Совершенствование методов диагностики финансовой несостоятельности предприятий

УДК 336.63

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ ФИНАНСОВОЙ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ

UPGRADING THE WAYS OF COMPANY TROUBLESHOOTING

Ю.Г. Швецов, Т.В. Сабельфельд Y.G. Shvetsov, T.V. Sabelfeld

Алтайская академия экономики и права, г. Барнаул

Анализ существующего механизма диагностики финансовой несостоятельности предприятий выявил противоречивость финансового инструментария и его многочисленные недостатки, что объективно обусловливает необходимость совершенствования данного механизма. В настоящей работе при помощи методов множественного корреляционно-регрессионного анализа было определено уравнение связи для оценки уровня платежеспособности при диагностике финансовой несостоятельности. Проведена оценка надежности уравнения связи и правомерности его использования в практических целях. Также определена шкала оценок для отнесения диагностируемого предприятия к группе финансово состоятельных или несостоятельных компаний.

The article deals with upgrading the mechanism of co troubleshooting, and reviews the current system showing its divergence and a lot of drawbacks. Based on multiple correlation-regression research the article draws coupling equation to estimate co solvency while making troubleshooting. The article also studies the equation reliability and its practical legitimacy; and gives rating scale to label company as solvent or insolvent one.

Ключевые слова: диагностика, финансовая несостоятельность, платежеспособность, корреляция, регрессия, методическое обеспечение.

Key words: troubleshooting, financial inability, solvency, correlation, regression, methodical backing.

Финансово-экономические процессы и явления зависит от множества разнообразных параметров и факторов. Исследование зависимости взаимосвязи между объективно существующими явлениями и процессами играет существенную роль в экономике и позволяет глубже понять сложный механизм причинно-следственных связей. Определение структуры взаимосвязей между факторами, степени влияния друг на друга, характера этих взаимосвязей довольно часто вызывает определенные трудности, обусловленные прежде всего неполнотой информации, невозможностью получения ряда статистических данных, а также многообразием моделей и методов, применяемых в настоящее время.

Анализ существующего механизма диагностики финансовой несостоятельности предприятий показал наличие многочисленного, но слабо разработанного финансового инструментария, отличающегося противоречивостью и неоднозначностью выводов, наличием существенных недостатков. Так, использование регрессионных моделей ограничивается рядом объективных предпосылок. Во-первых, на дан-

© Ю.Г. Швецов, Т.В. Сабельфельд, 2010

ный момент практически отсутствуют модели, сформированные на базе российской финансовой отчетности. Во-вторых, существующие зарубежные методики создавались на базе показателей, описываемых специфической национальной методологией учетных процедур, а адаптация «импортных» моделей к российским условиям не принесла существенных результатов, только расширила круг этих недостатков.

Противоречивость финансового инструментария и его многочисленные недостатки, объективно обусловливают необходимость совершенствования механизма диагностики финансовой несостоятельности предприятий посредством многофакторной модели.

Для исследования вида, формы и интенсивности причинных влияний применяется корреляционно-регрессионный анализ. Методы множественного корреляционно-регрессионного анализа позволяют обоснованно выбрать такую модель, которая наилучшим образом будет соответствовать исходным данным, характеризующим реальное поведение исследуемой совокупности объектов, оценивать надежность и точность выводов, сделанных на основании ограниченного статистического материала. Способы и приемы множественного корреля-

ционно-регрессионного анализа получили широкое распространение, поскольку их применение на практике возможно при использовании типовых вычислительных программ по статистике (например «Пакет анализа - анализ данных» в Microsoft Excel). Данные методы широко используются при планировании, прогнозировании, анализе и оценке в общем и диагностике финансовой несостоятельности в частности [1].

Процесс построения многофакторной модели с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа состоит из определенной последовательности действий.

1 этап. Для построения многофакторной модели необходимо прежде всего сделать обоснованный выбор результативного показателя, поскольку выбор факторов зависит от того, что должна характеризовать и описывать данная модель.

Авторы предлагают использовать в качестве результирующего показателя коэффициент платежеспособности, используемый для диагностики финансовой несостоятельности субъектов хозяйствования.

Кп

Чистые активы

” Срочный” заемный капитал

Под чистыми активами следует понимать разницу между активами предприятия и его заемным капиталом (обязательствами предприятия), а под «срочным» заемным капиталом понимается та часть обязательств предприятия, которая потребует своего погашения уже в ближайшее время (т. е. в течение трех месяцев).

Обоснование необходимости использования данного коэффициент представлено в ранних работах авторов [2].

После выбора в качестве результативного показателя определяется круг наиболее значимых показателей в качестве факторов регрессионной модели. Выбор показателей зависит от поставленных целей и глубины проводимых исследований, доступности и достоверности финансовой информации, а также возможности привлечения и использования статистического материала.

Проведенная автором сравнительная характеристика современных методических и процессуальных подходов диагностики финансовой несостоятельности предприятий [3] позволила выявить большое многообразие финансовых показателей, используемых в процессе диагностики. Поэтому отбор факторов для корреляционного анализа является очень важным

моментом, и от того, насколько правильно он сделан, зависит точность выводов по итогам анализа. Однако включить все эти показатели в уравнение регрессии невозможно, поскольку предельным считается включение 16 коэффициентов [1]. Минимизировать их количество можно только путем устранения функциональной и корреляционной зависимости. С этой целью, при наличии необходимого объема статистической информации, составляется корреляционная матрица1.

При этом в модель включаются только те факторные признаки, степень тесноты связи которых с результативным показателем выше

0,5, а уровень зависимости между факторами не выше 0,75.

Расчет корреляционной зависимости позволил выявить восемь коэффициентов, имеющих необходимую степень тесноты связи с результативным показателем более 0,5. Поэтому данные коэффициенты могут составить набор факторных показателей, необходимых для разработки уравнения регрессии. В таблице 1 представлены показатели, прошедшие отбор, с указанием степени тесноты связи, которые будут использоваться на следующих этапах корреляционно-регрессионного анализа.

2 этап. После отбора факторов важной задачей в корреляционно-регрессионном анализе является моделирование связи между факторными и результативными показателями, т. е. подбор соответствующего уравнения, которое наилучшим образом описывает изучаемые зависимости.

Если связь всех факторных показателей с результативным носит прямолинейный характер (в нашем случае изучение взаимосвязей между исследуемыми факторами и уровнем платежеспособности показало, что все зависимости имеют прямолинейный характер), то для записи этих зависимостей можно использовать линейную функцию.

При моделировании связей между результативным показателем и его факторами необходимо учитывать не только степень их тесноты, но и уровень взаимосвязи между факторами. С целью установления зависимости факторов между собой строится еще одна корреляционная матрица, которая формируется для выбранных восьми коэффициентов (таблица 2).

1 Объем выборки - 41 предприятие пищевой промышленности Алтайского края (период 2001-2008 гг.).

Таблица 1

Основные факторные коэффициенты

№ п/п Коэффициент Значение коэффициента корреляции Формула расчета

1 Коэффициент текущей ликвидности (К1) 0,78072 Оборотные активы

Краткосрочные обязательства

2 Коэффициент быстрой ликвидности (К2) 0,63179 Оборотные активы - запасы

Краткосроч ные обязательства

3 Доля собственных оборотных средств в активах (К3) 0,55201 Собственные оборотные средства

Активы, всего

4 Коэффициент автономии (К4) 0,79769 Собственный капитал

Капитал, всего

5 Доля краткосрочных обязательств в структуре капитала (К5) -0,69836 Краткосрочные обязательства

Капитал, всего

6 Уровень доходности капитала

Капитал, всего

7 Коэффициент соотношения собственного и заемного капитала (К7) 0,80808 Собственный капитал

Заемный капитал

8 Коэффициент покрытия заемного капитала (К8) 0,84755 Оборотные активы

Заемный капитал

Таблица 2

Корреляционная матрица

Показатель £ К К2 Кз К4 К5 Кб К К

$ 1

К1 0,781 1

К2 0,632 0,823 1

Кз 0,552 0,652 0,546 1

К4 0,798 0,505 0,464 0,486 1

К5 -0,698 -0,600 -0,530 -0,631 -0,786 1

К6 0,651 0,525 0,452 0,497 0,729 -0,564 1

К7 0,808 0,648 0,504 0,500 0,656 -0,548 0,571 1

К8 0,848 0,886 0,638 0,605 0,622 -0,498 0,653 0,749 1

Исследуя корреляцию факторов на основе данных матрицы, отметим, что взаимосвязи между факторами (между коэффициентами К1) в большинстве случаев слабой и средней степени, а в трех случаях выявлена тесная корреляционная зависимость - более 0,75 (выделено заливкой в таблице 2).

Так, коэффициент текущей ликвидности (К1) одновременно коррелирует с коэффициентами быстрой ликвидности (К2) и покрытия заемного капитала (К8), поэтому существует необходимость отклонения одного или двух показателей. В связи с этим нецелесообразно

включать в состав факторов коэффициент текущей ликвидности, поскольку он обладает зависимостью сразу с двумя факторами. При этом между вторым и восьмым коэффициентами корреляционная зависимость ниже, чем с первым коэффициентом, и находится в пределах допустимой нормы (менее 0,75).

Нами отмечена высокая степень корреляционной зависимости между коэффициентом автономии (К4) и долей краткосрочных обязательств в структуре капитала (К5). Поэтому логично исключить четвертый фактор, поскольку он имеет высокую функциональную зависи-

мость с коэффициентом соотношения собственного и заемного капитала (К7).

Таким образом, для дальнейших расчетов регрессионной модели будут использованы уже шесть, а не восемь коэффициентов (т. е. К2, К3, К5, К6, К7 и К8).

При изучении тесноты связи надо иметь в виду, что величина коэффициентов корреляции является случайной, зависящей от объема выборки. Значимость коэффициентов корреляции проверяется по критерию Стьюдента (0. Если расчетное значение tфакm выше табличного tmабл, то величина коэффициента корреляции является значимой (значения учитываются по модулю). Факторы, которые имеют кри-

Следующий этап корреляционного анализа - расчет уравнения связи (регрессии). Классическим методом расчета коэффициентов уравнения регрессии является метод наименьших квадратов (МНК). В случае множественной регрессии выбор «наилучшей регрессии» осуществляется с помощью пошаговой регрессии, последовательно включающей входные переменные факторного анализа. На каждом шаге рассчитываются уравнение связи, множественный коэффициент корреляции (Я) и детерминации (Б), стандартная ошибка (е) и другие показатели, с помощью которых оценивается надежность уравнения связи. Величина их на каждом шаге сравнивается с предыдущей. Чем выше величина коэффициентов множественной корреляции, детерминации и чем ниже величина стандартной ошибки, тем точнее уравнение связи описывает зависимости, сложившиеся между исследуемыми показателями. Если добавление следующих факторов не улучшает

терий надежности по Стьюденту меньше табличного, не рекомендуется принимать в расчет. Табличные значения t находят по таблице значений критериев Стьюдента. При этом учитываются количество степеней свободы и уровень доверительной вероятности (в экономических расчетах обычно а = 0,05).

В нашем случае количество степеней свободы равно: п - 2 = 41 - 2 = 39. При уровне доверительной вероятности а = 0,05; t = 2,02 [1]. Поскольку tфакm (таблица 3) во всех случаях выше tmаgл, связь между результативным и факторными показателями является надежной, а величина коэффициентов корреляции - значимой.

оценочных показателей связи, то надо их отбросить, т. е. остановиться на том уравнении, где эти показатели наиболее оптимальны.

При сопоставлении результатов на каждом шаге было выявлено, что добавление в уравнение регрессии показателя уровня доходности капитала (К6) приводит к росту значения стандартной ошибки (е), поэтому данный фактор в уравнение не должен включаться. Следовательно, вновь повторяем четвертый шаг (шаг 4.1 в таблице 4), на котором вместо К6 вводится фактор К2, а далее, на пятом шаге, - К3.

С завершением пошагового расчета уравнения регрессии можно увидеть, что наиболее полно описывает зависимости между изучаемыми показателями пятифакторная модель, полученная на последнем шаге (соблюдаются все необходимые условия). Таким образом, уравнение связи (регрессии) для оценки уровня платежеспособности при диагностике финансовой несостоятельности получает вид:

Таблица 3

Фактические значения критерия Стьюдента

Порядковый номер переменной К2 К3 К5 К6 К7 К8

1 а 11,943 9,017 -15,483 12,844 26,449 34,177

5 = 1,898 +1,608 х Х1 + 0,249 х Х2 - 3,446 х Х3 - 0,304 х Х4 -1,275 х Х5

где $ - результативный показатель (расчетное значение коэффициента платежеспособности);

Х1 - коэффициент покрытия заемного капитала;

Х2 - коэффициент соотношения собственного и заемного капитала;

Х3 - доля краткосрочных обязательств в структуре капитала;

Х4 - коэффициент быстрой ликвидности;

Х5 - доля собственных оборотных средств в активах.

Коэффициентам присвоены номера (индексы) по очередности их включения в формулу.

Таблица 4

Результаты расчета уравнения связи

№ п/п Уравнение связи Я Б (Я2) е Примечание

Шаг 1 введен К8 5 = -0,673 + 2,242 х К8 0,848 0,718 1,376 включить

Шаг 2 введен К7 5 = -0,3384 +1,461 х К8 + 0,406 х К7 0,885 0,783 1,213 включить

Шаг 3 введен К5 5 = 1,504 +1,303 х К8 + 0,278 х К7 - 2,938 х К5 0,920 0,847 1,021 включить

Шаг 4 введен К6 5 = 1,492 +1,293 хК8 + 0,277 хК7 --2,913 х К5 + 0,08 х К6 0,921 0,847 1,025 отклонить

Шаг 4.1 введен К2 5 = 1,682 +1,443 х К8 + 0,26 хК7 --3,125 хК5 -0,341 хК2 0,922 0,849 1,018 включить

Шаг 5 введен К3 5 = 1,898 +1,608 х К8 + 0,249 х К7 --3,446 х К5 - 0,304 х К2 -1,275 х К3 0,927 0,860 0,986 включить

3 этап. Для того чтобы убедиться в надежности уравнения связи и правомерности его использования в практических целях, необходимо дать статистическую оценку надежности показателей связи. Для этого используются критерий Фишера - Снедекора (Б-отно-шение), коэффициенты множественной корреляции (Я) и детерминации (Б).

Фактическая величина Б-отношения сопоставляется с табличной и делается заключение о надежности связи. В предложенной модели величина Б-отношения на последнем шаге равна 152,07. Б-критическое (табличное) определяется по таблице значений Б [1]. При уровне вероятности а = 0,05 и количестве степеней свободы [(т - 1) = (6 - 1) = 5, (п - т) = 41 - 6 = 35] оно будет составлять 2,48. Поскольку Рфакт > Ртабл, то гипотеза об отсутствии связи между уровнем платежеспособности и исследуемыми факторами отклоняется.

Значение коэффициента множественной корреляции (Я = 0,927) для данной модели свидетельствуют о том, что полученное уравнение хорошо описывает изучаемую взаимосвязь между факторами. Коэффициент детерминации (Б = 0,86) означает, что 86 % вариации результативного признака объясняется вариацией факторных переменных. Следовательно, в регрессионную модель платежеспособности удалось включить наиболее существенные факторы, что позволяет ее использовать в практических целях.

Немаловажным является и процесс отнесения диагностируемого предприятия к группе финансово состоятельных или несостоятельных компаний. В большинстве случаев в каче-

стве оценочного критерия выступает некоторое «критическое значение» итогового показателя, в качестве которого обычно предлагается значение свободного члена в уравнении регрессии либо определяется ноль. Авторы считают, что для характеристики предприятий и в целях причисления их к группе финансово состоятельных или несостоятельных компаний в качестве критерия целесообразно использовать значение $, равное нулю. В этом случае изменение значения от нулевого до отрицательного (положительного) легко определить, а значит, и предположить что полученный «-» отражает критический уровень платежеспособности (постольку в данном случае предприятие просто не имеет чистых активов), а «+» свидетельствует об обратном.

При этом следует отметить, что чем выше полученное значение $, тем выше уровень платежеспособности. Так, значение $ от нуля до единицы говорит о том, что предприятие имеет некоторую сумму чистых активов, но явно недостаточную для покрытия «срочного» заемного капитала. Значение $ больше единицы свидетельствует об обратном: показывает, во сколько раз сумма чистых активов превышает стоимость обязательств, требующих погашения в течение ближайших трех месяцев.

Таким образом, предлагается следующая шкала оценок:

1) $ < 0 - критическое финансовое состояние - платежеспособность не определяется;

2) 0 < $ < 1 - неустойчивое финансовое положение - низкий уровень платежеспособности;

3) $ > 1 - устойчивое финансовое положение - достаточный уровень платежеспособности.

Одним из основных критериев надежности уравнения связи и правомерности его использования является практическое применение. С этой целью авторы применили разработанную методику диагностики финансовой несостоятельности для оценки предприятий пищевой промышленности на основе статистических данных и на примере реального предприятия. Характер полученных практических результатов апробации позволяет утверждать, что предложенная автором многофакторная модель может быть использована для диагностики финансовой несостоятельности предприятий пищевой промышленности.

1. Горелова Г.В., Цапко И.А. Теория вероятностей и математическая статистика в примерах и задачах с применением ЕКСЕЬ. - 4-е изд. - Ростов н/Д: Феникс, 2006. - 475 с.

2. Швецов Ю.Г., Сабельфельд Т.В. К вопросу о соотношении понятий «ликвидность» и «платежеспособность» предприятия // Финансы. - 2009. - № 7. - С. 59-61.

3. Сабельфельд Т.В., Шавандина О.А. Анализ подходов и методов диагностики кризисного состояния предприятий // Ползунов-ский вестник. - 2006. - № 3. - С. 185-189.