использования производственных мощностей (0,1)

0,031

1,55

0,054

2,7

Сумма оценок по разделу

15,05

 

20,1

Эффективность управления

Отношение чистого оборотного капитала к активам (0,4)

0,44

5

0,38

4,75

Диагностирован кризис в системе управления. Необходимо:

– пересмотреть кадровую политику в отношении АУП;

– повысить ответственность АУП за результаты работы предприятия

Оценка выполненных этапов финансовой стратегии

-

2

-

3

Управление дебиторской и кредиторской задолженностью

-

3,2

-

3

Наличие перспективных проектов, бизнес-плана

-

2

-

2

Профессионализм АУП

3

3

Сумма оценок по разделу

 

15,2

 

15,75

Фактическое значение индекса банкротства (суммарная оценка по всем разделам)

 

66,55

 

69,43

От 100 до 70 — средний риск, меньше 70 — высокий риск банкротства

Решить для себя, что считать угрозой банкротства

Оценить риск банкротства можно при сравнении фактической итоговой суммы оценок показателей с нормативным итоговым значением. Учитывая, что значение показателя в ней может быть выше коэффициента приведения, риск банкротства отсутствует, если нормативное значение равно фактическому. Если факт меньше норматива — угроза существует.

Вопрос в том, насколько она серьезна. Можно полагаться на экспертные суждения. Либо поступить иначе. Рассчитать фактическое значение индекса банкротства (сумма выставленных оценок) для периодов, когда предприятие испытывало нехватку средств, задерживало платежи. Результат будет характеризовать состояние, близкое к банкротству. Разработчик модели получает диапазон значений индекса в пределах: «банкротство» — «устойчивая компания».

Пример

У завода возникали трудности с платежами (вплоть до судебных исков), когда фактическое значение индекса банкротства составляло меньше 70–73 процентов от норматива. Если судить по данным таблицы 2, спрогнозирован высокий риск банкротства завода. В предшествующем периоде деятельность предприятия оценена на 66,55 балла из «безопасных» 100, а в анализируемом (после получения государственной помощи) — наблюдается рост показателя до 69,43 балла, однако по-прежнему существует высокий риск банкротства. Систему, которая подтвердила свою работоспособность, опробовали и на ЗЗК. Консолидированную отчетность, достоверность которой была подтверждена главным бухгалтером и ревизионным отделом, проанализировали с помощью созданной системы анализа риска банкротства. Причем брали для проверки несколько отчетных периодов, которые охватили время, за которое период стабильности сменился подъемом, а затем кризисом. И комплексная система подтвердила эту динамику, что доказало ее надежность.

Стоит сказать, что описанный подход к прогнозированию риска банкротства имеет ряд преимуществ по сравнению с классическими методиками:

    – позволяет выявить зарождающиеся проблемы в разных аспектах деятельности предприятия и выбрать направление для углубленного финансового анализа;

    – совмещает достоинства качественных и количественных методов прогнозирования банкротства;

    – система показателей отличается гибкостью и может быть настроена в соответствии с особенностями деятельности любого предприятия или группы компаний.


* Максимальная оценка для индикатора в системе прогнозирования риска банкротства — не более 5 баллов.

** Поля не заполняются. Баллы выставляются аналитиком на основе метода экспертных оценок.

*** В скобках указаны нормативные значения расчетных коэффициентов.

Оригинал статьи: Инструкция по разработке системы индикаторов, которая предупредит о банкротстве
Журнал "Финансовый директор"