Возможности применения моделей оценки вероятности банкротства в российских условиях

УДК 336.279

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА В РОССИЙСКИХ УСЛОВИЯХ

© 2016

Маркова Дарья Александровна, магистрант 2 курса экономического факультета Полещук Татьяна Александровна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Международный бизнес и финансы» Владивостокский государственный университет экономики и сервиса

Аннотация. Прошедший финансовый кризис показал, что непрерывность деятельности организации и ее стабильность требуют систематического анализа финансового состояния. В настоящее время данная область анализа применяется в ненадлежащем виде или вовсе отсутствует, ввиду чего в стране сформировалась тенденция роста количества банкротств. Рост банкротства оказывает негативное влияние как на экономику, так и на социальную сферы жизни. Ослабление экономики происходит в виде снижения конкуренции, потери части ВВП, снижение отчислений в бюджет и тд. К социальным последствиям банкротства можно отнести: рост безработицы, снижение уровня жизни. Основной научно-практической проблемой статьи является отсутствие рекомендованных моделей и методов оценки вероятности банкротства, применимых для российских предприятий на фоне тенденции роста количества компаний-банкротов. В статье обоснована актуальность проблем банкротства, представлена динамика банкротства юридических лиц в период с 2005-2015 годы, выбраны модели оценки банкротства, имеющие наибольшую популярность в применении экономистами России, представлены результаты исследований современных авторов в области тестирования моделей с целью определения уровня вероятности правильности прогноза. В контексте обоснования выбора той или иной модели авторами проведено дополнительное тестирование моделей и сравнение полученных результатов с рассмотренными в аналогичных исследованиях.

Ключевые слова: динамика банкротства, банкротство юридических лиц, модели оценки банкротства, банкрот, тестирование моделей, финансовая устойчивость, методы, финансовая несостоятельность, финансовая стратегия, MDA-модели, экспертные модели, рейтинговые модели.

APPLICATION OF MODELS FOR EVALUATING THE PROBABILITY OF BANKRUPTCY

IN RUSSIAN CONDITIONS

© 2016

Markova Darya Alexandrovna, the 2-year student of economic faculty Polishchuk Tatyana Alexandrovna, candidate of Economics, Associate Professor of "International Business and Finance" Vladivostok State University of Economics and Service

Abstract. The last financial crisis has shown that the continuity of the organization and its stability require a systematic analysis of financial condition. Currently, this area of analysis applied in the form of inadequate or non-existent, which is why the country has formed a trend increase in the number of bankruptcies. Growth bankruptcy has a negative impact on both the economy and social spheres of life. The weakening of the economy takes place in the form of reduced competition, the loss of part of GDP, reduction of contributions to the budget and so on. The social consequences of bankruptcy are rising unemployment, declining living standards. The main scientific and practical problem of the article is the lack of recommended models and evaluation methods applicable bankruptcy probability for Russian companies amid growing trends in the number of bankrupt companies. In the article the urgency of bankruptcy issues, shows the dynamics of the bankruptcy of legal entities in the period from 2005-2015, selected models of assessment of bankruptcy with the greatest popularity in the use of Russian economists, the results of studies of contemporary authors in the field of testing models to determine the level of probability of the forecast is correct. In the context of justification of the selection of a particular model, the authors carried out additional testing of models and results are compared to those considered in similar studies.

Keywords: dynamics of bankruptcy, the bankruptcy of legal entities, bankruptcy evaluation model, bust, testing models, financial stability, methods, financial insolvency, financial strategy, MDA-model, expert model, the rating model.

Введение

В условиях экономической нестабильности особую необходимость для пользователей представляют исследования финансовой устойчивости организации. Результаты анализа финансовой устойчивости позволят внутренним пользователям выработать финансовую стратегию, а внешним пользователям получить информацию о прибыльности и платежеспособности компании.

Финансовая устойчивость является одним из важнейших показателей, поэтому каждая организация должна найти ее оптимальную верхнюю и нижнюю границы, при которых предприятие не окажется на грани банкротства, но и не накопит избыточных резервов и запасов. Те компании, которые пренебрегают анализом финансово-хозяйственной деятельности, столкнулись с рядом финансовых проблем, которые без своевременного устранения приводят к банкротству. В силу этого рекомендуется систематически проводить оценку финансовой устойчивости и анализ вероятности банкротства.

Существует множество отечественных и зарубежных методов и моделей оценки вероятности банкротства. Однако, приступая к анализу, возникает проблема выбора оптимальной модели с учетом особенностей деятель-

ности предприятия.

Целью данного исследования является: выбор моделей оценки вероятности банкротства, применение которых в российских условиях даст наименьшую погрешность прогноза.

К вопросам применения моделей прогнозирования банкротства на российских предприятиях обращались многие ученые. Можно выделить публикации таких авторов как: В.Н. Уродовских [1], В.О. Мосейко [2], Л.В. Попова[3], М.Ф. Сахалиева [4], А.В. Бабанов[5], Д.С Сизых[6].

Материалы и методы исследования

Эмпирической базой исследований, отражающей достоверность выводов и практических рекомендаций, стали законы, научные труды российских и зарубежных экономистов, в которых представлены результаты разработок методов и моделей, сравнение их достоинств и недостатков [7], а также авторские модели в области оценки риска банкротства и результатов их апробации, данные Федеральной службы государственной статистики РФ, ресурсы сервиса раскрытия информации Интерфакс [8].

Методы исследования

В работе применены комплексные методы анализа и

синтеза, индукции и дедукции, обобщения, систематизации, сопоставления итд.

Результаты исследования

Одной из проблемных зон экономики является тенденция роста количества предприятий банкротов.

На рисунке 1 представлена динамика количества организаций прекративших свою деятельность в связи с банкротством. За 10 лет количество банкротств выросло почти в 2 раза.

Рисунок 1 - Динамика количества юридических лиц прекративших свою деятельность в связи с банкротством в период с 2005-2015 гг.[9,10,11]

На рисунке 2 представлена динамика доли ликвидированных юридических лиц по причине банкротства относительно числа юридических лиц, зарегистрированных в ЕГРЮЛ. Согласно представленных данных можно сделать вывод о том, что несмотря на тенденцию роста общей доли банкротств, в период с 2007-2010 годы заметно снижение числа компаний банкротов примерно на 1% в общем количестве действующих юридических лиц по сравнению с 2005,2006,2012,2013,2014 и 2015. Для оздоровления экономики России необходимо добиться зависимости, при которой рост действующих юридических лиц будет происходить с одновременным снижением количества компаний банкротов.

Рисунок 2 - Динамика доли обанкротившихся юридических лиц в общем количестве юридических лиц РФ в период 2005-2015 гг., % [9]

Прирост банкротств свидетельствует о неконкурентоспособности и неуделении должного внимания анализу финансово-хозяйственной деятельности, планированию и прогнозированию.

Сформированная тенденция роста банкротства в РФ определяет необходимость в выборе эффективных прогнозных моделей.

Выбор оптимальных моделей для использования в российских условиях проходит в три этапа:

1) выбор наиболее используемых аналитиками России зарубежных и отечественных моделей оценки банкротства, не требующих специального программного обеспечения, подготовка информационной базы для обоснования оптимальности их использования российскими предприятиями;_

2) изучение результатов тестирования моделей современными экономистами;

3) проведение дополнительного тестирования на сокращенной выборке, сопоставление полученных результатов.

Изучив множество зарубежных и отечественных моделей, для сравнительного анализа были выбраны наиболее известные и используемые отечественными экономистами модели:

- МОА-модели: двухфакторная модель Альтмана, двухфакторная модель Федотовой, пятифакторная модель Альтмана, модифицированная модель Альтмана, четырехфакторная модель Таффлера, четырехфакторная модель Лиса, четырехфакторная модель Спрингейта, четырехфакторная модель ИГЭА;

- экспертные модели: модель Зайцевой;

- рейтинговые модели: модель Бивера.

При использовании в анализе зарубежных моделей необходимо учитывать то, что модели разрабатывались в странах с различными экономическими условиями и выбор одной (нескольких) из них требует осторожности. А точность результатов анализа, в первую очередь, может зависеть от классификационного признака модели (географии происхождения, возможности дистанционного применения, горизонта прогнозирования, масштаба деятельности предприятия, отраслевой принадлежности, способа обработки данных, степени формализации).

На втором этапе исследовании автор изучал работы современных ученых, касающиеся тестирования вышеперечисленных моделей оценки банкротства, на предмет определения уровня вероятности правильности прогноза.

Одним рассмотренным исследованием является работа В.В. Бердникова, О.Ю. Гавеля [12], сотрудников финансового университета при Правительстве Российской Федерации. Они провели тестирование нескольких классических моделей (двухфакторная модель Альтмана, модель Лиса, Таффера, Бивера, ИГЭА). Для тестирования было выбрано 260 организаций (полная выборка), 130 из которых были признаны банкротами. По результатам проведенного тестирования были определены те модели, применение которых в российских условиях дает наибольшую погрешность прогноза. Результаты тестирования моделей представлены в таблице 1.

Другим рассмотренным исследованием [13] является работа авторов Е.А. Фёдорова, Е.В. Гиленко, С.Е. Довженко. Для тестирования моделей аналитиками было выбрано 8 моделей: пятифакторная модель Альтмана, модель Фулмера, Спирингейта, Таффлера, Сайфулина и Кадыкова, ИГЭА и модель Зайцевой.

Расчет по моделям осуществлялся по данным отчетности за год до банкротства. С помощью сравнения рассчитанного интегрального показателя с установленным нормативным значением критерия по каждой зарубежной или отечественной модели был сделан вывод о вероятности наступления банкротства предприятий и сопоставлен с реальным состоянием указанных предприятий. Результаты исследования приведены в таблице 1.

Несомненно, ориентироваться на результаты предшествующих исследований необходимо, но для обоснования применимости моделей оценки банкротства для российских предприятий требовалось провести дополнительное тестирование. Для тестирования моделей использовалась выборка, состоящая из 20 предприятий. Отрасли экономики были выбраны с учетом результатов статистического исследования [11,14]в области динамики банкротства и отраслевой структуры. Полученные результаты проверки моделей определили точность прогноза, представленного в таблице 1.

В целом зарубежные модели точнее предсказали банкротство предприятий по указанной выборке, чем отечественные. Одна из причин этого - применение компьютерного моделирования при построении западных моделей. Низкую прогностическую способность отечествен-

ных моделей (например, модели О.П. Зайцевой) можно объяснить тем, что весовые значения модели были определены экспертным путем, а не с помощью экономико-статистических методов анализа [13].

Таблица 1- Сравнительная характеристика значений по результатам тестирования

Вероятно стьлрагашь ности прогноза для выборки, %:

Результаты Результаты те стар о вания

Модель тестирования моделей банкротства авторами данной моделеноанкротства авторами (ЕА. Фёдорова, Е.В. Гиленко, CJE. Довженко, В.В. Бердников и О.Ю. Гавель)Г10ДЦ

MDA-модели

Двух факторная модель Альтмана 58 57 1

Двух факторнаямодель Фулмера 50 77 -17

Пятнфакторнаямодель Альтмана 92 90 -2

Пяти фактор нал мод ель Альты а н а -ыо диф. 100 93 7

Четырех факторная мод ель Таффлера 67 57 10

Четырех факторнаямодель Лиса 75 69 6

Четырех факторнаямодель Спрингейта 100 93 7

Четырех факторнаямодель ИГЭА 75 82 -7

Экспертные модели

Модель Зайцевой 5» 40 ,0

Рейтинговые модели

МодельБивера 82 88 -6

Среднее значение 74,9 74,6 0,3

В общем тестирование моделей имеет ряд погрешностей, а именно результаты погрешностей варьируются от 1-17%. Это в свою очередь связано с объемом выборке. Но при этом наибольшие опасения вызывают те модели, которые имеют наибольшие расхождения. Из зарубежных моделей такой моделью является модель Фулмера. Что касается моделей Альтмана, то она имеет свои особенности применения, из вышепредставленных российским предприятиям рекомендуется использовать модифицированную модель Альтмана, ее точность прогноза является одной из наивысших. Модели Спрингейта показала лучший результат прогнозирования на выборках предприятий банкротов: модель 93% и 100%.

Результаты проверки качества моделей говорят, что, несмотря на то, что при тестировании модели допускают погрешности, в среднем на 74% они определяют корректно.

Важно отметить, что результат моделей зависит от объема и качества выборки и выбора переменных, поэтому в дальнейшем можно учитывать не только количественные характеристики российских предприятий, но и качественные. Например, такие показатели как структура собственности фирмы, принадлежность к определенному региону и отрасли и т.д.

Заключение

Таким образом, учитывая точность прогнозирования банкротства и широкое использование данных методик, данные модели представляют собой достаточно большую ценность для оценки вероятности банкротства российских компаний. По результатам исследования авторы пришли к выводу о возможности использования в российских условиях следующих моделей: модифицированная модель Альтмана, модель Таффлера, Спирингейта, Бивера.

Рекомендуется объединить данные модели в комплекс, так как данная система позволит исключить погрешности и заблаговременно выявить вероятность наступление кризисной ситуации.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Уродовских В.Н., Бахаева А.А. Об адекватности моделей оценки риска банкротства отечественных предприятий// Социально-экономические явления и процессы. 2010. № 6 (22). С. 178-182.

2. Мосейко В.О., Лущикова Е.В. Применение моделей диагностики банкротства при разработке финансовой стратегии предприятия //Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. 2011. № 2. С. 147-151.

3. Попова Л.В., Маслова И.А., Пчеленок Н.В., Петрыкина М.М. Применение моделей прогнозирования банкротства на российских предприятиях// Экономический анализ: теория и практика. 2004. № 9.

С. 22-30.

4. Салахиева М.Ф., Николаева Л.Ю. Разработка моделей диагностики и прогнозирования вероятности банкротства предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2012. № 3. С. 178-186.

5. Бабанов А.В. Оценка финансового положения предприятия и определение оптимальной модели вероятности банкротства предприятия//Эффективное антикризисное управление. 2015;(5):76-80.

6. Сизых Д.С. Сравнительный анализ моделей прогнозирования банкротства компаний по данным национальной и международной отчетности// Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2012. № 3 (39). С. 65.

7. Панчешный М.В., Астафурова И.С. Концепции и модели оценки вероятности банкротства в России и за рубежом//Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд. 2014. № 30. С. 278-283.

8. Сервер раскрытия информации: Интерфакс // Электронный ресурс// URL: https://www.e-disclosure.ru/

9. Федеральная служба государственной статистики// Институциональные преобразования в экономике //Электронный ресурс// URL: http://www.gks.ru/wps/ wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/enterprise/ reform/#

10. Единый федеральный реестр сведений о банкротстве// Электронный ресурс// URL: http://bankrot.fe-dresurs.ru

11. Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования //Электронный ресурс// URL: http ://www.forecast. ru

12. Бердников В.В., Гавелъ О.Ю. Сравнительный анализ подходов прогнозирования вероятности банкротства коммерческих организаций // Наука и Мир. 2014. № 8. С. 92-96.

13. Федорова Е.А., Гиленко Е.В., Довженко С.Е. Модели прогнозирования банкротства: особенности российских предприятий // Проблемы прогнозирования (журнал ВАК), номер 2, 2013.

14. Могилат А.Н. Банкротство компаний реального сектора в России: основные тенденции и финансовый «портрет» типичного банкрота [Электронный ресурс]. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/bankrotstvo-kom-paniy-realnogo-sektora-v-rossii-osnovnye-tendentsii-i-fi-nansovyy-portret-tipichnogo-bankrota

15. Копелев И.Б. Оценка и прогнозирование риска финансовой несостоятельности компании дис. канд. экон. наук //Москва, 2016.