Корпоративный менеджмент, https://www.cfin.ru

Адрес документа: https://www.cfin.ru/press/management/2001-2/krukov.shtml
Обновлено: 24.01.2018

Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов

Крюков А.Ф.,
Егорычев И.Г.

Оглавление журнала

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства коммерческих организаций. Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США ещё в начале тридцатых годов [6]. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов [1, 4, 6, 11, 12]. Были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности «Z-счёта» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий, были разработаны О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым. Кроме того, в Постановлении правительства Российской Федерации № 498 от 20.05.1994 была установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности организаций, действовавшая до 1.03.1998 года.

Все системы прогнозирования банкротства, разработанные зарубежными и российскими авторами, включают в себя несколько (от двух до семи) ключевых показателей, характеризующих финансовое состояние коммерческой организации. На их основе в большинстве из названных методик рассчитывается комплексный показатель вероятности банкротства с весовыми коэффициентами у индикаторов.

Эти методики и модели должны позволять прогнозировать возникновение кризисной ситуации коммерческой организации заранее, ещё до появления её очевидных признаков. Такой подход особенно необходим, так как жизненные циклы коммерческих организаций в рыночной экономике коротки (4—5 лет). В связи с этим коротки и временные рамки применения в них антикризисных стратегий, а в условиях уже наступившего кризиса организации их применение может привести к банкротству. Указанные методики должны позволять использовать различные антикризисные стратегии заранее, ещё до наступления кризиса коммерческой организации, с целью предотвращения этого кризиса.

Наиболее простой из методик диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заёмных средств в пассивах [1,2,8,13,14]. На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой были выявлены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом:

Применение данной модели для российских условий было исследовано в работах М.А. Федотовой [13], которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям, и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель — рентабельность активов. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

В Постановлении правительства Российской Федерации «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий», принятом в 1994 году [9,10], была установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности предприятия, состоящая из четырёх коэффициентов: коэффициента текущей ликвидности, коэффициента обеспеченности собственными средствами, коэффициента утраты платежеспособности и коэффициента восстановления платежеспособности.

Если первые два из этих показателей соответствуют нормативным значениям (как минимум 2 и 0,1 соответственно), то на основе динамики коэффициента текущей ликвидности рассчитывается третий показатель — коэффициент утраты платежеспособности (Куп), который оценивает, сможет ли предприятие в ближайшие три месяца выполнить свои обязательства перед кредиторами:

Если Куп < 1, то в ближайшие 3 месяца платежеспособность утратится, а если Куп >= 1, то в течение 3 месяцев предприятие будет платежеспособным.

Если же структура баланса по первым двум приведённым показателям признаётся неудовлетворительной, то рассчитывается коэффициент восстановления платежеспособности (Квп) за период, равный шести месяцам:

Если Квп < 1, то организация за 6 месяцев не восстановит платежеспособность, а если Квп >= 1, то организация в течение 6 месяцев восстановит платежеспособность.

В ходе практического применения этих критериев был выявлен ряд недостатков вышеуказанной системы [1, 6, 7, 12].

Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти-семи финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется так называемый «Z-счёт» Э. Альтмана, который представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США [1, 2, 6, 14, 16]. Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделён определённым весом, установленным статистическими методами:

В зависимости от значения «Z-счёта» по определённой шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:

Позднее, в 1978 году, Э. Альтман разработал подобную, но более точную модель, позволяющую прогнозировать банкротство на горизонте в пять лет с точностью в семьдесят процентов [1, 13, 17]. В этой модели используются следующие показатели:

У. Бивер предложил пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы [1, 6, 18]:

Весовые коэффициенты для индикаторов в модели У. Бивера не предусмотрены и итоговый коэффициент вероятности банкротства не рассчитывается. Полученные значения данных показателей сравниваются с их нормативными значениями для трёх состояний фирмы, рассчитанными У. Бивером: для благополучных компаний, для компаний, обанкротившихся в течение года, и для фирм, ставших банкротами в течение пяти лет.

Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число [1]:

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.

В шестифакторной математической модели О.П. Зайцевой [4] 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 — убыточность реализации продукции, характеризующийся отношением чистого убытка к объёму реализации этой продукции;
  • Кфр — соотношение заёмного и собственного капитала;
  • Кзаг — коэффициент загрузки активов как величина, обратная коэффициенту оборачиваемости активов.

    Комплексный коэффициент банкротства рассчитывается по формуле со следующими весовыми значениями:

    Весовые значения частных показателей для коммерческих организаций были определены экспертным путём, а фактический комплексный коэффициент банкротства следует сопоставить с нормативным, рассчитанным на основе рекомендуемых минимальных значений частных показателей:

    Если фактический комплексный коэффициент больше нормативного, то вероятность банкротства велика, а если меньше — то вероятность банкротства мала.

    По нашему мнению, все семь вышеописанных методик диагностики кризисной ситуации (банкротства) коммерческой организации имеют ряд недостатков, которые серьёзно затрудняют их применимость в условиях переходной российской экономики:

    1. . Двух — трёхфакторные модели не являются достаточно точными. Точность прогнозирования увеличивается, если во внимание принять большее количество факторов.
    2. «Импортные» модели Э. Альтмана и У. Бивера содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных шестидесятых и семидесятых годов. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учёта и налогового законодательства и т.д.

    Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учётом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путём, с нашей точки зрения, не обеспечивает их достаточной точности.

    В частности, определение весовых коэффициентов в модели О.П. Зайцевой является не совсем обоснованным, так как весовые коэффициенты в этой модели были определены без учёта поправки на относительную величину 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, хотя, по замыслу автора этой модели, они, наоборот, должны были иметь большее весовое значение по сравнению с соотношением срочных обязательств и наиболее ликвидных активов (табл. 1).

    Таблица 1
    Изменение итогового показателя в математической модели О.П. Зайцевой при изменении отдельных индикаторов этой модели
    Изменение отдельных индикаторов модели Изменение итогового показателя
    1. Изменение рентабельности собственного капитала с 5% до 10%0,25 . 0,1 – 0,25 . 0,05 = 0,0125
    2. Изменение рентабельности реализации продукции с 5% до 10%0,25 . 0,1–0,25 . 0,05 = 0,0125
    3. Изменение коэффициента абсолютной ликвидности с 0,05 до 0,1(1/0,05) . 0,2 – (1/0,1) . 0,2 = 2

    Кроме того, на наш взгляд, не было необходимости использовать в данной модели показатели, которые являются обратными величинами (или величинами с обратным знаком) таких хорошо известных коэффициентов, как рентабельность собственного капитала, рентабельность реализации продукции, коэффициент абсолютной ликвидности и коэффициент оборачиваемости активов.

    В другой попытке адаптирования к российским условиям — в модели, разработанной Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым, небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя («рейтингового числа») на:

    К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия:

    Поэтому и в этой модели, и у О.П. Зайцевой значения весовых коэффициентов являются недостаточно обоснованными. На наш взгляд, это связано с неверным способом расчёта этих коэффициентов в обоих случаях:

    1. В модели О.П. Зайцевой за величину весов принята установленная экспертным путём важность каждого показателя, равная от 0,1 до 0,25, но не были учтены различия в величине изменений индикаторов (табл. 1).
    2. В модели Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова веса рассчитаны по формуле:

    где Imin — минимальное рекомендуемое значение данного индикатора. Поэтому все веса зависят лишь от относительной величины минимально рекомендованных значений индикаторов, что также малообоснованно.

    3. Различия в специфике экономической ситуации и в организации бизнеса между Россией и развитыми рыночными экономиками оказывают влияние и на сам набор финансовых показателей, используемых в моделях зарубежных авторов. Так, формула Альтмана предполагает наличие биржевого, активно действующего, вторичного рынка акций, на котором определяется их цена.

    Четвёртый показатель «Z-счёта» Альтмана — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций акционерного общества к заёмным средствам — должен характеризовать уровень покрытия обязательств компании рыночной стоимостью её собственного капитала. Однако в условиях неразвитости вторичного рынка российских ценных бумаг у большинства организаций данный показатель теряет свой смысл. Специалисты Экспертного института Российского союза промышленников и предпринимателей предлагают руководствоваться «Z-счётом» Альтмана без его четвёртой составляющей [3]. Российские банковские аналитики заменяют числитель этого показателя на стоимость основных фондов и нематериальных активов [5], а М.А. Федотова — на стоимость всех активов организации [13]. Е.С. Стоянова считает, что отсутствие данных о курсе акций предприятия не является препятствием для применения пятифакторной модели, так как рыночную стоимость акций можно оценить, воспользовавшись формулой [14]:

    Однако по акциям почти всех российских предприятий дивиденды не выплачиваются или выплачиваются в очень ограниченных размерах, поэтому, на наш взгляд, любой из этих четырёх способов потребует искусственных оценок и исказит результаты «Z-счёта».

    4. В моделях зарубежных авторов не учитываются некоторые важные показатели, специфические для российского рынка, например, доля денежной составляющей в выручке.

    5. Период прогнозирования в вышеуказанных методиках и моделях колеблется от трёх — шести месяцев (в действовавшей до 1.03.98г. методике ФСДН РФ) до пяти лет (во второй версии «Z-счёта» Э. Альтмана и в методике У. Бивера), а в некоторых моделях срок прогнозирования вообще не указывается. В условиях нестабильной и динамично реформируемой к рыночным отношениям экономической системы России использование периода прогнозирования, равного пяти годам, как это имеет место в моделях зарубежных авторов, по нашему мнению, преждевременно, и необходимо использовать более короткие промежутки времени (до одного — двух лет).

    6. В официальной системе критериев несостоятельности (банкротства), ранее используемой ФСДН РФ, применяются исключительно показатели ликвидности коммерческих организаций. Другие показатели финансовой деятельности предприятий (рентабельность, оборачиваемость, структура капитала и др.) не учитываются. Это связано с тем, что данная система критериев предназначена прежде всего для оценки текущей платежеспособности коммерческих организаций и их платежеспособности в ближайшее время.

    7. Все перечисленные методики учитывают состояние показателей лишь на момент анализа, а изменения динамики показателей во времени не рассматриваются. Только в некоторых методиках присутствуют отдельные показатели динамики:

    8. В некоторых методиках используются показатели, отличающиеся высокой положительной или отрицательной корреляцией или функциональной зависимостью между собой. Это приводит к ненужному усложнению этих методик, не увеличивая точности прогнозирования. Например, существует функциональная взаимосвязь между четырьмя показателями из модели О.П. Зайцевой: коэффициентами убыточности предприятия и убыточности реализации продукции, отношением заёмного и собственного капитала и коэффициентом загрузки активов. Согласно известной формуле Дюпона [6, 7, 14, 15], рентабельность собственного капитала равна произведению: рентабельности реализации продукции, оборачиваемости активов и отношения активов к собственному капиталу (формула 1).

    Коэффициенты убыточности предприятия (Куп) и убыточности реализации продукции (Кур) — это то же самое, что рентабельность собственного капитала и рентабельность реализации продукции, но с обратным знаком. Коэффициент загрузки активов (Кзаг) — это обратная величина показателя оборачиваемости активов, а отношение заёмного (ЗК) и собственного капитала (Кфр) функционально взаимосвязано с отношением активов к собственному капиталу (СК):

    Подставляя коэффициенты из модели О.П. Зайцевой в формулу Дюпона, получим:

    Таким образом, показатель убыточности предприятия Куп функционально зависит от трёх других показателей, а это значит, что эти три показателя (или же сам показатель убыточности) можно исключить из модели, так как они не повышают точности прогнозирования. В модели, предложенной Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым, также существует функциональная взаимосвязь между: рентабельностью собственного капитала, рентабельностью реализации продукции и оборачиваемостью активов (см. формула 1).

    9. Указанные методики дают возможность определить вероятность приближения лишь стадии кризиса (банкротства) коммерческой организации и не позволяют прогнозировать наступление фазы роста и других фаз её жизненного цикла.

    Литература

    1. Антикризисное управление. Учебное пособие для технических вузов/под ред. Минаева Е.С. и Панагушина В.П. — М.: Приор, 1998.

    2. Бригхен Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: Полный курс. В 2-х т./Пер. с англ. — СПб.: Экономическая школа, 1999.

    3. Журавлёв В. Формула выживания.//Деловой мир. — 1995. — март. — № 11.

    4. Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме.//Аваль. (Сибирская финансовая школа). — 1998. — № 11-12.

    5. Касаткин Г. Рынок акций нефтегазовых компаний.//Экономика и жизнь. — 1995. — № 2.

    6. Ковалёв В.В. Введение в финансовый менеджмент. — М.: Финансы и статистика, 2000.

    7. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент. Учебное пособие. — М.: Дело и Сервис, 1998.

    8. Панагушин В., Лапенков В., Лютер Е. Диагностика банкротства: возможна ли оценка неплатежеспособности по двум показателям.//Экономика и жизнь. — 1995. — № 8.

    9. Постановление Правительства РФ № 498 от 20 мая 1994 года «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий».

    10. Приложение № 2 к распоряжению ФУДН(Б) от 5.12.1994 № 98-р «Методические рекомендации по составлению планов финансового оздоровления».

    11. Семь нот менеджмента. — М.: Эксперт, 1997.

    12. Теория и практика антикризисного управления./Под ред. Беляева С.Г. и Кошкина В.И. — М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1996.

    13. Федотова М.А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия.//Финансы. — 1995. — № 6.

    14. Финансовый менеджмент: теория и практика. Учебник под ред. Стояновой Е.С. — М.: Перспектива, 2000.

    15. Холт Р.Н. Основы финансового менеджмента./Пер. с англ. — М.: Дело, 1993.

    16. Altman E.I. Financial Rations. Discriminent Analysis, and the Prediction of Corporate Bankruptcy.//Journal of Finance, September 1968.

    17. Altman E.I., Haldeman R.G., Narayanan P. Zeta Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporation.//Journal of Banking and Finance, June 1977.

    18. Beaver W.H. Financial Rations and Predictions of Failure.//Empirical Research in Accounting Selected Studies, Supplement to Journal of Accounting Research, 1996.

    • © 1998-2023 Дмитрий Рябых